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Aus Daten Sales generieren

Mit der Data Enabled Platform for Retail (DEEP/R) wird zum ersten Mal ein AI-gestütztes System für digitales POP-Marketing dazu genutzt, in Echtzeit detaillierte Daten zur tatsächlichen Kundenpräsenz zu sammeln und zu nutzen. Die kontinuierliche Analyse dieser Daten führt zu neuen Erkenntnissen, mit denen digitale Inhalte noch besser an die Kundenbedürfnisse angepasst und Retail-Standorte hinsichtlich ihrer Effizienz optimiert werden können.

Ausgangssituation

Der stationäre Handel verliert zunehmend Marktanteile, während sich das Wachstum im Onlinehandel immer deutlicher beschleunigt. Besonders stark betroffen ist dabei das Segment der Consumer Electronics: schon jetzt werden 31% aller Käufe online getätigt (Stand Mai 2019). Zu den Gründen für diese Entwicklung gehören auch langsame Reaktionszeiten in der Erstellung und Implementierung neuer Marketingmaßnahmen am POS sowie eine generische Kundenansprache im Shop, die im Gegensatz zum hochpersonalisiertem Online-Erlebnis bislang nicht auf die individuellen Bedürfnisse und Interessen von unterschiedlichen Zielgruppen eingehen kann.

Ziele

Samsung ist bundesweit in großen Elektronikfachgeschäften und -märkten mit Shop-in-Shop-Lösungen präsent, die bisher mit klassischen Werbemitteln bestückt werden. Die Aufgabe bestand darin, die digitale Transformation mit einem Online-Framework einzuleiten, das alle Standorte vernetzt und es dadurch ermöglicht, unterschiedliche digitale Werbemittel zentral zu verwalten und zu steuern aber individuell auszuspielen, mit dem Ziel, Kosten für das POS-Marketing zu senken, Promotions schneller und effektiver zu kommunizieren und den Abverkauf zu steigern.

Strategie

DEEP/R verwaltet nicht nur zentral die zielgruppen­angepasste Ausspielung der Inhalte für alle Displays im gesamten Filialnetz, sondern gewinnt gleichzeitig auch wertvolle Daten zu Kundenströmen am POP. Die Analyse dieser Daten in Kombination mit weiteren sozio­demo­grafischen Daten aus anderen Quellen wird zur weiteren Optimierung der personalisierten Inhalte genutzt und ermöglicht es individuellen Filialen, das digitale Marketing, die Preisgestaltung, das Produktangebot und die Produkt­platzierung wesentlich genauer auf die Kunden­bedürfnissen abzustimmen – bis hin zu Anpassungen je nach Wochentag, Uhrzeit und Besucher­aufkommen.

Umsetzung

Für das datengetriebene Retail Content Management Tool, das Erfolgsfaktoren des Onlinehandels in die Offline-Welt überträgt, wurden zunächst sogenannte „Experience Tables“, auf denen im Shop Smartphones und andere Smart Devices präsentiert werden, mit einer innovativen Displayeinheit nebst integrierter Kamera und einer PC-Steuereinheit ausgerüstet. Kunden, die an den Tisch herantreten, werden von der Kamera erfasst, und ein Erkennungs­algorithmus ermittelt anonymisiert und datenschutzkonform Geschlecht und Alter. Über die Kopplung mit der zentralen Online-Plattform werden sodann programmatische Bewegtbild-Inhalte, die für die vorher definierten Zielgruppen relevant sind, direkt auf dem Display ausgespielt. Die Videoclips selbst setzen sich aus einem produkt­bezogenem Lifestyle-Part sowie einem nachfolgenden promotionalen Inhalt zusammen und basieren unmittelbar auf den Erkenntnissen und Vorlieben, die aus der Verknüpfung der gewonnenen Vor-Ort-Daten mit externen Datenquellen und Zielgruppen­analysen abgeleitet sind.

Ergebnisse

In einem Testlauf wurden bundesweit testweise 42 Shop-in-Shop-Standorte und insgesamt 87 POP-Displays mit DEEP/R ausgestattet. Die Auswertung der Daten zeigte eine signifikante Steigerung aller relevanter Faktoren gegenüber Standorten, in denen das System nicht eingesetzt wurde: Kundenkontakte am Experience Table: +9% Verweildauer am Experience Table: +24% Abverkauf von programmatisch beworbenen Produkten: +56%

Projektbesonderheiten

DEEP/R verwaltet aber nicht nur zentral die zielgruppen­angepasste Ausspielung der Inhalte für alle Displays im gesamten Filialnetz, sondern gewinnt gleichzeitig auch wertvolle Daten zu Kundenströmen am POP. Die Analyse dieser Daten in Kombination mit weiteren sozio­demo­grafischen Daten aus anderen Quellen wird zur weiteren Optimierung der personalisierten Inhalte genutzt und ermöglicht es individuellen Filialen, das digitale Marketing, die Preisgestaltung, das Produktangebot und die Produkt­platzierung wesentlich genauer auf die Kundenbedürfnissen abzustimmen – bis hin zu Anpassungen je nach Wochentag, Uhrzeit und Besucher­aufkommen.
Services

First-Line Activation

E-Commerce

Deliverables

Konzept

Data Analytics

Hardware

Software

Content

Kunde
Eigenentwicklung
Einsatzzeitraum
in der Testphase