Scandit-Studie: Einzelhandels-KI basiert auf unzuverlässigen Bestandsdaten
Informationen zum Warenbestand stimmen laut einer von Scandit veröffentlichten weltweiten Studie nur in 46 % der Fälle mit dem überein, was Beschäftigte in den Regalen vorfinden. Die daraus entstehende Lücke führt dazu, dass Mitarbeiter auf Papiernotizen, Chats, Fotos und andere informelle Hilfsmittel zurückgreifen. Dadurch erhalten KI-Systeme nur ein unvollständiges Bild der Abläufe in den Filialen.
- Bestandsdaten stimmten in 46 % der Fälle mit den Regalen überein.
- Nur 8 % der Beschäftigten vertrauten den Bestandsdaten ihrer Filiale vollständig.
- Die Beschäftigten schätzten, dass sie mehr als 4,4 Stunden pro Woche einsparen könnten.
- Ungenaue Daten könnten den US-Einzelhandel jährlich bis zu 22 Milliarden US-Dollar kosten.
- Teilnehmer an Pilotprojekten berichteten von einer Nutzungsrate der Filialtools von 74 %.
Unzuverlässige Daten schaffen eine kostspielige Schattenfiliale
Scandit beauftragte Sapio Research im September 2026 mit einer Online-Befragung von 2.200 Beschäftigten in Filialen. Die Befragten arbeiteten in stationären Geschäften von Einzelhändlern mit mehr als 1.000 Beschäftigten in den USA, Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Italien, Kanada und Polen.
Nur 8 % der Beschäftigten erklärten, den Bestandsinformationen ihrer Filiale vollständig zu vertrauen. Lediglich jeder Vierte sagte, sie seien in mehr als 70 % der Fälle korrekt. Wenn Daten nicht stimmen, korrigieren 49 % der Beschäftigten sie selbst, während 44 % eine Bestandsanpassung veranlassen. Von denjenigen, die aktiv werden, umgehen 42 % das offizielle System vollständig, 68 % nutzen mindestens eine informelle Methode.
Scandit bezeichnet das Ergebnis als eine „Schattenfiliale“, in der wichtige Informationen außerhalb der Datensätze existieren, die von der Zentrale, Dashboards und KI-Systemen verwendet werden. Zu den in der Studie ermittelten informellen Methoden gehören Papiernotizen, Team-Chats, persönliche Handyfotos, Apps und das Gedächtnis.
Ungenaue Bestandsdaten verursachen vor allem Arbeitskosten
Die Beschäftigten schätzten, dass sie jeweils mehr als 4,4 Stunden pro Woche einsparen könnten, wenn ihnen verlässliche Daten zur Verfügung stünden. Laut Scandit entstehen einem Händler mit 10.000 Beschäftigten in Filialen jährlich mehr als 41 Millionen US-Dollar an Arbeitskosten, die auf den Ausgleich ungenauer Informationen entfallen. Die Schätzung basiert auf einem durchschnittlichen selbst angegebenen Stundenlohn von 18 US-Dollar.
Auf die gesamte Gruppe der Beschäftigten im US-Einzelhandel hochgerechnet, könnten ungenaue Daten die Branche laut Scandit jährlich bis zu 22 Milliarden US-Dollar kosten. Die Beschäftigten gaben außerdem an, durchschnittlich 4,1 Stunden pro Woche mit der Beantwortung von Kundenfragen zu verbringen, die eigentlich die Technologie der Filiale beantworten sollte.
Im Durchschnitt mussten sie 5,85-mal pro Woche physisch überprüfen, ob ein Artikel vorrätig war. Mehr als jeder Fünfte erklärte, diese Kontrollen mehr als zehnmal pro Woche durchzuführen.
„Einzelhändler haben weniger ein Problem mit der Einführung von KI als vielmehr ein Problem mit der Wahrheit in den Filialen“, sagte Samuel Mueller, CEO und Mitgründer von Scandit.
Die Einbindung von Beschäftigten hing mit höherer Nutzung und mehr Vertrauen zusammen
Die Studie untersuchte außerdem, wie Beschäftigte in die Einführung von Technologien eingebunden wurden. Diejenigen, die an einem Pilotprojekt teilgenommen hatten, gaben an, die meisten Filialtools zu 74 % zu nutzen. Bei Beschäftigten, die vor der Einführung konsultiert worden waren, und bei jenen, die nie gefragt wurden, lag der Anteil bei 61 %.
Die Hälfte der Teilnehmer an Pilotprojekten berichtete von hohem 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, sagte, das Vertrauen steige erst deutlich, wenn die Genauigkeit 70 % überschreite.
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einführung von KI und anderer Filialtechnologie auf genauen Regaldaten und dem Feedback der Beschäftigten beruht, die diese Systeme nutzen. Für Einzelhändler könnte die Verbesserung der zugrunde liegenden Daten darüber entscheiden, ob automatisierte Tools die Abläufe in den Filialen unterstützen oder den Aufwand erhöhen, der nötig ist, um die tatsächliche Verfügbarkeit zu überprüfen.
