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KI im Einzelhandel: Machen Sie Customer Journeys im Store messbar

Online wird jeder Klick gemessen, aber im stationären Handel endet die Sichtbarkeit an der Tür. Retail Analytics mit KI macht Customer Journeys messbar und begleitet Kund:innen, ohne dabei deren Vertrauen zu verspielen.

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Kennzahlen im Einzelhandel: Was mangelnde Sichtbarkeit im Store kostet

Mehrwert könnte generative KI im Einzelhandel freisetzen (entspricht 1,2 bis 1,9 Prozent der Marge)

McKinsey & Company
KI im Einzelhandel, 240–390 Milliarden US-Dollar

des Bruttoumsatzes gehen durch Ineffizienzen im Store verloren, zuvor waren es 4,5%

Coresight Research
AI in Retail Campaign, 6,4 percent

der Mitarbeitenden im Ladengeschäft haben schon miterlebt, wie Kund:innen ohne Hilfe gegangen sind

Logile
AI in Retail Campaign, 73 percent
Young Asian woman carrying a shopping basket while grocery shopping in supermarket, standing along the dairy aisle, reading the nutrition label on a packet of fresh organic cheese. Making healthier food choices

Die Verkaufsfläche: der größte blinde Fleck im Einzelhandel

Online-Händler verfolgen jeden Schritt ihrer Kund:innen vom Klick bis zum Kauf. Kassensysteme wissen, was Kund:innen gekauft haben, und Besucherzähler wissen, wie viele hereinkamen. Doch keins von beidem beantwortet die Fragen, die wirklich über einen Verkauf entscheiden:

  • Wie lange warten Kund:innen?
  • Wohin geht die Aufmerksamkeit am Regal?
  • Welche Fragen bleiben unbeantwortet?
  • Warum verlassen Besucher:innen den Store, ohne zu kaufen?
Customer photographing dress with smart phone in boutique

KI auf der Verkaufsfläche beantwortet alle vier Fragen auf zwei Ebenen. Analytische KI arbeitet im Hintergrund: Sie nutzt Computer Vision, um Bewegungs-, Verweil- und Wartezeiten sichtbar zu machen, während freiwillige, anonymisierte Gesprächsanalysen zeigen, was Kund:innen brauchen und wo der Service versagt. Interaktive KI arbeitet im Vordergrund und lotst Kund:innen zum richtigen Produkt oder zur richtigen Ansprechperson.

Das Prinzip ist einfach: Muster analysieren, nicht Individuen. Im Fokus stehen Themen, Beratungsqualität und Prozesszeiten, nicht die Leistung einzelner Mitarbeitender. 

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Entdecken Sie, wie Sie KI gezielt in Ihren Filialen einsetzen können

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Von Daten zur Entscheidung: was sich ändert und was es bringt

Kund:innen

Kürzere Wartezeiten, proaktive Ansprache durch Mitarbeitende und interaktive KI sowie bessere Orientierung

  • Höhere Zufriedenheit, längere Verweildauer und höhere Conversion.

Vertrieb

Aggregierte Gesprächsmuster als Basis für gezieltes Coaching und die Weiterentwicklung der Beratung

  • Bessere Beratung und höhere Zufriedenheit der Mitarbeitenden.

Weiterbildung

Aggregierte Gesprächsmuster als Basis für gezieltes Coaching und die Weiterentwicklung der Beratung

  • Bessere Beratung und höhere Zufriedenheit der Mitarbeitenden.

Betriebsabläufe

Personaleinsatzplanung auf Basis realer Besucherfrequenz statt Bauchgefühl

  • Weniger Unter- und Überbesetzung und geringere Kosten durch Ineffizienz.
KI im Handel für Branchenführer: Vom blinden Fleck zum lernenden Store whitepaper mockup

Ein Store, der zuhört, lernt und reagiert

Schon heute macht KI bisher unsichtbare Interaktionen im Ladengeschäft messbar. Zühlke hat bei einem führenden Schweizer Telekommunikationsanbieter Computer Vision und anonymisierte Gesprächsanalysen in drei Stores eingesetzt.

Das Whitepaper zeigt, wie Sie mit dieser Sichtbarkeit Mehrwert generieren, regulatorische Anforderungen und Kundenerwartungen erfüllen und die Entscheidungsgrundlage für Ihre Skalierung aufbauen. Sie erfahren:

  • Warum die Gesprächsanalyse zeigt, was Besucherfrequenz und Heatmaps übersehen
  • Wie sich Bewegungs-, Verweil- und Wartezeiten in bessere Entscheidungen übersetzen lassen
  • Wie analytische und interaktive KI zusammenwirken
  • Wie Sie Datenschutz, Einwilligung, Betriebsrat und EU AI Act von Anfang an mitdenken
  • Wann sich Datenverarbeitung On-the-Edge oder in der Cloud lohnt
  • Wie Sie von einem fokussierten KI-Pilotprojekt in 90 Tagen zu einer evidenzbasierten Entscheidung zur Skalierung kommen
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Das bekommen Sie: Fakten, rechtlicher Rahmen und einen Einstieg

Füllen Sie das Formular aus und erhalten Sie das Whitepaper „KI im Handel für Branchenführer: Vom blinden Fleck zum lernenden Store“, inklusive Vergleich von Edge und Cloud, EU-AI-Act-Klassifizierungstabelle und einem Phasenplan für Ihr erstes Ladengeschäft.

