Besucherdemografie messen: was ein Zähler unterscheidet - und warum jede Zahl ihren Nenner braucht

Ein Zähler, der zählt, beantwortet eine Frage: wie viele. Ein Zähler, der unterscheidet, beantwortet ein Dutzend - Kind oder erwachsen, mit Kinderwagen oder ohne, allein oder in der Gruppe, eilig oder bummelnd, und wohin der Blick geht. Wer Besucherdemografie messen will, bekommt diese Antworten von einem 3D-Sensor: Kinder unterscheidet er über die Körpergrösse, Einkaufs- und Kinderwagen über eine Objekterkennung, Gruppen über eine eigene Gruppenzählung. Belastbar sind Alter, Geschlecht und Körpergrösse als Verteilung - als Anteil an den Personen, denen das Merkmal zugeordnet wurde, nicht als Quote gegen die Besucherzahl.

Jede dieser Antworten ist nützlich. Und jede hat eine Eigenschaft, die in Präsentationen oft verloren geht: ihren eigenen Nenner.

Dieser Beitrag geht durch, was ein 3D-Sensor unterscheiden kann, wie jede dieser Grössen gerechnet wird und worauf sie sich bezieht. Er baut auf Personenzählung: Technologien im Vergleich auf, wo es um die Verfahren ging, und auf Belegung messen, wo es um den Unterschied zwischen einer Zählung und einer Bilanz ging.

Die Verteilung ist belastbar. Die Quote gegen die Besucherzahl ist es nicht.

Das ist der Satz, um den sich dieses Thema dreht, und er klingt spitzfindiger, als er ist.

Eine Altersverteilung beantwortet die Frage: Wie teilt sich die Gruppe auf, der ein Alter zugeordnet wurde? Sie beantwortet nicht die Frage: Wie viel Prozent meiner Besucher waren unter 18? Die beiden Fragen klingen gleich und haben verschiedene Nenner.

Warum das kein akademischer Unterschied ist, zeigt ein Detail der Zählweise. Ein Alterszähler erfasst Menschen in beiden Richtungen, beim Hineingehen und beim Hinausgehen. Der Besucherzähler zählt nur den Eintritt. Wer die eine Zahl durch die andere teilt, bekommt einen Kinderanteil, der rund doppelt so hoch ist wie die Wirklichkeit - und der trotzdem plausibel aussieht, weil niemand weiss, wie hoch er sein müsste.

Innerhalb der Altersverteilung dagegen sind Zähler und Nenner auf dieselbe Weise entstanden. Die Verzerrung trifft beide gleich, und das Verhältnis bleibt richtig. Deshalb ist die Verteilung die Aussage, und deshalb gehört zu jeder Zahl dieses Beitrags der Satz, worauf sie sich bezieht.

Wer eine Auswertung prüft, stellt deshalb zuerst eine einzige Frage: Durch was wurde geteilt? Steht die Antwort nicht dabei, ist die Zahl nicht fertig.

Geschlechterverteilung: eine Statistik über viele, keine Feststellung

Der Sensor ordnet eine Person anhand leicht erkennbarer visueller Hinweise eher dem einen oder dem anderen Geschlecht zu. Eine Feststellung des biologischen Geschlechts ist damit nicht beabsichtigt; die Zählungen sind eine statistische Messung über eine grosse Zahl von Personen. Die treffende Bezeichnung dafür ist gender expression.

Wir verwenden sie, weil sie die ehrlichste ist. Sie beschreibt eine Verteilung und verspricht nichts über den einzelnen Menschen.

Gerechnet wird der Anteil als männlich zugeordnet geteilt durch männlich plus weiblich zugeordnet, auf eine Nachkommastelle. Der Nenner ist die geschlechtszugeordnete Population, nicht die Besucherzahl. Wo der Sensor keine Zuordnung trifft, fällt die Person aus Zähler und Nenner heraus: Die Verteilung beschreibt die Personen, denen ein Geschlecht zugeordnet wurde.

