Sensor Analytics: Die Kassenzone im Blick

Im Onlinehandel ist es seit Jahren Standard, das Verhalten der Kundschaft präzise auszuwerten. Im stationären Handel dagegen galt die Kassenzone lange als „Black Box“: Verkaufszahlen zeigten nur das Ergebnis,nicht aber die Ursachen. „Gerade ineinem Hypermärkte-Format wie Globus, indem viele Kunden große Wocheneinkäufetätigen, entscheidet die Effizienz der Kassenzone wesentlich über die Kundenzufriedenheit“, betont Klaus Schmid, Senior Vice President bei der Itab Group. Gemeinsam mit dem Ladenbauunternehmen hat die Globus Holding ein Pilotprojekt umgesetzt mit dem Ziel, Wartezeiten am Checkout zu verkürzen und Überlastsituationen zu vermeiden. Für das Projekt wurden zwei Hypermärkte nahe der Unternehmenszentrale von Globus Tschechien in Prag ausgewählt.

3D-Sensoren an der Decke erfassen Laufwege, Verweildauern und Wartezeiten am Checkout
Foto: Itab

Von Black Box zu Transparenz

Die Märkte in Čakovice und Štěrboholy wurden mit insgesamt 41 Decken-Sensoren ausgestattet, 25 in Čakovice, 16 in Štěrboholy. Der Markt in Štěrboholy verfügte bereits über ein automatisiertes Gatesystem im Self-Checkout-Bereich, auf dessen Sensorik aufgebaut werden konnte. Der Standort in Čakovice erhielt eine komplette Neuausstattung, um sowohl SCO- als auch klassische Kassen und Vorkassenzonen zu erfassen. Die Projektentwicklung dauerte weniger als sechs Monate, von der Planung über die Installation bis zur Anbindung an eine zentrale Analyseplattform.

Kernstück sind optische 3D-Sensoren mit zwei Linsen, die Bewegungen anonymisiert und DSGVO-konform in Echtzeit messen. Sie erfassen Laufwege, Verweildauern und Wartezeiten mit einer Genauigkeit von rund 99 Prozent, auch in Bereichen wie der Vorkassenzone, wo sich Rückstaus frühzeitig erkennen lassen. Über Dashboards mit farbcodierten Indikatoren sieht das Personal sofort, wenn beispielsweise mehr als drei Kund:innen warten oder die Wartezeit zwei Minuten überschreitet. Dann werden zusätzliche Kassen geöffnet.

Messbare Effizienzpotenziale

Bereits wenige Wochen nach dem Start wurden Über- und Unterlastzeiten in der Kassenzone identifiziert. Auch Prognosen zu Auslastung und Stoßzeiten lassen sich ableiten – etwa, wie sich die Verlagerung von klassischen Kassen zu mehr SCO-Stationen auswirken würde. Die Kennzahlen reichen von Wartezeiten und Auslastungsgraden bis zur Reaktionsgeschwindigkeit des Personals und bilden eine Grundlage für datenbasierte Personalplanungen.

Perspektivisch sind auch automatische Benachrichtigungen über Wearables geplant
Foto: Itab

Der Mehrwert liegt nicht allein in der Sensorik, sondern in der Möglichkeit, weitere Systeme einzubinden, zum Beispiel Kassendaten oder Schnittstellen zu Self-Checkout-Software. So kann aus einzelnen Datenströmen ein vollständiges Bild der Customer Journey entstehen. Perspektivisch wären sogar automatische Benachrichtigungen an Wearables denkbar, um Personal in Echtzeit zu steuern.

Auf der ersten Phase der ersten Datenauswertung aufbauend könnten Optimierungen in der Personalplanung, strategische Investitionen in neue Checkout-Formate oder die Integration weiterer Technologien folgen.