Der Einzelhandel hat in den letzten Jahren zahlreiche Veränderungen erlebt – vom wachsenden Onlinehandel über die Digitalisierung im stationären Geschäft bis hin zu neuen Anforderungen an Personal und veränderten Kundenpräferenzen. Diese Entwicklungen haben Innovationen im stationären Handel vorangetrieben und bestehende Trends beschleunigt.
Eine Technologie, die dabei zunehmend an Bedeutung gewinnt, ist künstliche Intelligenz (KI) – insbesondere im Zusammenspiel mit intelligenter Videoanalyse. Computer Vision, ein Teilbereich der KI, ermöglicht es Kameras, digitale Bilder und Videos „zu sehen“ und daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Technologie kann den Einzelhandel grundlegend verändern: Sie liefert nicht nur Daten und Einblicke zur Lösung zentraler Herausforderungen wie Diebstahlprävention, Personalplanung, Nachhaltigkeit und Bestandsmanagement, sondern verbessert gleichzeitig das Einkaufserlebnis – alles mit einem einzigen System.
Echtzeitanalysen unterstützen die Diebstahlprävention
Diebstahl bleibt ein zentrales Problem im Einzelhandel. Laut NRF lag die durchschnittliche Schwundrate 2021 bei 1,4 %. Das entspricht einem Verlust von 94,5 Milliarden US-Dollar – eine beträchtliche Summe. Umso wichtiger ist es, potenzielle Risikobereiche wie den Self-Checkout-Bereich gezielt zu identifizieren.
Kundinnen und Kunden nutzen dort mitunter Tricks, um Zahlungen zu umgehen – besonders wenn kein Personal in der Nähe ist. Dennoch wäre es ein Rückschritt, diese Kassen abzuschaffen, denn sie bieten viele Vorteile: kürzere Wartezeiten und ein verbessertes Einkaufserlebnis.
Laut einer 2023 veröffentlichten Studie von Gitnux bevorzugen 73 % der Verbraucherinnen und Verbraucher Self-Checkouts gegenüber bedienten Kassen. Diese Präferenz wird den Ausbau solcher Systeme weiter vorantreiben – umso wichtiger ist es, das Diebstahlrisiko zu minimieren.
Hier kommen Kameras mit Computer Vision und intelligenter Analysesoftware ins Spiel: Sie erkennen etwa das Nicht-Scannen von Artikeln, das Abdecken von Barcodes oder andere verdächtige Verhaltensweisen. Sicherheitsmitarbeitende werden dann benachrichtigt und können eingreifen.
Noch einen Schritt weiter gedacht: KI kann genutzt werden, um Muster im Self-Checkout-Prozess zu erkennen und besser zu verstehen, wie Diebstähle ablaufen. So lassen sich gezielte Gegenmaßnahmen entwickeln, um Verluste zu reduzieren und die Rentabilität zu steigern.
Effizientere Abläufe und besseres Kundenerlebnis
Komfort oder Zweckmäßigkeit stehen für viele Kundinnen und Kunden ganz oben – etwa durch längere Öffnungszeiten und einen reibungslosen Kaufprozess. Dies lässt sich durch den gezielten Einsatz von Automatisierung und moderner Technologie erreichen. Netzwerkbasierte Kameras mit entsprechender Software können Prozesse wie das Auffüllen leerer Regale oder die Analyse von Besucherströmen unterstützen. So bleibt dem Personal mehr Zeit für individuelle Beratung – besonders in Stoßzeiten, wenn die Erwartungen hoch sind.
Zudem entstehen zunehmend hybride Store-Konzepte, bei denen Technologie das Einkaufen auch ohne anwesendes Personal ermöglicht. So lassen sich Öffnungszeiten verlängern, ohne die Zugänglichkeit einzuschränken. Auch hier liefert Computer Vision wertvolle Einblicke: Kameras mit KI-Funktionen erfassen, wann Artikel in den Warenkorb gelegt werden, wie lange sich Kundinnen und Kunden im Geschäft aufhalten, wo es Engpässe gibt und wie sich das Verhalten im Laden gestaltet. Diese Informationen helfen, gezielte Verbesserungen vorzunehmen.
Bestandsmanagement auf neuem Niveau
Leere Regale gehören zu den größten Frustrationen im Einkaufserlebnis – und führen zu Umsatzverlusten. Laut einer Analyse von NielsenIQ verursachten nicht verfügbare Produkte allein 2021 einen entgangenen Umsatz von 82 Milliarden US-Dollar im US-Einzelhandel – vermeidbar.
Traditionell kontrolliert das Personal die Regale manuell und füllt zu festen Zeiten auf. Doch die Zeitspanne zwischen Entdeckung und Nachfüllen kann zu verpassten Verkaufschancen führen – besonders bei stark nachgefragten Artikeln.
Computer Vision kann hier helfen: Modulare oder eigenständige Kameras erfassen die Regale, während Algorithmen zur Bildverarbeitung und maschinellem Lernen die Platzierung und Verfügbarkeit analysieren. Wird ein Nachfüllbedarf erkannt, wird in Echtzeit eine Benachrichtigung an ein Dashboard oder eine App gesendet. So kann das Personal gezielt reagieren – flexibel und bedarfsgerecht.
KI als Wegbereiter für mehr Nachhaltigkeit
Neben Effizienz und Rentabilität kann KI auch zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen beitragen.
Durch die Überwachung von Lagerbeständen lässt sich Überproduktion vermeiden – das reduziert Ausschuss und verhindert, dass überschüssige Ware vernichtet oder entsorgt werden muss. Prognosetools auf KI-Basis helfen zudem, Emissionen zu überwachen und eine klimaneutrale Lieferkette zu gestalten. Auch in der Logistik bringt KI Vorteile: Sie verbessert die Liefergenauigkeit, optimiert die Lkw-Auslastung und reduziert unnötige Fahrten – ein Plus für die Umwelt.
Die Zukunft des Einzelhandels ist datengetrieben
Das Potenzial von KI in der Videotechnologie ist enorm. Kameras mit Computer Vision ermöglichen eine tiefere Analyse: von Bewegungserkennung über Objekterkennung bis hin zum besseren Verständnis des Kundenverhaltens im Geschäft.
So kann sich das Personal auf den Service konzentrieren – für ein besseres Einkaufserlebnis, mehr Kundenzufriedenheit und langfristige Markentreue. Gleichzeitig lassen sich mit KI Trends und Vorlieben prognostizieren, was die Planung von Sortiment, Marketing und Produkteinführungen erleichtert. Auch Nachhaltigkeitsziele profitieren: Durch datenbasierte Entscheidungen lassen sich Abfall reduzieren und Lieferketten optimieren.
Trotz aller Vorteile gilt: Wie bei jeder Form der Datenerhebung und -analyse müssen ethische Fragen rund um Datenschutz und potenziellen Missbrauch berücksichtigt werden. Diese Diskussion ist wichtig und wird weitergeführt werden müssen – gerade wenn Sie Ihre Videolösungen weiterentwickeln, um über reine Sicherheitsaspekte hinaus echten Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen.
