In ihrem Gespräch für „The Bridge“ erörterten Édouard de Mézerac, Group CEO und Global Lead Retail & Luxury Artefact, sowie Vincent Blaclard, Managing Partner und France Lead Retail, die verschiedenen Wege, artificial intelligence denen artificial intelligence die Einzelhandelsbranche artificial intelligence , indem sie das Verständnis der Marken für ihre Kunden, die Abwicklung ihrer Geschäftsabläufe und die Generierung von Wachstum neu definiert.

Edouard de Mézerac wurde im März 2025 zum Konzern-CEO ernannt. Er leitet Artefactweltweit die Branchenpraxis, mit besonderem Schwerpunkt auf Einzelhandel und Konsumgüter. Einen Großteil seiner Karriere verbrachte er in den Vereinigten Staaten und Asien, wo er fundierte Fachkenntnisse in AI Ökosystemen im Luxus- und Einzelhandelsbereich erwarb. Er ist Absolvent der HEC Paris.

Vincent Blaclard kam Artefact und ist seitdem im Bereich Einzelhandel tätig, wo er mit führenden französischen Einzelhändlern (Carrefour, Fnac Darty) zusammenarbeitet und gleichzeitig neue Kunden gewonnen hat: Lagardère Travel Retail sowie Française des Jeux und Tarkett. Er hat Abschlüsse von der französischen École Polytechnique und dem Courant Institute der New York University.

Die Debatte um AI Einzelhandel ist gereift. Sie wird nicht mehr als Wettlauf um Technologie betrachtet, sondern ist mittlerweile eine strategische Diskussion über Wettbewerbsfähigkeit, Widerstandsfähigkeit und Differenzierung. Was als vereinzelte Experimente in den Bereichen Personalisierung und Nachfrageprognose begann, hat sich zu einem strukturellen Wandel entlang der gesamten Wertschöpfungskette entwickelt. Einzelhändler entwerfen nun data Ökosysteme, die jede Entscheidung mit Intelligenz untermauern – vom Produktdesign über die Preisgestaltung bis hin zur Kundenbindung und der Effizienz der Lieferkette.

Die Frage, die sich Einzelhändler heute stellen müssen, lautet nicht , ob man AI einsetzt, sondern wie sie effektiv und verantwortungsbewusst einsetzen, um Werte zu schaffen, die über kurzfristige Gewinne hinaus Bestand haben.

Data für vernetzte Werte

Data schon immer das Lebenselixier des Einzelhandels, doch die Art und Weise, wie sie erfasst, strukturiert und genutzt werden, hat sich grundlegend gewandelt. Die Branche gehörte zu den ersten, die ihre Kundenbeziehungen durch Treueprogramme, E-Commerce und Omnichannel-Systeme digitalisiert hat, welche jeden Kauf und jede Interaktion erfassen. Doch diese Systeme haben auch zu einer Fragmentierung geführt.

Die Herausforderung von heute besteht darin, die Lücken zu schließen. Einzelhändler führen Transaktions-, Verhaltens- und data einheitlichen Kundenplattformen zusammen, die sowohl Analysen als auch AI mit data versorgen. Das Ziel ist es, von statischen Berichten zu dynamischen Erkenntnissen überzugehen: Es geht nicht nur darum zu verstehen, was Kunden getan haben, sondern auch darum, vorherzusagen, was sie als Nächstes tun werden.

Wie Edouard betont, liegt der Schlüssel zur Reife in der Fähigkeit , „jedes Signal zu verknüpfen und in Echtzeit umsetzbar zu machen“. Diese Verknüpfung hängt von einer robusten Architektur ab: cloud data , Pipelines zur Echtzeit-Datenerfassung und Governance-Modelle, die data unternehmensweit data und vertrauenswürdig machen.

Für viele Einzelhändler ist dies ebenso sehr eine organisatorische wie eine technische Transformation. Data verlagert sich zunehmend auf die operativen Teams, wodurch Marketingfachleute, Sortimentsmanager und Filialnetze in die Lage versetzt werden, Erkenntnisse direkt umzusetzen. AI zunehmendAI einem Motor für Agilität undAI nicht mehr nur ein Werkzeug, das data vorbehalten ist.

Leistung entlang der gesamten Wertschöpfungskette neu überdenken

Die ersten sichtbaren Auswirkungen der AI Einzelhandel zeigten sich in der Prozessoptimierung: Automatisierung der Prognosen, Anpassung der Preisgestaltung und Rationalisierung der Logistik. Diese Initiativen sind nach wie vor unverzichtbar, doch der Fokus verlagert sich zunehmend auf eine umfassendere Leistungsoptimierung. Wie kann AI die Rentabilität, die Nachhaltigkeit und die Kundenrelevanz verbessern?

