Im Einzelhandel ist Flexibilität das A und O. Da sich der stationäre Handel an das Tempo der KI-Innovationen, an kostenbewusste Käufer und an digital geprägte Erwartungen anpasst, ist es für das Überleben unerlässlich, stets auf dem neuesten Stand zu bleiben. Einzelhändler müssen die aktuellen Entwicklungen im Blick behalten und mit datengestützten Strategien reagieren, die dem tatsächlichen Einkaufsverhalten der Menschen entsprechen. Diese Woche zeigen vier wichtige Meldungen genau, wohin sich der stationäre Handel entwickelt. Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was gerade geschieht, warum dies von Bedeutung ist und wie RetailNext aufgestellt ist, um Einzelhändlern dabei zu helfen, den Wandel erfolgreich zu meistern.
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KI-gestaltete Ladengestaltung: Wenn digitale Zwillinge auf den Verkaufsraum treffen
Lowe’s gab kürzlich bekannt, dass das Unternehmen die Omniverse-Plattform von NVIDIA nutzen wird, um KI-gestützte digitale Zwillinge seiner Filialen zu erstellen. Diese virtuellen Nachbildungen simulieren in Echtzeit die Bewegungsabläufe der Kunden und Nachfragemuster, um neue Raumaufteilungen, Personalentscheidungen und Strategien zur Produktplatzierung zu testen, bevor Änderungen in der realen Welt vorgenommen werden.
Dies deutet auf einen umfassenderen Trend hin: Einzelhändler kombinieren Analysen im Ladengeschäft mit Simulationstechnologie, um ihre physischen Räumlichkeiten zu optimieren. Dabei geht es nicht nur darum, die Verkaufsfläche zu maximieren, sondern vielmehr darum, das Einkaufserlebnis durch Gestaltungsentscheidungen zu verbessern, die auf realen Verhaltensdaten basieren.
Nike hat zudem mit datengestützter Ladengestaltung experimentiert. In seinen „House of Innovation“-Flagship-Stores werden Analysen der Kundenbewegungen im Laden genutzt, um die Raumaufteilung individuell anzupassen, Trendprodukte hervorzuheben und sogar die Warenbereiche dynamisch anzupassen. In ähnlicher Weise hat Decathlon in Europa damit begonnen, intelligente Ladenlayouts zu erproben, die auf der Kartierung der Kundenwege im Laden basieren. Dadurch wird sichergestellt, dass stark nachgefragte Produkte im Vordergrund stehen, während gleichzeitig Überfüllungen vermieden werden.
RetailNext-Kunden können sich hier einen Vorsprung verschaffen, indem sie räumliche Analysen und Echtzeit-Daten zu Laufwegen nutzen, um Verkehrsströme, Verweildauern und Engpässe zu verstehen. Das bedeutet, dass Geschäfte anhand des tatsächlichen Kaufverhaltens der Kunden gestaltet werden können, anstatt sich auf Annahmen oder Traditionen zu stützen. Ob bei der Erprobung neuer Einrichtungselemente oder der Neugestaltung saisonaler Layouts – KI-gestützte Erkenntnisse reduzieren das Rätselraten auf ein Minimum und maximieren den ROI.
Der Boom der Eigenmarken: Was uns „Nachahmerprodukte“ über den Wert verraten
Die Beliebtheit von Eigenmarken und „Dupes“ (kurz für „Duplikate“) hat einen Wendepunkt erreicht. Kunden entscheiden sich zunehmend für Eigenmarkenprodukte anstelle von Premium-Marken, da diese ähnliche Qualität zu einem niedrigeren Preis bieten. Allein in den USA erreichten die Umsätze mit Eigenmarken im vergangenen Jahr laut aktuellen Daten von NielsenIQ einen Rekordwert von 270,6 Milliarden US-Dollar. Darüber hinaus berichtet Nielsen:
Mehr als die Hälfte (53 %) der Befragten weltweit gibt an, dass sie wahrscheinlich mehr Eigenmarkenprodukte kaufen als je zuvor.
68 % der Verbraucher weltweit geben an, dass Eigenmarken eine gute Alternative zu Markenprodukten darstellen.
60 % der Verbraucher weltweit geben an, dass sie mehr Eigenmarkenprodukte kaufen würden, wenn eine größere Auswahl verfügbar wäre.
Hier geht es nicht nur um die Inflation. Die Verbraucher, insbesondere jüngere Zielgruppen, überdenken ihre Markentreue und suchen aktiv nach Angeboten mit einem guten Preis-Leistungs-Verhältnis. Dieser Wandel hat erhebliche Auswirkungen sowohl auf das Produktsortiment als auch auf den Geschäftsbetrieb.
Die „Good & Gather“-Produktlinie von Target ist ein Paradebeispiel dafür. Sie wurde erst vor wenigen Jahren eingeführt und hat sich inzwischen zur erfolgreichsten Lebensmittel- und Getränkemarke des Einzelhändlers entwickelt, die einen Jahresumsatz von über 2 Milliarden US-Dollar erzielt. In Großbritannien hat Marks & Spencer unterdessen sein Eigenmarkensortiment neu positioniert, um Qualität und Nachhaltigkeit in den Vordergrund zu stellen, und damit erfolgreich Kunden angezogen, die nach einem guten Preis-Leistungs-Verhältnis mit Werten suchen.
Einzelhändler müssen ermitteln, wo die Nachfrage nach Eigenmarken steigt und welche Preisklassen an den einzelnen Standorten am besten abschneiden. Die Analysetools von RetailNext können Merchandising-Teams dabei unterstützen, ihre lokalen Sortimente genau abzustimmen und sicherzustellen, dass die Regalfläche genau das widerspiegelt, was die Kunden wirklich wünschen. Das Verständnis des Kaufverhaltens auf Filialebene ermöglicht es Einzelhändlern, in Echtzeit auf Trends zu reagieren – und nicht erst ein Quartal später.
