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Kurs:Digital Marketing/ThemenWS2223/Digital Marketing am Point of Sale

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Einleitung

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Im Zuge der immer weiter steigenden Verbreitung des Smartphones und des 2Internets nutzen immer mehr Menschen digitale Möglichkeiten zur Produktrecherche oder für Einkäufe. Besonders während der Covid-19-Pandemie, die zu einer Schließung vieler Ladengeschäfte führte, wurde das Online-Geschäft unweigerlich enorm wichtig. Aus diesem Grund versuchen Unternehmen auch nach der Wiedereröffnung der physischen Geschäfte digitale Marketingstrategien zu implementieren, um sich die Vorteile dieser Techniken zunutze zu machen. Dadurch erhoffen sie ich neue Kunden anzulocken und Bestandskunden weiterhin an sich binden zu können. In dieser Arbeit werden die verschiedenen Möglichkeiten aufgezeigt, wie Unternehmen digitale Marketingstrategien am Point of Sale anwenden können. Da über 70% der Kaufentscheidungen erst am Point of Sale fallen, ist es für die Unternehmen enorm wichtig, die Kunden mit geeigneten Marketingstrategien zu Käufen zu animieren (vgl. Roisch, 2017).
Um das Potenzial, die Möglichkeiten und die Schwierigkeiten des Point of Sale-Marketings zu verstehen, erfolgt zunächst eine Definition des Begriffs Point of Sale, gefolgt von einem Überblick über die Entwicklung des stationären und digitalen Einzelhandels. Danach werden das Nutzerverhalten und Synergien im integrierten Omnichannel Shopping analysiert. Datenbasierte und technikbasierte Ansätze, welche den zuvor beschriebenen Transformationsprozess unterstützen, werden in dem darauf folgenden Kapitel erläutert, Potenziale werden aufgezeigt und Schwierigkeiten dargestellt. Ein Fazit samt Ausblick auf die Entwicklung in den kommenden Jahren schließen die Ausführungen ab.

Point of Sale

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Dieses Kapitel, wie der Name bereits vorwegnimmt, widmet sich der breitgefächerten Thematik rund um Point of Sale. Nach einer tiefgehenden Begriffsdefinition folgen in den inhärenten Unterkapiteln zusätzlich die Entwicklung des Einzelhandels im Hinblick auf die digitale, aber auch analoge Schnittstelle sowie das Verhalten der Nutzer im Omni-Channel Shopping. Mehr zu der zuletzt genannten Begrifflichkeit im entsprechenden Unterkapitel.

Begriffsdefinition

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Was genau ist Point of Sale? Wörtlich, vom englische in die deutsche Sprache übersetzt bedeutet das Wort soviel wie Verkaufsstelle oder Verkaufsort. Eine solch triviale Übersetzung wird jedoch nicht genügen, um der Begrifflichkeit gerecht zu werden. Soviel ist bekannt, es handelt sich um einen Verkaufsort - sowohl stationär als auch virtuell. Point of Sale, im weiteren Verlauf dieser Arbeit mit PoS abgekürzt, „bezieht sich auf den Einsatz der Informations- und Kommuniktionsbezogenen Instrumente dieser Verkaufsstellen“ (Gröppel-Klein, 2006). Grundlegend ist der PoS immer der Ort, an welchem die Kunden unmittelbar in Kontakt mit dem Produkt bzw. der Ware kommen können. Als ganz klassisches Beispiel aus dem Alltag, die Kasse im Supermarkt. Weitere Beispiele: Ein Regal im Getränkeladen, ein Bekleidungsgeschäft in der Großstadt, ein Verkaufsautomat am Flughafen oder ein beliebiger Shop im Internet - all das sind Points of Sale. Kurz gesagt: Am Point of Sale haben die Kunden direkten Kontakt mit den Produkten. (vgl. Klein, o.D.). Ganz generell und vereinfacht ausgedrückt ist der PoS das Bindeglied zwischen auf der einen Seite dem Unternehmen und auf der anderen Seite dem Kunden (vgl. Marx, 2019). Der PoS wird stets aus der Sicht des Verkäufers betrachtet. Die Sichtweise von Seitens des Käufers wird hingegen als Point of Purchase (PoP) betitelt (vgl. Marx, 2019). Es sollte zwischen den beiden genannten Verkaufsorten differenziert werden. Die stationären Verkaufsstellen bzw. der stationäre Handel sowie der virtuelle bzw. der Verkaufsort welcher online angesiedelt ist (vgl. Gröppel-Klein, 2006). Diese beiden, sprich der PoS im Ladengeschäft und der Verkauf in der digitalen Welt können sich gegenseitig unterstützen, beispielsweise mit Werbeaktionen (vgl. Marx, 2019). Am PoS werden verschiedenartige Aktionen zur Steigerung des stationären Verkaufs von Produkten getroffen. Zu diesen Maßnahmen gehören unter anderem die Warenpräsentation und Schaufenstergestaltung, optische Anreize, die Visualisierung von Produkten, die qualitative und quantitative Flächenaufteilung, die Struktur und Anordnung des Ladenlayouts, die Ladenatmosphäre und das Ladenambiente, die Produktplatzierungen sowie einige weitere Maßnahmen (vgl. Gröppel-Klein, 2006; Marx, 2019). Im folgenden werden die gängigsten dieser Maßnahmen detaillierter vorgestellt und ausgeführt.

Die Warenpräsentation:

Bei der Warenpräsentation werden Aufsteller mit Werbebotschaften oder aufmerksamkeitsstarken Rabattaktionen zwischen Regalgängen, am Eingang des Geschäfts oder neben mehreren Produkten platziert. Diese springen dem Kunden häufiger ins Blickfeld als die Produkte in den Regalen. Dadurch wird die Kaufwahrscheinlichkeit erhöht (vgl. Marx, 2019).

Die tägliche Angebote

Bei den täglichen Angeboten handelt es sich um Produkte die meist zusätzlich intensiv beworben werden, häufig durch den Verkäufer an der Kasse oder beispielsweise im Restaurant, wenn das Gericht des Tages vorgestellt wird. Durch diese täglichen Angebote, die wie der Name vorwegnimmt in aller Regel täglich variieren, bekommt der Kunde das Gefühl übermittelt, dass dieser die Gelegenheit versäumt, sofern diese Möglichkeit nicht unmittelbar genutzt wird. Durch diese Maßnahme sollen stark und gezielt Impulskäufe gefördert werden (vgl. Marx, 2019).

Die Produktpräsentationen

Bei den Produktpräsentationen handelt es sich um die gezielte und gekonnte Platzierung von Produkten. Im Falle, dass ein Produkt nicht auffallend platziert ist, dann schenkt der Kunden diesem mit großer Wahrscheinlich keine sonderliche Aufmerksamkeit und damit einhergehend wird das Produkt auch nicht gekauft. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass die Produkte gut sichtbar, jedoch nicht zu aufdringlich präsentiert bzw. platziert werden. Werden die Produkte zu aufdringlich platziert, fühlt sich der Kunde unter Umständen zu einem Kauf gedrängt und erwirbt das Produkt aufgrund dessen nicht (vgl. Marx, 2019).

Die optischen Anreize

Bei den optischen Anreizen spielt der erste Eindruck eines Produkts eine elementare Rolle. Denn bei einem Produktkauf ist es nicht unerheblich, wie das Produkt beispielsweise sortiert ist. Weitere und um auf den angesprochenen Punkt der Sortierung zurückzukommen, dienen nachfolgende weitere Beispiele. Die Sortierung nach Kategorien, darunter zählt die Farbe und die Größe des Produkts und der Verpackung aber auch Zugehörigkeiten. Weiter wird auf eine Vermittlung von relevanten Informationen, wie, ob der Grundnutzen des Produktes auf den ersten Blick ersichtlich ist, Wert gelegt. Darüber hinaus soll durchaus auch der PoS selbst anreizend gestaltet sein und nicht nur das Produkt an sich. Mit der Hilfe von beispielsweise angenehmen Lichtverhältnissen, gezielter und abgestimmter Hintergrundmusik, dezenten und unaufdringlichen Farben, eingesetzten Düften oder unterstützenden Materialien sowie weiteren Eindrücken soll für den Kunden ein atmosphärisches und anziehendes Erscheinungsbild entstehen. Dadurch soll, wie auch bei den vorausgegangenen Maßnahmen, im Idealfall die Kaufwahrscheinlichkeit gesteigert werden, indem die Gesamtdarstellung stimmungsvoll und emotional gestaltet ist (vgl. Marx, 2019).