Einzelhändler betrachten AI mittlerweile AI Hebel in drei sich ergänzenden Bereichen:

  1. Operative Exzellenz: Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Rechnungsabgleich, Bedarfsprognose oder Bestandsauffüllung, um Kosten zu senken und die Genauigkeit zu steigern.
  2. Kundenerlebnis: Bereitstellung personalisierter Customer Journeys und gezielter Werbeaktionen, die die Kundenbindung und den durchschnittlichen Warenkorbwert steigern.
  3. Strategische Erkenntnisse: Erschließung neuer Wachstumschancen – von der Sortimentserweiterung über lokalisierte Preisgestaltung bis hin zu Produktinnovationen.

Jede Dimension basiert auf denselben Grundlagen: hochwertige data ein klares Verständnis der geschäftlichen Prioritäten.

Vincent erklärt: AI ihr volles Potenzial, wenn sie ein konkretes geschäftliches Problem löst und funktionsübergreifend eingesetzt wird, anstatt auf Innovationslabore beschränkt zu bleiben.“

Dieser Fokuswechsel führt zu neuen Methoden der Erfolgsmessung. Anstatt die Anzahl der eingesetzten Modelle oder bereitgestellten Dashboards zu zählen, verfolgen führende Einzelhändler nun, wie AI Entscheidungsprozesse AI : schnellere Reaktionen auf Trends, weniger Preisnachlässe, höhere Konversionsraten oder weniger Verschwendung. Der Maßstab für den Wert hat sich vom Output zum Outcome verlagert.

Die Entwicklung der Retail Intelligence

In der Vergangenheit basierte das Einzelhandelsgeschäft auf einem Kreislauf aus Beobachtung und Intuition. Merchandiser gingen durch die Geschäfte, analysierten Muster und passten ihre Strategie auf der Grundlage ihrer Erfahrungen an. AI diese Intuition durch detaillierte, kontinuierliche Einblicke. Durch die Integration data Geschäften, E-Commerce, Lieferanten und sozialen Kanälen erhalten Einzelhändler Echtzeit-Einblicke in Leistung und Kundenverhalten.

Fortschrittliche Analysen unterstützen heute Entscheidungen auf allen Ebenen:

  • Preisgestaltung: Algorithmen ermitteln die Preiselastizität nach Segment und Region und passen Werbeaktionen in Echtzeit an, um die Margen zu sichern.
  • Sortiment: Clustering-Modelle ermitteln für jede Filiale die optimale Sortimentszusammenstellung auf der Grundlage der lokalen Nachfrage, saisonaler Schwankungen und Kundenprofile.
  • Lieferkette: Vorhersagemodelle erkennen Störungen frühzeitig und empfehlen eine Umverteilung der Lagerbestände, bevor es zu Engpässen kommt.
  • Kundenbindung: Modelle für natürliche Sprache analysieren Feedback, Bewertungen und Serviceinteraktionen, um Stimmungen und sich abzeichnende Bedürfnisse zu erkennen.

Zusammen bilden diese Funktionen das, was Vincent als „Retail Intelligence in Motion“ bezeichnet – ein System, in dem jede Entscheidung in einen kontinuierlichen Lernkreislauf zurückfließt. Je mehr data durch das System data , desto intelligenter wird das Unternehmen.

Von der Personalisierung bis zur Vorhersage

Personalisierung gilt AI Jahren als das Versprechen AI für den Einzelhandel, doch echte Personalisierung erfordert Tiefe und nicht nur Segmentierung. Der nächste Schritt besteht darin, nicht mehr nur den nächsten Kauf vorherzusagen, sondern die Absichten der Kunden zu antizipieren und zu erkennen, was sie benötigen könnten, noch bevor sie es selbst äußern.

AI dies AI , indem AI kontextbezogene Signale miteinander verknüpft: Surfverhalten, Ladenbesuche, Wetter, gesellschaftliche Trends und Produktverfügbarkeit. Einzelhändler können daraufhin ihr Marketing und ihr Sortiment dynamisch anpassen und zeitnahe, relevante Angebote unterbreiten, ohne die Kunden mit zu vielen Informationen zu überfordern.

Edouard beschreibt dies als den Übergang vom reaktiven zum proaktiven Einzelhandel. „Wenn AI nicht nur AI , was ein Kunde will, sondern auch, warum er es will, dann vollzieht sich der Übergang vom Marketing zur Kundenbeziehung“, sagt er.

