Kunden-Tracking – messbar spürbar ans Ziel.

Transkript des DMS Talk zum Nachlesen

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Herzlich willkommen zu unserem heutigen Webinar. Schön, dass Sie sich die Zeit nehmen, mit uns das Thema Tracking im stationären Handel – inklusive Beispiele und KPIs – anzusehen.
Mein Name ist Michael Buchacher und ich freue mich, die nächste Stunde mit Ihnen verbringen zu dürfen. Nicht nur ich bin hier, sondern ich darf auch Thomas Hinterleitner begrüßen.

Thomas ist Digitalprofi und jemand, der wie wenige andere sehr viel Erfahrung in der konkreten Umsetzung hat – nicht nur in der Beratung, sondern in der Begleitung von Unternehmen auf ihrem Weg der Digitalisierung. Lieber Thomas, hallo!

Thomas, du bist seit vielen Jahren Digital Marketer mit dem Schwerpunkt Digitalisierung und fungierst als Verbindungsglied zwischen der realen und der digitalen Welt. Du hast zudem zwei sehr erfolgreiche Unternehmen gegründet, unter anderem die Retailplays GmbH. Außerdem bist du seit vielen Jahren Country Manager der Location Based Marketing Association (LBMA) Österreich und international sehr erfolgreich tätig. Du berätst zahlreiche Unternehmen rund um Digitalisierung, Interaktion am Point of Sale (POS) und natürlich Tracking – ein großer Schwerpunkt von dir.
Deshalb freut es mich besonders, dass du heute hier bist und mit mir durch dieses Thema führst.

Bevor wir einsteigen und ein paar Grundlagen klären: Was treibt dich an, und was tust du im Alltag in diesem Kontext?

Thomas: Vielen Dank für die Einladung. Ich habe lange mit Electronic/Customer Relationship Management gearbeitet und festgestellt: In der Onlinewelt (E-Commerce) wird extrem viel analysiert, optimiert und getestet. Für viele Handelsunternehmen macht E-Commerce aber nur 10–20 % des Umsatzes aus – 80 %+ entstehen stationär. Genau dort gab es lange zu wenig Veränderung. Mein Schwerpunkt ist es, Kundenverhalten, Absichten und Emotionen am POS ähnlich messbar zu machen, wie wir es online kennen. Vor sechs Jahren haben wir begonnen; inzwischen hat sich enorm viel getan: von damals 10–15 POS-Techs zu heute 100+ Technologien mit zahllosen Lösungen. Ziel: Umsatzpotenziale auf der Fläche mit den Mitarbeitenden heben – den natürlichen Vorteil des stationären Handels gegenüber Online konsequent „auf die Straße bringen“. Analytics ist dabei eines der wichtigsten Themen: Verhalten und Emotion am POS quantifizieren, verstehen und ableiten, was den Händler wirklich erfolgreicher macht.

Michael: Was mir an deiner Arbeit besonders gefällt – und was uns verbindet: Ihr habt – so wie wir – einen Ort zum Anfassen geschaffen. Bei dir im Experience Lab/Showroom und auch bei uns können Unternehmen Technologien live erleben, be-greifen und praktisch testen. Genau darum geht’s: nicht nur Schlagworte, sondern konkrete Umsetzungen sehen. Heute zeigen wir ganz konkrete Anwendungsbeispiele, statt in Theorie zu verharren (ein wenig Theorie braucht’s, klar).

Thomas: Ganz genau. Wir haben neben dem Showroom auch Live-Installationen bei echten Händlern – dort lässt sich der Mehrwert sehr gut erleben. Dieses Erleben macht die Themen zugänglicher und führt schneller zur eigenen Umsetzung.

Am Ende des Webinars erhalten Sie außerdem einen Download-Link zu einem aktuellen Whitepaper sowie eine Einladung in die Showrooms, um alles selbst auszuprobieren.

Vom Schaufenster bis zur Kasse: Was leistet die Technologie?

Im Kern geht es darum, das Potenzial jeder Filiale zu erschließen – vor dem Store (Schaufenster/Passantenfrequenz) und im Store (Zonen, Produkte, Service).

