schuhkurier: Welche konkreten Einsatzmöglichkeiten sehen Sie für Künstliche Intelligenz im stationären Schuhhandel – jenseits des E-Commerce?
KI kann im Laden vor allem als intelligenter Assistenzlayer dienen: für personalisierte Passform- und Produktberatung, automatisch generierte Produkterklärungen, Material- und Pflegehinweise sowie für visuelle Analysen von Regalen und Beständen. Außerdem ermöglicht KI die schnelle Erstellung von Trainingsmaterialien, Schichtbriefings und verkaufsunterstützenden Informationen direkt fürs Personal.
Viele Händler fragen sich: Wo fange ich an? Welche KI-Anwendungen sind realistisch und kosteneffizient für kleinere Handelsunternehmen?
Der Einstieg gelingt am einfachsten mit generativer KI (z. B. Chat GPT, Gemini, CoPilot etc.), die bestehende Daten nutzen: Chatbots für Mitarbeitende, automatische Text- und Bildgenerierung für Produktkommunikation, Unterstützung bei schwierigen Mails, Erstellung von Newslettern, Formulierung von Social-Media-Beiträgen sowie GenAI-basierte Nachfrage- und Größenprognosen als Ergänzung zur Warenwirtschaft. Diese Anwendungen sind sofort einsetzbar, relativ günstig und benötigen wenig Infrastruktur.
Wie können datenbasierte Systeme Händlern helfen, Sortimente besser zu steuern oder die Nachfrage exakter zu prognostizieren?
KI kann Abverkaufsdaten, Größenmuster, Wetter- und Saisonfaktoren zusammenfassen und daraus Szenarien und Empfehlungen generieren. Das erleichtert Sortimentsentscheidungen, reduziert Fehlmengen und verbessert die Planung von Tiefe und Breite pro Filiale.
KI braucht Daten – doch viele Händler verfügen nicht über systematisch erfasste Kundendaten. Wie lässt sich dieser Einstieg dennoch meistern?
KI kann auch mit begrenzten Daten sinnvoll arbeiten, solange die vorhandenen Abverkaufs- und Bestandsdaten sauber sind. Ergänzend lassen sich Frequenzmessungen, digitale Belege oder einfache Opt-in-Mechanismen nutzen, um schrittweise mehr Kontext zu gewinnen. Entscheidend ist weniger Datenmenge als Konsistenz und klare Prozessdisziplin. Bei der Nutzung generativer KI kann die KI fehlende Informationen aus dem Internet beziehen oder man kann Daten per Upload bereitstellen, z. B. aus festen Dateien.
Sehen Sie Risiken bei der Nutzung von KI im Handel, etwa in Bezug auf Datenschutz, Kundenakzeptanz oder Abhängigkeit von großen Tech-Anbietern?
Generative KI erhöht die Risiken der Abhängigkeit, weil viele leistungsfähige Modelle von wenigen großen Anbietern stammen. Händler sollten deshalb stark auf modulare, austauschbare Tools achten und Datenhoheit sichern. Datenschutz bleibt zentral: Biometrische Identifizierung von Kunden (Kameraüberwachung und Identifikation) sollte nicht stattfinden und beim Einsatz von KI ist Transparenz gegenüber Kunden geboten. Die Akzeptanz ist hoch, wenn Nutzen und Freiwilligkeit offensichtlich sind.
Welche Kompetenzen müssen Handelsunternehmen künftig intern aufbauen, um KI nicht nur einzukaufen, sondern wirksam einzusetzen?
Wesentlich sind ein Grundverständnis für Datenqualität, die Fähigkeit, generative KI-Ausgaben kritisch zu prüfen, und ein strukturiertes Prompting (Eingabe) für interne Anwendungen. Zusätzlich brauchen Händler Prozesswissen, um generative KI-Empfehlungen tatsächlich in Sortimentsplanung, Visual Merchandising und Personalsteuerung umzusetzen. Entscheidend ist nicht die KI-Entwicklung, sondern die kompetente, reflektierte Anwendung im Tagesgeschäft.
