KI gegen Preisdruck: Butter, Fleisch & faire Ketten

Vor sechs Monaten kostete das günstigste Viertel Butter 2,39 Euro – heute liegt es bei 1,29 Euro. Für Kund:innen klingt das nach Entlastung. Für Milchbauern bedeutet es oft das Gegenteil: sinkende Auszahlungspreise, weniger Spielraum für Investitionen und am Ende mehr Druck entlang der gesamten Lieferkette.

Genau hier wird der „Machtkampf“ zwischen Handel und Lieferanten sichtbar, der aktuell rund um Butter, Fleisch und andere Grundnahrungsmittel eskaliert. Wenn Politik, Öffentlichkeit und Medien monatelang über „zu teure Lebensmittel“ diskutieren, entsteht ein toxischer Mix: Der Handel will nicht weiter verteuern, Lieferanten müssen Kosten decken, und die Landwirtschaft wird zum Puffer.

Ich bin überzeugt: Wer diesen Konflikt nur als Preisfrage behandelt, löst gar nichts. Der Ausweg liegt in mehr Transparenz, besserer Planung und weniger operativem Chaos – und das ist in der Praxis ein Spielfeld für KI in der Logistik und Lieferkette. Nicht als Marketing-Gag, sondern als Werkzeug, um Verhandlungen, Bestände und Aktionen so zu steuern, dass weniger „auf dem Rücken“ der Produzenten ausgetragen wird.

Warum der Preiskampf im Lebensmittelhandel so schnell eskaliert

Der Kernpunkt: Lebensmittel sind politisch und emotional aufgeladen, und gleichzeitig betriebswirtschaftlich extrem knapp kalkuliert. Butter und Fleisch sind zudem Kategorien mit hoher Sichtbarkeit: Wer Preise in diesen Regalen bewegt, sendet ein Signal.

Wenn die öffentliche Debatte „Lebensmittel sind zu teuer“ lautet, reagieren Händler meist in drei typischen Mustern:

• Aktionsdruck: kurzfristige Preissenkungen, um Preisimages zu stabilisieren
• Härtere Konditionen: Lieferanten sollen Rabatte, Boni oder Rückvergütungen erhöhen
• Sortimentsverschiebungen: mehr Fokus auf Einstiegs- und Eigenmarken

Für Lieferanten folgt daraus ein Dilemma: Sie sollen billiger liefern, obwohl Energie, Futter, Verpackung, Transport und Finanzierungskosten volatil bleiben. In der Landwirtschaft wirkt das zeitverzögert, aber hart: Das „Milchgeld“ sinkt, Investitionen in Tierwohl oder Stalltechnik werden aufgeschoben, und langfristig leidet die Resilienz der Versorgung.

Der unterschätzte Treiber: Unsicherheit in der Nachfrage

Preisverhandlungen werden besonders aggressiv, wenn niemand sicher sagen kann, was in den nächsten Wochen wirklich abverkauft wird.

• Wie stark zieht die nächste Butteraktion?
• Wie reagieren Kund:innen auf kleinere Packungen oder Rezepturwechsel?
• Wie verlagert sich Nachfrage, wenn Haushalte sparen (Winter 2025: weiterhin hoher Kostendruck in vielen Familien)?

Unsicherheit ist teuer. Und genau diese Unsicherheit lässt sich mit KI deutlich reduzieren.

KI-gestützte Nachfrageprognosen: weniger Poker, mehr Plan

Die direkte Entlastung entsteht, wenn Handel und Lieferanten mit denselben, belastbaren Prognosen arbeiten. Moderne KI-Modelle (Machine Learning, Zeitreihenmodelle, kausale Modelle) können Nachfrage nicht nur fortschreiben, sondern Faktoren wie Aktionen, Wetter, Feiertage und lokale Events einpreisen.

