Einzelhandel: KI stößt laut Scandit-Studie auf Datenlücke in Filialen
Die Bestandsdaten im Einzelhandel stimmen laut einer von Scandit veröffentlichten weltweiten Studie nur in 46 % der Fälle mit dem überein, was Beschäftigte in den Regalen vorfinden. Nach Angaben des Unternehmens beeinträchtigt diese Lücke Investitionen in KI und andere Technologien und zwingt Beschäftigte, auf informelle Aufzeichnungen zurückzugreifen.
- Die Bestandsinformationen stimmten nur in 46 % der Fälle mit den Ergebnissen der Regalprüfungen überein.
- Nur 8 % der Beschäftigten vertrauten den Bestandsdaten ihrer Filiale vollständig.
- Scandit schätzt, dass einem Händler mit 10.000 Beschäftigten jährlich mehr als 41 Millionen US-Dollar an Arbeitskosten durch die Datenlücke entstehen.
- 68 % der Beschäftigten, die aktiv wurden, nutzten mindestens eine informelle Methode zur Erfassung von Informationen.
- Teilnehmer an Pilotprojekten gaben an, die meisten Tools der Filiale zu 74 % zu nutzen.
Ungenaue Daten verursachen eine teure Lücke
Scandit beauftragte Sapio Research damit, im September 2026 online 2.200 Beschäftigte in Filialen zu befragen. Die Teilnehmer arbeiteten in physischen Geschäften von Einzelhändlern mit mehr als 1.000 Beschäftigten in den USA, Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Italien, Kanada und Polen. Die Untersuchung umfasste die Formate Lebensmittelhandel, SB-Warenhäuser und Kaufhäuser, Hypermärkte und Supercenter, Baumärkte und Heimwerkerbedarf, Convenience-Märkte sowie Drogerien und Apotheken.
Nur 8 % der Beschäftigten gaben an, den Bestandsinformationen ihrer Filiale vollständig zu vertrauen. Ein Viertel sagte, die Daten seien in mehr als 70 % der Fälle korrekt. Die Beschäftigten schätzten, dass sie jede Woche mehr als 4,4 Stunden einsparen könnten, wenn sie verlässliche Daten hätten. Das entspricht beinahe sechs Arbeitswochen pro Jahr.
Scandit schätzt, dass einem Händler mit 10.000 Beschäftigten in den Filialen jährlich mehr als 41 Millionen US-Dollar an Arbeitskosten entstehen, um ungenaue Daten auszugleichen. Die Schätzung basiert auf einem durchschnittlichen selbst angegebenen Stundenlohn von 18 US-Dollar. Auf die Beschäftigten im US-Einzelhandel hochgerechnet könnten ungenaue Daten die Branche laut Scandit bis zu 22 Milliarden US-Dollar jährlich kosten.
Beschäftigte bauen außerhalb offizieller Systeme einen „Schattenmarkt“ auf
Wenn Bestandssysteme fehlerhaft sind, korrigieren 49 % der Beschäftigten den Datensatz selbst, während 44 % eine Bestandsanpassung veranlassen. Von den Beschäftigten, die aktiv werden, umgehen 42 % das offizielle System vollständig. Zudem nutzen 68 % mindestens eine informelle Methode, etwa Notizen auf Papier, Team-Chats, Fotos mit dem privaten Smartphone, Apps oder ihr Gedächtnis.
Scandit bezeichnet das Ergebnis als „Schattenmarkt“, in dem Informationen außerhalb der Aufzeichnungen existieren, die von der Zentrale, Dashboards und KI-Systemen genutzt werden. Samuel Mueller, CEO und Mitgründer von Scandit, sagte: „Einzelhändler haben weniger ein Problem mit der Einführung von KI als vielmehr ein Problem mit der Wahrheit in ihren Filialen.“
Die Datenlücke beeinträchtigt auch den Kundenservice. Die Beschäftigten gaben an, durchschnittlich 4,1 Stunden pro Woche mit Kundenfragen zu verbringen, die die Technologie der Filiale beantworten sollte. Im Durchschnitt mussten sie 5,85-mal pro Woche physisch überprüfen, ob ein Artikel vorrätig war. Mehr als ein Fünftel erklärte, diese Prüfungen mehr als zehnmal pro Woche durchzuführen.
Die Einbeziehung von Beschäftigten hing mit einer stärkeren Nutzung von Tools zusammen
Die Ergebnisse legen nahe, dass die Einführung beeinflussen kann, ob Technologien in Filialen genutzt werden. Beschäftigte, die an einem Pilotprojekt teilgenommen hatten, gaben an, die meisten Tools der Filiale zu 74 % zu nutzen. Bei Beschäftigten, die vor der Einführung konsultiert worden waren, und bei jenen, die nie gefragt wurden, lag dieser Anteil bei 61 %. Die Hälfte der Teilnehmer an Pilotprojekten berichtete von großem Vertrauen in ihre Bestandsdaten. Bei denjenigen, die nie nach ihrer Meinung gefragt worden waren, waren es 25 %.
Andrew Smith, Managing Partner und Mitgründer von ThinkUncommon sowie seit 2021 RETHINK Retail Top Expert, sagte, das Vertrauen sei erst deutlich gestiegen, nachdem die Genauigkeit 70 % überschritten habe. Die von Scandit befragten Beschäftigten wünschten sich genaue Bestandszahlen, bessere Daten zu Rückbeständen, präzisere Regal- und Filiallayouts sowie eine stärkere Einbindung durch die Zentrale.
Für Einzelhändler stellt die Untersuchung verlässliche Filialdaten als Voraussetzung für KI-Systeme dar, die Entscheidungen auf Grundlage von Bestandsinformationen treffen. Sie deutet außerdem darauf hin, dass die Einbindung von Beschäftigten in Technologie-Pilotprojekte die Akzeptanz und das Vertrauen verbessern kann. Die Studie weist jedoch lediglich auf einen Zusammenhang hin und belegt nicht, dass die Konsultation den Unterschied verursacht hat.
