Thought Leadership
Ihr Store weiß es bereits.
Sie hören nur nicht hin.
Der Handel hat ein merkwürdiges Problem. Nicht zu wenig Daten — zu viele davon. Und fast keine davon kommt als Antwort.
Ein durchschnittlicher Filialverbund erfasst heute Besucherfrequenz, Warteschlangen, Verweildauer, Zonenübergänge, Konversionsraten und ein Dutzend weitere Kennzahlen pro Standort. Sensoren sind günstig. Dashboards sind allgegenwärtig. Die globalen Investitionen in Retail-Technologie sollen bis 2026 auf 388 Milliarden Dollar steigen — AI-Investitionen wachsen dabei um rund 25 % jährlich.
Retail-Tech-Ausgaben bis 2026
Entscheidungen noch immer bauchgefühlbasiert
KI-Piloten erreichen nie die Produktion
Und dennoch — laut Branchen-Benchmarks werden fast drei Viertel aller Entscheidungen auf Filialebene noch immer aus dem Bauch heraus getroffen.
Wie ist das möglich? Weil Daten keine Intelligenz sind. Ein Chart, der zeigt, dass die Conversion letzten Dienstag um 8 % gesunken ist, sagt einer Regionalmanagerin nicht, was sie dagegen tun soll. Sie weiß bereits, dass etwas schiefgelaufen ist. Was sie braucht, ist das Warum — und zwar bevor dieselbe Situation nächsten Dienstag wieder eintritt.
Diese Lücke — zwischen Zahlen haben und Antworten haben — ist der Punkt, an dem die meisten Retail-Analytics-Lösungen stecken bleiben.
Das Problem
Das Dashboard-Problem (und was es nicht ist)
Seien wir ehrlich: Dashboards waren ein echter Fortschritt. Vor zehn Jahren kannten die meisten Filialleiter ihre Konversionsrate noch nicht einmal. Heute sehen sie sie in Echtzeit — aufgeschlüsselt nach Stunde, Eingang und Zone. Die besten BI-Plattformen gehen bereits weiter: Alerts, Trigger, regelbasierte Workflows, sogar erste Prognosemodelle.
Das Problem ist nicht das Dashboard selbst. Es ist die letzte Meile.
“Ein Dashboard ist ein Spiegel. Es zeigt, was war. Es erklärt es nicht — und es sagt Ihnen erst recht nicht, was als Nächstes zu tun ist.”
Selbst ein intelligentes Dashboard mit Alerts erfordert jemanden, der das Signal interpretiert, eine Hypothese bildet, andere Datenquellen abgleicht und eine Entscheidung trifft. Das kostet Zeit, analytisches Können und — ehrlich gesagt — Motivation. An einem vollen Montagmorgen ist das der letzte Tab, der geöffnet wird.
Laut Retail TouchPoints nutzen oder erkunden 90 % der Händler KI in irgendeiner Form. Ein Bruchteil davon kann sie wirklich skalieren. Der Rest sitzt auf teuren Sensoren, die Charts füttern, auf die niemand reagiert — nicht weil die Charts falsch wären, sondern weil die Übersetzung von Insight zu Aktion noch immer von überlasteten Menschen abhängt.
Die Wende
Was „kontextbewusst" wirklich bedeutet
Klassische In-Store-Analytics schaut nach innen. Sie zählt Besucher, misst Verweildauer, protokolliert Zonenwechsel. Nützlich — aber isoliert.
Kontextbewusste Intelligenz verbindet, was im Store passiert, mit dem, was um ihn herum passiert. Wettermuster. Wettbewerberaktionen. Lokale Veranstaltungen. Saisonale Verschiebungen. Markttrends — abgeglichen mit Ihren eigenen Sensordaten in Echtzeit.
Diese Kombination verändert, was Sie zurückbekommen.
Ein Wettbewerber 500 m entfernt hat einen Flash-Sale gestartet — sein Traffic stieg um 34 %. Jetzt wissen Sie, wo Ihre Besucher geblieben sind.
Der Peak hat sich über sechs Wochen von 14:00 auf 11:00 Uhr verlagert. Zwei Mitarbeiter früher einsetzen — spart €1.800/Monat.
Niemand hat es beauftragt. Das System hat es einfach bemerkt.
Von reaktiv zu proaktiv
Von Pull zu Push
Das ist die Verschiebung, die am meisten zählt — und die leicht zu übersehen ist.
Pull (Dashboards)
Wer die Initiative ergreift
Sie gehen zu den Daten
Format
Charts, Tabellen, Filter
Interpretation
Sie ermitteln das „Warum"
Aktion
Sie entscheiden, was zu tun ist
Zeitpunkt
Wenn Sie Zeit finden, nachzusehen
Erforderliche Kompetenz
BI-Kenntnisse auf Analysten-Niveau
Push (Intelligence)
Wer die Initiative ergreift
Die Daten kommen zu Ihnen
Format
Briefings in klarer Sprache
Interpretation
Das System erklärt es
Aktion
Das System empfiehlt — Sie entscheiden, ob Sie handeln
Zeitpunkt
Vor dem ersten Kaffee
Erforderliche Kompetenz
Keine — es liest sich wie eine E-Mail
Stellen Sie sich den Unterschied vor zwischen stündlichem Blick auf eine Wetter-App und einer einzigen Benachrichtigung: „Nehmen Sie um 14 Uhr einen Regenschirm mit." Dieselben Rohdaten. Ein völlig anderer Nutzen.