Case Studies: Einzelhändler im Wandel

Entdecken Sie, wie Zühlke Händler mit Daten und KI unterstützt, Kund:innen besser zu verstehen, Abläufe zu optimieren und Einkaufserlebnisse zu verbessern.

Xovis: eine skalierbare Plattform für Besucherstromanalysen

Xovis analysiert Besucherströme mit 3D-Sensoren. Zühlke baute dafür eine datenschutzfreundliche Cloud-Plattform, die Sensordaten in Echtzeit standardisiert – als Service für neue Märkte.

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xovis case study logo

LANDI: eine umfassende KI-Strategie für den Wandel im Einzelhandel

LANDI brauchte eine KI-Strategie für kundennahe Prozesse. Zühlke entwickelte mit Reifegradanalyse und bereichsübergreifenden Workshops acht Use Cases, eine Roadmap und ein Target Operating Model.

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landi case study logo

Coop: mit Customer Insights zu stärkerer Kundenbindung

Coop wollte die Kundenbindung durch die Supercard-App stärken. Zühlke unterstützte mit Outside-in-Research, Interviews und Jobs-to-be-Done-Analysen und identifizierte so das Potenzial neuer Services.

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coop case study logo

MS Direct: eine Plattform für grenzüberschreitende Retouren

MS Direct wollte den grenzüberschreitenden Retourenprozess digitalisieren. Ein Zühlke-Team baute in nur drei Monaten eine skalierbare Plattform, die neue Kund:innen und mehr Umsatz brachte.

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msdirect case study logo
AI in Retail Team, Dr Fredrik Gundelsweiler, Principal Business Consultant & Partner, Switzerland and Franz Georg Niemczik, Head of Retail, Germany

Ihr kostenloser, unverbindlicher Deep-Dive

Gemeinsam identifizieren wir Ihre stärksten Hebel. Wo verliert Ihre Verkaufsfläche heute Umsatz? Welcher Anwendungsfall schafft am schnellsten messbare Erfolge? Und wie könnten eine realistische Architektur und ein Pilotprojekt aussehen?

Sie sprechen mit den Autor:innen des Whitepapers:

  • Dr. Fredrik Gundelsweiler, Principal Business Consultant & Partner, Schweiz
  • Franz Georg Niemczik, Head of Retail, Deutschland 
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Häufige Fragen zu KI im Einzelhandel

Wofür lässt sich KI im Einzelhandel auf der Verkaufsfläche einsetzen?

KI arbeitet auf zwei Ebenen: Analytische KI misst im Hintergrund Bewegungs-, Verweil- und Wartezeiten und wertet Gespräche anonymisiert aus. Interaktive KI hilft im Vordergrund, Kund:innen zum passenden Produkt oder zur richtigen Ansprechperson zu führen.

Wie funktioniert die Gesprächsanalyse im Ladengeschäft, und bleibt sie anonym?

Die Gesprächsanalyse beruht auf Freiwilligkeit und wertet anonymisiert aus. Im Fokus stehen Themen, Beratungsqualität und Prozesszeiten, nicht einzelne Personen oder die Leistung einzelner Mitarbeitender. So wird sichtbar, was Kund:innen brauchen und wo der Service hakt.

Muss der Betriebsrat beim Einsatz von KI im Store mitbestimmen?

Sobald eine technische Einrichtung Verhalten oder Leistung von Beschäftigten erfassen kann, hat der Betriebsrat ein Mitbestimmungsrecht (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG). Deshalb gilt: Muster statt Individuen analysieren und den Betriebsrat früh einbinden. Das Whitepaper zeigt, wie.

Was ist lokale KI (Edge KI), und wann lohnt sie sich im Store?

Bei lokaler KI werden Daten direkt im Store verarbeitet statt in der Cloud. Das hält sensible Daten vor Ort und verkürzt Reaktionszeiten. Die Cloud punktet bei Skalierung und zentraler Auswertung. Das Whitepaper stellt beide Wege gegenüber.

Welche Datenschutzanforderungen gelten für Kamera- und Gesprächsanalyse im Store?

Wichtig sind Einwilligung, Anonymisierung und je nach Einsatz eine Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA). Im 90-Tage-Plan des Whitepapers ist sie fest in Phase 2 verankert.

Fällt KI im Store unter den EU AI Act?

Das hängt vom Einsatzzweck ab: Der EU AI Act unterscheidet verbotene, hochriskante und weniger regulierte Anwendungen. Die Klassifizierungstabelle im Whitepaper hilft bei der ersten Einordnung.

© 2026 Zühlke Engineering AG

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