Was das in der Praxis bringt:

• Stabilere Bestellungen statt hektischer Nachorder
• Weniger Out-of-Stock (leere Regale) bei Aktionen
• Weniger Abschriften durch Überbestände (gerade bei Fleisch kritisch)
• Bessere Verhandlungsbasis, weil Mengen- und Preisannahmen nachvollziehbarer werden

Konkretes Beispiel: Butter-Aktion ohne Kollateralschaden

Ein realistisches Szenario aus dem LEH:

1. Der Händler plant eine Butteraktion in KW 03/2026.
2. Klassisch wird mit pauschalen Aktionshebeln gerechnet („+80% Absatz“).
3. Ergebnis: Entweder zu wenig Ware (Image-Schaden) oder zu viel (Preisverfall, Druck auf Lieferanten, Abwertung/Abschriften).

Mit KI-gestützter Prognose werden zusätzliche Signale genutzt:

• historische Aktionselastizität pro Filialcluster
• Konkurrenzpreise im Einzugsgebiet
• Kaufkraft- und Haushaltsdaten (aggregiert)
• Wettertrend (kalte Wochen erhöhen typischerweise Koch- und Backanteile)

Das Ziel ist nicht „Perfektion“, sondern Planbarkeit. Und Planbarkeit reduziert den Reflex, in Konditionsrunden „noch härter“ zu werden.

Snippet für Entscheider:innen: Je genauer die Nachfrageprognose, desto weniger wird Preis zur einzigen Stellschraube.

KI im Bestandsmanagement: Marktmacht verliert an Schärfe

Bestandsmanagement ist der stille Brandbeschleuniger in vielen Preisdebatten. Wenn Lager- und Filialbestände unpräzise sind, werden Entscheidungen nervös: zu viel Sicherheitsbestand, zu aggressive Abschläge, zu kurzfristige Dispo.

KI im Bestandsmanagement wirkt hier wie ein Stabilisator:

• Dynamische Sicherheitsbestände je Artikel/Filiale statt Pauschalwerte
• Automatische Replenishment-Optimierung entlang Lieferzeiten und Mindesthaltbarkeit
• Frische- und MHD-Optimierung (First-Expire-First-Out mit Prognose)
• Simulationsmodelle: „Was passiert, wenn wir Butter um 20% günstiger machen?“

Gerade bei Fleisch zählt jede Stunde

Bei Fleisch ist die Kostenkurve steil: Kühlkette, Haltbarkeit, Abschriften. Ein Prozentpunkt weniger Abschrift kann spürbar mehr bringen als das nächste Prozent in der Konditionsverhandlung.

KI kann dafür sorgen, dass:

• Filialen bedarfsgerechter beliefert werden (weniger Rückläufer)
• Zuschnitt/Packgrößen besser auf lokale Nachfrage passen
• Preisreduktionen (Markdowns) früher und gezielter passieren, statt als hektischer Abverkauf am letzten Tag

Das senkt Druck. Und zwar dort, wo er am meisten schadet: in der letzten Meile zwischen Lager, Kühlregal und Einkaufswagen.

Personalisierung ohne Rabattschlacht: Kundenanalyse als Druckventil

Viele Händler versuchen, den „Preisvorwurf“ durch breite Preissenkungen zu entschärfen. Das ist teuer und trifft Lieferanten indirekt mit.

Eine bessere Logik ist: Nicht jede:r braucht jeden Rabatt. KI-gestützte Kundenanalyse (z. B. Warenkorb-Muster, Preisaffinität, Kategorieninteresse) ermöglicht feinere Steuerung:

• gezielte Coupons für preissensible Kund:innen
• wertorientierte Kommunikation für Qualitätskäufer:innen (Tierwohl, Regionalität)
• personalisierte Alternativen (z. B. statt Butter: Backmargarine-Angebot für bestimmte Segmente)

Wichtig: Das ist nicht „mehr Marketing“, sondern weniger Flächenbrand. Wenn Aktionen zielgerichteter sind, müssen weniger Artikel dauerhaft „nach unten“ gezogen werden.

Fairness-Check: Personalisierung braucht klare Leitplanken

Ich halte Personalisierung im Lebensmittelhandel für sinnvoll, aber nur, wenn drei Regeln eingehalten werden:

1. Transparenz: Kund:innen müssen verstehen, warum sie Angebote bekommen.
2. Kein Ausnutzen von Notlagen: keine Preisdiskriminierung auf Basis sensibler Merkmale.
3. Messbarkeit: Jede Maßnahme wird gegen Warenverfügbarkeit, Abschrift und Lieferantenimpact evaluiert.

