KI im Handel: Die wichtigsten Trends für Consumer Products, Retail und Wholesale

Wilfried, Du beschäftigst Dich bei SYBIT intensiv mit den Branchen Consumer Products, Retail und Wholesale. Was genau macht ein Industry Advisor wie Du?

Wilfried Baumgartner:
Ich beschäftige mich mit den Veränderungen in diesen Märkten. Vieles ist derzeit in Bewegung: Neue Technologien, verändertes Kundenverhalten und KI führen zu tiefgreifenden Veränderungen in nahezu allen Industrien. Meine Aufgabe besteht darin, Branchentrends, technologische Entwicklungen und Marktsignale zu analysieren, zu verdichten und für unsere Kunden sowie unsere Vertriebsteams nutzbar zu machen. Daraus entstehen konkrete Gesprächsansätze, Beratungsangebote und Strategien für die digitale Transformation. 

Wenn wir fünf Jahre in die Zukunft blicken: Was wird sich in den Branchen Consumer Products, Retail und Wholesale am stärksten verändern?

Wilfried Baumgartner:
Aus meiner Sicht werden sich die drei Branchen zwar unterschiedlich entwickeln, gleichzeitig aber auch stärker aufeinander zubewegen.

Im Bereich Consumer Products werden Hersteller deutlich direkter mit ihren Endkunden interagieren und teilweise selbst die Rolle des Händlers übernehmen. Retail-Unternehmen entwickeln sich zunehmend zu Plattformen für Loyalty, Serviceangebote und Retail Media. Im Wholesale wiederum gewinnt die digitale Kundennähe immer mehr an Bedeutung. Großhändler übernehmen zunehmend Elemente, die man bislang vor allem aus dem Retail kannte, etwa im Bereich Customer Experience und digitale Services. 

Das bedeutet also, dass sich bisher klar getrennte Rollen zunehmend vermischen?

Wilfried Baumgartner:
Genau. Gleichzeitig beobachten wir mehrere Trends, die diesen Wandel vorantreiben.

Der erste Trend ist die zunehmende Direktorientierung der Konsumgüterhersteller. Viele Unternehmen möchten direkten Zugang zum Endkunden aufbauen, weil dieser Zugang über Handel, Plattformen und Marktplätze zunehmend schwieriger wird.

Der zweite Trend betrifft den Servicebereich, insbesondere bei langlebigen Produkten. Der eigentliche Wert entsteht immer häufiger nicht mehr allein durch den Verkauf, sondern durch ergänzende Leistungen wie Wartung, Ersatzteile, Garantien, Subscriptions oder Upgrades.

Drittens werden Daten und KI zur Grundvoraussetzung erfolgreicher Geschäftsmodelle. Wettbewerbsvorteile entstehen künftig weniger durch das reine Sammeln von Daten als vielmehr durch deren intelligente Nutzung.

Und schließlich sehen wir mit Agentic Commerce eine Entwicklung, die aktuell noch am Anfang steht, aber enormes Potenzial besitzt. KI-Agenten beginnen bereits heute, Produktsuchen zu unterstützen, Angebote zu vergleichen und Kaufentscheidungen vorzubereiten. In Zukunft werden sie zunehmend auch Standardtransaktionen eigenständig durchführen können. 

Agentic Commerce klingt für viele noch nach Zukunftsmusik. Was verändert sich dort aktuell ganz konkret?

Wilfried Baumgartner:
Heute optimieren Unternehmen ihre Websites, Shops und Portale primär für Menschen. Wir gestalten Customer Journeys, entwickeln Benutzeroberflächen und sorgen dafür, dass Kunden sich intuitiv zurechtfinden.

KI-Agenten funktionieren jedoch anders. Sie benötigen verlässliche Produktinformationen, strukturierte Prozesse und standardisierte Schnittstellen. Für sie zählen Verfügbarkeit, Preise, Lieferbedingungen und Produktdaten in maschinenlesbarer Form.

Unternehmen müssen sich deshalb zunehmend die Frage stellen: Wie gut sind wir für Maschinen lesbar? Und ebenso wichtig: Wie transaktionsfähig sind unsere Systeme für KI-Agenten?

Die Optimierung für menschliche Nutzer bleibt wichtig. Gleichzeitig entsteht jedoch Anders Landig

eine zweite Ebene der digitalen Interaktion, die nach völlig anderen Regeln funktioniert. 

Der Mensch bleibt aber zunächst weiterhin Teil des Kaufprozesses. Was verändert sich dadurch für Unternehmen?

Wilfried Baumgartner:
Die klassische Suchmaschinenoptimierung wird auch künftig relevant bleiben. Unternehmen müssen weiterhin sichtbar sein, wenn Menschen nach Produkten oder Lösungen suchen. Gleichzeitig gewinnt jedoch ein neuer Ansatz an Bedeutung: Generative Engine Optimization (GEO) beziehungsweise Answer Engine Optimization (AEO).

Dabei geht es darum, für KI-Systeme verlässliche Informationen bereitzustellen und als vertrauenswürdige Quelle wahrgenommen zu werden. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten nicht nur von Menschen, sondern auch von KI-Modellen verstanden und genutzt werden können.

Perspektivisch gehören dazu auch technische Komponenten wie sogenannte MCP-Server oder andere Integrationsschichten, über die KI-Agenten mit Unternehmensprozessen interagieren können. Die Herausforderung besteht darin, sowohl die Bedürfnisse menschlicher Kunden als auch die Anforderungen von KI-Agenten zu berücksichtigen. 

Wie könnte ein solches Szenario in Zukunft aussehen?

