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Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) verändert den Einzelhandel grundlegend und durchdringt alle Bereiche – von der Kundenansprache im Front-End bis hin zur Backend-Analyse. Im Mittelpunkt der aktuellen Diskussion steht das strategische Gebot für Einzelhändler, über isolierte Experimente hinauszugehen und KI in den Kern ihrer Geschäftsprozesse zu integrieren. Diese Entwicklung, die in jüngster Zeit von Radu Săndulescu, Data Analytics & AI Services Director bei Zitec, hervorgehoben wurde, unterstreicht, dass die Erzielung eines konkreten Mehrwerts durch KI nicht nur die Einführung von Technologie, sondern auch eine solide Grundlage in Bezug auf Datenorganisation, Systembereitschaft und methodische Planung erfordert. Stützende Branchendaten zeigen, dass die KI-gestützte Modernisierung messbare Auswirkungen auf das Geschäft hat, wie z. B. eine 2,5-fache Beschleunigung des Umsatzwachstums und erhebliche Verbesserungen des Sales-ROI, wobei personalisierte Erlebnisse und Prozessoptimierung im Vordergrund stehen.
Warum dieser Trend so bedeutend ist
Transformation der Product-Feed-Infrastruktur
Die Integration von KI im Einzelhandel wirkt sich direkt auf das Product-Feed-Management aus – die strukturierten Datenströme, die die Online-Sortimentspräsentation, Werbung und Syndizierung steuern. Durch die Fähigkeit der KI, das Tagging zu automatisieren, Inkonsistenzen zu erkennen und Produktinformationen dynamisch zu aktualisieren, werden Feeds genauer und umfassender, wodurch manuelle Fehler effektiv eliminiert und der Wartungsaufwand reduziert wird. Generative Modelle können Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und standardisieren und so Bestands- und Katalogeinträge zu kohärenten digitalen Assets konsolidieren, was für Omnichannel-Strategien und die Echtzeit-Synchronisierung über Plattformen hinweg unerlässlich ist. Produkt-Feed - NotPIM
Dies wird zunehmend wichtiger, da Einzelhändler ihr Sortiment zügig erweitern: Laut Publicis Sapient hat nur eine Minderheit (11 %) der Einzelhandelsführer in kundenspezifische KI-Lösungen investiert, aber diejenigen, die dies tun, verzeichnen Fortschritte, nicht nur in der Effizienz, sondern auch in der Präzision und Geschwindigkeit, mit der Produkte gelistet, aktualisiert und angezeigt werden. Diese Fortschritte ermöglichen schnellere Markteinführungszeiten, sodass Echtzeit-Änderungen im Merchandising vorgenommen werden können, wenn sich Trends oder Lagerbestände ändern.
Entwicklung von Katalogisierungsstandards
Die Einführung von KI erzwingt die Notwendigkeit einer standardisierten Katalogisierung und strukturierter Produktmetadaten. Herkömmliche Methoden führen bei Einzelhändlern oftmals zu fragmentierten Datensätzen, die sich über ERP-, Warehouse-Management- und Point-of-Sale-Plattformen erstrecken. Die Datenzentralisierung – ein wesentlicher Vorläufer für eine erfolgreiche KI-Implementierung – ermöglicht die Erstellung einheitlicher Produktkataloge, die erweiterte Such-, Filter- und Personalisierungsfunktionen unterstützen. Wie in Branchenberichten von Adobe und McKinsey hervorgehoben wird, zeichnen sich Marktführer dadurch aus, dass sie Kunden- und Produktdaten über alle Kanäle hinweg vereinheitlichen, was tiefere Einblicke ermöglicht und eine anspruchsvollere Inhaltszusammenstellung und Kampagnen-Orchestrierung ermöglicht.
Darüber hinaus treiben KI-Modelle, die Produktbeschreibungen generieren, SKUs klassifizieren und Metadaten-Erweiterungen empfehlen, diese Systeme zu einer besseren Qualität und Vollständigkeit der Inhalte. Beispielsweise können intelligente Bilderkennung und natürliche Spracherzeugung Produktkarten mit relevanten Attributen, kontextbezogenen Nutzungsinformationen und Cross-Sell-Vorschlägen anreichern, was manuell zuvor nicht zu bewältigen war.
