Metro verringert die Implementierungskosten und Risiken beim Self-Scanning durch den Einsatz visueller KI. Die App des Startup-Unternehmens Nomitri läuft direkt auf dem Smartphone des Anwenders. Während dieser sein Handy für die Scan&Go Funktion nutzt, wertet die Anwendung Kamerabilder des Geräts aus. So kann der Händler die erfasste Ware mit dem Inhalt des Einkaufswagens abgleichen. Darüber hinaus kann Metro ihren Kunden aufgrund des individuellen Einkaufsverhaltens in Echtzeit relevante Cross- und Up-selling-Angebote zuspielen.
Auf den EHI Technologie Tagen, die in dieser Woche am 9. und 10. November im World Conference Center Bonn stattfanden, stellten Jörg Decker von der Metro und Nomitri CTO Max Fiedler die innovative Lösung vor.
Smartphone des Kunden erkennt, ob Produkte gescannt wurden
Am Einkaufswagen ist eine Halterung angebracht, die beliebige Smartphones aufnehmen kann. Jene ist so ausgerichtet, dass die Kamera des Mobilgeräts jederzeit die Produkte sieht, welche der Kunde in den Wagen legt oder herausnimmt. Der Kunde muss wie bei anderen Self-Scanning-Lösungen den Barcode der Produkte scannen. Die Kamera seines Smartphones verifiziert jedoch parallel, dass alle Waren, die in den Einkaufswagen gelegt werden, auch tatsächlich erfasst wurden. So dient die App als intelligentes Warensicherungssystem. Auch wenn keine hundertprozentige Diebstahlssicherung möglich ist, kann die Smartphone-Kamera den Inhalt des Einkaufswagens doch zu einem gewissen Grad mit den erfassten Einkäufen abgleichen.
Die Erfassung der Waren während des Einkaufs ermöglicht es Metro, in Echtzeit passende Cross- und Up-Selling-Angebote zu erstellen. Jörg Decker ist überzeugt, dass diese Form der Kundenansprache effizienter ist als die Auswertung historischer Verkaufsdaten. Trotz der komplexen Funktionalität belastet die Anwendung den Akku des Kundengeräts nicht übermäßig. Deshalb hat die Metro darauf verzichtet, ein Ladegerät in die Halterung einzubauen.
Handel muss nicht in aufwendige Hardware investieren
Die Nomitri Anwendung basiert auf neuronalen Netzen. Mittels Deep Learning KI analysiert die Software Videodaten. Üblicherweise erfordert dies hohe Rechenleistung, die vielfach über Cloud-Server bereitgestellt wird. Max Fiedler erläuterte, dass die Nomitri Software entwickelt wurde auf beliebigen Endgeräten, wie Smartphones oder Tablets in Echtzeit abzulaufen, ohne wesentlich an Genauigkeit zu verlieren. So kann das Start-up Händlern eine Lösung für den autonomen Self-Checkout anbieten, ohne dass diese in aufwendige Kamerainstallationen und den Aufbau einer Cloud-Infrastruktur investieren müssen. Die Anwendung gewährleistet darüber hinaus den Schutz persönlicher Daten. Diese verlassen niemals das Gerät des Kunden.
Jörg Decker erklärte, dass mit der Applikation drei verschieden Varianten des Intelligenten Einkaufsassistenten realisiert werden können. Die erste funktioniert nach dem Prinzip `Bring Your Own Device´ auf dem Smartphone des Kunden. Weiterhin kann die Software auf einem am Einkaufswagen angebrachten Tablet ablaufen. Beide Anwendungen pilotiert die Metro bereits. Darüber hinaus plant das Unternehmen einen voll-ausgestatteten intelligenten Einkaufswagen zu erproben. Dieser wird aber erst im nächsten Jahr Marktreife erlangen.
Decker betonte die Skalierbarkeit der Lösung. Sie ist einfach zu installieren und lässt sich leicht ausrollen. Laut Fiedler kann die Lösung innerhalb von drei Tagen bei einem neuen Kunden aufgesetzt werden. Die Implementierung in weiteren Filialen benötige dann nur noch jeweils einen Tag. Bei Metro werden nach erfolgreicher Pilotierung zurzeit die ersten Märkte mit der Nomitri Lösung ausgestattet. Auch Edeka Einzelhändler Lüning in Rietberg testet die Anwendung.
