{"id":76757,"date":"2026-11-02T09:10:56","date_gmt":"2026-11-02T08:10:56","guid":{"rendered":"https:\/\/optimix-software.com\/blog\/unkategorisiert\/agentenbasierte-ki-im-einzelhandel-von-der-empfehlung-zum-handeln\/"},"modified":"2026-11-02T09:51:49","modified_gmt":"2026-11-02T08:51:49","slug":"agentenbasierte-ki-im-einzelhandel-von-der-empfehlung-zum-handeln","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/optimix-software.com\/de\/blog\/preisgestaltung\/agentenbasierte-ki-im-einzelhandel-von-der-empfehlung-zum-handeln\/","title":{"rendered":"Agentenbasierte KI im Einzelhandel: Von der Empfehlung zum Handeln"},"content":{"rendered":"\t\t
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K\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong> ver\u00e4ndert sowohl die Art und Weise, wie Verbraucher nach Produkten suchen, als auch die Art und Weise, wie Einzelh\u00e4ndler ihr Gesch\u00e4ft steuern.<\/span><\/p>

Ein Kaufprozess, der fr\u00fcher \u00fcber eine Suchmaschine, mehrere Online-Shops und verschiedene Produktseiten verlief, kann nun mit einem Gespr\u00e4ch mit einer KI beginnen. Der Verbraucher kann die KI bitten, ein Produkt zu suchen, mehrere Angebote zu vergleichen oder ihm bei der Auswahl nach seinen eigenen Kriterien zu helfen. Mit dem zunehmenden Einsatz von Chatbots k\u00f6nnte ein Teil dieser Aufgaben nach und nach von der KI selbst \u00fcbernommen werden. <\/span><\/p>

F\u00fcr den Einzelhandel stellt diese Entwicklung eine doppelte Herausforderung dar. Ihr Angebot muss sichtbar und relevant bleiben, wenn KI-Systeme in den Kaufprozess eingreifen. Gleichzeitig verf\u00fcgen ihre Unternehmen bereits \u00fcber KI-gest\u00fctzte L\u00f6sungen zur Verbesserung ihrer Prognosen, Preisgestaltung oder operativen Entscheidungen. <\/span><\/p>

Die agentenbasierte KI ist Teil dieses Wandels. Sie dient nicht mehr nur dazu, Informationen oder Empfehlungen zu generieren: Sie kann ein Ziel verfolgen und innerhalb eines festgelegten Rahmens mehrere Schritte nacheinander ausf\u00fchren. <\/span><\/p>

Was bedeutet diese Entwicklung f\u00fcr den Einzelhandel? Inwiefern ver\u00e4ndert sie die Beziehung zu den Verbrauchern? Und welche Voraussetzungen m\u00fcssen die Einzelhandelsunternehmen erf\u00fcllen, um davon zu profitieren? <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Was ist agentische KI?<\/b><\/h2>

Der Begriff \u201eagentische KI\u201c bezeichnet Systeme der k\u00fcnstlichen Intelligenz, die in der Lage sind, ein Ziel mit einem gewissen Ma\u00df an Autonomie zu verfolgen.<\/span><\/p>

Eine generative KI wird in der Regel durch eine vom Nutzer formulierte Anfrage ausgel\u00f6st. Ein Agent kann jedoch noch einen Schritt weiter gehen: Er kann einen Auftrag interpretieren, die zu seiner Ausf\u00fchrung erforderlichen Schritte ermitteln, verschiedene Informationsquellen oder Werkzeuge heranziehen und sein Vorgehen an die jeweilige Situation anpassen. <\/span><\/p>

Der Unterschied liegt also weniger in der F\u00e4higkeit, eine Antwort zu geben, als vielmehr in der F\u00e4higkeit,<\/span>mehrere Schritte nacheinander auszuf\u00fchren, um zu einem Ergebnis zu gelangen<\/b>.<\/span><\/p>

Im Einzelhandelskontext kann ein klassisches System beispielsweise eine Anomalie bei den Verkaufszahlen erkennen oder eine Prognose erstellen. Ein Mitarbeiter kann diese Informationen nutzen, um den erforderlichen Kontext zu ermitteln, verschiedene Systeme abzufragen und anschlie\u00dfend die weitere Vorgehensweise in dieser Situation festzulegen. <\/span><\/p>

Diese Logik bedeutet nicht, dass der Agent die vom Einzelh\u00e4ndler bereits eingesetzten Spezialsoftwareprogramme oder -modelle ersetzt. Er agiert in einem Umfeld, in dem KI bereits weitgehend in die Fachanwendungen integriert ist. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Pr\u00e4diktive KI, generative KI und agentenbasierte KI: Worin bestehen die Unterschiede?<\/b><\/h2>

Die pr\u00e4diktive KI zielt in erster Linie darauf ab, ein Ph\u00e4nomen vorherzusagen. Im Einzelhandel kann sie insbesondere dazu genutzt werden, die Nachfrage zu prognostizieren oder bestimmte Verhaltensweisen zu erkennen. <\/span><\/p>

Generative KI erzeugt oder synthetisiert Informationen. Sie kann eine Situation erl\u00e4utern, verschiedene Daten zusammenfassen, eine Frage beantworten oder Inhalte generieren. <\/span><\/p>

Die agentenbasierte KI verf\u00fcgt \u00fcber eine Handlungslogik. Sie kann verschiedene F\u00e4higkeiten einsetzen, um ein Ziel zu erreichen, und \u2013 sofern ihr Autonomiegrad dies zul\u00e4sst \u2013 mehrere Schritte ausf\u00fchren, ohne auf eine neue Anweisung durch den Menschen zu warten. <\/span><\/p>

Diese Ans\u00e4tze erg\u00e4nzen sich daher eher, als dass sie miteinander konkurrieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Inwiefern ver\u00e4ndert agentenbasierte KI den Kaufprozess?<\/b><\/h2>

