Als Lisa nach einem langen Arbeitstag ein Modegeschäft betritt, erscheint auf dem Bildschirm am Eingang jenes Kleid, das sie sich am Wochenende im Internet angeschaut hat. Das Model, das es präsentiert, sieht umwerfend aus und ihr überraschend ähnlich. In Momenten wie diesen wird Lisa schwach, das weiß das Computersystem der Modekette. Üblicherweise ist sie bereit, rund zehn Prozent mehr zu bezahlen, wenn sie erst nach 18 Uhr Feierabend macht. Lisas Smartphone vibriert. “Du hast es dir verdient”, steht neben dem Bild des Kleides mit passender Handtasche auf dem Bildschirm: “Für dich heute zum Sonderpreis. Damit kommst du morgen auf der Party gut an.” Gleichzeitig nähert sich eine Verkäuferin, Kleid und Handtasche bereits über dem Arm, und fragt: “Guten Abend, Frau Schulze, wie schön, dass Sie da sind. Wollen Sie mal anprobieren?”

Eine solche Shopping-Zukunft ist gar nicht so weit weg. Während Online-Anbieter ihre Kunden über verschiedene Tracking-Methoden schon heute recht präzise einschätzen können, arbeitet der stationäre Handel daran, diese Informationen in die analoge Welt zu transferieren und Angebote verstärkt zu individualisieren.

“Früher war die Customer Journey ganz einfach”, sagt Stephan Tromp, stellvertretender Geschäftsführer des deutschen Einzelhandelsverbandes und dessen Digitalisierungsbeauftragter: “Kunden entwickelten ein Bedürfnis, gingen in den Laden und kauften ein Produkt.” Heute gleiche die Einkaufsreise eher einem Wollknäuel: Kunden informierten sich online und kauften im Laden oder andersherum, dazwischen könnten verschiedene Stationen liegen. Aber wer dafür sorge, dass sie das richtige Bedürfnis zur rechten Zeit am rechten Ort entwickelten, der verdiene das Geld. “Wenn ich in der Lage bin, einem Kunden einen individuellen Zusatznutzen anzubieten, bin ich im Vorteil”, sagt Tromp.

Aus persönlichen Daten wird ein persönliches Produkt

Für diesen Zusatznutzen ist es nicht nur wichtig, die Vorlieben der Konsumenten zu kennen, sondern auch ihre Schwächen: Wann sind sie bereit, Geld auszugeben ? und vor allem wie viel für welches Produkt? Dafür braucht es möglichst viele Daten über jeden einzelnen Kunden. Exemplarisch zeigt das ein persönliches “Datenkleid”, das H&M derzeit mit Google entwickelt. Kundinnen wie unsere fiktive Lisa installieren zunächst eine App, die ihren Alltag protokolliert: Wie ist das Wetter in ihrer Gegend? Ist sie sportlich? Bewegt sie sich viel draußen oder ist sie viel drinnen? Fährt sie Fahrrad? All das vermittelt die Google Awareness API, eine Schnittstelle für App-Entwickler, die Sensor-Informationen der Android-Smartphones nutzbar macht. Auf dieser Grundlage und mittels Eingaben der Nutzerin über ihre Figur, ihre Farb- und Formvorlieben und den Anlass, für den sie das Kleid kaufen möchte, bekommt Lisa ein individuelles Design. Momentan testen einige ausgesuchte Influencer die App, die für alle offene Beta-Testphase soll im Laufe des Jahres beginnen. Es ist nicht der einzige laufende Versuch von Google, Online- und Offline-Informationen für den Handel ? sprich: seine Anzeigenkunden ? zu verknüpfen.

Der deutsche Einzelhandel hat bislang vor allem Kundenkarten ausgegeben, also das sogenannte Clubmodelle ausprobiert: Damit hat er die Einkäufe und Vorlieben von Kunden ausgewertet und hin und wieder Papiercoupons mit grob individualisierten Angeboten in ihre Briefkästen werfen lassen. “Aber auch hier zieht die Digitalisierung ein”, sagt Tromp. Beispielsweise mit der sogenannten Beacon-Technologie. Beacons sind Geräte in der Größe einer Streichholzschachtel, die in Geschäften an verschiedenen Stellen installiert sind und in regelmäßigen Abständen ein Bluetooth-Signal aussenden. So treten sie mit den Smartphones der Kunden in Verbindung ? aber natürlich nur, wenn diese die App des Geschäfts installiert und Bluetooth aktiviert haben. Die App wertet Daten der Beacons aus und gibt Informationen in Echtzeit an das Unternehmen weiter: Vor welchem Regal steht Lisa? Wie lange verweilt sie dort? Braucht sie eventuell eine Entscheidungshilfe? Dann könnte ihr beispielsweise ein Rabattcoupon aufs Handy geschickt werden.

Solche Technologien seien im Kommen, sagt Tromp. Wie viele Geschäfte in Deutschland Beacons nutzen, ist unbekannt. Saturn, MediaMarkt und McDonalds experimentieren aber damit.

Serie Kaufen, kaufen, kaufen

Dinge zu verbrauchen, gehört schon immer zum menschlichen Leben. Aber das Zeitalter der Digitalisierung verändert unser Konsumverhalten grundlegend.

Diese Serie beschreibt, wie wir künftig verbrauchen, verschwenden oder vermeiden.

Alle Teile der Serie Kaufen, kaufen, kaufen sammeln wir auf dieser Seite.

Auch kostenloses WLAN sei eine gute Möglichkeit, um Stammkunden zu identifizieren. Über die MAC-Adresse oder verpflichtende Anmeldedaten können Kunden auf eine ähnliche Art und Weise erkannt werden wie über Cookies im Netz: Man kennt zwar nicht unbedingt den Namen des Kunden, aber man kann einem Gerät ? in diesem Fall einem Smartphone ? ein bestimmtes Einkaufsverhalten zuordnen und einen Verkäufer entsprechend vorbereiten, wenn der Kunde das Geschäft betritt. Tromp betont, die Privatsphäre bleibe geschützt: “Es ist nicht möglich, dass man Sie in einem Geschäft allein über das WLAN als Person erkennt.” Außer natürlich, das Smartphone meldet sich als “Lisa Schulzes iPhone” im Netzwerk an.

Wie schnell man einzelne Menschen anhand scheinbar anonymisierter Informationen identifizieren kann, haben allerdings Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) in Boston Anfang 2015 gezeigt: Sie untersuchten einen Satz anonymer Kreditkartendaten von 1,1 Millionen Menschen aus drei Monaten. Um eine Einzelperson in diesem Satz identifizieren zu können, genügten wenige Einblicke in deren tägliches Leben, wie wir sie Fremden regelmäßig gewähren. Beispielsweise der Besuch in einem Schuhgeschäft am Montag (den beispielsweise ein öffentlicher Facebookpost verraten könnte) oder die Mittagspause in einem Imbiss am Dienstag (dafür genügt ein Foto des Essens auf Twitter). Lediglich vier dieser Informationen genügten, um 90 Prozent der Nummern in diesem Datensatz realen Personen zuzuordnen.

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