Unzählige Kundinnen bewegen sich tagtäglich durch Ihr Geschäft, doch im Gegensatz zum Online-Handel verlaufen sich die Spuren hier eher im Sand, als das Sie nützliche Produktmanagement- oder Marketing-Maßnahmen daraus ableiten könnten. Denn wie sollen Sie alle Kunden- und Bewegungsströme im Auge haben? Hier kommt Computer Vision, kurz CV ins Spiel. Mittels dieser In-Store-Digitalisierung durch innovative Kamera-Technik können Sie nicht nur die Laufwege Ihrer Besucherinnen nachvollziehen, sondern auch Lagerbestände und die Frische Ihrer Produkte checken sowie Bezahlprozesse optimieren. Vorreiter am deutschen Markt, wie Aldi oder REWE nutzen CV bereits: erste autonome Stores bieten etwa entspanntes Einkaufen ganz ohne Kassen-Prozess an. Am asiatischen Markt ist die Technologie sogar noch weiter verbreitet.

Was ist Computer Vision (CV)?

Computer Vision (CV) ist eine Teildisziplin der Künstlichen Intelligenz (KI), engl. artificial intelligence (AI) und meint, aufgenommene Bilddaten maschinell zu zu verarbeiten und zu verstehen. Der Begriff lässt sich mit „maschinelles Sehen“ bzw. „Sehen-lernen“ ins Deutsche übersetzen und ist auch unter Machine Vision (MV) geläufig.

Computer Vision wird in Kameras, aber auch auf Edge-Geräten und in Cloud-Lösungen verwendet. Mithilfe intelligenter Algorithmen werden Menschen und Gegenstände durch CV von der Maschine erkannt und analysiert. Die Entwicklung des Algorithmus erfolgt dabei mittels Deep Learning bzw. neuronale Netzwerke. Insgesamt finden, je nach Anwendungsfall, drei Ansätze von Machine Learning (ML) bei CV Verwendung:

  1. Supervised Learning: aktives Training der Maschine
  2. Unsupervised Learning: Trainingsphase entfällt, Erkennung von Merkmalen erfolgt selbstständig
  3. Reinforcement Learning: belohnungsbasiert via Feedback (positiv oder negativ)

Der eigentliche Prozess von Computer Vision erfolgt in drei Schritten:

  1. Bilderfassung
  2. Bildverarbeitung
  3. Bildverständnis

Was können Sie mit Computer Vision erreichen? Das maschinelle Sehen lässt sich für verschiedene Use Cases einsetzen. Diese reichen von der einfachen Objekterkennung (inkl. Tracking und Quantifizierung) über Bildmanipulation (Anonymisierung), der Klassifizierung von Objekten (Suche ähnlicher Bilder) und der Zeichenerkennung (Barcodes) bis hin zur Video-Interpretation (Prozessüberwachung/ Anomalie-Erkennung).

Anwendungsbereiche für Computer Vision finden sich vor allem im Retail, um den es in diesem Beitrag verstärkt gehen soll, aber auch in der Logistik und Produktion.

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Wie wird Computer Vision umgesetzt?

Das Vorgehensmodell von CV gliedert sich in mehrere Schritte, basierend auf mittels Kamera-Streaming erfasster Daten.

Die einzelnen Schritte im Überblick:

  1. Es liegt ein bestimmter Use Case vor: z.B. Die Unterscheidung verschiedener Obstsorten in der Supermarkt-Auslage
  2. Es liegt eine möglichst große Menge an Daten zum Use Case vor: z.B. Bilder von den einzelnen Obstsorten
  3. Es erfolgt eine Definition der Daten-Inhalte mittels Pre-Processing (= Labeling): z.B. Labeling der einzelnen Obstsorten
  4. Es erfolgt ein Training eines Modells: Die KI versteht, wie sich Inhalte unterschieden
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Wozu braucht man Computer Vision im Retail?