Einer der bedeutendsten Wandel vollzieht sich direkt auf Seiten der Verbraucher.<\/span><\/p>

Lange Zeit basierte der digitale Kaufprozess auf einer relativ vorhersehbaren Abfolge von Schritten: eine Suche durchf\u00fchren, mehrere Ergebnisse einsehen, verschiedene Websites besuchen, Produktbeschreibungen lesen, Preise vergleichen und schlie\u00dflich eine Auswahl treffen.<\/span><\/p>

Dialogorientierte Schnittstellen beginnen, diese Funktionsweise zu ver\u00e4ndern.<\/span><\/p>

Von der Stichwortsuche zur dialogorientierten Suche<\/b><\/h3>

Der Verbraucher muss seinen Bedarf nicht mehr unbedingt in eine Reihe von Anfragen umwandeln.<\/span><\/p>

Er kann eine komplexe Absicht direkt zum Ausdruck bringen: ein Produkt f\u00fcr einen bestimmten Verwendungszweck zu suchen, ein Budget einzuhalten, bestimmte Eigenschaften zu vergleichen oder einer schnellen Verf\u00fcgbarkeit den Vorzug zu geben.<\/span><\/p>

Die KI kann somit einen Teil der Recherche- und Vorauswahlarbeit \u00fcbernehmen, noch bevor der Internetnutzer auf die Website eines Einzelh\u00e4ndlers gelangt.<\/span><\/p>

Diese Entwicklung ist bereits zu beobachten. Deloitte gibt an, dass die Zugriffe \u00fcber ChatGPT und andere dialogorientierte Schnittstellen mittlerweile <\/span>15 bis 20 % des Referral-Traffics bei bestimmten Einzelh\u00e4ndlern<\/b>. Das Beratungsunternehmen berichtet zudem von Sch\u00e4tzungen, wonach KI-Agenten in bis zu <\/span>25 % des weltweiten E-Commerce-Umsatzes bis 2030<\/b>.<\/span><\/p>

Die Herausforderung des digitalen Handels beschr\u00e4nkt sich daher nicht mehr darauf, die interne Suchmaschine einer Website zu optimieren oder in den Ergebnissen einer herk\u00f6mmlichen Suchmaschine zu erscheinen. Ein Teil der Kundenakquise k\u00f6nnte sich nach und nach auf neue Vermittler verlagern. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Von der Unterst\u00fctzung zur Delegation<\/b><\/h3>

Die dialogorientierte Suche stellt lediglich einen ersten Schritt dar.<\/span><\/p>

Heutzutage kann der Verbraucher eine KI damit beauftragen, zu recherchieren und zu vergleichen. Die agentenbasierte Logik erm\u00f6glicht es, eine umfassendere Delegation in Betracht zu ziehen: ein Angebot im Auge zu behalten, mehrere Kriterien zu \u00fcberpr\u00fcfen oder bestimmte Schritte zu \u00fcbernehmen, die f\u00fcr die Durchf\u00fchrung eines Kaufs erforderlich sind. <\/span><\/p>

Der Prozess entwickelt sich schrittweise von \u201eHelfen Sie mir beim Finden\u201c hin zu \u201eHelfen Sie mir bei der Auswahl\u201c und schlie\u00dflich m\u00f6glicherweise zu \u201eErledigen Sie diese Aufgabe f\u00fcr mich gem\u00e4\u00df meinen Kriterien\u201c.<\/span><\/p>

Die F\u00fchrungskr\u00e4fte der Branche sehen diesen Wandel bereits voraus. In seiner globalen Studie 2026 weist Deloitte darauf hin, dass <\/span>neun von zehn F\u00fchrungskr\u00e4ften im Einzelhandel<\/b> Die Befragten rechnen damit, dass KI zunehmend anstelle von Suchmaschinen zum Einsatz kommen wird. Die H\u00e4lfte geht zudem davon aus, dass der derzeitige, mehrstufige Kaufprozess bis zum Jahr 2027 zugunsten von Interaktionen, die st\u00e4rker auf KI ausgerichtet sind, in Frage gestellt werden wird. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Neue Vermittler zwischen dem Einzelh\u00e4ndler und dem Verbraucher<\/b><\/h3>

Diese Entwicklung kann die Beziehung zwischen den Handelsketten und ihren Kunden ver\u00e4ndern.<\/span><\/p>

Bei einem herk\u00f6mmlichen Kaufprozess hat der Einzelh\u00e4ndler einen Gro\u00dfteil des Umfelds, in dem die Produkte entdeckt werden, unter seiner Kontrolle: seine interne Suchmaschine, seine Kategorien, seine Produktbeschreibungen, seine Empfehlungen sowie seine Inhalte.<\/span><\/p>

Wenn die Suche in einer KI-Oberfl\u00e4che beginnt, verlagert sich ein Teil dieser Vermittlung. Das System kann die Angebote bereits vor ihrer Pr\u00e4sentation gegen\u00fcber dem Verbraucher ausw\u00e4hlen, organisieren oder zusammenfassen. <\/span><\/p>

F\u00fcr den Einzelh\u00e4ndler ergibt sich eine neue Herausforderung: <\/span>von der Maschine richtig verstanden zu werden, noch bevor er vom Verbraucher ausgew\u00e4hlt wird<\/b>.<\/span><\/p>

Dies setzt insbesondere voraus, dass die Informationen, die zum Vergleich der Angebote herangezogen werden, zuverl\u00e4ssig sind. Die Preispositionierung und die F\u00e4higkeit, die Nachfrage tats\u00e4chlich zu bedienen, k\u00f6nnen von besonderer Bedeutung sein, wenn ein Entscheidungstr\u00e4ger zwischen mehreren Optionen abw\u00e4gt. Diese Entwicklung wird in unserer Analyse zu <\/span> Agentenbasierte KI und die Herausforderungen in Bezug auf Preise und Lagerbest\u00e4nde f\u00fcr den Einzelhandel<\/a><\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Warum gewinnt die Datenqualit\u00e4t zunehmend an strategischer Bedeutung?<\/b><\/h2>

