Künstliche Intelligenz im Handel Retail Media im Umbruch: Wie KI-Agenten aus Daten Entscheidungen machen

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Mehr Daten, mehr Tempo, mehr Komplexität: KI-Agenten sollen Retail Media entscheidungsfähiger machen. Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie, sondern in ihrer Anwendung.

Retail Media hat in den vergangenen Jahren große Fortschritte erzielt. Kampagnen-, Produkt- und Zielgruppeninformationen lassen sich heute präziser messen und steuern als je zuvor. Gleichzeitig wächst die Zahl der verfügbaren Datenquellen. Die Herausforderung für Unternehmen liegt zunehmend darin, aus den verfügbaren Daten schnellstmöglich die richtigen Maßnahmen abzuleiten. Werden KI-Agenten hierbei zum Schlüssel?

Anders als klassische KI-Anwendungen beschränken sich agentische Systeme nicht auf die Informationsanalyse. Sie erkennen Zusammenhänge, leiten Handlungsempfehlungen ab und stoßen operative Prozesse mit so wenig menschlicher Unterstützung wie nötig an. Ihr Mehrwert wird dort sichtbar, wo große Datenmengen, komplexe Abstimmungsprozesse und Zeitdruck aufeinandertreffen. Retail-Media-Teams unterstützen sie dabei, Zusammenhänge sichtbar zu machen und fundierte Entscheidungen vorzubereiten. 

Erfolgreich werden nicht zwangsläufig die Unternehmen mit den meisten Daten oder den neuesten KI-Tools sein, sondern diejenigen, die Informationen in Handlungsmaßnahmen übersetzen können.

Olga Puzhko, Leiterin des Labs Retail Media x KI der Working Group Retail & Commerce Media Ecosystem im Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW)

Drei Einsatzfelder zeigen, wie agentische KI-Systeme schon heute Prozesse effizienter und wirkungsvoller gestalten können:

• 1. Datenaufbereitung: Produktdaten, Kampagnenleistung, Inventar, Promotions und Wettbewerbssignale liegen oft in unterschiedlichen Systemen. KI-Agenten führen diese Informationen kontextbezogen zusammen. Sie identifizieren Auffälligkeiten sowie Inkonsistenzen und können Daten um relevante Signale, wie Saisonalität oder Bestandsstatus ergänzen. So entsteht eine bessere Entscheidungsgrundlage für operative und strategische Maßnahmen. 
• 2. Entscheidungsunterstützung: Unternehmen müssen Produkttrends, Verfügbarkeit, Budgetfragen, Wettbewerb und Performance einordnen. Für Retail-Media-Teams liegt die Herausforderung darin, die Relevanz einer Datenmasse einzuordnen, die täglich steigt. Ein Agent bereitet Szenarien vor, macht Zielkonflikte sichtbarer und priorisiert – etwa, wenn ROAS, Marge, Inkrementalität oder Lieferfähigkeit jeweils unterschiedliche Prioritäten erfordern.
• 3. Content und Kreation: Im Commerce müssen Botschaften, Produktinformationen, Formate und Retailer-Vorgaben zusammenpassen. Heute entstehen Varianten oft punktuell und mit manueller Abstimmung. Agentische Systeme verbinden Briefings, Guidelines, Performance-Signale und Retailer-Spezifikationen enger miteinander. So entstehen relevantere Varianten, die schneller getestet und angepasst werden können.

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Umsetzung erfordert klare Zuständigkeiten

Allerdings verlieren Unternehmen durch langwierige Prozessketten häufig wertvolle Zeit, bis Erkenntnisse bewertet, abgestimmt und in konkrete Maßnahmen übersetzt werden. KI-Agenten können diese Lücke schließen, indem sie Analyse und operative Workflows bis zur Vorbereitung konkreter Handlungsschritte enger miteinander verbinden. Dabei braucht es klare Rollen, Freigaben und Qualitätskontrollen. Denn Agenten lösen keine organisatorischen Defizite. Sie machen transparent, wo Entscheidungen notwendig sind.

Erfolg ist keine Technologiefrage

Erfolgreich werden nicht zwangsläufig die Unternehmen mit den meisten Daten oder den neuesten KI-Tools sein, sondern diejenigen, die Informationen in Handlungsmaßnahmen übersetzen können. Für E-Commerce-Unternehmen ist das auch ein Test für die eigene Arbeitsweise: Wo entstehen Entscheidungen? Wer darf sie treffen? Welche Prozesse lassen sich vorbereiten oder besser koordinieren? Und wo bleibt menschliche Expertise unverzichtbar? Wer diese Fragen klärt, kann Retail Media enger mit Sortiment, Nachfrage, Content, Verfügbarkeit und kommerziellen Zielen verzahnen.