• Außen/Traffic-Zuführung: Neben der reinen Passantenfrequenz vor dem Geschäft lässt sich die Wirkung digitaler Kampagnen auf Store-Besuche messen – Stichwort Google Store Visits (Online-to-Offline). So wird sichtbar, welche Kampagne, Botschaft oder Kreativvariante tatsächlich Menschen in den Store bringt (Traffic-to-Store).
• Im Store/Interaktion: DSGVO-konforme Video Analytics (nur Metadaten, keine Video-Speicherung), Sensorik, NFC/QR, bis hin zu Location-Daten aus Mobilfunk-Aggregaten zeigen:
  Wer (demografisch grob), wann, wo (Zonen/Heatmaps) und womit interagiert – inkl. Verweildauer, Wartezeiten, Unique Visits, Produkt-Touchpoints und Sentiment/Emotion (z. B. „happy/neutral“ als Live-Stimmungsindikator).
  Ebenso wichtig: Mitarbeitende vs. Kundschaft korrekt unterscheiden (z. B. für Wartezeit-Analysen).
• Content & Digital Signage in Echtzeit: Displays können zielgruppen- und situationsgerecht bespielt werden (z. B. Tageszeit, dominierende Kleidung/ Farbstimmung, Zielgruppen-Fenster), um Relevanz und Conversion zu steigern.
• Category Management & Flächenplanung: Heatmaps machen weiße Flecken sichtbar, optimieren Wegeführung, Platzierungen und Zweitplatzierungen – oft mit klarem ROI bereits ohne weitere Maßnahmen.
• KPIs & Dashboards: Frequenz, Eintrittsquote (Street-to-Store), Verweildauer, Interaktionsraten, Conversion (bis zur Kasse), Zufriedenheit, Umsatz/Bon – auf Wunsch mit Wetter, Events, Saisonalität oder Center-Frequenzen verknüpft (Predictive Planning für Personal/Media).

Wichtig (DSGVO): Wir sprechen über Metadaten-Analytics; keine Videoaufzeichnung, kein Face-Tracking, keine Re-Identifikation (außer in seltenen, explizit freigegebenen Sonderfällen). Richtig umgesetzt ist das 100 % DSGVO-konform – inkl. Transparenz und Mitarbeitenden-Einbindung.

• „Ist das nicht kompliziert/teuer?“
  Heute nicht mehr. Von Pilot (einige Wochen) bis dauerhafte Installation ist vieles schlank realisierbar. Ergebnis: schnelle Learnings, gezielter Roll-out.
• „Reicht Bauchgefühl?“
  Daten bestätigen Gutes – und zeigen blinde Flecken. In Projekten gibt es immer überraschende Erkenntnisse, die verkaufsrelevant sind.
• „Was ist mit Mitarbeitenden?“
  Enablement statt Kontrolle: Schulung, Einbindung, Gamification. Teams bekommen bessere Hinweise, optimierte Einsatzpläne und können Servicequalität messbar steigern.

Kurz zu drei Praxis-Clustern (aus vielen Projekten)

1. Automotive-Showroom
   Ziel: Nutzung von Zonen/Modellen verstehen, Zufriedenheit je Zone messen.
   Erkenntnis: In einer Zone lag die Stimmung länger unter Benchmark → Layout/Guiding verändert → Stimmung deutlich über Benchmark, Probefahrten und Beratungstiefe stiegen messbar.
2. Telekommunikation/Filialnetz
   Ziel: Exakte Frequenz vs. alt. Infrarot, Zufriedenheit ↔ Abverkauf korrelieren.
   Erkenntnis: Zufriedenheit hat klaren Einfluss auf Sales. Ergebnis: Reporting & Incentives für Stores/Teams auf Service-KPIs, nicht nur Stückzahlen.
3. Omnichannel-Retail (USA)
   Ziel: Zielgruppen-Fenster, Tagesmuster, Signage-Personalisierung.
   Erkenntnis: Zielgruppen-angepasster Content auf Digital Signage erhöht Interaktion und Conversion; mit Wetter/Events gekoppelt werden Peaks besser genutzt (Predictive Personaleinsatz/Media).

Konkrete nächste Schritte (hands-on)

1. Ziel & KPI festlegen: z. B. Eintrittsquote +X %, Verweildauer +Y %, Umsatz/Bon +Z %, Zufriedenheit +N %.
2. Pilotfläche(n) wählen: eine Filiale, klare Zonen, Vorher/Nachher vergleichbar.
3. Setup: DSGVO-konforme Video-/POS-Analytics, Digital Signage, Dashboard.
4. Aktivierung testen: Schaufenster-Varianten, Onsite-Content, Personal-Guiding.
5. Messen & iterieren: 4–8 Wochen, dann Learnings in Roll-out überführen.

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