Ein Mitarbeiter kann Produkte oder Handelsketten nur dann angemessen vergleichen, wenn die ihm zur Verf\u00fcgung stehenden Informationen ausreichend pr\u00e4zise und aussagekr\u00e4ftig sind.<\/span><\/p>

Ein mehrdeutiges Produktmerkmal, ein veralteter Preis oder eine falsche Angabe zur Verf\u00fcgbarkeit k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass ein Angebot anders verstanden und dargestellt wird.<\/span><\/p>

Deloitte empfiehlt den Einzelh\u00e4ndlern daher, ihre Produkt- und Preisdaten korrekt, zug\u00e4nglich und f\u00fcr die Auswertung durch KI-Systeme geeignet zu gestalten. Andernfalls k\u00f6nnten bestimmte Angebote in diesen neuen Einkaufsumgebungen an Sichtbarkeit verlieren. <\/span><\/p>

Die Datenqualit\u00e4t ist f\u00fcr den Einzelhandel kein neues Thema. Agentenbasierte KI kann jedoch die Auswirkungen unzureichend zuverl\u00e4ssiger Informationen verst\u00e4rken. <\/span><\/p>

Falsche Daten beeintr\u00e4chtigen nicht mehr nur eine interne Analyse. Sie k\u00f6nnen sich direkt darauf auswirken, wie ein Produkt gefunden, verglichen oder empfohlen wird. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Produktdaten<\/b><\/h3>

Die Mitarbeiter m\u00fcssen genau verstehen, was verkauft wird, und zwischen Artikeln unterscheiden k\u00f6nnen, die sich teilweise nur geringf\u00fcgig unterscheiden.<\/span><\/p>

Die Qualit\u00e4t der Beschreibungen, Attribute, Formate, Varianten und technischen Informationen kommt daher eine entscheidende Bedeutung zu. Je pr\u00e4ziser eine Verbraucheranfrage wird, desto besser muss das System \u00fcber ausreichend strukturierte Daten verf\u00fcgen, um das entsprechende Angebot zu identifizieren. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der Preis<\/b><\/h3>

Der Preis bleibt ein offensichtliches Vergleichskriterium. Seine Zuverl\u00e4ssigkeit gewinnt besonders dann an Bedeutung, wenn eine KI in die Auswahl einbezogen wird. <\/span><\/p>

Der angegebene Preis muss dem Angebot entsprechen, das dem Verbraucher tats\u00e4chlich zur Verf\u00fcgung steht, die Gesch\u00e4ftsbedingungen korrekt ber\u00fccksichtigen und ausreichend aktuell sein.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Die Verf\u00fcgbarkeit<\/b><\/h3>

Das gleiche Prinzip gilt f\u00fcr den Lagerbestand.<\/span><\/p>

Ein Produkt kann zwar genau den Anforderungen eines Verbrauchers entsprechen, verliert jedoch jegliche Relevanz, wenn es letztendlich nicht verf\u00fcgbar ist.<\/span><\/p>

F\u00fcr den Einzelh\u00e4ndler beruht diese Verf\u00fcgbarkeit auf soliden operativen Grundlagen: der Qualit\u00e4t der Prognosen, der Transparenz hinsichtlich der Lagerbest\u00e4nde und der F\u00e4higkeit, die Beschaffung an sich \u00e4ndernde Nachfrage anzupassen. Wir gehen in unserem Artikel zum Thema <\/span> die Auswirkungen agentenbasierter KI auf die Produktverf\u00fcgbarkeit<\/a>.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Kann agentenbasierte KI die Sichtbarkeit von Einzelh\u00e4ndlern ver\u00e4ndern?<\/b><\/h2>

Die Suchmaschinenoptimierung hat lange Zeit einen wesentlichen Teil der digitalen Sichtbarkeit gepr\u00e4gt.<\/span><\/p>

Einzelh\u00e4ndler haben gelernt, ihre Pr\u00e4senz in Suchmaschinen, auf Marktpl\u00e4tzen, in Preisvergleichsportalen und in ihren eigenen E-Commerce-Umgebungen zu optimieren.<\/span><\/p>

KI-Schnittstellen f\u00fcgen nun eine weitere Ebene hinzu.<\/span><\/p>

Der Verbraucher fragt m\u00f6glicherweise nicht mehr nur, welche Websites ein Produkt verkaufen. Er kann direkt erfragen, welche Option einer bestimmten Reihe von Kriterien am besten entspricht. <\/span><\/p>

Auf einer herk\u00f6mmlichen Suchergebnisseite werden mehrere Anbieter angezeigt, und der Verbraucher f\u00fchrt einen Gro\u00dfteil des Vergleichs selbst durch.<\/span><\/p>

In einer dialogorientierten Umgebung kann das System einen Teil dieser Auswahl bereits im Vorfeld vornehmen.<\/span><\/p>

Die Sichtbarkeit h\u00e4ngt somit m\u00f6glicherweise st\u00e4rker davon ab, inwieweit das System in der Lage ist, ein Angebot zu verstehen und zu erkennen, dass es der zum Ausdruck gebrachten Absicht entspricht.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Generative KI bei der Analyse von Textdaten<\/strong><\/h2>

Die generative k\u00fcnstliche Intelligenz erweitert zudem die Analysem\u00f6glichkeiten f\u00fcr den Einzelhandel, insbesondere in Bezug auf Daten, deren Auswertung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab bislang schwierig war.<\/span><\/p>

Kundenbewertungen, Produktkommentare, Online-Diskussionen oder Produktbeschreibungen stellen eine wichtige Informationsquelle hinsichtlich der Erwartungen der Verbraucher und der Marktentwicklung dar. Ihre Analyse gestaltete sich jedoch h\u00e4ufig komplex, bedingt durch das Datenvolumen, die sprachliche Vielfalt sowie die Schwierigkeit, den Kontext und die Nuancen richtig zu interpretieren. <\/span><\/p>

