Oft genügen ein paar Nächte im September: Nach dem Schulstart wird die Abteilung für Schulbedarf zugunsten der Herbstprodukte abgebaut, die Gondelköpfe werden neu aufgebaut, die von den Marken gelieferten Displays werden montiert. Eine Neuplatzierung nach dem Schulstart betrifft mitunter einen großen Teil der Verkaufsfläche. Am Morgen ist der Merchandising-Plan umgesetzt, die Preisschilder hängen, und die Abteilung sieht großartig aus. Doch niemand hat nachgesehen, was die Kameras jetzt eigentlich aufnehmen.

Eine an der Decke befestigte Kamera folgt der Abteilung nicht, wenn sie sich verändert. Der makellose Blickwinkel vom Juni kann im September die Rückseite eines Kakemonos oder die Oberseite eines Kartonstapels erfassen. Für die Person, die auf den Bildschirm schaut, ist das ärgerlich. Für eine KI-gestützte Videoanalyse, die at-risk Gesten erkennen soll (ein Artikel, der in eine Tasche gleitet, eine geöffnete Verpackung, ein vor der Kasse verzehrtes Produkt), entscheidet das oft darüber, ob ein Bild verwertbar ist oder nichts hergibt.

Warum die Neuplatzierung verändert, was die KI analysieren kann

Um eine Geste zu erkennen, braucht die Analyse eine ausreichend beleuchtete Szene, einen Blickwinkel, der Hände und Objekte zeigt, und ein freies Sichtfeld zwischen dem Objektiv und der Stelle, an der sich der Kunde bedient. Eine Neuplatzierung kann all das auf einen Schlag verschlechtern, ohne dass jemand die Kameraeinstellungen angerührt hat.

Die Verlustprävention kennt das Thema gut. Die Literaturübersicht von ECR Retail Loss zur Risikoverstärkung im Geschäft betont die Sichtlinien: Im Verkaufsraum sollte die Sicht erhalten bleiben, vor allem auf risikoreiche Produkte, und sowohl zu hohe Regale als auch überfüllte Bereiche sollten vermieden werden. Was den Blick eines Mitarbeiters behindert, behindert auch das Objektiv einer Kamera und alles, was anschließend auf deren Bildern aufbaut.

Die Beleuchtung: Was das Auge ausgleicht und der Sensor erleidet

Das Auge passt sich ständig an Lichtunterschiede an. Ein Sensor deutlich weniger. Und der Schulanfang bringt die Beleuchtung oft durcheinander: für eine Aktion hinzugefügte Spots, eine in ein Display integrierte LED-Leiste, ein neu dekoriertes Schaufenster, nicht zu vergessen die kürzer werdenden Tage.

  • Das Gegenlicht: Eine Kamera, die auf den Eingang oder das Schaufenster gerichtet ist, zeichnet die Silhouetten schwarz auf hellem Hintergrund. Ohne wirksame Gegenlichtkompensation sind weder Hände noch Produkte zu erkennen.
  • Die Blendung: Ein auf das Objektiv gerichteter Spot, ein leuchtendes Display oder eine stark glänzende Verpackung übersteuern einen Teil des Bildes, genau den, in dem sich der Artikel befindet.
  • Die Schattenzonen: Ein verlängerter Regalabschnitt oder ein höherer Gondelkopf erzeugt dunkle Bereiche, in denen das digitale Rauschen die Details überdeckt.
  • Die Schwankungen im Tagesverlauf: Um 10 Uhr ist das Bild noch in Ordnung, am Ende des Tages kann es unbrauchbar werden, wenn das Tageslicht nachlässt und die künstliche Beleuchtung übernimmt.

Das Bild muss also zu Zeiten mit hohem Kundenaufkommen beurteilt werden. Die Kontrolle am Morgen vor der Öffnung, bei leerem Geschäft und stabilem Licht, wiegt oft zu Unrecht in Sicherheit.

Kamerawinkel: Die Hände sehen, nicht nur die Gänge

Viele Kameras wurden so angebracht, dass sie die Gänge in ihrer Längsrichtung erfassen. Das ist praktisch, um die Kundenbewegung zu verfolgen, aber deutlich weniger, um eine Geste zu erkennen. Sobald eine Abteilung die Ausrichtung wechselt oder eine Gondel verkürzt wird, verlagert sich die Stelle, an der sich die Kunden bedienen. Die Kamera filmt weiterhin den Gang, doch das Geschehen spielt sich nun am Bildrand, im Gegenwinkel oder zu weit entfernt ab.

Ein häufiger Fall: Das Regal befindet sich direkt unter der Kamera. Die Draufsicht wird zu steil, man sieht Köpfe und Schultern, selten die Hände vor dem Körper. Befindet sich umgekehrt die sensible Regalfläche am Ende des Gangs, bestehen die Gesten nur noch aus wenigen Pixeln. Bleibt der streifende Winkel, also eine Kamera, die das Regal im Profil erfasst: Die unteren Regalböden verschwinden, sobald der erste Kunde davor stehen bleibt.

Die Auflösung wirkt sich direkt auf das Ergebnis aus. Eine Analyse, die mit dem hochauflösenden Hauptstream arbeitet, also Mainstream statt Substream, behält in einem entfernten Bereich mehr Details. Das ist die Wahl von Oxania, dessen Erkennung lokal auf einer dedizierten GPU im Geschäft läuft, mit einem automatischen progressiven Zoom auf den relevanten Punkt jeder Meldung. Keine Auflösung gleicht jedoch ein verdecktes Produkt aus: Wenn die Hand nicht im Bild ist, gibt es nichts zu analysieren.