Die Visualisierung der Produkte

Bei der Visualisierung von Produkten handelt es sich speziell um die Platzierung der Waren. Ein anderes Wort dafür ist das Visual Merchandising (VM) – die Visualisierung am PoS. Das VM befasst sich mit alle dem, was den Verkauf von Produkten und Waren fördert. Beispielsweise eine klassische Visualisierung der Zielgruppe entsprechend. Im Vergleich zwischen einer jüngeren und einer älteren Zielgruppe, darf es bei der erstgenannten oft im Hinblick auf die Farben etwas aufdringlicher bzw. schwungvoller und dynamischer sein und auch die Hintergrundmusik etwas lauter, wohingegen die ältere Zielgruppe zum Teil ganz gegenteilige Attribute bevorzugt. Darüber hinaus sollte die Marke dem betreffenden Design entsprechen. Eine eher altertümliche bzw. klassische Marke verkauft sich idealerweise weniger gut bei lauter Musik und unelegantem Stil (vgl. Marx, 2019). Bilder, sprich visuelle Akzentze, nimmt der Mensch leichter wahr, wodurch diese „schneller in den Kopf der Verbraucher gelangen und so die Kundenbindung unterstützt werden kann“ (Marx, 2019). Auch die Optimierung der Verkaufsfläche, beispielsweise durch das Einbringen spezieller Farbstile aber auch Themenwelten, ist ein dazugehöriger und essentieller Aspekt, denn nur dann verkauft sich das Produkt und die Visualisierung gut (vgl. Marx, 2019).

Die Produktplatzierung

Bei der Platzierung der Produkte im PoS ist es neben der ansprechenden Präsentation, wie obig erläutert, wichtig, dass diese Produkte ebenso ansprechend platziert werden. Erreichbar ist dies beispielsweise unter anderem dadurch, dass Produkte nicht zu eng aneinandergereiht werden, dass nicht zu viele Produkte an einem Platz positioniert werden, sodass im schlimmsten Fall eventuell gar Wege bzw. Gänge blockiert werden. Weitere negative Auswirkungen wären, dass der Kunde den Überblick verliert und überfordert ist. Eine klassische, effektive und alltägliche Maßnahme ist, dass günstige Artikel, wie im Supermarkt Kaugummis, Bonbons oder andere kleinere Produkte strategisch sinnvoll, in der Nähe der Kassen platziert werden. Hintergrund ist, dass dadurch, bei längeren Wartezeiten an der Kasse, Impulskäufe gefördert werden (vgl. Marx, 2019).

Entwicklung des stationären und digitalen Einzelhandels

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Das folgende Kapitel soll einen Überblick darüber geben, wie sich der Einzelhandel, einerseits stationär aber auch digital, entwickelt hat und darüber hinaus, in welche Richtung dieser in der Zukunft steuert. Wie zu erwarten, muss der stationäre Einzelhandel in Deutschland dem Online-Handel immer mehr weichen (vgl. Foh, 2019). In der Konsequenz verliert der stationäre Einzelhandel Marktanteile und Umsätze. Angenommen wird, dass der Gesamtumsatz im Onlinehandel, dessen Anteil im Jahr 2017 noch bei 9,6% lag, in einem konservativ berechneten Basisszenario, im Jahr 2024 bei ca. 15% liegen wird. Der Marktanteile des stationären Einzelhandels ist zwischen den Jahren 2000 bis 2017 auf ca. 50% extrem geschrumpft (vgl. FOh, 2019). Wie genau lässt sich dieser Wandel erklären? Einerseits mit der schnelllebigen Zeit und auf der anderen Seite, die rasante Entwicklung der digitalen Medien und Technologien – sprich die Digitalisierung. Diese stetigen Innovationen führen zu einem sehr starken Wandel. Das bemerkenswerte an diesem Wandel ist die enorme Geschwindigkeit. Dieses Tempo und diese Dynamik hat ihrerseits einen trivialen Grund: Die Digitalisierung macht viele Dinge komfortabler. Die Konsumenten nutzen bequem und ohne großen Aufwand nahezu jede sich bietende Gelegenheit, um ihr Leben, ihre Einkäufe und ihre persönlichen Angelegenheiten zu erledigen, jederzeit und von überall. Und was vielfach angewendet wird und Zuspruch findet, entwickelt sich schnell weiter (vgl. ebd.). Die Grundproblematik, die sich dem stationären Handel nun stellt, ist also das Voranschreiten der Digitalisierung und ihre Konsequenzen. Die Vorteile, die Verbraucher beim den digitalen Einzelhändlern haben, lassen sich stückweise gar nicht im stationären Sinne realisieren. Ein großer Vorteil des digitalen Handels ist hier die Möglichkeit zu jeder Zeit und an jedem Ort einzukaufen. Nur mit großen Ausnahmen wäre wiederum eine dauerhafte Öffnung, beispielsweise bei Supermärkten, denkbar. In anderen Bereichen z.B. im Einzelhandel wäre dieses Vorgehen völlig unrentabel. Ein weiterer wichtiger Punkt, der bereits angesprochen wurde, ist die Bequemlichkeit. Der Verbraucher muss sich keinem potentiellen Stau mehr aussetzen, stundenlang durch die Stadt laufen und das benötigte Produkt in mehreren Läden suchen (vgl. Foh, 2019). Sowohl der Marktanteile, als auch obig vorweggenommen die Umsätze verschieben sich stetig weiter in Richtung des digitalen Einzelhandels. Die logische Konsequenz zieht nach sich, dass gesamtheitlich alle Geschäfte und stationäre Einzelhändler, die nach wie vor ausschließlich stationär vertreten sind und keinerlei Produkte oder Dienstleistungen online verkaufen oder promoten, einen Einstieg in die digitale Welt wagen sollten (vgl. Foh, 2019). Auch der stationäre Einzelhandel bringt natürlich Vorteile mit sich. Zum einen ist der Einzelhandel auf stationärer Ebene oft kein Einzelkampf. Es geht sehr vielen Inhabern in vielen Städten zur Zeit ähnlich. Auch wenn die angebotenen Produkte oder Dienstleistungen sehr variieren, besteht trotz allem die Möglichkeit sich zusammenzuschließen (vgl. Raveling, 2020).

„Wer sich zusammenschließt, kann von gegenseitigen Erfahrungen profitieren, gemeinsame Aktionen planen und so [...] Kunden auf den jeweils anderen aufmerksam machen. Ein eindeutiger Vorteil gegenüber dem Onlinehandel“
- Raveling, 2020

Ein weiteres Beispiel, was für den stationären Einzelhandel spricht, ist die Möglichkeit der individuellen Beratung vor Ort.
Eine interessante Wendung kommt jedoch mit einer Umfrage der Ibi Research (vgl. Raveling, 2020) daher, welche entgegen allen Befürchtungen davon ausgeht, „dass der stationäre Handel trotzdem der wichtigste Verkaufskanal bleibt“ (Raveling, 2020). Widerspricht sich diese Äußerung nicht mit dem vorausgegangenen Informationen im Hinblick auf die Verschiebung der Umsatzverteilung? Es kommt auf die Kombination beider – stationärem Handel und Onlinehandel an. Genau dann befindet sich der PoS nicht mehr ausschließlich in einem Ladengeschäft, sondern zusätzlich auch auf Plattformen im Internet bzw. viel mehr in einem eigenen Onlineshop, eventuell sogar mobil als App verfügbar. Wichtig ist auch hier Angebot wie Nachfrage.Der Handel muss dort stattfinden, wo sich die meiste Kaufkraft steckt (vgl. Foh, 2019). Passend zu der obig genannten Kombination des stationären Handels und des Onlinehandels, gliedert sich das nachfolgende Kapitel mit dem Omnichannel Shopping ein.

Nutzerverhalten und Synergien im integrierten Omnichannel Shopping

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Dieses Kapitel soll einen Einblick in die Thematik rund um das bereits genannte Omnichannel Shopping gewähren. Darüber hinaus wird aufgegriffen, wie sich der Omnichannel-Kaufprozess entwickelt hat. Der Begriff Shopping steht für das Suchen und den Kauf von Waren und Produkten. Der Begriff Omnichannel kann so beschrieben werden, als dass verschiedenartige Absatzkanäle miteinander kombiniert werden – Online-Shops, stationäre Ladengeschäfte oder auch Internet-Marktplätze um nur einige zu nennen. Omnichannel wird primär durch Smartphones, Tablets, Click und Collect, was während Corona immer beliebter wurde, und durch Desktops zum Einkaufen realisiert (vgl. Willkommer, 2014). Neben dem Omnichannel gibt es noch weitere Strategien.Um eine klare Trennung zu erreichen und Omnichannel konkret einzugrenzen, werden die weiteren Strategien kurz vorgestellt und voneinander abgegrenzt:

  • Singlechannel: - Es gibt einen Vertriebskanal innerhalb des Unternehmens. Das kann sowohl ein Ladengeschäft als auch ein Online-Shop sein. Damit sind die Möglichkeiten, Kunden zu erreichen, auf einen einzigen Kanal begrenzt (vgl. Roqqio, 2022).
  • Multichannel: - Es existieren verschiedenartige Vertriebskanäle wie Online-Shop, Ladengeschäfte, Kataloge, welche voneinander unabhängig agieren. Zwischen den Kanälen gibt es hier keine Verknüpfungen. Somit könnte eine Online-Bestellung beispielsweise nicht im stationären Handel abgeholt werden (s. hierzu Click & Collect) (vgl. Roqqio, 2022).
  • Crosschannel: - Ähnlich wie beim Multichannel bestehen verschiedene Vertriebskanäle, die in diesem Fall jedoch miteinander verbunden sind. Sie funktionieren nach wie vor als unabhängige Kanäle, aber sie sind miteinander vernetzt (vgl. Roqqio, 2022).