Gro\u00dfe Sprachmodelle erleichtern diese Arbeit heute. Sie k\u00f6nnen dabei helfen, gro\u00dfe Mengen an Inhalten zusammenzufassen, wiederkehrende Themen zu identifizieren, den Kontext eines Kommentars zu interpretieren oder auch mehrsprachige Daten einfacher zu verarbeiten. <\/span><\/p>

F\u00fcr den Einzelhandel k\u00f6nnen diese Informationen insbesondere dazu dienen, die Bed\u00fcrfnisse und \u00c4rgernisse der Kunden besser zu verstehen, sich abzeichnende Trends zu erkennen oder die Wahrnehmung verschiedener Produkte zu vergleichen.<\/span><\/p>

Diese Funktion erg\u00e4nzt die \u00fcbrigen Anwendungsbereiche der KI im Einzelhandel: Strukturierte Daten erm\u00f6glichen eine Verbesserung der Prognosen oder Preisentscheidungen, w\u00e4hrend generative KI die Nutzung eines Teils der Textdaten, die sich auf Produkte und Verbraucher beziehen, erleichtert.<\/span><\/p>

Wir gehen in unserem Artikel zum Thema<\/span> der Analyse von Textdaten mittels generativer KI im Einzelhandel<\/a>.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Warum sollten Einzelh\u00e4ndler den Einsatz von KI-gest\u00fctzten Tools vorantreiben?<\/b><\/h2>

Einzelh\u00e4ndler treiben<\/strong> ihre Investitionen in k\u00fcnstliche Intelligenz stark voran<\/strong>, da diese nicht mehr nur ein Automatisierungswerkzeug ist, sondern zu einem echten Hebel f\u00fcr Wettbewerbsf\u00e4higkeit und Rentabilit\u00e4t wird.<\/span><\/p>

Die Anwendungsf\u00e4lle nehmen entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette zu: Nachfrageprognose, Bestandsmanagement, Sortimentsoptimierung,<\/strong> personalisiertes Marketing, Kundenbeziehungen, aber auch Preisgestaltung. Damit wird ein doppeltes Ziel verfolgt: die operative Effizienz zu steigern und gleichzeitig schnellere und pr\u00e4zisere gesch\u00e4ftliche Entscheidungen zu treffen. <\/span><\/p>

Diese Dynamik schl\u00e4gt sich unmittelbar in den Investitionen nieder. Nach Angaben der Boston Consulting Group geh\u00f6rt der Einzelhandel mittlerweile zu den drei Branchen, die ihre Ausgaben f\u00fcr KI am st\u00e4rksten steigern. Der Nettoanteil der Einzelh\u00e4ndler, die angeben, ihre Investitionen in diese Technologie zu erh\u00f6hen, ist von <\/span>26 % bis 47 %<\/b> zwischen den beiden von BCG untersuchten Zeitr\u00e4umen.<\/span><\/p>

Diese Beschleunigung l\u00e4sst sich insbesondere durch zunehmend greifbare wirtschaftliche Ergebnisse erkl\u00e4ren. Die Preisgestaltung ist hierf\u00fcr ein gutes Beispiel. Laut BCG haben Einzelh\u00e4ndler, die L\u00f6sungen f\u00fcr <\/span>KI-gest\u00fctzte Preisgestaltung hat ihren Bruttogewinn um 5 % bis 10 % gesteigert<\/b>und verzeichneten gleichzeitig ein nachhaltiges Umsatzwachstum sowie eine verbesserte Wertwahrnehmung seitens der Kunden.<\/span><\/p>

Mithilfe von KI lassen sich tats\u00e4chlich weitaus umfassendere L\u00f6sungen realisieren als mit herk\u00f6mmlichen Methoden der Preisgestaltung. Einzelh\u00e4ndler k\u00f6nnen die Preise auf Produkt- und Filialebene anpassen und dabei gleichzeitig zahlreiche Parameter ber\u00fccksichtigen: Nachfrageelastizit\u00e4t, Wettbewerb, Gesch\u00e4ftsziele, Kostenentwicklung sowie das Verbraucherverhalten. <\/span><\/p>

Auch in konkreten F\u00e4llen k\u00f6nnen die Gewinne betr\u00e4chtlich sein. In einem von BCG vorgestellten Beispiel, das einen nordamerikanischen Lebensmitteleinzelh\u00e4ndler betrifft, f\u00fchrte der Einsatz von KI zur Umgestaltung der Preisstrategie dazu, dass <\/span>+4 % bis +5 % Bruttogewinn und +2 % bis +5 % Umsatz bereits im ersten Jahr<\/b>, ohne Erh\u00f6hung des durchschnittlichen Preisniveaus.<\/span><\/p>

Allerdings haben nicht alle Handelsketten denselben Reifegrad erreicht. Eine von BCG und The Consumer Goods Forum im Jahr 2026 durchgef\u00fchrte Studie zeigt, dass <\/span>45 % der befragten Einzelh\u00e4ndler befinden sich bereits in der Phase der gro\u00dffl\u00e4chigen Einf\u00fchrung von KI<\/b>, w\u00e4hrend ein vergleichbarer Anteil sich noch in der Anfangsphase der Einf\u00fchrung befindet.<\/span><\/p>

Es geht also nicht mehr nur darum, ob Einzelh\u00e4ndler KI einsetzen werden, sondern <\/span>wie schnell sie in der Lage sein werden, diese in ihre strategischen Gesch\u00e4ftsprozesse zu integrieren<\/b>.<\/span><\/p>

In dem Ma\u00dfe, in dem sich die Vorteile konkret messen lassen, entwickelt sich die KI somit von einem technologischen Experiment zu einem Instrument, das in direktem Zusammenhang mit Wachstum, Margen und der Wettbewerbsf\u00e4higkeit der Handelsunternehmen steht.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Steht eine Neubewertung der Markentreue bevor?<\/b><\/h2>