Steigerung der Inhaltsqualität und -vollständigkeit
Die Auswirkungen von KI auf die Inhaltsqualität – insbesondere Produktseiten und digitale Assets – sind deutlich. KI kann personalisierte Produktbeschreibungen erstellen, nutzergenerierte Inhalte auf Relevanz und Sentiment analysieren und fehlende Details mithilfe trainierter Modelle automatisch ergänzen. Der 2025 AI and Digital Trends-Bericht von Adobe zeigt detailliert auf, wie führende Einzelhändler die automatisierte Inhaltszusammenstellung und Echtzeit-Personalisierung priorisieren, wobei 47 % der Marktführer End-to-End-Lieferketten für personalisierte Assets aufbauen.
KI unterstützt auch die automatische Bildbearbeitung, Videogenerierung und Sprachlokalisierung, wodurch es möglich wird, sowohl Qualität als auch Konsistenz zu erhalten, selbst wenn sich das Sortiment erweitert. Laut StartUs Insights untersuchen Deep-Learning-Modelle mehrere Quellen von Produkt- und Konsumentendaten und erstellen so reichhaltigere, ansprechendere Produktseiten, die die Konversionsraten steigern und das Rückgaberrisiko aufgrund falsch informierter Käufe verringern.
Beschleunigung der Sortiments-Einführung
Eines der auffälligsten Ergebnisse einer KI-gestützten Infrastruktur ist die erhöhte Markteinführungsgeschwindigkeit für neue Produkte. Einzelhändler mit KI-gestützten Systemen können neue SKUs schnell integrieren und Schritte wie Attributerkennung, Beschreibungsgenerierung, Preisgestaltung und Konformitätsprüfung automatisieren. Da sich der E-Commerce in Richtung Echtzeit-Merchandising bewegt, gewährleisten dynamisches Bestands- und Katalogmanagement – gestützt durch prädiktive Analysen und generative Modelle – dass neue Sortimenten die Verbraucher schneller und mit höherer Relevanz erreichen.
Diese Beschleunigung ermöglicht auch differenzierte, hyperpersonalisierte Frontends, in denen Sortimente dynamisch nach Region, Saison und individuellem Verhalten kuratiert werden, was sowohl Mainline-Kampagnen als auch Flash-Sales unterstützt. Solche Fähigkeiten entsprechen direkt den Erwartungen der Verbraucher in Bezug auf Unmittelbarkeit und Vielfalt und treiben gleichzeitig engere Feedback-Schleifen zwischen Marketing, Einkauf und Supply-Chain-Funktionen voran.
Einsatz von No-Code- und KI-gestützter Automatisierung
Die Demokratisierung von KI wird durch die Verbreitung von No-Code-Tools und vorgefertigten KI-Lösungen katalysiert, die die technische Hürde für die Einführung senken. Einzelhändler setzen zunehmend Plattformen ein, die Drag-and-Drop-Automatisierung, regelbasierte Personalisierung und den sofortigen Start von Kampagnen ohne umfangreiche Entwicklungsressourcen ermöglichen. Laut Marktforschung setzen 45 % der Einzelhändler generative KI aktiv für das Customer-Experience-Management ein, während viele weitere solche Tools testen.
Plattformen bieten jetzt eine automatische Syndizierung von Produktdaten, die Anpassung von Channel-Inhalten und Cross-Platform-Publishing-Workflows, die über intuitive Schnittstellen gesteuert werden. Dieser Übergang fördert agile Experimente – beispielsweise Machbarkeitsstudien in der Bildanalyse oder personalisierten Empfehlungen – und lädt gleichzeitig eine breitere Beteiligung von nicht-technischem Personal an Inhaltsverwaltung und Merchandising-Aufgaben ein. No-Code-Lösungen befähigen Einzelhändler, von einer reaktiven Anpassung zu einer proaktiven Innovation überzugehen und Engpässe beim Start von Kampagnen und der Sortimentsverwaltung anzugehen.