 
Abbildung 1: Die Verwendung verschiedenartiger Kanäle im Bezug auf den Einkauf (in Europa) (Quelle: Willkommer, 2014)
Hingegen ist der entscheidende Unterschied beim Omnichannel der, dass die Kontaktpunkte fließend ineinander übergehen. Zusätzlich zu einer Verbindung zwischen den einzelnen Kanälen erfolgt eine lückenlose Kommunikation mit dem Kunden über sämtliche Kanäle. Der Kunde kann auf jedem Kanal seine Kundendaten, Historie etc. abrufen, Waren bestellen und diese über andere Kanäle beziehen. Beim Omnichannel werden die Kanäle unsichtbar und es besteht ein nahtloser Übergang. Auch die Bedeutung mobiler und sozialer Medien nimmt kontinuierlich zu und ist zu einem festen Bestandteil des Einkaufserlebnisses geworden (vgl. Willkommer, 2014). Abgesehen von der Suche nach Informationen zu Produkten oder dem Preisvergleich wird das Smartphone auf vielfältige Weise beim Einkaufsprozess eingesetzt und bereichert so das Einkaufserlebnis. Immer mehr Konsumenten nutzen das Angebot über mehrere Kanäle einzukaufen und sich zu informieren. Die nachfolgende Abbildung zeigt die Verwendung verschiedenartiger Kanäle im Bezug auf den Einkauf in Europa. Auch wenn die Daten dieser Abbildung aus dem Jahr 2014 stammen, lassen sich aufgrund des aktuellen Trends vermuten, dass diese sich in den vergangenen Jahren eher verstärkt in Richtung eines Omnichannel-Käuferverhaltens entwickelt haben könnten.

Der Einkaufsprozess ist zunehmend dynamischer und vielfältiger geworden und vernetzte Verbraucher nutzen verschiedene Vertriebskanäle. Für die Einzelhändler bedeutet diese Tatsache, dass sie auf mehreren Kanälen präsent sein müssen, um in jeder Phase des Kaufprozesses auch wahrgenommen zu werden. Omnichannel ist somit die Antwort auf einen Wandel, der ein flexibles Kauferlebnis verspricht.

Die abschließende Abbildung soll nochmal verdeutlichen, dass es nicht mehr durch noch der eigentliche Kauf ist, sondern beim Omnichannel-Kaufprozess die Zeit vor und nach dem eigentlichen Kauf eine große Rolle spielt. Der Kaufprozess wird in fünf Phasen eingeteilt und beginnt mit der Bekanntheit. Wie und über welchen Kanal bzw. welches Medium werden die Konsumenten auf das Unternehmen aufmerksam? Die Recherche über die Produkte und das Unternehmen finden mittlerweile primär online statt, der Kauf des Produkts hingegen über verschiedenartige Kanäle, ebenso wie die Abwicklung, sprich entweder die Abholung im stationären Geschäft oder das direkte Liefern in die eigenen vier Wände verschiedene Logistische Herausforderungen mit sich bringt. Der Kaufprozess hört jedoch nicht nach dem eigentlich Kauf auf. Die Kundenbindung ist ein wichtiger und entscheidender Aspekt. Der Kunde soll im Idealfall das Produkt sowie das Unternehmen, den Bestellvorgang, die Abwicklung, die Beratung etc. bewerten, im späteren Verlauf als Kunde wiederkommen und das Produkte und das Unternehmen weiterempfehlen (vgl. Willkommer, 2014).
 
Abbildung 2: Der Omnichannel-Kaufprozess (Quelle: Willkommer, 2014)

Moderne Ansätze und ihre Chancen sowie Grenzen

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Abbildung 3: Der Gartner Hype Cycle (Quelle: Gartner Hype Cycle, 2022)

Neue Entwicklungen und Innovationen unterliegen, schenkt man dem Gartner Hype Cycle Glauben, einem ständigen Muster. Begonnen bei der Erfindung, dem Bekanntwerden in Form eines regelrechten sog. Hypes samt den damit verbundenen übermäßigen Erwartungen, über die Desillusion der tatsächlichen Anwendungsmöglichkeiten bis hin zur letztendlichen praktischen Anwendung der Erfindung, zeichnet das Modell den Weg vieler Innovationen nach (vgl. Dedehayir & Steinert, 2016). Hierbei wird deutlich, dass von der Erfindung bis zur aktiven Nutzung in einem praktischen Kontext Jahre bis Jahrzehnte vergehen können. Gleiches gilt auch für die Branche des Einzelhandels.

„The retail landscape has seen a significant change due to the development of various smart technologies (Vrontis, Thrassou, & Amirkhanpour, 2017)“
- van de Sanden et al., 2019:1514


Die folgenden Innovationen sind keineswegs neuartig. Ebenfalls sind die vorgestellten Innovationen so neuartig, dass sie nur selten implementiert sind. Eine Verquickung von digitalen Innovationen im stationären Einzelhandel ist daher bisher eher selten und doch sind sie zukunftsweisend. Ihre Potentiale sowie ihre technischen und gesellschaftlichen Grenzen werden in diesem Kapitel aufgezeigt. Das Kapitel unterscheidet hierbei zwischen datenbasierten Ansätzen und technikbasierten Ansätzen. Während der Schwerpunkt in Kapitel „Datenbasierter Ansatz“ eher auf Methoden liegt, welche sich in erster Linie Daten der Verbraucher zu Nutze machen, gebrauchen die Methoden im anderen Kapitel technische Innovationen, um den gewählten Zweck (des Marketings) zu erfüllen.


Datenbasierter Ansatz

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Location Based Service

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Wie der Name schon andeutet, sind Location Based Services (LBS) digitale Dienste, wessen Inhalte sich aufgrund des Aufenthaltsortes einer Person bzw. eines Objektes ändern oder bei denen sich der Status der Verfügbarkeit anpasst. Diese digitalen Dienste, oft in Form von Applikationen auf dem Smartphone, sind bereits in anderen Branchen (bspw. Navigationsanwendungen) erprobt (vgl. Gazley et al., 2015). Der Aufenthaltsort einer Person bzw. eines Objekts kann durch den LBS auf unterschiedliche Arten erkannt werden. Je nach Einsatzart und Ebene des Einsatzes variieren die Möglichkeiten zwischen IP-Adresserkennung und der Nutzung von Beacons zur Kommunikation via NFC oder Bluetooth. Verschieden grobe Einsatzmethoden nutzen daher unterschiedliche technische Varianten. Bereits im Jahr 2020 konnten 36 Mrd. US-Dollar durch Mithilfe von LBS erwirtschaftet werden (Allied Market Research, 2021). Dies passierte oft in Form von Applikationen, welche Services der Branchen Tourismus, Gesundheit und Fitness oder Gastronomie und Hotellerie anboten. Im Bereich Einzelhandel sind bereits heute durch LBS gestützte Umsätze zu verzeichnen. Laut Prognosen der Allied Market Search, ist das Potential von LBS nicht annähernd ausgeschöpft. So sollen bis 2030 mit Hilfe von LBS bis zu 318 Mrd. US-Dollar erwirtschaftet werden. Unter anderem kleinere Einzelhändler können daher mit klugen Methoden von der sich etablierenden Technik profitieren. LBS als solches sind eng verknüpft mit weiteren Einsatzarten der Ortsbestimmung. Location Based Marketing (LBM) und Location Based Advertisements (LBA) nutzen die Bestimmung des Aufenthaltsortes, um dem potenziellen Kunde vor allem geografisch aber auch ideell naheliegende Angebote zu präsentieren. Ziel hierbei ist weniger der Kauf via Smartphone als der Besuch des stationären POS zum Kauf oder zur Abholung von Produkten (vgl. Gazley et al., 2015). LBA ist als solches in Form von Werbetafeln kein neues Konzept. Der technische Fortschritt in Form von Smartphones revolutioniert allerdings den Ansatz, den LBAs verfolgen. So lassen sich LBAs wie folgt allgemein definieren:

„We define LBA as targeted advertising initiatives delivered to a mobile device from an identified sponsor that is specific to the location of the consumer. It is defined as a subset of location-based marketing(LBM).“
- Unni & Harmon, 2007


Während LBA damit den Bereich der Werbung inkludiert, beschreibt der Überbegriff Location Based Marketing (LBM) ein umfassenderes Konstrukt:

„Location Based Marketing is defined as any application, service, or campaign that incorporates the use of geographic location to deliver or enhance a marketing message/service. Geographic location data may be obtained via a wide variety of methods and technologies.“
- Jaradat et al., 2022:1


Die Definition macht deutlich, dass im LBM sowohl online wie auch offline Kampagnen, Anwendungen und eben auch die Services eingebunden sind, welche sich geografische Ortungsmöglichkeiten zu Marketingzwecken zu Nutze machen. Dabei ist alles auf unterschiedliche Marketingstrategien ausgerichtet. LBM, wie auch LBS an sich, sind alleinig die datengestützte Methode, ihr korrekter und zielgerichteter Einsatz ist für messbaren Erfolg existenziell wichtig. Um das Potenzial des LBM daher anzuwenden, werden verschiedene Strategien genutzt. Location Based Targeting macht sich den Standort zu Nutze, um dem Kunden, welcher in der geografischen Nähe eines bestimmten Geschäfts ist, Werbung dieses naheliegenden Geschäfts anzuzeigen. Dies kann über Social Media, Push Benachrichtigungen oder weiteren Applikationen wie Reise-Apps usw. erfolgen (vgl. Ewen, 2022). Währenddessen ermöglicht es die Location Based Segmentation auf einer Mikroebene die Interessen und Gewohnheiten des Nutzers an seinen Standortdaten ausfindig zu machen. So kann individuell Werbung geschaltet werden. Diese Methode funktioniert u.a. auch in Einzelhandelsgeschäften. Hält sich bspw. der Kunde in der Schuhabteilung länger auf als in anderen Abteilungen, lassen sich hieraus vermeintlich Interessen schließen (vgl. Ewen, 2022).

„According to Janice Y. Tsai (2009) more than half of the purchase decisions are made within the store“
- Jaradat et al., 2022:1


Auch ermöglicht das LBM das Messen von Werbewirksamkeit. So lässt sich durch das Wissen um den Standort analysieren, ob Personen aufgrund von sog. Out of Home Advertising (REF), also bspw. einer Werbetafel, den POS aufsuchen. Gleiches gilt für Social Media Advertisements. Suchen Kunden nach einer erhaltenen Werbeanzeige den POS auf, ließe sich die Werbewirksamkeit messen. Spinnt man die Möglichkeiten weiter, lässt sich das Einkaufserlebnis im Einzelhandel nicht nur auf Mikroebene individuell analysieren, sondern auch in der gleichen Präzision anpassen. Man unterscheidet daher im Einsatz unterschiedlicher LBM Methoden rein technisch zwischen zwei Arten – Push und Pull (vgl. Paavilainen 2002). Während Push, nach Genehmigung durch den Nutzer, automatisch lokal passende Informationen und Hinweise via Benachrichtigung bspw. auf dem Smartphone platziert, ist im Pull Prinzip eine aktive Handlung des Nutzers erforderlich, um an Informationen und Hinweise zu gelangen. Technisch lassen sich diese Methoden auf unterschiedlichen Wegen realisieren. Im LBM finden u.a. folgende Techniken Einsatz (die folgende Liste stellt nur einen Auszug dar und ist nicht vollständig (vgl. Freedman, 2022)):

  • IP Adress Tracking - Die Ortung wird durch die IP-Adresse des genutzten Endgerätes vorgenommen.
  • GPS Tracking - Die Ortung wird durch ein GPS-Signal des genutzten Endgerätes ermöglicht.
  • Wi-Fi Location Tracking - Die Ortung wird durch ein Wi-Fi Infrastruktur aller mit dem Endgerät verbundenen Geräte ermöglicht. Dies ermöglicht die Ortung auch dann, wenn kein GPS-Signal (bspw. innerhalb von Räumen) vorhanden ist.
  • Cellular Tracking - Die Ortung erfolgt anders als beim GPS über einen Satelliten, über Funktürme. Diese kommunizieren die Position des genutzten Endgerätes untereinander.
  • Beacons - Beacons senden ein Bluetooth-Signal (siehe hierzu Bluetooth Low Energy Technologie) (mehr hierzu Accton, o.D.) aus und haben anders als das GPS-Tracking eine kurze Reichweite. Sie werden vorranging in Einzelhandelsgeschäften genutzt und darüber hinaus sind eng damit folgende Möglichkeiten verbunden, welche weniger konkret technische Umsetzungsmöglichkeiten, als strategische Einsatzmittel sind:


  • Geotargeting - Im Geotargeting werden weite Bereiche bzw. Regionen eingegrenzt, welche bestimmte Werbeinhalte erhalten sollen. So lässt sich eine Werbeanzeige so schalten, dass bspw. Personen im Umkreis von 50 km des Geschäfts diese Anzeige erhalten. Auch Werbung für Jacken in regnerischen Regionen ließe sich so eingrenzen.
  • Geofencing - Anders als im Geotargeting lässt sich der Zielbereich genauer definieren. So ist es im Geofencing möglich einzelne Geschäfte so zu bestimmen, dass potenzielle Kunden bei Betreten und Verlassen der Zone bspw. eine Nachricht erhalten (vgl. Hogg, o.D.).
  • Geoconquesting - Im Rahmen des Geofencings lässt sich auch die Methode des Geoconquestings betreiben. Hierbei wird die Technik dazu eingesetzt, eigene Werbemeldungen in der Nähe von Mitbewerbern zu platzieren. So soll der Kunde im Geschäft des Mitbewerbers ein besseres Angebot der Konkurrenz erhalten. So macht man sich selbst den vermeintlichen Werberaum des Konkurrenten zu eigen.


LBM als solches kann mit seinen unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten nicht nur der Vermarktung von Produkten oder der Optimierung der Einkaufserfahrung (in Form von personalisierten Angeboten oder einer besseren Orientierung (vgl. van der Sanden, 2019)) für den Kunden dienen, sondern auch spielerische oder lehrreiche Aspekte mit den Einkaufserlebnis verbinden. Werden LBS mit weiteren Trends, wie AR (s. Kap. AR), Digital Signage oder weiteren technischen Innovationen in Verbindung gebracht, ergeben sich hieraus wiederum neue Potenziale. Auch lassen sich durch Messungen Trends antizipieren und Präferenzen bestimmen. Das der Nutzer bereitwillig diese sensiblen Daten für den Handel zur Verfügung stellt, ist eng mit den Vorteilen verbunden, welche für ihn aus der Bereitstellung entstehen (vgl. Salesforce, 2014 ; van der Sanden, 2019).

LBS als solche sind darauf angewiesen, dass der Nutzer dem Zugriff auf seine Position zustimmt oder er entsprechenden Anwendungen den Zugriff gewährt. Oft sind die Grenzen für die Anbieter, insbesondere kleinere Einzelhändler, nicht direkt erkennbar. Gesetze, wie die GDPR, regulieren die Datennutzung und -speicherung und seien so „blurry“, dass Einzelhändler oft aufgrund der hohen, möglichen Strafen Abstand von LBS nehmen (vgl. van der Sanden, 2019:1529). Eine weitere Hemmschwelle für den potenziellen Kunden ist die Installation einer App auf seinem Smartphone. Diese Hemmschwelle erhöht sich, wenn mehrere Unternehmen keine gemeinsame, sondern individuelle Apps (s. Information Overload) führen oder die Nutzung nur von kurzer Dauer ist (bspw. bei Dienstreisen, Urlauben, etc.) (vgl. Freedman, 2022). Ebenfalls werden Nutzer einer Verschlüsselung via VPN bei Verwendung von u.a. IP-Adress Marketing nicht berücksichtigt. Ebenfalls limitiert die Genauigkeit der unterschiedlichen technischen Umsetzungen das denkbare Potenzial. Schenkt man einer Salesforce Studie (vgl. Salesforce, 2014) vertrauen, lehnen 63% der Befragten die Nutzung eines LBS ab, da sie ihre Daten nicht preisgeben wollen. 35% schlossen eine Teilnahme für sich aus aufgrund des vermeintlichen zusätzlichen Akkuverbrauchs. Dies zeigt, dass es sich bei der Nutzung von LBS oft um einen schmalen Grat zwischen praktischer Anwendung und intransparenter Datenkrake handelt (vgl. van der Sanden 2019:1536).

