KI im E-Food: So kontert der Handel Temu & TikTok

Der DACH-E-Food-Markt dümpelt bei rund 3% Online-Anteil – und genau das macht ihn gerade gefährlich attraktiv. Nicht für den stationären Handel, sondern für kapitalkräftige Plattformen aus China. Temu, TikTok Shop und JD.com schauen nicht nur auf ein paar Snack-Bestellungen. Sie testen, wie man sich über Lebensmittel als Frequenzbringer in den Alltag der Menschen schiebt – und dann Stück für Stück mehr Wertschöpfung kontrolliert.

Für Schweizer Einzelhändler ist das keine Panikmeldung, sondern ein sauberer Weckruf: Wer den Kundenzugang, die Preiseffizienz und die Personalisierung nicht im Griff hat, wird austauschbar. Und genau hier passt unser Serien-Thema „KI im Einzelhandel und E-Commerce“: KI ist nicht „nice to have“, sondern der pragmatische Hebel, um Profitabilität, Kundenerlebnis und operative Exzellenz gleichzeitig zu verbessern.

Was ich in Projekten immer wieder sehe: Viele Händler unterschätzen nicht die Technologie der neuen Wettbewerber – sondern die Konsequenz, mit der sie Customer Journey, Daten und Logistik als ein System denken. Die gute Nachricht: Der Handel im DACH-Raum hat echte Stärken. Man muss sie nur konsequent mit KI verstärken.

Warum die „China-Welle“ im E-Food mehr ist als ein Preiskampf

Der Kernpunkt: Chinesische Plattformen greifen nicht nur Margen an – sie greifen Gewohnheiten an. Wer den Alltag gewinnt, gewinnt den Warenkorb.

In China ist der Online-Anteil im Food-Segment in etwa zwei Jahrzehnten auf rund 20% gestiegen. Das ist nicht einfach „mehr E-Commerce“. Das ist eine andere Konsumlogik: Convenience, Geschwindigkeit, Personalisierung – und Apps, die alles bündeln.

Für den DACH-Raum gilt: Das langsamere Wachstum ist kein Beweis, dass „Online nicht funktioniert“. Es ist eher eine Infrastruktur-Lücke. Lebensmittel online sind teuer, weil Kühlung, Kommissionierung, Retourenlogik (bei Frische faktisch nicht möglich) und vor allem die letzte Meile brutal komplex sind. Genau diese Komplexität lädt Akteure ein, die viel Kapital, hohe Experimentierfreude und starke Datenkompetenz mitbringen.

Was sich 2025 konkret verändert

• TikTok Shop verschiebt Einkaufen Richtung „Discovery Commerce“: Konsum entsteht aus Content, nicht aus Bedarf. In UK wurden bereits frische Lebensmittel getestet; am Kontinent aktuell eher haltbare Produkte.
• Temu baut Strukturen für „Local-to-Local“ auf, um Lieferzeiten auf 1–2 Tage zu drücken und Marketingkosten über Wiederkäufe zu amortisieren.
• JD.com zeigt, wie schnell Strategien drehen können: Von „Ochama“ (Click & Collect/Robostores, wenig attraktiv) hin zu Same-Day-Delivery-Ansätzen und haltbaren Food-Sortimenten.

Die operative Botschaft: Selbst wenn frühe Angebote bei uns „billig“ wirken – die Lernkurve ist steil, und die Subventionsbereitschaft kann Märkte temporär verzerren.

Das Kundenverhalten ist der eigentliche Brandbeschleuniger

Der Kernpunkt: Kunden kaufen nicht „online“ oder „offline“ – sie kaufen situativ. Wer das nicht datenbasiert versteht, optimiert am falschen Ende.

Studien zeigen, dass fast 30% der Deutschen den Lebensmitteleinkauf als lästige Pflicht empfinden – bei 25- bis 34-Jährigen noch stärker. Das ist ein direkter Treiber für Zustellung, Abos, Schnelllieferung und „ich brauch’s jetzt“-Käufe.