Werbedisplays, Gondelköpfe, Kartons: Die Hindernisse, die über Nacht auftauchen

Hindernisse sind eine häufige Ursache für schlechte Erkennbarkeit und oft die am einfachsten zu behebende. Sie kommen mit der Verkaufsaktion und verschwinden selten rechtzeitig wieder.

  • Die abgehängte POS-Werbung: Kakemonos, Banner und Preisschilder, die an der Decke hängen, befinden sich oft genau auf Kamerahöhe.
  • Die erhöhten Gondelköpfe: Ein Markendisplay, das höher ist als das vorherige, kann die Sicht auf den gesamten dahinterliegenden Gang versperren.
  • Die Kartons und Nachschubpaletten: „Für ein paar Stunden“ am Gangende abgestellt, bleiben sie manchmal mehrere Tage dort.
  • Die Aktionsinseln: Behälter mit Schulbedarf und Saisonpaletten schaffen neue Nischen zwischen zwei Möbelstücken.

Auch eine gute Anordnung nutzt sich ab. In ihrer Übersicht zur Risikoverstärkung nennt ECR Retail Loss ein 1992 veröffentlichtes Experiment, bei dem risikoreiche Produkte näher an die Kassen gerückt wurden: Der anfängliche Gewinn bei der Inventurdifferenz verschwand mit der Zeit, weil die Teams, die an ihren Verkäufen und nicht an der Inventurdifferenz gemessen wurden, diese Platzierung aufgaben. In den elf Gewohnheiten von Handelsketten mit geringer Inventurdifferenz stellt die Organisation fest, dass die Verlustprävention bei diesen Handelsketten in der Regel einen Platz in den bereichsübergreifenden Teams hat, die Projekte wie die Gestaltung neuer Geschäfte leiten. Eine Neuplatzierung im kleineren Maßstab verdient denselben Reflex.

Die Checkliste nach jeder Änderung in einer Abteilung

Es ist nicht nötig, ein Team einen ganzen Tag lang zu binden. Eine kurze Routine, die bei jeder Neuplatzierung wiederholt wird, erfasst das Wesentliche.

  1. Ein Referenzbild aufbewahren: Vor den Umbauarbeiten die Ansicht jeder betroffenen Kamera festhalten und anschließend das Vorher und das Nachher nebeneinander vergleichen.
  2. Sensible Regalmeter identifizieren: Die am stärksten gefährdeten Produkte (kleine Wertartikel, Zubehör, Elektronik zum Schulanfang) müssen in einem gut erkennbaren Teil des Bildfelds bleiben, nicht nur „irgendwo im Bild“.
  3. Einen Gestentest durchführen: Vor jeder neu platzierten Abteilung nimmt ein Teammitglied ein Produkt, hantiert damit und legt es dann in einen Korb oder eine Tasche. Hände und Produkt müssen von Anfang bis Ende sichtbar bleiben.
  4. Zu mehreren Tageszeiten kontrollieren: morgens, nachmittags und am Ende des Tages, um Gegenlicht, Reflexionen und dunkle Zonen zu erkennen.
  5. Die Hindernisse abgehen: Was eine Kamera verdeckt, wird verschoben, andernfalls richtet man die Kamera neu aus.
  6. Die Statistiken nach Zone und Zeitfenster verfolgen: Ein plötzlicher Rückgang der Meldungen in einer Zone direkt nach der Neuplatzierung ist nicht zwangsläufig eine gute Nachricht. Manchmal verrät er ein unlesbar gewordenes Bild.
  7. Die Einstellungen dem Integrator überlassen: Neuausrichtung, Objektivwechsel oder zusätzliche Kameras sind Sache des Installateurs, der den Gerätebestand kennt.

Wenn Sie Ihren Integrator informieren, sobald der Plan für die Neuplatzierung feststeht, entdecken Sie nicht drei Wochen später einen toten Winkel. Unser Artikel über die Rolle der Integratoren für die Effizienz von KI-Kameras beschreibt diese Zusammenarbeit im Detail. Wenn ein Austausch nötig ist, hilft Ihnen der Leitfaden zur Auswahl einer Kamera im Geschäft.

Die Zuverlässigkeit eines KI-Systems hängt nicht nur von seinem Modell ab. Die OECD-Grundsätze für künstliche Intelligenz, 2019 verabschiedet und 2024 aktualisiert, zählen Robustheit, Sicherheit und Gefahrenabwehr zu ihren grundlegenden Werten. Im Geschäft entscheidet sich diese Robustheit auch an der Decke, zwischen einem Spot, einem Kakemono und einer Palette. Die Technologie erkennt, das Team entscheidet über das weitere Vorgehen, doch dafür muss das Bild ihm auch etwas zeigen. Am einfachsten nimmt man die Kontrolle der Kameras in den Rückwärtsterminplan jeder Neuplatzierung auf, genau wie die Preisauszeichnung. Wenige Minuten pro Kamera helfen, eine zuverlässige Analyse zu erhalten und die unbekannte Inventurdifferenz weiter zu senken, bis zu den Abteilungsumbauten zum Jahresende.