Brauchbar wird die Zahl als Muster über die Zeit: wie sich der Split über den Tag verschiebt, über die Wochentage, und ob eine Aktion ihn in bestimmten Stunden verändert. Das ist eine andere Quelle als die Kundenkarte, die erst an der Kasse und nur bei denen erhoben wird, die mitmachen.

Altersschätzung: sieben Klassen, scheinbares Alter

Auch hier ist die Wortwahl präzise: Geschätzt wird das scheinbare Alter, das vom tatsächlichen abweichen kann. Geschätzt wird auf dem Sensor; ausgewertet werden Zählungen je Altersklasse, kein Bild.

Ausgewiesen wird die Verteilung über sieben Klassen: 0 bis 17, 18 bis 24, 25 bis 34, 35 bis 44, 45 bis 54, 55 bis 64 und 65 und älter. Der Anteil je Klasse ist der Wert dieser Klasse geteilt durch die Summe aller sieben - die altersattribuierte Population.

Die typische Anwendung ist der Test. Eine Sortimentsumstellung, eine neue Ansprache im Schaufenster, geänderte Öffnungszeiten: Die Verteilung davor und danach nebeneinanderzulegen zeigt, ob sich die Struktur der Anwesenden verschoben hat. Das ist eine Frage, die ein Kassensystem erst beantwortet, wenn es zu spät ist.

Eine Voraussetzung gilt dabei für jeden Vergleich zwischen Standorten: identische Sensorik und gleiche Montage. Ein anderes Modell oder eine andere Höhe verändert, was erkannt wird. Zwei Verteilungen aus verschieden ausgestatteten Standorten sind zwei Messungen, kein Vergleich.

Objekterkennung: Sichtungen sind keine Eintritte

Der Sensor erkennt vier Objektarten: Fahrrad, Kinderwagen, Rollstuhl und Einkaufswagen. Keine davon steht in einer Transaktionsstatistik, und jede prägt den Personenfluss - Einkaufswagen lassen eine Schlange länger wirken, weil sie mehr Fläche belegen als ein Korb, Kinderwagen und Rollstühle bestimmen, wie breit ein Weg sein muss.

Die Zahl dahinter ist eine andere als beim Besucherzähler, und das muss man wissen, bevor man sie liest. Objekte werden gesichtet, nicht beim Eintritt gezählt. Innerhalb einer Übertragung des Sensors wird jedes Objekt einmal gezählt; über mehrere Übertragungen hinweg wird es erneut gesehen.

Ein abgestelltes Fahrrad im Sichtfeld erzeugt deshalb in fünf Minuten rund 120 Sichtungen. Das ist kein Fehler, sondern die Natur der Grösse: Sie misst Anwesenheit über die Zeit, nicht Ankünfte.

Daraus folgt die richtige Lesart. Sinnvoll ist „die Wagennutzung steigt donnerstags ab 16 Uhr“ - ein Muster über die Zeit. Nicht sinnvoll ist „so viele Einkaufswagen haben den Markt betreten“ - das wäre eine Zählung, die diese Grösse nicht ist.

Richtig gelesen ist sie trotzdem eine starke Grundlage: für die Bereitstellung und Rückführung von Wagen, für das Argument einer breiteren Wegeführung und für die Frage, ob am Eingang Abstellplätze für Fahrräder fehlen.

Gruppen als Präsenzindex

Gruppen kaufen anders ein als Einzelpersonen. Sie gehen gemeinsam durch die Fläche, und oft zahlt einer für alle. Wer Kassen und Personal am Einzelbesucher ausrichtet, plant deshalb an Stunden vorbei, in denen die Fläche voll ist und die Kasse trotzdem ruhig.

Gemessen wird die Anwesenheit von Gruppen je Übertragung, auf die Besucherzahl begrenzt. Das Ergebnis ist ein Präsenzindex, keine Zahl verschiedener Gruppen. Er zeigt, wann eine Fläche Gruppen sieht: Spitzenstunde, Spitzenwochentag, Trend über Wochen.

Die Kennzahl „Gruppeneintritte je 100 Besucher“ ist ein Indexwert, und sie kann konstruktionsbedingt über 100 liegen. Das ist keine Fehlfunktion, sondern die korrekte Ausgabe eines Masses, das Präsenz misst und nicht Köpfe - ähnlich der Capture Rate, die in Verweildauer messen über hundert Prozent gehen darf, weil sie Zonenbesuche zählt.

