Weniger Überbestand, mehr Kundenbindung – mit KI als Hebel
Goal
Markdown-Verluste durch präzise Bedarfsprognosen senken, Lagerkapazitäten effizienter nutzen und gleichzeitig jedem Kunden das passende Angebot zum richtigen Zeitpunkt ausspielen. Ziel ist ein Einzelhandel, der nicht mehr auf Bauchgefühl und Erfahrungswerte setzt, sondern auf datengetriebene Entscheidungen – von der Einkaufsplanung bis zur personalisierten Kundenansprache.
Solution
Mit unserer modularen Digital Platform verbinden wir Verkaufsdaten, Lagerbestände, Wetterdaten, Saisonmuster und Kundenverhalten zu einem intelligenten Gesamtsystem. KI-Modelle prognostizieren Nachfrage auf Filial- und SKU-Ebene, optimieren Nachschub und Preisgestaltung und steuern personalisierte Kampagnen automatisiert aus.
Einkauf, Filialmanagement und Marketing arbeiten auf einer gemeinsamen Datenbasis – mit klaren Handlungsempfehlungen statt Datenbergen. Das Ergebnis: weniger Ausschuss, höhere Verfügbarkeit der gefragten Artikel und ein Kundenerlebnis, das tatsächlich relevant ist.
Ausgangslage
Zu viel vom Falschen, zu wenig vom Richtigen
Ein mittelständischer Modehändler mit 60 Filialen und einem wachsenden Online-Shop kennt das Problem: Saisonware, die nicht abverkauft wird, landet mit 30–40 % Abschlag im Sale. Gleichzeitig sind Bestseller in Stoßzeiten ausverkauft, bevor der Nachschub eintrifft. Newsletter erreichen alle Kunden mit denselben Inhalten – unabhängig davon, ob jemand zuletzt Laufschuhe oder Abendmode gekauft hat.
Laut einer aktuellen Studie von Voyado und Retail Economics (2025) haben 95 % der europäischen Händler KI bereits getestet – aber nur 5 % erzielen einen klar messbaren ROI. Der Grund liegt selten in der Technologie: Es fehlt an einer belastbaren Datenbasis, an der Integration in bestehende Prozesse und an konkreten Anwendungsfällen mit messbarem Mehrwert.
Genau hier setzt prodot an: pragmatisch, schrittweise und mit dem Fokus auf schnell sichtbare Ergebnisse.
Lösungskonzept
Vier KI-Module, die den Unterschied machen
1. Bedarfsprognose & Lageroptimierung
KI-Modelle analysieren historische Verkaufsdaten, Saisonalität, lokale Ereignisse und Wettermuster, um den Bedarf auf Filial- und Artikelebene präzise vorherzusagen. Nachschubmengen und Verteilungslogik werden automatisch optimiert – Überbestände und Fehlmengen werden systematisch reduziert.
2. Personalisierung & Next-Best-Offer
Auf Basis von Kaufhistorie, Browsing-Verhalten und Präferenzen erhalten Kunden individuell zugeschnittene Produktempfehlungen – per E-Mail, App-Notification oder direkt im Online-Shop. KI-gestützte Personalisierung steigert den durchschnittlichen Bestellwert und die Wiederkaufrate nachweislich.
3. Dynamische Preisgestaltung
Preismodelle reagieren in Echtzeit auf Lagerstand, Nachfrage, Wettbewerberpreise und Restlaufzeit der Saison. Markdowns werden gezielt gesteuert statt pauschal eingesetzt – das schützt die Marge und beschleunigt den Abverkauf wo er nötig ist.
4. Filial- & Flächenoptimierung
Dashboards liefern Filialmanagern einen klaren Überblick über Performance, Bestandssituation und lokale Nachfragemuster. Personaleinsatz, Flächenbelegung und Aktionsplanung werden datenbasiert gesteuert statt aus dem Bauch heraus entschieden.
Pilotphase & Ergebnisse
In 90 Tagen zu ersten messbaren Ergebnissen
Im Proof of Concept werden zunächst zwei Warengruppen und zehn ausgewählte Filialen angebunden. Verkaufsdaten, Bestandsinformationen und Kundendaten fließen in die Plattform – erste KI-Prognosen und Empfehlungen gehen nach spätestens vier Wochen in den Testbetrieb.
Erfolgskriterien nach dem POC:
- Prognosegenauigkeit der Bedarfsvorhersage ≥ 80 %
- Messbare Reduktion des Überbestands in Pilotfilialen
- Erste personalisierte Kampagne mit nachweislich höherer Conversion gegenüber generischen Aussendungen
Voraussichtliche Ergebnisse nach 6–12 Monaten
- −20–30 % Markdown-Verluste durch präzisere Bedarfsprognosen
- −15 % Überbestand bei gleichzeitig −10 % Fehlmengen
- +10–15 % Umsatz durch personalisierte Produktempfehlungen (McKinsey, 2025)
- +18 % durchschnittlicher Bestellwert durch KI-gesteuerte Empfehlungen gegenüber generischen Angeboten
- 2,9× höherer Marketing-ROI gegenüber Händlern ohne KI-Personalisierung
- Signifikant reduzierte Lagerkosten durch optimierten Nachschub
