Einzelhändler erzielen bei der großflächigen Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) nur begrenzte Fortschritte, obwohl Führungskräfte diese als wichtigen Wegbereiter für strategische Ziele wie profitables Wachstum, verbessertes Kundenerlebnis und Kundenbindung betrachten. Das belegt die aktuelle Studie „Perceptive Retail: The TCS Global Retail Outlook“ von Tata Consultancy Services (TCS).
Die Studie, basierend auf den Antworten von mehr als 800 Führungskräften im Einzelhandel aus 18 Ländern, beleuchtet die operativen Zwänge, welche die Transformation des Sektors prägen. Für die kommenden ein bis zwei Jahre priorisieren die befragten Führungskräfte die Echtzeit-Erkennung von Marktveränderungen und adaptive, KI-gestützte Entscheidungsfindung.
Geringe Integrationstiefe hemmt wirtschaftlichen Mehrwert
Trotz dieser strategischen Priorität bleibt die KI-Implementierung im Einzelhandel vorwiegend auf kundenorientierte Anwendungen beschränkt. So nennen 51 % der Einzelhändler grundlegende KI-Technologien wie Chatbots und virtuelle Assistenten als ihre wichtigste Initiative.
Die Studie verdeutlicht: Ohne eine tiefere Integration in Bereiche wie Merchandising, Lieferkette und Preisgestaltung bleibt eine fokussierte Einführung oberflächlich und wird daher keine transformativen Effekte auf die Wirtschaftlichkeit des Einzelhandels erzielen.
Top-Prioritäten und Fähigkeiten
Die Studie verdeutlicht zudem, dass nach der Kostenoptimierung KI-gestützte Technologien zu den wichtigsten Fähigkeiten für 2026 zählen. Dabei rangieren die Fähigkeit, Marktveränderungen und Wettbewerberbewegungen in Echtzeit zu erkennen (Platz 2), sowie adaptive KI-gestützte Entscheidungsfähigkeiten (Platz 3) unter den Top 10-Prioritäten der Einzelhändler. Als größte Hürde für 2026 wird, nach finanziellem Druck, der Fachkräftemangel identifiziert.
Einzelhändler bewerten laut Studie KI-gestützte Entscheidungsfindung, eine beschleunigte Markteinführung von Produkten und Dienstleistungen sowie automatisierte Arbeitsabläufe als die kurzfristig leistungsstärksten Fähigkeiten, die traditionelle Business-Analytics- und Business-Intelligence-Tools übertreffen.
Zugleich besteht eine hohe Dringlichkeit bezüglich Cybersicherheit und Datenschutz. Ein erhebliches ungenutztes Potenzial liegt zudem in den Daten von Kundenbindungsprogrammen: Weniger als die Hälfte der Befragten kann diese Informationen für Marketing-ROI-Messung, Preisgestaltung oder Produkt- und Sortimentsplanung effektiv nutzen.
Die wichtigsten Ergebnisse der Umfrage im Überblick:
- Oberflächliche KI-Nutzung: 51 % der Einzelhändler nennen Chatbots und virtuelle Assistenten als ihre führende KI-Initiative, was auf eine geringe Nutzung von KI außerhalb isolierter Kundeninteraktionsplattformen hinweist.
- Mangelnde Multi-Agenten-KI: 85 % der Einzelhändler nutzen noch keine Multi-Agenten-KI-Systeme; fast die Hälfte (48 %) hat keinerlei Pläne dafür.
- Defizite bei Talententwicklung: Nur 33 % der Einzelhändler sehen digitale Kompetenzprogramme für Mitarbeiter als Mittel zur organisatorischen Transformation und Talententwicklung.
- Ungenutzte Loyalty-Daten: Lediglich 37 % der Einzelhändler nutzen Erkenntnisse aus Kundenbindungsprogrammen für Kanal- oder Ladenerlebnisstrategien, und nur 45 % wenden sie auf Preisgestaltung und Promotionen an.
- Begrenzte fortgeschrittene KI-Anwendungen: Nur 39 % der Einzelhändler setzen KI-gestützte Bedarfsprognosen (Demand Sensing) zur Lieferkettenresilienz ein.
- Geplante dynamische Preisgestaltung: 42 % planen die Implementierung von KI-gesteuerter dynamischer Preisgestaltung zur Verbesserung der Margenleistung, mit dem Hinweis auf eine notwendige sorgfältige Umsetzung, um den Ruf der Marke nicht zu gefährden.
Die Ergebnisse signalisieren die Notwendigkeit eines Paradigmenwechsels in einem zunehmend dynamischen, intelligenten und erlebnisorientierten Einzelhandelsmarkt. Für den sogenannten ‚Perceptive Retail‘ ist eine tiefgreifende Integration von KI, maschinellem Lernen und Multi-Agenten-Systemen unerlässlich.
Dies soll Einzelhändlern ermöglichen, Signale zu interpretieren, Abläufe in Echtzeit anzupassen und Entscheidungen über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg zu orchestrieren. Nur so lassen sich nachhaltiges Wachstum fördern, die Rentabilität steigern und die notwendigen Fähigkeiten für die KI-gesteuerte Zukunft aufbauen.