Lift and Learn RFID
Lift and Learn RFID erkennt, wenn ein Produkt aus dem Regal genommen wird, und startet passende Inhalte auf einem nahen Display. Technische Details, Anleitungen und Kampagnen ergänzen die physische Produktbetrachtung automatisch um digitale Informationen.
Die Lösung lässt sich mit Regalsensorik einsetzen und bietet Informationen ohne Wartezeit auf Mitarbeitende. Interaktionsdauer, gefragte Produkte und Interesse liefern Daten zur Bewertung des Ladenverhaltens sowie zur Verbesserung von Regalgestaltung und Inhaltsplanung.
- Sofortige Inhaltsauslösung über RFID beim Anheben eines Produkts
- Automatische Anzeige produktspezifischer Merkmale, technischer Details und Kampagneninformationen auf dem Bildschirm
- Informative und visuell ansprechende Inhaltspräsentation, die die Kaufentscheidung positiv beeinflusst
- Erfassung wertvoller Datenmetriken wie Interaktionsdauer und Kundeninteresse
- Einfache Integration in die Regalsensor-Infrastruktur
- Entlastung des Verkaufspersonals durch eine Self-Service-Informationsstruktur
- Flexible Anwendung für den Einzelhandel, Elektronik, Kosmetik und Showrooms
- Optimierung von Inhalten und Regalstrategien durch Verhaltensanalysen im Geschäft
Lift and Learn Air
Lift and Learn Air erkennt das Anheben oder Bewegen von Produkten per RF-Technik und startet passende Werbe- oder Funktionsinhalte auf einem nahen Bildschirm. Die Lösung benötigt keine Regalsensorinstallation und passt sich unterschiedlichen Regalaufteilungen und Ladenformaten an.
Kunden erhalten digitale Informationen während der Produktbetrachtung. Analysen zu beliebten Produkten, gemeinsamen Entdeckungsmustern und profilbezogenem Produktinteresse unterstützen Regal- und Inhaltsentscheidungen. Physische Interaktion dient damit sowohl der Information als auch der Auswertung.
- RF-Bewegungserkennungstechnologie ohne Regalsensoren
- Sofortige und nahtlose Inhaltsauslösung bei Produktbewegung
- Automatische Wiedergabe von Funktions- und Werbeinhalt, während das Produkt gehalten wird
- Schnelles und flüssiges Interaktionserlebnis zur Unterstützung der Kaufentscheidung
- Intelligente Analytik zur Ermittlung der beliebtesten Produkte und Entdeckungsmuster
- Produktinteresse-Analyse auf Basis von Kundenprofilen und Verhaltensmuster
- Flexible und kostengünstige Infrastruktur ohne Sensormontage
- Einfache Anpassung an verschiedene Regalstrukturen und Ladenformate
Lift and Learn ist eine professionelle Lösung für Retail-Präsentationen, bei denen das Anheben eines Produkts automatisch passende digitale Inhalte auslöst. Die passende Konfiguration sollte anhand von Anwendung, Zielgruppe, Installationsumgebung sowie erforderlicher Software und Hardware festgelegt werden.
Lift and Learn eignet sich für Retail-Präsentationen, bei denen das Anheben eines Produkts automatisch passende digitale Inhalte auslöst. Betrachtungs- oder Interaktionsabstand, Betriebsdauer, Platzierung und operative Anforderungen sollten vor der Umsetzung gemeinsam bewertet werden.
Die Erkennung erfolgt über die im Projekt eingesetzte Sensor- oder Interaktionshardware. Beim Anheben können zugeordnete Videos, Eigenschaften, Kampagnen oder Vergleichsinhalte auf dem Display ausgelöst werden.
Mit geeigneter Software, Netzwerkverbindung und Integrationsinfrastruktur kann Lift and Learn in zentrale Verwaltungs- oder Datenszenarien eingebunden werden. Unterstützte Schnittstellen und Integrationen sollten anhand der Produktdokumentation und des Projektumfangs bestätigt werden.
Die Preise können je nach Modell und Hardwarekonfiguration, Display- oder Gerätegröße, Software/Lizenz, Peripherie, Integrationen, Installation, Stückzahl und Supportumfang variieren. Nach Definition des Einsatzszenarios ist ein projektspezifisches Angebot am aussagekräftigsten.
Teilen Sie uns kurz Ihren Bedarf mit, und unser Expertenteam analysiert die passendste Lösung für Sie. Wir können eine projektspezifische Demo planen, ein detailliertes Angebot erstellen oder Ihre technischen Fragen gemeinsam besprechen. Wir melden uns so schnell wie möglich bei Ihnen.





























































