Payment-Kosten senken: KI optimiert den Payment-Mix

Zwei Zahlen, die viele Händler im Alltag spüren, aber selten sauber auseinanderziehen: 64 % des Umsatzes im deutschen Einzelhandel laufen inzwischen über bargeldlose Zahlungen – und die Gebühren pro Verfahren unterscheiden sich drastisch. Genau hier liegt ein unterschätzter Hebel. Während Teams an Energieverbrauch, Personaleinsatz oder Lieferketten feilen, bleibt der Payment-Mix oft „historisch gewachsen“. Das ist bequem – und teuer.

Wer 2025/2026 im Handel profitabel bleiben will, sollte Payment nicht als Kassenthema behandeln, sondern als steuerbaren Kostenblock – ähnlich wie Einkaufskonditionen oder Versandkosten. Und hier kommt unser Serienthema ins Spiel: KI im Einzelhandel und E-Commerce. Denn KI kann Payment-Entscheidungen messbar verbessern: nicht mit Buzzwords, sondern mit Transaktionsdaten, Prognosen und klaren Regeln, die Marge, Risiko und Kundenerlebnis gleichzeitig berücksichtigen.

Warum Payment 2025 ein Margenthema ist (nicht nur ein Komfortthema)

Payment ist einer der wenigen Kostenblöcke, der mit jedem Verkauf automatisch mitläuft. Je höher der Anteil bargeldloser Zahlungen, desto stärker wirkt jede Zehntelprozent-Gebühr direkt auf die Rohertragsmarge.

Die Lage im Handel bleibt angespannt: steigende Kosten, unsichere Nachfrage, knappe Ressourcen. Viele Unternehmen rechnen auch 2025 mit stagnierendem oder rückläufigem Umsatz (laut aktueller Branchenumfragen). Das führt zu einer simplen Konsequenz: Jede Transaktion muss „sauber“ verdienen.

Und genau deshalb ist der Payment-Mix so relevant. Denn laut Studien zu Gesamtkosten von Zahlungsverfahren ist die girocard im stationären Handel in der Regel deutlich günstiger als internationale Debit- oder Kreditkarten:

• girocard: ca. 0,60 % der Umsätze
• internationale Debitkarten: ca. 1,24 %
• Kreditkarten: ca. 1,53 %

Das ist nicht Kosmetik. Das ist ein Faktor.

Rechenbeispiel: Die „unsichtbare“ Gebühr frisst Gewinn

Nehmen wir eine Filiale mit 3 Mio. € Jahresumsatz, davon 64 % kartengestützt (= 1,92 Mio. €). Verschiebt sich nur ein Teil der Zahlungen von girocard Richtung internationale Verfahren, kann das schnell sechsstellige Beträge bewegen.

Beispielhafte Mehrkosten bei 500.000 € Kartenumsatz, der statt girocard über internationale Debit läuft:

• 1,24 % – 0,60 % = 0,64 % Differenz
• 500.000 € × 0,64 % = 3.200 € Mehrkosten pro Jahr

Bei mehreren Filialen oder höheren Anteilen wird daraus sehr schnell ein Budget, das sonst für Personal, Marketing oder Sortimentsoptimierung fehlen würde.

Der Payment-Mix als Steuerungsaufgabe: Was viele Teams falsch machen

Die meisten Unternehmen akzeptieren ihren Payment-Mix als „Kundenwunsch“ – und geben damit die Steuerung ab. Natürlich soll niemand an der Kasse belehrt werden. Aber zwischen „kundenfreundlich“ und „kostenblind“ liegt viel Raum.

Drei typische Fehler:

1. Keine Transaktionskosten-Transparenz auf Artikelebene oder Warenkorb-Ebene (z. B. kleine Bons mit hohen prozentualen Kosten)
2. Keine aktive Steuerung durch Incentives, UI/UX (im Onlineshop) oder dezente Hinweise am POS
3. Einheitslogik für alle Standorte, Tageszeiten und Kundensegmente – obwohl die Daten klar zeigen, dass Verhalten variiert

Die Realität? Payment ist inzwischen so datengetrieben wie Pricing. Und genau deshalb gehört es in die KI-Roadmap.

