Retail<ization/> 4.0 ist pragmatisch, direkt und anwendungsbezogen. Wir betrachten technologische Veränderung im Handelskontext ganzheitlich und kundenzentriert. Technologie und Innovation müssen sich am und mit dem Menschen entwickeln und nicht umgekehrt der Mensch sich technologischen Prozessen unterordnen. Zudem beeinflusst der Einsatz von Technologie unterschiedlichste Stakeholder und Managementbereiche. Entlang unserer drei Kernkompetenzen in Sensorik, Servicetechnologie und Data Science untersuchen wir den Technologieeinsatz im stationären Handel aus unterschiedlichsten Perspektiven. Unsere oberste Prämisse hierbei: die Stärken des stationären Marktplatzes auszubauen und seine Schwächen zu minimieren.

Im Bereich Sensorik beschäftigen wir uns mit der datentechnischen Erfassung des stationären Handels. Dies betrifft sowohl die Customer Journey am POS selbst als auch alle notwendigen geschäftsrelevanten Prozesse im Hintergrund. In diesem Zusammenhang untersuchen wir unterschiedlichste Messgeräte und Automaten auf ihre Eignung, die am stationären Marktplatz und im Hintergrund stattfindenden Austauschprozesse zu erfassen. Insbesondere steht die Interaktion von Kund*innen mit ihrer physischen und sozialen Umwelt im Vordergrund unserer Forschungsanstrengungen. Generell ist es uns wichtig, wirtschaftlich effiziente und nachhaltige Messkonzepte zu entwickeln, welche nicht die Privatsphäre der Kund*innen beschneiden.

Eine besondere Stärke des stationären Handels ist das vor Ort erbrachte persönliche Service, gleichzeitig kommt es auch zu einem vermehrten Einsatz von Technologie am POS, die das Persönliche ersetzt (z. B. vollautomatische Kiosk-Systeme, elektronische Preisauszeichnung, Robotik etc.). Im Bereich Servicetechnologie stellen wir uns der Frage wie wir die soziale Stärke des stationären Marktplatzes technologisch ausbauen können. Es geht also darum, Mitarbeiter*innen in ihrer Interaktion mit den Kund*innen technologisch so zu unterstützen, sodass ihre Beratungskompetenz und generell die Dienstleistung an den Kund*innen gestärkt wird. Gleichzeitig stellt sich die Frage, welche Prozesse für die Servicequalität am POS von geringer Relevanz sind oder den persönlichen Dienst an den Kund*innen auch behindern und daher auch in automatisierter Form (virtuell oder maschinell) geleistet werden können. Neben der technologischen Machbarkeit ist auch die wirtschaftliche Sinnhaftigkeit bzw. die generelle Nachhaltigkeit der Maßnahmen von Bedeutung. Ein zentraler Faktor unserer Forschung ist daher auch die Akzeptanz der Technologien aus Perspektive unterschiedlichster Stakeholder im praktischen Einsatz.

Data Science bildet das Rückgrat für die zuvor erläuterten Kompetenzen. Ohne die richtige Datenverarbeitung im Hintergrund können neue Technologien in Sensorik und Service nicht ihre Wirkung entfalten. Daten sind hierbei schon seit jeher ein zentraler Bestandteil von Handelskonzepten. Egal, ob es um die zeitliche und räumliche Optimierung des Warenflusses von Hersteller*innen zu Konsument*innen oder um das Verhalten von Konsument*innen am POS geht, der Handel führt stets „Buch“ über all diese Prozesse. Neue Technologien ermöglichen eine viel „feinere“ oder „granuläre“ Erfassung des POS und aller darauf stattfindenden Interaktionen. Zudem ist es möglich, Daten aus unterschiedlichsten Quellen zusammenzuführen, um dadurch kundenzentriert Angebote und Prozesse zu prognostizieren bzw. zu optimieren. Im Bereich Data Science erforschen wir, welches Potenzial in den durch unterschiedlichste Technologien erhobenen Datenmengen zur Optimierung und Prognose von typischen Handelsmanagementaufgaben am POS liegt.