Im Vergleich zu kleineren Einzelhandelsgeschäften verfolgen Kaufhäuser einen deutlich umfassenderen Ansatz bei der Messung von Besucherzahlen und Konversionsraten. Zwar bleibt das Ziel gleich – zu verstehen, wie viele Menschen das Geschäft betreten und wie viel sie ausgeben –, doch der Maßstab ist ein ganz anderer. Mit mehreren Etagen und einer Vielzahl an Produktkategorien streben Kaufhäuser danach, über klassische Leistungskennzahlen (KPIs) hinauszugehen und tiefere Einblicke in die Nutzung ihrer Verkaufsflächen zu gewinnen.

Während herkömmliche Technologien zur Kundenfrequenzmessung nur begrenzte Informationen liefern, eröffnet die Wiederholungserkennung eine ganzheitliche Perspektive: Sie ermöglicht es, wiederkehrende Besucher zu identifizieren, Besuchsmuster zu analysieren und fundierte Entscheidungen zur Flächenoptimierung und Kundenbindung zu treffen.

Die Technologie zur Wiederholungserkennung, basiert auf fortschrittlicher künstlicher Intelligenz (KI) und Deep-Learning-Algorithmen. Sie ermöglicht es, einzelne – dabei stets anonyme – Besucher anhand charakteristischer Merkmale wie Kleidungsmuster, Farben, Accessoires oder Logos zu identifizieren, während sie sich durch den Verkaufsraum bewegen. So können Personen über mehrere Sensoren hinweg wiedererkannt werden – ganz ohne Gesichtserkennung oder die Erfassung personenbezogener Daten.

Der erste Schritt jeder Personenzähllösung besteht darin, die Kundenfrequenz an den Eingängen zu erfassen – also zu messen, wie viele Personen das Geschäft betreten. Doch um das Verhalten der Besucher wirklich zu verstehen, reicht das nicht aus. Entscheidend ist die Frage: Wohin gehen die Kunden, nachdem sie hereingekommen sind?

Bewegen sie sich gezielt zu den Modeabteilungen, stöbern sie bei Haushaltswaren oder interessieren sie sich für Elektrogeräte? Welche Etagen besuchen sie – und wie viele? Wie lange verweilen sie in den jeweiligen Bereichen?

Klassische Personenzählsysteme liefern nur begrenzte Antworten auf diese Fragen. Kameras an den Eingängen einzelner Stockwerke können zwar die Besucherzahlen pro Etage erfassen, und WLAN-Technologie kann ergänzend Informationen zur Verweildauer liefern. Doch beide Methoden stoßen schnell an ihre Grenzen: Wird eine Person beispielsweise mehrfach auf derselben Etage erfasst, wird sie auch mehrfach gezählt. WLAN-basierte Verweildaueranalysen wiederum benötigen zahlreiche Zugangspunkte, um größere Flächen abzudecken, und liefern meist nur stichprobenartige Daten.

Die Wiederholungserkennung erweitert klassische Personenzählsysteme, indem sie einzelne Besucher über mehrere Sensoren hinweg eindeutig identifiziert – ohne dabei auf Gesichtserkennung oder personenbezogene Daten zurückzugreifen. So wird beispielsweise verhindert, dass ein Kunde, der kurzzeitig aus dem Sichtfeld verschwindet – etwa beim Betreten einer Umkleidekabine – fälschlicherweise als neuer Besucher gezählt wird, wenn er wieder erscheint.

Ein weiterer Vorteil: Selbst wenn ein Kunde mehrere Etagen mehrfach besucht, wird er nur einmal erfasst. Darüber hinaus kann die Technologie auch ohne eine Vielzahl an Geräten erkennen, welche Bereiche innerhalb einer Etage frequentiert werden. Das ist besonders wertvoll für untervermietete Flächen, Shop-in-Shop-Konzepte, Restaurants oder Cafés. Die gewonnenen Daten zeigen, wie stark diese Bereiche genutzt werden und welcher Anteil der Gesamtbesucher dort anzutreffen ist.

Da die Wiederholungserkennung auch den Zeitpunkt des Betretens und Verlassens eines Bereichs erfasst, ermöglicht sie eine präzise Analyse der Verweildauer – auf Zonen-, Etagen- und Filialebene.

