de flag +1 214 306 68 37
Entwicklung einer Digital-Signage-Lösung zum Testhören von Kopfhörern in einem Geschäft

Entwicklung einer Digital-Signage-Lösung zum Testhören von Kopfhörern in einem Geschäft

Branche
Einzelhandel, Konsumgüter, Unterhaltung
Technologien
Android, Cloud, Linux network, PHP, Python

Kunde

Der Kunde ist ein US-amerikanischer Hersteller von Audiogeräten, der einen großen Beitrag zum globalen Markt für Audiogeräte leistet.

Herausforderung

Da der Kunde eine große Auswahl an verschiedenen Kopfhörern und Ohrhörern anbietet, wollte er den Besuchern in Einzelhandelsketten ermöglichen, mehrere Modelle zu vergleichen und ein am besten passendes Modell auszuwählen. Auf diese Weise hoffte der Kunde, seinen Umsatz spürbar zu erhöhen.

Lösung

Nach der Analyse der Kundenanforderungen schlugen die Bysiness Analysten von ScienceSoft vor, eine intelligente Digital-Signage-Lösung zum Testhören von Kopfhörern im Geschäft zu entwickeln. Unser 8-köpfiges Expertenteam war innerhalb eines Jahres an diesem Entwicklungsprojekt beteiligt und setzte dabei das agile Vorgehensmodell Scrum ein. ScienceSoft unterstützte den Kunden in allen Phasen des Entwicklungsprozesses: angefangen vom UI-/UX-Design über die Entwicklung bis hin zur Software-Qualitätssicherung.

Die fertige intelligente Lösung stellt ein komplexes System dar, das aus den folgenden drei Komponenten besteht:

  • Mobile App für Tablets (unter Android)

Die App ermöglicht es den potenziellen Einkäufern, die gespeicherte Wiedergabeliste mit Titeln zu sehen, die über Bluetooth oder kabelgebundene Kopfhörer abgespielt werden können, um die Klangqualität verschiedener Kopfhörer zu überprüfen. ScienceSoft hat außerdem eine Funktion entwickelt, mit der ein Benutzer das von ihm ausgewählte Modell markieren und diese Daten an einen Master-Control-Computer senden kann.

  • Master Control Computer (unter dem Einsatz der Raspberry Pi-Hardware)

Der Mikrocomputer enthält die Geschäftslogik der Digital-Signage-Lösung zum Testhören und koordiniert den Datenaustausch zwischen der mobilen App und der Web-App für Administratoren. Nachdem unser Team die vom Kunden bereitgestellte Raspberry Pi-Hardware erhalten hatte, schrieb es einzigartige Treiber dafür und integrierte den Computer in die Mobile und Web-Apps.

Die mobile App kommuniziert mit dem Mikrocomputer über WLAN und sendet ihm nicht nur Informationen über die Produktauswahl, sondern auch Berichte über Fehler und eventuelle Störungen in der App.

Alle Benutzerdaten, die der Mikrocomputer von der mobilen App empfängt, werden weiter an den webbasierten Administrationsbereich gesendet. ScienceSoft implementierte zusätzliche Services, um die erfassten Daten automatisch in augenfreundliche Grafiken umzuwandeln.

Ergebnisse

Das entwickelte System hilft dem Kunden, nicht nur den Umsatz zu steigern, sondern auch wichtige Informationen über die Vorlieben seiner Kunden zu erhalten, was ihm auch ermöglicht, die Produktionsarbeiten unter Berücksichtigung des ROI zu planen.

Technologien und Tools

Raspberry Pi, Linux (Debian, Raspbian), PHP, Symfony 2, NodeJS, Java, Python, WebSockets API, REST API.