Big Data

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Big Data in seiner Grundausformung ist kein neues Konstrukt. Bereits 2011 definierte das McKinsey Global Institute Big Data wie folgt:

“Big Data refers to datasets whose size is beyond the capacity of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze data"
- McKinsey Global Institute, 2011 nach Alshura et al., 2018


Das Speichern und Nutzen von Daten in großen Mengen waren 2011 keine neue Entwicklung. Was hingegen ein Novum darstellte, waren die Geschwindigkeit der Generierung (vgl. Holland & Rossa, 2014) und des Transfers, die Varietät und drei weitere Dimensionen, welche von Gartner wie folgt kategorisierte werden:

„Gartner summarizes these five dimensions in its definition of Big Data in 2012 as “high volume, velocity and variety information assets cost-effective demand, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making” (Fan & Bifet, 2013).“
- Amado et al., 2018


Diese fünf Dimensionen von Big Data nach Gartner zeigen, dass diese großen, volatilen Datenmengen in den vergangenen Jahren eine Kraft gewonnen haben, welche mit heutigen Methoden zielgerichtet auf das Individuum angewendet werden kann. Diese Kraft wird in erster Linie zum ökonomischen Vorteil genutzt und ist daher besonders für das Marketing interessant (vgl. Reinsel & Gantz, 2011). Daten können auf unterschiedliche Arten (u.a. Cookies, Transaktionen, Webmining, Social Media Insights) erhoben werden. Diese Daten sind von unterschiedlicher Qualität. Hier wird zwischen unstrukturierten, strukturierten oder auch semistrukturierten Daten unterschieden. Hiervon sind strukturierte Daten besonders interessant für das Marketing (vgl. Stroe, 2021). Thematisch lassen sich die generierten Daten in drei Kategorien einsortieren:

  • Customer - Hierunter fallen das Konsumverhalten bzw. die Präferenzen der Kunden für den direkten Einsatz im POS. Aber auch Informationen zum Campaign Marketing oder auch für das Social Media Marketing lassen sich hieraus generieren.
  • Operational - Diese Daten werden zur Messung der Effektivität von Marketingstrategien genutzt. Analysen bisheriger Kampagnen sowie die Verbesserung bestimmter Methoden werden durch operationale Daten ermöglicht.
  • Financial - Finanzdaten, welche den Erfolg des Marketings in Umsatzzahlen widerspiegeln, sind ebenso Teil der gesammelten Daten. Sie helfen zum einen die finanzielle Gesundheit eines Unternehmens zu prognostizieren, zum anderen aber auch um die aktuellen Zahlen zu optimieren.


Big Data ist eng mit dem Customer Relation Management verbunden und ist damit Teil des Marketing 4.0 (vgl. Lies, 2019). Aufgrund der schieren Masse an Informationen zu jedem Individuum lassen sich heutzutage Rückschlüsse ziehen auf die Einzelperson. Anstatt demografische Analysen nutzen zu müssen, werden Individuen zur Zielgruppe. Mit einer Verzehnfachung der Datenmenge alle fünf Jahre (vgl. Holland & Rossa, 2014) wird daher weniger das Sammeln von Daten zur Herausforderung, sondern die Analyse und der zielgerichtete Einsatz dieser. In der heutigen Forschung wandeln sich die Dimensionen, welche Big Data beeinflussen stetig.

Big Data oder auch das datengetriebene Marketing ist somit als Instrument zu verstehen, welches digitale Daten vom potenziellen Kunden in Echtzeit erhält, um diese verschiedensten Informationen so zu analysieren, dass ein Mehrwert für die Unternehmung entsteht. So können mithilfe von diesen, durch den Kunden freiwillig weitergegeben, Daten Marketingprofile erstellt werden, welche insbesondere dem Einzelhandel in vielerlei Hinsicht helfen. Es ließe sich so die Kundenansprache individualisieren, das Sortiment dem Kunden anpassen, Werbestrategien am Kundeninteresse adaptieren und viele weitere Stellschrauben ließen sich justieren, um möglichst viele Individuen möglichst persuasiv zu adressieren (vgl. Alshura et al.,2018). Diese digitalen Daten ließen sich dann nicht nur im digitalen Marketing einsetzen, sondern in Verbindung mit einem technischen Endgerät (via Smartphone, AR-Brille, Tablet am Einkaufswagen, etc.) auch am POS einsetzen.

„(…) the marriage of Big Data and marketing certainly does enhance long-held marketing capabilities and give rise to an impressive set of new ones“
- Alshura et al.,2018:80


Folglich werden beim Einsatz von Big Data drei hauptsächliche Effekte verfolgt (vgl. SAS, o.D.):

  • Customer Engagement - Die erhobenen Daten reichen nicht nur aus, um herauszukristallisieren, was der potenzielle Kunde für Präferenzen und Bedürfnisse hat, sondern auch wo er sich hauptsächlich aufhält, wie er am ehesten mit dem Unternehmen in Kontakt treten möchte und wann das am besten passieren sollte.
  • Customer Retention and Loyalty - Für Unternehmen sind wiederkehrende bzw. loyale Kunden ein wichtiger Faktor. Big Data kann die Beweggründe für einen erneuten Kauf ergründen. Auch Treiber von Kundenloyalität können durch hervorgehoben werden.
  • Marketing Performance Optimization - Mit den richtigen Daten lässt sich ebenfalls herausfinden, wo Budgets effizient eingesetzt werden, wo Werbekampagnen am meisten Kunden erreichen oder auch inwiefern Marketingstrategien optimiert werden können.


Insgesamt wird deutlich, dass Big Data in erster Linie Daten für den weiteren Gebrauch bereitstellt. Hierbei zielt Big Data darauf ab, mit Daten der Vergangenheit bzw. der Gegenwart zukünftige Entscheidungen zu optimieren und Trends vorauszusehen. Die Optimierung des Marketings und damit die steigenden Interaktionen zwischen Unternehmen und Kunden sowie die daraus im Idealfall resultierende Transaktionen sind der Antrieb von Big Data im Marketing (vgl. Holland & Rossa, 2014). Big Data ermöglicht es, im Zusammenhang mit weiteren Marketingstrategien (bspw. dem Touchpoint Marketing), für bald jeden möglichen Kunden ein Profil zu erstellen. Hierbei werden sämtliche Präferenzen des Kunden, von der Bezahlweise bis zur Markenpräferenz festgehalten und so eingesetzt, dass sie zu noch besserer Werbung beitragen. Solche für das Marketing wichtigen Daten bilden die Grundlage einer sog. Marketing Standardisierung, in der Strategien automatisch dem Kunden, dem Individuum angepasst werden und aus einer zielgruppenspezifischen Werbung eine gänzlich individuelle Ansprache es Kunden wird (vgl. Lies, 2019).

Datenspeicherung, Verarbeitung, Transfer sowie die Anwendung dieser Analyse sind hochkomplexe Prozesse, die in Zukunft immer weniger Menschen verstehen werden, da sie mithilfe von künstlicher Intelligenz prozessiert werden. Daten von unvorstellbaren Größe werden jede Sekunde aktualisiert, analysiert, verworfen und gespeichert. Die Steuerung jener Prozesse und der effektive Einsatz der Daten im werblichen Zweck wird aufgrund der Datenspeicherung, sowie Aktualität kaum manuell kontrollierbar. Ebenso sind Präferenzdaten von vielen Menschen werblich interessant in den falschen Händen aber ebenso gefährlich für jene Individuen. Die Datensicherheit ist daher prioritär zu behandeln. Die gesammelten Daten stützen in erster Linie Marketingstrategien und ermöglichen es, wie mit einer Lupe jeden Kunden einzeln zu betrachten – eine eigenständige Strategie bildet Big Data nicht ab. Ebenso ist das Aufsummieren von Datensätzen kein Garant für ein effizientes Marketing – online sowie auch offline. Inwiefern der stationäre Einzelhandel, der POS, daher von Big Data profitiert, wird in den kommenden Jahren zu klären sein. Die Vorteile von Big Data werden bis dato hauptsächlich im digitalen Raum deutlich (vgl. Quey, 2022) (s. hierzu Digital Marketing). Die Vorteile für große Unternehmen hingegen liegen auf der Hand, ob diese allerdings auch im kleinen Rahmen Anwendung finden werden, ist bisher unklar. Hierfür bilden die Themen Finanzierbarkeit, Sicherheit der Daten sowie Effektivität des Einsatzes von Big Data wichtige Eckpfeiler.

