Wer sind Ihre Kunden? Erkennung von Alter, Geschlecht und Gruppengröße im Handel

Eckdaten:

• Demografische Kundendaten umfassen Alter, Geschlecht und Gruppengröße.
• Die Messung demografischer Kundendaten im Einzelhandel macht physische Räume ähnlich messbar wie den E-Commerce.
• Das Wissen über Alter und Geschlecht der Besucher hilft, Marketingkampagnen im Geschäft und online zu messen und zu hinterfragen.
• Die gezielte Ansprache spezifischer Alters- oder Geschlechtsgruppen wird dadurch möglich.
• Die Erfassung von Alter, Geschlecht und Gruppengröße ist mittels Videoanalyse vollständig anonym und datenschutzkonform.

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‍Was sind demografische Kundendaten?

Unter demografischen Kundendaten werden Merkmale wie Alter, Geschlecht und Gruppengröße zusammengefasst. Es geht hierbei nicht um das Identifizieren einzelner Personen, sondern um das Erkennen von anonymisierten Mustern und Clustern z. B. „Käufergruppe zwischen 25 und 34 Jahren“.

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Warum sind demografische Kundendaten für Einzelhändler so relevant?

Demografische Informationen über die Personen, die sich auf der Verkaufsfläche bewegen, sind für Händler hochrelevant, weil sie die Lücke zwischen Online- und Offline Analytics schließen und die Verkaufsfläche messbar machen. 

Im E-Commerce lässt sich ein Großteil der Klicks und Interaktionen im Analyse-Dashboard direkt bestimmten Alters- und Geschlechtsgruppen zuordnen. Im stationären Handel herrscht an dieser Stelle oft noch Unklarheit. Zwar wissen die meisten Einzelhändler und Center-Manager dank klassischer Personenzählung an den Eingängen sehr genau, wie viele Menschen ihren Store betreten. Hochfrequentierte Händler wie Supermärkte können dank moderner POS-Kassensysteme und Kundenbindungsprogramme sogar präzise nachvollziehen, was am Ende gekauft wurde.

Schwieriger wird es jedoch in Handelssegmenten, in denen nicht bei jedem Besuch ein Kauf stattfindet, wie etwa im Möbelhandel, wo sich Besucher oft nur inspirieren lassen möchten. Hier helfen reine Kassendaten nicht weiter, um die Kundschaft besser kennenzulernen. 

Was bisher im gesamten Handel fehlte, sind genaue Daten, wer eigentlich im Laden war. Welche Zielgruppen verlassen die Verkaufsfläche, ohne etwas zu kaufen? Wie verteilt sich das Alter und Geschlecht der Besucher, die zwar durch die Gänge schlendern, von den bisherigen Systemen aber nicht erfasst werden?

Intelligente Videoanalyse schließt genau diese Datenlücke: Die bereits vorhandenen Kameras erfassen anonymisiert die Besucherstrukturen auf der Fläche und machen den stationären Handel somit genauso messbar wie einen Onlineshop.

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Wie profitieren Einzelhändler davon?‍

• A/B-Testing für Schaufenster & Aktionsflächen:
  Welche Schaufensterdekoration spricht die junge Zielgruppe an, welche die Best Ager? Marketingteams können visuelle Kampagnen auf der Fläche testen und den Erfolg direkt an der demografischen Zusammensetzung der Verweilenden ablesen.
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• Erfolgsmessung von Marketingkampagnen:
  Wenn eine teure lokale Social-Media-Kampagne für Frauen zwischen 20 und 30 Jahren läuft, lässt sich im Dashboard von Isarsoft Perception prüfen: Steigt der Anteil genau dieser Zielgruppe im Store während des Kampagnenzeitraums signifikant an?
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• Zielgruppengerechtes Digital Signage:
  Verknüpfung der Echtzeit-Erkennung mit digitalen Werbebildschirmen im Store. Betritt eine primär männliche Altersgruppe die Abteilung, schaltet das Display automatisch auf die passende Produktwerbung um.
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• Optimierung des Sortiments & Store-Layouts:
  In Zusammenarbeit mit dem Ladenbau: Welche Produkte werden in den Zonen platziert, in denen sich laut Heatmap die kaufkräftigste Zielgruppe am längsten aufhält?

Wie funktioniert die Erfassung von Alter und Geschlecht mittels Video Analyse?

Um Personen in Alters- und Geschlechtskategorien zu clustern, ohne ihr Gesicht oder andere personenbezogene Daten identifizieren zu müssen, greift Isarsoft Perception auf Computer Vision und KI zurück. Die Technologie funktioniert wie folgt:

1. Erfassung im Videostream

Sobald eine Person das Sichtfeld einer Sicherheitskamera betritt, erkennt Isarsoft Perception ein Objekt der Kategorie „Person“ und markiert es mit einer sogenannten “Bounding Box”.

2. Matching

Die KI erkennt nun anhand anonymer Merkmale, in welche Altersgruppe die Person passt und welches Geschlecht sie hat. 

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Wie funktioniert die Erfassung der Gruppengröße mit Video Analyse?

Video-Analyse-Technologie mit KI kann auch Personengruppen präzise erfassen und als “Gruppe”, “Paar” oder “Einzelperson” clustern. 

1. Erfassung im Videostream

Sobald Personen im Sichtfeld der Sicherheitskameras erscheinen, erkennt Isarsoft Perception Objekte der Kategorie „Person“ und markiert sie jeweils einzeln mit einer sogenannten “Bounding Box” und bildet die einzelnen Pfade, die sogenannten “Trajektorien” ab.

2. Gruppierung

Liegen die Trajektorien sehr nach beieinander, geht die Software davon aus, dass die Personen zusammengehören. Je nach Personenanzahl entstehen so Kategorien wie “Paar” oder “Einzelperson”.

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Ist die Erfassung demografischer Kundendaten datenschutzkonform?

Alter, Geschlecht und Gruppengröße von Personen werden mit Isarsoft Perception ohne biometrische Daten, sondern nur mit abstrakten, visuellen Mustern erkannt. Das Verfahren ist damit 100% DSGVO‑konform. Der Schutz von Identitäten wird durch die Technologie jederzeit sichergestellt. 

Datenschutz und Informationssicherheit sehen wir bei Isarsoft als Grundbaustein unserer Software an. Wie wir mit diesen essenziellen Themen umgehen, möchten wir transparent an unsere Kunden und Partner kommunizieren. Regelmäßig unterziehen wir uns internen und externen Audits, und die ISO 27001 Zertifizierung vom TÜV Süd bestätigt unser stetes Streben nach einer datenschutzkonformen Video-Analyse-Software. 

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Fazit

Die präzise Alters- und Geschlechtserkennung macht den stationären Handel intelligenter und wettbewerbsfähiger im Vergleich zum Online-Handel. Sie verwandelt ungenaue Vermutungen und subjektive Wahrheiten in eine verlässliche Datenbasis, auf der Marketingteams und Filialleiter fundierte Entscheidungen treffen können. Die Erhebung demografischer Daten ergänzt zudem das Netzwerk bereits vorhandener Datenquellen wie Besucherfrequenzmessung, Kassendaten, Kundenbefragungen und die Stammdaten des Kundenbindungssystems. Und das alles geschieht datenschutzkonform und ohne Investitionen in neue Hardware.  

Entdecken Sie die Anwendungsmöglichkeiten von demografischen Kundendaten mit Video Analyse für Ihr Ladengeschäft.

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