
Agentische KI im Retail-Bereich
Signifikante Steigerung von Gewinn und Wachstum durch agentenbasierte KI
Wo herkömmliche Methoden der Kundenaquise, und -betreuung versagen, bietet agentenbasierte KI neue Lösungen
KI revolutioniert wie wir Ideen und Produkte entwickeln, Handel treiben und Informationen sammeln. Die menschliche Genialität bekommt dabei einen Kompagnon: die KI. Doch obwohl die generative KI häufig den größten Hype erzeugt, wird es die agentische KI sein, die Händlern den größten Nutzen bringt.
Agentische – oder agentenbasierte – KI hat ein enormes Marktpotenzial. 2024 lag der Umsatz, den sie weltweit generierte, bei 5,1 Mrd. US-Dollar. Für 2030 wird dieser auf 47,1 Mrd. US-Dollar geschätzt, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 44 Prozent entspricht.
Die Akzeptanz durch Endkunden ist noch sehr unterschiedlich. Aktuell machen Kunden, die KIs gegenüber offen sind, nur etwa 25 Prozent aller Käufer aus. Allerdings wird dieser Anteil in den nächsten Jahren stark steigen, sobald breitere Käuferschichten mit höheren Ausgabenbudgets sich den Early Adopters anschließen.
Handelsunternehmen werden verstärkt agentenbasierte KI nutzen. Dieser Beitrag beleuchtet vier Bereiche, in denen es sich lohnt, auf den fahrenden Zug aufzuspringen – um Kundeneinbindung, Umsatz, Effizienz und Gewinne zu steigern.
Personalisierte Promotion und Kundenaktivierung
Wo herkömmliche Methoden der Kundenaquise, und -betreuung versagen, bietet agentenbasierte KI neue Lösungen. Wie die Cognizant-Studie "New Minds, New Markets" zeigt, wird der Einsatz von KI die Online-Umsätze deutlich steigern, in Deutschland um 460 Mrd. Euro bis zum Jahr 2030.
Virtuelle Assistenten können personalisierte Empfehlungen geben, Kundenanfragen bearbeiten und bei Zahlungen unterstützen. Digitale Agenten sind in der Lage, aus Kundeninteraktionen zu lernen und Daten zu speichern, um zukünftige Marktszenarien und Kaufmuster zu analysieren. Dies führt zu einem schnellen, reibungslosen und erfolgreichen Kauf, die Markenbindung verbessert und den Umsatz steigert.
Zum Beispiel: Ein Kaufhaus integriert einen Live-KI-Bot in die Website, der Kunden beim Einkauf berät und benötigte Informationen bereitstellt – Convenience ist signifikant erhöht, lange Auswahlprozesse werden verkürzt. Der KI-Agent kann zusätzlich kurzfristig auch ein notwendiges Gerät für einen baldigen Business-Trip auf Wunsch des Kunden auswählen, kaufen und für die rechtzeitige Auslieferung sorgen. Das ist ein gänzlich neues Service-Level, das Kunden sehr zu schätzen lernen werden.
Gewinnsteigerung über dynamische Preise
Dynamische Preisbildung gibt es in anderen Branchen wie der Hotellerie, bei Airlines, bei Tankstellen oder in der Transportlogistik schon länger. Preise werden dort häufig durch klassische Algorithmen, Nachfrage und saisonale Einflüsse bestimmt. Mit agentischer KI können Retailer ihre Preise zusätzlich an Absatzprognosen, Serviceaufkommen und vielen weiteren Faktoren dynamisch ausrichten.
In Europa nutzen bereits 48 Prozent der Unternehmen dynamische Preisbildung – häufig allerdings noch ohne KI. Es gibt jedoch konkrete KI-Beispiele aus Deutschland: Die Firma Bonprix, ein Unternehmen des Otto-Konzerns, nutzt Dynamic Pricing, um Preise im Onlineshop flexibel und in Echtzeit anzupassen. Die Preisalgorithmen berücksichtigen dabei Faktoren wie Nachfrage, Lagerbestand, Saison und Mitbewerberpreise. Amazon ändert seine Preise bis zu 70-mal pro Woche und beobachtet dafür Wettbewerber, Nachfrage und Lagerbestände.
Optimale Echtzeit-Lagerbestandsverwaltung
Agentische KI können Einzelhändler auch einsetzen, um die Lagerbestandsverwaltung vollständig zu automatisieren. Die herkömmliche Lagerverwaltung basiert häufig auf manuellen Prozessen, die zeitaufwendig, fehleranfällig und ineffizient sind.
Agentische KI automatisiert diese Prozesse, indem sie Lagerbestände überwacht, die Nachfrage auf Grundlage historischer Daten und Markttrends vorhersagt und automatische Nachbestellungen mit angepassten Mengen auslöst, um Leerstände, wie auch zu hohen Bestand zu vermeiden. Dieser hohe Automatisierungsgrad senkt sowohl Betriebs- als auch Lagerkosten und minimiert fehleranfällige manuelle Arbeit; Lieferwartezeiten werden vermindert und Cashflows positiv beeinflusst.
So nutzt beispielsweise die Bertelsmann-Tochter Arvato in ihren Logistikzentren KI zur Lagerverwaltung. Auch Otto und Amazon haben zahlreiche KI-Systeme im Einsatz, um ihre Lagerlogistik zu optimieren.
Gewinnmarge und Wachstum steigern
Agentenbasierte KI steigert nicht nur das Service-Level, sondern kann auch zu deutlichen Kostensenkungen und Gewinnsteigerungen führen und neue Vertriebskanäle im Einzelhandel erschließen.
Beispielsweise verwandelt agentische KI die traditionelle Kundenhotline in ein umfassendes Service- und Upselling-Center, was es zu echten Aktivposten macht. Die Automatisierung von Routineanfragen und die Unterstützung in Echtzeit verbessern den Einkaufsprozess und senken die Betriebskosten.
So können KI-gestützte Systeme typische Kundenfragen wie "Wo ist meine Bestellung?" oder "Warum ist die Lieferung noch nicht da?" automatisiert beantwortet. Damit müssen diese Aufgaben nicht mehr von Menschen abgearbeitet werden, was Kosten vermeidet und die Effizienz (auch für die Kunden) steigert.
Die Besonderheit: Agentenbasierte KI steht Unternehmen jeder Größe offen – vom kleinen Laden bis zum globalen Konzern. Sie revolutioniert den Einzelhandel, steigert Effizienz, senkt Kosten und stärkt nachhaltig die Kundenbindung. (Cognizant: ra)
eingetragen: 26.07.25
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