Dasselbe gilt für das Verhältnis von Einkaufswagen zu Gruppen. Es setzt zwei Präsenzindizes zueinander und ist als Zeitreihe gegen sich selbst lesbar - nicht als Anteil der Einkäufer, die einen Wagen nehmen.

Die Gruppenzählung ist in den Sensoren, die wir einsetzen, ohne Zusatzlizenz enthalten.

Blickrichtung: eine Winkelrose, keine Karte

Sicherheitskameras hängen selten so, dass sie messen könnten, wofür sich jemand interessiert. Ein 3D-Sensor mit der entsprechenden Zusatzfunktion liefert je Person einen Blickvektor, und daraus entsteht ein Richtungsprofil.

Dargestellt wird es als Winkelrose: ein Histogramm der erfassten Blicke über zwölf Scheiben, einstellbar zwischen einer und 72. Null Grad ist Norden. Die Rose zeigt Richtungen, keine Orte.

Ein Detail der Rechnung zeigt, warum man hier nicht einfach mitteln darf. Zwei Blicke, einer auf 350 Grad und einer auf 10 Grad, zeigen beide fast genau nach Norden. Ihr arithmetisches Mittel ist aber 180 Grad - Süden. Die dominante Richtung wird deshalb als Zirkularmittel gebildet, das den Übergang über null Grad korrekt behandelt. Ein Werkzeug, das Winkel wie gewöhnliche Zahlen mittelt, zeigt an jedem Nordfenster in die falsche Richtung.

Zwei weitere Eigenschaften machen die Rose lesbar. Was keiner Zone zugeordnet werden kann, steht als eigener Bereich da, statt still einer Zone zugerechnet zu werden. Und die Aufmerksamkeitsrate - Betrachter geteilt durch Besucher - wird mit ihrem Nenner ausgewiesen. Betrachter sind dabei die über die Tage summierten, je Tag unterschiedenen Kennungen; wer an mehreren Tagen kommt, zählt an jedem.

Die stärkste Anwendung ist das Vorher-Nachher: Verschiebt sich die Rose nach einer Umstellung, und um wie viel Grad? Damit wird eine Layout-Hypothese prüfbar, statt nach Gefühl entschieden zu werden.

Gehgeschwindigkeit: bummeln oder durchgehen

Wer bummelt und wer eilt, entscheidet über Wegeführung, Platzierung und Personaleinsatz. Erhoben wird es bis heute meist durch Beobachtung - stichprobenhaft, teuer und selten wiederholbar.

Die Gehgeschwindigkeit wird aus der Veränderung der Position zwischen aufeinanderfolgenden Frames berechnet. Dafür braucht es mindestens zwei Positionen je Person. Wer steht - unter 0,05 Metern pro Sekunde -, fällt heraus, ebenso Ausreisser oberhalb der Laufgeschwindigkeit. Die Klassen ab Werk:

Die Aussage steckt in der Verteilung, nicht im Mittelwert. Der Anteil der Slow Browser sagt mehr über die Aufenthaltsqualität einer Fläche als jede Durchschnittsgeschwindigkeit; sein Nenner ist die Zahl der gültigen Stichproben, nicht der Personen. Und ein Trend wird erst ausgewiesen, wenn beide Vergleichszeiträume mindestens 30 Stichproben haben - darunter wäre ein Pfeil zu oft blosser Zufall.

Körpergrösse und Kinderanteil

Ob eine Fläche Familien sieht, entscheidet über Sortiment, Wegebreite und Ausstattung. Die Unterscheidung zwischen Erwachsenen und Kindern läuft über die Körpergrösse, die der Sensor ohne Zusatzlizenz liefert.

Die Grösse wird in Zentimeter umgerechnet, auf 30 bis 250 Zentimeter begrenzt und in fünf Klassen verteilt: unter 100, unter 130, unter 160, unter 190 und ab 190 Zentimeter. Dazu kommen ein feines Histogramm und der Kinderanteil - an der höhenattribuierten Population, und damit wieder mit seinem Nenner.

