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Retail-Pilotprojekt

V-Markt baut Self-Checkout aus

Die Kassenzone in einem großen V-Markt im Münchner Norden wird für mehrere Self-Checkout-Systeme umgebautDas Projekt startet im Februar 2026.
Die Testphase für die neuen Self-Checkout-Optionen im V-Markt im Norden München beginnt im Februar. (Foto: Wanzl)
Die Testphase für die neuen Self-Checkout-Optionen im V-Markt im Norden München beginnt im Februar. (Foto: Wanzl)

Für den V-Markt im Euro-Industriepark im Münchner Norden wurde die Testphase für ein groß angelegtes Retailprojekt angekündigt. Marktbetreiber Georg Jos. Kaes, ein Familienunternehmen in sechster Generation, startet dort gemeinsam mit Wanzl, DRS und Shopreme ein Pilotprojekt. Dabei werden Konzept und Technologie des gesamten Einkaufserlebnis und vor allem in der Kassenzone umgestaltet. 

„Ziel ist es, gemeinsam mit unseren Partnern eine stabile und reibungslos funktionierende Lösung zu implementieren, in der sich alle Systeme vernetzt und kundenorientiert erproben lassen“, so Dominik Endres, IT-Leiter bei Georg Jos. Kaes. Bisher bezahlten Kunden an einer der 25 bedienten Kassen mit Kassenband und Warentrennern. Von Februar bis April wird es 90 mobile Handscanner geben sowie 16 Fast-Lane-Einkaufswagen mit integriertem Display. Zudem stehen sieben stationäre Self-Checkout-Kassen den Kunden zur Verfügung. Durch ein Smart Exit System können auch Kunden ohne Kassenbon den Markt wieder verlassen. 

Systeme für Datenauswertung miteinander vernetzt 

Die bereitgestellte Hardware kommt dabei hauptsächlich von Wanzl. DRS und Shopreme stellten die nötige Software bereit. Dabei ist keine Anpassung des bisherigen Kassensystems von Georg Jos. Kaes nötig, weil man die Mechanismen der klassischen Bedienkasse wiederverwendet. Alle neuen Kundenservices sind zudem systemisch miteinander vernetzt, und die Daten lassen sich gebündelt auslesen. Bei der nachfolgenden Marktforschung übernimmt nach dem Projekt Wanzl die koordinierende Rolle.

 

Dieser Versuch unter realen Einkaufsbedingungen soll Erkenntnisse darüber bringen, welche Self-Checkout-Option bevorzugt wird. Dabei analysiert man auch die Daten zum generellen Kaufverhalten, wie die Verweildauer, Umsatzverteilungen sowie Auswirkungen auf Diebstahlquoten.

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