Kleiner Einzelhändler
„Eine integrierte Funktion, die Mitarbeiterbewegungen automatisch aus Ihren Besucherzahlen herausfiltert.“
Mithilfe fortschrittlicher Bildanalyse erkennt das System typische Mitarbeiterverhaltensweisen – wie das Stehen hinter der Theke, die Kundenbetreuung oder das Auffüllen von Regalen – und schließt diese Bewegungen automatisch von der Besucherzählung aus. Zusätzliche Hardware, Ausweise und manuelle Einstellungen sind nicht erforderlich. Das System arbeitet unauffällig im Hintergrund und sorgt für korrekte Daten.
Das System basiert auf vier Gestaltungsprinzipien:
Warum bisherige Methoden nicht funktionierten
Vor der KI-gestützten Erkennung erprobte die Branche viele verschiedene Techniken. Jede einzelne wies praktische Einschränkungen auf:
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Bisherige Methode |
Warum es in der Realität nicht funktionierte |
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Mitarbeiter-Schaltfläche |
Hängt davon ab, dass die Mitarbeiter daran denken, den Knopf zu drücken; unbeständig und unzuverlässig. |
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Ausschlusslinie für Mitarbeiter |
Funktioniert nur, wenn die Mitarbeiter immer einen bestimmten Weg benutzen; leicht versehentliches Verlassen des Weges. |
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Aufgedrucktes Abzeichen/Etikett auf der Brust |
Erfordert regelmäßiges Tragen; wird leicht verdeckt; die Sichtbarkeit hängt vom Kamerawinkel ab. |
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Reflektierende Aufnäher an den Schultern |
Funktioniert nur bei idealen Lichtverhältnissen und Kamerawinkeln; nicht geeignet für unterschiedliche Uniformen. |
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Bluetooth-Beacons |
Erfordert Batterie, Kopplung und Wartung; Signal oft instabil; nicht allgemein akzeptiert. |
Unser Ansatz
Das System nutzt visuelle Signale und Bewegungsmuster, um Mitarbeiter automatisch zu erkennen.
Anwendungen:
- Unverwechselbare Uniformfarben oder -formen (sofern verfügbar)
- Das Stehen hinter Theken oder das Arbeiten in Bereichen, die nur für Personal zugänglich sind.
- Kunden über längere Zeiträume bedienen
- Wiederholte Bewegungspfade innerhalb des Ladens
Dafür müssen die Mitarbeiter weder Kleidung tragen noch irgendetwas drücken. Es funktioniert vollständig im Hintergrund.
Validierungsarbeitsbereich
Es gibt einen integrierten Arbeitsbereich, der Ihnen Folgendes ermöglicht:
- Überprüfen Sie die Miniaturansichten der erkannten Mitarbeiter und Nicht-Mitarbeiter.
- Bestätigen oder korrigieren Sie das Verständnis des Systems.
- Trainieren Sie die Umgebung einmal und lassen Sie sie sich mit der Zeit anpassen.
Das System optimiert sich anhand dieser Eingaben innerhalb weniger Minuten selbst. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ergebnisse auch bei sich änderndem Mitarbeiterverhalten präzise bleiben.
Risikokarte
Das System erstellt automatisch eine Risikokarte, die Folgendes anzeigt:
- Wo die Mitarbeiter normalerweise entlanggehen
- Wohin sich Kunden typischerweise bewegen
- Wo noch Unsicherheiten bestehen
Dies hilft Ihnen zu verstehen, wie das System Entscheidungen trifft und wo gegebenenfalls Anpassungen erforderlich sind.
Was Sie erwarten können
- Keine zusätzliche Hardware
- Keine Abzeichen oder Anhänger
- Keine Mitarbeiterschulung erforderlich
- Funktioniert mit vorhandenen Kameras
- Verbessert die Genauigkeit im Laufe der Zeit
- Geeignet für die meisten Einzelhandelsumgebungen
Bei kleinen oder stark eingeschränkten Eingängen kann eine zusätzliche Kameraüberwachung erforderlich sein, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Fallstudie
Luxus-Boutique
Juwelier
Elektronikladen
Kosmetikhändler
Einrichtungshaus
Luxus-Boutique
Fallstudie 1
Luxusboutique – Keine Uniform, kein Problem
Vorher
Eine Luxusmodeboutique hatte keine Mitarbeiteruniformen, wodurch es unmöglich war, Personal und Kunden zu unterscheiden. Die Angestellten bewegten sich häufig im Verkaufsraum, um VIP-Kunden zu bedienen, was die Kundenzahlen erheblich erhöhte.
Nach
Da Pro2 (2026) den Eingangsbereich abdeckt und die Kameras im Geschäft Bewegungsmuster erfassen, lernte das System innerhalb von Minuten das Verhalten der Mitarbeiter kennen: wer sich üblicherweise in den Umkleidekabinen aufhält, wer hinter der Theke bleibt und wer Kunden über längere Zeiträume begleitet.
