Die moderne Technik hat das Einkaufserlebnis revolutioniert. In unserer immer stärker vernetzten Welt braucht der Einzelhandel eine wirkungsvolle Strategie für den Diebstahlschutz, die Neuerungen bereits frühzeitig ins Kalkül zieht, damit Kriminelle nicht wieder einmal schneller sind und neuartige Diebstahltaktiken ins Spiel bringen können.

Fortschrittliche RFID-, Videoanalyse- und Big Data-Technologien werden von Fachleuten für Diebstahlschutz als Mittel der Wahl eingesetzt, um sich Erkenntnisse über die Ursachen von Warenschwund zu verschaffen.

Die Menge und Qualität der von diesen BI-Tools bereitgestellten Daten sind im komplexen Einzelhandelsumfeld von heute schlicht unverzichtbar.

Das so genannte Wardrobing (eine Form des Rückgabebetrugs), interne Diebstähle und Quittungsbetrug sind nur ein paar der Methoden, mit denen Kriminelle Einzelhändler schädigen. Hier zeigen sich spezifische Kriminalitätsmuster, die auf Einzelfallbasis evaluiert und im System gekennzeichnet werden müssen, sodass sich ein Bild von Ort, Zeit und Vorgehensweise bei Diebstählen ergibt.

Wie lässt sich also feststellen, ob ein Warensicherungsprogramm leistet, was es soll? Um diese Frage zu beantworten, muss man erst einmal wissen, was im Geschäft tatsächlich vor sich geht.

Einzelhändler sammeln Käuferdaten von dem Augenblick an, in dem sie die Türen ihres Geschäfts öffnen. Permanent erstellen sie Statistiken über ihre Angestellten, Warenbestände, Transaktionen und Kunden.

In vielen Fällen sind die entsprechenden Daten vorhanden und leicht zugänglich. In anderen Fällen weiß der Einzelhändler womöglich gar nicht, dass sie bereits existieren. Zu den gesammelten Daten gehören unter anderem Informationen und Analysen, wo es zu Warenschwund kommt und wo Sicherungssysteme und ‑technologien fehlschlagen, aber auch Daten zu den „üblichen Verdächtigen“ in Sachen Warenschwund: Diebstähle durch Mitarbeiter, Ladendiebstahl, organisierte Einzelhandelskriminalität, Fehler in der Bestandsverwaltung, Betrug auf Anbieter-/Lieferantenseite und Rückgabebetrug.

Angesichts all dessen müssen Einzelhändler und ihre Diebstahlschutzabteilungen intelligentere und bessere Wege finden, die Ursachen für Warenschwund aufzuklären und Muster zu erkennen, um ihre Waren vor Dieben zu schützen bzw. Beweise gegen diese zu sammeln. Analysetechnologien speziell zum Diebstahlschutz können dabei helfen.

In den letzten Jahren hat der Einzelhandel begonnen, KPIs (Leistungskennzahlen) zu erfassen und zu messen, und damit den Kampf gegen den Warenschwund systematisiert. Durch die Analyse der erfassten Daten (Schritt 1) gewinnen das interne Diebstahlpräventionsteam und der Lösungsanbieter ein tieferes Verständnis der aktuellen Warenschwundsituation im Unternehmen. Am wirksamsten sind dabei KPIs, mit deren Hilfe Unternehmen neue Herausforderungen beim Diebstahlschutz der Zukunft schneller erkennen können, wobei Analysefachleute für den Anfang die Beschränkung auf nur sieben oder acht besonders kritische Faktoren empfehlen. Für die meisten KPIs müssen Daten aus dem gesamten Unternehmen gleichzeitig herangezogen werden.

Hier ein paar Beispiele für definierte KPIs:

• Alarmübersicht
• Alarme nach Uhrzeit
• Alarmrate nach Kundenfrequenz
• Warenschwund nach Region
• Lagerstatus
• Deaktivierungen von Sensoren
• Aktivitäten organisierter Einzelhandelskriminalität

