Published, November 11, 2025
Interview mit Gründer und CEO Iman Nahvi
Warum ist Sensorik im stationären Handel gerade jetzt so wichtig?
Nahvi: Displays gepaart mit Technologie sind Erfolgsgaranten für den Shop der Zukunft. Das stellen unabhängige Studien wie die jüngste vom kanadischen DOOH-Anbieter Broadsign immer wieder fest. Bisher wurden die Displays hauptsächlich als digitale Plakate eingesetzt. Heute mögliche Echtzeit-Signale über das tatsächliche Verhalten der Kunden bei der Kaufentscheidung kamen bisher zu kurz. Nur Sensorik schließt diese Lücke. Wir sprechen von messbarer, zielgruppenfähiger Reichweite direkt am Regal statt abstrakter Footfall-Proxys. Dank neuester Technologie ist es möglich, zielgerichtete Werbung am point-of-decision einzusetzen und näher an Produkt, Entscheidung und Abverkauf zu kommen. In Zeiten, wo im Laden um jeden Cent gekämpft wird, sind dies gute Nachrichten für den Handel. Will der Handel zusätzlich über In-store Retail Media an Upper Funnel-Medienbudgets rankommen, müssen die Erfolgsfaktoren von Online Retail Media auch in den stationären Handel übertragen werden. Echtzeit-Segmentierung der Shopper, deren Echtzeit-Targeting auf Digital Signage, Erfolgsmessung sowohl aufgrund Upper Funnel- wie auch Lower Funnel-Metriken – das alles ist nur mit Einsatz von Sensorik möglich. Ohne uns wird In-store Retail Media den Erfolg von Online nicht wiederholen können.
Wie sieht der Advertima Ansatz aus?
Nahvi: Unsere Audience-KI verbindet 3D-Computer-Vision sowohl mit Buchungsplattformen für Trade- und Media-Kampagnen wie auch mit dem programmatischen Ökosystem. Wir liefern in Echtzeit Zielgruppen-Signale an bestehende Stacks, ohne biometrische Datenverarbeitung oder Bildspeicherung. Dies ermöglicht unser Privacy-by-Design-Ansatz. Parallel dazu stärken wir die Rolle von Programmatic als Standard-Activation-Layer. Die sensorische Messung im Laden rückt dadurch methodisch näher an die Möglichkeiten von Online-Konvertierungen, dies ist der große Unterschied zu früher. Und es ist kein technisches Hexenwerk. Man braucht lediglich unseren hauseigenen Player, auf dem neben unserer Audience AI auch ein beliebiges Digital Signage CMS installiert wird, eine saubere Integration in das Tech Stack des Kunden und schon kann es losgehen.
Wie geht man an so ein Projekt ran?
Nahvi: Wir gehen Schritt für Schritt vor. Nach einem Pilotprojekt im relevanten Umfeld, entweder in einem Laden oder im Büro des Händlers, gehen wir in die Feldphase und danach in den Flächen-Rollout. Wir nutzen bestehende Displays und rüsten sie je nach Bedarf nach. Wo ein Rollout noch in Planung ist, liefern wir die Technik gleich von Beginn an mit. Dadurch können CAPEX-Hürden gesenkt und die Integration in bestehende Systeme schmerzfrei vollzogen werden. Die schrittweise Vorgehensweise minimiert das Risiko und verkürzt die Time-to-value- Kennzahl. Auch bei der Finanzierung helfen wir dem Handel. Wir stellen die Hardware kostenlos zur Verfügung und werden, wie eine DMP in der Online-Welt, für die Daten nach Nutzung bezahlt. Da wir das Digital Signage CMS auf unserem Edge-Computer installieren, braucht der Händler auch keinen CMS-Player mehr.
Viele zögern wegen DSGVO. Wie übertragt ihr Echtzeit-Daten rechtskonform?
Nahvi: „Wir haben der Technologie die Fähigkeit genommen, Bilder zu speichern. Unser Prinzip lautet Privacy-by-Design – oder besser gesagt Privacy-by-Default. Bilder mit Menschen sind Personendaten. Wir lösen die gesetzlichen Vorgaben, indem wir direkt auf unserem Edge AI-Player im Laden anonymisierte Metadaten von den Bildern extrahieren und danach die Bilder sofort und unwiderruflich löschen. Das alles passiert innerhalb von 70-100 Millisekunden. Nicht einmal wir haben direkten Zugang zu den Bildern, weil sie einfach nicht existieren. Das ist der große Unterschied zu Online, wo massenhaft Personendaten gesammelt werden. Bei uns verlassen nur anonymisierte, aggregierte Metadaten den Weg aus dem Edge-Computer in die Cloud. Damit sind wir im Einklang mit DSGVO, dem Schweizer DSG und allen gängigen Datenschutzgesetzen der Welt, inklusive USA.
Was gibt es bereits an Umsetzung in der Praxis?