Quelle: Vivaldi Studie Customer Centricity am POS 2019

Im Retail profitieren verschiedene Branchen von Computer Vision. Eine Vivaldi Studie (2019) zur Customer Centricity (Kundenzentrierung) zeigt, dass Verbraucher*innen in den Bereichen Elektronik, Drogerie & Beauty sowie Fashion u.a. besonderen Wert auf Warenverfügbarkeit, eine gute Orientierung sowie einen reibungslosen Kassier-Prozess legen. Diese Punkte lassen sich mittels CV optimieren und der Retail kann hier aus moderner Kamera-Technik Vorteile ziehen.

Das gleiche gilt auch in weiteren Branchen, wie etwa dem Lebensmittel-Einzelhandel, wo neben der Warenverfügbarkeit und Orientierung auch die Frische der Waren besonders relevant ist. Computer Vision kann hier in verschiedenen Bereichen greifen, indem bestimmte Segmente (beispielsweise die Obst- und Gemüseauslage) von der Kamera beobachtet und automatisch ausgewertet werden.


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Welche Vorteile bietet Computer Vision im Retail?

Computer Vision bringt eine Vielzahl an Vorteilen mit sich. Durch die automatisierte Überwachung zeitraubender, manueller Prozesse werden diese beschleunigt und zugleich wertvolle Ressourcen geschont.

Durch die visuelle Ermittlung von Fehlbeständen, aber auch von Stoßzeiten und weiteren Faktoren, ist eine bessere Personal- und Warenplanung möglich. Flächen können durch Display-Analysen effizienter genutzt, außerdem Laufwege analysiert und optimiert werden. Indem Store-Besucher*innen Produkte besser finden, aus einem vollen Angebot schöpfen können und ausschließlich frische Waren vor Auge haben, steigt die Zufriedenheit und damit auch die Kundenbindung.

Die Vorteile von Computer Vision im Überblick:

  • Gestaltung nachhaltiger und ressourcenschonender Geschäftsprozesse
  • Bessere Personalplanung
  • Entlastung der Mitarbeiter*innen im Store:  Minimierung zeitraubender, manueller Prozesse à mehr Zeit am Kunden
  • Optimierung der Analyse zu Kundenstruktur und -verhalten: Basis für Filial-Optimierung
  • Ermittlung von Konversionsraten, demographischen Daten, Kaufverhalten und Kundengewohnheiten
  • Ermöglichung effizienter Flächennutzung (Flächeneffizienz)
  • Steigerung der Kundenzufriedenheit und des Einkaufserlebnisses

In der Gesamtheit stehen sowohl Mehrwerte für die Kundinnen und Kunden, aber auch Effizienzgewinne für die Mitarbeiterschaft und ein nachhaltiges Warenmanagement im Fokus.

Was bedeutet CV konkret für Geschäftsprozesse im Retail? Wer profitiert davon?

Geschäftsprozesse im Retail bergen verschiedene Herausforderungen: vom Storemanagement über das Merchandising bis hin zum Bezahlvorgang. Computer Vision liefert hier passgenaue Lösungen, um die einzelnen Prozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten.

1. Storemanagement: In-Store Analytics

Herausforderungen: Zum einen liegt es an den Filialmitarbeiter*innen, den Füllstand von Regalen, die Korrektheit von Preisangaben sowie das Kundenaufkommen im Kassenbereich permanent zu überwachen und auch die Kundschaft generell im Blick zu haben (Unfälle/ Diebstahl etc.). Zum anderen muss das Personalmanagement je nach Besucheraufkommen im Laden stets die richtige Menge an Personal einsetzen.

Lösung: Kameras im Eingangsbereich sowie im gesamten Geschäft erfassen den Warenbestand (Out-of-Shelf-Analyse) und die Frische der Produkte. Außerdem die Frequenz von Kund*innen (= Customer Counting) und Verhaltensweisen bzw. Vorkommnisse. Die Verarbeitung der erfassten Daten erfolgt z.B. als Alarm oder Push-Nachricht in einer App für die Mitarbeitenden bzw. des Personalmanagements (= Digitales Produktmanagement sowie Personalmanagement).


