Einzelhändler verbinden Generationen mit Daten
Das Problem mit "geriatrischen Millennials"
Boomers. Gen X. Millennials. Gen Z. Gen Alpha! Gen Beta!!! Sie alle haben unterschiedliche Strategien und Erwartungen an das Einkaufserlebnis in Geschäften - na ja, vielleicht noch nicht Gen Beta. Aber selbst wenn Einzelhändler das genaue Alter aller Kunden kennen würden, die das Geschäft betreten, wäre das nicht sehr hilfreich. Warum eigentlich? Weil Generationen willkürliche Abgrenzungen sind, mit Anfangs- und Endpunkten, die nicht immer genau die persönliche Stimmung widerspiegeln.
"Geriatrische Millennials", also diejenigen, die in der Nähe, aber außerhalb der Grenzwerte von 1981 bis 1996 geboren wurden, sind ein gutes Beispiel für diese Herausforderung. Vom Alter her passen diese Käufer vielleicht genau in das Gebiet der Generation X, aber ihr Einkaufsstil und ihre Interessen sind wahrscheinlich sehr unterschiedlich. Sie sind zum Beispiel weniger daran interessiert, Smiths-T-Shirts zu kaufen.
Warum das scheinbare Alter wichtig ist
Was für traditionelle Einzelhändler wirklich wichtig ist, ist das scheinbare Alter des Besuchers - wie eine Person ihr Alter ausdrückt. Das scheinbare Alter gibt Aufschluss über Interessen und Einkaufsgewohnheiten, und es ist ein demografischer Datenpunkt, den sich Einzelhändler zunutze machen können.
Das scheinbare Alter von Kunden genau zu erkennen, ohne biometrische Daten zu erheben, ohne die Rechte der Privatsphäre zu verletzen und einfach durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens, mag futuristisch klingen, aber es geschieht bereits heute.
Wie sieht das in der Praxis aus? Es gibt viele Anwendungsfälle, aber einer der spannendsten ist das dynamische In-Store-Marketing - Werbung in Echtzeit, die auf das offensichtliche Alter eines Besuchers reagiert.
Dies ist wichtig, weil der Erfolg der Kunden im stationären Einzelhandel heute von der Personalisierung abhängt. Ein Geschäft, das die Unterschiede zwischen den Kundengruppen kennt, kann Werbeaktionen, Beschilderung und Layout anpassen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und gleichzeitig den Geschäftserfolg zu steigern. Dynamisches, datengesteuertes Engagement bedeutet, dass Kunden sich nicht nur gesehen, sondern auch in ihrem Einkauf unterstützt fühlen.
Dynamische Promotionen, datenschutzkonforme Einblicke
Werbeaktionen sind am effektivsten, wenn sie zeitnah, relevant und personalisiert sind. Hier kommen die Altersschätzung und andere demografische Erkenntnisse ins Spiel. Wenn Sie in Echtzeit wissen, wer sich im Geschäft aufhält, können Einzelhändler die digitale Beschilderung und die Angebote so anpassen, dass sie den Vorlieben der verschiedenen Altersgruppen besser entsprechen. Ob es darum geht, schnelldrehende Produkte für die Generation Z hervorzuheben oder Premiumprodukte für die Babyboomer zu bewerben - die richtige Botschaft zum richtigen Zeitpunkt erleichtert dem Kunden die Entscheidungsfindung.
Die Nachfrage von Einzelhändlern nach datenschutzkonformen, demografischen Echtzeit-Statistiken war ein motivierender Faktor für viele der Funktionen, die Xovis für seine KI-gesteuerten Sensoren entwickelt hat. Die neue Erweiterung zur Schätzung des scheinbaren Alters erweitert das Xovis-Portfolio an Personenattributen - das bereits die Schätzung des Geschlechtsausdrucks, die Gruppenzählung und die Unterscheidung zwischen Erwachsenen und Kindern umfasst - sowie die Objekterkennung.
Zusammen helfen diese Tools Einzelhändlern, die Prozesse in ihren Geschäften zu verbessern und zu automatisieren, und zwar auf eine Weise, die auf das Profil ihrer Besucher zugeschnitten ist. Dies bedeutet, den Kunden zu verstehen - wohl die erste Regel des Einzelhandels - auf eine neue und leistungsstarke Weise. Und es ist eine Win-Win-Situation: Unternehmen steigern ihr Wachstum, und Kunden fühlen sich verstanden, geschätzt und respektiert.
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Tags: | Einzelhandel | Scheinbares Alter | Datenschutz | Personalisierung | Einkaufen | Engagement | Wachstum
