Einzelhändler setzen stark auf KI – aber fragmentierte Daten halten sie zurück

Fast jeder Einzelhändler setzt auf KI. Doch trotz täglicher Anwendungsfälle sagen nur 11% aus, dass sie sich sicher sind, dass sie es über das gesamte Unternehmen skalieren können. Laut Amperitys 2025 State of AI in Retail-Bericht planen 97% der Einzelhändler, ihre KI-Investitionen in den nächsten 12 Monaten aufrechtzuerhalten oder zu erhöhen, und fast die Hälfte sagt, dass sie bereits täglich KI-Tools verwenden. Das Problem liegt nicht bei den Algorithmen – es liegt bei den Daten. Von dynamischen Preisengines und personalisierter Marketing bis hin zu predictiver Inventarisierungsplanung wird KI schnell zum zentralen Bestandteil der Einzelhandelsstrategie und der Wettbewerbsfähigkeit in immer überfüllteren Verbrauchermarkt.

KI verspricht, die Kundenbindung und die betriebliche Effizienz in einer Zeit zu transformieren, in der Einzelhändler unter enormem Druck stehen. Dennoch gibt es trotz der Absicht eine klaffende Lücke zwischen KI-Ambition und KI-Umsetzung, was zu verpassten Chancen, verschwendeten Investitionen und frustrierten Führungsteams führt, die sich bemühen, messbare Geschäftsergebnisse zu sehen.

KI ohne Identitätslösung: Eine fragmentierte Zukunft

Obwohl die Mehrheit der Einzelhändler angibt, KI in irgendeiner Form zu verwenden, sagen nur 11% aus, dass sie bereit sind, es über das gesamte Unternehmen zu skalieren. Die Kernherausforderung besteht in Daten, die in Silos, unvollständig oder fragmentiert sind. Datenfragmentierung blockiert die Fähigkeit, Kundenidentitäten zu vereinheitlichen. Ohne genaue Identitäten kann KI keine Einzelpersonen über Kanäle hinweg erkennen oder ihre Bedürfnisse vorhersagen – was wahre Personalisierung nahezu unmöglich macht.

Amperitys Umfrage ergab, dass nur 43% der Einzelhändler KI auf kundenorientierte Erfahrungen anwenden, und nur 23% verwenden KI für Identitätslösung oder Datenbereinigung. Diese Lücke erklärt, warum so viele Bemühungen keinen nennenswerten Wert liefern.

Der Mangel an einheitlichen Kundenansichten verlangsamt nicht nur die KI-Adoption, sondern untergräbt direkt Wachstumschancen. Ein jüngster Deloitte-Bericht unterstreicht die Risiken und findet, dass:

• 80% der US-Verbraucher eher kaufen, wenn Marken personalisierte Erfahrungen bieten
• Personalisierung die Konversionsraten um 16 Prozentpunkte steigern kann
• Verbraucher 50% mehr mit Marken ausgeben, die gut personalisieren, was Datenqualität nicht nur zu einem IT-Anliegen, sondern auch zu einem Umsatztreiber macht

In einer Welt, in der die Präferenzen der Verbraucher für Personalisierung auf einem Allzeithoch sind, mit 80% der globalen Verbraucher, die es erwarten, kann das Versagen, Kunden Daten zu vereinheitlichen, die Wachstumsstrategie einer Marke behindern. KI ohne Identitätslösung verfehlt nicht nur das Ziel, sondern riskiert auch, Kunden zu vergraulen.

Vereinheitlichte Daten, intelligenter KI

Der Einzelhandel hat keine Mangel an Anwendungsfällen: Predictive Analytics, Chatbots, dynamische Preise, generative Inhalte. Keiner davon wird konsistent erfolgreich sein, ohne eine vereinheitlichte, vertrauenswürdige Grundlage von Kunden Daten.

Identitätslösung stellt sicher, dass alle disparaten Signale, von Point-of-Sale-Systemen, Treueprogrammen, Mobil-Apps und Drittanbieter-Marktplätzen, in einem einzigen, verwalteten Profil zusammengeführt werden. Dies ermöglicht KI-Systemen:

• Personalisierung im großen Maßstab – sicherzustellen, dass jede Nachricht, jedes Angebot und jede Empfehlung für den Einzelnen relevant ist
• Genau vorhersagen – Churn-Modelle, Nachfrageprognosen und Next-Best-Action-Strategien zu ermöglichen
• Kundenvertrauen aufrechterhalten – indem sie nahtlose, respektvolle und datenschutzsichere Erfahrungen über Kanäle hinweg liefern

Um es einfach auszudrücken, verwandelt Identitätslösung KI von einer Neuheit in eine Notwendigkeit.

Die Kosten von Fehlern bei KI

Die Risiken, die Identitätslösung zu übergehen, wachsen. Mit der Notwendigkeit, generative KI in sichtbaren, kundenorientierten Kontexten einzusetzen, kommen Bedenken hinsichtlich der praktischen Umsetzung. Ein einziger Fehltritt, wie das Senden eines Verlängerungsangebots an einen Kunden, der gerade verlängert hat, kann die Markenloyalität schädigen.

Ein PwC-Bericht fand heraus, dass 32% der Kunden eine Marke verlassen, die sie lieben, nach nur einem schlechten Erlebnis. Wenn KI inkonsistente oder unpersönliche Interaktionen liefert, werden Einzelhändler nicht nur die ROI nicht freischalten; sie werden Kunden verlieren. Wie der Deloitte-Bericht unterstreicht, erwarten die meisten Verbraucher heute, dass Unternehmen ihre Bedürfnisse und Erwartungen verstehen, was die Latte für jeden Einzelhändler, der mit KI in hochkompetitiven, margensensiblen Märkten experimentiert, höher legt.

Die Lücke zwischen KI-Ambition und Realität

Das Schließen der Lücke kommt auf drei Prioritäten an:

1. Vereinheitlichen Sie Kunden Daten, bevor Sie KI skalieren

Marken müssen ihre bestehenden Daten Systeme auf Silos und Inkonsistenzen überprüfen. Sie sollten in Kunden-Daten-Plattformen (CDPs) und Identitätslösungen investieren, die fragmentierte Aufzeichnungen versöhnen und Echtzeit-, aktionsfähige Profile erstellen können.

2. Wenden Sie KI an, wo es am meisten zählt

Anstatt KI überall auf einmal einzusetzen, sollten Marken sich auf High-Impact-Anwendungsfälle konzentrieren: personalisierte Promotionen, Churn-Vorhersage, Service-Automatisierung und Inventarisierungs-Optimierung. Jeder davon ist viel effektiver mit vereinheitlichten Daten. Zum Beispiel kann ein treuer Einkäufer an demselben Tag, an dem er gerade gekauft hat, einen Churn-Präventions-Rabatt erhalten. Ohne Identitätslösung riskiert KI, diese schädlichen Fehltritte zu erstellen.

3. Bauen Sie Vertrauen durch Datenschutz und Governance auf

Während Verbraucher Personalisierung erwarten, erwarten sie auch Datenschutz und sichere Systeme, die ihre Informationen schützen. Die Umsetzung von datenschutzsicheren Datenpraktiken und transparenter Governance stellt sicher, dass KI das Kundenvertrauen stärkt und nicht kompromittiert.

Von Fragmentierung zu Transformation

Die Zukunft von KI im Einzelhandel wird nicht von dem bestimmt, der die Technologie am schnellsten annimmt, sondern von dem, der sie verantwortungsvoller und effektiver annimmt.

Wenn Einzelhändler fragmentierte erste Partei-Kunden-Daten wie Kaufhistorie, Verhaltenssignale und Bindungsmuster vereinheitlichen, schalten sie Personalisierung im großen Maßstab frei und realisieren wahre KI-ROI.

Der Unterschied ist klar: KI, die auf nicht verbundenen Daten aufbaut, liefert verstreute Ergebnisse. KI, die auf Identitätslösung aufbaut, liefert unternehmensweite Transformation.

Alles oder nichts

Fragmentierte Daten verlangsamen den heutigen Fortschritt – und bedrohen die morgige Relevanz. KI, die richtig gemacht wird, ist nicht nur ein Technologie-Upgrade; es ist eine Transformation in der Art und Weise, wie Einzelhändler interagieren, Vertrauen aufbauen und wachsen.

Da der KI-Markt mit 42% jährlich auf 733,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2027 wächst, werden die Gewinner nicht diejenigen sein, die die meisten Modelle einsetzen, sondern diejenigen, die die stärksten Daten Grundlagen aufbauen. Einzelhändler, die das Datenproblem zuerst lösen, werden diejenigen sein, die mit KI-gestützten Kunden Erfahrungen gewinnen.

Der Fortschritt in den nächsten 12 Monaten wird mehr Investitionen, Experimente und Einsatz beinhalten, um Einzelhändler in die Lage zu versetzen, KI effektiv und effizient zu nutzen, während sie Risiken minimieren, Differenzierung stärken und messbare Rückkehrer beschleunigen.

Da die Erwartungen der Verbraucher weiter steigen, ist Identitätslösung der strategische Hebel, der die Gewinner von KI im Einzelhandel von denen trennen wird, die zurückbleiben.