Im europäischen Einzelhandel setzen 45 % der Einzelhändler Bericht KI im operativen Bereich ein, wobei die KI definierte Arbeitsabläufe wie Kampagnenoptimierung, product discovery, Preisgestaltung oder CRM-Umsetzung unterstützt.
Was fortgeschrittenere Unternehmen auszeichnet, ist, wie früh KI in den Entscheidungsprozess einfließt. In Unternehmen, die sich in einer mittleren Entwicklungsphase befinden, verbessert KI die Umsetzung innerhalb bestimmter Bereiche. In reiferen Unternehmen fließt sie in die Planung, Priorisierung und funktionsübergreifende wirtschaftliche Abwägungen ein.
Nur eine kleine Minderheit erreicht eine kontinuierliche, rückkopplungsgesteuerte Optimierung, bei der Leistungsdaten direkt in künftige Entscheidungen einfließen.
Der Unterschied liegt nicht darin, ob Einzelhändler KI einsetzen, sondern darin, in welchem Bereich des Unternehmens sie zum Einsatz kommt.
Einzelhändler, die sich in fortgeschrittenen Phasen befinden, nutzen fast doppelt so viele Datenquellen wie solche auf grundlegenderen Ebenen. Dies untermauert eine strukturelle Tatsache: Reife entsteht im Laufe der Zeit durch den Aufbau einer Datenbasis und wird nicht durch die Entscheidung für eine einzelne Technologie ermöglicht.
In Unternehmen, die sich in einer mittleren Entwicklungsphase befinden, liegen Daten oft in getrennten Systemen vor: CRM-Systeme, E-Commerce , Loyalität , Medien-Tools und Bestandsverwaltungssysteme laufen parallel. KI kann diese Umgebungen zwar optimieren, doch ihre Wirkung bleibt durch die unzusammenhängenden Daten begrenzt.
In etablierteren Unternehmen sind Kundenverhalten, Produktinformationen, Lagerbestände, Preise und Leistungsdaten miteinander verknüpft. Diese umfassendere Datenumgebung ermöglicht es KI-Systemen, mit einem größeren Kontext zu arbeiten.
Da 58 % der Einzelhändler Qualifikationslücken als Haupthindernis nennen – neben Bedenken hinsichtlich Governance, Vertrauen und Rechenschaftspflicht –, ist der Zugang zu Tools selten das Problem. Die eigentliche Herausforderung liegt in der organisatorischen Leistungsfähigkeit.
In vielen mittelständischen Unternehmen sind KI-Initiativen auf verschiedene Teams verteilt, ohne dass eine klare Zuständigkeit besteht. Marketing und E-Commerce unabhängig voneinander, Anbieter verwalten die Optimierungslogik, und internen Teams fehlt es oft an der nötigen Expertise, um Modelle zu bewerten oder KI in die Geschäftsplanung zu integrieren. Infolgedessen bleibt die Automatisierung zurückhaltend und begrenzt.
Erfahrene Unternehmen gehen dieses Thema bewusst an. Sie legen klar fest, wer für KI-gestützte Ergebnisse verantwortlich ist, bauen interne Kompetenzen für die Verwaltung und Optimierung von KI-Systemen auf und schaffen Governance-Rahmenbedingungen, die die Automatisierung fördern, anstatt sie einzuschränken. Führungskräfte investieren neben in Systeme auch in Kompetenzen und schaffen so die internen Voraussetzungen, die erforderlich sind, um die Leistung zu messen, Modelle zu verfeinern und die menschliche Aufsicht effektiv anzuwenden.
Bei allen Einzelhändlern, die mit KI messbare Ergebnisse erzielen, zeigt sich ein einheitliches Muster. Fortschritte werden nicht durch den Einsatz weiterer Tools erzielt, sondern durch die Einbindung von KI in die Arbeitsabläufe des Unternehmens. Dadurch verlagert sich der Fokus von der individuellen Produktivität hin zu messbaren Geschäftsergebnissen.
Wenn KI in die Planung einfließt, auf einheitlichen Daten basiert und durch interne Kompetenzen unterstützt wird, steigert sich die Leistungsfähigkeit exponentiell. Fehlt eines dieser Elemente, kann die KI zwar weiterhin zum Einsatz kommen, doch bleibt ihre Wirkung begrenzt und eine Skalierung schwer zu erreichen.
Nächster Abschnitt: Die wirtschaftlichen Auswirkungen →
Lesen Sie die vollständige Studie von Voyado und Retail Economics, um zu erfahren, was Marktführer von der Masse abhebt.
Buche einfach eine Demo mit unserem Team. Wir schauen uns gemeinsam an, wie du aktuell aufgestellt bist, vor welchen Herausforderungen du stehst und wie Voyado dein Business noch weiter voranbringen kann.