Fünf Klassen statt zwei sind dabei kein Detail. Wo die Grenze zwischen Kind und erwachsen liegt, ist eine Festlegung und keine Naturkonstante. Wer sie bei 130 Zentimetern zieht, misst eine andere Gruppe als bei 160.

Grenzen, die man später zieht

Hier liegt eine Eigenschaft, die man einer Messanlage nicht ansieht und die sich im Betrieb als besonders wertvoll herausstellt: Die Klassengrenzen für Geschwindigkeit und Körpergrösse lassen sich nachträglich ändern, und die neue Einteilung gilt für die gesamte gespeicherte Historie.

Möglich ist das, weil die feine Verteilung gespeichert wird und nicht nur die Klassen. Die Einteilung ist damit eine Frage der Auswertung, nicht der Erfassung. Was das in einem Projekt heisst:

1. Die erste Auswertung läuft mit den Standardgrenzen. Sie ist sofort lesbar, ohne Vorwissen über die Fläche.
2. Nach einigen Wochen steht die reale Verteilung fest. Erst jetzt ist sichtbar, wo an diesem Standort die interessanten Grenzen liegen.
3. Die Grenzen werden dorthin verschoben. Für die Geschwindigkeit zwischen 0,1 und 5,0 Metern pro Sekunde, für die Körpergrösse zwischen 50 und 250 Zentimetern.
4. Die ganze Historie gilt mit den neuen Grenzen. Kein Datenverlust, keine Neuerfassung, kein Wartejahr.

Die Verhaltensstufen der Verweildauer sind dagegen bewusst fest. Das ist kein Widerspruch: Die Stufen sind für den Vergleich zwischen Standorten da, und eine Stufe, die an jedem Standort anders geschnitten ist, taugt für keinen Vergleich. Eine Kindergrenze dagegen soll zur eigenen Kundschaft passen.

Was der Sensor dafür können muss

Keine dieser Grössen ist Standardumfang: Jede setzt eine Funktion am Sensor voraus. Das gehört in die Planung, nicht in die Überraschung nach der Montage:

Dazu arbeitet jede dieser Funktionen nur in einem bestimmten Bereich der Montagehöhe, je nach Sensormodell. Die Frage, welche davon ein Projekt braucht, gehört deshalb vor die Wahl des Sensormodells - nicht danach.

Datenschutzseitig ändert keine dieser Grössen etwas am Grundsatz: Die Bildauswertung bleibt im Sensor, und im Zählbetrieb verlässt ihn kein Bild, sondern Zähler, Positionen und Merkmale. Warum daraus keine identifizierenden Daten entstehen, steht in Personenzählung und Datenschutz.

Wie wir das machen

Das ANALYSIT Counting System weist Geschlechter- und Altersverteilung stündlich und je Standort aus, jeweils als Anteil an der zugeordneten Population und mit ausgewiesenem Nenner. Die sieben Altersklassen reichen von 0 bis 17 bis 65 und älter.

Fahrrad, Kinderwagen, Rollstuhl und Einkaufswagen stehen als eigene Serie im Verlauf. Gruppen erscheinen als Präsenzindex mit Tagestrend, Spitzenstunde, Spitzenwochentag und Gruppeneintritten je 100 Besucher. Die Blickrichtung zeigt eine Winkelrose mit dominanter Richtung als Zirkularmittel, Stundenliste, Tagestrend und Aufmerksamkeitsrate.

Gehgeschwindigkeit und Körpergrösse werden in Klassen, mit Histogramm und Kinderanteil an der höhenattribuierten Population ausgewiesen. Die Klassengrenzen beider Grössen lassen sich nachträglich verschieben und wirken auf die gesamte Historie. Die Auswertungen schalten wir bei der Einführung frei, passend zu den Funktionen der Sensoren.

Wenn du wissen willst, welche dieser Unterscheidungen für deine Fläche etwas entscheidet - und welche Sensorfunktion dafür nötig ist -, sprich mit uns. Die Antwort beeinflusst die Wahl des Modells, und die fällt vor der Montage.