Unified Commerce Payments: KI braucht saubere Daten

Der Handel hat ein Datenproblem – und es steckt oft ausgerechnet dort, wo täglich Geld fließt: im Zahlungsverkehr. Kundinnen und Kunden wechseln längst selbstverständlich zwischen Online-Shop, Filiale, Click & Collect und Retouren im Laden. Zahlen dazu sind eindeutig: 66 % der deutschen Verbraucher:innen wechseln regelmäßig zwischen Online- und Offline-Shopping, und 93 % haben den Onlinehandel fest in ihrem Einkaufsverhalten verankert (beide Werte aus Studien, veröffentlicht 2023/2024). Gleichzeitig sind nur rund 50 % der Händler echte Omnichannel-Anbieter.

Was viele dabei unterschätzen: Omnichannel scheitert selten am Frontend – sondern an der unsichtbaren Fragmentierung im Backend. Wenn Online-Zahlungen, POS-Transaktionen, Gutscheine und Retouren in getrennten Systemen leben, kann KI zwar „irgendwas“ analysieren, aber eben nicht das, was zählt: ein konsistentes Kundenbild, saubere Profitabilität je Kanal und verlässliche Signale für Personalisierung.

Unified Commerce im Zahlungsverkehr ist deshalb mehr als „Payment aus einer Hand“. Es ist die Daten- und Prozessgrundlage, damit KI im Einzelhandel und E-Commerce endlich präzise arbeiten kann – von Produktempfehlungen bis Nachfrageprognosen.

Fragmentierte Zahlungen: Der teure blinde Fleck im Omnichannel

Fragmentierung im Zahlungsverkehr bedeutet: Online-Shop und stationärer Handel nutzen unterschiedliche Provider, andere Gebührenmodelle, getrennte Reports – und Kundendaten lassen sich nur mit Mühe zusammenführen.

Das kostet nicht nur Zeit in Finance und Operations. Es verhindert auch, dass Teams gute Entscheidungen treffen. Drei typische Folgen sehe ich in Projekten immer wieder:

1. Unklare Wirtschaftlichkeit pro Kanal: Wenn Gebühren, Refunds und Chargebacks je System unterschiedlich ausgewiesen werden, wird „Profit pro Bestellung“ zur Schätzfrage.
2. Zerbrochene Customer Journey: Eine Retoure in der Filiale landet nicht sauber im Online-Konto. Loyalty-Punkte werden doppelt oder gar nicht vergeben. Das wirkt klein – fühlt sich für Kund:innen aber nach Chaos an.
3. Schlechte Daten für KI: Modelle lieben konsistente Ereignisse. Fragmentierte Zahlungsdaten erzeugen Dubletten, Lücken und widersprüchliche Signale.

Ein Detail macht die Lage noch brisanter: Mobile Payment hat seinen Anteil in wenigen Jahren von 2 % auf 6 % der Transaktionen erhöht (veröffentlichte Zahlungsstudie, 2023). Mehr Bezahlarten bedeuten mehr Datenpunkte – aber nur dann wertvoll, wenn sie zentral zusammenlaufen.

Warum KI ohne einheitlichen Payment-Datensatz oft danebenliegt

KI im Handel steht und fällt mit der Frage: Was ist ein „Kunde“ – und wie erkenne ich ihn über Kanäle hinweg?

Wenn Online- und Offline-Zahlungen getrennt sind, entstehen typische KI-Probleme:

• Customer Lifetime Value (CLV) ist verzerrt: Offline-Umsätze fehlen im Profil, der Kunde wirkt „weniger wertvoll“ – und bekommt schlechtere Angebote.
• Personalisierung wird zufällig: Empfehlungen basieren nur auf Online-Käufen, obwohl die Kundin die wichtigsten Einkäufe im Laden tätigt.
• Forecasting leidet: Nachfrageprognosen sind ungenau, wenn Retouren und stationäre Abverkäufe nicht in derselben Logik erfasst werden.

Der Punkt ist unbequem, aber klar: Viele KI-Initiativen im Retail scheitern nicht an Algorithmen, sondern an fehlender Datenhygiene – und Payment ist ein Kernbaustein davon.

Unified Commerce Payments: Was sich technisch wirklich ändert

Unified Commerce klingt nach großem Umbau. In der Praxis ist es häufig pragmatischer: Moderne, API-basierte Zahlungsterminals verbinden den stationären Zahlungsfluss mit der Online-Payment-Infrastruktur – ohne dass jede Kasse komplett neu gebaut werden muss.