Das Aufkommen dieser Vermittler wirft zudem die Frage nach der Markenpr\u00e4ferenz auf.<\/span><\/p>

Wenn ein Verbraucher einen Mitarbeiter bittet, die beste Option entsprechend einem Budget, einem Verwendungszweck oder einer Lieferfrist zu ermitteln, kann das System der Eignung des Angebots mehr Gewicht beimessen als allein der Bekanntheit.<\/span><\/p>

Deloitte gibt somit an, dass <\/span>81 % der befragten F\u00fchrungskr\u00e4fte der Ansicht sind, dass generative KI die Markentreue bis zum Jahr 2027 schw\u00e4chen k\u00f6nnte<\/b>, insbesondere durch eine st\u00e4rkere Fokussierung auf den Wert oder die Eignung des Angebots.<\/span><\/p>

Diese Perspektive bedeutet nicht, dass Marken an Bedeutung verlieren werden. Sie deutet vielmehr darauf hin, dass die Pr\u00e4ferenz zunehmend mit der F\u00e4higkeit von KI-Systemen konkurrieren k\u00f6nnte, verschiedene Alternativen schnell miteinander zu vergleichen. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Welche Bereiche des Einzelhandels werden bereits durch KI ver\u00e4ndert?<\/b><\/h2>

Agentenbasierte KI steht derzeit im Fokus der Aufmerksamkeit, doch sie h\u00e4lt Einzug in einen Sektor, in dem k\u00fcnstliche Intelligenz bereits einen Mehrwert schafft.<\/span><\/p>

McKinsey sch\u00e4tzt, dass eine Transformation der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette durch KI <\/span>innerhalb von f\u00fcnf Jahren einen wirtschaftlichen Wert von 240 bis 320 Milliarden Euro f\u00fcr den europ\u00e4ischen Einzelhandel<\/b>. Das Beratungsunternehmen hebt insbesondere das Potenzial in den Bereichen Merchandising, Preisgestaltung, Verkaufsf\u00f6rderung und Lieferkette hervor. Seine Analysen zeigen zudem, dass die Vorteile in der Regel nicht aus einer isolierten Anwendung resultieren, sondern aus der F\u00e4higkeit, KI unternehmensweit einzusetzen. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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KI in der Preisgestaltung<\/b><\/h3>

Die Preisgestaltung geh\u00f6rt zu den Bereichen, in denen KI bereits messbare Ergebnisse liefert.<\/span><\/p>

Durch k\u00fcnstliche Intelligenz optimierte Preisgestaltungsl\u00f6sungen k\u00f6nnen gleichzeitig eine Vielzahl von Variablen ber\u00fccksichtigen: Absatz, Preise der Wettbewerber, Kosten, Margen, Preiselastizit\u00e4t, saisonale Schwankungen, Vertriebsrichtlinien oder die Entwicklung der Nachfrage.<\/span><\/p>

Diese Funktion erm\u00f6glicht es Einzelh\u00e4ndlern, \u00fcber eine Preisgestaltung hinauszugehen, die sich haupts\u00e4chlich auf statische Regeln oder die Beobachtung von Marktentwicklungen st\u00fctzt. Die Modelle k\u00f6nnen verschiedene Szenarien analysieren und den Teams dabei helfen, einen feineren Ausgleich zwischen Wettbewerbsf\u00e4higkeit, Absatzmengen und Rentabilit\u00e4t zu finden. <\/span><\/p>

Die beobachteten Ergebnisse k\u00f6nnen von gro\u00dfer Bedeutung sein. Nach Angaben der Boston Consulting Group haben Einzelh\u00e4ndler, die ihre Vorgehensweisen in Richtung von L\u00f6sungen f\u00fcr <\/span>KI-gest\u00fctzte Preisgestaltung hat ihren Bruttogewinn um 5 bis 10 % gesteigert<\/b>und konnten gleichzeitig ihre Ums\u00e4tze sowie die Wertwahrnehmung durch ihre Kunden nachhaltig verbessern.<\/span><\/p>

Diese Leistung beruht nicht allein auf dem Algorithmus. BCG betont zudem die Bedeutung eines gut strukturierten Preisgestaltungsteams, von Prozessen, die eine schnelle Reaktion erm\u00f6glichen, sowie einer ausreichend integrierten Datenplattform. <\/span><\/p>

In einem Umfeld, in dem Verbraucher und KI-Assistenten Angebote leichter vergleichen k\u00f6nnen, wird es umso wichtiger, \u00fcber eine koh\u00e4rente Preisstrategie sowie \u00fcber Tools zu verf\u00fcgen, mit denen diese pr\u00e4zise umgesetzt werden kann.<\/span><\/p>

Um dieses Thema n\u00e4her zu beleuchten, erl\u00e4utern wir die Funktionsweise und die Vorteile der<\/span> KI-Algorithmen im Bereich der Preisgestaltung<\/a><\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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KI in der Nachfrageprognose<\/b><\/h3>

Die Nachfrageprognose stellt ein weiteres wichtiges Anwendungsgebiet der k\u00fcnstlichen Intelligenz dar.<\/span><\/p>

Die Modelle k\u00f6nnen Verkaufshistorien, saisonale Schwankungen, Werbeaktionen, Ereignisse und verschiedene erkl\u00e4rende Variablen analysieren, um die zuk\u00fcnftige Nachfrage genauer abzusch\u00e4tzen.<\/span><\/p>

Der Nutzen besteht nicht nur darin, eine genauere Prognose zu erstellen. Mithilfe der KI lassen sich zudem Datenmengen verarbeiten, die manuell nur schwer zu analysieren sind, bestimmte Entwicklungen schneller erkennen und vielf\u00e4ltige Faktoren besser einbeziehen. <\/span><\/p>