Unsere Diebstahlschutzprodukte spiegeln die Fortschritte in den BI-Tools (Business Intelligence-Tools) der nächsten Generation wider und zeichnen sich durch Verbesserungen bei der Erkennung von Diebstahltrends und bei der Evaluierung der daraus gewonnenen Erkenntnisse aus. Als Erstes werden BI-Tools in der Regel eingesetzt, um enorme Mengen kompilierter Daten zu generieren, die dann von einem Angestellten des Unternehmens in langwieriger manueller Arbeit evaluiert werden müssen. Bezogen auf interne Diebstähle beispielsweise heißt das, Trends zu erkennen, die auf verdeckten Betrug hindeuten, und Statistiken im Hinblick auf immer wiederkehrendes bzw. zu vermutendes Mitarbeiterverhalten auszuwerten. Eine Variante von BI-Tools, die im Bereich Diebstahlschutz immer beliebter wird, ist Software as a Service oder SaaS. Shrink Management as a Service, kurz SMaaS, von Sensormatic ist beispielsweise eine Cloud-basierte, intelligente Plattform zur Analyse detaillierter Daten anhand prädiktiver Analyseverfahren, sodass Muster bei Ladendiebstählen erkannt und wirksam bekämpft werden können. SMaaS nutzt eine Kombination definierter KPIs – Gebiet, Region, Unternehmen usw. – und lässt sich vielfältig einsetzen:

• Zur Ermittlung der Wirksamkeit elektronischer Warensicherungssysteme (Electronic Article Surveillance, EAS)
• Für praktisch verwertbare Erkenntnisse über den Diebstahlschutz und den Kampf gegen den Warenschwund
• Für sofortige Abhilfemaßnahmen bei Geräteausfällen
• Für E-Mail-Benachrichtigungen bei Ausnahmeereignissen und zur Integration mit den meisten Altsystemen

Dank Cloud-basierter Diebstahlschutztechnologien der nächsten Generation braucht die Analysesoftware nicht auf einem internen Server installiert zu werden und auch ein WLAN in den Geschäftsräumen ist nicht erforderlich. Kostspielige Lizenzen entfallen ebenso wie zeitaufwendige und ineffiziente separate Softwareinstallationen auf einzelnen Computerterminals. Neue Versionen werden automatisch aktualisiert, sobald sie zur Verfügung stehen, sodass sich auch die Installation von Updates oder Sicherheits-Patches erübrigt. Zudem ist nur wenig IT-Personal erforderlich, denn das Management wird von einem externen Rechenzentrum übernommen, was zur Senkung der Betriebskosten beiträgt und bei Geräteausfällen effektivere Abhilfemaßnahmen erlaubt. Die Berichterstellung erfolgt einfacher und schneller und die Reaktionszeiten fallen dank eines benutzerfreundlichen Analyse-Dashboards kürzer aus.

Statt umfangreiche Berichte mit diversen Statistiken, Kennzahlen und Aktivitäten zu generieren, kann der Einzelhändler aus relevanten Kennzahlen klare Erkenntnisse ableiten. Mit dem Dashboard lassen sich anschließend aussagekräftige Datenübersichten generieren, die die Trends für verschiedene Geschäftsstandorte, Abteilungen oder Produkte sowie die Vorgänge im Geschäft klar aufzeigen. Prädiktive Analysen weisen auf ungewöhnliche Muster oder Zusammenhänge hin bzw. lassen Overrides durch bestimmte Angestellte, ein auffälliges Verhältnis von Verkäufen zu Rücksendungen oder aber Korrekturen an den Präsenzbestandszahlen erkennen. Darüber hinaus können auch die Einsatzpläne der Angestellten an bestimmten Standorten interne Diebstähle und fragwürdiges Verhalten aufzeigen.

Mit ihrer Sicherheit und Zuverlässigkeit bietet die Cloud-Plattform dem Einzelhandel Möglichkeiten für „Software as a service“-Modelle, die die Softwareumgebung vereinfachen, die notwendigen prädiktiven und präventiven Erkenntnisse für proaktive Maßnahmen gegen den Warenschwund erbringen und eine effektivere Strafverfolgung ermöglichen.  

Statt bei der Erkennung und Bekämpfung des Warenschwunds auf den normalen Inventurzyklus zu setzen (der bis zu sechs Monate dauern kann, manchmal sogar mehr, und erhebliche Investitionen in Arbeitszeit und Arbeitsaufwand erfordert), kann der Einzelhandel jetzt mithilfe prädiktiver Analysetechniken Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren aufdecken und die entsprechenden Erkenntnisse mit vergangenen Diebstahlsereignissen korrelieren.

Infolgedessen kann der Einzelhandel jetzt rascher mit strategischen und datengestützten Entscheidungen gegen Probleme vorgehen und den Warenschwund bekämpfen.

Heute werden in Einzelhandelsgeschäften den ganzen Tag lang Daten generiert, die zeigen, wie man Verluste minimieren und Wachstum maximieren kann. Als Einzelhändler muss man sie nur zu lesen wissen.
Weitere Informationen über intelligentere Lösungen für den Diebstahlschutz