Die Analytics-Branche spricht viel davon, über Dashboards hinauszugehen. Was damit gemeint ist — ob man diese Worte verwendet oder nicht — ist die Verschiebung von reaktiven Daten zu proaktivem Denken.
Warum KI stockt
Warum die meisten KI-Piloten scheitern
Eine unbequeme Zahl: Branchen-Schätzungen zufolge erreicht die große Mehrheit der KI-Piloten im Handel nie die Produktion — manche Analysten beziffern das auf bis zu 87 %.
Warum? Die meisten versuchen zu viel, zu abstrakt. Sie werden als Allzweck-Plattformen entwickelt, die Analysten zur Konfiguration, Interpretation und Übersetzung für das Business benötigen. Die Menschen, die die Antworten wirklich brauchen — Filialleiter, Regionaldirektoren, Operations-Verantwortliche — erhalten sie nie in einer Form, auf die sie handeln können.
Die Lücke ist nicht technischer Natur. Sie ist translationaler Natur.
Was funktioniert, ist fokussiert, meinungsstark und konkret:
Generischer KI-Output
“Anomalie in der Konversionsrate für Store #17 erkannt”
Kontextbewusster Output
“Store #17 in Bratislava liegt 23 % unter dem regionalen Konversionsdurchschnitt — bei 18 % höherem Traffic. Die Verweildauer in der Umkleidezone ist 40 % kürzer als in vergleichbaren Stores. Eine Überprüfung des Layouts lohnt sich.”
Das eine wird abgeheftet. Das andere führt zu Handlungen.
Die ehrliche Antwort
Die Implementierungsfrage
Jede erfahrene Führungskraft, die das liest, denkt bereits: Klingt gut — aber was braucht es wirklich, um das aufzusetzen?
Berechtigte Frage. Diese Systeme sind nicht über Nacht plug-and-play — sie benötigen saubere Sensordaten, API-Verbindungen zu externen Quellen und eine Kalibrierungsphase, um die Baselines Ihrer Stores zu lernen. Wenn Ihre Dateninfrastruktur fragmentiert ist — und bei den meisten Filialverbünden ist sie das — ist Integrationsarbeit erforderlich.
Aber hier hat sich etwas verändert: Sie brauchen wahrscheinlich keine neue Hardware. Die meisten Implementierungen bauen auf bestehender Kamera- und Sensorinfrastruktur auf. Die Intelligence-Schicht setzt obenauf. Typische Produktionszeit: Wochen, keine Quartale. Und die Systeme werden mit der Zeit präziser, je mehr Kontext sie über Ihre spezifischen Standorte aufbauen.
Die ehrliche Antwort: Das Schwierigste ist nicht die Technologie. Es ist die organisatorische Verschiebung von „Wir schauen auf Dashboards" zu „Wir handeln auf Basis von Briefings." Das ist ein Change-Management-Gespräch — und es wiegt schwerer als die Frage nach dem Tech-Stack.
Die Vision
Was sich verändert, wenn Stores denken können
Wir haben ein Jahrzehnt damit verbracht, den stationären Handel mit Sensoren auszustatten. Die Infrastruktur ist weitgehend vorhanden. Die entscheidende Frage ist jetzt, was Sie darauf aufbauen.
Die Antwort lautet nicht: mehr Dashboards, mehr Reports oder mehr Analysten. Sondern: Systeme, die das Denken übernehmen — die interne Kennzahlen mit externem Kontext verknüpfen, Muster über Standorte hinweg erkennen und Antworten in klarer Sprache an die Menschen liefern, die sie brauchen.
Der Samstags-Peak hat sich in den letzten 6 Wochen von 14:00 auf 11:00 Uhr verlagert.
2 Mitarbeiter früher einsetzen — spart ~€1.800/Monat.
SportsDirect (500 m entfernt) hat einen Flash-Sale gestartet. Deren Traffic +34 %.
Ihre Besucherfrequenz sank gestern um 11 % — wahrscheinlich dorthin umgeleitet.
Verweildauer in Zone B seit der Display-Änderung am Freitag um 18 % gesunken.
Das neue Display blockiert einen frequenzstarken Weg. Neupositionierung empfohlen.
Kein schlaueres Dashboard. Ein Store, der tatsächlich antwortet.
Live erleben
Wir zeigen das auf der EuroShop 2026 — Halle 7, Stand B14, 22.–26. Februar in Düsseldorf. In 30 Minuten führen wir Sie live durch eine echte Session mit realen Store-Daten.