Der entscheidende Unterschied zu klassischen Terminal-Setups:

• Einheitliche technische Infrastruktur für Online und POS
• Ein Dashboard für alle Transaktionen
• Zentrale Gebührenlogik (besser verhandelbar und vergleichbar)
• Gemeinsame Datenbasis für Reporting, Reconciliation und Analytics

Unified Commerce im Zahlungsverkehr ist der Wechsel von „zwei Welten“ zu „einer Transaktionslogik“.

Einheitliches Reporting: Der unterschätzte Produktivitätshebel

Wenn Finance-Teams Monatsabschlüsse machen, ist Payment-Reconciliation oft der Zeitfresser. Ein Unified-Ansatz reduziert manuelle Abgleiche, weil:

• Refunds/Retouren kanalübergreifend nach derselben Logik laufen
• Gebühren transparent und konsistent ausgewiesen werden
• Transaktionen nicht mehr über mehrere Exporte zusammengebaut werden müssen

Das ist nicht glamourös – aber es spart real Geld. Und: Es schafft Vertrauen in Kennzahlen, die KI später „füttern“ soll.

Gemeinsame Kundendaten: Grundlage für Personalisierung und Service

Eine gemeinsame Datenbasis heißt nicht automatisch, dass alles DSGVO-mäßig „einfach so“ genutzt werden darf. Aber sie ermöglicht überhaupt erst saubere Prozesse:

• Kund:innen werden kanalübergreifend wiedererkannt (über zulässige Identifier)
• Kaufhistorien sind vollständig
• Loyalty, Gutscheine und Rabatte sind konsistent

Damit wird Personalisierung weniger „Marketing-Idee“ und mehr operativer Standard.

Zwei kanalübergreifende Szenarien, die sofort Umsatz bringen

Unified Commerce wirkt erst dann überzeugend, wenn man konkrete Journeys durchspielt. Zwei besonders starke Fälle aus der Praxis:

Vom Laden zum Online-Konto: Beratung vor Ort, Abschluss später

Die Situation kennt jede Filiale in der Weihnachtszeit (und ja: Dezember ist der Stresstest für Prozesse). Ein Kunde lässt sich beraten, aber die Größe/Farbe ist nicht verfügbar.

Mit integrierten Terminals und einer verknüpften Zahlungs- und Kundendatenbasis kann das Team:

• den Artikel online zur Nachbestellung vormerken
• Treuepunkte und Rabatte automatisch übernehmen
• dem Kunden im Konto passende Alternativen anzeigen (Recommendation-Logik)

Ergebnis: weniger „Ich überleg’s mir“ und mehr „Ich bestelle später sicher“ – weil später nicht bei null startet.

Vom Online-Warenkorb in die Filiale: weniger Abbrüche, weniger Reibung

Das Gegenstück: Kund:innen legen online in den Warenkorb, wollen aber im Laden anfassen oder sofort mitnehmen. Unified Payments ermöglicht:

• Warenkorb in der Filiale abrufen
• gleiche Rabatte/Gutscheine anwenden
• vor Ort zahlen, ohne Medienbruch

Das ist auch für Retouren Gold wert: Wenn Rückerstattung, Umtausch und Neubestellung kanalübergreifend sauber laufen, sinkt Serviceaufwand – und Kund:innen bleiben eher.

Warum Unified Commerce der KI-Turbo ist (und nicht nur ein Payment-Projekt)

Der beste Grund für Unified Commerce ist nicht „schöneres Reporting“. Der beste Grund ist: KI kann endlich übergreifend optimieren statt kanalweise zu raten.

Studien zeigen, dass Händler mit starker Omnichannel-/Unified-Umsetzung 27 % niedrigere Fulfillment-Kosten und 18 % weniger Warenkorbabbrüche erreichen (veröffentlichte Retail-Trend-Analysen, 2025). Zahlen variieren je Branche – aber die Richtung ist eindeutig: Integration reduziert Reibung.

Hier sind vier KI-Anwendungsfälle, die plötzlich deutlich besser funktionieren, wenn Zahlungen vereinheitlicht sind:

1) Personalisierte Empfehlungen mit echtem Kontext

Empfehlungen werden besser, wenn sie mehr Signale haben:

• Online-Käufe
• stationäre Käufe
• Retourenverhalten
• bevorzugte Zahlarten (als Proxy für Präferenzen, nur sinnvoll aggregiert)

Das Ergebnis sind weniger generische Vorschläge und mehr Relevanz – vor allem bei Kund:innen, die „hybrid“ kaufen.