Die Qualit\u00e4t dieser Prognose wirkt sich wiederum unmittelbar auf die Lagerbest\u00e4nde, den Nachschubbedarf, die Produktverf\u00fcgbarkeit sowie die F\u00e4higkeit zur Vorbereitung einer Vertriebsma\u00dfnahme aus.<\/span><\/p>

In einem Umfeld mit st\u00e4rker schwankender Nachfrage besteht die Herausforderung daher darin, die Diskrepanz zwischen dem, was der Einzelh\u00e4ndler zu verkaufen glaubt, und dem, was er tats\u00e4chlich verkauft, zu verringern.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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KI in der Lieferkette<\/b><\/h3>

In der Lieferkette tr\u00e4gt k\u00fcnstliche Intelligenz ebenfalls dazu bei, die Vorausschauf\u00e4higkeit zu verbessern.<\/span><\/p>

Prognosen, Lagerbest\u00e4nde, Zuteilung und Nachschub k\u00f6nnen von Modellen profitieren, die in der Lage sind, mehr Signale zu verarbeiten und das Risiko von Lieferengp\u00e4ssen oder \u00dcbersch\u00fcssen besser zu erkennen.<\/span><\/p>

McKinsey sch\u00e4tzt, dass KI zu einer Steigerung des EBITDA um <\/span>1 bis 2 Prozentpunkten<\/b> in der Lieferkette und der Logistik des europ\u00e4ischen Einzelhandels. Im Lebensmittelbereich geht das Beratungsunternehmen davon aus, dass der gr\u00f6\u00dfte Teil des Wertpotenzials der KI insbesondere aus regelm\u00e4\u00dfigen und schrittweisen Verbesserungen in Bezug auf die Effizienz der Lieferkette, die Reduzierung von Verschwendung und gezieltere Werbeaktionen resultieren wird. <\/span><\/p>

Diese Optimierung steht in direktem Zusammenhang mit dem Kundenerlebnis. Ein Angebot, das dem richtigen Kunden empfohlen wird, schafft keinen Mehrwert, wenn das Produkt nicht verf\u00fcgbar ist, wenn er es kaufen m\u00f6chte. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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KI im Merchandising<\/b><\/h3>

KI kann zudem den Teams im Bereich Merchandising und Category Management dabei helfen, gro\u00dfe Informationsmengen schneller zu verarbeiten, Trends zu erkennen oder bestimmte Entscheidungen hinsichtlich Sortimentsgestaltung und Warenverteilung zu optimieren.<\/span><\/p>

McKinsey identifiziert das kommerzielle Merchandising zu Recht als einen der Bereiche mit dem gr\u00f6\u00dften Potenzial. Das Beratungsunternehmen ist der Ansicht, dass KI zu einer Verbesserung von <\/span>2 bis 4 Prozentpunkte des EBITDA<\/b> in diesem Bereich.<\/span><\/p>

In seinen Programmen zur Unterst\u00fctzung von Merchandising-Teams berichtet McKinsey zudem von Verbesserungen bei der <\/span>2 bis 3 % der Bruttomarge<\/b> sowie von <\/span>2 bis 5 % Umsatz<\/b> , wenn Technologie, Daten, Prozesse und Organisation kombiniert werden, um die Qualit\u00e4t und Schnelligkeit der Entscheidungen zu verbessern.<\/span><\/p>

Diese Ergebnisse verdeutlichen einen wesentlichen Punkt: Der Wert der KI ergibt sich nicht allein aus dem verwendeten Modell. Er h\u00e4ngt auch davon ab, inwieweit sie in die Arbeitsabl\u00e4ufe der Teams integriert werden kann. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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KI im E-Commerce<\/b><\/h3>

Auch der E-Commerce hat einen tiefgreifenden Wandel durchlaufen.<\/span><\/p>

Zu den Anwendungsbereichen z\u00e4hlen bereits die Personalisierung, Produktempfehlungen, die interne Suche, die Verhaltensanalyse, die Erstellung von Inhalten sowie der Kundenservice.<\/span><\/p>

Das Aufkommen dialogorientierter Schnittstellen erweitert nun den Themenbereich: KI kommt nicht mehr nur auf der Website des Einzelh\u00e4ndlers zum Einsatz, sondern potenziell bereits im Vorfeld der Customer Journey.<\/span><\/p>

Die Unternehmen m\u00fcssen daher gleichzeitig daran arbeiten, die Relevanz ihres digitalen Kundenerlebnisses zu verbessern und sicherzustellen, dass ihre Informationen in diesen neuen Umgebungen korrekt interpretiert werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Welche neuen Herausforderungen bringt die agentenbasierte KI f\u00fcr den Einzelhandel mit sich?<\/b><\/h2>

Die Agentenbasierte Technologie stellt nicht lediglich eine neue Generation von Technologien dar. Sie kann mehrere historische Gleichgewichte im Handel ver\u00e4ndern. <\/span><\/p>

Eine direkte Beziehung zum Verbraucher pflegen<\/b><\/h3>

Je mehr die Suche und der Vergleich \u00fcber KI-vermittelte Dienste erfolgen, desto wichtiger wird die Frage der Steuerung der Kundenbeziehung.<\/span><\/p>

Wenn ein Verbraucher ein Produkt entdeckt und die Alternativen \u00fcber eine Schnittstelle eines Drittanbieters vergleicht, hat der H\u00e4ndler weniger M\u00f6glichkeiten, sein Sortiment, seine Dienstleistungen oder sein Treueprogramm hervorzuheben.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Von KI-Systemen lesbar sein<\/b><\/h3>

Die Unternehmen werden wahrscheinlich gleichzeitig zwei Zielgruppen im Blick behalten m\u00fcssen: den Verbraucher und die Systeme, die ihn unterst\u00fctzen.<\/span><\/p>

Ein Produktdatenblatt muss stets den Menschen \u00fcberzeugen, doch m\u00fcssen die darin enthaltenen Informationen zudem so strukturiert sein, dass auch eine Maschine verstehen kann, was angeboten wird.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Das Marketingversprechen mit der betrieblichen Realit\u00e4t in Einklang bringen<\/b><\/h3>