Lesen Sie, wie intelligentes Produktmanagement Arbeitsprozesse Ihrer Mitarbeiter*innen vereinfacht & Ihre Kund*innen zu Stammkund*innen macht.


2. Marketing: Online trifft Offline

Herausforderungen: Online-Marketing-Maßnahmen sind nicht auf das Offline-Kaufverhalten der Kunden abgestimmt, zudem können Daten nicht wie im Netz gesammelt und verwertet werden.

Lösung: Durch CV werden demografischer Kundenstrukturen gesammelt und ausgewertet: Wie viele Kund*innen welchen Geschlechts und Alters kaufen in welcher Filiale wann ein? Besonders innovative Systeme erkennen zudem, an welchen Produkten Kund*innen im örtlichen Geschäft (offline) Interesse zeigen und bespielen anschließend die mobilen Endgeräte mit passenden Anzeigen (online)

3. Merchandising: In-Store Customer Experience & Product-Placement

Herausforderung: Verschiedene Produkte müssen sinnvoll platziert werden, Kund*innen ansprechen und Orientierung bieten.

Lösung: CV ermöglicht eine Analyse von Kunden-Verhaltensmustern im Geschäft (Laufwege, Verweildauer etc.). Anschließend kann das Store-Layout (Produktanordnung- und Platzierung) anhand dieser Analyse optimiert werden (=Strategisches Produktmanagement). Die Verbindung der Verhaltensmuster-Analyse und der demografischen Daten ermöglichen gezielte Marketing-Kampagnen und eine hohe Display-Effektivität.

4. Bezahlvorgang – Frictionless Shopping & Cashierless Store

Herausforderung: Schaffung eines reibungslosen, schnellen und sicheren Bezahlvorgangs, denn nur so entsteht ein rundum positives Einkaufserlebnis

Lösung: Mittels CV werden Produkte werden beim Herausnehmen aus dem Regal und beim Verlassen des Geschäftes erfasst und via mobile App bezahlt. Der Bezahlvorgang an der Kasse entfällt somit. Darüber hinaus kann CV zur Prävention von Diebstahl an Self-Checkout Kassen eingesetzt werden und verhindert somit Betrug.


Wir zeigen Ihnen, wie Sie als Einzelhändler*in Einfluss auf die Kundenzufriedenheit nehmen können, indem sie dank Kundenstromanalyse Bedürfnisse verstehen und erfüllen.


Wie integriere ich CV in meine bestehenden Geschäftsprozesse? AI Vision Platform

Für eine Integration von CV in Ihr Business gehen Sie am besten schrittweise vor. Zunächst einmal stellt sich die Überlegung an, welche Prozesse generell optimiert werden sollen und automatisiert werden können. Und zu welchem konkreten Nutzen. Ist hierzu eine Entscheidung gefallen, lässt sich Computer Vision mit den richtigen Tools unkompliziert an die vorhandene Kamera-Infrastruktur anbinden.

Hier empfehlen sich die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen, externen Partner sowie die Nutzung einer Gesamt-Lösung, wie beispielsweise unserer AI Vision Platform. Sie profitieren dabei von einem Zusammenspiel aus Kamera-Stream, Datenauswertung und individuellen Dashboards. Durch diese All-in-one-Lösung lassen sich einzelne Standard-Automatisierungen bereits in kurzer Zeit (ca. ein Monat) implementieren. Für individuelle Projekte, bei denen verschiedene Algorithmen zusammenspielen, sollten Sie etwas mehr Zeit einplanen (etwa drei Monate). Eine Möglichkeit ist hier eine teilautomatisierte Übergangsphase als „softer Einstieg“, bei dem Sie zunächst nur einzelne, modulare Anwendungen wählen und die Automatisierung dann step by step erweitern.

