BESUCHERFREQUENZ ANALYSE IM HANDEL: WIE BJØRKLUND INTELLIGENTE PERSONALPLANUNG SKALIERT

Mit Besucherfrequenz Analyse und einem Kundenzähler System hat Bjørklund eine datengesteuerte Personalplanung für mehr als 90 Filialen umgesetzt. Gemeinsam mit CountMatters wurden Personalpläne an reale Kundennachfrage pro Stunde angepasst und die Capture Rate systematisch verbessert – möglich durch people counting Sensor Technology, ohne Kameras oder Eingriffe in die Privatsphäre.

DIE HERAUSFORDERUNG IM FILIALBETRIEB

Viele Handelsketten planen Personal nach Gewohnheit statt nach Nachfrage. Ohne Besucherfrequenz Analyse entstehen häufig zwei Probleme: Engpässe zu Stoßzeiten und hohe Personalkosten in schwachen Zeitfenstern.

„Die Zukunft im Einzelhandel basiert auf Teamorganisation und klaren Leistungsindikatoren,“ sagt Gründer Helge Bjørklund.

DIE COUNTMATTERS METHODE

Wir verbinden Daten mit operativer Realität:

  • Live-Besucherdaten über Kundenzähler (z. B. Xovis)
  • Standortbasierte Verkaufsziele
  • Capture Rate und Konversionsanalyse
  • Planung nach Nachfragekurve

PILOT → ROLLOUT

In fünf Pilotfilialen testete Bjørklund eine nachfrageorientierte Planung. Bei Abweichungen zwischen Besucherfrequenz und Umsatz wurde die Ursache analysiert und korrigiert – mit messbaren Verbesserungen.

„Mit klaren Daten werden Planungsfehler sichtbar und korrigierbar,“ sagt Helge.

TEAM PERFORMANCE DURCH TRANSPARENZ

Ein zentraler Erfolgsfaktor: alle Teammitglieder haben Einblick in Besucherfluss, Umsatz und Effizienz – stundenbasiert.

„Es entsteht ein sportlicher Teamgeist, weil alle die gleichen Daten sehen,“ sagt Teamleiterin Hege Svensson.

FOCUS: CAPTURE RATE STEIGERN

Optimierte Schaufenster, verbesserte Eingangsbereiche und Merchandising-Experimente führten zu einer messbaren Steigerung der Eintrittsquote.

WIE DER PERSONALPLANER ARBEITET

  1. Prognose Besucherfrequenz pro Stunde
  2. Konversionsziele definieren
  3. Personalbedarf planen
  4. Kontinuierlich optimieren

DSGVO & DATENSCHUTZ

Kein Tracking von Personen – nur anonyme Bewegungsdaten. Die Lösung entspricht vollständig der DSGVO.

ERGEBNISSE IM ÜBERBLICK

  • Bedarfsorientierte Personalplanung
  • Höhere Servicequalität und Umsatz
  • Reduzierte Leerlaufzeiten
  • Mehr Effizienz im Filialbetrieb

 

ROI

Schon ein kleiner Conversion-Anstieg kann große Wirkung haben. So verändern Frequenzdaten die Kalkulation.

Ihr Szenario

Ihr Ausgangspunkt. Typischer Einzelhandel: 8–12 %.
Zuwachs wird in absoluten Prozentpunkten gemessen (z. B. +2 PP von 10 % → 12 %).
Währung wird zur Anzeige automatisch erkannt.
+0% % relativer Lift Was heißt das konkret?:

Was heißt das konkret?

Prognostizierter Umsatz-Lift (pro Monat)
Zusätzliche Bestellungen (pro Monat)
Im Live-Betrieb validiert; typische Genauigkeit 94–98 % mit On-Device-Anonymisierung.

IMPLEMENTIERUNG

Schnelle Integration in bestehende Systeme, Pilotstart in wenigen Wochen.

MINI-FAQ

Können wir bestehende Sensoren weiterverwenden?

Ja – Integration ist in den meisten Fällen problemlos möglich.

Wie schnell sehen wir Ergebnisse?

Messbare Effekte bereits nach der ersten Planungsrunde.

Echtzeit-Einblicke: Auslastung und Umsatz

Steigende Wartezeiten im Handel und Einfluss auf Zufriedenheit

Warteschlangen kosten nach 4–5 Minuten Umsatz

Abbruchraten je Wartezeit-Schwelle

Quelle: Qminder Verbraucherumfragen

Wartezeiten hoch; Zufriedenheit runter

Steigende Wartezeiten im Handel und Einfluss auf Zufriedenheit

Quelle: Waitwhile-Studie; finance.yahoo.com

Jede +1 % Verweildauer → +1,3 % Umsatz

Direkter Zusammenhang zwischen Verweildauer und Umsatz

Quelle: RetailWire, Path Intelligence

KONTAKT

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Post by Hjalmar Brage
22.10.2025 11:19:09

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