Wilfried Baumgartner:
Es spricht einiges dafür, dass Verbraucher künftig bestimmten KI-Agenten ein Budget oder einen klaren Auftrag erteilen. Ein Beispiel wäre: „Finde mir eine Jeans bis 100 Euro und bestelle sie automatisch, wenn bestimmte Kriterien erfüllt sind.“

Der Agent würde dann eigenständig Produkte vergleichen, Preise prüfen, Verfügbarkeiten bewerten und den Kaufprozess abschließen. Die technischen Voraussetzungen für solche Standardtransaktionen werden derzeit bereits von großen Technologie- und Plattformanbietern geschaffen.

Damit entstehen völlig neue Anforderungen an die digitale Infrastruktur der Unternehmen. Denn künftig reicht es nicht mehr aus, für Menschen gut auffindbar zu sein. Unternehmen müssen auch für KI-Agenten zugänglich und verständlich werden. 

Gilt das nur für den B2C-Bereich oder auch für B2B-Unternehmen?

Wilfried Baumgartner:
Absolut auch für B2B. Gerade professionelle Einkäufer werden von diesen Entwicklungen profitieren.

Aktuell wird darüber noch vergleichsweise wenig gesprochen. Betrachtet man jedoch die Möglichkeiten, liegt es nahe, dass künftig auch Großhändler und professionelle Beschaffungsorganisationen KI-Agenten nutzen werden, um Angebote zu vergleichen, Bestellungen abzuwickeln oder Lieferanten zu bewerten. Voraussetzung ist natürlich, dass die zugrunde liegenden Prozesse sicher und zuverlässig funktionieren. 

Daten scheinen dabei eine Schlüsselrolle zu spielen. Brauchen Unternehmen künftig einfach noch mehr Daten?

Wilfried Baumgartner:
Nicht unbedingt mehr Daten, sondern vor allem besser nutzbare Daten.

In vielen Unternehmen liegen heute Kundendaten im CRM, Produktdaten im ERP-System, Serviceinformationen in Ticketsystemen und Commerce-Daten in Shops oder Portalen. Das eigentliche Problem ist häufig nicht die Verfügbarkeit der Daten, sondern ihre Fragmentierung.

Deshalb sprechen wir bei SYBIT von Konzepten wie Customer 360° oder Installed Base 360°. Ziel ist es, Kunden-, Produkt-, Service- und Transaktionsdaten in einer einheitlichen Sicht zusammenzuführen.

Dafür setzen wir auf eine Integrationsarchitektur aus SAP Business Data Cloud, SAP BTP und SAP Business AI. Erst wenn diese unterschiedlichen Datenwelten zusammengeführt werden, entsteht eine belastbare Grundlage für KI-Anwendungen.

Andernfalls besteht die Gefahr, dass Unternehmen mit Hilfe von KI lediglich bestehende Fehler schneller skalieren. 

Viele Unternehmen wollen aktuell KI skalieren. Wenn Du Geschäftsführer wärst: Wo würdest Du konkret anfangen?

Wilfried Baumgartner:
Der erste Schritt sollte nicht bei der KI beginnen, sondern bei den Daten.

Wenn ich ein fragmentiertes Datenmodell unverändert in KI-Anwendungen überführe, werde ich weder Verlässlichkeit noch Governance oder Datenqualität erreichen. Unternehmen müssen ihre Datenbasis technologisch, semantisch und organisatorisch in den Griff bekommen. Erst dann kann KI ihre volle Wirkung entfalten. 

Was wären aus Deiner Sicht die wichtigsten Handlungsfelder für Unternehmen in den kommenden Jahren?

Wilfried Baumgartner:
Ich würde drei Themen priorisieren.

Erstens die Endkundenstrategie. Unternehmen müssen klären, wer die relevante Kundenbeziehung besitzt und wie sich diese wirtschaftlich aktivieren lässt. Im Consumer-Products-Umfeld spielen dabei Direct-to-Consumer- und Business-to-Business-to-Consumer-Modelle eine wichtige Rolle.

Zweitens geht es im Retail um Loyalty-Plattformen und Retail Media. Händler müssen ihre Kunden besser verstehen, um relevante Services und personalisierte Angebote bereitstellen zu können.

Drittens steht im Wholesale die digitale Kundennähe im Fokus. Self-Service-Angebote, digitale Services und eine bessere Customer Experience werden hier zunehmend zu Erfolgsfaktoren.

Für alle drei Bereiche gilt jedoch derselbe Grundsatz: Daten bilden die Grundlage. Erst auf dieser Basis kann KI als echter Skalierungshebel wirken. 

Wenn Du das Gespräch in einem Satz zusammenfassen müssten: Was sollten Unternehmen jetzt tun?

Wilfried Baumgartner:
Unternehmen sollten ihre strategischen Ziele in konkrete Geschäftsprozesse übersetzen, die notwendige Datengrundlage schaffen und anschließend KI gezielt einsetzen, um diese Prozesse effizienter und skalierbarer zu machen. 

Vielen Dank für das Gespräch!

Wilfried Baumgartner:
Sehr gern.

Kurzfazit

Die Grenzen zwischen Consumer Products, Retail und Wholesale verschwimmen zunehmend. Direkte Kundenbeziehungen, datengetriebene Geschäftsmodelle und Agentic Commerce verändern die Spielregeln nachhaltig. Für Unternehmen wird es entscheidend sein, zunächst ihre Datenbasis zu konsolidieren und anschließend KI gezielt zur Skalierung von Kundenerlebnissen, Services und Geschäftsprozessen einzusetzen.