Wie KI Payment-Kosten senkt – ohne das Kundenerlebnis zu ruinieren

KI optimiert Payment, indem sie Entscheidungen von „Bauchgefühl“ auf „Messwerte“ umstellt. Das funktioniert besonders gut, wenn Sie Transaktionsdaten (Kasse/PSP), Warenkorbwerte, Standorte, Uhrzeiten und ggf. Kundensegmente zusammenführen.

1) KI-gestützte Kostenprognosen pro Warenkorb

Der Kern ist simpel: Ein Modell schätzt in Echtzeit, welche Zahlungsart für diesen Warenkorb (Betrag, Kategorie, Risiko) die beste Kombination aus Kosten und Erfolgswahrscheinlichkeit hat.

Im E-Commerce ist das besonders wirksam, weil Payment-Auswahl und Checkout-Design messbar sind. Im stationären Handel lässt sich KI vor allem für Sortiments-/Bonanalysen und Filialsteuerung nutzen.

Konkrete Anwendungen:

• Erkennen von Warenkörben, bei denen Kreditkartenkosten die Marge überproportional drücken
• Identifikation von Filialen, in denen internationale Karten ungewöhnlich stark wachsen
• Simulation: „Was passiert mit der Marge, wenn Anteil girocard um X Prozentpunkte steigt?“

2) „Next Best Payment“-Logik im Checkout (E-Commerce)

Im Onlineshop ist die Payment-Reihenfolge kein neutrales Detail. Die Position und Empfehlung beeinflusst die Wahl. KI kann hier helfen, ohne aggressiv zu sein:

• Zahlungsarten dynamisch sortieren (z. B. nach Kosten und Conversion-Wahrscheinlichkeit)
• „Sanfte“ Empfehlung: Standard vorauswählen, Alternativen klar sichtbar lassen
• A/B-Tests automatisiert auswerten: Conversion vs. Gebühren vs. Retourenrisiko

Wichtig: Das Ziel ist nicht, Kund:innen zu „drängen“. Das Ziel ist ein Checkout, der zuverlässig funktioniert und profitabel bleibt.

3) Betrugs- und Ausfallrisiken als Teil der Payment-Optimierung

Im stationären Handel spielt neben Kosten auch Zahlungsgarantie eine Rolle. Wenn ein Verfahren eine höhere Absicherung bietet, verändert das die Risikokalkulation.

KI kann dabei unterstützen:

• Auffällige Transaktionsmuster erkennen (z. B. ungewöhnliche Häufungen, Beträge, Frequenzen)
• Standortspezifische Risikoprofile ableiten
• Policies definieren: Welche Zahlungsarten sind bei bestimmten Szenarien bevorzugt?

Das Ergebnis ist ein Payment-Mix, der nicht nur günstig ist, sondern planbarer.

Digitale Souveränität: Warum Unabhängigkeit jetzt auf die Agenda gehört

Digitale Souveränität ist kein politisches Schlagwort, sondern Risikomanagement. Viele Unternehmen priorisieren sie inzwischen hoch, weil Abhängigkeiten von internationalen Infrastrukturen im Alltag spürbar werden: Preisanpassungen, Produktänderungen, geopolitische Spannungen, regulatorische Unsicherheiten.

Im Payment-Kontext bedeutet das:

• Wer zentrale Zahlungsprozesse ausschließlich von globalen Anbietern abhängig macht, akzeptiert geringere Steuerbarkeit.
• Ein stärkerer Fokus auf regional etablierte, transparente Verfahren reduziert „Überraschungen“ bei Gebühren und Rahmenbedingungen.

Das passt gut zur KI-Perspektive: KI hilft nicht nur beim Optimieren, sondern auch beim Absichern. Sie können beispielsweise Szenarien rechnen („Wenn Gebühren um 0,2 Prozentpunkte steigen – was bedeutet das für EBIT?“) und den Mix resilienter gestalten.

Datenschutz als Wettbewerbsfaktor – auch im Payment

Kund:innen erwarten zunehmend, dass Daten europäisch konform verarbeitet werden. Wenn Zahlungsdaten in unterschiedlichen Jurisdiktionen landen, wird’s kompliziert – rechtlich und kommunikativ.

