KI-Strategien bei schwankender Konsumstimmung 2026

Im Dezember 2025 ist die Konsumstimmung im Vereinigten Königreich leicht gestiegen – aber auf niedrigem Niveau geblieben. In Zahlen: Die Erwartungen an die Wirtschaftslage in den nächsten drei Monaten verbesserten sich von -44 (November) auf -38 (Dezember). Auch die Erwartungen an die eigene finanzielle Situation zogen an (-16 → -10). Gleichzeitig sank die Prognose für die eigenen Einzelhandelsausgaben (+8 → +6).

Das ist kein Widerspruch, sondern ein Muster: Menschen fühlen sich minimal weniger bedrückt, bleiben beim Shoppen aber vorsichtig. Für Schweizer Händler:innen und E-Commerce-Teams ist genau diese Gemengelage im Winter 2025/2026 entscheidend – weil sie Pläne, Budgets und Bestände instabil macht. Und weil klassische Steuerung („letztes Jahr plus x Prozent“) in solchen Phasen zuverlässig danebenliegt.

Hier kommt die Perspektive unserer Serie „KI im Einzelhandel und E-Commerce“ ins Spiel: KI ist nicht dafür da, eine Krise schönzurechnen. Sie ist dafür da, in einem „gloomy“-Markt (um die Stimmung aus dem UK-Report zu zitieren) schneller zu erkennen, wo Nachfrage entsteht, wo sie wegbricht – und was man operativ dagegen tun kann.

Was eine „gloomy“ Konsumstimmung für Retail wirklich bedeutet

Eine gedrückte Konsumstimmung ist nicht einfach „weniger Umsatz“. Sie bedeutet: höhere Volatilität im Kaufverhalten. Das wirkt sich an drei Stellen aus – und jede davon kostet Geld, wenn man zu langsam reagiert.

1) Nachfrage wird sprunghafter (und schlechter planbar)

Wenn Verbraucher:innen unsicher sind, verschieben sie Käufe, wechseln Marken schneller und reagieren stärker auf Preisreize. Das führt zu:

• mehr Nachfrage-Peaks (kurze Aktionen, schnelle Abflachung)
• mehr Kannibalisierung zwischen Kanälen (Online vs. Filiale)
• mehr „Trade-down“ (Premium → Mittelpreis → Einstieg)

Praktischer Effekt: Bestände passen seltener zum tatsächlichen Bedarf – entweder fehlen Topseller oder das Lager füllt sich mit Ladenhütern.

2) Retail-Ausgaben sinken, obwohl die allgemeine Ausgabenlaune steigt

Der UK-Befund ist lehrreich: Retail-Spending-Prognose runter, allgemeine persönliche Ausgaben hoch. Heisst: Geld fliesst, aber nicht zwingend in „klassische“ Handelswaren.

Für die Schweiz ist das als Denkmodell hilfreich: Konsument:innen priorisieren stärker (z. B. Reisen, Gastronomie, Gesundheit, Abos) und kaufen im Handel selektiver. Der Warenkorb wird kleiner, aber nicht zwingend leer.

3) Preis- und Promotionsdruck steigt – aber „billiger“ ist nicht automatisch besser

In angespannten Märkten wird schnell reflexartig rabattiert. Das Problem: Rabatte wirken kurzfristig, schädigen aber Marge und Preiswahrnehmung, wenn sie nicht präzise eingesetzt werden.

Meine klare Position: Breite Rabattschlachten sind ein teurer Ersatz für saubere Datenarbeit. Besser ist es, Rabatte mit KI gezielt dort zu setzen, wo sie messbar inkrementell sind.

KI als Frühwarnsystem: Konsumstimmung in operative Signale übersetzen

Die wichtigste Rolle von KI in dieser Lage: Unsicherheit in Handlungsoptionen übersetzen. Nicht als Glaskugel, sondern als System, das schneller lernt als Excel.

Welche Daten in der Praxis den Unterschied machen

Viele Teams unterschätzen, wie „nah“ man am Kunden sein kann, ohne invasive Daten zu sammeln. Für robuste Modelle reichen oft:

• Abverkaufs- und Retourendaten (SKU, Kategorie, Region, Kanal)
• Preis-/Promo-Historie (inkl. Wettbewerbs-Preisanker, sofern vorhanden)
• Web- und App-Signale (Search, PDP-Views, Add-to-Cart, Abbrüche)
• Filialdaten (Footfall, Warenkorb, Out-of-Stock-Events)
• Exogene Signale (Ferien, Wetter, Zahltage, Events) – gerade im Winter relevant

Ansage: Wenn ihr Out-of-Stock-Events nicht sauber erfasst, ist jede Prognose „gut gemeint“. Out-of-Stock ist in solchen Phasen einer der grössten Umsatzkiller – und zugleich einer der am besten optimierbaren.

Nowcasting statt Monatsreport: Warum Geschwindigkeit zählt

In unsicheren Märkten ist „monatliches Reporting“ zu langsam. Was funktioniert, ist Nowcasting:

• tägliche/zweitägige Nachfrageprognosen
• automatische Erkennung von Trendbrüchen (z. B. Kategorie kippt in 72 Stunden)
• Frühindikatoren, bevor Umsatz sichtbar wird (Suchvolumen, Wishlists, Warenkorbstarts)

Der Vorteil: Ihr entscheidet nicht mehr „nach Gefühl“, sondern basierend auf Signalen, die dem Umsatz zeitlich vorauslaufen.

Die zwei KI-Hebel mit dem schnellsten ROI: Forecasting & Personalisierung

Wenn ihr im Q1 2026 nur zwei KI-Bausteine priorisieren könnt: nehmt diese.