Diese Prognosefähigkeit erstreckt sich über das Marketing hinaus auch auf die Bereiche Lagerhaltung und Betriebsabläufe. Zum Beispiel:

  • Vorausschauende AI kann Nachfragespitzen vorhersagen, die mit externen Faktoren wie lokalen Veranstaltungen oder Influencer-Trends zusammenhängen, und ermöglicht so eine schnellere Anpassung der Lagerbestände.
  • Dynamische Preisberechnungsmodule können die Preiselastizität testen und Ergebnisse vor der Implementierung simulieren.
  • Chatbots und virtuelle Assistenten, die auf data trainiert wurden, data Kunden durch komplexe Prozesse begleiten – von der Auswahl des richtigen Produkts bis hin zur Abwicklung von Rücksendungen.

Jede dieser Anwendungen untermauert dasselbe Prinzip: AI nicht nur eine Analyse-Engine, sondern eine Vorhersage-Engine, die in der Lage ist, Wissen in Vorausschau umzuwandeln.

Generative AI neue Akteure im Einzelhandel

Der Aufstieg der generativen AI einen weiteren Wendepunkt. Er führt die Branche über die analytische Intelligenz hinaus hin zu kreativer und dialogorientierter Intelligenz. Die Einzelhändler von heute experimentieren mit generativen Modellen , um die Erstellung von Inhalten zu beschleunigen, die Vertriebsunterstützung zu verbessern und neue Formen der Kundeninteraktion zu entwickeln.

Drei Bereiche stechen besonders hervor:

  1. Produkt- und Inhaltserstellung. Generative AI Produktbeschreibungen, Bilder und Marketingmaterialien erstellen, die dem Markenton und den SEO-Best-Practices entsprechen, und so die Markteinführungszeit erheblich verkürzen.
  2. Wissensmanagement. Interne „Copiloten“, die auf die Wissensdatenbanken des Unternehmens geschult sind, helfen den Teams dabei, Informationen schnell zu finden – seien es Compliance-Richtlinien, Lieferantendaten oder Filialabläufe.
  3. Kundeninteraktion. Intelligente Chatbots bieten personalisierte Beratung und Kundendienst und verbinden dabei Automatisierung mit Einfühlungsvermögen.

Das Konzept der AI ist besonders bahnbrechend. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots sind diese Agenten in der Lage, systemübergreifend zu denken, zu handeln und zu lernen. Ein AI im Einzelhandel könnte beispielsweise eigenständig eine Rückerstattung bearbeiten, die Lagerverfügbarkeit prüfen und CRM-Datensätze aktualisieren.

Für Vincent stehen diese Agenten für „eine neue Generation der Automatisierung, die mit Menschen zusammenarbeitet, anstatt Aufgaben einfach nur zu ersetzen“. Wenn diese Systeme ausgereift sind, könnten sie ebenso unverzichtbar werden wie ERP- oder CRM-Plattformen und das digitale Rückgrat des Einzelhandels neu definieren.

Die Kultur einer verantwortungsvollen AI

Mit der zunehmenden Verbreitung der Technologie gewinnen auch Fragen der Verantwortung an Bedeutung. Da Einzelhändler mit sensiblen Kundendaten umgehen – von Kaufhistorien bis hin zu data –, ist eine ethische Steuerung unerlässlich. Verantwortungsbewusste AI Einzelhandel konzentriert sich auf drei Schwerpunkte:

  1. Transparenz: Sicherstellen, dass Kunden verstehen, wann und wie AI bei Empfehlungen oder der Preisgestaltung zum Einsatz AI .
  2. Fairness: Vermeidung von Verzerrungen in Algorithmen, die zu ausgrenzenden Preisgestaltungen oder targeting führen könnten.
  3. Sicherheit: Gewährleistung data soliden data und einer zuverlässigen Zugriffskontrolle.

Führende Unternehmen erweitern derzeit ihre Compliance-Modelle, um AI einzubeziehen. Viele wenden dabei ähnliche Prinzipien an wie bei den „drei Verteidigungslinien“ im Finanzwesen: Entwicklung von Modellen, deren unabhängige Validierung und die Durchführung externer Überprüfungen.

„Diese Disziplin entwickelt sich zu einem Wettbewerbsvorteil“, bemerkt Edouard: „Vertrauen wird die neue Währung im AI Einzelhandel sein. Die Marken, die data mit data umgehen, werden sich sowohl die Treue ihrer Kunden als auch das Vertrauen der Aufsichtsbehörden sichern.“

Regionale Reife und Innovation

AI im Einzelhandel ist regional sehr unterschiedlich. Nordamerika ist führend bei der Industrialisierung, unterstützt durch fortschrittliche E-Commerce-Ökosysteme und starke data . Die Vereinigten Staaten bleiben der Maßstab für innovative Ansätze, da Einzelhändler AI in ihr Sortiment, ihre Logistik und den Filialbetrieb integrieren.

