Store Analytics: Was Laufwege über KundInnen verraten | DMS
Store Analytics: Was Laufwege über Kund*innen verraten
Im E-Commerce ist alles messbar: welche Seiten besucht werden, wie lange jemand bleibt, was im Warenkorb landet – und was dort wieder verschwindet. Onlinehändler*innen optimieren auf dieser Basis laufend Sortiment, Navigation und Kampagnen. Im stationären Handel dagegen bleibt vieles im Dunkeln. Besucherzähler verraten, wie viele Menschen durch die Tür kommen. Aber nicht, wer sie sind, welchen Weg sie durch die Filiale nehmen und was sie am Ende zum Kauf bewegt – oder davon abhält.
Dabei fallen viele Entscheidungen genau dort: vor dem Regal, an der Aktionsfläche, im Gespräch mit dem Verkaufspersonal. Wer diese Momente versteht, kann Fläche, Sortiment und Kommunikation gezielter gestalten. Genau hier setzt Store Analytics an.
Online-Analytics für den Offline-Handel
Mit Store Analytics hat DMS ein KI-gestütztes Analyse- und Prognosesystem für den stationären Einzelhandel entwickelt. Die Idee dahinter: zwei Datenwelten zusammenbringen, die bisher meist getrennt betrachtet wurden – das Verhalten im Geschäft und das Verhalten davor und danach.
- In-Store: Lokal installierte 3D-Sensorik erfasst Laufwege, Verweildauern und Interaktionen mit Produkten auf der Verkaufsfläche. So wird sichtbar, welche Zonen Aufmerksamkeit bekommen und an welchen Kund*innen einfach vorbeigehen.
- Out-of-Store: GPS- und Mobilitätsdaten zeigen, welche Points of Interest Kund*innen vor oder nach ihrem Besuch frequentieren – zum Beispiel, ob sie direkt aus dem Büro kommen oder den Besuch mit anderen Erledigungen in der Umgebung verbinden.
- KI: Machine-Learning-Modelle verknüpfen beide Datenquellen und leiten daraus Kunden-Personas ab – wiederverwendbare Segmente, mit denen sich Verhalten verstehen und Kaufentscheidungen besser vorhersagen lassen.
Der eigentliche Mehrwert entsteht aus der Kombination. Erst wenn klar ist, woher Kund*innen kommen und wie sie sich auf der Fläche bewegen, ergibt sich ein Bild, das weit über reine Frequenzzahlen hinausgeht.
Ein Beispiel zur Veranschaulichung: Zeigt die Analyse, dass ein großer Teil der Besucher*innen am Vormittag aus umliegenden Bürogebäuden kommt, kaum Zeit mitbringt und sich vor allem im Eingangsbereich aufhält, ergeben sich daraus konkrete Fragen: Steht dort das richtige Sortiment? Läuft auf den Screens der passende Content? Und reicht die Besetzung an der Kassa genau in diesem Zeitfenster? Am Nachmittag kann dieselbe Filiale ein ganz anderes Publikum haben – mit anderen Wegen und anderen Bedürfnissen.
Alles auf einen Blick: das Dashboard
Damit aus Daten Entscheidungen werden, laufen alle Ergebnisse in einem interaktiven Dashboard zusammen: Heatmaps der Verkaufsfläche, Kundenströme, Verweildauern und die Verteilung der Personas – in Echtzeit und filterbar nach Zeitraum und Zone.
Filialleiter*innen sehen auf einen Blick, wie sich ihre Fläche entwickelt. Das Management kann Standorte miteinander vergleichen und Entwicklungen über Wochen und Monate verfolgen. Und weil die Daten laufend aktualisiert werden, lässt sich auch überprüfen, ob eine Maßnahme tatsächlich wirkt – oder ob nachjustiert werden muss. Statt Bauchgefühl gibt es eine gemeinsame Datengrundlage für alle, die über die Fläche entscheiden.
Was Händler*innen davon haben
Store Analytics liefert Antworten auf Fragen, die sich im Handel jeden Tag stellen:
- Standorte besser bewerten: Wer kommt in meine Filiale – und woher? Das hilft bei der Einschätzung bestehender Standorte ebenso wie bei der Planung neuer.
- Filiallayouts optimieren: Welche Zonen funktionieren, wo verlieren wir Aufmerksamkeit? Platzierungen und Wegeführung lassen sich gezielt anpassen, die Wirkung von Umbauten wird messbar.
- Werbung gezielter einsetzen: Inhalte auf Digital-Signage-Flächen passend zu den Kundentypen ausspielen – zur richtigen Zeit, am richtigen Ort. Hier schließt sich der Kreis zu Digital Signage: Wenn bekannt ist, wer gerade vor dem Screen steht, wird aus einer Werbefläche ein relevanter Kontaktpunkt.
- Personal effizienter planen: Stoßzeiten erkennen, bevor sie zum Problem werden, und Mitarbeiterinnen dort einsetzen, wo Kundinnen Beratung brauchen.
Für uns ist dabei klar: Store Analytics ist kein Selbstzweck. Technik ist dann gut, wenn sie Menschen etwas bringt – den Kund*innen ein besseres Einkaufserlebnis, den Mitarbeiter*innen mehr Zeit für Beratung und den Händler*innen fundierte Entscheidungen. Digitales mit Sinn eben.
Datenschutz by Design
Bewegungsdaten sind sensibel. Deshalb ist Datenschutz bei Store Analytics kein Add-on, sondern Teil der Architektur. Alle Daten werden DSGVO-konform ausschließlich pseudonymisiert bzw. aggregiert verarbeitet. Rückschlüsse auf einzelne Personen sind nicht möglich.
Händler*innen erhalten so Erkenntnisse über Muster und Segmente – nicht über Einzelpersonen. Das schafft Vertrauen bei Kund*innen und Rechtssicherheit für den Betrieb.
Entwickelt in Wien – getestet unter realen Bedingungen
Store Analytics wurde im Rahmen eines Innovationsprojekts von DMS entwickelt und unter realen Bedingungen im Einzelhandel getestet. Darin fließt unsere Erfahrung aus Digital Signage, Instore Radio und Retail Analytics ein – und das Wissen, wie Technik im Filialalltag tatsächlich funktionieren muss. Denn eine Lösung, die im Labor überzeugt, muss sich erst im echten Geschäft beweisen: bei wechselnden Lichtverhältnissen, vollen Gängen, umgebauten Regalen und hektischen Samstagen. Genau deshalb war uns der Test unter Realbedingungen so wichtig.
Das Projekt wurde vom waff – Wiener Arbeitnehmer*innen Förderungsfonds im Rahmen des Programms „Innovation und Beschäftigung“ gefördert.
Neugierig, was Ihre Kund*innen wirklich bewegt?
Wir zeigen Ihnen gern, was Store Analytics für Ihre Filialen leisten kann – von der ersten Analyse bis zum laufenden Betrieb. Gemeinsam klären wir, welche Fragen für Ihre Standorte am wichtigsten sind und wie sich Store Analytics in Ihre bestehende Infrastruktur einfügt. Sprechen wir darüber!