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KI-Agenten als die neuen persönlichen Einkaufsberater?
KI-Agenten, die im Auftrag von Kunden einkaufen, sind längst kein hypothetisches Konzept mehr. Tools, die Preise vergleichen, Bewertungen auswerten und Käufe eigenständig abwickeln, beeinflussen bereits das Kaufverhalten und stellen die Wettbewerbsstrategien der Einzelhändler auf die Probe.
Bots reagieren nicht auf Emotionen oder auffälliges Marketing. Sie reagieren auf Daten: Verfügbarkeit, Preis, Komfort und Relevanz. Einzelhändler, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen sicherstellen, dass ihre Filialen und Websites für diese Art der Automatisierung gerüstet sind.
Dieser Wandel ist in Märkten wie China bereits im Gange, wo JD.com und Alibaba KI-gesteuerte persönliche Einkaufsassistenten in ihre Plattformen integrieren. In den USA testet Klarna derzeit einen KI-gestützten Einkaufsbegleiter, der Nutzern dabei hilft, bei Tausenden von Händlern zu suchen, zu vergleichen und einzukaufen. Obwohl diese Tools derzeit vor allem online zum Einsatz kommen, beeinflussen sie bereits, wie Menschen ihre Kaufentscheidungen in Geschäften treffen.
Das bedeutet, dass die Daten, die den Bots zur Verfügung stehen, neu überdacht werden müssen: Produktverfügbarkeit, Preistransparenz und Zuverlässigkeit der Lagerbestände. Es bedeutet aber auch, dass Einkaufserlebnisse im Ladengeschäft gestaltet werden müssen, die den menschlichen Kunden weiterhin überzeugen. Denn selbst wenn Bots Empfehlungen aussprechen, kommen die Menschen nach wie vor persönlich vorbei.
Die Echtzeit-Einblicke von RetailNext in Lagerbestände und Kundenfrequenz helfen Einzelhändlern dabei, ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und kundenorientiertem Service zu finden. Dank präziser und aktueller Transparenz können die Betriebsteams sicherstellen, dass die Filialen ebenso bot-freundlich wie kundenfreundlich sind. Schließlich ist das Letzte, was Marken derzeit tun können, das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen.
Die Influencer-Strategie entwickelt sich mit der Generation Z weiter
Der jüngste Kursanstieg der American-Eagle-Aktie, der zum Teil auf eine Kampagne mit Sydney Sweeney zurückzuführen ist, verdeutlicht die Wirksamkeit einer strategischen Influencer-Partnerschaft. Doch die Erwartungen der Generation Z entwickeln sich weiter. Sie wünschen sich Authentizität, Übereinstimmung und messbaren Mehrwert.
Nehmen wir Sephora als Beispiel. Der Kosmetikhändler bietet Influencern exklusive Erlebnisse in seinen Filialen, um für seine Produkte zu werben. Sein jüngstes Konzept „Store of the Future“ in Singapur umfasste über QR-Codes verknüpfte Influencer-Inhalte auf Bildschirmen im gesamten Raum, wodurch Online-Persönlichkeiten mit dem persönlichen Erlebnis vor Ort verbunden wurden.
H&M hat zudem verstärkt auf gemeinsam mit Influencern entwickelte Kollektionen gesetzt, wie beispielsweise die jüngste Zusammenarbeit mit Mode-TikTokern, die große Menschenmengen in die Flagship-Stores lockte. Diese Kampagnen führten zu messbaren Anstiegen bei den Besucherzahlen und der Verweildauer im Geschäft.
Einzelhändler messen den ROI von Social-Media-Kampagnen zunehmend anhand von Kennzahlen aus dem stationären Handel: Sie untersuchen, inwieweit sich der durch Influencer generierte Traffic in Kundenfrequenz, Konversionsrate und Warenkorbwert niederschlägt. Hier kommen integrierte Analysetools ins Spiel.
Mit RetailNext können Marketingteams die Termine von Influencer-Kampagnen mit Spitzenwerten beim Kundenverkehr vor Ort und in den Interaktionsbereichen in Zusammenhang bringen. Möchten Sie wissen, ob Ihr TikTok-Partner Besucher zur Jeans-Wand gelockt hat? Das können Sie nachvollziehen. Möchten Sie wissen, ob diese Besuche zu Verkäufen geführt haben? Auch das können Sie nachvollziehen.
Eine Kampagnenmessung, die auch den Verkaufsraum einbezieht, sorgt dafür, dass die Influencer-Strategie besser nachweisbar und effektiver ist.
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Was diese vier Trends verbindet, ist das Bedürfnis nach Schnelligkeit und Präzision. Allgemeine Kampagnen, statische Grundrisse und verzögerte Berichterstattung reichen nicht mehr aus. Zu den führenden Einzelhändlern zählen heute diejenigen, die in Echtzeit auf Veränderungen im Kaufverhalten, in den wirtschaftlichen Rahmenbedingungen und bei kulturellen Trends reagieren können.
RetailNext wurde genau für diesen Moment entwickelt. Mit Echtzeit-Analysen, KI-gestützten Erkenntnissen und vollständiger Transparenz über den gesamten Kundenweg versetzt es Einzelhändler in die Lage, schneller zu handeln, intelligentere Tests durchzuführen und an jedem Standort sicher zu agieren.
Die Nachrichten dieser Woche mögen aus den Schlagzeilen verschwinden, doch die Kräfte, die dahinter stehen, bleiben bestehen. Die Einzelhändler, die aufmerksam sind (und die richtigen Instrumente nutzen, um sich anzupassen), werden die Trends setzen und nicht nur ihnen folgen.