1) KI-gestützte Nachfrageprognosen (Demand Forecasting)

Direkte Antwort: KI-basierte Forecasts reduzieren Fehlbestände und Überhänge, weil sie mehr Einflussfaktoren verarbeiten und schneller auf Trendwechsel reagieren.

Was in der Praxis gut funktioniert:

• Hierarchische Forecasts: SKU → Kategorie → Gesamtgeschäft, damit Modelle nicht „überfitten“
• Szenario-Prognosen: Basis / konservativ / Promo-getrieben
• Substitution: Wenn Artikel A ausverkauft ist, welche SKUs fangen Nachfrage ab?

Konkrete operative Use Cases:

1. Reorder-Optimierung pro Filiale/Region: Gerade in der Schweiz mit regionalen Unterschieden (Tourismusregionen vs. Agglomerationen) zählt Granularität.
2. Winter-Saisonalität: Wetterumschwünge beeinflussen Kategorien (Outdoor, Heating, Skincare). KI kann Wetter als Feature einbeziehen.
3. Promo-Planung: Forecasts, die Preiselastizität berücksichtigen, verhindern „Rabatt für nichts“.

2) Personalisierung im E-Commerce (ohne Rabattsucht)

Direkte Antwort: Personalisierung hebt Conversion und Warenkorbwert, indem sie Relevanz statt Lautstärke erhöht.

In gedrückter Stimmung reagieren Kund:innen besonders auf:

• „Hilf mir entscheiden“-Mechaniken (Vergleich, passende Alternativen)
• Verfügbarkeitstransparenz („Lieferung bis Dienstag“, „Abholung heute“)
• Bundles, die echten Mehrwert liefern (z. B. „Pflege-Set“ statt Einzelartikel)

Wichtig: Personalisierung ist nicht nur „Empfehlungen“. Gute KI-Personalisierung umfasst:

• Sortierung (welche Produkte zuerst)
• Content (welche Argumente, Bilder, USPs)
• Timing (wann Nachricht rausgeht)
• Kanal (E-Mail, Push, Onsite)

Und ja: Das funktioniert auch im Retail-Omnichannel, wenn Kund:innen-ID, Consent und Datenqualität stimmen.

So wird KI in 6–8 Wochen produktiv (statt im Pilot zu versanden)

Viele KI-Projekte scheitern nicht an Algorithmen, sondern an Scope und Ownership. Wenn euer Ziel Leads und echte Business-Wirkung ist, braucht ihr einen klaren „Weg zur Wertschöpfung“.

Schritt 1: Ein klarer Business Case mit einer KPI – nicht zehn

Wählt eine primäre KPI für den Start:

• Out-of-Stock-Rate
• Abschriften/Überhänge
• Forecast Accuracy (z. B. MAPE) auf Kategorieebene
• Conversion Rate in zwei Kernkategorien

Regel: Wenn sich die KPI nicht wöchentlich messen lässt, ist sie für den Start zu träge.

Schritt 2: Daten „good enough“ machen – pragmatisch

Die Realität? Daten sind nie perfekt. Was ihr braucht, ist ein Minimalstandard:

• eindeutige SKU-IDs über Kanäle
• saubere Preis-/Promo-Zeitstempel
• Retourengründe (zumindest grob) im E-Commerce
• Out-of-Stock-Events oder Bestands-Snapshots

Schritt 3: „Human-in-the-loop“ als Pflicht, nicht als Option

In volatileren Märkten ist der beste Ansatz: KI macht Vorschläge, Menschen entscheiden mit klaren Regeln.

Beispiel-Regeln:

• Wenn Prognose-Unsicherheit > Schwellwert, dann manuelle Freigabe
• Wenn Promo geplant, dann Forecast-Szenario A/B vergleichen
• Wenn Bestand < Mindestlevel, dann automatische Nachorder bis Cap

So baut ihr Vertrauen auf – und verhindert, dass KI als Blackbox abgestempelt wird.

Mini-Q&A: Typische Fragen aus Schweizer Retail-Teams

„Reicht es nicht, einfach mehr zu rabattieren, wenn die Stimmung schlecht ist?“

Nein. Rabatte ohne Zielsteuerung drücken Marge und trainieren Kund:innen auf den nächsten Sale. KI hilft, Rabatte selektiv dort einzusetzen, wo sie Nachfrage tatsächlich verschieben.

„Brauchen wir dafür riesige Datenmengen?“

Ihr braucht eher saubere, konsistente Daten als „Big Data“. Viele sinnvolle Forecasts funktionieren schon mit 12–24 Monaten Historie, wenn Preise, Promos und Verfügbarkeit korrekt erfasst sind.

„Was bringt KI, wenn die Wirtschaftslage unklar ist?“

Gerade dann. KI ist stark im Erkennen von Mustern und Trendbrüchen. Sie ersetzt keine Strategie – aber sie verkürzt die Zeit zwischen Signal und Entscheidung.

Was ich Schweizer Händler:innen für 2026 empfehle

Die Daten aus dem Dezember 2025 zeigen ein Muster, das wir auch in anderen Märkten sehen: Stimmung hellt minimal auf, aber Retail-Budgets bleiben unter Druck. Wer das als „weiter wie bisher, nur vorsichtiger“ interpretiert, landet schnell bei zu hohen Beständen oder zu vielen Rabatten.

Die bessere Linie für 2026 lautet: Planung wird adaptiv. KI-gestützte Nachfrageprognosen und Personalisierung sind die zwei Hebel, die in einem unsicheren Konsumklima am schnellsten messbar wirken – bei Bestand, Marge und Conversion.

Wenn du in deinem Unternehmen gerade überlegst, wie KI im Einzelhandel und E-Commerce konkret helfen kann, ist die entscheidende Frage nicht „Welche Modelle?“, sondern: Welche Entscheidungen wollen wir ab Januar wöchentlich besser treffen als heute?