Das IDDASS-Projekt, umgesetzt in den Jahren 2016 und 2017 in Zusammenarbeit mit der Universität Genf und der CTI (heute Innosuisse), entwickelte eine fortschrittliche Softwarebibliothek zur Analyse des Kundenverhaltens während Einkaufssessions in physischen Geschäften. Diese Technologie kombiniert präzise Verhaltensmustererkennung mit Online- und Offline-Datenintegration, um ein umfassendes Bild des Kundenerlebnisses zu schaffen und personalisierte Einkaufsanreize zu bieten. Das Projekt, das als zweites Machine Learning Vorhaben von Aioma realisiert wurde, demonstriert die erfolgreiche Anwendung von Indoor-Positionierung und Verhaltensanalyse zur Verbesserung der Kundenbindung und Entscheidungsfindung im Einzelhandel.
Im Jahr 2016 und 2017 hatte ich die Gelegenheit, als Wirtschaftspartner ein bedeutendes Projekt mit der Universität Genf und der Kommission für Technologie und Innovation (CTI), die heutige Innosuisse, umzusetzen. Dieses Projekt, das den Namen IDDASS (Interests Detection During a Shopping Session) trägt, stellt das zweite Machine Learning Projekt meiner damaligen Unternehmung Aioma dar. Im Folgenden möchte ich die wesentlichen Aspekte und Erkenntnisse dieses Projekts vorstellen, die insbesondere für Unternehmer in der Softwarebranche von Interesse sein dürften.
IDDASS ist eine Softwarebibliothek, die das Verhalten von Nutzern während einer Einkaufssession in einem physischen Geschäft analysiert. Die Innovation des Projekts liegt in der hohen Genauigkeit, mit der Verhaltensmuster aufgezeichnet und ausgewertet werden. Ziel war es, IDDASS in eine Treueanwendung zu integrieren, die auf Smartphones läuft. Diese Anwendung kombiniert die gesammelten Daten mit bestehenden E-Commerce-Analysewerkzeugen und schafft so eine Verbindung zwischen Online- und Offline-Daten. Dies ermöglicht eine umfassendere Kenntnis des Kundenerlebnisses über den gesamten Lebenszyklus hinweg: Der Kunde wird von seiner Online-Interaktion hin zu seiner physischen Einkaufserfahrung begleitet und mit digitalen Boni belohnt.
Das Projekt kombinierte mehrere fortschrittliche Technologien:
Daniel besucht zum zweiten Mal innerhalb einer Woche die Website von Jelmoli und sieht sich ein Paar schwarze Schuhe an. Obwohl er die Schuhe online betrachtet, kauft er sie nicht, da er neue Schuhe immer zuerst anprobiert. Während seiner Fahrt zur Arbeit informiert ihn seine Treue-App über Sonderangebote im nächstgelegenen Geschäft. Sobald er das Geschäft betritt, startet die App automatisch und zeigt ihm relevante Artikel an. Daniels Verhalten im Geschäft, wie die Bereiche, die er besucht, und die Zeit, die er dort verbringt, werden aufgezeichnet und analysiert. Basierend auf diesen Daten erhält Daniel personalisierte Angebote und Erinnerungen, die seine Kaufentscheidung positiv beeinflussen.
Ein erster Prototyp wurde in den Büros von Origammi in Zürich eingesetzt. Diese Demo-Version demonstrierte interessierten Parteien, wie die Technologie funktioniert und welchen Mehrwert sie bietet. Beispielsweise wurden die Bewegungen eines Kunden im Geschäft aufgezeichnet, um das Einkaufserlebnis zu verbessern.
Dieses Projekt war eine Zusammenarbeit zwischen TaM und Origammi, wobei Origammi die Forschungsergebnisse in ihr Produkt ECHOO integrierte. ECHOO erhöht die Kundenbindung und liefert den Ladenbesitzern qualitativ hochwertige Daten. IDDASS als letzter Baustein passt perfekt in dieses Gesamtbild und sorgt für eine nahtlose Integration von Online- und Offline-Daten.
Das Projekt führte zu mehreren wissenschaftlichen Veröffentlichungen, darunter:
Diese Veröffentlichungen unterstreichen die wissenschaftliche und technologische Bedeutung des Projekts.
Das IDDASS-Projekt zeigt, wie durch die Kombination von Machine Learning, Indoor-Positionierung und Datenintegration ein tiefes Verständnis des Kundenverhaltens erreicht werden kann. Für Unternehmer in der Softwarebranche bietet dieses Projekt wertvolle Einblicke in die Möglichkeiten der Verhaltensanalyse und die Entwicklung innovativer Lösungen, die sowohl die Kundenbindung stärken als auch wertvolle Daten für Geschäftsentscheidungen liefern.
Das IDDASS-Projekt war nicht nur ein technologischer Erfolg, sondern auch ein Beispiel für die fruchtbare Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Wirtschaft. Unternehmer in der Softwarebranche können von solchen Partnerschaften erheblich profitieren, indem sie Zugang zu neuesten Forschungsergebnissen und Technologien erhalten und diese in marktfähige Produkte umsetzen.
«Die Zusammenarbeit mit Marc war zu jedem Zeitpunkt höchst professionell und hat mir auch viel Spass gemacht. Ich kann Marc auch für andere Firmen empfehlen, die auf der Suche nach innovativen Wegen in der B2B-Vermarktung sind.»
«Marc hat entscheidend dazu beigetragen, die interne Expertise von United Security Providers nach aussen zu tragen und CRM-Daten anzureichern. Die Fähigkeit, nicht nur unsere Zielgruppe zu erreichen, sondern auch einen wertvollen Dialog kontinuierlich zu führen, hat unsere Marktpräsenz massgeblich gestärkt.»
