KI im Einzelhandel: Anwendung, Beispiele & mehr (2025)

KI im Einzelhandel ist nichts Neues. Bereits in den frühen 2000er Jahren führte Amazon seine bahnbrechende Empfehlungsmaschine ein, Walmart revolutionierte das Bestandsmanagement und Macy's implementierte dynamische Preisoptimierung – alles mithilfe von KI.

Während Fortschritte in der KI bis 2022 schrittweise erfolgten, markierte die Einführung von ChatGPT einen bedeutenden Wendepunkt und beschleunigte die KI-Integration im gesamten Einzelhandelssektor. Seitdem haben KI-Technologien und KI-Tools nahezu jeden Aspekt des Einzelhandelsbetriebs verbessert.

Händler:innen haben diese Innovationen schnell übernommen, um das Kundenengagement zu steigern. Ein englischsprachiger Bericht von McKinsey zeigte, dass die Einführung von KI-Tools im Einzelhandel seit 2020 jährlich um 25 % gestiegen ist – ohne Anzeichen einer Verlangsamung.

Dieser Artikel untersucht die Zukunft der KI im Einzelhandel, liefert aktuelle Beispiele und diskutiert, wie KI der Branche insgesamt zugutekommt.

Was ist KI im Einzelhandel?

KI im Einzelhandel umfasst die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und maschinellen Lernens, um die Arbeitsweise von Händler:innen zu transformieren – von der Personalisierung von Kundenerfahrungen bis zur Optimierung von Lieferketten. KI treibt alles an, von Chatbots, die rund um die Uhr Kundensupport bieten, bis zu autonomen Geräten, die Nachbestellungen verwalten und Prozesse im Geschäft optimieren.

Moderne KI-Tools analysieren riesige Datensätze in Echtzeit, um Nachfrage vorherzusagen, Aktionen anzupassen und sogar Preise spontan zu ändern. Das hilft Händler:innen nicht nur dabei, Verbraucherverhalten zu verstehen und Trends vorherzusagen, sondern verbessert auch die operative Effizienz insgesamt. KI-gestützte Systeme können unter anderem automatisch Lagerbestände basierend auf neuen Verkaufsmustern anpassen oder hyperpersonalisierte Produktvorschläge liefern, die die Conversion-Raten steigern.

Einführung von KI im Einzelhandel

Unternehmen in praktisch jeder Branche führen KI ein. 91 % der deutschen Unternehmen sehen generative KI als geschäftskritisch an. Viele haben ihre Budgets schon deutlich erhöht.

Speziell im Einzelhandel nutzen fast 90 % der Händler:innen entweder aktiv KI in ihren Betrieben oder bewerten KI-Projekte. Die Ergebnisse waren positiv: 87 % sagen, KI habe positive Auswirkungen auf den Umsatz gehabt, und 94 % haben gesehen, dass sie Betriebskosten reduziert. Daher planen 97 % der Händler:innen, ihre KI-Ausgaben im nächsten Jahr zu erhöhen.

Der Anstieg der KI-Innovation hat bereits transformiert, wie Händler:innen intern arbeiten und mit Kund:innen interagieren.

Während Händler:innen Tools einführen, um Betriebe zu verbessern und bequeme Erfahrungen für Kund:innen zu schaffen, bewegen KI-Tools die Innovationsnadel für Einzelhandelsunternehmen noch einen Schritt weiter. KI-Fortschritte führen auch eine neue Art von Kund:in für Händler:innen ein – die „Maschinenkund:in“.

Maschinenkund:innen sind KI-gesteuerte Entitäten, die autonom Transaktionen für Verbraucher:innen durchführen. Ein intelligenter Kühlschrank kann etwa Lebensmittel bestellen, ein Hausassistent kann Haushaltsartikel auffüllen und ein intelligenter Drucker kann Tinte nachbestellen, wenn der Toner niedrig ist – alles ohne menschliche Verbraucherintervention.

Ist KI also die Zukunft des Einzelhandels? In einem Wort: ja. In der Vergangenheit war sie ein Schimmer am Horizont. Sie ist allgegenwärtig in der Gegenwart. Und sie ist höchstwahrscheinlich die gesamte Zukunft – nicht nur aus Sicht der Händler:innen, sondern auch aus Sicht der Verbraucher:innen.

10 Anwendungsfälle von KI im Einzelhandel

Obwohl bis jetzt nicht die Phase erreicht wurde, in der Roboter jeden Aspekt des Einzelhandels betreiben, hat KI bereits mehrere kritische, zeitaufwendige Operationen verbessert. Hier sind einige Hauptbeispiele:

• Nachfrageprognose
• Bestandsmanagement
• Merchandising
• Lieferkettenmanagement
• Dynamische Preisoptimierung
• Kundenservice-Chatbots
• Personalisierung
• Sentiment-Analyse
• Reibungsloser Checkout
• Verlustprävention

Nachfrageprognose

Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten und Markttrends kann KI zukünftige Produktnachfrage vorhersagen und Händler:innen dabei helfen, Lagerbestände zu optimieren und Verschwendung zu reduzieren. Bis zu 44 % der Händler:innen nutzen KI für prädiktive Analytik, und 41 % verwenden sie für Kundenanalyse und -segmentierung – beides Tools, die zur Information von Verkaufs- und Nachfrageprognosen verwendet werden.

Shopify-Händler:in Doe Beauty (Website auf Englisch) nutzt beispielsweise Shopifys KI-gesteuerte Tools, um Bestände effizient über ihre globale Lieferkette zu verwalten. Sie sparen jede Woche 30.000 € (Artikel auf Englisch) und etwa vier Stunden menschlicher Arbeit dank der englischsprachigen App Shopify Flow und Automatisierung.

Bestandsmanagement

Für physische Händler:innen ist Bestandsmanagement einer der häufigsten KI-Anwendungsfälle. Echtzeit-Bestandsüberwachung ist mit KI möglich, die Nachschub automatisiert und die Chancen von Lagerausfällen oder Überbeständen reduziert.

Shopify-Händler:in Incu (Website auf Englisch)hat die neuesten internationalen Mode- und Lifestyle-Produkte durch ihre 10 Einzelhandelsgeschäfte an Australiens Ostküste gebracht. Sie haben mehrere Aspekte des Geschäfts mit KI-Technologie automatisiert – einer davon ist das Bestandsmanagement. Das hat geholfen, den Umsatz um 300 % (Artikel auf Englisch) Jahr für Jahr zu steigern.

Merchandising

KI verändert auch, wie Händler:innen Merchandising angehen, und ermöglicht strategischere Produktauswahl und -platzierung. Durch die Analyse von Verbraucherverhalten und Einkaufsmustern hilft KI Händler:innen, Nachfrage zu antizipieren, Bestände zu optimieren und sicherzustellen, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit präsentiert werden. Das führt zu relevanteren Einkaufserfahrungen und verbesserter Verkaufsleistung.

Die High-Fashion-Einzelhandelsmarke Antonioli (Website auf Englisch) nutzte beispielsweise Shopify und KI, um ihre Merchandising-Strategie zu optimieren. Sie begannen mit der Bewertung sowohl der Frontend- als auch der Backend-Organisation für ihre Produktkollektionen – damit sie dynamisch und personalisiert für Käufer:innen, aber ordentlich und einfach zu verwalten für Mitarbeiter:innen wären.

Shopify hat Antonioli ermöglicht (Artikel auf Englisch), zu zentralisieren und effizienter zu werden. Sowohl E-Commerce als auch Lagerverwaltung sind vereinheitlicht und unter einem Dach gebracht. Mit automatischer Anreicherung von Produktdaten ist auch die Benutzererfahrung erheblich verbessert, was Navigation und Einkauf auf internationaler Ebene erleichtert.

Lieferkettenmanagement

KI ist beim Lieferkettenmanagement enorm vorteilhaft. Das Management der Lieferkette wird zunehmend komplex und schwierig, was KI zu einer willkommenen Ergänzung macht.

Fast 6 von 10 Händler:innen sagen, KI verbessere operative Effizienz und Durchsatz, und 45 % sagen, sie helfe ihnen, lieferkettenbezogene Kosten zu reduzieren. Weitere 42 % integrieren mehr von der Technologie, um sich ändernden Verbrauchererwartungen zu entsprechen. Eine englischsprachige Analyse fand heraus, dass generative KI-Tools (GenAI) Rohstoffkosten um 5 % reduzieren können – hauptsächlich, weil sie den Prozess der Erforschung neuer Produkte von Wochen auf nur Tage verkürzen.

