KI-Personalisierung, Recommendation Engines und Demand Sensing scheitern an fragmentierten Daten. Infoverity liefert KI-Strategie und Umsetzung für den Einzelhandel – auf dem Kunden- und Produktdatenfundament, das beides verlässlich macht.
Der Einzelhandel steht an vorderster Front der Enterprise-KI. Personalisierung. KI-gestützte Suche. Demand Sensing. Dynamic Pricing. Jeder dieser Use Cases läuft auf Kunden- und Produktstammdaten, denen das Modell vertrauen kann.
Der nächste Umbruch läuft bereits: Agentic Commerce, in dem KI-Agenten im Auftrag der Kundschaft suchen, vergleichen und kaufen. Fragt ein Agent deinen Produktkatalog ab, prüft er strukturierte Attribute gegen seine Kaufkriterien – und kauft oder zieht weiter. Die Transaktion sichern sich Händler mit strukturierten, auffindbaren und über Agenten-Plattformen kaufbaren Produktdaten. Ein Händler lenkte nach der Neuordnung seines Produktdatenfundaments mehr als $176K jährlicher Ausgaben für Datenbereinigung in KI-Innovation um – und verbesserte die Genauigkeit seiner KI-Modelle um 25 bis 40%. Das Zeitfenster für Vorreiter sind die nächsten 12 Monate.
Die meisten KI-Programme im Einzelhandel scheitern an denselben Problemen, die auch Agentic Commerce blockieren: doppelte Kundendatensätze über POS, Loyalty, E-Commerce und CRM hinweg; fragmentierte Produktdaten über PIM, ERP und Lieferantenfeeds hinweg. KI auf diesem Fundament liefert nicht nur schwächere Ergebnisse – sie multipliziert Fehler im großen Maßstab, direkt vor der Kundschaft. Infoverity löst beide Hälften: KI-Strategie und -Umsetzung für den Einzelhandel, auf dem geregelten Kunden- und Produktdatenfundament, das jeden Kanal verlässlich macht.
40%
der Enterprise-Anwendungen im Einzelhandel werden bis Ende 2026 KI-Agenten integriert haben – 2025 waren es noch weniger als 5 %. Bestandsoptimierung, Regalmanagement und Checkout-Automatisierung laufen bereits ohne menschliches Eingreifen. Quelle: Gartner via BizTech Magazine.
282%
so stark ist die KI-Einführung in einem einzigen Jahr gestiegen. 35% der CIOs arbeiten deshalb enger mit ihrem CDO zusammen. Die Technologie skaliert. Die Abstimmung auf Führungsebene nicht. Quelle: Salesforce CIO Trends
58%
der Händler setzen KI bereits aktiv ein. 42 % planen noch. Der Unterschied liegt nicht am Budget oder an der Technologie. Er liegt an der Datenreife. Die Lücke zwischen Vorreitern und Nachzüglern ist ein Datenproblem, kein KI-Problem. Quelle: Snowflake Data Trends Retail & Consumer Goods
Die meisten KI-Piloten im Einzelhandel bleiben stecken, wenn die Daten darunter nicht bereit sind. Unsere KI-Strategie und ROI-Analyse identifiziert die Use Cases, die eine Förderung wert sind, und zeigt den Weg zum ersten messbaren Nutzen. Unser KI-Deployment bringt sie live und hält sie am Laufen – auch auf Agentic-Commerce-Kanälen.
1.000+ Enterprise-Daten- und KI-Projekte, für über 200 Unternehmen weltweit, über mehr als 14 Jahre hinweg. Projekte im Einzelhandel laufen auf den MDM-, PIM- und modernen Datenplattformen, die unsere Kundschaft im Einzelhandel bereits nutzt. Wir bringen plattformunabhängige Beratung ein, wenn das die richtige Antwort für den jeweiligen KI-Use-Case ist.
Generative KI multipliziert schlechte Daten im großen Maßstab, und KI-Agenten verzeihen noch weniger: Sie fragen strukturierte Attribute direkt ab und gleichen Lücken nicht aus. Wir liefern die KI-Umsetzung und das Fundament aus Stammdaten, Governance und Qualität, das jedes Modell verlässlich macht. Ein Partner, ein Umsetzungsteam, über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.
Wir werden an echten Geschäftsergebnissen gemessen, nicht an Deliverables. Great Clips hat doppelte Kundendatensätze um 30 % reduziert. Heute laufen dort mehr als eine Million API-Aufrufe pro Tag bei durchschnittlich 300 ms Antwortzeit – gegen eine einzige verlässliche Kundensicht. Sie versorgt Marketing, Analytics, Compliance und Point-of-Sale, mit LLM-gestützter Merge-Verarbeitung direkt auf den Stammdaten.
Das sind die Fragen, die wir am häufigsten von CDOs, IT-Verantwortlichen und Data Architects im Einzelhandel hören.
