Die Personenzählung hat sich seit den Tagen, an denen einfach gemessen wurde, wie viele Personen einen Veranstaltungsort betreten oder verlassen, stark weiterentwickelt. Moderne Personenzählkameras können jetzt Alter und Geschlecht von Personen analysieren und Personal ausschließen, während mehrere Sensoren angeschlossen werden können, um die Verweildauer in den Zonen zu messen und Heatmaps für verschiedene Bereiche zu erstellen.

Jetzt hat jedoch eine neue Technologie Einzug erhalten: Die Wiederholungserkennung. Die Wiederholungserkennung nutzt künstliche Intelligenz, um einzelne Besucher anhand zahlreicher einzigartiger Merkmale zu identifizieren – etwa anhand ihrer Kleidung, Muster und Farben, Accessoires und Logos. Das bedeutet, dass ein und dieselbe Person über mehrere Sensoren hinweg erkannt werden kann – und zwar ohne Gesichtserkennung, so dass die Lösung DSGVO-konform ist.

Die Wiederholungserkennung geht über das normale Zählen von Personen hinaus. Mit der Fähigkeit, Personen in Einzelhandelsumgebungen zu identifizieren und kontinuierlich zu erfassen, eröffnen sich ganz neue Möglichkeiten.

Mithilfe der Wiederholungserkennung kann die Verweildauer auf Standortebene mit nur einem Gerät äußerst präzise gemessen werden. Da die Technologie Personen beim Betreten und Verlassen eines Geschäfts erfasst, kann sie auch feststellen, wie lange sie sich dort aufhalten. Dies bietet einen umfassenden Überblick über die Verweildauer, auf Grundlage von flächendeckenden Besuchsdaten. Damit unterscheidet sich die Wiederholungserkennung von Wi-Fi-basierten Technologien, die die Verweildauer durch das Anpingen der mobilen Geräte der Kunden schätzen und daher nur eine Stichprobe des Gesamtverkehrs darstellen.

Ein entscheidender Vorteil der Wiederholungserkennungstechnologie ist, dass sie Personen identifizieren kann, die lediglich durch ein Geschäft hindurchgehen, ohne aktiv einzukaufen. Häufig werden Geschäfte und große Kaufhäuser mit mehreren Eingängen als Durchgangsstraßen genutzt, ohne dass die Absicht besteht, zu stöbern oder zu kaufen. Da die Wiederholungserkennung dieselbe Person über mehrere Sensoren hinweg erfassen kann, ist es möglich, Schwellenwerte für die Verweildauer festzulegen – so werden Personen, die innerhalb kurzer Zeit ein- und ausgehen, als Passanten identifiziert. Dies ermöglicht es den Geschäften auch, die Anzahl der einzelnen Besucher (Unique Visitors) zu messen, ohne diejenigen doppelt zu zählen, die mehrmals ein- und ausgehen.

Neben der Erfassung von Passanten ermöglicht die Wiederholungserkennung ein tieferes Verständnis der Customer Journeys. Neben der Erfassung von Passanten ermöglicht die Wiederholungserkennung ein tieferes Verständnis der Customer Journeys. Einzelhändler können so feststellen, welche Bereiche ihres Geschäfts am stärksten oder am wenigsten frequentiert sind und wie lange sich die Kunden in den einzelnen Bereichen aufhalten.

Zum Beispiel kann die Wiederholungserkennung erfassen, wann ein Kunde eine Umkleidekabine betritt und erkennen, wann er sie wieder verlässt, und so seine Verweildauer messen. Da die Kunden über mehrere Sensoren erfasst werden können, werden außerdem weniger Geräte benötigt – es muss nicht der gesamte Weg gemessen werden. In Einkaufszentren kann die Wiederholungserkennung auch eingesetzt werden, um festzustellen, welche Geschäfte die Kunden besuchen und wie viele sie aufsuchen.

Anders als bei anderen Technologien zum Ausschluss von Mitarbeitern ist die Wiederholungserkennung nicht davon abhängig, dass das Personal Schlüsselbänder oder andere Erkennungszeichen trägt, die möglicherweise nicht mit dem Branding des Ladens übereinstimmen. Stattdessen kann die KI zur Wiederholungserkennung Mitarbeiter von Kunden unterscheiden, indem sie analysiert, wie lange sie sich im Vergleich zu anderen im Laden aufhalten, und sie kann auch lernen, die Uniformen der Mitarbeiter zu erkennen. Dies ist besonders vorteilhaft für Geschäfte mit vielen Mitarbeitern, für Mitarbeiter, die häufig rein- und rausgehen, und für Läden mit geringerer Kundenfrequenz (z. B. Luxusgeschäfte), da sich der Ausschluss von Mitarbeitern erheblich auf die Konversionsraten auswirken kann.

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