Ein empfohlenes Angebot, das auf einem falschen Preis oder einer veralteten Verf\u00fcgbarkeit basiert, kann sofort zu einer negativen Kundenerfahrung f\u00fchren.<\/span><\/p>

Die Qualit\u00e4t des Prozessablaufs h\u00e4ngt somit unmittelbar davon ab, inwieweit die dargestellten Gesch\u00e4ftsdaten mit der betrieblichen Realit\u00e4t \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Eine neue technologische Abh\u00e4ngigkeit vermeiden<\/b><\/h3>

Die Einzelh\u00e4ndler haben bereits gelernt, mit Suchmaschinen, Marktpl\u00e4tzen und sozialen Netzwerken umzugehen.<\/span><\/p>

Agentenbasierte Schnittstellen k\u00f6nnten zu einem neuen Zugang zum Handel werden.<\/span><\/p>

Die Einzelhandelsunternehmen m\u00fcssen daher entscheiden, welchen Anteil an der Kundenansprache, der Kundenbeziehung und gegebenenfalls der Transaktion sie Drittplattformen \u00fcberlassen m\u00f6chten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Welche Rolle kommt den Teams im Einzelhandel noch zu?<\/b><\/h3>

In dem Ma\u00dfe, wie die Tools in der Lage sind, einen gr\u00f6\u00dferen Teil der Analysen zu \u00fcbernehmen, ver\u00e4ndert sich die Rolle des Menschen.<\/span><\/p>

Zahlreiche Teams verwenden nach wie vor Zeit darauf, Daten zu recherchieren, verschiedene Quellen miteinander abzugleichen, wesentliche Abweichungen zu identifizieren oder sich wiederholende Aufgaben auszuf\u00fchren.<\/span><\/p>

KI kann einen Teil dieser Arbeitsbelastung verringern und es den Mitarbeitern erm\u00f6glichen, mehr Zeit f\u00fcr Entscheidungsfindungen, Ausnahmesituationen und strategische Aufgaben aufzuwenden.<\/span><\/p>

Fachkompetenz ist daher nach wie vor von entscheidender Bedeutung.<\/span><\/p>

McKinsey betont dies im \u00dcbrigen ausdr\u00fccklich: Zu den Einzelh\u00e4ndlern, die mit KI Mehrwert schaffen k\u00f6nnen, werden nicht nur diejenigen geh\u00f6ren, die die Tools am schnellsten einf\u00fchren, sondern auch diejenigen, denen es gelingt, <\/span>menschliches Urteilsverm\u00f6gen, Technologie, Daten und neue Arbeitsmethoden<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Was sind die gr\u00f6\u00dften Risiken der agentenbasierten KI?<\/b><\/h2>

Handlungsf\u00e4higkeit kann Prozesse beschleunigen, aber sie kann auch einen Fehler verst\u00e4rken.<\/span><\/p>

Falsche Informationen k\u00f6nnen zu einer ungeeigneten Entscheidung f\u00fchren. Schlecht definierte Ziele k\u00f6nnen zu einer lokalen Optimierung auf Kosten eines \u00fcbergeordneten Ziels f\u00fchren. Bestimmte atypische Situationen k\u00f6nnen zudem den vom System vorgesehenen Rahmen sprengen. <\/span><\/p>

Die Agentik verst\u00e4rkt schlie\u00dflich die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Sicherheit und den Zugriffsrechten. Ein System, das in der Lage ist, auf mehrere Anwendungen zuzugreifen oder bestimmte Aktionen auszuf\u00fchren, darf nur \u00fcber die f\u00fcr seine Aufgabe erforderlichen Berechtigungen verf\u00fcgen. <\/span><\/p>

Die Autonomie muss daher parallel zur Regierungsf\u00fchrung voranschreiten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Wie bereitet man sein Unternehmen auf agentenbasierte KI vor?<\/b><\/h2>

Der \u00dcbergang zur agentenbasierten Architektur erfordert nicht, dass das gesamte Unternehmen sofort umgestellt wird.<\/span><\/p>

Ein schrittweiser Ansatz kann mit Aufgaben oder Entscheidungen beginnen, die h\u00e4ufig genug erfolgen, um einen Mehrwert zu schaffen, aber gleichzeitig so klar umrissen sind, dass eine wirksame Kontrolle m\u00f6glich ist.<\/span><\/p>

Anschlie\u00dfend m\u00fcssen die Einzelh\u00e4ndler ermitteln, welche Informationen erforderlich sind, welche Tools betroffen sind und welche Rolle sie dem System zuweisen m\u00f6chten.<\/span><\/p>

Die Leistung darf nicht ausschlie\u00dflich anhand technologischer Kriterien bewertet werden. Zeitersparnis, Entscheidungsqualit\u00e4t, Auswirkungen auf die Marge, Umsatz, Verf\u00fcgbarkeit oder Produktivit\u00e4t sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung. <\/span><\/p>

Dies belegen die von BCG und McKinsey beobachteten Ergebnisse: <\/span>Der Mehrwert entsteht nicht einfach durch den Einsatz von KI, sondern durch deren Integration in ausreichend solide Tools, Daten und Gesch\u00e4ftsprozesse<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Ein durch KI und neue Einkaufsprozesse neu gestalteter Einzelhandel<\/b><\/h2>

KI kommt nun auf beiden Seiten der Gesch\u00e4ftsbeziehung zum Einsatz.<\/span><\/p>

Aus Sicht der Verbraucher entwickelt sie sich nach und nach zu einem neuen Vermittler, \u00fcber den bestimmte Schritte des Kaufprozesses recherchiert, verglichen und gegebenenfalls abgewickelt werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>

Im Einzelhandel tr\u00e4gt sie bereits zur Verbesserung der Preisgestaltung, der Prognosen, des Merchandisings und der Lieferkette bei. Die agentenbasierte KI er\u00f6ffnet eine neue Dimension, indem sie die Art und Weise ver\u00e4ndert, wie bestimmte Informationen zur Erreichung eines Ziels genutzt werden k\u00f6nnen. <\/span><\/p>

