Firmennachricht • 11.12.2017

Technologie erkennt Vorlieben der Kunden im Einzelhandel

Einsatz von Videoanalysen für größere Rentabilität und weniger Inventurverluste

Wie können Analysen dazu beitragen, das Kundenerlebnis im Einzelhandel zu verbessern und letztlich auch den Umsatz zu steigern? Welchen zusätzlichen Einblick in die Vorlieben der Kunden bieten sie? Wie können Einzelhändler dieses Wissen nutzen? Und an welcher Stelle sollten sie ansetzen? Dies sind einige der wesentlichen Fragen von Einzelhändlern, wenn sie mithilfe von Analysen ihr Geschäft optimieren wollen.

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Foto: Kundin steckt Ohrringe in ihre Handtasche; copyright: panthermedia.net /...
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Zurück zu den Grundlagen

Für die meisten Einzelhändler ist der erste Ansatzpunkt die Personenzählung. Diese ist eindeutig: Händler erfahren so, wie viele Personen zu welchem Zeitpunkt im Laden waren. Sie ist genau: Auf Video basierende Analysen bieten mittlerweile eine Genauigkeit von über 95 Prozent. Zusätzlich ist die Verwendung standardisierter IP-Kameras sehr kostengünstig. Einzelhändler können die Zählung außerdem automatisch mit anderen Daten kombinieren, wie zum Beispiel den Kassendaten, um die Umwandlungsrate vom Besucher zum Kunden zu bestimmen oder Werbemaßnahmen und sogar Wetterdaten und so die Faktoren bestimmen, die Menschen in ihren Laden bewegen.

Tatsächlich ist die Besucherfrequenz ein wichtiger KPI für die Mehrheit der Einzelhändler sowie weltweiter Einzelhandelsketten und kommt gleich nach den Verkaufszahlen. Sie bildet die Grundlage für die Messung der Verkaufsabschlüsse, die Evaluierung der Marketing-Kampagnen, die Bewertung von Geschäftserfolgen und für die Entwicklung von Bonusprogrammen für Mitarbeiter. Letztendlich ist es eine Metrik, die darüber entscheidet, ob ein Geschäft geöffnet bleibt oder schließen muss.

Darauf aufbauend: konkrete Ergebnisse

Die Kundenzählung ist erst der Anfang: Einzelhändler wissen um die vielen Faktoren, die einen positiven oder auch negativen Einfluss auf das In-Store-Kundenerlebnis und die Rentabilität haben können.

Lange Warteschlangen vor der Kasse sind nur ein Beispiel dafür, wie Einzelhändler einen Verkauf oder einen loyalen Kunden verlieren können, nachdem sie ihn schon erfolgreich in den Laden geholt haben und dieser die Ware bereits in den Händen hält (eine britische Studie hat die hohen Verluste hierfür veröffentlicht). Aus diesem Grund geben immer mehr große Lebensmittelgeschäfte und Haushaltswarenläden die manuelle Überwachung auf und greifen auf automatisches Warteschlangenmanagement zurück. Dabei wird ein stiller Alarm ausgelöst und die Händler können dann weitere Kassen öffnen oder Kunden an Kassen mit kürzeren Wartezeiten umleiten.

Auch wenn die Analysen zur Ladenoptimierung helfen, den Umsatz von Einzelhändlern zu erhöhen, können Verluste und Diebstähle die zusätzliche Rentabilität aufweichen. Laut dem weltweiten Barometer für Diebstahl im Einzelhandel (Global Theft Barometer) liegt der Betrag dafür bei über 123 Milliarden US-Dollar und steigt weiter an.

Einzelhändler suchen daher intelligente technologische Lösungen, um Diebstählen vorzubeugen und sie zu verhindern. Ein Beispiel sind Lebensmittelketten. Mitarbeiter werden informiert, wenn ein Kunde das Geschäft durch den Eingang und nicht durch den Kassenbereich verlässt. Eine weitere Lösung richtet sich an rund um die Uhr geöffnete Fitnessstudios: Die Analysefunktionen zeigen an, wenn Mitglieder außerhalb der regulären Öffnungszeiten nichtzahlende Freunde mitbringen.

Mit Hilfe der Videoanalyse-Technologie, können Einzelhändler ihre Rentabilität verbessern und sich gegenüber dem Wettbewerb behaupten. Im zunehmend wettbewerbsgetriebenen Einzelhandelsumfeld können solche Erkenntnisse aus der Videoanalyse über Erfolg oder Scheitern entscheiden.

Andreas Hanhausen, CEO Eastek und Anna Arwidi, Business Development Manager, Retail Solutions bei Axis zeigen weitere Einblicke in einem Video. Auf der Axis Website finden Sie noch weitere Informationen, wie Videoanalyse Einzelhändlern helfen kann, Ihre Inventurverlust- und Ladenoptimierungsziele zu erreichen.

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