So wird KI zum Werkzeug, um den Spagat zwischen Leistbarkeit und Qualität auszuhalten.

Was Handel, Lieferanten und Logistik jetzt konkret tun sollten

Wer 2026 nicht im selben Kreislauf aus Preisdebatte → Konditionsdruck → Qualitätsabbau landen will, braucht ein gemeinsames Setup aus Daten, Prozessen und Governance.

1) Gemeinsame Datenbasis aufbauen (ohne Perfektionswahn)

Starten Sie mit 8–12 Wochen Pilotdaten für eine Kategorie (z. B. Butter oder Geflügel):

• Abverkauf pro Filiale/Tag
• Aktionskalender und Preisverläufe
• Lieferzeiten, Servicelevel, Out-of-Stock
• Bestände (Lager + Filiale)
• Abschriften und MHD-Daten

Ziel: ein „Single Point of Truth“, der Verhandlungen und Disposition auf dieselben Fakten stellt.

2) KI-Prognosen in S&OP integrieren

Viele Unternehmen haben S&OP (Sales & Operations Planning) – aber oft ohne echten Takt.

KI wirkt nur, wenn Prognosen:

• wöchentlich aktualisiert werden
• in Bestell- und Produktionsentscheidungen einfließen
• gegen echte KPIs laufen (Forecast Accuracy, Bias, OOS-Quote)

3) Verhandlungen an Servicelevel koppeln, nicht nur an Einkaufspreis

Ein praxisnaher Hebel: Konditionen nicht ausschließlich an Preis festmachen, sondern an messbare Lieferkettenleistung.

Beispiele:

• Bonus bei hohem Servicelevel in Aktionswochen
• Malus bei wiederholten Lieferausfällen
• gemeinsame Ziele für Abschriftenreduktion

So entsteht ein Win-Win-Rahmen: Der Lieferant wird nicht nur billiger, sondern besser planbar – und der Handel reduziert teure Störungen.

4) „People also ask“ – kurze Antworten für Entscheider:innen

Hilft KI wirklich gegen hohe Lebensmittelpreise? Ja, indirekt und zuverlässig: KI senkt Kosten durch weniger Out-of-Stock, weniger Abschriften und bessere Auslastung. Das schafft Spielraum, ohne Lieferanten zu erdrücken.

Welche KI-Projekte sind im LEH am schnellsten messbar? Nachfrageprognose für Aktionen, automatisiertes Replenishment und MHD-/Abschriftoptimierung. In diesen drei Bereichen sind Effekte innerhalb von 8–16 Wochen sichtbar.

Macht KI den Handel noch mächtiger? Nur, wenn sie einseitig eingesetzt wird. Wenn Prognosen, Bestände und Servicelevel gemeinsam mit Lieferanten gesteuert werden, verteilt KI Marktmacht eher in Richtung Transparenz.

Der Ausweg aus dem „Butter-und-Fleisch“-Machtkampf

Der Preis bleibt wichtig – gerade im Winter und rund um die Feiertage spüren Haushalte jeden Euro. Aber die harte Wahrheit ist: Dauerhafter Preisdruck ohne bessere Planung endet fast immer bei den Produzenten. Und dort beginnt die Abwärtsspirale: weniger Investitionen, weniger Qualität, weniger Resilienz.

KI in der Logistik und Lieferkette ist kein Wundermittel. Sie ist aber der pragmatischste Weg, um den Konflikt zu entschärfen: bessere Prognosen, stabilere Bestände, weniger Abschriften, gezieltere Aktionen. Das nimmt Hitze aus Verhandlungen – und macht fairere Konditionen überhaupt erst möglich.

Wenn Sie 2026 nicht wieder über den nächsten Butterpreis-Streit diskutieren wollen, lohnt sich eine einfache Frage zum Start: Welche Kategorie verursacht bei uns den meisten Aktionsstress – und welche Daten fehlen uns, um ihn mit KI zu beruhigen?