Die nachhaltige Bettwäschemarke Boll & Branch setzte erfolgreich KI und Shopify ein, um ihre komplexe Lieferkette zu optimieren. Sie bauten eine umfassende ERP-Integration auf, um Daten von Bestellquellen mit ihrem Liefernetzwerk zu verbinden. Die Integration ermöglichte strategische Kundenerfahrungsinitiativen, einschließlich Funktionen für automatisierte Bestandsverfolgung, Checkout-Optimierung, Bestellverfolgung und Versand. Heute übersteigt der Jahresumsatz des Unternehmens 100 Millionen €.

Dynamische Preisoptimierung

KI-gestützte dynamische Preisgestaltung ermöglicht es Händler:innen, Preise in Echtzeit basierend auf Faktoren wie Nachfrage, Konkurrenzpreisen, Kundenverhalten und Marktbedingungen anzupassen. KI kann riesige Datensätze analysieren und den optimalen Preis für ein Produkt zu jedem gegebenen Zeitpunkt bestimmen, wodurch sowohl Verkäufe als auch Rentabilität maximiert werden.

Händler:innen profitieren von KI-gesteuerte Preisoptimierung, indem sie wettbewerbsfähige Preise sicherstellen und gleichzeitig Margen schützen. Diese Systeme überwachen kontinuierlich Verkaufsgeschwindigkeit, Lagerbestände und externe Markttrends, um automatische Anpassungen vorzunehmen. Diese Reaktionsfähigkeit hilft Händler:innen, Spitzennachfrage zu nutzen, langsam bewegende Bestände zu räumen und Preise für verschiedene Kundensegmente zu personalisieren.

Dynamische Preisgestaltung ist besonders wertvoll für E-Commerce-Unternehmen, wo sich Marktbedingungen schnell ändern. KI-gesteuerte Tools ermöglichen es Online-Händler:innen, flexible Preisstrategien zu implementieren, wie zeitkritische Rabatte, personalisierte Angebote und nachfragebasierte Anpassungen. Mit fortschreitender KI-Technologie können Händler:innen ihre Preisstrategien weiter verfeinern und sowohl Umsatz als auch Kundenzufriedenheit steigern.

Kundenservice-Chatbots

Kundenservice-Chatbots machen weiterhin ihren Eindruck. Seit dem Cyber Monday 2024 haben Händler:innen ihre Nutzung von generativer KI und Chatbot-Agenten um 23 % erhöht. Diejenigen, die diese Technologien für den Kundenservice während der Feiertage nutzten, sahen fast doppelt so viel Engagement-Wachstum im Vergleich zu denen ohne diese Fähigkeiten (38 % versus 21 %).

KI-gestützte Chatbots bieten Käufer:innen sofortige Unterstützung. Sie können die Kundenerfahrung verbessern, personalisierte Empfehlungen anbieten, Conversions steigern und Probleme wie Rücksendungen mildern. Laut einer englischsprachigen Studie von McKinsey entwickelte eine globale Lifestyle-Marke einen GenAI-gestützten Einkaufsassistenten, der eine 20%ige Steigerung der Conversion-Raten bewirkte.

Luxushändler:in Peter Sheppard Footwear (Website auf Englisch) fügte Chatbots hinzu, um den Kundenservice auf ihrer Shopify-Website zu verbessern – damit er auf dem Niveau des im Geschäft bereitgestellten Services sein konnte. Dieser Schritt half dabei, eine 30%ige Umsatzsteigerung zu erzielen.

Personalisierung

Bis zu 42 % der Händler:innen nutzen personalisiertes Marketing und Werbung, die von generativer KI angetrieben wird. Einzelhandels-KI verbessert personalisierte Einkaufserfahrungen, indem sie Produkte basierend auf Kundendaten vorschlägt, Verkäufe steigert und Kundenzufriedenheit verbessert. Personalisierte Empfehlungssysteme wie Netflix’ KI schlagen Produkte vor, die zu Verbraucherpräferenzen passen.

Betrachte Shopify-Händler:in BÉIS (Website auf Englisch) als weiteres Beispiel. Die Reise- und Lifestyle-Marke nutzte Nosto, eine KI-gestützte Kundenerfahrungs-App im Shopify Store, um personalisierte Erfahrungen zu schaffen, die auf Käuferverhalten zugeschnitten sind. Das half der Marke, Targeting für spezifische Produkte während der reifsten Kaufperiode einer Kund:in anzupassen und ihr zweistelliges Wachstum zu unterstützen.

