20. Februar 2023
In der modernen digitalen Welt ist es einfacher denn je – und in mancher Hinsicht notwendiger denn je –, Informationen über die Einkaufsgewohnheiten, Vorlieben und das Verhalten der Verbraucher zu sammeln. Gleichzeitig verpflichten Datenschutzstandards wie die DSGVO Einzelhändler dazu, die Privatsphäre ihrer Kunden zu schützen. Und genau hier kommt die Anonymisierungslösung für Einzelhändler ins Spiel.
„Da Einzelhändler zunehmend auf Computer-Vision-gestützte Technologien wie Self-Checkout, Bestandsmanagement und Videoüberwachung setzen, ist mit einem exponentiellen Wachstum der generierten Datenmengen zu rechnen.“
Andreea Mandeal, Head of Marketing, brighter AI
Laut der 29. jährlichen Retail Technology Study von RIS haben bislang nur 3 % der Einzelhändler Computer-Vision-Technologie implementiert. Allerdings planen rund 40 %, sie innerhalb der nächsten zwei Jahre einzusetzen – und das aus gutem Grund.
Einstieg in die Computer Vision Technologie
Computer Vision hilft Einzelhändlern dabei, ihre Leistung zu verbessern, indem sie reibungslose Self-Checkout-Erlebnisse schaffen, Schwachstellen angehen, Ladenlayouts optimieren und das Kundenerlebnis transformieren. Virtuelle Spiegel ermöglichen es Ladengeschäften, ein vergleichbares Level der Personalisierung und des Komforts anzubieten wie online. Und alle Arten von Routineaufgaben können automatisiert werden, sodass Mitarbeiter mehr Zeit für kundenorientierte Tätigkeiten haben.
5 Wege, wie Computer Vision das Einkaufserlebnis verbessert
- Videoüberwachung
Wenn wir über Computer Vision sprechen, ist Videoüberwachung der Anwendungsfall, der uns am ehesten in den Sinn kommt. Die fortschrittlichen Möglichkeiten des maschinellen Lernens und der Computer Vision ermöglichen es Einzelhändlern, verdächtige Verhaltensmuster automatisch zu erkennen, Ladendiebe in Aktion zu erwischen und das Sicherheitspersonal zu alarmieren.
- Self-Checkout
Beim Self-Checkout scannen die Kunden in der Regel die Barcodes der Artikel in ihrem Warenkorb. Mithilfe von Kameras, die auf Computer Vision basieren, kann hier das nächste Level erreicht werden: Indem die Produkte automatisch erkannt werden, wird der gesamte Vorgang nicht nur viel schneller, sondern auch einfacher und sicherer. Amazons „Just Walk Out“-System ist ein großartiges Beispiel: Durch die Kombination von Kameras, Sensoren und Deep Learning können Kunden die gewünschten Artikel einfach nehmen und damit das Geschäft verlassen. Kein Scannen. Keine Warteschlangen. Und keine App erforderlich.
- Bestandsmanagement
Computer Vision wird auch zur Optimierung des Bestandsmanagements im Einzelhandel eingesetzt. Shelfie ist nur ein Beispiel von vielen. Über den Regalen angebrachte Kameras machen das Personal beispielsweise auf beschädigte Verpackungen, nicht mehr vorrätige Artikel oder in der falschen Abteilung abgelegte Produkte aufmerksam.
- Optimierung des Ladenlayouts
Einzelhändler können Computer-Vision-Kameras auch dafür einsetzen, Kundenbewegungen nachzuverfolgen und Muster in ihrem Einkaufsverhalten zu erkennen. Diese Erkenntnisse werden dann genutzt, um Produkte und auch das Personal entsprechend zu platzieren oder und sogar um den Laden optimal einzurichten.
- Virtuelle Spiegel und Empfehlungsdienste
Virtuelle Spiegel könnten das nächste Level der Personalisierung und des Kundenerlebnisses im Einzelhandel darstellen. Ein virtueller Spiegel ist im Wesentlichen ein herkömmlicher Spiegel, der mit Computer-Vision-Kameras, AR und einem eingebauten Display ausgestattet ist – wie zum Beispiel die Umkleidekabinen-Technologie „Complete the Look“ von FindMine. Probiert ein Kunde beispielsweise eine Hose an, erkennt der virtuelle Spiegel den Artikel und empfiehlt passende Kleidungsstücke sowie Accessoires, um den Look zu vervollständigen.
Mit großen Datenmengen wird Computer Vision das Einkaufserlebnis im Einzelhandel verändern
Computer Vision wird also das Einkaufserlebnis im stationären Einzelhandel revolutionieren. Um die maschinellen Lernalgorithmen zu trainieren, die das Herzstück dieser Technologien bilden, sind jedoch riesige Mengen an Videodaten erforderlich. Erinnern Sie sich an die Videoüberwachungskameras, die wir beschrieben haben? Laut dem CEO des Tech-Startups Vaak werden 100.000 Stunden Videodaten benötigt, um die Systeme zu trainieren. Womit wir bei der Bedeutung von Anonymisierungslösungen für Einzelhändler wären. Denn es geht nicht nur darum, die vielen Kunden zu beruhigen, die sich unwohl fühlen, wenn ihre Bewegungen von Kameras verfolgt werden. Es geht auch um die Einhaltung von Gesetzen.
Aufgrund strenger internationaler Datenschutzgesetze sind Einzelhändler gesetzlich dazu verpflichtet, die persönlichen Daten ihrer Kunden zu schützen. Dies stellt sie vor eine Herausforderung: Wie können sie die Vorteile der von datengesteuerten KI-Algorithmen angetriebenen Computer-Vision-Technologie nutzen und gleichzeitig die Daten ihrer Kunden schützen? Die Antwort auf diese Frage liegt in der Anonymisierung.
Die Rolle von Anonymisierung und DNAT
Anonymisierung ist eine Technologie, die es Einzelhändlern ermöglicht, nützliche Informationen über das Verhalten von Verbrauchern zu sammeln und gleichzeitig deren Privatsphäre zu schützen. Dabei wird sichergestellt, dass alle Gesichter und alle anderen personenbezogenen Daten vollständig anonymisiert werden, sodass es keine Möglichkeit gibt, eine Person anhand der Bilder zu identifizieren. Das Problem ist, dass herkömmliche Techniken wie Verpixelung und schwarze Balken nicht in der Lage sind, die Genauigkeit und Integrität der Originaldaten zu bewahren, sodass sie für maschinelles Lernen unbrauchbar sind.
Deep Natural Anonymization (DNAT) löst diesen Kompromiss zwischen Innovation und Datenschutz. DNAT nutzt generative KI, um synthetische Gesichter und nachgebildete Nummernschilder zu erstellen und so zu verhindern, dass die ursprünglichen Personen identifiziert werden können. Gleichzeitig bleibt die Qualität und Integrität der Originaldaten aber erhalten. Damit ist es die einzige Anonymisierungstechnik, die Analysen und maschinelles Lernen unterstützen kann.
Warum also sollten sich Einzelhändler für die Anonymisierung interessieren?
Kurz gesagt: Es ist gut fürs Geschäft. Die Anonymisierung ermöglicht es Einzelhändlern, das Beste aus den Computer-Vision-Technologien der nächsten Generation herauszuholen, um ihre Geschäfte effizienter zu betreiben, den Umsatz zu steigern und engere Beziehungen zu den Kunden aufzubauen – und das alles unter Einhaltung der immer strengeren Datenschutzgesetze. Wird dies nicht beachtet, droht nicht nur ein erheblicher Imageschaden, sondern mitunter auch eine hohe Geldstrafe. Tatsächlich wurden 43 % der britischen Einzelhändler zu Geldstrafen verurteilt, weil sie es versäumt haben, die Privatsphäre von Kunden und Mitarbeitern in Videoaufzeichnungen zu schützen. (Quelle: The Retail Bulletin)
Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung der Welt gewinnt die videogestützte Einzelhandelstechnologie rasch an Bedeutung, da die Einzelhändler zunehmend die damit verbundenen Vorteile erkennen. Gleichzeitig sorgen sich die Kunden um ihre Privatsphäre, und die Behörden sind bereit, gegen jeden Einzelhändler, der gegen die lokalen Vorschriften verstößt, hart durchzugreifen. Durch den Einsatz von Anonymisierungslösungen für Einzelhändler können diese die wichtigen Daten sammeln, die sie brauchen, um der Zeit voraus zu sein, und diese Daten gleichzeitig vor Missbrauch oder Diebstahl schützen.