Für Händler ist das kein akademisches Thema: Datenschutz wird zur Markenwährung. KI-Anwendungen im Handel (Personalisierung, Forecasting, Kundenanalyse) profitieren ebenfalls davon, wenn Datenflüsse sauber, nachvollziehbar und auditierbar sind.

Ein pragmatischer Grundsatz, der in Projekten gut funktioniert:

Je klarer Ihre Payment- und Datenpfade sind, desto schneller bekommen Sie KI produktiv.

Praxisplan: In 30 Tagen vom „Payment läuft halt“ zur Steuerung

Sie brauchen kein Riesenprojekt, um Fortschritt zu sehen. Ich würde so starten – mit Fokus auf schnelle Transparenz und harte Zahlen.

Woche 1: Daten zusammenziehen und Kostenmodell bauen

• Export aus Kasse/PSP: Zahlungsart, Betrag, Filiale, Uhrzeit, ggf. Warenkorbstruktur
• Kostenannahmen je Zahlungsart hinterlegen (Prozentsatz + fixe Gebühren, wenn relevant)
• Kennzahlen definieren:
  • Gebührenquote gesamt
  • Gebühren pro Zahlungsart
  • Gebühren pro Bonklasse (z. B. <10 €, 10–30 €, >30 €)

Woche 2: Payment-Mix sichtbar machen (Dashboards)

• Filialvergleich: Wo sind internationale Karten „überrepräsentiert“?
• Zeitfenster: Gibt es Muster nach Tageszeit/Wochentag?
• Warengruppen: Welche Kategorien tragen Gebühren besonders schlecht?

Woche 3: Hypothesen testen (ohne Kunden zu nerven)

• POS: dezente Hinweise („Kartenzahlung möglich“, klare Terminalführung, Mitarbeiter-Training)
• E-Commerce: Payment-Reihenfolge testen, Standard-Optionen anpassen
• Ziel: +1 bis +3 Prozentpunkte Shift zu günstigeren Verfahren – ohne Conversion-Verlust

Woche 4: KI-Pilot definieren

• Use Case auswählen: „Kostenoptimierter Checkout“ oder „Filialbasierte Mix-Optimierung“
• Erfolgsmessung festlegen:
  • Marge pro Transaktion
  • Conversion / Abbruchrate
  • Anteil gewünschter Zahlungsarten
• Governance klären: Wer darf Regeln ändern? Wie wird überwacht?

Häufige Fragen aus der Praxis (kurz und konkret)

„Verärgern wir Kund:innen, wenn wir Zahlungsarten steuern?“

Wenn Sie transparent bleiben und Optionen nicht verstecken: nein. Viele merken es nicht einmal – solange der Checkout/Bezahlprozess reibungslos ist.

„Gilt das nur für große Händler?“

Gerade kleinere und mittlere Händler profitieren, weil Gebühren oft stärker ins Gewicht fallen. Ein paar Basisauswertungen reichen häufig, um Potenzial zu finden.

„Wie passt das in unsere KI-Roadmap?“

Payment-Daten sind strukturierter als viele andere Retail-Datenquellen. Das macht Payment-Optimierung zu einem guten Einstiegsprojekt: messbar, schnell, mit direktem ROI.

Payment ist Strategie – und KI macht sie steuerbar

Der Payment-Mix entscheidet mit über Ihre Marge – jeden Tag, bei jeder Transaktion. Die Zahlen aus dem Markt zeigen klar: Verfahren unterscheiden sich erheblich in den Kosten, und gleichzeitig wächst der bargeldlose Anteil weiter. Wer das ignoriert, verschenkt Geld.

Mein Standpunkt: Payment gehört 2026 in dieselbe Steuerungslogik wie Pricing, Promotion und Bestand. KI im Einzelhandel und E-Commerce ist dabei der praktische Hebel, weil sie Muster erkennt, Szenarien rechnet und Empfehlungen operationalisiert – ohne dass Sie jedes Detail manuell nachhalten müssen.

Wenn Sie sich nur eine Frage für die nächste Budgetrunde stellen: Wissen wir pro Filiale und pro Warenkorb, welche Zahlungsarten uns wie viel kosten – und steuern wir das aktiv?