In ihrem Gespräch für Die Brücke, Artefact's Édouard de Mézerac, Group CEO und Global Lead Retail & Luxury, und Vincent Blaclard, Managing Partner & France Lead Retail, erörterte die verschiedenen Möglichkeiten, wie artificial intelligence die Einzelhandelsbranche umgestaltet, indem es die Art und Weise neu definiert, wie Marken ihre Kunden verstehen, ihr Geschäft führen und Wachstum generieren.

Edouard de Mézerac wurde im März 2025 zum CEO der Gruppe ernannt. Er leitet Artefact’Industry Practices weltweit, mit besonderem Schwerpunkt auf Einzelhandel und Konsumgüter. Einen Großteil seiner Karriere verbrachte er in den Vereinigten Staaten und in Asien, wo er fundierte Kenntnisse über KI-gesteuerte Luxus- und Einzelhandelsökosysteme entwickelte. Er ist ein Absolvent der HEC Paris.

Vincent Blaclard kam im Jahr 2021 zu Artefact und arbeitet seitdem in der Einzelhandelspraxis mit führenden französischen Einzelhändlern (Carrefour, Fnac Darty) und eröffnete gleichzeitig neue Logos: Lagardère Travel Retail, sowie Française des Jeux und Tarkett. Er hat Abschlüsse von der Ecole Polytechnique in Frankreich und dem Courant Institute der New York University.

Der Diskurs über KI im Einzelhandel ist gereift. Es geht nicht mehr um einen Wettlauf um Technologie, sondern um eine strategische Debatte über Wettbewerbsfähigkeit, Widerstandsfähigkeit und Differenzierung. Was als isolierte Experimente mit Personalisierung und Nachfrageprognosen begann, hat sich zu einem Strukturwandel in der gesamten Wertschöpfungskette entwickelt. Einzelhändler entwickeln jetzt data-driven-Ökosysteme, die jede Entscheidung mit Intelligenz unterstützen, vom Produktdesign und der Preisgestaltung bis hin zur Kundenbindung und der Effizienz der Lieferkette.

Die Frage für Einzelhändler lautet heute nicht ob KI zu verwenden, aber wie sie effektiv und verantwortungsbewusst zu nutzen, um Werte zu schaffen, die über kurzfristige Gewinne hinausgehen.

Data Kollektion für verbundenen Wert

Data war schon immer das Lebenselixier des Einzelhandels, aber die Art und Weise, wie diese Daten gesammelt, strukturiert und aktiviert werden, hat sich grundlegend geändert. Die Branche gehörte zu den ersten, die ihre Kundenbeziehungen durch Treueprogramme, E-Commerce und Omnichannel-Systeme, die jeden Kauf und jede Interaktion verfolgen, digitalisiert haben. Doch diese Systeme haben auch zu einer Fragmentierung geführt.

Die Herausforderung von heute besteht darin, die Punkte wieder zu verbinden. Einzelhändler sind Konsolidierung von transaktionalen, verhaltensbezogenen und kontextbezogenen data in einheitlichen Kundenplattformen die sowohl die Analytik als auch die KI speisen. Das Ziel ist der Übergang von statischen Berichten zu dynamischer Intelligenz: nicht nur verstehen, was Kunden getan haben, sondern auch vorhersagen, was sie als nächstes tun werden.

Wie Edouard betont, liegt der Schlüssel zur Reife in der Fähigkeit “jedes Signal zu verbinden und es in Echtzeit verwertbar zu machen.” Diese Verbindung hängt von einer robusten Architektur ab: cloud-basiertes data platforms, Ingestion-Pipelines in Echtzeit und Governance-Modelle, die data unternehmensweit zugänglich und vertrauenswürdig machen.

Für viele Einzelhändler ist dies ebenso eine organisatorische wie eine technische Umstellung. Die Data-Verantwortung verlagert sich mehr und mehr auf die operativen Teams, so dass Marketingexperten, Category Manager und Filialnetze direkt auf die Erkenntnisse reagieren können. KI wird zu einem Enabler für Agilität und nicht zu einem Werkzeug, das data-Spezialisten vorbehalten ist..

Leistung über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg neu denken

Die erste sichtbare Auswirkung von KI im Einzelhandel war die Optimierung von Prozessen: Automatisierung von Prognosen, Anpassung der Preisgestaltung und Rationalisierung der Logistik. Diese Initiativen sind nach wie vor wichtig, aber es gibt eine Verlagerung hin zu einer breiteren Leistung. Wie kann KI gleichzeitig die Rentabilität, die Nachhaltigkeit und die Kundenrelevanz verbessern?

