Zahlen & Studien

Im europäischen Einzelhandel findet KI zunehmend Anwendung.

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Künstliche Intelligenz gilt im europäischen Einzelhandel als eine der zentralen Technologien für die kommenden Jahre. Dennoch zeigt sich in der Praxis eine deutliche Lücke zwischen strategischem Anspruch und tatsächlicher Umsetzung. Zu diesem Ergebnis kommt der Report „The State of AI in European Retail Marketing & E-Commerce“, den das Londoner Marktforschungsunternehmen Retail Economics gemeinsam mit dem Technologieanbieter Voyado veröffentlicht hat.

Die Untersuchung macht deutlich, dass sich der europäische Handel aktuell in einer Übergangsphase befindet. Erste Fortschritte beim Einsatz von KI sind sichtbar, gleichzeitig bremsen strukturelle und organisatorische Herausforderungen eine breitere Nutzung der Technologie. „Die nächsten zwei Jahre stellen einen Wendepunkt dar, da sich KI vom Experimentieren zur Wettbewerbsnotwendigkeit verlagert. Einzelhändler befinden sich auf einer Reise: Die meisten haben mit dem Testen und Einsatz von KI begonnen, doch nur wenige haben ein Stadium erreicht, in dem sie bereits konsistente kommerzielle Erträge erzielen“, sagt Richard Lim, CEO von Retail Economics.

Unterschiede beim Reifegrad

Grundsätzlich stellt kaum ein Handelsunternehmen die Bedeutung von KI noch infrage. Branchenweit herrscht Einigkeit darüber, dass datengetriebene Technologien künftig eine entscheidende Rolle für Wettbewerbsfähigkeit, Effizienz und Kundenzufriedenheit spielen werden. Gleichzeitig zeigt die Studie deutliche Unterschiede beim Reifegrad der Unternehmen. Während einige Vorreiter KI bereits tief in ihre Geschäftsprozesse integriert haben, befinden sich viele Händler noch im Experimentierstadium und testen einzelne Anwendungsfälle.

Direkte Effekte erzielen

Besonders verbreitet ist der Einsatz von KI in Bereichen, in denen sich direkte Effekte auf Umsatz und Kundenbindung erzielen lassen. Dazu gehören personalisierte Produktempfehlungen, automatisierte Marketingkampagnen sowie datenbasierte Analysen des Kundenverhaltens. Auch bei der Preisgestaltung und bei Nachfrageprognosen kommt KI zunehmend zum Einsatz. Unternehmen berichten hier bereits von messbaren Verbesserungen, etwa durch höhere Konversionsraten oder eine effizientere Nutzung von Marketingbudgets.

Einsatz oft noch erschwert

Trotz dieser Fortschritte identifiziert der Report mehrere zentrale Hürden für eine breitere Skalierung von KI. Eine der größten Herausforderungen liegt in der Datenbasis vieler Handelsunternehmen. Unvollständige, schlecht strukturierte oder isolierte Datenbestände erschweren den Einsatz leistungsfähiger KI-Modelle erheblich. Hinzu kommen interne Vorbehalte gegenüber neuen Technologien sowie ein Mangel an qualifizierten Fachkräften, der die Entwicklung und Implementierung entsprechender Lösungen verlangsamt. Auch die Integration moderner KI-Systeme in bestehende IT-Infrastrukturen stellt viele Unternehmen vor technische und organisatorische Herausforderungen.

Organisatorische Faktoren

In Europa spielen zudem regulatorische Anforderungen und Datenschutz eine wichtige Rolle. Unternehmen müssen beim Einsatz datenbasierter Technologien zusätzliche rechtliche Rahmenbedingungen berücksichtigen, was Anpassungen bei der Implementierung erforderlich macht. Neben technologischen Fragen hebt die Studie auch organisatorische Faktoren hervor. Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, unterscheiden sich häufig durch eine klare strategische Verankerung auf Führungsebene. Sie fördern die Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und IT, arbeiten mit agilen Strukturen und investieren gezielt in Weiterbildung, um die notwendigen Kompetenzen im eigenen Unternehmen aufzubauen.

Wachsende Bedeutung erwartet

Mit Blick auf die kommenden Jahre erwarten die Studienautoren eine weiter wachsende Bedeutung von KI im europäischen Handel. Insbesondere generative KI eröffnet neue Möglichkeiten, etwa bei der automatisierten Erstellung von Inhalten, im Kundenservice oder bei noch präziseren Personalisierungsstrategien. Für den europäischen Einzelhandel ist KI damit längst mehr als ein Experimentierfeld. Entscheidend wird sein, wie schnell es Unternehmen gelingt, bestehende Hürden zu überwinden und aus ersten Pilotprojekten skalierbare Lösungen zu entwickeln.