Unabdingbar für den gesamten Integrations-Prozess ist, dass Sie Ihre Mitarbeiter*innen rechtzeitig für das Thema sensibilisieren und Schulungen anbieten.

Überblick zur Integration von CV:

  • Überlegung: welche Prozesse automatisieren/ optimieren?
  • Mitarbeiter*innen sensibilisieren/ schulen
  • Genügend Zeit einplanen (ein bis drei Monate)
  • Anbindung von CV an vorhandene Infrastruktur:
    • Externen Partner hinzuziehen
    • All-in-one-Lösung nutzen

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Was muss ich beachten? Welche Herausforderungen und Stolperfallen gibt es?

Die Haupt-Herausforderung beim Einsatz von Computer Vision ist die Beachtung geltender Datenschutz-Richtlinien. So gilt es, mit anonymisierten Daten zu arbeiten (für ein allgemeines Customer Counting ist bspw. keine Gesichtserkennung notwendig) und Datensätze nicht länger als notwendig zu speichern (DSGVO Grundsatz der Datenminimierung). Prinzipiell werden Videos beim Einsatz von Computer Vision nicht gesichert, sondern notwendige Daten vom CV-Algorithmus direkt aus dem Video-Stream gezogen und tabellarisch oder in Grafiken gespeichert.

Wichtig ist, dass Sie den Zugriff auf die oben genannten Daten ausreichend schützen und beschränken. Behalten Sie stets den Kundennutzen bei der Daten-Verwertung im Fokus und klären Sie Ihre Kund*innen verständlich über den Kamera-Einsatz in Ihrem Store auf, beispielsweise mit einem Schild im Eingangsbereich. Nur so erfüllen Sie Ihre gesetzlich geltende Informationspflicht.

Unser Tipp: Sprechen Sie mit dem Datenschutzbeauftragten Ihres Unternehmens und klären Sie im Vorfeld ab, welche konkreten Punkte Sie für den Einsatz von CV beachten bzw. umsetzen müssen.

Eine weitere Herausforderung beim Einsatz von Computer Vision besteht darin, Ihre Mitarbeiter*innen nicht außen vorzulassen, sondern rechtzeitig an das Thema CV heranzuführen und zu begeistern. Denn die beste Technik bringt Sie nicht weiter, wenn Ihre Belegschaft nicht damit umzugehen weiß oder sich sogar davon überfordert fühlt.

Unser Tipp: Informieren Sie Ihre Mitarbeitenden über einzelne Schritte. Legen Sie ein oder zwei Personen fest, die konkret für das Thema CV in der Belegschaft beauftragt sind. Organisieren Sie Schulungen und Workshops und zeigen Sie auf, welche konkreten Vorzüge die Nutzung von CV mit sich bringt. So begeistern Sie Ihre Mitarbeiter*innen für das Thema und können schneller von höheren Effizienzen profitieren.

Fazit: Computer Vision im Retail einzuführen benötigt Zeit, rentiert sich jedoch auf lange Sicht

Computer Vision ist nicht von heute auf morgen eingeführt und benötigt neben entsprechender Technik auch eine besondere Sensibilisierung Ihrer Angestellten und ein umfassendes Augenmerk auf das Thema Datenschutz.

Dennoch lohnt sich eine zeitliche und finanzielle Investition perspektivisch. Mit Computer Vision steigern Sie nicht nur die Resilienz und Transparenz Ihres Geschäfts, sondern auch Kundenzentrierung und Nachhaltigkeit durch ein optimiertes Produktmanagement. Sie erlangen zudem ein besseres Kundenverständnis und erzielen eine Optimierung des Einkaufserlebnisses, was wiederum zu einer höheren Kundenbindung führt. Sie können mit CV-Informationen zum Geschehen im Store nicht nur Geschäftsentscheidungen absichern, sondern gleichzeitig Mehrwerte für Ihre Kundschaft und Mitarbeitenden liefern.


EuroCIS 2022 | 31.05. – 02.06.2022
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