Einzelhändler sehen KI heute als Hebel in drei sich ergänzenden Dimensionen:

  1. Operative Exzellenz: Automatisieren Sie sich wiederholende Aufgaben wie den Rechnungsabgleich, die Bedarfsprognose oder die Lagerauffüllung, um Kosten zu senken und die Genauigkeit zu erhöhen.
  2. Kundenerlebnis: Personalisierte Reisen und gezielte Werbeaktionen, die die Loyalität und die durchschnittliche Warenkorbgröße erhöhen.
  3. Strategischer Einblick: Identifizierung neuer Wachstumschancen, von der Sortimentserweiterung bis zur lokalisierten Preisgestaltung und Produktinnovation.

Jede Dimension hängt von der gleichen Grundlage ab: hochwertige data und ein klares Verständnis der geschäftlichen Prioritäten.

erklärt Vincent: “KI entfaltet ihr volles Potenzial, wenn sie ein spezifisches Geschäftsproblem löst und über Funktionen hinweg skaliert wird, nicht nur in Innovationslabors.”

Dieser veränderte Fokus führt zu neuen Wegen der Erfolgsmessung. Anstatt die eingesetzten Modelle oder die gelieferten Dashboards zu zählen, verfolgen führende Einzelhändler jetzt, wie KI Entscheidungen verändert: schnellere Reaktionen auf Trends, weniger Abschläge, höhere Umsätze oder weniger Abfall. Der Wert wird nicht mehr am Output, sondern am Ergebnis gemessen.

Die Entwicklung von Retail Intelligence

In der Vergangenheit wurde der Einzelhandel durch einen Kreislauf aus Beobachtung und Intuition angetrieben. Händler gingen durch die Geschäfte, untersuchten Muster und passten ihre Strategie auf der Grundlage ihrer Erfahrungen an. KI ergänzt diese Intuition mit detaillierten, kontinuierlichen Erkenntnissen. Durch die Integration von data aus Geschäften, E-Commerce, Lieferanten und sozialen Kanälen erhalten Einzelhändler Echtzeit Ansichten über Leistung und Verhalten.

Fortschrittliche Analysen unterstützen jetzt Entscheidungen auf jeder Ebene:

  • Preisgestaltung: Algorithmen ermitteln die Elastizität nach Segmenten und Regionen und passen die Werbeaktionen in Echtzeit an, um die Gewinnspannen zu schützen.
  • Sortiment: Clustering-Modelle definieren den optimalen Mix für jedes Geschäft auf der Grundlage der lokalen Nachfrage, der Saisonalität und der Kundenprofile.
  • Lieferkette: Prognosemodelle erkennen Störungen und empfehlen eine Umverteilung der Bestände, bevor es zu Engpässen kommt.
  • Engagement für Kunden: Modelle für natürliche Sprache analysieren Feedback, Bewertungen und Service-Interaktionen, um Stimmungen und neue Bedürfnisse zu erkennen.

Zusammen schaffen diese Fähigkeiten das, was Vincent als “Einzelhandelsintelligenz in Bewegung”, ein System, in dem jede Entscheidung in eine kontinuierliche Lernschleife zurückfließt. Je mehr data fließt, desto intelligenter wird die Organisation.

Von Personalisierung bis Vorhersage

Personalisierung ist seit Jahren das Versprechen der KI an den Einzelhandel, aber echte Personalisierung erfordert Tiefe, nicht nur Segmentierung. Die nächste Stufe ist von der Vorhersage des nächsten Kaufs zur Vorwegnahme der Absicht, zu erkennen, was Kunden brauchen könnten, noch bevor sie es äußern.

KI ermöglicht dies, indem sie kontextbezogene Signale korreliert: Surfverhalten, Ladenbesuche, Wetter, soziale Trends und Produktverfügbarkeit. Einzelhändler können dann Marketing und Sortiment dynamisch anpassen und zeitnahe, relevante Angebote machen, ohne die Kunden mit Lärm zu überschütten.

Edouard beschreibt dies als den Übergang von reaktiver zu proaktivem Einzelhandel. “Wenn KI nicht nur erkennt, was ein Kunde will, sondern auch, warum er es will, dann geht man vom Marketing zur Beziehung über.” sagt er.

