### Datengebot für den Einzelhandel
Der Einzelhandel steht an einem entscheidenden Punkt, an dem vertrauenswürdige Kundendaten zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden. Eine Studie von Stibo Systems unter 500 US-amerikanischen Führungskräften zeigt, dass 91 % das Kunden-Datenmanagement als entscheidend ansehen, aber nur 31 % ihren Daten voll und ganz vertrauen. Dies führt bei über der Hälfte der Unternehmen zu Umsatzeinbußen und bei fast einem Drittel zu Reputationsschäden. Diese Lücke behindert die Personalisierung, verlangsamt die Einführung von KI und zersplittert die Abläufe angesichts steigender Erwartungen der Käufer und der Komplexität der Multichannel-Strategie.
Die Datenfragmentierung ist nach wie vor ein Kernhindernis, und Experten prognostizieren, dass sie die KI-Leistung im Jahr 2026 beeinträchtigen wird, selbst wenn die Technologie skaliert. Der Einzelhandel mit KI könnte einen Wert von 240 bis 390 Milliarden Dollar freisetzen, wobei 91 % der Führungskräfte investieren und Early Adopters sechs Mal schnellere Erträge erzielen und möglicherweise drei Viertel des Marktes von 164 Milliarden Dollar bis 2030 erobern werden. Diejenigen, die Daten über Geschäfte, Kundeninteraktionen, Inventar und Bestellungen hinweg verbinden, erhalten die klarste betriebliche Übersicht.
### Auswirkungen auf Produkt-Feeds und Katalogstandards
Schlechte Datenqualität untergräbt direkt die Produkt-Feeds, das Rückgrat der E-Commerce-Entdeckung und des Verkaufs. Fragmentierte Kunden- und Bestandsdaten führen zu inkonsistenten Feeds, in denen der Lagerbestand nach dem Verkauf noch verfügbar erscheint, was zu Überverkauf und Kundenfrustration führt. Die Echtzeit-Datenverarbeitung behebt dies, indem sie sofortige Aktualisierungen ermöglicht, verpasste Verkäufe verhindert und dynamische Preise auf der Grundlage von Nachfrage und Trends unterstützt.
Katalogstandards leiden ohne Governance: 57 % der Unternehmen haben keine Richtlinien, was zu Systeminkonsistenzen führt, die die Multichannel-Sichtbarkeit beeinträchtigen. Vertrauenswürdige Daten erzwingen einheitliche Qualitätsstandards und stellen sicher, dass Feeds nahtlos in Merchandising- und Commerce-Systeme integriert werden. Bis 2026 entwickelt sich Retail Media zu einem einheitlichen Betriebssystem, das die Fragmentierung beseitigt, so dass Medien-, Preis- und Verkaufsdaten für eine präzise Produktentdeckung und -werbung übereinstimmen. Die Herausforderungen bei der Verwaltung von **Produkt-Feeds** werden in unserem Blogbeitrag ausführlicher behandelt.
### Verbesserung der Produkt-Card-Qualität und der Sortimentsgeschwindigkeit
Die Produkt-Card-Qualität - Vollständigkeit und Relevanz der Produktdetails - hängt von einer sauberen Datenintegration ab. Fragmentierte Quellen liefern unvollständige Profile, was zu irrelevanten Empfehlungen führt, die das Vertrauen untergraben. Customer Data Platforms (CDPs) vereinheitlichen Daten von POS, Online-Plattformen und sozialen Kanälen in 360-Grad-Ansichten, einschließlich Identitätsauflösung, KI-gesteuerter Segmentierung und Profilanreicherung, um umfassendere, genauere Cards zu erhalten. Das Verständnis der Bedeutung hochwertiger Produktbeschreibungen kann die **Card-Qualität** erheblich verbessern, was in unserem Blog näher erläutert wird.
Diese Vereinheitlichung beschleunigt die Sortimentsgeschwindigkeit, die Geschwindigkeit der Aufnahme und Aktualisierung von Produkten. No-Code-Tools und KI gedeihen auf vertrauenswürdigen Daten und automatisieren die Katalogisierung, um Personalisierung in Echtzeit und selbstreparierende Displays voranzutreiben. Ohne sie scheitern KI-Initiativen - 28 % der Führungskräfte berichten von Schwierigkeiten bei der Umsetzung aufgrund unfertiger Daten - was dynamische Inhalte und Interaktionen einschränkt.
### No-Code, KI und der Weg zur Skalierung
No-Code-Plattformen verstärken die Leistung der Daten, indem sie den Zugang demokratisieren und schnelle Feed-Anpassungen und Katalogerstellungen ohne tiefgreifende Programmierung ermöglichen. KI erhöht dies: Vernetzte Daten ermöglichen prädiktive Prognosen, maßgeschneiderte Empfehlungen und betriebliche Entscheidungen und verlagern die KI von der Unterstützung zum Haupttreiber in Commerce und Experience. Wenn Sie verstehen wollen, wie Sie künstliche Intelligenz einsetzen können, haben wir einen Artikel über **Künstliche Intelligenz für Unternehmen - NichtPIM** geschrieben. Edge Computing steigert die Geschwindigkeit weiter und verarbeitet große Datenströme für eine agile Skalierbarkeit gegenüber einer starren Cloud-Abhängigkeit.
Einzelhändler, die der Governance Priorität einräumen - die Festlegung von Verantwortlichkeiten und Standards - verwandeln Daten in Widerstandsfähigkeit. Die Echtzeit-Aktivierung über CDPs löst präzise Angebote, Benachrichtigungen und Preise aus und fördert das Engagement. Da die Vorschriften verschärft und die Transparenzforderungen steigen, sorgt dieses Fundament für KI-Präzision, verhindert Verwirrung durch fehlerhafte Erkenntnisse und positioniert datenbereite Betriebe im Vorteil. Für jedes E-Commerce-Unternehmen ist die richtige Implementierung eines **Produkt-Feed** unerlässlich.
*Retail Customer Experience*
*Retail Dive*
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Wie die Ergebnisse zeigen, hängt die Zukunft des E-Commerce von der Fähigkeit ab, Produktdaten effektiv zu verwalten und zu nutzen. Dieser Wandel hin zu datengesteuerten Abläufen unterstreicht die Bedeutung von Lösungen wie NotPIM. Unsere Plattform begegnet den Herausforderungen der Datenfragmentierung und der schlechten Qualität durch die automatisierte Transformation von Produkt-Feeds, die Anreicherung und das Katalogmanagement und gibt Einzelhändlern die Werkzeuge an die Hand, die sie benötigen, um die Chancen zu nutzen, die sich durch KI und Personalisierung ergeben.