Der Einzelhandel läuft auf einer Kombination aus repetitiver Arbeit und Momenten, die beim Kunden den Unterschied machen. Bestandsverwaltung, Preisgestaltung, Personalplanung, Auftragsabwicklung und ein Teil des Kundendienstes nehmen einen großen Teil der besetzten Stunden in Anspruch. Daneben gibt es Arbeit, die sich um Beurteilung vor Ort dreht: wie ein Regal eingerichtet wird, wie eine Beschwerde gelöst wird, wie ein Verkäufer auf das eingeht, was ein Kunde noch nicht ausgesprochen hat. Das Ergebnis eines Verkaufsmoments wird durch Umstände gesteuert, die sich pro Geschäft und pro Kette unterscheiden: Sortimentsbreite, das Verhältnis von stationärem zu Online-Verkauf, die Marge pro Artikel und das Ausmaß, in dem Kunden Preise vergleichen, bevor sie ein Geschäft betreten.
Solange Bestandsverwaltung und Preisgestaltung vor allem auf Erfahrung und manueller Kontrolle beruhten, war deren Qualität ein Ergebnis von Besetzung und Erfahrung der Mitarbeiter. Wer mehr Personen für die Planung hatte, hatte in der Regel weniger Fehlgriffe. In dem Moment, in dem Systeme Bestand und Preis größtenteils selbst berechnen und nur Ausnahmen einem Mitarbeiter vorlegen, ändert sich, was dabei gewinnt. Es geht dann nicht mehr darum, wie viele Menschen planen, sondern um die Qualität der Daten, auf denen das System läuft, und darum, wie schnell Abweichungen erkannt und korrigiert werden.
Dies geschieht heute bereits bei einem Teil der Einzelhändler, und nicht bei allen. Der Unterschied liegt im Ausmaß, in dem ein Unternehmen seine Bestands- und Verkaufsdaten geordnet hat, in der Bereitschaft, Entscheidungen innerhalb festgelegter Margen einem System zu überlassen, und im Umfang des Sortiments: Bei einem begrenzten Sortiment ist Automatisierung einfacher zu validieren als bei einem breiten und schnell wechselnden Angebot. Ketten mit vielen Filialen und einem standardisierten Sortiment liegen hier oft vorn, während spezialisierte oder stark saisonabhängige Geschäfte stärker auf menschliche Einschätzung angewiesen bleiben.
Innerhalb derselben Abteilung laufen die drei Kategorien durcheinander. Auftragsabwicklung und einfache Bestandsauffüllung sind Aufgaben, die ein System zunehmend selbstständig erledigen kann. Preisanpassungen und die Zusammenstellung von Personalplänen fallen häufiger in die Zwischenkategorie: Das System macht einen Vorschlag, eine Führungskraft genehmigt oder lehnt ihn ab, mit Begründung. Der Aufbau einer Kundenbeziehung auf der Verkaufsfläche, die Behandlung einer ungewöhnlichen Beschwerde und die Einschätzung lokaler Vorlieben bleiben vorerst Menschenarbeit. Wo genau die Grenze zwischen diesen drei Kategorien liegt, unterscheidet sich je nach Geschäftsformat und Funktion, und das ist auch der Grund, warum generische Aussagen über 'KI im Einzelhandel' wenig Halt für einen konkreten Vergleich mit Wettbewerbern bieten.
Wenn zwei Einzelhändler dieselbe Lieferzeit, dasselbe Serviceniveau oder dieselbe Preisgestaltung beanspruchen, ist die Frage nicht mehr nur, wer das am besten ausführt, sondern auch, wer diesen Prozess so eingerichtet hat, dass das System ihn selbstständig steuern kann. Eine Kette, die Bestandsentscheidungen größtenteils automatisieren lässt, kann schneller auf Nachfrageschwankungen reagieren als eine Kette, die dieselben Entscheidungen noch über eine wöchentliche Besprechung trifft. Dieser Unterschied ist in Durchlaufzeiten und Fehlerquoten messbar, nicht in Absichten oder Ambitionen.
Genau hier kommt eine Peer Group ins Spiel: Nur durch den Vergleich Ihres Geschäftsformats mit Einzelhändlern, die hinsichtlich Größe, Sortiment und Verkaufskanal vergleichbar sind, wird sichtbar, ob ein Unterschied in Lieferzeit oder Preisgestaltung aus einem anderen Umgang mit KI oder aus etwas anderem entsteht. Eine White-Space-Analyse zeigt anschließend, in welcher Dimension keiner der vergleichbaren Akteure stark abschneidet, und wo somit noch unbeanspruchter Raum liegt.
Die zugrunde liegende Frage, welche Arbeit in Ihrem eigenen Unternehmen tatsächlich von KI übernommen werden kann, wird pro Aufgabe mit dem Werkscan von FTE TO AI beantwortet. Berührt diese Frage Personalentscheidungen, gelten dafür eigene gesetzliche Anforderungen; der Werkscan beschreibt die Arbeit, nicht die Folgen für Menschen.
Die Art und Weise, wie KI den Vergleich zwischen Wettbewerbern verändert, unterscheidet sich stark je Branche. Im Gastgewerbe spielt sich die Verschiebung vor allem um Planung und Besetzung ab, in der IT-Branche um die Geschwindigkeit der Lieferung und Codequalität, und in der Finanzdienstleistung um Risikobeurteilung und Annahmegeschwindigkeit. Auch der Agrarsektor zeigt, wie saisonabhängige Arbeit und Automatisierung sich berühren, was Parallelen zu saisonabhängigen Sortimenten im Einzelhandel aufweist.
Sie können damit beginnen, die Punkte zu benennen, auf denen Sie glauben, gegenüber Ihren Wettbewerbern zu gewinnen, und diese Behauptungen daran zu prüfen, was sich tatsächlich mit Belegen untermauern lässt. Die kostenlose Dimensionsprüfung von FTE TO AI ist dafür der Ausgangspunkt: Sie geben an, worin Sie zu gewinnen glauben, und sehen, welche dieser Behauptungen Bestand haben und welchen noch die Untermauerung fehlt. Die vollständige Benchmark, mit der Peer Group und der Beweismatrix für den Einzelhandel, befindet sich im Aufbau.