Diese Vorhersagefähigkeit erstreckt sich nicht nur auf das Marketing, sondern auch auf den Bestand und den Betrieb. Zum Beispiel:

  • Prädiktive KI kann Nachfrageschübe vorhersehen, die mit externen Faktoren wie lokalen Ereignissen oder Influencer-Trends zusammenhängen, und ermöglicht eine schnellere Neupositionierung der Bestände.
  • Dynamische Preisgestaltung können die Elastizität testen und die Ergebnisse vor der Umsetzung simulieren.
  • Chatbots und virtuelle Assistenten data kann Kunden durch komplexe Prozesse führen, von der Auswahl des richtigen Produkts bis zur Abwicklung von Rücksendungen.

Jede dieser Anwendungen unterstreicht das gleiche Prinzip: KI ist nicht nur eine analytische, sondern auch eine prädiktive Maschine, die Wissen in Antizipation verwandelt.

Generative KI und neue Handelsvertreter

Der Aufstieg der generativen KI markiert einen weiteren Wendepunkt. Sie führt den Sektor über die analytische Intelligenz hinaus zu kreativer und konversationeller Intelligenz. Die Einzelhändler von heute experimentieren mit generativen Modellen, um die Erstellung von Inhalten beschleunigen, die Vertriebsunterstützung verbessern und neue Formen der Kundeninteraktion entwickeln.

Drei Bereiche stechen hervor:

  1. Erstellung von Produkten und Inhalten. Generative KI kann Produktbeschreibungen, Bilder und Marketing-Assets erstellen, die auf den Markenton und die besten SEO-Praktiken abgestimmt sind, und so die Markteinführungszeit drastisch verkürzen.
  2. Wissensmanagement. Interne Kopiloten, die in den Wissensdatenbanken des Unternehmens geschult sind, helfen den Teams, Informationen schnell zu finden, egal ob es sich um Richtlinien zur Einhaltung von Vorschriften, Details zu Lieferanten oder Abläufe im Geschäft handelt.
  3. Interaktion mit dem Kunden. Intelligente Agenten bieten personalisierte Beratung und Kundendienst, indem sie Automatisierung mit Einfühlungsvermögen verbinden.

Das Konzept der KI-Agenten ist besonders transformativ. Anders als herkömmliche Chatbots können diese Agenten systemübergreifend denken, handeln und lernen. Ein KI-Agent im Einzelhandel könnte eine Rückerstattung bearbeiten, die Verfügbarkeit von Lagerbeständen prüfen und CRM-Datensätze selbstständig aktualisieren.

Für Vincent stellen diese Mittel “eine neue Generation der Automatisierung, die mit dem Menschen zusammenarbeitet, anstatt einfach nur Aufgaben zu ersetzen.” Wenn diese Systeme ausgereift sind, könnten sie genauso wichtig werden wie ERP- oder CRM-Plattformen und das digitale Rückgrat des Einzelhandels neu definieren.

Die Kultur der verantwortungsvollen KI

Mit der zunehmenden Verbreitung stellt sich auch die Frage nach der Verantwortung. Einzelhändler verarbeiten sensible Kundendaten, von der Kaufhistorie bis zum Standort data, was eine ethische Unternehmensführung unerlässlich macht. Verantwortungsvolle KI im Einzelhandel dreht sich um drei Prioritäten:

  1. Transparenz: Sicherstellen, dass Kunden verstehen, wann und wie KI bei Empfehlungen oder Preisgestaltung eingesetzt wird.
  2. Fairness: Vermeidung von Verzerrungen in Algorithmen, die zu einer ausschließenden Preisgestaltung oder targeting führen könnten.
  3. Sicherheit: Aufrechterhaltung eines robusten data-Schutzes und einer Zugriffskontrolle.

Führende Unternehmen weiten ihre Compliance-Modelle nun auch auf die KI-Governance aus. Viele wenden Prinzipien an, die den “drei Verteidigungslinien” der Finanzbranche ähneln: Modelle entwickeln, sie unabhängig validieren, und Durchführung externer Prüfungen.

Diese Disziplin wird zu einem Wettbewerbsvorteil, bemerkt Edouard: “Vertrauen wird die neue Währung des KI-gesteuerten Einzelhandels sein. Die Marken, die verantwortungsvoll mit data umgehen, werden die Loyalität ihrer Kunden und das Vertrauen der Behörden gewinnen.”

Regionaler Reifegrad und Innovation

Die Einführung von KI im Einzelhandel ist von Land zu Land sehr unterschiedlich. Nordamerika führt bei der Industrialisierung, unterstützt durch fortschrittliche E-Commerce-Ökosysteme und starke data-Partnerschaften. Die Vereinigten Staaten bleiben der Referenzpunkt für Experimente, wobei Einzelhändler KI direkt in das Sortiment, die Logistik und den Ladenbetrieb integrieren.

