Unser bester Fuß vorwärts: Funktionale AR

Es lässt sich nicht leugnen, dass Online-Händler das Einkaufen bequemer machen, aber in mancher Hinsicht ist das digitale Einkaufserlebnis mangelhaft. Zum Beispiel kann man Kleidung oder Modeaccessoires nicht anprobieren, bevor sie an die Haustür geliefert werden, was bedeutet, dass man nach Tagen des Wartens feststellen kann, dass etwas nicht passt. Um dies zu umgehen, kaufen die Kunden möglicherweise mehrere Versionen eines Artikels in verschiedenen Größen, was sie kurzfristig teuer zu stehen kommt und gleichzeitig zu einer Verknappung der begehrten Artikel beiträgt - zum Beispiel bei Sneakers, die allein 2017 in den USA einen Umsatz von 20 Milliarden Dollar erzielten und einen Wiederverkaufswert von über 1 Milliarde Dollar haben.

Es muss einen Weg geben, den Verbrauchern Vertrauen in den Kauf zu geben. Deshalb ist eines der neuesten Projekte aus den MediaMonks Labs, unserem internen Forschungs- und Entwicklungsteam, ein AR-Tool, das mit Hilfe von Computer Vision die Füße von Käufern genau vermisst. Auch wenn es sich nicht nach der aufregendsten Anwendung von AR anhört (nein, es transportiert keine virtuellen Monster in Ihr Wohnzimmer oder rendert einen Schuh direkt auf Ihre Füße), "spricht es sehr für das, was wir jenseits der verrückteren Dinge tun", sagt Joe Mango, Creative Technologist bei MediaMonks Labs. "Wir erforschen Dinge, für die es einen Bedarf gibt, und sehen, ob sie machbar sind - oder nicht. Das Interesse am Erforschen und Entdecken ist groß."

Sander van der Vegte, der das Labs-Team leitet, erörtert die Bedeutung praktischerer Anwendungen der Technologie sowohl für ihre Akzeptanz als auch für die Signalisierung des Wertes für die Verbraucher: "Alle drängen auf AR, aber warum ist es nützlich? Dieses Tool wurde nur entwickelt, um ein bestimmtes Problem zu lösen, und es funktioniert auch so."

Verbesserung der CX mit einem "Form Follows Function"-Ansatz

Die meisten Menschen kennen zwar ihre Schuhgröße, aber die Passform ist nicht so einfach zu bestimmen. "Das Einkaufen von Schuhen wird komplizierter, wenn verschiedene Marken und Schuhe unterschiedliche Größentabellen haben, was es schwieriger macht, die richtige Größe zu finden", sagt Mango, der das Tool ins Leben gerufen hat. Es kann dieses Problem umgehen, indem es eine Maßeinheit automatisch in die Größentabelle einer bestimmten Marke übersetzt und so die perfekte Größenempfehlung ausspricht, während der Nutzer online einkauft. Im Idealfall könnte das Tool in die App eines Einzelhändlers integriert werden und sich nahtlos in den Suchprozess einfügen.

Das Tool ist sowohl für Verbraucher als auch für Einzelhändler von praktischem Nutzen: Die Kunden wissen, dass ihre Ware passt, bevor sie sie kaufen, und die Einzelhändler müssen nicht die Kosten für die Bearbeitung von Rücksendungen tragen. Das bedeutet auch, dass die Kunden nicht befürchten müssen, für häufige Rücksendungen auf eine schwarze Liste gesetzt zu werden - eine Sicherheitsmaßnahme, die einige Einzelhändler angewandt haben und die das Vertrauen der Verbraucher untergräbt. Vor allem aber dient das Tool als Beispiel dafür, wie Einzelhändler neue Technologien nutzen können, um Verbrauchern einen offensichtlichen Grund für die Angabe ihrer Daten zu geben. In diesem Fall verbessert und optimiert die Fußlänge den Weg des Kunden, indem sie ihm hilft, die richtige Kaufentscheidung zu treffen.

Verbesserte Messungen mit Computer Vision

Es ist erwähnenswert, dass das Messen mit AR keine völlig neue Fähigkeit ist: Apple zum Beispiel integriert ein AR-"Maßband" in die aktuelle Version von iOS. Diese Funktion eignet sich zwar hervorragend zum Messen von geraden Linien oder Kanten, ist aber nicht das genaueste Werkzeug zum Messen der Länge eines Fußes: Es gibt eine Menge Benutzerfehler beim Bewegen des Telefons und beim Finden des richtigen Winkels zum Messen des Fußes.

Das von MediaMonks Labs entwickelte Tool basiert auf OpenCV (einer Programmierbibliothek für Computer Vision) und verfolgt einen anderen Ansatz. Ausgehend von einem Top-Down-Foto des Fußes des Nutzers wird mithilfe von Kantenerkennung die Form des Fußes bestimmt und umrissen. Dann vergleicht es die Größe dieser Form mit einem Referenzobjekt, dessen Größe definiert und absolut ist, z. B. einer allgegenwärtigen Münze, was zu einer durchweg genauen Messung führt. Obwohl die Ausgabe in Zoll- oder Zentimetereinheiten erfolgt, hat das Tool das Potenzial, diese Maße in die individuellen Größentabellen von Marken zu übersetzen und so das Rätselraten bei der Bestimmung der passenden Größe zu beenden.

Die nächsten Schritte in Sachen Verbraucherfreundlichkeit

Obwohl der Wert des AR-Tools klar ist, können weitere Schritte unternommen werden, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. "Es gibt einen Vorbehalt bei dieser Messmethode", sagt Mango. "Für die Genauigkeit ist ein flacher, farblich kontrastreicher Hintergrund erforderlich", der dem Computer-Vision-Modell hilft, die Ränder des Fußes zu erkennen.

Mango entdeckte auch, dass das Gerät Schwierigkeiten hatte, einen Fuß vom Rest des Beins zu unterscheiden. Die Lösung war einfach: Durch das Tragen von Knöchelsocken konnte er die beiden mit gleichbleibender Genauigkeit segmentieren. Diese Einschränkungen sowie die Anforderung eines universellen Referenzobjekts bieten die Möglichkeit, das Tool für die kommerzielle Nutzung benutzerfreundlicher zu gestalten.

Trotz seiner derzeitigen Einschränkungen zeigt das Tool, wie Marken gemeinsame Probleme sowohl auf der Geschäfts- als auch auf der Verbraucherseite erkennen und dann Technologien auf kreative, neue Weise einsetzen können, um diese Probleme zu lösen. Unmittelbar können diese einzigartigen Anwendungen dem Einzelhändler durch die Neuartigkeit der neuen Technologie Markenwert verschaffen. Noch wichtiger ist jedoch, dass sie den Kunden ein besseres Online- oder Offline-Einkaufserlebnis bieten können.