Die transformierende Kraft der Künstlichen Intelligenz (KI) verspricht in vielen Fällen, den Erfolg im Handel nachhaltig zu steigern, indem datengestützte Erkenntnisse präzisiert und die Customer Experience optimiert werden.
KI unterstützt Händler etwa dabei, personalisierte Produktempfehlungen auf der Grundlage von Kundenprofilen und Wohnorten zu erstellen, Zielgruppen für effektives Marketing zu segmentieren, E-Mail-Kampagnen und Chatbots zu automatisieren sowie das Kundenverhalten anhand von Analysen vorherzusagen.
Angesichts des bevorstehenden Black Fridays kann KI also eine wesentliche Rolle dabei spielen, den Umsatz zu steigern und die Customer Experience während einer der wichtigsten Phasen des Jahres im Einzelhandel zu verbessern. Damit dies gelingt, müssen Händler notwendige Vorkehrungen treffen, wie Barley Laing, Geschäftsführer von Melissa in Großbritannien, erläutert.
Ein wichtiger Faktor, der eine erfolgreiche Implementierung von KI beeinträchtigt, ist der Datenverfall. Kontaktdaten von Kunden verlieren ohne regelmäßige Überarbeitung jährlich rund 25 Prozent ihrer Genauigkeit – etwa, wenn Personen umziehen, versterben oder ihren Familienstand ändern. Darüber hinaus sind rund 20 Prozent der online eingegebenen Adressen aufgrund von Buchstabendrehern oder falschen Hausnummern und Postleitzahlen fehlerhaft.
Implementieren Händler unvorbereitet eine KI-Lösung, ohne auf eine saubere Datengrundlage zu achten, kann dies zu unsinnigen oder ungenauen Ergebnissen führen. Dieser Effekt wird als KI-induzierte „Halluzinationen“ bezeichnet.
Beispielsweise kann eine KI, die auf falsche Kundendaten wie ungenaue Namen oder Adressen zugreift, eine unpassende Personalisierung liefern. Das hat negative Auswirkungen auf den Umsatz und die Customer Experience.
Um das Problem ungenauer Kundenkontaktdaten zu vermeiden, ist es unerlässlich, diese Daten bei der Erfassung zu prüfen und sie auch regelmäßig zu bereinigen. Dies erfordert die Einführung eines Datenqualitätsprozesses, der sich in der Regel mit einfachen und kostengünstigen Lösungen umsetzen lässt.
Im Rahmen der Kundengewinnung hat sich die Integration einer Autovervollständigung in den Webauftritt oder den Online-Shop bewährt. Grundlage dafür ist eine Datenbank mit geprüften und korrekt formatierten Orts- und Straßennamen. Der Kunde gibt lediglich die Anfangsbuchstaben seiner Adresse ein und erhält unmittelbar passende Vorschläge. Erfahrungsgemäß halbiert sich so die Zahl der Tastenanschläge und damit einhergehend das Risiko einer falschen Eingabe. Zugleich beschleunigt sich das Erfassen der Adressdaten, sodass Kunden ihre Bestellung wesentlich schneller abschließen können – der Beginn einer nachhaltig positiven Customer Journey. Die Wahrscheinlichkeit, dass diese Kunden erneut beim selben Anbieter bestellen, ist entsprechend hoch.
Quelle: Melissa Data GmbH
Mit einer ähnlichen Technologie können auch E-Mail-Adressen und Telefonnummern bereits beim ersten Kontakt in Echtzeit geprüft werden. Damit sind alle Kontaktdaten von Anfang an korrekt und bereit, den KI-Prozess zu unterstützen.
Damit KI dauerhaft zuverlässige Ergebnisse liefern kann, müssen Kundenkontaktdaten auch nach dem Onboarding stets aktuell sein. Regelmäßige Überprüfungen sind notwendig, ob Kunden umgezogen sind, sich ihr Familienstand und damit auch ihr Name geändert hat oder ob sie womöglich verstorben sind. So waren laut der Adress-Studie 2025 der Deutschen Post Direkt im vergangenen Jahr etwa 13 Prozent aller Sendungen in Deutschland unzustellbar – meist aufgrund von Umzügen oder Todesfällen.
Dubletten bilden ein großes Problem für Händler: In vielen Kundendatenbanken sind etwa 10 bis 30 Prozent der Datensätze redundant – häufig durch fehlerhafte Zusammenführungen unterschiedlicher Datenquellen. Dubletten können nicht nur die Ergebnisse von KI-Anwendungen verfälschen, sondern verursachen auch unnötige Kosten, insbesondere bei Print-Mailings. Wird etwa der gleiche Brief zweimal an einen Kunden verschickt, schadet der Händler neben seinem Budget für Druck und Versand auch seinem Ruf.
Abhilfe schaffen kann hier der Einsatz eines fortschrittlichen Fuzzy-Matching-Tools zur Deduplizierung von Daten. Damit ist es möglich, selbst komplexe Datensätze zusammenzuführen und zu bereinigen. Händler erhalten ein stimmiges Kundenprofil (Single Customer View, SCV), aus dem die KI lernen kann. Quelle: Melissa Data GmbH
Zur Sicherung der Datenqualität können Händler eine Datenqualitätsplattform im Software-as-a-Service(SaaS)-Modell erwerben. Damit lassen sich beim Onboarding kostengünstig akkurate Adressen und vollständige Kundenkontaktdaten in Echtzeit erfassen sowie bereits gespeicherte Daten im Batchverfahren bereinigen.
KI bietet Händlern eine Vielzahl von Chancen, die bei effektiver Nutzung das Wachstum vorantreiben und einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen. Der Erfolg von KI-Modellen hängt jedoch entscheidend von der Datenqualität ab. Fehlen präzise Kundendaten, besteht die Gefahr, dass die KI unzuverlässige Vorhersagen trifft oder zu falschen Ergebnissen kommt.
Wenden Sie daher im Vorfeld des Black Fridays – und idealerweise auch darüber hinaus – bewährte Verfahren zur Sicherstellung Ihrer Datenqualität an. So bilden Sie die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI, steigern Ihren Umsatz und optimieren zugleich die Customer Experience in dieser besonders umsatzstarken Zeit des Jahres.
Wenn Sie rechtzeitig vor dem Black Friday eine solide Datenbasis und damit das Fundament für erfolgreiche KI-Initiativen schaffen wollen, nehmen Sie gern Kontakt mit uns auf.
Das Thema Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Doch für erfolgreiche KI-Projekte benötigt man eine hohe Datenqualität.
Ein konformes Datenmanagement ist seit Einführung der DSGVO unabdingbar. Valide Kontaktdaten sind ein Grundpfeiler des Datenschutzes.
In diesem Blogbeitrag erläutern wir Ihnen die Unterschiede zwischen den Begriffen (Adress)Validierung und -Verifizierung.