Wissen, wer hereinkommt, wann und wohin er geht

Mithilfe von Personenzählung und Heatmap-Analysen lässt sich ermitteln, wie viele Personen ein Geschäft betreten, wohin sie gehen und wo sie stehen bleiben. Die Daten verwandeln Bauchgefühl in Zahlen: Konversionsrate pro Geschäft, Leistung einzelner Bereiche, Personalbedarf entsprechend dem tatsächlichen Kundenverkehr. Moderne Sensoren sind DSGVO-konform – sie zählen und erfassen Bewegungsmuster, ohne einzelne Personen zu identifizieren.

Sie messen den Online-Traffic sekundengenau. Im Ladengeschäft sollte das nicht anders sein.

Die meisten Einzelhändler wissen genau, wie viele Besucher stündlich auf ihre Website kommen, was sich jeder einzelne angesehen hat und an welcher Stelle er die Seite verlassen hat. Ob dieselben Einzelhändler auch wissen, wie viele Menschen gestern ihre Geschäfte betreten haben – das ist fraglich. Analysen der Kundenfrequenz und Heatmaps schließen diese Lücke. Sie verwandeln das Geschäft von einer „Black Box“ in etwas Messbares, Vergleichbares und Optimierbares.

Was die Daten aussagen

Wenn Daten die Entscheidung beeinflussen

Von Natur aus anonym, nicht aufgrund eines Versprechens

Es besteht ein wesentlicher Unterschied zwischen Systemen, die Gesichtsdaten nach der Erfassung „anonymisieren“, und Systemen, die von vornherein keine identifizierbaren Daten erfassen. Wir verwenden ToF-Sensoren (Time-of-Flight), die Silhouetten zählen – keine Bilder, keine Gesichter, keine identifizierten Personen. Eine Einwilligung ist nicht erforderlich, da keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden. Wir stellen Einzelhändlern, die dies zur Einhaltung der Vorschriften benötigen, die erforderlichen Unterlagen zur Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und zur Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA) zur Verfügung.

Für demografische Daten (Altersgruppe, Geschlecht) verwenden wir aggregierte statistische Methoden, bei denen einzelne Personen nicht identifiziert werden können. Dies ist eine optionale Zusatzfunktion und nicht die Standardeinstellung.

Der Aufbau

Software und Integration

Dashboard:

webbasiert, für mehrere Filialen

Berichte:

geplante E-Mail, CSV-Export

API:

lässt sich mit BI-Tools und Kassensystemen verbinden

Integrationen:

Standard für BI-Plattformen im Einzelhandel

Personalplaner:

optionales Add-on mit Eingaben für die automatische Dienstplanerstellung

Hardware

Sensoren:

an der Decke montierter ToF (Time-of-Flight)

Umfang:

~25 m² pro Sensor (abhängig von der Deckenhöhe)

Datenschutz:

Es werden keine Gesichter gespeichert, es findet keine individuelle Nachverfolgung statt

Leistung:

PoE (Power over Ethernet)

Montage:

Deckenmontage, unauffällig, 8-mm-Profil

Vom ersten Gespräch bis zum Aufenthalt in der Lobby

Die Einführung eines Personenzählers dauert in der Regel 5 bis 8 Wochen pro Standort, einschließlich Installation und Integration. Die Einführung in mehreren Filialen erfolgt parallel – bei einer landesweiten Kette dauert dies in der Regel 8 bis 12 Wochen, je nach Zugang zu den Filialen und IT-Integration.

Vorher und nachher messen

Jedes Muster, das Sie erkennen, ist eine Entscheidung, auf deren Grundlage Sie handeln können: Personalplanung, die sich an den tatsächlichen Besucherzahlen orientiert, Raumaufteilungen, die den tatsächlichen Bewegungsabläufen der Menschen folgen, und Kampagnen, deren Erfolg Sie nachweisen können.

Häufig gestellte Fragen

Ist das wirklich DSGVO-konform?

Ja. Die Sensoren erfassen und kartieren Bewegungen, ohne Bilder aufzuzeichnen oder Personen zu identifizieren, sodass gar keine personenbezogenen Daten gespeichert werden müssen. Das System ist von Grund auf anonym gestaltet, wodurch
Sie von Anfang an vor Bedenken hinsichtlich der DSGVO schützt.

Können wir Mitarbeiter aus der Zählung herausnehmen?

Ja – die Mitarbeiter tragen kleine RFID-Ausweise, die der Sensor erkennt, sodass sie automatisch herausgefiltert werden. Oder wir schließen die Bereiche hinter den Kulissen komplett aus. Beides ist gängige Praxis.

Wie sieht es mit Geschäften mit mehreren Eingängen aus?

Multisensor-Systeme erfassen mehrere Eingänge, Rolltreppen, Aufzüge und Zonenübergänge. Vor der Installation erstellen wir einen Lageplan des Geschäfts, damit die Daten die tatsächlichen Bewegungsmuster der Kunden widerspiegeln.

Wie schnell sind die Daten?

Echtzeitanzeige auf dem Dashboard. Geplante Berichte werden stündlich, täglich oder wöchentlich ausgeführt. Benutzerdefinierte Benachrichtigungen bei Erreichen von Schwellenwerten (z. B. Warteschlangenbildung, geringe Besucherzahlen, ungewöhnliche Muster).

Lässt sich das System in unsere bestehende BI-Lösung integrieren?

Ja – REST-API für Besucherzahlen, Konversionsraten und Verweildauer. Wir haben eine Integration mit Power BI, Tableau, Looker und mehreren handelsspezifischen Plattformen vorgenommen. Die Integration ist Teil der Einführung und kein separates Projekt.

Kann es uns Aufschluss darüber geben, warum Kunden nicht zum Kauf übergehen?

Ehrliche Antwort: Nicht direkt. Daten zu Besucherzahlen und Heatmaps geben Aufschluss darüber, wohin sich die Kunden bewegt haben und wie lange sie geblieben sind – sie verraten jedoch nicht, warum jemand den Laden ohne Kauf verlassen hat. In Verbindung mit Verkaufsdaten und gelegentlichen Beobachtungen im Laden sind sie ein hervorragender Ausgangspunkt für die Entwicklung von Hypothesen.

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