Technikbasierter Ansatz

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Neben den datenbasierten Ansätzen gibt es auch Methoden, welche auf modernen, digitalen Techniken basieren. Durch die Entwicklung und Verbesserung dieser Technologien bieten sich Unternehmen immer wieder neue Möglichkeiten, die das Potential in sich tragen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und das Einkaufserlebnis zu verbessern. In dieser Arbeit wird zunächst auf das Thema Augmented Reality eingegangen. Was genau versteht man unter diesem Begriff und wie kann man die Technologie im Marketing einsetzen. Danach folgt mit dem Konzept „Phygital“ eine Einführung in die Kombination aus physischen und digitalen Einkaufserlebnissen.

Augmented Reality

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Der Begriff Augmented Reality (AR) oder zu deutsch erweiterte Realität, bezeichnet eine Form der Realitätswahrnehmung, bei der die reale Welt durch den Einsatz technischer Hilfsmittel, um computergenerierte Informationen oder Objekte angereichert wird. Dabei grenzt sich AR von Virtual Reality (VR) dahingehend ab, dass der Großteil der wahrgenommenen Umgebung real ist, während bei VR die gesamte Umgebung virtuell dargestellt ist. Eine der geläufigsten Definitionen von AR stammt von Ronald T. Azume:

„Augmented Reality […] is a variation of Virtual Environments […], or Virtual Reality as it is more commonly called. VE technologies completely immerse a user inside a synthetic environment. While immersed, the user cannot see the real world around him. In contrast, AR allows the user to see the real world, with virtual objects superimposed upon or composited with the real world. Therefore, AR supplements reality, rather than completely replacing it“
- Azuma 1997:2

Des Weiteren formuliert Azuma drei Charakteristika, die für AR gelten:

  • Kombiniert die reale mit der virtuellen Welt
  • Interaktivität in Echtzeit
  • Gegenstände/Charaktere sind in 3D registriert


Um AR im Marketing einsetzen zu können, müssen potentielle Kunden die Möglichkeit haben, diese Technologie anzuwenden. Daher werden nun einige Anwendungsmöglichkeiten aufgezeigt. Eine bekannte Möglichkeit ist das sogenannte Head-Mounted-Display. Dabei trägt der Nutzer eine Konstruktion, bestehend aus Kamera und Display auf dem Kopf. Die Kamera filmt die natürliche Umgebung des Nutzers und kann Kopfbewegungen erfassen. Die Projektion erfolgt dann auf ein Display, welches sich vor den Augen des Nutzers befindet. Dabei wird die reale Umgebung mit virtuellen Inhalten angereichert (vgl. Mehler-Bircher, 2014: 44). Der größte Vorteil dieser Technologie ist die freie Bewegung des Nutzers im Raum. Allerdings muss er durchgehend die gesamte Technik bei sich tragen, die benötigte Rechenleistung ist sehr hoch und das projizierte Bild ist immer schlechter als die Realität (vgl. ebd.:46). Eine andere Möglichkeit zur Nutzung von AR sind mobile Geräte. Durch die hohe Verbreitung dieser Geräte im Verbraucher-Markt bieten sie sich als Plattform für AR-Lösungen gut an. Zur Darstellung der Inhalte wird das Display verwendet, auf dem die durch die eingebaute Kamera aufgezeichnete Realität angereichert mit virtuellen Inhalten präsentiert wird. Vorteile dieser Lösung sind zum einen die weite Verbreitung dieser Endgeräte und zum anderen, dass potentielle Kunden nahezu immer ein solches Gerät mit sich führen. Auch ist das Smartphone für viele Menschen die meistgenutze Plattform für die Verwendung von Apps, sie sind also mit der Technologie vertraut und benötigen wenig bis keine Einführung in die Handhabung. Ein Nachteil ist die in manchen Fällen noch beschränkte Rechenleistung von Smartphones und die Größe des Displays kann die Darstellung der Inhalte einschränken (vgl. ebd.: 49). Die letzte Form der Darstellung von AR, die hier behandelt werden soll, sind festinstallierte Systeme wie zum Beispiel interaktive Bildschirme. Diese Geräte stehen an einem festgelegten Platz und ermöglichen dem Nutzer durch zum Beispiel einen Touch-Screen, die Interaktion mit dem angezeigten Inhalt (vgl. Hoffmann et al., 2022).

Nach der Einführung in AR wird nun der Frage nachgegangen, in welchen Formen die Technologie im Marketing und im Einzelhandel eingesetzt werden kann. Hoffmann et al. nennen drei Funktionen von AR. Zunächst kann AR den Kunden selbst erweitern, indem zum Beispiel durch virtuelle Spiegel digitale Anproben ermöglicht werden. Der Kunde stellt sich vor ein solches Gerät und das gewünschte Produkt (z. B. Klamotten, Brillen, Kosmetikprodukte) wird an den Körper des Kunden projiziert. Als zweite Funktion kann AR die Umgebung erweitern. Zum Beispiel können Möbelstücke im Raum platziert werden, um einen Eindruck zu gewinnen, wie der fertige Raum später aussehen könnte. Die Möbelkette IKEA nutzt zum Beispiel eine App, in der Kunden die gewünschten Produkte mittels AR in die gewünschte Position stellen können. AR hilft also beim Auswahlprozess und ermöglicht eine bessere Visualisierung der Produkte (vgl. Steurwald, 2019). Als dritte Funktion dient AR der Erweiterung des Produktes an sich. Es können zum Beispiel weitere Informationen angezeigt werden, für die in der realen Welt kein Platz gewesen wäre (vgl. Hoffmann et al., 2022).

AR bietet sowohl im Online- als auch im Offlinehandel einige Möglichkeiten, das Shoppingerlebnis der Kunden zu verbessern. Trotzdem müssen in den beiden Szenarien sehr verschiedene Aspekte beachtet und erweitert werden. Im E-Commerce steht schon unendlich viel Platz für Zusatzinformationen zur Verfügung. Die Anbieter können in ihren Webshops beliebig lange Produktseiten erstellen und alle für den Kunden eventuell interessante Details vermerken. Es mangelt im E-Commerce jedoch an der Möglichkeit, Produkte anzuprobieren oder sie sich genau im späteren Nutzungszustand vorstellen zu können. Das führt dazu, dass AR im Onlinebereich meist als Hilfsmittel für 3D-Visualisierung zum Einsatz kommt. Im physischen Einzelhandel ist die Lage umgekehrt. Kunden haben die Möglichkeit, die Produkte zu berühren und zu testen, jedoch ist der Platz für Zusatzinformationen limitiert. AR überkommt diese Limitierung und stellt zusätzliche Informationen zur Verfügung (vgl. Hoffmann et al., 2022).

Viele Unternehmen haben das große Potential hinter AR bereits erkannt und bieten ihren Kunden verschiedene, auf AR basierende Services. Wie bereits erwähnt, bietet IKEA eine App an, mit deren Hilfe man virtuelle Möbelstücke im Raum platzieren kann. Dafür wird zunächst der Raum mit der Smartphone-Kamera gescannt und auf dem Display dargestellt. Nun können die gewünschten Möbel im Raum platziert werden. IKEA nennt als Nutzen zum einen weniger Unsicherheit, ob das Möbelstück wirklich optisch in den Raum passt und zum anderen müssen Kunden weniger ausmessen, da direkt zu sehen ist, ob das Objekt die richtige Größe hat (vgl. Steuerwald, 2019). Ein weiteres Beispiel für die Verwendung von AR ist die App des Mode-Lables Zara. Kunden können ihr Smartphone in den Zara Filialen auf Schaufenster, Podien oder spezielle Bilder richten und die dort präsentierte Mode wird mittels Videosequenzen in einem realistischen Kontext dargestellt. Die Kunden können sich also besser vorstellen, wie die Produkte später am Körper aussehen würden. Außerdem bietet die App die Möglichkeit, die gewünschten Stücke direkt zu bestellen (vgl. Köllinger, 2018). In den beiden genannten Beispielen erweitert AR den Raum. Es gibt aber auch Beispiele, bei denen Produkte direkt an die Körper von Kunden projiziert werden können. Die App „Wanna Kicks“ bietet die Möglichkeit, Sneaker mittels AR an den eigenen Füßen zu sehen. Dafür muss die Smartphone-Kamera auf die Füße gerichtet werden und die App zeigt, wie der Schuh aussehen würde (vgl. Wanna Kicks, 2022).

Warum sollten Unternehmen AR in ihre Marketingstrategie integrieren? Beim AR Marketing geht es nicht nur darum, Absatzzahlen zu generieren. Vielmehr kann diese Technologie verwendet werden, um unterschiedliche Ziele des Marketings oder des Unternehmens zu erreichen (vgl. Rauschnabel et al., 2022: 1145). So kann AR den Kunden unterhalten und bilden, ihm bei der Produktauswahl,durch beispielsweise eine digitale Anprobe, helfen und die Erfahrung nach dem Kauf verbessern (vgl. Tan et al. 2021). Des Weiteren ist das Marktpotential von AR noch sehr hoch. Verschiedene Studien haben dieses Potential untersucht und sind zu sehr verschiedenen Ergebnissen gelangt. So befinde sich das Marktpotential von AR zwischen 34 und 574 Milliarden USD mit einer Wachstumsrate zwischen 40 und 80 Prozent (vgl. GLAUnited, 2022). Diese Spannen sind sehr groß, was daran liegt, dass der Erfolg von AR von weiteren Technologien wie zum Beispiel einer flächendeckenden 5G Infrastruktur abhängt (vgl. Gallagher 2018). Auch ist es wichtig zu beachten, ob AR von den Nutzern am Markt akzeptiert wird. Im Jahr 2020 verfügten bereits über 86 Prozent der Smartphones über AR-Funktionen und auch die aktive Nutzung dieser Funktionen nimmt seit 2019 stets zu (vgl. GLAUnited, 2022).

Das Potential von AR im Marketing ist also vorhanden und viele Unternehmen setzen bereits erfolgreich auf diese Technologie.

Phygital

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Der Begriff Phygital setzt sich aus den englischen Wörtern physical und digital zusammen und steht für die Zusammenführung und Verschmelzung von digitalen und physischen Erfahrungen und Aktivitäten im Einzelhandel. Ziel dabei ist es, die besten Aspekte von Online- und Offlineshopping zu verbinden und dem Kunden das bestmögliche Einkaufserlebnis zu verschaffen.

Das Konzept Phygital ist dabei noch relativ neu, was auch an den noch relativ neuen Technologien liegt, die dabei verwendet werden. Das Ziel dahinter ist es, eine Consumer Journey zu entwickeln, welche physische und digitale Technologien verwendet und diese nahtlos miteinander verbindet. Beispiele für solche Phygital-Erfahrungen sind unter anderem kontaktlose oder digitale Bezahlsysteme, interaktive Touchscreens oder die bereits behandelte Augmented Reality.

Johnson und Barlow nennen zwei ideale Typen, in denen Phygitalität vorhanden sein kann. Der erste Typ befasst sich mit digitalen Erfassungstechnologien, um sämtliche Prozesse zu optimieren, die normalerweise Kundenunzufriedenheit auslösen können. Ein Beispiel für die Anwendung solcher Technologien sind die von Amazon eröffneten Amazon Go Stores. In diesen Geschäften wurden die Kassen durch Sensoren ersetzt, die die Kunden und die Regale tracken und so feststellen können, was der Kunde kaufen möchte. Beim Verlassen des Stores wird dann automatisch der fällige Betrag vom Konto des Kunden abgezogen und somit entfällt die eventuell lästige Erfahrung, an einer Kasse stehen zu müssen (vgl. Johnson et al., 2021). Mittlerweile beschäftigen sich auch andere Firmen wie zum Beispiel Alibaba oder JD.com mit ähnlichen Technologien, um ihren Kunden bessere Einkaufserlebnisse bieten zu können. In der Zukunft bieten diese Systeme Möglichkeiten zur Kostensenkung, zur Steigerung der Effektivität von Lagerlogistik, zur Sammlung von Kundendaten und zur Steigerung der Kundenzufriedenheit, unter anderem durch die Verkürzung von Wartezeiten (vgl. Johnson et al., 2021). Der zweite ideale Typ zur Nutzung von Phygital ist die Verwendung von Augmented oder Virtual Reality. Wie im vorherigen Kapitel bereits beschrieben, werden dafür digitale Elemente in die reale Welt eingebunden, mit denen die Kunden interagieren können. Dadurch können Produkte vor dem Kauf getestet und evaluiert werden, was ebenfalls zu höherer Kundenzufriedenheit beiträgt (vgl. Johnson et al., 2021).

Neben der Kundenzufriedenheit hat das Konzept der Phygitalität auch psychologische Auswirkungen auf das Einkaufsverhalten der Menschen. Dabei geht es hauptsächlich um negative Gefühle und Emotionen beim Bezahlvorgang. Johnson und Barlow untersuchten Studien, welche Auswirkungen die verschiedenen Arten des Bezahlens auf die Kunden untersucht haben und welche Form die geringsten negativen Emotionen hervorrufen. Dabei stellte sich heraus, dass je konkreter der Bezahlvorgang war, desto größer waren auch die negativen Emotionen der Kunden. Wenn zum Beispiel mit Bargeld bezahlt wurde, erlebten die Kunden am meisten psychologischen Stress. Mit zunehmender Abstraktheit, also weg von Bargeld, hinzu elektronischem Bezahlen, verringerte sich das Unwohlsein der Kunden beim Bezahlvorgang und er würde generell mehr Geld ausgegeben und mehr eingekauft. Es stellte sich heraus, dass ungewohnte und abstrakte Bezahlmethoden den Kunden dazu bringen, mehr Geld auszugeben, da das Bezahlen sich nicht nach realem Geldausgeben anfühlt (vgl. Johnson et al., 2021). Neben diesen Erkenntnissen bietet digitales Bezahlen auch die Möglichkeit des „jetzt kaufen – später bezahlen“. Durch dieses System wird die negative Erfahrung des Bezahlens vom Kauf vorerst entbunden und dadurch sind Kunden häufiger zu Käufen bereit (vgl. Johnson et al., 2021).

Wie soeben erläutert, ist es durch die Nutzung des Konzepts möglich, psychologische Prozesse zu nutzen und dadurch den Kunden eine möglichst angenehme Einkaufserfahrung zu ermöglichen. Dazu trägt zum einen das Gefühl der Produktverbundenheit bei, wenn der Kunde das Produkt physisch vor sich sieht und zum anderen die verringerten negativen Emotionen während des Bezahlvorgangs, da dieser mithilfe digitaler Technologien abstrakter gestaltet wird. Es ist jedoch schwierig, Phygital in seiner Ganzheit zu bewerten, da es eine sehr hohe Anzahl von Anwendungsmöglichkeiten gibt. Um tatsächlich Aussagen bezüglich des Einflusses des Konzeptes auf Markenwahrnehmung und Einkaufsverhalten treffen zu können, muss man sich auf einzelne Bereiche konzentrieren. Generell schafft die Kombination aus physischen Gütern und digitalen Technologien eine für den Kunden angenehme Einkaufumgebung, welche die Wahrscheinlichkeit eines Kaufes erhöht (vgl. Johnson et al., 2021).

Fazit und Ausblick

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„Der stationäre Handel steht vor einer der größten Transformationsherausforderungen der Handelsgeschichte. Die gesellschaftlichen und technologischen Veränderungen und die aus der Digitalisierung erwachsenden neuen Markt- und Wettbewerbsstrukturen zwingen zum Handeln.“
- Gehrckens (2019)