Einer der größten Vorteile der Wiederholungserkennung ist die Möglichkeit, die Customer Journey detailliert nachzuvollziehen. Durch die kontinuierliche Nachverfolgung von Besuchern innerhalb eines Kaufhauses kann die Technologie aufzeigen, welche Wege Kunden nehmen und welche Bereiche sie in welcher Reihenfolge besuchen. So lässt sich beispielsweise ermitteln, wie viele Kunden sich zunächst für Haushaltswaren, anschließend für Schuhe und schließlich Kosmetik interessierten.

Darüber hinaus erkennt die Wiederholungserkennung, welche Zonen, Marken oder Verkaufsstände besonders stark frequentiert werden, welche Produktkategorien besonders beliebt sind und wie sich Besucherströme zwischen verschiedenen Bereichen entwickeln. Diese Erkenntnisse helfen dabei, Sortimente gezielt zu optimieren und Flächen effizienter zu nutzen.

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall ist die Unterscheidung zwischen echten Kunden und Passanten. Besonders in Kaufhäusern mit direktem Zugang zu großen Parkplätzen kommt es häufig vor, dass Personen lediglich hindurchlaufen, ohne Kaufabsicht. Die Wiederholungserkennung kann anhand der Verweildauer erkennen, ob ein Besucher tatsächlich im Geschäft verweilt oder nur durchläuft. Besucher, deren Aufenthaltsdauer unter einem definierten Schwellenwert liegt, können als Passanten klassifiziert werden – was zu einer deutlich präziseren Darstellung der tatsächlichen Besucherzahlen führt.

In großen Kaufhäusern ist die Zahl der Mitarbeitenden deutlich höher als in kleineren Einzelhandelsgeschäften – viele von ihnen bewegen sich regelmäßig zwischen verschiedenen Etagen. Diese interne Bewegung kann die Besucherzählung verfälschen und dadurch die Konversionsrate künstlich senken.

Die Wiederholungserkennung bietet hier eine elegante Lösung: Im Gegensatz zu anderen Technologien, die auf spezielle Utensilien wie Namensschilder oder Schlüsselbänder angewiesen sind, identifiziert sie Mitarbeitende mithilfe künstlicher Intelligenz – ganz ohne zusätzliche Hardware. Die Technologie analysiert unter anderem die Dauer der Anwesenheit (z. B. durchgängige Präsenz während der gesamten Öffnungszeiten) sowie visuelle Merkmale wie Dienstkleidung, um Mitarbeitende zuverlässig auszuschließen.

So wird sichergestellt, dass nur tatsächliche Kundinnen und Kunden in die Zählung einfließen – ohne zusätzlichen Aufwand für das Personal oder Konflikte mit Markenrichtlinien durch verpflichtende Wearables.

Die Wiederholungserkennung bietet eine wertvolle Möglichkeit, den Erfolg von Events und Verkaufsaktionen direkt im Geschäft zu messen. Ob es sich um ein „Frühstück mit dem Weihnachtsmann“, einen Sonderverkauf oder einen neuen Pop-up-Stand handelt – die Technologie analysiert, ob sich das Kundenverhalten während solcher Aktionen signifikant verändert hat.

Sie beantwortet zentrale Fragen wie:

Haben sich die Besucher länger im Veranstaltungsbereich aufgehalten?

Wurde der Eventbereich ausschließlich besucht oder auch andere Teile des Geschäfts?

Gab es eine erhöhte Besucherfrequenz oder veränderte Bewegungsmuster?

Durch die präzise Erfassung von Besucherströmen und Verweildauer macht die Wiederholungserkennung das Kundenverhalten transparent. So lassen sich die Auswirkungen von Events auf den Geschäftserfolg fundiert bewerten – eine wertvolle Grundlage für die Planung zukünftiger Maßnahmen.

Die Technologie zur Wiederholungserkennung revolutioniert die Personenzählung im Einzelhandel. Sie ermöglicht eine präzisere Erfassung der Besucherzahlen, indem sie Passanten und Mitarbeitende zuverlässig ausschließt. Gleichzeitig liefert sie wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten – etwa, wo sich Besucher aufhalten, wie sie sich durch das Geschäft bewegen und welche Bereiche besonders stark frequentiert werden.

Durch die intelligente Analyse von Bewegungsmustern auf der Verkaufsfläche unterstützt die Wiederholungserkennung Kaufhäuser dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, Strategien gezielt zu optimieren und die Gesamtperformance nachhaltig zu steigern.

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