Für Händler bedeutet das: Es gibt nicht mehr den einen Warenkorb. Es gibt mindestens drei Missionen:

1. Wocheneinkauf (planbar, groß, preis- und sortimentsgetrieben)
2. Top-up / Nachkauf (kleiner, kurzfristig, bequemlichkeitsgetrieben)
3. Impuls (aus Content, Occasion, Rezept, Social Proof)

Wer hier gewinnt, gewinnt über Frequenz. Und Frequenz ist das, was Plattformen brauchen, um ihre hohen Akquisekosten zu rechtfertigen.

„People also ask“ – kurz beantwortet

Warum ist E-Food in DACH erst bei ~3%? Weil die Kosten der letzten Meile und die flächige Kühl-Logistik hoch sind und Anbieterabdeckung („weiße Flecken“) den Markt bremst.

Warum sind Lebensmittel für Plattformen so attraktiv? Weil sie regelmäßige Wiederkäufe erzeugen und so den Kundenzugang stabilisieren.

Die drei Burggräben im E-Food – und wie KI sie vertieft

Der Kernpunkt: Schweizer Händler müssen nicht „wie Temu“ werden. Sie müssen besser in dem werden, was Plattformen nicht schnell kopieren: profitable Logistik, vertrauenswürdige Frische, intelligente Nutzung von First-Party-Daten.

1) Profitabilität: KI macht die letzte Meile beherrschbar

Die Rechnung ist simpel: Wenn Zustellung pro Bestellung zu teuer ist, frisst sie jede Marge. KI hilft nicht „magisch“, aber sehr konkret – indem sie Entscheidungen automatisiert und Prognosen präziser macht.

KI-Anwendungsfälle, die sich in E-Food schnell rechnen:

• Nachfrageprognosen pro Filiale/Region (SKU-Level): weniger Out-of-Stock, weniger Abschriften.
• Dynamische Slot-Steuerung: Lieferfenster so bepreisen/öffnen, dass Auslastung und Tourenplanung besser werden.
• Pick-Optimierung: Laufwege, Batch-Picking, Priorisierung nach Kühlkette.
• Touren- und Routenoptimierung: Verkehr, Zeitfenster, Fahrzeugtypen, Kühlsegmente.

Pragmatischer Zielwert: Nicht „perfekte KI“, sondern messbar bessere Unit Economics. Wenn die Kosten pro Lieferung um 1–2 CHF sinken, ist das bei Volumen sofort spürbar.

2) Daten: Retail Media und Personalisierung aus eigener Kraft

Plattformen dominieren, weil sie Ökosysteme kontrollieren. Der Handel kann dagegenhalten, wenn er First-Party-Daten konsequent nutzt – datenschutzkonform, transparent, mit echtem Mehrwert.

Zwei Hebel sind besonders stark:

• Personalisierte Empfehlungen (nicht „mehr verkaufen um jeden Preis“, sondern Mission-basiert):
  • „Wocheneinkauf“-Listen, die sich aus Kaufhistorie und Saisonalität aktualisieren
  • Rezept- & Warenkorb-Vorschläge (z. B. Raclette-Saison im Winter)
  • „Wieder auffüllen“-Hinweise für Haushaltsartikel und Drogerie
• Retail Media als Marge-Booster:
  • Sponsored Products im Shop
  • Personalisierte Coupons (nicht Gießkanne)
  • Kampagnenmessung bis zum Abverkauf

Meine klare Haltung: Retail Media wird im Food-Retail zum Standard, weil es eine der wenigen hochmargigen Ertragsquellen ist, die Last-Mile-Kosten real querfinanzieren können.

3) Frische & Vertrauen: Der Vorteil, den Plattformen nicht geschenkt bekommen

Bei Frische entscheidet nicht nur Preis, sondern Vertrauen: Kühlkette, Reifegrad, Regionalität, Reklamationsabwicklung. Hier hat der DACH-Handel traditionell starke Prozesse – aber online muss man sie sichtbar machen.