Der Druck des Handelns wird, auch 3 Jahre nach Gehrckens Aussage nicht geringer. Der stationäre Einzelhandel steckt mitten in einem Transformationsprozess, dessen Ausgang weiterhin eher unbekannt scheint. Während der digitale Handel (auch für den stationären Einzelhandel selbst) immer wichtiger wird, steigen Miet-, Neben- sowie Personalkosten in gewohnter Weise. Der Wandel im Einzelhandel ist bereits weit vorangeschritten, wirft man einen Blick auf die Umsatzzahlen vieler Einzelhändler. Gewinne werden hier in erster Linie im digitalen Raum erzielt. Wiederum ist von einem ganzheitlichen Verschwinden des stationären Einzelhandels nicht auszugehen. Viel mehr kann eine gelungene Symbiose aus stationärem Einzelhandel und klug eingesetztem Onlinehandel zukünftig Erfolg haben – Stichwort Omnichannel Shopping. Das Einkaufserlebnis ist mit den Jahren dynamischer, die Vertriebskanäle dynamischer und der Kunde anspruchsvoller geworden. Das Einkaufserlebnis beginnt bereits bevor der Kunde tatsächliches Interesse an einem Produkt zeigt und zieht sich bis weit nach dem eigentlichen Kauf der Ware. Hierbei spielen die erste Bekanntheit der Marke und die letztendliche Kundenbindung eine wichtige Rolle. Einzelhändler sind daher dort, wo ihre Kunden sind und damit oft omnipräsent. Omnichannel als solches ist allerdings nur das Mittel der Wahl, wenn eine symbiotische Verbindung auch wie eine solche scheint. Dies bedarf allerdings aussagekräftige Daten, effiziente Methoden und den Einsatz von technischen Instrumenten. Zur Ausschöpfung des vollen Potenzials technischer Innovationen bedarf es datenbasierte Methoden. Sie bilden die Grundlage vieler Marketingmethoden. Mithilfe von LBS und Datenanalysen lassen sich nicht nur individuelle Marketingstrategien anwenden, sondern auch Effizienzmessungen anderer Marketingbereiche vollziehen. Dies dient letztendlich alles der Kundenzufriedenheit und der Steigerung der Umsätze. Dabei erscheinen die Datenanalyse und der zielgerichtete Einsatz komplexer als die Datensammlung selbst. Der Kunde ist bereit seine persönlichen Daten preiszugeben, erhält er im Gegenzug ein entsprechendes Angebot durch den Einzelhandel. Dabei ist der Kunde eher abgeneigt viele unterschiedliche Apps zu nutzen. Opt-out Möglichkeiten in den genutzten Apps einzelner Einzelhändler helfen hierbei, die vorhandene Hemmschwelle des Kunden zu senken und für Transparenz zu sorgen. Dennoch bleibt der Einsatz von datenbasierten Methoden des Marketing am POS selbst oft überschaubar. Dies hat mehrere Gründe. Auch wenn LBS und Big Data bereits heute in vielen Branchen aktiv genutzt werden, existiert weiterhin eine Unsicherheit bei Einzelhändlern, geht es um Datensammlung und Nutzung. Verschiedene, oft für Einzelhändler undurchsichtige, Regularien und die rechtlichen Konsequenzen bei Verstoß jener wirken oft abschreckend und vermeiden postwendend eine Akzeptanz und den Einsatz solcher Methoden. Hierbei bilden jene Methoden eine Stärke, welche der Einzelhandel benötigt, will er sich behaupten. Die Nutzung von individuellen Daten entfaltet die genannten Stärken erst im Einsatz mit passenden technischen Innovationen. So können Entwicklungen wie der Einsatz von Augmented Reality das Einkaufserlebnis in der digitalen Welt nahtlos erweitern. Sowohl im stationären Einzelhandel als Erweiterung der Ladenfläche um Informationen zu Produkten oder optimalen Laufrouten bspw. im Lebensmittelhandel, aber auch im digitalen Raum, zur Visualisierung und zum Erleben der digitalen Produkte. Entwicklungen, wie das Metaverse, ermöglichen auch hier weitere Nutzungsformen jener Technologien. Auch im digitalen Raum spielen mehrere Sinne eine Rolle. So kann auch ein phygitales Einkaufserlebnis zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit beitragen und das Einkaufserlebnis im digitalen Raum vervollständigen. So werden wiederum Vorteile des stationären Handels mit den vermeintlich grenzenlosen Möglichkeiten des digitalen Raumes verheiratet. So werden neue Möglichkeiten für den Kunden als auch den gesamten Einzelhandel offenbar. Doch all diese Entwicklungen sind, wirft man erneut einen Blick auf Gartners Hype Cycle Modell erst auf dem Weg zu der dort beschriebenen Produktivität. Auch wenn die technischen Umsetzungsmöglichkeiten bereits bekannt sind, fehlt es an einer Akzeptanz seitens des Einzelhandels. Dieses hat u.a. damit zu tun, dass Unsicherheiten über die juristischen Regularien herrschen. Auch technische Finessen im kleinen Einzelhandel finden oft im Tagesgeschäft aufgrund von fehlenden finanziellen Mitteln oder technischem Know-How keinen Platz. Der Markt ist vorhanden und der Kunde ist bereit, die vorgestellten Technologien zu nutzen, kann er von einem entsprechenden Gegenwert für ihn ausgehen. Somit kann das Omnichannel Shopping in der (näheren) Zukunft als Modell verstanden werden. In Verbindung mit innovativen Technologien oder auch einem individuellen Marketing sind große Potenziale für den großen, wie auch kleinen Einzelhändler zu erkennen. So könnte davon auszugehen sein, dass der Handel mit Daten in Zukunft eine gewichtige Rolle einnehmen wird, um damit standardisierte, individuelle Marketingstrategien zu implementieren. Denn eines ist sicher: Der Kunde als Individuum ist bereit für Innovationen – online und besonders auch offline.

Literatur

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  • Alshura, Mohammed; Zabadi, Abdelrahim; Abughazaleh, Mohamad (2018). Big Data in Marketing Arena. Big Opportunity, Big Challenge, and Research Trends: An Integrated View. MANAGEMENT AND ECONOMICS REVIEW. 3. 10.24818/mer/2018.06-06.
  • Amado, Alexandra; Cortez, Paulo; Rita, Paulo; Moro, Sergio (2018): Research trends on Big Data in Marketing: A text mining and topic modeling based literature analysis. European Research on Management and Business Economics. Volume 24. Issue 1. 2018. Seiten 1-7. ISSN 2444-8834. Online verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2017.06.002. (Letzter Zugriff: 06.01.2023).
  • Azuma, Ronald (1997): A Survey of Augmented Reality. In: Presence: Teleoperators and Virtual Environments 6/4, S: 355-385.
  • Foh, Diana (2019): Warum der Wechsel von analog zu digital auch vor Ihnen keinen Halt machen wird. World-of-edv. Online verfügbar unter: https://world-of-edv.de/digitalisierung (Letzter Zugriff: 07.01.2023).
  • Gantz, John; Reinsel, David (2011): “Extracting Value from Chaos”, IDC’s Digital Universe Study, sponsored by EMC.
  • Gazley, Aaron; Hunt, Adam; McLaren, Lachlan (2015): "The effects of location-based-services on consumer purchase intention at point of purchase", European Journal of Marketing, Vol. 49 No. 9/10, pp. 1686-1708. Online verfügbar unter: https://doi.org/10.1108/EJM-01-2014-0012 (Letzter Zugriff: 02.01.2023).
  • Gehrckens, Mathias (2019): Das Transformationsdilemma im Einzelhandel. In: Heinemann, G., Gehrckens, H., Täuber, T. (eds) Handel mit Mehrwert. Springer Gabler, Wiesbaden. Online verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-658-21692-4_2 (Letzter Zugriff: 02.01.2023).
  • Hoffmann, Stefan; Joerß, Tom; Mai, Robert; Akbar, Payam (2022): Augmented reality-delivered product information at the point of sale. When Information controllability backfires. In: Journal of the Academy of Marketing Science 50, S. 743-776.
  • Holland, Heinrich; Rossa, Pascal (2014): Big-Data-Marketing-Chancen und Herausforderungen für Unternehmen. In: Holland, Heinrich (eds) Digitales Dialogmarketing. Springer Gabler, Wiesbaden. Online verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-658-02541-0_9 (Letzter Zugriff: 05.01.2023).
  • Jaradat, Ahmad; Mohamad, Azian; Asadullah, Ahmad; Hosseini, Seyed (2022): Issues in Location Based Marketing: A Review of Literature.
  • Johnson, Matt; Barlow, Rob (2021): Defining the Phygital Marketing Advantage. In: Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research 16/6.
  • Lies, Jan (2019): Marketing Intelligence and Big Data: Digital Marketing Techniques on their Way to Becoming Social Engineering Techniques in Marketing. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence. 5. 134. 10.9781/ijimai.2019.05.002.
  • Paavilainen, Jouni (2002): Mobile Business Strategies, London, Great Britain, IT Press.
  • Rauschnabel, Philipp; Babin, Barry; Krey, Nina; Dieck, Claudia Tom (2022): What is Augmented Reality Marketing? Its definition, complexity, and future. In: Journal of Business Research 142, S. 1140-1150.
  • Salesforce (2014): "Mobile Behavior Report: Combining mobile device tracking and consumer survey data to build a powerful mobile strategy," Salesforce.
  • Van de Sanden, Stephanie; Willems, Kim; Brengman, Malaika (2019): In-store location-based marketing with beacons: from inflated expectations to smart use in retailing, Journal of Marketing Management, 35:15-16, 1514-1541.
  • Tan, Yong-Chin; Chandukala, Sandeep; Reddy, Srinivas (2021): Augmented Reality in Retail and Its Impact on Sales. In: Journal of Marketing 86/1.
  • Unni, Ramaprasad; Harmon, Robert (2007): Perceived Effectiveness of Push vs. Pull Mobile Location Based Advertising. Journal of Interactive Advertising. 7. 28-40. 10.1080/15252019.2007.10722129.
  • Vrontis, Demetris; Thrassou, Alkis; & Amirkhanpour, Monaliz (2017): B2C smart retailing: A consumer-focused value-based analysis of interactions and synergies. Technological Forecasting and Social Change, 124, 271–282.
  • Wanna Kicks (2022): WANNA. In: Wanna Kicks. Online verfügbar unter: https://wanna.fashion (Letzter Zugriff: 05.01.2023).
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