Ein KI-fähiger Customer 360 erfordert nicht, alles auf einmal neu aufzubauen. Unsere Programme im Einzelhandel laufen in klar definierten Phasen – beginnend mit der Datenstrategie und einer phasenweisen Umsetzungs-Roadmap. Der Master-Data-Management-Workstream (MDM) liefert in der Regel einheitliche, KI-fähige Kundenstammdaten parallel zu den Workstreams für Data Governance und Analytics. So können Marketing, E-Commerce und KI-Personalisierungsmodelle bereits saubere Daten nutzen, während spätere Phasen weiterlaufen.
KI in der Produktsuche verstärkt jede Lücke und Ungenauigkeit in deinem PIM. Wir bauen das Produktdatenfundament auf den PIM- und MDM-Plattformen auf, die am besten zu deinem Stack passen – damit deine KI mit einem sauberen, angereicherten und geregelten Produktdatensatz arbeitet, bevor er einen Kundenkontaktpunkt erreicht. Dasselbe Fundament, das die KI-gestützte Suche in Ordnung bringt, macht deine Produktdaten strukturiert, auffindbar und für KI-Agenten im Agentic Commerce abfragbar.
Unser Service KI-Strategie und ROI-Analyse erstellt eine taktische KI/ML-Roadmap mit Modellempfehlungen, Gap-Analyse und ROI-Analyse einschließlich Time-to-First-Value-Kennzahlen. Du gehst mit einem belastbaren KI-Business-Case in den Vorstand – und nicht mit einem akademischen Experiment ohne konkreten Geschäftsnutzen.
Über POS, CRM, Online und Marketing-Tools verteilte Kundendaten erzeugen systematische Dubletten. Unsere MDM-Implementierungen führen sie zu einem Master zusammen und speisen jedes System mit sauberen Daten. Great Clips senkte Dubletten um 30 % über 4.400+ Standorte und betreibt heute LLM-gestützte Merge-Verarbeitung auf den Stammdaten.
Infoverity führte drei Phasen durch: Enterprise-Datenstrategie, die vollständige Implementierung von Informatica Customer 360 MDM SaaS und laufende operative Services. Das Ergebnis: ein einziger maßgeblicher Kundendatensatz – dedupliziert, adressvalidiert, CCPA-konform und zuverlässig an jedes System ausgeliefert. LLM-gestützte Verarbeitung übernimmt heute das Merge-Feedback aus den Salons und hält die operative Datenqualität Tag für Tag stabil.
Sechs integrierte Kompetenzen. Ein Unternehmen, das sie alle liefert – damit deine KI-Investitionen nicht in die Lücke zwischen Datenteam und KI-Team fallen.
Von regelbasierten Promotions zu KI-gesteuerten, kundenspezifischen Inhalten. Auf geregelten Kunden- und Produktstammdaten, die das Modell auch im großen Maßstab vertrauenswürdig halten.
Prognostiziere die Produktnachfrage, reduziere Fehlbestände und senke Überbestände. Schaffe eine 360-Grad-Sicht auf Kundschaft, Produkte und Lieferketten – auf integrierten Auftrags-, Produkt- und Lieferantendaten.
End-to-end-KI-Lebenszyklus. KI-Strategie und ROI-Analyse (2 bis 4 Monate, davon 4 bis 6 Wochen, um wirkungsstarke Use Cases zu identifizieren). KI-Design und -Prototyp (6 bis 8 Wochen). Vollständiges KI-Deployment mit API- und Integrationsentwicklung, Performance-Optimierung sowie laufendem Support und Wartung.
Konsolidiere Kundendaten aus POS, E-Commerce, Loyalty und CRM zu einem einzigen verlässlichen Datensatz. Das Fundament, auf dem jeder kundenseitige KI-Use-Case im Einzelhandel aufbaut.
Beschleunige das Produkt-Onboarding. Reichere den Digital Shelf an. Steuere die Taxonomie, damit deine Produktdaten strukturiert, auffindbar und kaufbar sind – für KI-gestützte Suche, Recommendation Engines und die KI-Agenten, die zu einem zentralen Kaufkanal werden.
Das Governance-, Lineage- und Qualitäts-Framework, das KI im Einzelhandel auditierbar macht, konform mit aufkommender KI-Regulierung und bereit, über den Pilotstatus hinaus zu skalieren.
Sind unsere Produktdaten strukturiert genug für Agentic Commerce?
KI-Agenten durchstöbern deinen Katalog nicht. Sie gleichen strukturierte Attribute ab und finden entweder ein passendes Produkt oder ziehen weiter. Händler mit fragmentierter Produkttaxonomie tauchen in diesen Ergebnissen nicht auf. Wir bauen das Fundament für PIM und Taxonomie-Governance, das deine Produkte ins Rennen bringt, wenn KI-Agenten zu einem zentralen Kaufkanal werden.
Unverbindlich – ein 30-minütiges Gespräch, um zu klären, wo deine KI- und Datenstrategie steht und wohin sie sich entwickeln kann.