Asien, insbesondere China und Südkorea, verschiebt weiterhin die Grenzen der Automatisierung und der Kundenerfahrung. Super-Apps und digitale Zahlungssysteme ermöglichen umfangreiche datasets in Echtzeit, die vorausschauende Einzelhandelsmodelle ermöglichen. Unternehmen wie Alibaba und JD.com zeigen, wie eine durchgehende KI-Integration aussieht, von der Optimierung der Lieferkette bis zum Livestream-Handel.

Europa hingegen kombiniert Innovation mit Regulierung. Einzelhändler wie Carrefour, Zalando und Tesco sind Verantwortungsvoller Einsatz von KI innerhalb eines ethischen Rahmens, mit dem Schwerpunkt auf Transparenz und Nachhaltigkeit.

Aufstrebende Märkte in Lateinamerika, dem Nahen Osten und Afrika setzen KI mit dem Schwerpunkt auf Zugänglichkeit und Inklusion ein und nutzen prädiktive Analysen, um Preisschwankungen zu bewältigen und den Zugang zu wichtigen Gütern zu verbessern.

Trotz regionaler Unterschiede ist die Tendenz einheitlich: Die Reife von KI wächst dort, wo Infrastruktur, Regulierung und Vision zusammenpassen.

Transformation messen

Die KI im Einzelhandel entwickelt sich von Proof-of-Concept zum Proof-of-Value. Die Frage ist nicht mehr, ob KI funktioniert, sondern wie man ihre tatsächlichen Auswirkungen auf Leistung und Kultur messen kann. Einzelhändler bewerten den Wert von KI heute anhand von drei Dimensionen:

  1. Finanzen: Steigerung der Gewinnspanne, der Konversionsrate und der betrieblichen Effizienz.
  2. Kunde: Verbesserungen bei Zufriedenheit, Loyalität und Engagement.
  3. Organisatorisches: Übernahme, Zusammenarbeit und die Fähigkeit, Innovationen zu skalieren.

Einige Vorteile bleiben qualitativ. Vincent stellt fest, “KI verändert die Denkweise der Menschen. Sie bringt eine experimentellere Denkweise in den Einzelhandel.” Die Mitarbeiter lernen zu testen, zu iterieren und data-driven Entscheidungen zu vertrauen. Das Ergebnis ist eine eine anpassungsfähigere Kultur, die in der Lage ist, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren.

Die Transformation hängt auch von der Führung ab. Führungskräfte, die KI als Kernkompetenz und nicht als Nebenprojekt behandeln, sind diejenigen, die nachhaltige Ergebnisse erzielen.. Die Priorität liegt darin, KI überall in den Geschäftsrhythmus einzubinden: in Prognosesitzungen, Merchandising-Plänen und Leistungsbeurteilungen in den Geschäften, bis sie unsichtbar wird, ein natürlicher Teil der Entscheidungsfindung.

Von der Technologie zur Transformation

Die Phase der Innovation für KI im Einzelhandel ist in eine Phase der Integration übergegangen. Die führenden Unternehmen unterscheiden sich nicht durch die Raffinesse ihrer Modelle, sondern durch ihre Fähigkeit, Technologie mit Strategie und Menschen in Einklang zu bringen.

Die nächste Stufe wird wahrscheinlich durch KI-Agenten definiert, die funktionsübergreifend mit Menschen zusammenarbeiten, Entscheidungen in Echtzeit treffen und aus dem Feedback lernen. Diese Entwicklung wird das menschliche Fachwissen nicht ersetzen, sondern verstärken, und ermöglicht es den Teams, sich auf Kreativität, Einfühlungsvermögen und Innovation zu konzentrieren - die Eigenschaften, die eine Marke wirklich auszeichnen.

Letztendlich liegt der größte Beitrag der KI für den Einzelhandel vielleicht nicht in der Automatisierung oder Vorhersage, sondern in der Perspektive, die eine neue Sichtweise auf das Geschäft ermöglicht: besser vernetzt, intelligenter und reaktionsschneller auf Veränderungen.

“Die wirkliche Transformation ist nicht technischer Natur. Es geht darum zu lernen, anders zu arbeiten, mit data als gemeinsamer Sprache, die jeden Teil der Organisation verbindet.” folgert Edouard.

 

Sehen Sie sich das Originalinterview auf Französisch an: