Personalisierung durch KI am Point-of-Sale: Vorteile, Technologien und Praxisbeispiele

In einer Zeit, in der Onlinehändler mit maßgeschneiderten Angeboten und blitzschnellen Empfehlungen punkten, steht auch der stationäre Handel vor der Herausforderung, Kunden persönlicher und relevanter anzusprechen. Klassische Zielgruppenansprache stößt hier schnell an ihre Grenzen. KI eröffnet neue Möglichkeiten: Sie verwandelt Kundendaten in wertvolle Insights und gewährleistet hochgradig individualisierte Einkaufserlebnisse am Point of Sale.

Was bedeutet Personalisierung durch KI?

80% der Kunden bevorzugen Marken mit personalisierter Ansprache, so Epsilon. Künstliche Intelligenz macht solche maßgeschneiderten Erlebnisse erst möglich.

Definition und Abgrenzung zur klassischen Zielgruppenansprache

Personalisierung durch KI bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Einzelhandel, um jedem Kunden ein individuell zugeschnittenes Einkaufserlebnis zu bieten. Anstatt wie im klassischen Marketing alle Kunden einer Zielgruppe mit der gleichen Botschaft anzusprechen, ermöglicht KI eine intelligente Kundenansprache bis hin zum „Segment of One“ – also die passgenaue Ansprache einzelner Personen. KI am Point-of-Sale wird zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor, um Kundenbedürfnisse individuell zu bedienen und sich vom Wettbewerb abzuheben.

Wie KI Nutzerdaten auswertet und Muster erkennt

Grundlage der KI-Personalisierung ist die Kundendatenanalyse. KI-Systeme – insbesondere Machine Learning im Handel – durchforsten verschiedene Datenquellen nach Mustern und Zusammenhängen. Diese Daten werden analysiert, um versteckte Muster und Vorlieben der Kunden aufzudecken. So kann die KI beispielsweise erkennen, welche Produktkategorien ein Kunde bevorzugt, zu welchen Zeiten er einkauft und auf welche Angebote er anspricht. Dieses datengestützte Vorgehen geht deutlich über klassische Zielgruppenansprache hinaus und bildet die Basis für das KI-gestützte Einkaufserlebnis im Laden.

Vorteile der KI-gestützten Personalisierung am POS

Personalisierung am POS bietet sowohl Kunden als auch Händlern zahlreiche Vorteile. Insbesondere aus Unternehmenssicht liegt der Fokus auf handfesten Geschäftsnutzen – von höherer Kundenloyalität bis zu verbesserten Umsatzkennzahlen.

Höhere Kundenbindung durch relevante Angebote

Wenn Kunden im Laden immer wieder relevante Angebote erhalten, die genau zu ihren Interessen und Bedürfnissen passen, fühlen sie sich verstanden und wertgeschätzt. Dies führt zu erhöhter Zufriedenheit und wiederkehrenden Besuchen.

Studien belegen diesen Effekt eindeutig: 66% der Kunden meiden Marken mit unpersönlicher „One-size-fits-all“-Kommunikation, so Adobe.

Optimierte Produktempfehlungen in Echtzeit

Eine KI-Plattform analysiert etwa in Sekundenbruchteilen den Warenkorb oder die bisher betrachteten Produkte und liefert in Echtzeit passende Empfehlungskarten, Coupons oder Hinweise auf ergänzende Waren. Im stationären Handel äußert sich das z.B. in digitalen Beratungsdisplays oder Verkäufer-Tablets, die dem Kunden individuell relevante Produkte zeigen, während dieser sich noch im Laden bewegt.

Verbesserte Conversion Rate am Point of Sale

Im Gegensatz zur Gießkannen-Werbung vermeidet Personalisierung Streuverluste und spricht die Kaufmotivation der Kunden gezielt an. Laut Bitkom haben 54 % der deutschen Verbraucher schon mindestens einmal ein Produkt gekauft, nachdem sie eine personalisierte Werbebotschaft erhalten haben. Datengetriebene relevante Empfehlungen erhöhen nachweislich die Kaufwahrscheinlichkeit– Kunden „beißen eher an“, weil das Angebot wie für sie gemacht erscheint.

Effizientere Sortimentssteuerung

Durch die Auswertung von Verkaufsdaten und lokalen Kundenpräferenzen kann KI helfen, das Sortiment jeder Filiale optimal auf die Nachfrage zu schneiden. Ein Praxisbeispiel liefert hier REWE: Die Handelskette nutzt KI, um die Warenbestückung in ihren Märkten standortspezifisch an lokale Bedürfnisse, saisonale Gegebenheiten und Kauftrends anzupassen. So werden genau die Produkte in ausreichender Menge vorgehalten, die vor Ort tatsächlich gefragt sind.

Technologien hinter der Personalisierung

Hinter den Kulissen erfordert Personalisierung eine durchdachte technische Infrastruktur. KI ist zwar das „Gehirn“ der Lösung, doch um am POS individuelle Erlebnisse zu schaffen, müssen diverse Technologien Hand in Hand arbeiten.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Machine Learning im Handel kommt in unterschiedlichen Formen zum Einsatz, etwa in Empfehlungssystemen, Vorhersagemodellen oder Segmentierungs-Algorithmen. Diese KI-Modelle werden mit historischen und aktuellen Kundendaten trainiert, um daraus Prognosen abzuleiten. Die Leistungsfähigkeit moderner KI erlaubt es, riesige Datenmengen in Sekunden zu analysieren und komplexe Zusammenhänge zu erkennen, die für menschliche Analysten kaum sichtbar wären. Künstliche Intelligenz hilft auch datenbasierte Entscheidungen treffen.

Sensorik, Kameras und IoT-Geräte

Sensoren, Kameras und IoT-Geräte erfassen, wer sich wo im Geschäft bewegt und wie sich Kunden verhalten. Beispielsweise ermöglichen Kameras mit KI-basierter Bildanalyse, bestimmte anonyme Kundenmerkmale zu erkennen und diese Informationen für die Ausspielung passender Inhalte zu nutzen. 

Eine Digital Signage-Lösung kann so mittels Kameras und Sensorik die Eigenschaften der betrachtenden Person erfassen und personalisierten Content anzeigen: Steht etwa ein junges männliches Publikum vor dem Bildschirm, können passende Produkte oder Werbung für diese demografische Gruppe gezeigt werden.

CRM- und POS-Systeme als Datenquelle

CRM- und POS-Systeme sind hierbei zentrale Datenquellen. Im CRM sind Profildaten, Kaufhistorien, Loyalty-Programminformationen und Kundenpräferenzen gespeichert, die über Online- und Offline-Touchpoints gesammelt wurden. Das POS-System liefert Informationen über vergangene Transaktionen, Einkaufsfrequenzen und gekaufte Artikel. Diese Daten werden für die Personalisierungs-KI zum Trainingsmaterial.

Anwendungsszenarien im stationären Handel

Von smarten Werbedisplays bis zu interaktiven Beratungsterminals – die Beispiele zeigen, wie Technologie und Einkauf vor Ort verschmelzen, um ein neuartiges, intelligentes Einkaufserlebnis zu schaffen.

Digitale Displays mit personalisierter Werbung

Personalisierte Werbung erzielt im Vergleich zu nicht personalisierter Werbung den dreifachen ROI, berichtet Salesforce. Diese Zahlen erklären, warum immer mehr Unternehmen auf individuelle Kundenansprache setzen.

Digitale Werbebildschirme sind heute in vielen Geschäften präsent – doch mit KI werden sie zu smarten Displays, die weit mehr können als statische Inhalte zeigen. Diese intelligenten Systeme erkennen ihre Betrachter und spielen dynamisch angepasste Werbeinhalte aus, die speziell für die jeweilige Person relevant sind.

Interaktive Terminals für Empfehlungen

Ein weiterer Anwendungsfall sind interaktive Beratungs-Terminals im Laden, die Kunden personalisiert informieren. Das können zum Beispiel Touchscreen-Kioske oder Info-Säulen sein, an denen Kunden Produkte suchen, Bewertungen einsehen oder Empfehlungen erhalten können – quasi ein digitaler Verkäufer auf Abruf. Durch KI-Unterstützung werden solche Terminals zu echten persönlichen Assistenten: Sie können auf Grundlage der Nutzerinteraktionen und Präferenzen individuelle Inhalte ausspielen.

Individuelle Preisangebote basierend auf Kundenprofilen

Ein besonders spannendes – wenn auch sensitives – Feld der KI-Personalisierung ist die dynamische Preisgestaltung im stationären Handel. Darunter versteht man, dass Preise oder Rabatte flexibel an verschiedene Situationen oder Kunden angepasst werden, anstatt fix und für alle gleich zu sein. KI kann enorme Datenmengen über Nachfrage, Lagerbestand, Konkurrenzpreise und Kundenverhalten berücksichtigen, um optimale Preise in Echtzeit zu berechnen. Im E-Commerce ist dieses Dynamic Pricing bereits verbreitet: Preise ändern sich je nach Uhrzeit, Auslastung oder Nutzerprofil. 

Herausforderungen und Datenschutz

So vielversprechend KI-Personalisierung ist – sie bringt auch Herausforderungen mit sich. Insbesondere im stationären Handel müssen technische, organisatorische und ethische Fragen geklärt werden, bevor KI-gestützte Maßnahmen flächendeckend ausgerollt werden können.

DSGVO-konforme Verarbeitung personenbezogener Daten

In der EU regelt die DSGVO strikt, wie personenbezogene Daten erhoben, gespeichert und verwendet werden dürfen. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass sämtliche KI-gestützten Personalisierungsmaßnahmen DSGVO-konform ablaufen. Händler sollten erklären, welchen Mehrwert Personalisierung bietet und dass der Datenschutz bei KI im Einzelhandel gewährleistet ist. So hält man die Balance zwischen Daten nutzen und Daten schützen.

Technische Umsetzung im Filialnetz

Filial-POS, Kassensysteme, CRM, Digital Signage Software, Sensorik – all diese Komponenten müssen mit der KI-Plattform verknüpft werden. Oft ist die vorhandene IT-Landschaft heterogen, was die Anbindung komplex macht. KI-Lösungen erfordern daher häufig ein aufwändiges technisches Setup und sorgfältige Integrationsarbeit in die vorhandenen Systemumgebungen. Dabei müssen Schnittstellen entwickelt, Datenformate harmonisiert und mitunter Hardware nachgerüstet werden. Zudem braucht es eine stabile Netzanbindung in den Geschäften, damit Echtzeit-Datenverkehr zwischen Filiale und zentraler KI funktioniert. 

Transparenz und Akzeptanz bei Kunden

Selbst die beste KI-Personalisierung nützt wenig, wenn Kunden die Maßnahmen als „creepy“ oder aufdringlich empfinden und ablehnen. Händler stehen vor der Aufgabe, KI-gestützte Ansprache so umzusetzen, dass Kunden den Mehrwert sehen und sich dabei wohlfühlen. Transparenz spielt hierbei eine große Rolle: Verbraucher möchten nicht das Gefühl haben, die KI treffe willkürliche Entscheidungen im Verborgenen. Wenn z.B. personalisierte Preise oder Angebote gemacht werden, sollten diese nachvollziehbar und logisch begründet erscheinen. 

Praxisbeispiele aus dem Einzelhandel

Bereits heute setzen zahlreiche Handelsunternehmen KI ein, um das Einkaufserlebnis persönlicher zu gestalten. 

Einsatz bei großen Handelsketten

Ein prominentes Beispiel ist REWE: Der Lebensmittelhändler nutzt KI-Technologien, um seine Filialen intelligenter und kundenorientierter zu machen. Wie bereits erwähnt, steuert REWE etwa das Warenangebot jeder Filiale mit Hilfe von KI-Analysen auf Basis lokaler Verkaufsdaten, saisonaler Muster und weiterer Faktoren. So wird pro Standort eine personalisierte Sortimentsgestaltung erzielt. Das Ergebnis sind weniger Regallücken und gleichzeitig weniger Überschüsse, was sowohl die Kundenzufriedenheit steigert als auch Kosten spart. 

Messbare Ergebnisse durch KI-Personalisierung

Besonders überzeugend sind die messbaren Erfolge, die durch KI-gestützte Personalisierung erzielt werden.

• Steigerung von Kundenbindung und Lifetime Value: In Befragungen von Unternehmen nennen die Entscheider eine höhere Kundenbindung als größten Vorteil der KI-Personalisierung.
• Höhere Conversion und Umsatzwachstum: Durch relevante Empfehlungen im richtigen Moment lassen sich deutlich mehr Kaufabschlüsse erzielen. 

Effizienz bei Marketing und Akquise: Personalisierung zahlt sich auch in der Kostenstruktur aus. Laut IBM können KI-gestützte Personalisierungsprogramme die Kosten für die Kundenakquise um bis zu 50 % reduzieren. 

• Bessere Warenwirtschaft und weniger Verluste: Wie im REWE-Beispiel beschrieben, führen KI-optimierte Sortimente und Prognosen zu deutlich weniger Abschreibungen auf Ladenhüter oder Verderblichkeiten. 
• Kundenzufriedenheit und Umsatz pro Kunde: Personalisierung erhöht die Zufriedenheit, was sich in Kennzahlen wie Net Promoter Score (NPS) ausdrücken kann. Zufriedene Kunden kaufen tendenziell mehr und häufiger – so schlagen sich weiche Faktoren letztlich wieder in harten Zahlen nieder. 

Diese Ergebnisse machen deutlich, dass KI-Personalisierung nicht nur ein „nice to have“ ist, sondern einen direkten Return on Investment bringt.