Anhang Kundenanalysen durch automatische Videoauswertung im stationären Handel Der stationäre Handel sieht sich immer stärker durch Online Stores bedrängt. Ein großer Vor- teil des Online-Shoppings gegenüber dem traditionellen Handel besteht darin, dass die Web- seiten-Betreiber detaillierte Informationen über das individuelle Einkaufsverhalten der Kunden haben. Diese Informationen können im stationären Handel bislang allenfalls statistisch durch eine personalintensive Kundenbeobachtung gewonnen werden oder stehen erst im Nach- hinein für Analysen zur Verfügung (z. B. durch Verwendung einer Kundenkarte), so dass keine direkte Einflussnahme auf den Einkaufsprozess initiiert werden kann. Ein weiterer Nachteil des stationären Handels gegenüber Online Stores ist das Problem des Ladendiebstahls. Die meis- ten Läden verfügen dazu bereits über eine (annähernd) flächendeckende Videoüberwachung zum Schutz vor Diebstahl. Die Videodaten werden aber nicht automatisch ausgewertet. Im Rahmen des Forschungsprojektes soll daher ein ganzheitliches System entwickelt werden, bei dem mittels netzwerkbasierter Videokameras und moderner Tracking-Algorithmen perma- nent die Position jedes Kunden in einem Kaufhaus erfasst und anonymisiert aufgezeichnet wird. Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens werden genutzt, um Korrelationen und Muster in den Pfaden zu erkennen. Dabei auftretende datenschutzrechtliche Aspekte werden im Rahmen des Projektes frühzeitig untersucht und von Beginn an in die Pla- nung und Entwicklung des Systems mit einbezogen. Mittels analytischer Auswertung und prä- diktiver Algorithmen werden neue Konzepte entwickelt, um den Händlern exakte Informationen über Besucherströme/Auslastung/etc. zur Verfügung zu stellen. Die Kunden auf der Suche nach bestimmten Produkten sollen dadurch bei Bedarf eine schnellere Hilfe durch die Mitarbei- ter erhalten. Basierend auf den ermittelten Kundenwegen und der Warenverteilung können die Positionierung von Waren innerhalb des Ladens optimiert sowie personalisierte Werbung und individuelle Produktvorschläge an einzelne Kunden übermittelt werden. Potentielle Ladendiebe sollen anhand von Bewegungsmustern erkannt und gegebenenfalls das Sicherheitspersonal informiert werden. Damit ermöglicht es VICAR dem stationären Handel, aktuell bestehende Nachteile gegenüber dem Onlinehandel zu kompensieren, dauerhaft wettbewerbsfähig zu bleiben und Arbeitsplätze zu sichern. Programm Projektträger Ansprechpartner KMU-innovativ: IKT DLR PT-GI-SUW Dr. Ralph Schmidt Tel.: (030) 67055-754 Ralph.Schmidt@dlr.de

Anhang Anhang Liste der Kooperationspartner des Verbundes Projektpartner FKZ PLZ Ort Wahlkreis Fördersumme Schirra IT e.K. 01IS17085A 67657 Kaiserslautern 209 Kaiserslautern 377.852 € IS Predict GmbH 01IS17085B 66123 Saarbrücken 296 Saarbrücken 212.854 € AWS gGmbH 01IS17085C 66123 Saarbrücken 296 Saarbrücken 237.589 € DFKI GmbH 01IS17085D 66123 Saarbrücken 296 Saarbrücken 209.054 €