So hilft KI beim Frische-Versprechen:

• Qualitätsprognosen (z. B. Haltbarkeit nach Lieferkette/Charge) zur intelligenten Bestandsrotation
• Dynamische Abschriftensteuerung (Preisreduktion nach Echtzeit-Haltbarkeit)
• Personalisierte Frische-Präferenzen (Bio/Regional, bestimmte Marken, Reifegrad bei Obst)

Wenn Temu & Co. den preissensiblen Warenkorb attackieren, ist Frische die Zone, in der lokale Händler nicht defensiv, sondern offensiv spielen sollten.

Wie Schweizer Händler 2026 priorisieren sollten (90-Tage-Plan)

Der Kernpunkt: Wer versucht, alles gleichzeitig zu modernisieren, kommt nicht vom Fleck. Drei Monate reichen, um die wichtigsten KI-Grundlagen produktiv zu setzen.

Schritt 1: Unit-Economics-Dashboard bauen (Woche 1–4)

Ohne saubere Zahlen wird KI zum Selbstzweck. Das Dashboard sollte mindestens enthalten:

• Deckungsbeitrag pro Bestellung (nach Lieferkosten)
• Pick-Kosten pro Warenkorb (Filiale vs. Lager)
• Out-of-Stock-Quote, Abschriftenquote
• On-time-Delivery, Substitutionsrate, Reklamationsquote

Schritt 2: Forecast + Bestandslogik pilotieren (Woche 3–8)

Start mit einer Region und klarer Hypothese:

• 200–500 SKUs, hohe Drehzahl
• Ziel: Abschriften -10% und Out-of-Stock -5% in 8 Wochen

Schritt 3: Personalisierung minimal starten (Woche 6–12)

Nicht sofort „Hyper-Personalisierung“. Ein guter Anfang:

• Wiederkaufs-Vorschläge („Dein Standardkorb“)
• Rezept-basierte Bundles (saisonal: Wintergerichte)
• Smarte Substitutionen bei Out-of-Stock (Marke, Preis, Allergene)

Ein Satz, den ich intern gern benutze: „KI ist ein Kosten- und Vertrauensprojekt, kein Spielzeug.“

Was die „Super-App-Logik“ für den Handel in der Schweiz bedeutet

Der Kernpunkt: Niemand muss eine Super-App kopieren. Aber jeder Händler muss entscheiden, wie er Kundenzugang und Datenhoheit sichert.

Die chinesische Logik „Earn the Customer“ heißt praktisch: Kommunikation, Content, Checkout, Payment, Lieferung – alles in einer Kette, datengetrieben optimiert.

Für Schweizer Retailer ist die passende Übersetzung:

• Eigene Kanäle stärken (App/Shop/CRM), statt sich nur auf Marktplätze zu verlassen
• Service-Ökosysteme schaffen: Abos, einfache Reklamation, Loyalty, digitale Kassenbons
• Datenpartnerschaften bewusst wählen (z. B. Herstellerkampagnen über Retail Media)

Wer die Kundenschnittstelle verliert, verhandelt später nur noch über Preis.

Schluss: Der Weckruf ist da – und er ist nützlich

Die China-Welle im E-Food ist vor allem eins: ein Signal, dass der Markt reif wird. Plattformen kommen nicht, weil DACH „leicht“ ist, sondern weil hier noch Wachstum möglich ist – und weil viele Prozesse im E-Food noch nicht effizient genug laufen.

Für die Serie „KI im Einzelhandel und E-Commerce“ ist das der perfekte Moment, um KI als das zu behandeln, was sie ist: ein Werkzeugkasten für profitables Wachstum. Wer in Nachfrageprognosen, Bestandsmanagement, Personalisierung und Retail Media investiert, baut echte Burggräben – nicht PowerPoint-Burggräben.

Wenn Temu, TikTok und JD den Markt testen, stellt sich eine Frage, die 2026 über Marktanteile entscheidet: Wem vertraut der Kunde seinen Wocheneinkauf an – und wer verdient dabei wirklich Geld?