2) Nachfrageprognosen, die Retouren und Filialabverkauf richtig einrechnen

Viele Forecasts sind zu optimistisch, weil Retouren nicht sauber verbunden sind oder Filialabverkauf getrennt läuft. Unified Payments verbessert die Datenlage, damit KI:

• Retourenquoten pro Produkt/Region besser lernt
• saisonale Peaks (z. B. Advent, Sale, Januar-Retourenwelle) realistischer abbildet
• Bestände kanalübergreifend optimiert

3) Betrugsprävention und Risk Scoring über Kanäle

Fraud-Signale werden stärker, wenn man Muster kanalübergreifend erkennt. Beispiel: ungewöhnliche Refund-Kaskaden, wiederkehrende Kartenmuster, Abweichungen zwischen Abholung und Zahlung.

Wichtig: Das muss sauber geregelt sein (Rechte, Logging, DSGVO). Aber ohne Integration ist es oft gar nicht möglich.

4) Service-Automation: weniger Tickets, schnellere Lösungen

Wenn Zahlungsstatus, Refund und Bestellung „aus einem Guss“ sind, kann KI im Kundenservice zuverlässig helfen:

• „Wo ist meine Rückerstattung?“ wird nicht mehr zur Detektivarbeit
• Chatbots können echte Statusinformationen liefern
• Agents sehen die vollständige Journey

Umsetzung in der Praxis: Ein 6-Schritte-Plan ohne Theater

Unified Commerce im Zahlungsverkehr scheitert selten an Technik – häufiger an fehlender Priorisierung und unklarer Ownership. So gehst du strukturiert vor:

1. Ist-Analyse der Payment-Landschaft: Provider, Terminals, Gebühren, Reportings, Refund-Prozesse.
2. Ein Zielbild definieren: „Ein Dashboard“, „ein Gebührenmodell“, „ein Kundendatensatz“ – konkret messbar.
3. Datenmodell festlegen: Welche Felder müssen kanalübergreifend identisch sein (Transaktions-ID, Order-Referenz, Refund-Referenz etc.)?
4. Pilot in 2–5 Filialen (oder in einer Region): Teste Click & Collect + Retoure im Laden als härtesten Use Case.
5. KI-Use-Case parallel auswählen: z. B. CLV-Modelle oder personalisierte Gutscheine. Sonst bleibt es ein reines Payment-Projekt.
6. Rollout mit Governance: Rechtekonzept, Datenqualität, Monitoring (z. B. Refund-Latenz, Abbruchraten, Abgleichquote Finance).

Mein pragmatischer Rat: Starte nicht mit „alles integrieren“. Starte mit Retouren + Reporting. Das zwingt die Organisation, sauber zu werden – und bringt schnell Entlastung.

Häufige Fragen aus Projekten (kurz beantwortet)

Brauche ich für Unified Commerce zwingend ein neues Kassensystem? Nicht unbedingt. API-basierte Terminals können bestehende POS-Umgebungen ergänzen. Entscheidend ist die Integrationsfähigkeit.

Ist Unified Commerce gleich Omnichannel? Nein. Omnichannel heißt oft „überall präsent“. Unified Commerce heißt: ein System- und Datensatz, der die Kanäle wirklich verbindet.

Wie schnell sieht man Ergebnisse? Bei gut gewähltem Pilot (Click & Collect + Retoure + zentrales Reporting) sind Verbesserungen in Wochen sichtbar, nicht erst nach einem Jahr.

Was du diese Woche tun kannst (wirklich)

Wenn du in 2026 mit KI im Einzelhandel ernst machen willst, lohnt sich ein kleiner Reality-Check noch vor dem nächsten Tool-Workshop:

• Kannst du eine Kundin eindeutig wiedererkennen, wenn sie online kauft und im Laden retourniert?
• Kann Finance Gebühren und Refunds kanalübergreifend ohne Excel-Monster erklären?
• Kannst du CLV berechnen, ohne Offline-Umsätze zu schätzen?

Wenn eine dieser Antworten „eher nicht“ ist, dann ist Unified Commerce im Zahlungsverkehr kein Nice-to-have. Es ist Grundlagenarbeit.

Zum Abschluss eine Haltung, die ich für sinnvoll halte: KI ist keine Abkürzung um Systembrüche herum. KI verstärkt, was da ist. Wenn deine Zahlungsdaten fragmentiert sind, wird auch deine KI fragmentiert denken. Wenn Payments unified sind, kann KI endlich das tun, wofür du sie einkaufst: bessere Entscheidungen treffen – schneller und näher am Kunden.

Welche Journey willst du als Erstes „unified“ bekommen: Click & Collect, Retouren oder Loyalty?