Asien, insbesondere China und Südkorea, setzt weiterhin neue Maßstäbe in den Bereichen Automatisierung und Kundenerlebnis. Super-Apps und digitale Zahlungsökosysteme ermöglichen riesige Echtzeit-Datensätze, die prädiktive Einzelhandelsmodelle antreiben. Unternehmen wie Alibaba und JD.com zeigen, wie AI durchgängige AI aussieht – von der Optimierung der Lieferkette bis hin zum Livestream-Commerce.

Europa hingegen verbindet Innovation mit Regulierung. Einzelhändler wie Carrefour, Zalando und Tesco setzen AI und unter Einhaltung ethischer Grundsätze ein und legen dabei besonderen Wert auf Transparenz und Nachhaltigkeit.

Die Schwellenländer in Lateinamerika, dem Nahen Osten und Afrika setzen auf AI der Schwerpunkt auf Barrierefreiheit und Inklusion liegt. Sie nutzen prädiktive Analysen, um Preisschwankungen zu bewältigen und den Zugang zu lebenswichtigen Gütern zu verbessern.

Trotz regionaler Unterschiede ist der Verlauf einheitlich: AI nimmt dort zu, wo Infrastruktur, Regulierung und Vision aufeinander abgestimmt sind.

Die Transformation messen

AI Einzelhandel entwickelt sich vom „Proof-of-Concept“ zum „Proof-of-Value“. Die Frage ist nicht mehr, ob AI , sondern wie sich ihre tatsächlichen Auswirkungen auf Leistung und Unternehmenskultur messen lassen. Einzelhändler bewerten den Nutzen AImittlerweile anhand von drei Dimensionen:

  1. Finanziell: Steigerung der Marge, der Konversionsrate und der betrieblichen Effizienz.
  2. Kunden: Steigerung der Zufriedenheit, der Kundenbindung und des Engagements.
  3. Organisatorische Aspekte: Umsetzung, Zusammenarbeit und die Fähigkeit, Innovationen zu skalieren.

Einige Vorteile sind nach wie vor qualitativer Natur. Vincent bemerkt: AI die Denkweise der Menschen. Sie bringt eine experimentierfreudigere Herangehensweise in den Einzelhandel.“ Die Mitarbeiter lernen, zu testen, zu iterieren und auf data Entscheidungen zu vertrauen. Das Ergebnis ist eine anpassungsfähigere Kultur, die schneller auf Marktveränderungen reagieren kann.

Die Transformation hängt auch von der Führung ab. Führungskräfte, die AI Kernkompetenz und nicht AI Nebenprojekt betrachten, erzielen nachhaltige Ergebnisse. Vorrangig ist es, AI überall AI den Geschäftsablauf zu integrieren: in Prognosegespräche, Merchandising-Pläne und Leistungsbewertungen der Filialen – bis sie unsichtbar wird und zu einem selbstverständlichen Bestandteil der Entscheidungsfindung wird.

Von der Technologie zur Transformation

Die Phase der Innovation im Bereich AI Einzelhandel ist in eine Phase der Integration übergegangen. Führende Unternehmen zeichnen sich nicht durch die Komplexität ihrer Modelle aus, sondern durch ihre Fähigkeit, Technologie, Strategie und Mitarbeiter aufeinander abzustimmen.

Die nächste Phase wird wahrscheinlich von AI geprägt sein, die funktionsübergreifend mit Menschen zusammenarbeiten, Entscheidungen in Echtzeit treffen und dabei aus Rückmeldungen lernen. Diese Entwicklung wird menschliches Fachwissen nicht ersetzen, sondern ergänzen, sodass sich Teams auf Kreativität, Empathie und Innovation konzentrieren können – die Eigenschaften, die eine Marke wirklich auszeichnen.

Letztendlich liegt der größte Beitrag AIfür den Einzelhandel vielleicht nicht in der Automatisierung oder in Vorhersagen, sondern in der neuen Perspektive, die sie bietet – eine neue Sichtweise auf das Geschäft: vernetzter, intelligenter und anpassungsfähiger gegenüber Veränderungen.

„Die eigentliche Transformation ist nicht technischer Natur. Es geht darum, zu lernen, anders zu arbeiten – wobei data die gemeinsame Sprache data , die alle Bereiche des Unternehmens miteinander verbindet“, fasst Edouard zusammen.

 

Sehen Sie sich das Originalinterview auf Französisch an: