Der deutsche Einzelhandel klagt zunehmend über steigende Betriebskosten, Fachkräftemangel, stark schwankendem Konsumverhalten und nicht zuletzt über enormen Wettbewerbsdruck aus dem Online-Sektor. Dem einher geht ein starker Preisdruck.

Jeden Tag treffen Einzelhändler etliche Preisentscheidungen und stehen somit Herausforderungen entgegen, welche ohne den Einsatz von technologischer Unterstützung kaum noch zu bewältigen wären. Aus diesen Problemen heraus gewinnt Künstliche Intelligenz im Handel zunehmend an Bedeutung. Ein Großteil der Unternehmen erkennen und realisieren die potenziale von KI im Handel. Dies geht ebenfalls aus einer Studie des Handelsverbands Deutschland (HDE) in Zusammenarbeit mit der Safaric Consulting GmbH aus dem Jahr 2023 hervor. Sie zeigt, dass Künstliche Intelligenz im Einzelhandel bereits bei 23,5 % der deutschen Händler in einzelnen Bereichen bzw. unternehmensübergreifend zum Einsatz kommt. Auf der anderen Seite geben 42,6%, von den hier 145 befragten Unternehmen an, dass KI in Betracht kommt, aber noch keine Umsetzung vorgesehen ist. Die derzeitige Angst vor fehlenden konkreten Anwendungsfällen sowie hohen Kosten in der Implementierung sehen viele Unternehmen als Hürden für den Einsatz von KI im Handel.

Die Künstliche Intelligenz im Einzelhandel entwickelt sich rasant und bietet einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Es erschließen sich eine Vielzahl von Vorteilen und verändert entscheidend die traditionellen Methoden des Einzelhandels.

Ein treffendes Beispiel ist hier der Modehändler Bonprix, welcher Teil der Otto Gruppe ist. In Zusammenarbeit mit Google entwickeln Sie eine umfassende Daten- und Messstrategie Ihrer Kundendaten. Bonprix evaluiert diese Daten mit Google AI, um Zielgruppen präziser und kosteneffizienter anzusprechen. Darüber hinaus können diese Daten und Zielgruppen mit Machine-Learning-Modellen, basierend auf der Google-Cloud-Plattform, analysiert und angepasst werden, um eine gezieltere Kundenansprache zu ermöglichen. Die Folge dessen ist ein Anstieg der gemessenen Verkäufe um 5%.

Lauter einer Studie im Sommer 2024 des IW Consult im Auftrag von Google zu den Potentialen Künstlicher Intelligenz im Einzelhandel zeigt sich klar, dass ganze 47% der befragten Führungskräfte in Einzelhandelsunternehmen, in denen KI verwendet wird für Datenanalysen wie zum Beispiel dynamischer Preisoptimierung nutzen.

Aktuelle Marktentwicklungen

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz hat in Deutschland in den letzten Jahren erheblich zugenommen und wird zurecht als Schlüsseltechnologie für wirtschaftliches Wachstum bezeichnet. Der Anteil von Unternehmen, die KI einsetzen, stieg von 13,3 % im Jahr 2023 auf 27 % im Jahr 2024.

Der im August 2024 in Kraft getretene AI Act bringt neue rechtliche Rahmenbedingungen mit sich. Der AI Act ist eine EU-Verordnung über Künstliche Intelligenz, welche vor allem Hochrisikosysteme sowie Sicherheits- und Ethikstandards garantieren soll. Durch die Einhaltung dieser Regularien sehen viele Unternehmen eine Chance das Vertrauen zu ihren Kunden und Partner weiter zu verstärken. Transparenz bei KI-Anwendungen werden zunehmend als Wettbewerbsvorteil angesehen​.

Definition und Funktionsweise

Unter KI-gestützter Preisoptimierung im Einzelhandel versteht man die Preise für Produkte oder Dienstleistungen dynamisch und datengestützt zu bestimmen und zu validieren. Durch eine präzisere Preisgestaltung soll der Umsatz, Gewinn und/oder der Marktanteil steigen, während im gleichen Zug die Kundenzufriedenheit und Wettbewerbsfähigkeit sichergestellt werden soll.

Grundlagen der KI-gestützten Preisoptimierung

Eine robuste und vor allem qualitative Dateninfrastruktur ist entscheidend für die Implementierung von KI-gestützter Preisoptimierung/dynamischer Preisoptimierung. Historische Verkaufsdaten, sprich Daten zu Verkäufen einschließlich Preisen, Mengen sowie Zeitpunkte der Verkäufe werden hierbei herangezogen. Ebenso entscheidend ist das Kundenprofil, wie beispielsweise Präferenzen und demografische Merkmale. Wie oft tätigt unser Kunde Käufe? Gibt es ein bestimmtes Kaufmuster oder regelmäßige Intervalle? Ebenfalls mit unter den wichtigsten Datenquellen auf welche KI-Systeme in der Preisoptimierung zurückgreifen sind die Wettbewerbsdaten. Hierrunter fallen sämtliche Konkurrenzpreise und Angebote. Bei der datenbasierten Preisoptimierung im Einzelhandel werden diese enormen Datenmengen analysiert und entsprechend ausgewertet. Auf Grundlage dieser Analysen werden Preise, Angebote und Nachfrage in Relation gesetzt, woraus sich wiederum nächste Schritte ableiten lassen, wie eine überarbeitete Preis- und Verkaufsstrategie.

Vorteile gegenüber traditioneller Preisgestaltung

Durch KI im Einzelhandel im speziellen in der Preisoptimierung/ Kostenreduktion lassen sich einige zentrale Vorteile identifizieren:

• Echtzeitanpassung: Die Preise werden automatisch an Marktveränderungen angepasst, basierend auf Kaufverhalten, Mitbewerberpreisen, Trends, Lagerbestand und vielem mehr.
• Automatisierung: Automatisierung von Bestellprozessen, hierbei wird das Risiko menschlicher Fehler minimiert und bietet den Teams gleichzeitig mehr Zeit für strategische Aufgaben.
• Reduktion von Lagerhaltungskosten: Durch optimierte Preisaktionen oder Sonderangebote kann Ware schneller abverkauft werden, wodurch wiederum Lagerkosten sinken.
• Präzise Prognosen: KI-Algorithmen ermöglichen genaue Vorhersagen der Preiselastizität.
• Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung werden manuelle Preisanpassungen um bis zu 80% reduziert.
• Kosteneinsparung: KI-Unternehmen versprechen Kosteneinsparungen von bis zu 30%

Technische Implementierung

Nicht nur eine robuste und qualitativ hochwertige Dateninfrastruktur ist ein wichtiger Bestandteil einer erfolgreichen und reibungslosen Implementierung. Hier spielen viele weiter wichtige Faktoren eine Rolle.

Erforderliche Systemkomponenten

Für eine zielgerichtete KI-gestützte Preisoptimierung benötigen Unternehmen folgende Kernkomponenten. Da große Mengen an historischen Verkaufsdaten, Echtzeit-Marktdaten und Wettbewerbsinformationen verwaltet und analysiert werden müssen, sind hierzu leistungsfähige Datenbanken oder Data Warehouses erforderlich, die strukturierte sowie unstrukturierte Daten speichern können.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die API- Integration (Application Programming Interface) diese bezeichnet die Verbindung zwischen verschiedenen Softwareanwendungen oder Systemen, welche eine Kommunikation und Datenaustausch miteinander ermöglicht. APIs sind enorm wichtig, um Daten von externen Quellen wie Online-Marktplätzen (z. B. Amazon, eBay) und Preisvergleichsportalen zu sammeln. Somit wird eine kontinuierliche Überwachung der Wettbewerbslandschaft und die Anpassung der Preise in Echtzeit​ gewährleistet.

Integration in bestehende Systeme

Die Integration von KI in ein bestehendes System ist für die Preisoptimierung und intelligente Preisvergleiche im Einzelhandel von großer Bedeutung. Ohne diese Integration können wertvolle Daten in separaten Systemen bleiben und der Preisoptimierungsprozess wäre nicht so effizient wie er sein sollte.​

Die Erfahrungen zeigen, dass mit KI-gestützter Preisoptimierung im Einzelhandel beeindruckende Resultate erzielt werden. Ein wichtiger und entscheidender Teil für die erfolgreiche Implementierung sind die Test- und Validierungsphase.

Durch Pilotenprojekte in einer begrenzten Umgebung sollte vorerst ausgiebig getestet werden, bevor die Implementierung flächendecken zum Einsatz kommt.

Best Practices aus dem Einzelhandel

Es gibt bereits etliche Beispiele aus der Praxis wie KI im Einzelhandel Einkaufspreise optimal gestaltet. Zara beispielsweise, setzt KI in seiner Preisgestaltung und Marktreaktion ein. Sie verwenden KI-basierte Systeme, um Markttrends und Kundennachfragen in Echtzeit zu analysieren und hiermit entsprechend eine dynamische Preisanpassungen vorzunehmen. Dies ermöglicht Ihnen schnell und flexibel auf Veränderungen im Markt zu reagieren, ohne Lagerbestände zu überladen oder Umsatz durch ungenutzte Nachfrage einzubüßen. Zara kann durch den Einsatz von KI zur Optimierung der Bestandsverwaltung die Lagerbestände effizienter steuern, was eine essenzielle Rolle bei der dynamischen Preisgestaltung spielt. KI hilft dabei, Überbestände zu vermeiden und die Produktverfügbarkeit genau auf die Nachfrage abzustimmen, wodurch Kosten reduziert und die Nachhaltigkeit gefördert wird​.

Messbare Geschäftsergebnisse

Die Wirksamkeit und Rentabilität von KI im Einzelhandel lässt sich an bereits umgesetzten Projekten messen. Diese Kennzahlen stammen meist aus Unternehmensberichten, Studien oder von Fachverbänden deutscher Einzelhändler.

Bereich	Verbesserung
Reduktion der Bestandskosten	10-15 %
Steigerung der Conversion-Rate	10 %
Umsatzsteigerung durch dynamische Preisgestaltung	3-10 %
Einsparung in der Logistik	Bis zu 10%
Erhöhung der Verkaufszahlen durch KI-gestützte Empfehlungen	20 %

Hier wird nochmals deutlich, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Einzelhandel positive Auswirkungen auf verschiedene Geschäftsbereiche hat. Die Reduktion von Kosten und steigendem Umsatz sind häufig genannte Kennzahlen. Je nach Unternehmen und KI-Tools/ KI-Lösung variieren die Kennzahlen, jedoch ist eine klare Tendenz in Richtung einer zunehmenden Effizienz und Rentabilität durch den KI-Einsatz zu erkennen.

Lessons Learned

Die Implementierung von KI im Handel ist eine komplexe Aufgabe, welche vor allem sorgfältige Planung, die Berücksichtigung von spezifischen Herausforderungen und eine langfristige Perspektive erfordert.

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen genau wissen, welche Probleme sie mit KI lösen möchten. Geht es beispielsweise um die Optimierung von Beständen, personalisierte Kundenansprache oder eine dynamische Preisgestaltung. Ebenfalls sollten KPIs festgelegt werden, um den Erfolg der Implementierung zu bewerten und zu prüfen.

Zudem können Daten und deren Qualität die Leistung von KI-Modellen erheblich beeinträchtigen. MediaMarkt Saturn berichtete beispielsweise, dass die Qualität und Konsistenz der Daten mit eine der größten Herausforderungen bei der Einführung von KI-gestützten Empfehlungen waren. Vorerst musste sichergestellt werden, dass alle Verkaufs-, Lager- und Kundendaten genau und vollständig waren, bevor das System zuverlässig eingesetzt werden konnte.

KI-Projekte können von den Mitarbeitern als Bedrohung oder als schwierig zu verstehen wahrgenommen werden. Es ist wichtig Vorteile der KI-Lösung klar im Unternehmen zu kommunizieren. Daher sind eine frühzeitige Akzeptanz und offene Absprache im eigenen Unternehmen außerordentlich wichtig, um eventuelle Ängste und Unsicherheiten aus dem Weg zu räumen.

Zukunftsperspektiven

Die Perspektiven von Künstlicher Intelligenz im Bereich der Preisoptimierung im deutschen Einzelhandel sind zunehmend positiv. Sie wird eine noch zentralere Rolle in der Preisgestaltung und der Gesamtstrategie von Einzelhändlern spielen. Deutsche Unternehmen erwartet durch den Einsatz von KI eine durchschnittliche Produktivitätssteigerung von 8 % bis 16 % in den nächsten fünf Jahren. Das Potenzial, in Bezug auf die gesamtwirtschaftliche Ebene, wird auf bis zu 12 % Produktivitätswachstum prognostiziert​. Besonders im Lebensmittel- und E-Commerce-Sektor werden Unternehmen zunehmend auf KI zur dynamischen Preisgestaltung und zur Verbesserung der Marge setzen.

Der Markt für KI-gestützte Preisoptimierung wird weiterhin wachsen, und Unternehmen, die frühzeitig in solche Technologien investieren, werden sich signifikante Wettbewerbsvorteile sichern können. Gleichzeitig wird die regulatorische und ethische Auseinandersetzung mit dem Thema eine zentrale Rolle spielen, um das Vertrauen bei den Kunden zu gewährleisten und rechtliche Risiken vorzubeugen.

Technologische Entwicklungen

Die Entwicklungen im Bereich der Preisoptimierung sowie der Kostenreduktion bieten Einzelhändlern im deutschen Markt neue und effektive Anwendungsmöglichkeiten. Die Integration von KI, maschinellem Lernen, dynamischer Preisgestaltung und Blockchain ermöglicht es jedem Unternehmen, präzise Preisstrategien zu entwickeln, Lagerbestände zu optimieren und Gesamtkosten zu senken.

• Echtzeit-Preisanpassungen
• Wettbewerbsanalyse
• Automatisierte Prozesse
• Personalisierte Preisgestaltung

Diese Technologien sind bereits in einigen führenden Einzelhandelsunternehmen im Einsatz und bieten große Potenziale für zukünftiges Wachstum und Effizienz.

Marktprognosen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im deutschen Einzelhandel nimmt erheblich zu. Es wird eine jährliche Wachstumsrate der Markgröße (CAGR 2024-2030) von 28,33% erwartet, was zu einem prognostizierten Marktvolumen von ca. 32,16Mrd. € im Jahr 2030 führt. Besonders in den USA und China gibt es eine stärkere Akzeptanz und schnellere Implementierung von KI-Lösungen, vor allem in Bereichen wie personalisierte Einkaufserlebnisse, Automatisierung von Prozessen (z.B. Bestandsmanagement), und der Verwendung von KI zur Analyse von Kundenverhalten.

Die Bedeutung von KI-Projekten nimmt bei Handelsunternehmen deutlich zu. Unternehmen rechnen KI-Projekten einen immer höher werdenden Stellenwert zu. Der Grund dafür ist, dass in den vergangenen Jahren eine größere Zahl von Anwendungsfällen ermittelt wurde.  Ein weiterer ausschlaggebender Punkt ist die größere Verfügbarkeit von Tools und Technologien, welche die Durchführung von KI-Projekten erleichtern. Darüber hinaus kann ein größeres Bewusstsein für den Nutzen und die Vorteile von bereits Erfolgreich umgesetzten KI-Projekten ein weiterer Faktor sein.

Schlussfolgerung

Die Preisgestaltung ist für jedes Einzelhandels Unternehmen von zentraler Bedeutung. Durch diese Optimierung können Unternehmen sowohl eine Absatz- als auch eine Margensteigerung erwirtschaften. Die konkrete Bestimmung von optimalen Preispunkten für Produkte und Services erweist sich nach wie vor als große Herausforderung und basiert häufig auf Erfahrungswerten.

Die datenbasierte Preisoptimierung bringt für Einzelhandelsunternehmen eine Vielzahl an Vorteilen mit sich. Zum einen wird der manuelle Aufwand für die Erstellung von Preisszenarien erheblich reduziert und die mit einer Preisanpassung verbundene Unsicherheit quantifiziert. Ebenfalls werden Preisentscheidungen für eine große Anzahl von Produkten optimiert und automatisiert. Zu dem erlaubt eine umfangreiche Datenanalyse der historischen Absatz- und Preisdaten wichtige Insights über die Struktur der Kundenanfragen und der Preisstrategien des Wettbewerbs.

Die Implementierung erfordert zwar eine initiale Investition in Technologie, Dateninfrastruktur, Mitarbeitern und weiteren Geschäftsbereichen jedoch zahlt sich dies langfristig durch gesteigerte Effizienz und Profitabilität aus.

Die KI-gestützte Preisoptimierung hat sich als Schlüsseltechnologie für den modernen Einzelhandel etabliert. Die Ergebnisse sprechen für sich: Die Steigerung der Conversion-Rate, Steigung der Verkaufszahlen, Reduktion der Kosten durch eine dynamische Preisanpassung sowie Entlastung der Mitarbeiter. Infolgedessen erzielen Unternehmen im Durchschnitt eine Umsatzsteigerung von 10-30%.

Diese Kennzahlen aus bereits etablierten KI-Lösungen und umgesetzten Projekten bestätigen, dass KI im Handel nicht mehr nur eine Option, sondern eine strategische Notwendigkeit darstellt. Eins ist sicher, im Bereich der Kostenreduktion und intelligenten Preisvergleichen verschaffen sich Unternehmen einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil in der zunehmend digitalisierten Geschäftswelt. Mit Blick auf die prognostizierte Marktentwicklung und die technologischen Fortschritte wird die Bedeutung von KI im Handel stetig zunehmen. Es wird eine beschleunigte Adoption, besonders im Mittelstand, wo das Potenzial für Effizienzsteigerungen enorm groß ist, erwartet.

Die Künstliche Intelligenz wird den Einzelhandel nachhaltig verändern – davon sind wir überzeugt. Die Zeit für den Einstieg in die KI-gestützte Preisoptimierung war nie günstiger.

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