KI im Retail: Service-Exzellenz als neuer Wettbewerbsfaktor

Handaufnahme einer Person, die ein Smartphone nutzt, um Kleidung online zu kaufen

18. Mai 2026

5 Minuten Lesezeit

Retail im Spannungsfeld wachsender Erwartungen

Der Retail-Sektor steht unter enormem Veränderungsdruck. Kundinnen und Kunden erwarten heute nahtlose, personalisierte und jederzeit verfügbare Services – unabhängig davon, ob sie online, mobil oder im stationären Geschäft mit einer Marke interagieren. Gleichzeitig steigen Kosten, Lieferketten werden komplexer, und der Fachkräftemangel verschärft die Situation zusätzlich.

In diesem Umfeld wird deutlich: Effizienz allein reicht nicht mehr aus. Service-Qualität entwickelt sich zunehmend zu einem zentralen Differenzierungsmerkmal – mit direktem Einfluss auf Kundenzufriedenheit, Markenbindung und Umsatz.

„Im Retail entscheidet der Service immer häufiger darüber, ob Kundinnen und Kunden wiederkommen – oder zur Konkurrenz wechseln“, sagt Stefan Schiffer von Fujitsu im Kontext unserer Retail-ServiceNow-Initiativen.

Warum der KI-Einsatz für den Handel besonders relevant ist

Der Handel ist eine datenintensive Branche. Täglich entstehen enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Informationen – aus Kundenanfragen, Bestellungen, Rücksendungen, Lieferantenkommunikation oder internen Prozessen. Gleichzeitig arbeiten viele Mitarbeitende unter hohem Zeitdruck und müssen schnell auf Informationen zugreifen können.

Genau hier entfaltet Agentic AI ihr Potenzial. Anders als klassische Automatisierungslösungen ist Agentic AI in der Lage, Inhalte zu verstehen, zusammenzufassen und neu zu formulieren. Informationen werden nicht nur bereitgestellt, sondern kontextbezogen aufbereitet.

Typische Einsatzfelder im Retail sind unter anderem:

  • die schnelle Zusammenfassung von Kundenanliegen und Service-Historien,
  • die automatisierte Erstellung und Pflege von Wissensartikeln für Filial- und Servicepersonal,
  • konsistente Antworten auf wiederkehrende Anfragen über alle Kanäle hinweg,
  • Unterstützung neuer Mitarbeitender durch sofort verfügbares, verständlich aufbereitetes Wissen.

„Agentic AI hilft Mitarbeitenden im Retail vor allem dabei, schneller die richtigen Entscheidungen zu treffen – gerade in Situationen, in denen es auf Minuten ankommt“, ergänzt Jan Stoetzel von Fujitsu.

ServiceNow als Plattform für End-to-End-Retail-Services

Ein entscheidender Erfolgsfaktor im Retail ist die nahtlose Zusammenarbeit verschiedener Bereiche: IT, Customer Service, Logistik, HR, externe Partner und Lieferanten müssen eng verzahnt arbeiten. ServiceNow hat sich als Plattform etabliert, die genau diese End-to-End-Sicht ermöglicht.

KI verstärkt diesen Plattformansatz zusätzlich. Informationen aus unterschiedlichen Systemen und Prozessen werden zusammengeführt, strukturiert und genau dort bereitgestellt, wo sie gebraucht werden – eingebettet in bestehende Workflows.

Ein konkretes Beispiel: Ein Kundenservice-Mitarbeitender erhält bei einer Anfrage automatisch eine kompakte Zusammenfassung aller relevanten Vorgänge – inklusive früherer Kontakte, Lieferstatus und möglicher Handlungsempfehlungen. Die zeitaufwendige manuelle Recherche entfällt.

Von Effizienzgewinnen zu besseren Kundenerlebnissen

Viele Retail-Unternehmen nähern sich KI zunächst aus einer Effizienzperspektive: kürzere Bearbeitungszeiten, geringerer Schulungsaufwand, weniger Rückfragen. Diese Effekte sind real und messbar – sie greifen jedoch zu kurz.

Der wahre Mehrwert entsteht dort, wo KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses beiträgt. Schnellere Reaktionszeiten, konsistente Kommunikation und kompetente Antworten steigern die Zufriedenheit und wirken sich unmittelbar auf die Kundenbindung aus.

„Customer Experience ist im Retail kein abstraktes Konzept mehr – sie ist ein klar messbarer Erfolgsfaktor“, betont Stefan.

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Unsere Interviewpartner

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Stefan Schiffer

Stefan Schiffer ist Business Development Director mit Fokus auf digitale Transformation sowie datengetriebene Use Cases in Retail und Manufacturing. Sein Schwerpunkt liegt auf Prozessautomatisierung und der Umsetzung von Datenstrategien in messbaren Business‑Mehrwert.

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