Nahvi: Wir haben verschiedene erfolgreiche Projekte hinter uns. Ein Beispiel aus dem DACH-Raum ist die kürzlich durchgeführte Studie mit Carlsberg bei SPAR in der Schweiz. Wir haben in 39 SPAR-Filialen mit 107 Screens bei vier Wochen Laufzeit Standard-Programmatic mit unserer Audience-based Programmatic verglichen. Beide Ansätze wurden jeweils zwei Wochen getestet. Dabei erzielte der sensorische Ansatz ein Plus von 18 % für relevante Zielgruppen-Impressionen, und dies bei 72 % weniger benötigten Ausspielungen. Wir erreichten für das eingesetzte Budget nicht nur die Zielgruppe besser, sondern benötigten dafür auch nur etwa ein Drittel des Inventars. Zudem zeigten Abverkaufsanalysen ein deutliches inkrementelles Wachstum von 12% gegenüber traditionellem programmatic DOOH. Unser Echtzeit-Targeting lag nochmals deutlich über Loop-Buchungen. Mit unserer Technologie hat die Auslieferung einer Werbebotschaft zum richtigen Zeitpunkt der richtigen Zielgruppe nicht nur mehr Aufmerksamkeit erzielt, sondern auch direkt zu einem höheren Abverkauf führt. In Deutschland wiederum fahren wir Kampagnen bei BeautyAlliance mit unserem Partner MEK Media. Außerhalb von DACH haben wir unter anderem mit Carrefour gearbeitet.
Webinar: Sensorik im Handel – Chancen nutzen, Datenschutz bewahren
Am 19. November 2025, 10–11 Uhr, erfahren Sie, wie KI-gestützte Sensorik Kundenerlebnisse verbessert und Datenschutz gewährleistet.
Stellen KI-Anwendungen eine Bedrohung oder einen Beschleuniger für Sensorik im Retail Media?
Nahvi: Wir betrachten den Einzug von KI definitiv als Beschleuniger für die gesamte Industrie. Momentan wird bei In-store Retail Media viel geredet und versprochen. Dabei ruht man sich auf dem Erfolg von Online Retail Media aus, versteht aber nicht, dass ohne Sensorik dieser Erfolg hier nicht wiederholt werden kann. Bei Online gibt es die Daten in Echtzeit, im Store kann es die Daten nur mit Sensorik geben. KI ist die die einzige Chance für die Industrie bei der Datenqualität aufzuschließen. Dabei ist es wichtig KI-ethische Prinzipien zu beachten. Unser Privacy-by Default Ansatz ist ein starkes Argument. Wir können verhindern, dass aus der KI eine eventuelle Bedrohung entsteht.
Wie fügt sich In-store in DOOH- und Omnichannel-Pläne ein?
Nahvi: In-store bewegt sich längst nicht nur im Lower-Funnel, sondern rückt auch den Upper-Funnel in den Fokus. Das ist der entscheidende Punkt: Wir reden nicht nur von Shoppern, die am Point of Sale eine Kaufentscheidung treffen. Im physischen Laden haben wir es mit einer enormen Reichweite und einer Umgebung zu tun, in der Werbung – sowohl endemisch als auch non-endemisch – gut akzeptiert ist. Die Konsumenten sind im Shopping-Modus, das macht den In-store-Kanal zu einem idealen Full-Funnel-Channel. Wichtig ist, das Angebot und die Technologie so aufzubauen, dass alle Werbetreibende – egal ob sie Upper- oder Lower-Funnel-Ziele haben – genau das bekommen, was sie wollen. Für den Lower-Funnel wecken wir Impulse, die zu Sales führen. Für den Upper-Funnel bieten wir präzises Targeting und liefern Messbarkeit. Wir zeigen dank unserer Sensorik genau, wie Impressionen, View-Time, Dwell-Time und Engagement aussehen. Instore ist nicht einfach nur ein Ort für den Kaufmoment. Es ist ein vollwertiger Bestandteil der gesamten Funnel-Strategie – und gerade im Digital-out-of-Home-Kontext ist das ein echter Game changer. Gerade weil im Laden so häufig die Loyalty-Karte gezeigt wird, können wir die Instore-Journey mit der Online-Welt verbinden. Wir schaffen einen echten geschlossenen Loop: Wir sehen nicht nur, was im Geschäft passiert, sondern können diese Daten auch online nutzen, um wirklich kanalübergreifende Kampagnen zu fahren. Mit uns ist In-store nicht nur ein isolierter Touchpoint, sondern Teil einer echten Omnichannel-Strategie, bei der der physische Laden und die digitale Welt nahtlos interagieren.
Welche Rolle spielen 1st-Party-Daten der Händler?
Nahvi: 1st-Party-Daten sind der unfaire Vorteil des Retailers. Im Kern zielt Retail Media genau auf die Nutzung von Retailer-Daten – ob POS-Daten, Loyalty-Karten oder Online-Verhalten. Im physischen Laden haben wir bisher nur am Ende, quasi post mortem, gesehen, was passiert. Online Retail Media ist da schon weiter, weil man in Echtzeit Daten nutzen kann. Unser Ziel ist es, diesen Echtzeit-Vorteil in den physischen Laden zu bringen. Der Händler sitzt auf einem Datenschatz, den niemand sonst hat. Aber die Kunst ist, diesen Vorteil auch im Laden zu aktivieren – und das machen wir mit Sensorik und AdTech. Erst die richtige Echtzeit-Aktivierung macht aus den Daten der Retailer ein kraftvolles Marketing-Instrument –weil es den Online-Retail-Media-Effekt in den physischen Raum bringt.