Ergebnis
Die Boutique konnte endlich saubere Kundenzahlen erzielen, ohne die Kleiderordnung des Personals zu ändern.
Fazit der Website
Ideal für Luxusboutiquen ohne Uniformen – das System erkennt die Mitarbeiter nach ihrem Verhalten, nicht nach ihrer Kleidung.
Juwelier
Fallstudie 2
Schmuckgeschäft aus dem Nahen Osten – Ähnliche Kleidung für alle
Vorher
In einem Juweliergeschäft im Nahen Osten trugen sowohl Angestellte als auch Kunden häufig ähnliche schwarze oder weiße Kleidung. Traditionelle, auf Farben basierende Methoden erwiesen sich als ineffektiv, und eine manuelle Preisauszeichnung war nicht praktikabel.
Nach
Die KI nutzte Laufwege und Aufenthaltszonen, insbesondere hinter den Beratungsschaltern und Vitrinen, um Mitarbeiter von Kunden zu unterscheiden. Heatmaps zeigten klar abgegrenzte Bereiche nur für Mitarbeiter, sodass die Abgrenzung auch bei identischer Kleidung präzise erfolgte.
Ergebnis
Der Laden erhielt erstmals verlässliche Besucherzahlen, ohne dass betriebliche Änderungen vorgenommen werden mussten.
Fazit der Website
Funktioniert auch dann, wenn Mitarbeiter und Kunden ähnlich gekleidet sind; Verhalten und Position sorgen für Klarheit.
Elektronikladen
Fallstudie 3
Elektronikfachgeschäft in der Innenstadt – Große Verkaufsfläche, ständiger Kundenverkehr
Vorher
Das Geschäft hatte Schwierigkeiten, weil die Angestellten ständig durch den Laden liefen, um Kunden zu bedienen, wodurch diese jedes Mal, wenn sie an einer Eingangskamera vorbeikamen, wie neue Besucher aussahen.
Nach
Dank der erweiterten Abdeckung von Pro2 (2026) und mehrerer Innenkameras erfasste das System Bewegungsmuster auf der gesamten Verkaufsfläche. Mitarbeiter, die bestimmte Bereiche patrouillierten oder wiederholt dieselben Gänge durchquerten, wurden automatisch identifiziert und ausgeschlossen.
Ergebnis
Die Genauigkeit der Kundenfrequenzmessung verbesserte sich sofort, und der Laden erzielte endlich verlässliche Konversionsraten.
Fazit der Website
Ideal für stark frequentierte Geschäfte, in denen die Mitarbeiter ständig in Bewegung sind – einheitliche Verhaltensmuster führen dazu, dass Mitarbeiter leicht ausgeschlossen werden.
Kosmetikhändler
Fallstudie 4
Premium-Kosmetikhändler – Kleines Geschäft, hohes Mitarbeiterengagement
Vorher
Das Personal stand häufig vor dem Laden, um Laufkundschaft zu begrüßen oder Produkte vorzuführen. Da sich das Personal im Sichtfeld der Kamera befand, wurden die Zählungen stark verfälscht.
Nach
Da sowohl Eingangs- als auch Innenkameras zur Risikokartierung beitrugen, identifizierte das System diese wiederkehrenden Aufenthaltsorte als „Mitarbeiterzonen“. Mitarbeiter wurden automatisch ausgeschlossen, selbst wenn sie in kundennahen Positionen standen.
Ergebnis
Der Einzelhändler konnte endlich die tatsächliche Laufkundschaft mit den Umsätzen und der Kampagnenleistung vergleichen.
Fazit der Website
Ideal für Beauty- und Kosmetikgeschäfte, in denen das Personal Kunden an prominenten Stellen anspricht.
Einrichtungshaus
Fallstudie 5
Einrichtungshaus – Externe Auftragnehmer und gemischte Rollen
Vorher
Im Geschäft gingen häufig externe Dienstleister für die Warenauffüllung, Innenarchitekten und Aushilfskräfte ein und aus. Dadurch war es schwierig, die Besucherzahlen konstant zu halten, da das System nicht erkennen konnte, wer zum Personal gehörte und wer nicht.
Nach
Das System zur Mitarbeiterausschlussanalyse erstellte eine Risikokarte, die häufige Mitarbeiterbewegungen und das Auffüllen von Regalen aufzeigte. Selbst neue Auftragnehmer wurden anhand ihrer Aufenthaltsmuster und ihrer wiederholten Anwesenheit in Bereichen, die nur für Mitarbeiter zugänglich sind, erkannt.
Ergebnis
Der Laden konnte stabile Besucherzahlen erzielen, ohne dass Ausweise oder eine manuelle Kennzeichnung der Auftragnehmer erforderlich waren.
Fazit der Website
Zuverlässig für Geschäfte mit gemischten Teams und Auftragnehmern – wiederholtes Verhalten zeigt, wer zum Personal gehört.
Häufig gestellte Fragen
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