Synergie mit regulatorischen Trends und Vertrauensrahmen
Mit der Skalierung von KI im Einzelhandel steigen Compliance und Transparenz zu vorrangigen Zielen – insbesondere mit dem Inkrafttreten von Rahmenwerken wie dem EU AI Act. Einzelhändler implementieren Systeme für Transparenz, Protokollierung und Risikomanagement, insbesondere für Anwendungen mit direkten Auswirkungen auf die Verbraucher. Für die Katalog- und Inhaltsinfrastruktur bedeutet dies, systematisch zu dokumentieren, wie KI-Modelle Produktdaten beziehen und verarbeiten, die Genauigkeit zu validieren und regelmäßige Audits auf Voreingenommenheit und Fairness durchzuführen. Diese Maßnahmen werden zunehmend nicht nur von den Aufsichtsbehörden gefordert, sondern auch von Endbenutzern, die Rechenschaftspflicht bei automatisierten Empfehlungen und personalisierten Angeboten erwarten.
Herausforderungen und Ausblick
Obwohl die Vorteile von KI klar sind, gibt es noch einige Hindernisse. Viele Einzelhändler haben immer noch mit Altsystemen zu kämpfen; 58 % arbeiten auf E-Commerce-Plattformen, die älter als fünf Jahre sind, was Integrationsherausforderungen für neue KI-Initiativen mit sich bringt. Datenqualität, abgeschottete Informationen und das Fehlen einer einheitlichen Architektur schränken den Return on Automation ein. Darüber hinaus, während Marktführer die doppelte Akzeptanzrate der nachfolgenden Peers in wichtigen KI-Vertikalen aufweisen, stecken über ein Viertel der Einzelhändler im Pilotmodus fest, zurückgehalten durch unsicheren ROI, Qualifikationsdefizite und organisatorische Trägheit.
Die Dynamik der Branche deutet jedoch darauf hin, dass aggressive Investitionen in Datenvereinheitlichung, Inhaltsflexibilität und KI-gestützte Erkenntnisse über den Erfolg in der kommenden Periode entscheiden werden. Die wichtigsten Schwerpunkte für die nächste Phase sind:
- Schließen der Erfahrungslücke mit konsistenten, vernetzten Omnichannel-Journeys (Adobe for Business).
- Echtzeit-Personalisierung und prädiktives Targeting über alle Kunden-Touchpoints hinweg.
- Beschleunigung automatisierter, skalierbarer Content-Workflows.
- Priorisierung einheitlicher Datenstrukturen und kontinuierlicher Auditierbarkeit.
Während Einzelhändler die Entwicklung von der Experimentierphase zum groß angelegten Einsatz meistern, sind diejenigen, die ihre Content-Operationen, Product-Feeds und Infrastruktur an die Nutzung von KI ausrichten – und gleichzeitig Transparenz und Qualität gewährleisten –, am besten für nachhaltiges Wachstum und Kundenbindung gerüstet.
Quellen:
Publicis Sapient
Adobe for Business
Die in dem Bericht hervorgehobenen Trends, insbesondere die Verlagerung hin zu KI-gestütztem Product-Feed-Management und Katalogisierung, gehen direkt auf die zentralen Herausforderungen im E-Commerce-Content ein. Wir bei NotPIM erkennen die Bedeutung einer robusten Datenorganisation als Grundlage für eine erfolgreiche KI-Implementierung. Unsere Plattform bietet die notwendigen Tools für Einzelhändler, um Daten zu vereinheitlichen, Kataloge zu standardisieren und Produktinformationen anzureichern, um sicherzustellen, dass sie KI-Lösungen voll ausschöpfen und die Effizienz in ihren E-Commerce-Abläufen steigern können. Dieser Ansatz ermöglicht es unseren Kunden, die Integration von KI-Tools zu optimieren, sodass sie sich schnell an Marktveränderungen anpassen können.