• Neue Funktionen unterstützen Einzelhändler dabei, Verlustereignisse präzise zu identifizieren – und so Kriminalität, Betrug und Schwund besser zu erkennen, zu dokumentieren und gezielt zu bekämpfen
• Die ML-gestützten Features Sweetheart Detection und Shrink Confidence Score verbessern die Schwundprävention und stärken die betriebliche Integrität, indem sie verdächtiges Mitarbeiterverhalten im Store frühzeitig erkennen und entsprechende Maßnahmen ermöglichen.

NEUHAUSEN, Schweiz, 23. Juni 2025 – Sensormatic Solutions, das weltweit Portfolio für Einzelhandelslösungen Johnson Controls (NYSE: JCI), entwickelt seine marktführende, cloudbasierte Anwendung zur Verlustprävention (Loss Prevention, LP) – den Shrink Analyzer – kontinuierlich weiter. Die jüngsten Weiterentwicklungen der Anwendung verbessern gezielt die Analyse von Diebstählen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen (ML) wird die Identifikation von Verlustereignissen präziser, die Beweiserhebung zur Unterstützung der Strafverfolgung beschleunigt und die frühzeitige Erkennung sowie Behebung von Schwund erleichtert.

„Um den Gesamtverlusten im Einzelhandel wirksam begegnen zu können, müssen die Datenökosysteme der Händler kontextbezogen sein“, erklärt Tony D’Onofrio, Präsident von Sensormatic Solutions. „Sie müssen in der Lage sein, sämtliche Bereiche des Geschäfts – vom Verkaufsraum über das Lager bis darüber hinaus – ganzheitlich zu erfassen und sich flexibel an veränderte Anforderungen anzupassen. Die neuen ML-Funktionen des Shrink Analyzer markieren einen bedeutenden Fortschritt in der Art und Weise, wie Loss-Prevention-Teams Fälle identifizieren, validieren und schneller bearbeiten können.“

Seit seiner Markteinführung im vergangenen Jahr unterstützt der Shrink Analyzer Einzelhändler dabei, ein tieferes Verständnis dafür zu entwickeln, wie und wo Warenschwund in der Filiale entsteht, welche Artikel besonders gefährdet sind und in welchem Maße Mitarbeitende zu den Gesamtverlusten beitragen. Durch den Einsatz von RFID-Etiketten und Sensoren auf Artikelebene verwandelt Shrink Analyzer bestehende Analyseinfrastrukturen in leistungsstarke Loss-Prevention-Einblicke – und hilft Einzelhändlern dabei, den Wert ihrer Investitionen nachhaltig zu steigern.

Durch die Integration von maschinellem Lernen kann Shrink Analyzer aus realen Ereignissen lernen und dabei helfen, bedeutende Verlustmuster vom alltäglichen Geschäftslärm zu unterscheiden. Einzelhändler profitieren von:

• Verbesserter Datenintegrität. Die RFID-Technologie erfasst Hunderte von Datenpunkten pro Sekunde - weit mehr, als ein Mensch manuell auswerten könnte. Der neue, ML-gestützte Shrink Confidence Score im Shrink Analyzer vereinfacht die Aggregation und Bereinigung dieser Daten und steigert dadurch die Genauigkeit sowie die Aussagekraft der Fallanalysen. Laut einer aktuellen Studie von VDC Research ist dies eine Top-Priorität für 49 % der Einzelhändler, die RFID bereits zur Verlustprävention einsetzen.
• Verbesserter Erkennung und Reaktion auf verdächtiges Verhalten von Mitarbeitern im Geschäft. Die Funktion Sweetheart Detection macht die finanziellen Auswirkungen von Sweethearting – also dem absichtlichen Nicht-Scannen von Artikeln für Freunde oder Familie – sowie die Umgehung von Self-Checkout-Systemen sichtbar. Wiederholungstäter können eindeutig identifiziert werden. Durch die Kombination von ML-Technologie mit Daten auf Artikelebene zu Umsatz, Bestand, Ausgang und Verhalten von Mitarbeitenden und Kunden stärkt Shrink Analyzer die Fähigkeit von Einzelhändlern, sich entwickelnde Betrugsmuster frühzeitig zu erkennen und gezielt dagegen vorzugehen.
• Höherer Effizienz und besseren Ermittlungsergebnissen. Laut VDC Research erwarten 50 % der Einzelhändler, dass RFID die Produktivität und Effektivität ihrer Ermittlungsteams steigert. 37 % hoffen zudem, die Dauer von Strafverfolgungsprozessen zu verkürzen. Die ML-Funktionen des Shrink Analyzer ermöglichen die Identifikation bislang schwer erkennbarer Verlustereignisse. Diese können zur automatisierten Fallbearbeitung und zur gezielten Video-Indizierung genutzt werden – und tragen so zur Steigerung der Produktivität und zur Beschleunigung der Ermittlungsprozesse bei.

Wie bereits in früheren Versionen bleibt auch die neue, erweiterte Anwendung plattformunabhängig: Sie ist vollständig kompatibel mit der RFID-Hardware von Sensormatic Solutions und lässt sich nahtlos in bestehende Analyse-Ökosysteme im Einzelhandel integrieren. Die neuen ML-basierten Funktionen sollen im Laufe des Jahres 2025 verfügbar sein, wie Sensormatic Solutions ankündigt.

Erfahren Sie, wie Einzelhändler mit dem Shrink Analyzer von Sensormatic Solutions datengestützte Intelligenz in ihre Verlustpräventionsstrategie integrieren – für mehr Transparenz, Effizienz und Sicherheit im Store.

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