Sentiment-Analyse

Händler:innen können öffentliche Stimmung über Produkte oder Marken durch KI-Analyse von Kundenbewertungen und Social-Media-Posts messen, was Entscheidungen über Produktangebote und Marketingstrategien informiert. Tatsächlich sind Analytik und Einblicke einer der häufigsten Anwendungsfälle für KI im Einzelhandel.

Die/der Make-up- und Hautpflegehändler:in Sephora nutzt beispielsweise KI, um Kundenfeedback zu analysieren, was dabei hilft, Produktempfehlungen und Geschäftslayouts zu verbessern, indem Trends und Präferenzen in großen Datenmengen identifiziert werden.

Reibungsloser Checkout

KI-Technologie ermöglicht nahtlose Checkout-Erfahrungen, beseitigt die Notwendigkeit für manuelles Scannen oder Kassierer-Interaktion und beschleunigt so den Einkaufsprozess und reduziert Wartezeiten.

Die Heim- und Designmarke The Conran Shop (Website auf Englisch) übernahm einen Unified-Commerce-Ansatz über ihre B2B-, POS- und Online-Erfahrungen, um nahtlosen Checkout zu bieten. The Conran Shop hat eine 50%ige Reduzierung ihrer Gesamtbetriebskosten (TCO) gesehen, plus eine 54%ige Steigerung der Conversion-Raten und eine 23%ige Steigerung des E-Mail-Marketing-Umsatzes seit der Umstellung auf Shopify.

Verlustprävention

KI erkennt und verhindert Diebstahl und Betrug, indem sie Aktivitäten im Geschäft überwacht und verdächtiges Verhalten identifiziert, wodurch Verluste reduziert werden. Die Drogeriekette Walgreens setzt KI ein, um Sicherheitsaufnahmen zu analysieren (Artikel auf Englisch) und potenzielle Ladendiebstähle in Echtzeit zu erkennen.

Diese Technologie nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um Videofeeds zu überwachen, verdächtiges Verhalten zu identifizieren und Sicherheitspersonal sofort zu alarmieren. Das System verbessert seine Genauigkeit im Laufe der Zeit, indem es aus vergangenen Vorfällen lernt.

Wie du KI im Einzelhandel nutzt

Nachdem du dir einige konkrete Beispiele von KI in der Einzelhandelswelt angesehen hast, überlege, wie du sie in deinen eigenen Geschäften nutzen kannst:

Genauere Bestandszählungen

KI-Technologie eliminiert menschliche Fehler durch Automatisierung der Echtzeit-Bestandsverfolgung und -verwaltung. Maschinelle Lernalgorithmen analysieren Verkaufsdaten, Kundennachfrage und Lagerbestände, um korrekte Bestandsniveaus und -zählungen sicherzustellen. Das Ergebnis? Reduzierte Überbestände und Lagerausfälle.

Target hat erfolgreich ein KI-gestütztes Bestandsmanagementsystem namens Inventory Ledger implementiert. Dieses System nutzt fortschrittliche maschinelle Lernmodelle und IoT-Geräte, um genaue Bestandsdaten in Echtzeit über 2000 Geschäfte bereitzustellen.

Um seine Wirksamkeit zu quantifizieren, verarbeitet das Inventory Ledger bis zu 360.000 Bestandstransaktionen (Artikel auf Englisch) pro Sekunde und bewältigt bis zu 16 000 Bestandspositionsanfragen pro Sekunde – eine Aufgabe, die nur eine Maschine bewältigen könnte.

Höheres Käuferengagement

KI-Technologie ist auch ein Gewinn in Bezug auf die Steigerung des Käufer- und Kundenengagements. Maschinelle Lernalgorithmen analysieren Kundendaten, um maßgeschneiderte Produktvorschläge anzubieten, Bedürfnisse zu antizipieren und personalisierte Aktionen bereitzustellen.

Sephora nutzt beispielsweise AR- und KI-gesteuerte Tools wie virtuelle Anproben und personalisierte Hautpflegeempfehlungen, basierend auf Kundendaten und -präferenzen. Diese Tools machen es Kund:innen leicht, das richtige Produkt für ihren einzigartigen Hauttyp auszuwählen – ohne einen Fuß in ein Geschäft setzen zu müssen.

Kundenerfahrung verbessern

Mit KI ist es jetzt einfacher denn je, Kundenanforderungen zu erfüllen. KI-Technologie kann mit gleichzeitigen Kundensupport-Anfragen rund um die Uhr Schritt halten. KI automatisiert Antworten, reduziert (oder eliminiert sogar) Wartezeiten und personalisiert Interaktionen.

MakerFlo (Website auf Englisch) ist eine sich ständig entwickelnde E-Commerce-Marke mit einer Erfolgsbilanz. Sie nutzen die englischsprachige App Yotpo, um Bewertungen mit KI-gestützten Bewertungs-Widgets zu sammeln, die Social Proof fördern. Bewertungen werden angezeigt und in soziale Medien und Google integriert, wo es einfach ist, mit Google Seller Ratings und Google Shopping Ads hervorzustechen. Das hat die Kundenerfahrung verbessert, Loyalität gefördert und mehr Kund:innen konvertiert.

Geschäftsunterstützung

KI hilft Händler:innen auch dabei, ihre persönlichen und Online-Geschäfte zu verbessern, indem sie bei Fähigkeiten unterstützt, die sie möglicherweise nicht besitzen. Shopify bietet Händler:innen beispielsweise die Hilfe seines KI-Tools Shopify Magic.

Shopify Magic hilft dir bei Aufgaben wie der Generierung und Bearbeitung professioneller Produktfotos, dem Schreiben besserer Produktbeschreibungen, der Verbesserung der E-Mail-Korrespondenz mit Kund:innen und der Umwandlung von Live-Chats in Verkaufsgelegenheiten.

Herausforderungen der KI im Einzelhandel

Während KI erhebliche Vorteile bietet, bringt ihre Einführung im Einzelhandel Herausforderungen mit sich.

• Voreingenommenheit: KI-Systeme verlassen sich auf historische Daten, um Vorhersagen zu treffen, was bedeutet, dass sie unbeabsichtigt bestehende Vorurteile verstärken können. Wenn die Trainingsdaten fehlerhaft oder nicht repräsentativ sind, können KI-gesteuerte Empfehlungen, Preisstrategien oder Einstellungsentscheidungen verzerrt sein und zu unfairen oder ineffektiven Ergebnissen führen.
• Datenqualität und -sammlung: KI ist nur so gut wie die Daten, die sie verarbeitet. Inkonsistente, unvollständige oder ungenaue Daten können zu schlechter Entscheidungsfindung und unzuverlässigen Einblicken führen. Händler:innen müssen in robuste Datensammlungs- und ‑Managementpraktiken investieren, um die Wirksamkeit der KI zu maximieren.
• Hohe Implementierungskosten: Die Bereitstellung von KI im Einzelhandel erfordert erhebliche Investitionen in Infrastruktur, Software und Mitarbeiterschulung. Laut einer Umfrage finden viele Händler:innen KI-Tools schwer zu verstehen und/oder zu erklären – ganz zu schweigen von kostspielig zu implementieren und einzuführen.

Die Zukunft der KI in der Einzelhandelsbranche

KI verändert grundlegend, wie Unternehmen arbeiten und wie Kund:innen einkaufen. Mit Einführungsraten, die die von Smartphones und Tablets übertreffen, wird generative KI für die Wettbewerbsfähigkeit unerlässlich.

Vorausschauende Händler:innen nutzen KI, um jeden Aspekt ihres Geschäfts zu transformieren:

• Personalisierung von Kundenerfahrungen im großen Maßstab
• Automatisierung von Routineaufgaben zur Befreiung von Personal
• Intelligentere Bestands- und Preisentscheidungen
• Vorhersage von Trends, bevor sie entstehen

KI wird noch mächtiger, wenn sie auf dem richtigen Fundament aufgebaut ist. Moderne Einzelhandelsplattformen wie Shopify kombinieren KI-Fähigkeiten mit einer vollständigen Sicht auf dein Geschäft – von Kundenverhalten über Verkaufsmuster bis zu Lagerbeständen. Das bedeutet, KI-Tools können mit genauen Echtzeitdaten arbeiten, um bessere Einblicke zu liefern und effektiver zu automatisieren, wodurch Händler:innen intelligentere Entscheidungen treffen und Kund:innen besser bedienen können.

Die erfolgreichsten Händler:innen werden diejenigen sein, die KI strategisch einsetzen und sich auf Lösungen konzentrieren, die echten Wert für ihr Geschäft und ihre Kund:innen liefern. Während sich KI-Technologie weiterentwickelt, wird sie noch innovativere Wege ermöglichen, Kund:innen zu bedienen, Betriebe zu optimieren und Wachstum zu fördern.