IoT im Smart Retail: Die digitale Revolution des Einzelhandels

Es gibt heute mehr als 20 Milliarden IoT-Geräte auf der Welt, und diese Zahl nimmt ständig zu. Der IoT-Markt eröffnet auch dem Handel neue Möglichkeiten: intelligente Regale, RFID-Chips, Digital-Signage-Systeme und mehr. In diesem Artikel werden wir herausfinden, welche Lösungen es gibt und wie Sie diese sicher in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Grundlagen Smart Retail

Definition & Entwicklung

Smart Retail bedeutet die Nutzung des Internet der Dinge (IoT), KI und Big Data zur Verbesserung der Prozesse im Einzelhandel. Smart Retail revolutioniert den Markt in Deutschland: weniger Kosten und höhere Konversionsraten.

Die Entwicklung von Smart Retail Solutions begann mit der Einführung von Kassensystemen. Heute gibt es ganze digitale Ökosysteme. Der Aufstieg des E-Commerce hat den traditionellen Einzelhandel zur digitalen Transformation veranlasst, und die COVID-19-Pandemie hat die Einführung kontaktloser Technologien und digitaler Zahlungen beschleunigt.

IoT-Technologien im Handel

Viele IoT-Technologien vereinfachen die Retail-Prozesse. Hier sind fünf populäre Beispiele:

• RFID-Tags ermöglichen die Verfolgung von Waren in Echtzeit.
• IoT-Kameras und -Sensoren helfen Kundenströme analysieren.
• Intelligente Regale mit Sensoren überwachen die Produktverfügbarkeit.
• Digitale Beschilderungssysteme passen die Inhalte je nach Publikum an.
• Kontaktlose Zahlungssysteme (NFC, QR-Codes) beschleunigen den Bezahlvorgang.

Marktentwicklung & Trends

Laut IoT Analytics wird erwartet, dass es im Jahr 2025 weltweit 20,1 Milliarden IoT-Geräte geben wird. Bis 2040 soll die Zahl auf 40 Milliarden steigen. Auch die Marktgröße wächst stetig.

Im Jahr 2024 wird der IoT-Markt laut Fortune Business Insights auf 714,48 Milliarden Dollar geschätzt. Zum Vergleich: 2023 lag er bei 595,73 Milliarden Dollar.

Der Markt wächst also beständig und schnell. Es entstehen autonome Geschäfte (z. B. Amazon Go, Alibaba), und Ökosystemplattformen ersetzen punktuelle IoT-Lösungen. Zudem werden KI-Assistenten für personalisierte Einkaufserlebnisse eingeführt. 

Digitale Transformation

Die digitale Transformation verbindet Online- und Offline-Einkäufe: Ein Kunde kann das Produkt im Geschäft in die Hand nehmen, während das Stöbern in weiteren Varianten und die Bezahlung online erfolgen kann.

Die Einführung von KI-Lösungen hilft dabei, Angebote zu personalisieren und die Nachfrage basierend auf Daten vorherzusagen. Kontaktlose Technologien verbessern das Kundenerlebnis, und die Integration von Apps mit CRM-Systemen optimiert die Datenverarbeitung.

Smart Retail Ausprägungen

Augmented Reality im Handel

Erweiterte Realität wird für die Auswahl von Produkten, Werbung und Navigation eingesetzt. AR-Anwendungen ermöglichen es Kunden, zum Beispiel Kleidung virtuell anzuprobieren, Stile zu analysieren und passende Produktvorschläge zu bekommen. Zusätzliche Informationen über diese Produkte können auch in AR-Katalogen zur Verfügung gestellt werden. In Einkaufszentren kann die Navigation mit AR-Elementen ergänzt werden, z. B. mit Apps, die mithilfe von Pfeilen den Weg zu einem ausgewählten Objekt im Kamerabild anzeigen.

Virtual Reality Anwendungen

VR-Showrooms machen es möglich, ein Geschäft zu besuchen, ohne das Haus zu verlassen: Alles kann online angesehen und anprobiert werden. Solche virtuellen Shopping-Ausflüge können neue Kunden anlocken.

IoT-Plattformen & Standards

IoT-Plattformen verknüpfen Geräte zu einem einzigen Netzwerk und integrieren sich mit Cloud-Diensten. Dabei ist es wichtig, Industriestandards wie GS1, W3C und IEEE zu unterstützen und den Zigbee-Standard für die drahtlose Kommunikation zwischen Geräten anzuwenden. Die Unterstützung von Open-Source-IoT-Plattformen für eine flexible Integration kann für einige Lösungen sinnvoll sein.

Big Data Risiken & Chancen

Big Data ist eine große Chance für den Einzelhandel. Alle Daten – vom Lagerbestand bis zum Nutzerverhalten – werden gesammelt und analysiert. Auf dieser Basis können bessere Entscheidungen und Vorhersagen getroffen werden. KI und ML (Maschinelles Lernen) helfen Kundenbedürfnisse vorherzusagen. Doch es gibt auch Risiken: z.B. Datenverluste oder unerlaubter Zugriff auf die Daten. Zudem müssen die DSGVO-Vorschriften eingehalten werden.

Technologische Komponenten

IoT-Sensoren & Geräte

Zur Temperatur-, Luftfeuchtigkeits- und Bewegungsüberwachung sind IoT-Sensoren  inzwischen weit verbreitet. Doch es gibt noch weitere Einsatzmöglichkeiten für die IoT-Technologie. Hier sind einige Beispiele.

• RFID-Chips verfolgen die Warenbewegung und verhindern Diebstahl.
• Drahtlose Sensoren ermöglichen die Steuerung von Beleuchtung und Klima.
• Smart Shelves (Intelligente Regale) zeigen den Warenbestand an.

Bei intelligenten Regalen verfolgen RFID- und Gewichtssensoren die Waren. 

So können automatische Benachrichtigungen erfolgen, wenn der Bestand aufgefüllt werden muss. So lassen sich Nachbestellungen besser planen und das Kundenverhalten analysieren.

Digital Signage Systeme

Digitale Signage-Systeme erhöhen die Kundenbindung durch interaktive Lösungen, verbessern die Navigation im Laden und reduzieren die Kosten für gedrucktes Werbematerial. Apropos Werbung: Diese Systeme können den Erfolg von Werbemaßnahmen analysieren und Werbeangebote personalisieren.

Edge Computing in Retail

Edge Computing sorgt für eine schnelle Datenverarbeitung vor Ort ohne Verzögerungen. Es verbessert die Datensicherheit durch lokalisierte Verarbeitung und senkt zusätzlich die Kosten für die Datenspeicherung. Zudem optimiert es die Echtzeitleistung von IoT-Geräten.

Kundenanalyse & Tracking

In-Store Analytics

Mit IoT-Lösungen können Sie das Kundenverhalten in Echtzeit dokumentieren und sofort auf die Bedürfnisse der Kunden reagieren. So können z.B. die beliebtesten Produkte und Bereiche des Geschäftes identifiziert werden. Diese Daten können zur Optimierung von Produktplatzierung und Merchandising genutzt werden.

Kundenfrequenzmessung & Heatmap-Analysen

Der Einsatz von Kameras und Sensoren zur Zählung der Besucher hilft sowohl Stoßzeiten als auch Zeiten mit geringem Besucheraufkommen zu ermitteln. 

Diese Informationen helfen außerdem dabei, die Frequentierung bestimmter Bereiche des Geschäfts zu ermitteln. Dadurch können die Produktplatzierung optimiert und zusammen mit intelligenten Regalen bessere Ergebnisse erzielt werden. Mithilfe von Analyse plattformen können tiefere Analysen entsprechend Ihrer Business-Ziele durchegführt werden.

Conversion Optimization

Die Analyse der Customer Journey vom Betreten des Geschäftes bis zum Kauf hilft Ihnen zu verstehen, warum Kunden einen Laden verlassen, ohne zu kaufen. Mit präzisen Daten und KI-gestützter Personalisierung können Sie Ihre Angebote an die Kundenbedürfnisse anpassen.

Optimierung der Customer Journey

Personalisierte Kundenerlebnisse

Die KI-basierte Kundenverhaltensanalyse passt Angebote durch personalisierte Werbeaktionen an. Zudem können adaptive Inhalte in mobilen Apps und auf Digital Signage veröffentlicht werden. Auch eine Gamifizierung des Kundenerlebnisses durch Boni kann die Markentreue steigern.

Datenbasierte Verkaufsstrategien

Die Nutzung von Big Data zur Bedarfsanalyse und -prognose bietet verschiedene Vorteile:

• Optimierung von Marketingkampagnen auf Basis von Kundendaten
• Automatisierte Produktempfehlungen in Online- und Offline-Kanälen
• Wettbewerbsdatenanalyse für dynamische Preisgestaltung
• Optimierung der Bestände durch Verkaufsanalysen
• CRM- und IoT-Integration zur vorausschauenden Verhaltensanalyse

Bestandsoptimierung durch KI

Künstliche Intelligenz verarbeitet große Datenmengen, minimiert Fehler und kann den Bestand Bedarf prognostizieren. Mit solchen Lösungen lassen sich saisonale Trends analysieren und Nachfrageentwicklungen einschätzen. Kosten und Bestandsverluste werden durch genauere Planung reduziert und die Lieferkette optimiert.

Customer Touchpoints

Interaktive Displays und Terminals für die Kundenansprache, mobile Apps sowie die Integration von Online-Shops und physischen Verkaufsstellen tragen zu einem besseren Kundenerlebnis bei. Verbesserte Kundenerlebnisse durch digitale Technologien sind heute eine verbreitete Praxis, da der Digitalisierungsgrad stetig steigt. So wird der Digitalisierungsindex im Jahr 2024 bei 113,6 Punkten liegen – verglichen mit 108,1 Punkten im Jahr 2023.

IoT-basierte Verkaufsprozesse

Selbstbedienungs-Kassensysteme

Self-Checkout-Systeme verkürzen die Zeit, die Menschen in Warteschlangen verbringen, und verbessern das Einkaufserlebnis. Außerdem können Kunden automatisch Rabatte und Boni erhalten, wenn sie über solche Systeme bezahlen.

Kontaktlose Bezahlsysteme

Kontaktlose Zahlungen über Google Pay, Apple Pay und QR-Codes sind mittlerweile Standard – sie sind in fast jedem Geschäft möglich. Die Zahlvorgänge werden beschleunigt, wodurch Kunden weniger Zeit an der Kasse verbringen. Der physische Kontakt wird minimiert.

Click & Collect

Die Möglichkeit, eine Bestellung zu einem selbst gewählten Zeitpunkt abzuholen, zieht Kunden an. Dank der Integration mit mobilen Apps können Nutzer Artikel auswählen, bezahlen und werden benachrichtigt, sobald sie zur Abholung bereitstehen. Sie müssen nicht warten, und die Geschäfte sparen Lieferkosten, indem sie es Kunden ermöglichen, die Waren selbst abzuholen.

Praxiserprobte Lösungen

Erfolgsgeschichten & Case Studies

Große Einzelhändler setzen bereits erfolgreich IoT-Lösungen ein. Zara nutzt beispielsweise RFID-Etiketten zur Optimierung der Logistik und des Bestandsmanagements. Starbucks bietet seinen Kunden personalisierte Empfehlungen basierend auf ihren bisherigen Einkäufen. Amazon hat kassenlose Geschäfte eingeführt, in denen die Abrechnung mithilfe von Computer Vision und Sensoren automatisch erfolgt. Sephora wiederum setzt mit der AR-App „Virtual Artist“ auf virtuelle Kosmetiktests. Je nach Geschäftsmodell können IoT-Technologien gezielt zur Prozessoptimierung und Kundengewinnung eingesetzt werden.

Indoor vs. Outdoor Solutions

Zu den Lösungen für den Innenbereich gehören intelligente Regale, Digital Signage, Selbstbedienungskassen, BLE-Beacons (Bluetooth Low Energy Sender) und Wi-Fi-Analysen. Outdoor-Lösungen umfassen intelligente Kioske und Lieferdrohnen. Zudem spielt die digitale Außenwerbung mit dynamischen Inhalten eine immer größere Rolle.

Während Indoor-Systeme in bestehende POS- und CRM-Lösungen integriert werden müssen, erfordern Outdoor-Anwendungen eine hohe Widerstandsfähigkeit gegenüber Witterungseinflüssen und potenziellem Vandalismus.

Partnernetzwerk & Ecosystem

Das IoT-Ökosystem besteht aus einer Vielzahl von Akteuren – von IoT-Geräteherstellern über Anbieter von Datenplattformen und Cloud-Lösungen bis hin zu Finanz- und Logistikpartnern. Eine enge Zusammenarbeit zwischen diesen Akteuren ist essenziell, um Innovationen voranzutreiben und nahtlose Systemintegrationen zu ermöglichen.

Best Practices

Zu den wichtigsten Best Practices im Smart Retail gehören:

• Optimierung von IoT-Geräten zur Reduzierung des Energieverbrauchs.
• Einsatz von KI für dynamische Preisgestaltung und personalisierte Angebote.
• Omnichannel-Strategien zur Vernetzung von Online- und Offline-Kauferlebnissen.
• AR/VR-Technologien zur interaktiven Produktpräsentation und Vertiefung der Kundenbindung.
• Prädiktive Analytik zur Minimierung von Lagerbeständen und Optimierung von Bedarfsprognosen.

Nachhaltige Retail-Konzepte

GreenBusiness Integration

In Zeiten steigenden Konsums ist die Implementierung umweltfreundlicher Lösungen entscheidend. Einzelhändler können nachhaltige Maßnahmen ergreifen, indem sie erneuerbare Energiequellen nutzen, das Zero-Waste-Prinzip in ihre Prozesse integrieren und energiesparende LED-Displays für Werbung einsetzen.

Energieeffiziente Systeme

Der Einsatz von IoT-Sensoren in Verbindung mit intelligenter Beleuchtung kann den Energieverbrauch erheblich senken. Zusätzlich ermöglichen Smart-Grid-Lösungen eine effizientere Nutzung von Strom. Auch energieeffiziente Geräte wie moderne Kühlsysteme oder stromsparende Digital Signage Displays tragen zur Nachhaltigkeit bei.

Nachhaltige Lieferketten

Die Unterstützung lokaler Lieferanten reduziert Transportwege und senkt CO2-Emissionen. Falls dies nicht möglich ist, kann der Einsatz von KI zur Optimierung der Lieferketten beitragen, indem elektrische Transportmittel als umweltfreundliche Alternative ausgewählt werden.

Ressourcenoptimierung

Nachhaltigkeit beginnt auch im Einzelhandel mit der richtigen Materialwahl. Wiederverwertbare Materialien für die Ladengestaltung tragen zu einer umweltfreundlichen Innenraumgestaltung bei. Zudem kann der Papierverbrauch durch die Digitalisierung von Dokumenten und die Nutzung von Cloud-Technologien erheblich reduziert werden.

Intelligentes Bestandsmanagement

Automatische Nachbestellung

Intelligente Sensoren überwachen die Lagerbestände in Echtzeit. Smarte Systeme analysieren Verkaufsdaten, um den zukünftigen Bedarf vorherzusagen. Die automatische Nachbestellung kann so konfiguriert werden, dass das System Bestellungen eigenständig auslöst. Das reduziert sowohl Überbestände als auch Fehlbestände und optimiert den Warenfluss.

Echtzeit-Inventur

Dank RFID-Etiketten und IoT-Sensoren lässt sich die Verfügbarkeit von Produkten im Geschäft oder Lager jederzeit präzise überwachen. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Bestandskontrolle und reduziert den manuellen Aufwand für Inventuren erheblich.

Predictive Analytics

Mithilfe von Predictive Analytics werden historische Verkaufsdaten und IoT-basierte aktuelle Verbrauchsdaten analysiert, um zukünftige Bestandsanforderungen zu prognostizieren. Dadurch können saisonale Schwankungen, etwa durch Wetterdaten oder vergangene Verkaufsstatistiken, frühzeitig erkannt und die Lagerhaltung effizient angepasst werden.

Supply Chain Optimization

IoT-Technologien integrieren Lieferkettendaten über alle Stufen hinweg, verbessern die Koordination zwischen den Akteuren und ermöglichen flexible Anpassungen in Echtzeit. Routen können optimiert, Lieferwege angepasst und Verzögerungen proaktiv minimiert werden. So wird die Effizienz der gesamten Supply Chain gesteigert.

O2O (Online-to-Offline) Integration

Online-Offline Verschmelzung

Die Integration von Online- und Offline-Kanälen bietet dem Kunden ein einheitliches Erlebnis beim Einkaufen, sowohl online als auch in einem Geschäft. Dies kann zum Beispiel durch ein Online-Bestellsystem mit der Möglichkeit der Abholung der Ware im nächstgelegenen Geschäft (Click and Collect) realisiert werden.

Omnichannel Strategien

Omnichannel-Strategien umfassen ein Kundenbindungssystem und bieten den Kunden die Möglichkeit, mit der Marke über jeden Kanal zu interagieren: online, offline und über mobile Anwendungen. So wird ein einheitliches Benutzererlebnis geschaffen. So kann etwa die Möglichkeit geschaffen werden, beim Online-Kauf ein persönliches Konto einzurichten, was auch beim Kauf in einem Geschäft genutzt werden kann.

Mobile Shopping Apps

Mobile Apps sind für Einkäufer praktisch, weil sie Zugang zu Produktkatalogen, Rabatten und neuen Produkten bieten und häufig auch Online-Einkäufe ermöglichen. Mobile Lösungen sind auch für Anbieter nützlich, weil sie Daten über Einkaufsgewohnheiten sammeln und personalisierte Empfehlungen anbieten können. Aktuelle Statistiken belegen: 2024 wurden laut Reuters 54,5 % der Online-Einkäufe über Smartphones getätigt.

Digital Customer Journey

Die digitale Customer Journey umfasst alle Phasen: von der Produktsuche bis zum Service nach dem Kauf. Digitale Tools ermöglichen es, das Kundenverhalten in allen Phasen der Customer Journey zu verfolgen und zu analysieren. Chatbots und virtuelle Assistenten können das Kundenerlebnis weiter verbessern. Insgesamt wird das Einkaufserlebnis flexibler und personalisierter, und es werden jedem Kunden relevante Angebote gemacht, die seinen Vorlieben und seinem Verhalten entsprechen.

Datensicherheit & DSGVO

Kundendatenmanagement

Ein effektives Kundendatenmanagement sammelt, speichert und verarbeitet Informationen auf eine DSGVO-konforme Weise. Dies bedeutet, dass nur verschlüsselte Datenbanken verwendet werden dürfen und die ausdrückliche Zustimmung des Kunden zur Erfassung aller Daten erforderlich ist. Die Datenspeicherung muss gemäß dem Grundsatz der Datenminimierung auf das erforderliche Minimum für die jeweiligen Verarbeitungszwecke beschränkt werden.

Datenschutzrichtlinien

Die Nutzer müssen genau wissen, welche Daten zu welchem Zweck erhoben werden. Alle Mitarbeiter des Unternehmens, die mit personenbezogenen Daten umgehen, müssen in den Datenschutzrichtlinien geschult werden. Hinweise auf die Datenschutzrichtlinien sollten in allen Kundeninteraktionskanälen verfügbar sein, zum Beispiel auf Websites und in mobilen Anwendungen.

Sicherheitsstandards

Zu den hohen Sicherheitsstandards gehören der Schutz von Daten durch Verschlüsselung, sichere Übertragungsprotokolle (z. B. SSL/TLS) und regelmäßige Sicherheitsupdates.

Compliance-Anforderungen

Die Einhaltung der DSGVO ist für Unternehmen, die mit personenbezogenen Daten von Nutzern umgehen, obligatorisch. Unternehmen, die in verschiedenen Rechtsordnungen tätig sind, müssen die lokalen Vorschriften befolgen, z. B. CCPA in den USA oder PIPEDA in Kanada.

KI & Machine Learning

Verhaltensvorhersagen

Anhand von Daten über Nutzeraktionen wie Klicks, Käufe oder Suchanfragen lassen sich deren künftige Handlungen vorhersagen. Dies entwickelt Marketingstrategien und verbessert die Zielgruppenansprache, da das Verhalten sowohl auf der Ebene des einzelnen Nutzers als auch auf der Grundlage von Massendaten analysiert wird. Dadurch werden Vorhersagen für verschiedene Zielgruppensegmente optimiert.

Automatische Preisoptimierung

KI analysiert den Markt, die Wettbewerber und die Nachfrage, um die Preise dynamisch anzupassen. KI-Systeme können beispielsweise saisonale Schwankungen, Werbeaktionen und neue Produkte berücksichtigen, um optimale Preise in Echtzeit anzubieten.

Personalisierte Empfehlungen

KI kann in Echtzeit Empfehlungen aussprechen, die die Kaufwahrscheinlichkeit erhöhen. Diese Tipps kommen von persönlichen Vorlieben und dem Verhalten von anderen Nutzern mit gleichen Interessen. Sie können in mobile Anwendungen, Websites oder E-Mail-Marketing integriert werden.

Fraud Detection

Maschinelles Lernen hilft bei der Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten, indem es anomale Transaktionen und Nutzerverhalten analysiert. So können Algorithmen verdächtige Muster erkennen, beispielsweise ungewöhnliche Zahlungsmethoden oder häufige Produktrückgaben.

Implementation & Integration

Technische Voraussetzungen

Die Implementierung von IoT-Lösungen erfordert ein stabiles Datennetz, z. B. Wi-Fi, Bluetooth oder 5G. Die Integration in bestehende Warenwirtschafts-, ERP- und CRM-Systeme setzt eine API-Anpassung und eine Anpassung der Schnittstellen voraus. Sensoren und RFID-Tags sind für die Erfassung von Produktdaten nützlich. Um Flexibilität und Skalierbarkeit in der Zukunft zu gewährleisten, ist es wichtig, cloudbasierte Plattformen für die Datenverarbeitung in Betracht zu ziehen. All dies sollte bei der IoT-Implementierung berücksichtigt werden.

Pilotprojekte

Mit Pilotprojekten lassen sich neue IoT-Lösungen in einer begrenzten Gruppe von Geschäften oder in einer einzigen Region testen, um mögliche Probleme bei der Integration des Internet der Dinge in bestehende Geschäftsprozesse zu identifizieren. Klare Erfolgskriterien für das Pilotprojekt sind im Vorfeld festzulegen, wie beispielsweise Umsatzsteigerung, verbesserte Bestandsverwaltung oder höhere Kundenzufriedenheit.

Change Management

Change Management ist eine Anpassung der Organisation an neue Technologien, Prozesse und Kulturen. Dazu gehören regelmäßige Aktualisierungen und Systemverbesserungen sowie die Analyse ihres Erfolgs.

Mitarbeiterschulung

Die Mitarbeiterschulung sollte die Grundlagen der Arbeit mit neuen IoT-Systemen abdecken, einschließlich der Nutzung von Hardware und Software. Sowohl Basisschulungen für Einsteiger als auch Fortgeschrittenenkurse für erfahrene Mitarbeiter anzubieten sind wichtig.

ROI & Wirtschaftlichkeit

Investitionskosten

Zu den Kosten gehören der Kauf von IoT-Geräten (Sensoren, Terminals, Server) und Datenverarbeitungssoftware sowie die Integrationsausgaben. Investitionen in Mitarbeiterschulungen und die Entwicklung neuer Geschäftsprozesse sind auch wesentliche Kostenfaktoren. Einige IoT-Lösungen erfordern langfristige Support- und Wartungskosten, einschließlich System-Upgrades und Netzausbau.

Effizienzsteigerung

Die Automatisierung mit IoT-Lösungen kann den Zeitaufwand für die Bestandsverwaltung und die Auftragsabwicklung erheblich reduzieren, während KI-Analysen seltener Fehler machen und künftige Bedürfnisse besser vorhersagen. Langfristig bringt die Nutzung von Internet der Dinge in Retail loyale Kunden und minimale Kosten durch optimierte Beschaffung und Zeitplanung.

Umsatzpotenziale

Mit IoT-Technologien können Sie sehen, wie Kunden handeln und ihre Bedürfnisse voraussagen, was den Umsatz steigert. Durch die Verbesserung von Abläufen können Kosten gesenkt werden, um mehr Geld für Werbung und Verkaufsförderung zu haben.

Amortisationszeit

Die voraussichtliche Amortisationszeit hängt von der Größe des Projekts und der Anfangsinvestition ab und liegt in der Regel zwischen 1 und 3 Jahren. Bei der Berechnung der Amortisation sollen sowohl die direkten als auch die indirekten wirtschaftlichen Vorteile der Technologieeinführung berücksichtigt werden.