Auf Einladung der Nordrhein-Westfälischen Akademie der Wissenschaften und der Künste präsentierte Prof. Dr. Daniel Beverungen am 27.11.2019 neueste Forschungsergebnisse zu der „Datengetriebene Analyse von Kundeninteraktionen im stationären Einzelhandel“. Die Ergebnisse wurden im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projektes SmartMarket² entwickelt. Ziel des Projekts ist es, den inhabergeführten innerstädtischen Handel mithilfe neuer Technologien attraktiver für Kunden zu machen.
Zusammenfassung:
Nachdem sie lange eine tragende Säule des Einzelhandels und des urbanen Lebensgefühls bildeten, sieht sich der inhabergeführte Einzelhandel einem zunehmend härteren Konkurrenzkampf mit dem Online-Handel ausgesetzt. Seine strategischen Wettbewerbsnachteile bestehen insb. in kleineren Sortimenten, beschränkten Ladenöffnungszeiten und in einem Mangel an Kunden- und Transaktionsdaten, der eine digitale Kundenansprache sowie individuelle Produktempfehlungen unmöglich macht. Für Einkaufszentren wurden zwar erste digitale Empfehlungssysteme entwickelt, die physische Gegebenheiten und Vorteile des stationären Einzelhandels gezielt um digitale Komponenten erweitern. Jedoch wurden diese Lösungsansätze bisher weder konzeptionell auf die Eigenschaften des innerstädtischen Handels übertragen, noch wurden ihre Anwendbarkeit, Genauigkeit, Auswirkungen und Erfolgspotenziale im Einzelhandel empirisch untersucht. Im Rahmen einer Feldstudie in Paderborn haben wir die Auswirkungen ortsbezogener Empfehlungen auf das Einkaufserlebnis von Kunden identifiziert und quantifiziert. Zur Digitalisierung der Innenstadt wurden 140 Bluetooth Low Energy Beacons an 70 lokalen Geschäften und Restaurants sowie an 23 öffentlich zugänglichen Sonderzielen angebracht. Mithilfe dieser Beacons und einer selbst entwickelten mobilen Applikation wurden 417 Innenstadtbesuchern auf ihren Standort zugeschnittene Empfehlungen unterbreitet. Zusätzlich wurden ortsbezogene Daten erhoben und zur Analyse von Kundenbewegungen in der Innenstadt verwendet. So haben wir mehr als 1.000 Innenstadtbesuche mit einer mittleren Dauer von 60 Minuten in einem sechswöchigen Zeitraum im November/Dezember 2018 erfasst. Auf der Grundlage dieses einmaligen Datensatzes können die Effekte ortsbezogener Empfehlungen auf das Einkaufserlebnis in Innenstädten erstmalig identifiziert, analysiert und quantifiziert werden. Aus einer gestaltungsorientierten Perspektive stellen diese Daten zudem eine Evaluation der von uns entwickelten IT-Artefakte und Gestaltungstheorien dar, die vorgeben, wie effektive, ortsbezogene Empfehlungssysteme für den innerstädtischen Handel gestaltet sein sollten. Aus einer anwendungsorientierten Sicht ermöglicht die implementierte Lösung es stationären Händlern, ortsbezogene Empfehlungen zur Gewinnung neuer Kunden einzusetzen.