Der Einzelhandel befindet sich mitten in einem echten technologischen Wandel. Nicht in der Art, die angekündigt wird und dann in Pilotprojekten ins Stocken gerät, sondern in der Art, die sich in Budgets, Organigrammen und der Wettbewerbsleistung niederschlägt.
Laut Gartner werden sich die weltweiten Ausgaben für KI im Jahr 2026 auf 2,52 Billionen US-Dollar belaufen, was einem Anstieg von 44 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Speziell im Einzelhandel befragte das IBM Institute for Business Value 1.500 Führungskräfte aus dem globalen Einzelhandel und der Konsumgüterbranche und stellte fest, dass 81 % KI bereits in mäßigem oder erheblichem Umfang einsetzen, wobei ihre Teams mit 96 % sogar noch weiter fortgeschritten sind. Diese Unternehmen beschäftigen sich nicht nur mit KI – sie richten ihre Geschäftsabläufe gezielt darauf aus.
Diese Veränderung stellt für Einzelhändler, die nach wie vor auf veraltete Infrastrukturen zur Besucherzählung zurückgreifen, ein unmittelbares Problem dar. Nicht, weil diese Systeme nicht funktionieren, sondern weil sie für ganz andere Fragestellungen konzipiert wurden.
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Wozu ältere Besucherzähler ursprünglich entwickelt wurden
Die herkömmliche Technologie zur Personenzählung wurde entwickelt, um eine Frage zu beantworten: Wie viele Kunden haben dieses Geschäft betreten? Damals war dies tatsächlich von großem Nutzen. Konversionsraten, Personalbedarfsquoten und stündliche Besucherentwicklungen verschafften den Betreibern einen bedeutenden Vorteil gegenüber Teams, die sich ausschließlich auf ihre Intuition verließen.
Doch das war bereits die Obergrenze. Die Daten wurden eingegeben, es kam eine Zahl heraus, und jemand erstellte darauf aufbauend einen Bericht. Das System war nicht in der Lage, zu hinterfragen, warum das Datenaufkommen so aussah, wie es aussah, welche Muster sich im gesamten Portfolio abzeichneten oder welche Maßnahmen die Daten für die nächste Woche nahelegten.
Jahrelang war diese Einschränkung noch zu bewältigen. Heute stellt sie einen Wettbewerbsnachteil dar.
KI ermöglicht tiefgreifendere Insights. Kann jeder da mithalten?
Die Einzelhändler, die am aggressivsten in KI investieren, tun dies nicht, um genauer zu zählen. Sie tun dies, um ihre Filialen auf einer Ebene zu verstehen, die zuvor unmöglich war. Sie möchten wissen, wie sich das Kaufverhalten der Kunden in Abhängigkeit von der Produktplatzierung, der Positionierung des Verkaufspersonals, Werbeaktionen und saisonalen Schwankungen verändert. Sie möchten, dass diese Analyse automatisch, kontinuierlich und in großem Maßstab über Hunderte von Standorten hinweg erfolgt.
Herkömmliche Verkehrsplattformen sind dazu nicht in der Lage. Ihre Architektur wurde auf der Grundlage von Hardware konzipiert, die Zahlen liefert, und nicht auf der Grundlage von Software, die aus Mustern lernt. Das Hinzufügen von KI-Fähigkeiten auf dieser Grundlage ist kein Produkt-Update. Es handelt sich um eine strukturelle Diskrepanz.
Die Folge ist eine wachsende Kluft zwischen den Erwartungen moderner Einzelhandelsunternehmen an ihre Analyseinfrastruktur und dem, was ältere Plattformen leisten können. Diese Kluft äußert sich in verzögerten Erkenntnissen, unzusammenhängenden Daten sowie darin, dass Analyseteams mehr Zeit damit verbringen, Daten aufzubereiten und zu erklären, als sie tatsächlich zu nutzen.
So sieht das KI-gestützte Traffic Analytics tatsächlich aus
An dieser Stelle kommt Aurora ins Spiel.
Aurora ist der KI-gestützte IoT-Sensor von RetailNext und steht für einen grundlegend anderen Ansatz im Bereich der Ladenintelligenz. Anstatt die Besucherfrequenz lediglich als zu meldende Zahl zu betrachten, behandelt Aurora sie als Signal, das im Kontext zusammen mit allen anderen von der Plattform erfassten Verhaltensdaten interpretiert werden muss.
Unsere Plattform (nämlich das Aurora- und das integrierte Cloud-Produkt) deckt Muster auf, die kein menschlicher Analyst manuell erkennen würde. Sie erkennt Anomalien, identifiziert sich abzeichnende Trends und verknüpft das Verhalten auf Filialebene automatisch mit übergeordneten Leistungsergebnissen. Sie wartet nicht auf einen wöchentlichen Berichtszyklus. Sie arbeitet kontinuierlich, sodass die Erkenntnisse, die einem Leiter des Filialbetriebs am Montagmorgen zur Verfügung stehen, das tatsächliche Geschehen des Wochenendes widerspiegeln – und nicht eine statische Momentaufnahme aus einem Dashboard, das niemand überprüft.
Für Produktteams verschiebt sich dadurch die Fragestellung von „Was ist passiert?“ hin zu „Was bedeutet das, und was sollten wir tun?“ Diese veränderte Herangehensweise ist entscheidend. Sie macht den Unterschied zwischen Analytik als Berichtsfunktion und Analytik als Entscheidungsgrundlage aus.
Aurora lässt sich zudem nahtlos in die übrige RetailNext-Plattform integrieren, was bedeutet, dass die Verkehrsdaten nicht isoliert vorliegen. Es ist mit der Konversionsanalyse, der Personalplanung, der Kundenbindung auf Zonenebene und dem Portfolio-Benchmarking verknüpft. Das Ergebnis ist ein einheitliches Bild der Filialleistung, das den Betreibern den nötigen Kontext liefert, um sicher zu handeln – und nicht nur Daten, mit denen sich eine Folie füllen lässt.
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Warum dies gerade jetzt von Bedeutung ist
Die Einzelhändler, die heute KI-native Abläufe aufbauen, verschaffen sich einen strukturellen Vorteil, der in zwei oder drei Jahren nur schwer aufzuholen sein wird. Die Unternehmen, die nach wie vor auf veralteter Zählinfrastruktur basieren, arbeiten praktisch gesehen mit weniger Informationen. Nicht nur geringfügig weniger. Sondern deutlich weniger.
Die Geschwindigkeit, mit der KI im Einzelhandel eingeführt wird, lässt darauf schließen, dass die meisten Unternehmen dies bereits erkannt haben. Die Frage ist nicht, ob die Infrastruktur für die Kundenfrequenzanalyse modernisiert werden soll. Die Frage ist vielmehr, wie schnell dieser Wandel vollzogen werden kann und welche Möglichkeiten sich dadurch eröffnen.
Aurora ist RetailNexts Antwort auf diese Frage. Es ist auf die betrieblichen Gegebenheiten des Einzelhandels im Jahr 2026 zugeschnitten und nicht auf die Berichtsanforderungen von vor einem Jahrzehnt.
Die Einzelhändler, die derzeit am schnellsten vorankommen, warten nicht ab, wie sich die KI entwickelt. Sie haben sich bereits entschieden.
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