Diese beiden Ver\u00e4nderungen gehen Hand in Hand.<\/span><\/p>

Wenn Verbraucher ihre Recherchen zunehmend an KI-Systeme delegieren, m\u00fcssen Einzelh\u00e4ndler sicherstellen, dass ihre Angebote, Preise und Verf\u00fcgbarkeiten pr\u00e4zise erfasst werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>

Gleichzeitig f\u00fchrt die Beschleunigung von Vergleichen und Entscheidungsprozessen dazu, dass Instrumente, die KI nutzen, um die Qualit\u00e4t der Preisgestaltung, der Prognosen und der Steuerung der Lieferkette zu verbessern, zunehmend an Bedeutung gewinnen.<\/span><\/p>

Agentische KI bedeutet also nicht, dass die Grundlagen des Einzelhandels verschwinden.<\/span><\/p>

Im Gegenteil, sie kann sie sogar noch strategischer machen.<\/span><\/p>

Die Qualit\u00e4t der Daten, die Konsistenz der Preise, die Genauigkeit der Prognosen und die F\u00e4higkeit, das Versprechen der Verf\u00fcgbarkeit einzuhalten, sind nach wie vor entscheidend. Was sich ver\u00e4ndert, ist die Geschwindigkeit, mit der diese Informationen genutzt werden k\u00f6nnen, sowie die zunehmende Bedeutung der KI zwischen Absicht, Entscheidung und Handlung. <\/span><\/p>

F\u00fcr den Einzelhandel stellt sich daher nicht mehr lediglich die Frage, ob er KI einsetzen wird.<\/span><\/p>

Die Frage lautet zunehmend: <\/span>Wie lassen sich k\u00fcnstliche Intelligenz, Fachwissen und Datenqualit\u00e4t miteinander verbinden, um in einem zunehmend von Algorithmen gesteuerten Gesch\u00e4ftsumfeld wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben?<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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H\u00e4ufig gestellte Fragen zur agentenbasierten KI im Einzelhandel<\/b><\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Was versteht man unter agentischer KI im Einzelhandel? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Der Begriff \u201eagentische KI\u201c bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, ein Ziel zu verfolgen, mehrere Informationsquellen zu nutzen und verschiedene Schritte mit einem gewissen Ma\u00df an Autonomie durchzuf\u00fchren. Im Einzelhandel kann sie sowohl im Kaufprozess als auch in bestimmten internen Abl\u00e4ufen zum Einsatz kommen. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Was ist der Unterschied zwischen KI und agentenbasierter KI? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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K\u00fcnstliche Intelligenz wird im Einzelhandel bereits eingesetzt, um die Nachfrage zu prognostizieren, Preise zu optimieren, Verhaltensweisen zu analysieren oder Anomalien zu erkennen. Die agentenbasierte KI erweitert diese M\u00f6glichkeiten um die F\u00e4higkeit, ein Ziel in mehreren Schritten zu verfolgen und gegebenenfalls innerhalb eines festgelegten Rahmens zu handeln. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Inwiefern ver\u00e4ndert agentische KI den Kaufprozess? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Sie kann einen Teil der Recherche- und Vergleichsarbeit des Verbrauchers auf KI-basierte Vermittler verlagern, die in der Lage sind, mehrere Kriterien gleichzeitig zu bewerten und bestimmte Angebote auszuw\u00e4hlen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Welche Ergebnisse kann KI im Bereich der Preisgestaltung liefern? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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BCG berichtet, dass Einzelh\u00e4ndler, die KI-gest\u00fctzte Preisgestaltungsl\u00f6sungen eingef\u00fchrt haben, eine Steigerung ihres Bruttogewinns um 5 bis 10 % verzeichnen konnten, begleitet von einem nachhaltigen Anstieg des Umsatzes und der Wertwahrnehmung.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Welches Potenzial birgt die KI f\u00fcr den Einzelhandel? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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McKinsey sch\u00e4tzt, dass eine Transformation der Wertsch\u00f6pfungskette durch KI f\u00fcr den europ\u00e4ischen Einzelhandel \u00fcber einen Zeitraum von f\u00fcnf Jahren einen wirtschaftlichen Mehrwert von 240 bis 320 Milliarden Euro darstellen k\u00f6nnte. Das Potenzial variiert je nach Bereich und h\u00e4ngt stark von der F\u00e4higkeit der Unternehmen ab, KI in gro\u00dfem Ma\u00dfstab einzusetzen. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Warum sind Daten f\u00fcr die agentenbasierte KI wichtig? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Denn die Systeme treffen ihre Entscheidungen auf der Grundlage der Informationen, auf die sie Zugriff haben. Ungenaue Produkt-, Preis- oder Bestandsdaten k\u00f6nnen die Art und Weise beeinflussen, wie ein Angebot analysiert oder empfohlen wird. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Wird die agentenbasierte KI L\u00f6sungen f\u00fcr die Preisgestaltung oder die Lieferkette ersetzen? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Nicht unbedingt. Diese L\u00f6sungen nutzen bereits KI, um Optimierungen, Prognosen oder fachspezifische Empfehlungen zu erstellen. Agentenbasierte Systeme entwickeln sich in diesem Umfeld weiter und sind ihrerseits von der Qualit\u00e4t der Daten und den verf\u00fcgbaren Fachkenntnissen abh\u00e4ngig. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

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Was sind die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen der agentenbasierten KI f\u00fcr den Einzelhandel? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t\t<\/path><\/path><\/svg><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
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Sie betreffen insbesondere die Datenqualit\u00e4t, die Interoperabilit\u00e4t der Systeme, die Sicherheit, die Steuerung, die R\u00fcckverfolgbarkeit und die Festlegung des angemessenen Grades an Autonomie.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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