knw. vereint in einem Scoring-Modell zur Analyse von Besucherengagement Verweildauer, Auslastung und Zeitklassen. Dieser einheitliche Score lasse sich flexibel auf verschiedene Veranstaltungsbereiche anwenden – von Zugängen bis hin zu thematischen Erlebnisflächen. Das Modell ermögliche datenbasierte Entscheidungen, Benchmarking und die kontinuierliche Optimierung von Veranstaltungen.
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knw. ist eine KI-basierte Technologielösung für Event Performance Analytics. Das System sei entwickelt worden, um Veranstaltern, Messebetreibern, Unternehmen und Agenturen sowie Ausstellern tiefgehende Einblicke in das Verhalten und die Bewegungsmuster von Besucher:innen zu ermöglichen. Die Lösung richte sich an alle, die Live-Kommunikation datenbasiert steuern und optimieren möchten – von Großveranstaltungen über Messen bis hin zu Markeninszenierungen im Raum.
Das Leistungsportfolio von knw. umfasse vier zentrale Analysebereiche: Sentiment Analytics zur Erfassung emotionaler Reaktionen, Flow Analytics zur Analyse von Bewegungsströmen, Crowd Analyticszur Bewertung von Dichte und Gruppendynamiken sowie People Counting & Analytics zur präzisen Erfassung von Besucherzahlen, Aufenthaltszeiten und Sicherheitsaspekten Diese vier Dimensionen bildeten die Grundlage für ein umfassendes Verständnis des Besuchererlebnisses.
Das neue Scoring-Modell verfolge das Ziel, verschiedene KPIs – darunter Verweildauer, Spitzen- und Durchschnittsauslastung sowie Aufenthaltsdauer in definierten Zeitklassen – in einem einzigen, vergleichbaren Score zusammenzuführen. Dieser Score sei so konzipiert, dass er auf drei organisatorischen Ebenen funktioniere: an Zugangsbereichen mit reinen Besucherzahlen, in übergeordneten Produkt-Areas mit detaillierten Bewegungsdaten sowie zu thematischen Produktplatzierungen oder Erlebnisflächen mit granularer Besucherstruktur.
Durch diese Struktur entstehe ein skalierbares Bewertungssystem, das sowohl für interne Optimierungen als auch für externe Benchmarks genutzt werden könne. Es erlaube Veranstaltern und Ausstellern, die Performance einzelner Flächen, Zonen oder Zeiträume objektiv zu bewerten und datenbasiert weiterzuentwickeln.
Die Methodik basiere auf einem dreistufigen Verfahren: Zunächst würden alle KPIs in sogenannte z-Scores umgerechnet, um unterschiedliche Skalen und Varianzen zu standardisieren. Anschließend erfolge eine Min-Max-Normierung auf einen intuitiv verständlichen Wertebereich von 0 bis 100. Im letzten Schritt werden die normierten KPIs zu einem gewichteten Gesamtscore zusammengeführt.
Standardmäßig fließt die Besucheranzahl mit 50 % in die Bewertung ein, während die drei Zeitklassen (z. B. 45–5 Minuten, 15–10 Minuten, 10–30 Minuten) jeweils mit 16,7 % für die Verweildauer gewichtet werden. Diese Gewichtungen seien jedoch flexibel anpassbar und können je nach Projektziel oder Kundenanforderung individuell justiert werden.
Das Scoring-Modell schaffe damit eine neue Vergleichbarkeit über verschiedene Veranstaltungsbereiche, Zeiträume und Eventformate hinweg. Es ermögliche eine objektive
Bewertung von Besucherströmen und Aufenthaltsverhalten und unterstützten datenbasierte Entscheidungen in Echtzeit oder retrospektiv.
Zu den konkreten Vorteilen zählen laut knw die Optimierung von Besucherflüssen, die Effizienzsteigerung von Verkaufswegen, die Popularitätsbewertung einzelner Points of Interest sowie die Möglichkeit, Trends und Entwicklungen über längere Zeiträume hinweg zu analysieren. Durch die flexible Gewichtung und die intuitive Darstellung der Ergebnisse eigne sich das Modell sowohl für operative Teams als auch für strategische Entscheider.
„Mit unserem neuen Scoring-Modell schaffen wir eine gemeinsame Sprache für die Analyse von Besucherengagement – unabhängig davon, ob es um Zugänge, Erlebnisflächen oder ganze Veranstaltungsbereiche geht. Wir machen komplexe Bewegungsdaten vergleichbar, verständlich und vor allem: nutzbar für bessere Entscheidungen.“ Michael Tschakert, Managing Director, knw.
