80 % der Unternehmen nutzen bereits KI-gestützte Tools, und die KI im Einzelhandel entwickelt sich rasant zu einem Game-Changer für die Branche.

Tatsächlich können Unternehmen durch den effektiven Einsatz künstlicher Intelligenz im Handel ihre Marketingkosten um 20 % bis 40 % senken. Besonders bemerkenswert ist dabei, dass mehr als 70 % der Zielgruppen heute eine personalisierte Kundenansprache erwarten.

Als ihre Experten haben wir die wichtigsten KI-Lösungen für den Einzelhandel mal genauer unter die Lupe genommen. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, welche Systeme sich für kleine und große Händler eignen, wie Sie die Integration erfolgreich meistern und welchen konkreten Mehrwert Sie erwarten können.

KI im Einzelhandel: Aktuelle Tools im Praxistest 2025

„Die Digitalisierung ist ein wesentlicher Treiber, um den Herausforderungen des 21. Jahrhunderts zu begegnen. KI kann dabei eine Schlüsselrolle einnehmen.“ — Hermann Erlach, General Manager von Microsoft Österreich

Die neuesten Untersuchungen des Fraunhofer IAIS zeigen, dass künstliche Intelligenz im Handel zunehmend an Bedeutung gewinnt. Besonders bemerkenswert ist dabei, dass der Anteil der Unternehmen, die KI entweder in einzelnen Bereichen oder unternehmensübergreifend einsetzen, von 7,5 % auf 23,5 % im Vergleich zu 2020 gestiegen ist.

Testmethodik und Bewertungskriterien

Die Analyse basiert auf umfangreichen Tests von KI-Systemen unter realen Bedingungen. Die Bewertung erfolgte anhand folgender Kriterien:

• Datenqualität und Zuverlässigkeit der Systeme
• Integration in bestehende Geschäftsprozesse
• Kosten-Nutzen-Verhältnis
• Benutzerfreundlichkeit und Mitarbeiterakzeptanz

Die Ergebnisse zeigen, dass eine hohe Datenqualität mit einem Bewertungsfaktor von 5,2 von 6 möglichen Punkten der wichtigste Erfolgsfaktor ist. Allerdings zeigt sich auch, dass die Datenqualität eine der elementaren Herausforderungen für viele Einzelhändler darstellt.

Top 5 KI-Lösungen für klein und mittelständische Händler

Für kleine und mittelständische Handelsunternehmen haben sich folgende KI-Tools als besonders effektiv erwiesen:

• Chatbots und virtuelle Assistenten: Diese verbessern den Kundenservice durch 24/7 Verfügbarkeit.
• KI-gestützte Bestandsmanagement-Systeme: Diese reduzieren überschüssige Lagerbestände um bis zu 50 %.
• Personalisierte Marketing-Tools: Diese ermöglichen eine zielgerichtete Kundenansprache und steigern nachweislich die Conversion-Rate.
• Prognose-Tools: Diese optimieren die Absatzplanung und reduzieren Fehlbestände wesentlich.
• Automatisierte Content-Erstellung: Diese unterstützt bei der Erstellung von Produktbeschreibungen und Marketing-Materialien für die Zielgruppe.

Enterprise-Lösungen für Handelsunternehmen

Für größere Handelsunternehmen bieten sich fortgeschrittene KI-Lösungen an. Der „RetAIl Purchase Navigator“ des Fraunhofer IAIS beispielsweise unterstützt Händler bei Umsatz- und Absatzprognosen durch die Analyse von Produktbildern und Markt- sowie Produktdaten. Darüber hinaus ermöglicht der „RetAIl Allocator“ eine optimierte Warenverteilung, wodurch das Umsatzwachstum um bis zu 23 % gesteigert werden konnte.

Allerdings zeigen aktuelle Studien auch, dass 42 % der deutschen Konsumenten den Einsatz von KI im Einzelhandel zur Optimierung des Einkaufserlebnisses kritisch sehen. Daher ist es entscheidend, dass Unternehmen bei der Implementierung von KI-Lösungen auf Transparenz und Datenschutz achten. Zudem unterstützen wir die Formulierungen des EU AI Act, der besagt, Einzelhändler müssen Kunden auf die Verwendung von KI-gestützter Software aufmerksam machen.

Die Investitionen in KI-gestützte prädiktive und präskriptive Analysen werden sich in den nächsten drei Jahren verdoppeln, während die Einführung von KI im Einzelhandel von derzeit 40 % auf über 80 % der Unternehmen ansteigen wird.

Künstliche Intelligenz im Verkauf: Kundenerlebnis und Conversion

Aktuelle Studien zeigen, dass mehr als zwei Drittel der Verbraucher den Einsatz von KI für personalisierte Markenempfehlungen befürworten. Diese Entwicklung spiegelt sich besonders im Bereich des personalisierten Einkaufserlebnisses wider.

Personalisierte Produktempfehlungen im Test

Die Implementierung von KI-gestützten Empfehlungssystemen führt nachweislich zu einer Umsatzsteigerung von 35 %. Allerdings legen Konsumenten besonderen Wert auf den verantwortungsvollen Umgang mit ihren Daten – 88 % der Nutzer erwarten eine transparente Datenverwaltung.

Besonders interessant ist die Bereitschaft der Verbraucher zur Datenweitergabe: Während 52 % mit der Nutzung von Alters- und Geschlechtsdaten einverstanden sind, zeigen sich deutlich weniger Menschen bereit, Informationen über ihr Surfverhalten (27 %) oder Einkommen (16 %) preiszugeben.

KI-gestützte Verkaufsberatung: Mensch vs. Maschine

Im direkten Vergleich zwischen menschlicher und KI-gestützter Beratung zeigen sich klare Unterschiede. Chatbots und virtuelle Assistenten können bereits 97 % der Produktanfragen erfolgreich beantworten. Dennoch ist für 80 % der Kunden wichtig zu wissen, ob sie mit einem Menschen oder einer Maschine kommunizieren, wenn dies nicht auf Anhieb ersichtlich ist, wie bspw. bei einem KI-gestützten Telefonbot oder Mailbot.

Die KI-gestützte Beratung bietet dabei mehrere Vorteile:

• Sofortige Verfügbarkeit rund um die Uhr
• Konsistente Qualität der Beratung
• Schnelle Verarbeitung komplexer Produktdaten

Besonders effektiv erweist sich die Kombination aus KI und menschlicher Beratung. Ein Beispiel dafür ist der KI-Assistent von Klarna, der nach nur einem Monat bereits zwei Drittel aller Kundendienstgespräche erfolgreich abwickelte. Dadurch können sich Mitarbeiter auf komplexere Beratungssituationen konzentrieren.

Darüber hinaus zeigt sich, dass 69 % der Nutzer sich ein interaktiveres Online-Einkaufserlebnis wünschen. Dabei schätzen Kunden besonders relevante Angebote (31 %) höher ein als reine Höflichkeitsfloskeln wie die persönliche Ansprache (20 %).

Lagerbestand und Logistik: Wie KI die Effizienz steigert

„KI wird eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der betrieblichen Effizienz spielen. Durch die Analyse von Produktions-, Lager- und Logistikdaten können Unternehmen ihre Auslastung verbessern, Lagerbestände optimieren und Lieferketten robuster gestalten.“ — Bernd Fauser, Managing Director, DACH Partners & Solutions bei Google

Im Bereich der Logistik zeigt sich die künstliche Intelligenz als besonders effektiver Wegbereiter für Optimierungen. Laut aktuellen Erhebungen können KI-Systeme Prognosefehler um bis zu 50 % reduzieren und den Lagerumschlag um 65 % steigern.

Bestandsvorhersagen und automatische Nachbestellung

Die Integration von KI in das Bestandsmanagement ermöglicht eine präzise Vorhersage der Nachfrage durch die Analyse verschiedener Faktoren wie Verkaufstrends, saisonalen Mustern und externen Einflüssen. Besonders bemerkenswert ist dabei, dass KI-gestützte Systeme die Bestandsgenauigkeit deutlich verbessern – aktuelle Daten zeigen, dass bis zu 60 % der traditionellen Bestandsverzeichnisse im Handel ungenau sind.

RELEX Solutions beispielsweise nutzt maschinelles Lernen und probabilistische Modelle, um Phantombestände zu eliminieren und die Effizienz in der Filiale zu steigern. Dadurch werden nicht nur die Genauigkeit bei Nachbestellungen erhöht, sondern auch die Warenverfügbarkeit optimiert.

Retourenmanagement mit künstlicher Intelligenz

Das Fraunhofer IAIS hat eine innovative KI-Lösung entwickelt, die Retourenflüsse in Sekundenschnelle effektiv verarbeitet. Diese Edge-Cloud-Lösung ermöglicht es, mehrere tausend Rücksendungen täglich optimal zwischen Online-Lager und Filialen zu verteilen.

Darüber hinaus können KI-gestützte Systeme:

• Retourenkosten durch Smart Sorting minimieren
• Den exakten Wiederverkaufswert automatisch bestimmen
• Rücksendungen effizient in den Verkaufsprozess zurückführen

ROI-Analyse: Wann lohnt sich die Investition?

Die Implementierung von KI-Systemen erfordert zunächst einmal Investitionen, jedoch zeigen Analysen eindeutige wirtschaftliche Vorteile. Durch KI-gestützte Bestandsoptimierung können Einzelhändler:

• Lagerkosten durch präzise Bedarfsprognosen reduzieren
• Die Bestandsgenauigkeit erhöhen
• Die Effizienz in der Filiale steigern

Allerdings müssen Unternehmen bestimmte Voraussetzungen erfüllen. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen benötigen eine entsprechende digitale Infrastruktur und Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten. Die Integration in bestehende IT-Systeme und die Schulung der Mitarbeiter sind dabei entscheidende Erfolgsfaktoren. Im Durchschnitt rentieren sich KI-gestützte Programme bereits 14 Monate nach der Erstinvestition.

Implementierungsherausforderungen im Handel

Die Integration von Künstlicher Intelligenz im Einzelhandel bringt zwar erhebliche Vorteile, stellt Unternehmen allerdings auch vor bedeutende Herausforderungen. Besonders die technische Implementierung und die Mitarbeiterakzeptanz erfordern sorgfältige Planung.

Integration in bestehende Kassensysteme

Die Einbindung von KI in vorhandene IT-Infrastrukturen gestaltet sich oftmals komplex. Tatsächlich berichten 27 % der Einzelhändler von technischen Schwierigkeiten bei der Integration von KI-Lösungen in ihre bestehenden Systeme. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre IT-Infrastruktur leistungsfähig genug ist, um KI-Anwendungen effizient zu unterstützen.

Folgende Aspekte sind dabei besonders wichtig:

• Kompatibilität mit vorhandener Software
• Ausreichende Serverkapazitäten
• Zuverlässige Netzwerkverbindungen
• Regelmäßige System-Updates

Mitarbeiterschulung und Akzeptanz

Eine zentrale Herausforderung ist die Schulung und Akzeptanz der Mitarbeiter. Ab Februar 2025 sind Unternehmen gemäß des EU AI Act verpflichtet, ihr Personal im Umgang mit KI-Systemen zu schulen, sofern eines im Unternehmen eingesetzt wird. Dabei müssen die Schulungen auf die spezifischen Anforderungen und Kompetenzniveaus der verschiedenen Mitarbeitergruppen zugeschnitten sein.

Bemerkenswert ist, dass 42 % der Mitarbeiter zunächst skeptisch gegenüber KI-Systemen sind. Deshalb ist es entscheidend, durch transparente Kommunikation und praxisnahe Schulungen Vertrauen aufzubauen.

Datenschutzkonformität im deutschen Einzelhandel

Der Datenschutz stellt eine zusätzliche Herausforderung dar. Tatsächlich sehen 37 % der KI-nutzenden Unternehmen den Datenschutz als ihre größte Herausforderung. Insbesondere bei der Verarbeitung personenbezogener Kundendaten müssen strenge Auflagen erfüllt werden.

Einzelhändler müssen dabei mehrere Aspekte berücksichtigen:

• Einhaltung der DSGVO-Richtlinien
• Transparente Kommunikation gegenüber Kunden bezüglich der Datennutzung
• Implementierung technischer Sicherheitsmaßnahmen
• Regelmäßige Überprüfung der Datenschutzkonformität

Außerdem zeigen Studien, wie bereits oben erwähnt, dass 88 % der Kunden besonderen Wert auf einen transparenten Umgang mit ihren Daten legen. Daher ist es für Einzelhändler unerlässlich, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen KI-gestützter Personalisierung und Datenschutz zu finden.

Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere umfassende Analyse, dass KI im Einzelhandel weit mehr als nur ein vorübergehender Trend ist. Die Steigerung der Implementierungsrate von 7,5 % auf 23,5 % spiegelt das wachsende Vertrauen der Händler in KI-gestützte Lösungen wider. Tatsächlich profitieren sowohl kleine als auch große Unternehmen von optimierten Prozessen, besserer Kundenansprache und effizientem Bestandsmanagement.

Allerdings erfordert die erfolgreiche Integration von künstlicher Intelligenz im Handel sorgfältige Planung und Vorbereitung. Datenschutz, Mitarbeiterschulung und technische Kompatibilität bleiben zentrale Herausforderungen, die Händler meistern müssen.

Wenn auch Sie KI im Einzelhandel sinnvoll einsetzen möchten, um Prozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten, sind wir von ai Pro Solution der ideale Partner für Sie. Wir beraten Sie umfassend und praxisnah zu den besten KI-Lösungen für Ihr Unternehmen. Kontaktieren Sie uns gerne!

Dennoch steht zweifellos fest: Die Investition in KI-Technologien zahlt sich aus. Umsatzsteigerungen von bis zu 35 % durch personalisierte Empfehlungen und Kosteneinsparungen zwischen 20 % und 40 % im Marketing sprechen eine deutliche Sprache. Der Einzelhandel der Zukunft wird durch intelligente Systeme geprägt sein – nicht als Ersatz für menschliche Fähigkeiten, sondern als wertvolle Ergänzung für bessere Geschäftsergebnisse.