Was bremst die Technologie noch?
Nahvi: Wir sehen Herausforderungen auf drei Ebenen. Es gibt einerseits auf Kundenseite heute noch fragmentierte Tech-Stacks, so dass zu Verzögerungen bei Entscheidungsprozessen kommen kann, ehe man alle Konsequenzen erfasst hat. Zweitens machen sich einige Interessenten noch Sorgen, wie mit den Daten umgegangen wird, hier leisten wir ständig Aufklärungsarbeit. Schließlich fehlt es an einer Standardisierung der Messungen. Hierdurch leiden die Validität und Vergleichbarkeit. Offene Integrationen in bestehenden Adtech-Landschaften, Privacy-by-Design und standardisierte Messkonzepte mit sauberer Ergebnisausweisung sind die Ansätze, die zukunftsweisend sind. Wir werden im November hierzu ein Webinar auflegen und uns allen relevanten Fragen transparent stellen.
Bei Interesse, wie sollte man anfangen?
Nahvi: Wir raten immer, am besten mit einer Handvoll Pilot-Läden anfangen. Hier sollte man die Technologie kennenlernen und den begrenzten Umfang nutzen, um das KPI-Zielbild mit wirklichen Daten zu verfeinern. Welches Publikum will ich ansprechen, wie soll die CPM-Effizienz ausschauen und zu guter Letzt, welchen Sales-Uplift stellen wir uns vor? Dies sind Kernfragen für eine erfolgreiche Kampagne. Dazu gehört auch, dass man zu einem frühen Zeitpunkt die kreative Inhaltsoptimierung DCO anlegt, und früh die Datenschutz- und Privatsphären Parameter festzurrt. Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, wir nennen das operative Hygiene, skaliert es sehr schnell.
Wie geht es weiter für Advertima?
Nahvi: „Für uns geht es jetzt darum, das Momentum im Markt zu nutzen. Retail Media im physischen Raum steht erst am Anfang – die Nachfrage nach datengetriebenen, messbaren Lösungen wächst rasant. Genau hier sind wir mit unserer Audience-AI-Technologie richtig positioniert. Wir haben in der Schweiz gestartet, dann Europa und die Golfstaaten erschlossen und sind mittlerweile auch in Nordamerika und Südostasien aktiv. In beiden Regionen haben wir Verträge abgeschlossen, deren Rollouts 2026 starten werden. Technologisch sind alle Grundlagen gelegt – jetzt geht es um Rollout-Geschwindigkeit, Partnernetzwerke und operative Exzellenz. Unser globaler Push ist in vollem Gange. Bis 2030 haben wir uns vorgenommen, dass 90 Prozent aller globalen In-store Retail Media Buchungen unified omnichannel und audience-based sein sollen. Dabei spielt es keine Rolle, ob direkt oder programmatisch. Mit unserer Technologie definieren wir den Standard, dass In-store Retail Media weltweit nicht nur digital vernetzt ist, sondern wirklich so intelligent wird wie Online Retail Media. Und genau daran arbeiten wir jetzt – Schritt für Schritt, Markt für Markt.“
Advertima – so funktioniert die Technologie
Instore Retail Media führt zu einem nahtlos integrierten und einheitlichen Omnichannel-Medienkanal. Der Advertima Player ist dabei halb so groß wie ein Standard-Digital-Signage-Player und kommt mit nachhaltigem minimalem Stromverbrauch. Er ist leistungsstark genug, um die Audience AI auszuführen und gleichzeitig ein vollständiges Digital Signage CMS zu hosten. Der Player erkennt und digitalisiert 100+ Shopper im Geschäft und verwandelt sie in Echtzeit in ansprechbare Retail Media-Zielgruppen. Er führt Privacy-by-Design-Algorithmen aus und löscht alle persönlichen oder identifizierbaren Daten innerhalb von Millisekunden direkt im lokalen Edge-Computer. Alles in 3D in über 30 Meter hinaus wird erfasst, z.B. Raumposition, Kopfhaltung, Körperhaltung – und ermöglicht gleichzeitig Multi-3D-Zoning. Die Daten prognostizieren anonyme Zielgruppenattribute für jeden einzelnen Käufer (100+ auf einmal) im Sichtfeld des Sensors und ermöglichen so eine Echtzeit-Segmentierung und Zielgruppenbildung in <100 ms. Gleichzeitig benachrichtigt die Software das Monetarisierungsökosystem über segmentierte Zielgruppen für den nächsten verfügbaren Digital Signage-Spot. Von CMS über Ad-Server und Ad Orchestration Layers bis hin zu SSPs und DSPs, es ist insgesamt gesehen ein ganzheitlicher Ansatz.
