Warum KI den Einzelhandelsumsatz noch nicht steigert

KI ist im Einzelhandel zu einem Schlagwort geworden, und das aus gutem Grund. Sie sagt Verhalten voraus, passt Angebote an und hilft Marken, reaktionsschneller zu sein als je zuvor. Fast 90% der Einzelhändler sagen, dass KI die Kundenzufriedenheit verbessert hat.

Aber Zufriedenheit bedeutet nicht immer Umsatz. Tatsächlich weniger als die Hälfte sagen, dass es zu einer Umsatzsteigerung geführt hat.

Was fehlt also?

Oft liegt es nicht an der Technologie, sondern an der Strategie. Die erfolgreichsten Einzelhändler nutzen KI, um echte Verbindungen aufzubauen und ihre Strategien auf die tatsächlichen Kaufimpulse abzustimmen. Sie wissen, dass die heutigen Käufer von Automatisierung nicht beeindruckt sind; sie wollen sich gesehen, verstanden und wirklich unterstützt fühlen.

Hier erfahren Sie, was funktioniert, was nicht und wie Einzelhändler KI von einem vielversprechenden Tool in einen echten Wachstumsmotor verwandeln können.

Kundenbindung neu denken

KI kann viel: Sie kann Gesichter lesen, Verhalten prognostizieren und maßgeschneiderte Vorschläge in großem Umfang generieren. Doch trotz all dieser Leistungsfähigkeit erreichen viele KI-gesteuerte Strategien ihr eigentliches Ziel nicht: die Konversion.

Nehmen Sie zum Beispiel Emotion KIManche Einzelhändler nutzen Kameras und Mikrofone, um Ausdruck und Tonfall zu analysieren und auf Hinweise wie Verwirrung, Frustration oder Interesse zu achten. So können Mitarbeiter im richtigen Moment eingreifen oder Angebote automatisch in Echtzeit anpassen. Doch wenn diese Interventionen nicht zum richtigen Zeitpunkt erfolgen und wirklich hilfreich sind, laufen sie Gefahr, eher aufdringlich oder unangenehm als überzeugend zu wirken.

Andere nutzen KI, um Einkaufserlebnisse im Vorfeld zu simulieren und zu modellieren, wie Menschen auf ein neues Layout, ein neues Produkt oder eine neue Werbeaktion reagieren könnten. Solche prädiktiven Erkenntnisse können wirkungsvoll sein – allerdings nur, wenn Einzelhändler die Daten so nutzen, dass sie den tatsächlichen Kundenmotivationen entsprechen und nicht nur hypothetischem Verhalten.

Ein direkterer Ansatz entwickelt sich durch Zero-Party-Daten, bei denen Käufer ihre Präferenzen freiwillig über Chatbots, virtuelle Assistenten oder Umfragen auf Produktseiten mitteilen. Diese Methode ist transparenter und kann Vertrauen aufbauen – funktioniert aber wiederum nur, wenn die Nachverfolgung relevant erscheint. Wenn ein Kunde sagt, er liebe minimalistische Wohndekoration, die Website ihn aber mit auffälligen Mustern und unmodernen Artikeln überflutet, schwindet dieses Vertrauen schnell.

Diese Beispiele zeigen, dass es Einzelhändlern nicht an den nötigen Tools mangelt. Was in vielen Fällen fehlt, ist die Umsetzung dieser Tools in Kundenmomente, die tatsächlich zum Kauf führen – in denen Relevanz, Zeitpunkt und Ton aufeinander abgestimmt sind, um einen Verkauf voranzutreiben.

Was hält den Einzelhandel zurück?

Trotz hoher Investitionen in KI kämpfen viele Einzelhändler immer noch mit unübersichtlichen Daten, unpersönlichen Interaktionen und der Messung falscher Leistungskennzahlen. Ohne die Behebung dieser Probleme werden selbst die fortschrittlichsten Tools keine Umsatzsteigerung bringen.

1. Unordentliche, veraltete Daten

Einzelhändler sammeln riesige Mengen an Kundendaten, doch viele davon sind unvollständig, veraltet oder über verschiedene Systeme verstreut. Das erschwert es der KI, aussagekräftige Muster zu erkennen oder zuverlässige Empfehlungen zu generieren. Fehlen im Profil eines Kunden wichtige Informationen – wie etwa aktuelle Käufe, bevorzugte Preispunkte oder Kontaktpräferenzen – schlägt das System möglicherweise irrelevante Produkte vor oder sendet zum falschen Zeitpunkt Angebote, die mehr Schaden als Nutzen anrichten.

Um dies zu beheben, müssen Einzelhändler ihre Daten regelmäßig bereinigen und an einem Ort konsolidieren. Eine Kundendatenplattform (CDP) kann dabei helfen, indem sie Informationen aus E-Mails, Kassen, Treueprogrammen und sozialen Medien in einer einzigen, aktuellen Ansicht zusammenführt. Dank besserer Daten kann KI Verhalten genauer interpretieren, maßgeschneiderte Vorschläge unterbreiten und Erlebnisse unterstützen, die zu höheren Konversionsraten und langfristiger Kundentreue führen.

2. Roboter-KI-Interaktionen

Selbst mit sauberen Daten kann KI versagen, wenn die Personalisierung nicht persönlich genug ist. Zu oft begnügen sich Einzelhändler mit oberflächlichen Maßnahmen, wie der Verwendung des Vornamens eines Käufers in einer allgemeinen Verkaufs-E-Mail oder der Anzeige der gleichen Produktempfehlungen für alle, die eine bestimmte Produktkategorie durchsucht haben. Dieser Einheitsansatz kann roboterhaft wirken und führt selten zu mehr Verkäufen.

Stattdessen sollten Einzelhändler KI nutzen, um über grundlegende Informationen hinauszugehen und beispielsweise zu berücksichtigen, was Kunden sich zuletzt angesehen haben, wie lange sie auf einer Produktseite verbracht haben oder ob sie Artikel im Warenkorb gelassen haben. Beispielsweise reagiert jemand, der sich hochwertige Schuhe angesehen und nicht gekauft hat, möglicherweise besser auf einen Folgerabatt auf genau dieses Paar oder ein günstigeres Paar mit ähnlichen Eigenschaften als auf eine allgemeine Aktion für Turnschuhe. Wenn Angebote und Nachrichten aktuell und relevant erscheinen, klicken Käufer eher, kaufen und kommen wieder.

3. Verwendung der falschen KPIs

Wenn Einzelhändler mithilfe von KI ihre Umsätze steigern wollen, müssen sie die richtigen Ergebnisse messen. Die Erfassung schnellerer Servicezeiten oder niedrigerer Marketingkosten ist zwar hilfreich, zeigt aber nicht, ob KI tatsächlich den Umsatz steigert. Stattdessen sollten sich Einzelhändler auf Kennzahlen konzentrieren, die direkt mit der Customer Journey verknüpft sind: Wie oft schließen Kunden nach Erhalt personalisierter Angebote einen Kauf ab, wie viel geben sie aus, ob sie zurückkehren und wie häufig der Einkauf abgebrochen wird. Durch die Fokussierung auf diese umsatzorientierten Kennzahlen lässt sich leichter erkennen, was funktioniert – und der KI-Einsatz lässt sich kontinuierlich optimieren.

Fortschritte mit KI im Einzelhandel

Eines ist nun klar: Einzelhändler brauchen nicht unbedingt mehr KI-Tools. Sie müssen die vorhandene Technologie besser nutzen. Indem sie Datenqualitätsprobleme beheben, Personalisierung sinnvoll gestalten und sich auf die richtigen KPIs konzentrieren, können sie KI von einem attraktiven Zusatzprodukt in einen echten Wachstumsmotor verwandeln. Das Ziel müssen stärkere Kundenbeziehungen sein, die den Umsatz steigern.