Moderne Ladenkonzepte verbinden Erlebnis, Effizienz und KI. Was Händler jetzt aus dem EHI-Arbeitskreis Store Planning + Design ableiten sollten.
Ladenkonzepte unter Druck – und eine klare Antwort aus Düsseldorf
Die Zahl ist ernüchternd: In vielen europäischen Innenstädten stehen 10–15 % der Flächen leer, während Online-Umsätze Jahr für Jahr wachsen. Gleichzeitig investieren erfolgreiche Händler gerade jetzt massiv in neue Ladenkonzepte. Wer überlebt, entscheidet sich nicht nur im Webshop, sondern im Store.
Genau hier setzt der EHI-Arbeitskreis „Store Planning + Design“ an, der sich Ende Oktober im Retail Design Studio in der Kö-Galerie in Düsseldorf getroffen hat. Rund 40 Expert:innen aus Handel, Industrie und Design haben dort aktuelle Ladenformate analysiert, Zukunftsszenarien diskutiert und besonders die Rolle von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz in der Ladenplanung geschärft.
In diesem Beitrag fasse ich die wichtigsten Einsichten zusammen – und übertrage sie auf den Alltag von Handelsunternehmen im deutschsprachigen Raum, insbesondere für den Schweizer Einzelhandel, der jetzt vor einer strategischen Weichenstellung steht.
Was moderne Ladenkonzepte heute leisten mĂĽssen
Moderne Ladenkonzepte sind kein „schönes Extra“ mehr, sondern eine strategische Antwort auf drei zentrale Probleme des Handels:
- sinkende Frequenzen in Innenstädten
- steigende Kosten (Miete, Personal, Energie)
- verändertes Kundenverhalten zwischen Mobile, Webshop und Filiale
Ein Store, der diese Realität ignoriert, wird austauschbar. Ein Store, der sie ernst nimmt, erfüllt heute drei Funktionen gleichzeitig:
1. Erlebnisraum statt Lagerfläche
Die Storetour des Arbeitskreises durch Düsseldorf – u. a. mit dem neuen Bershka im Kö-Bogen und Douglas am Joachim-Erwin-Platz – zeigt, wie Marken Ladenflächen als Bühne nutzen:
- klare Inszenierung von Kollektionen statt „Ware bis zur Decke“
- zonierte Flächen für Selfies, Beratung, Community-Events
- Licht, Akustik und Materialien als Markenbausteine
Das Ziel: Kund:innen sollen nicht nur kaufen, sondern Zeit verbringen – und die Marke in Social Media mitnehmen.
2. Knotenpunkt im Omnichannel-System
Der Store ist heute:
- Abholstation fĂĽr Online-Bestellungen
- Retourenpunkt
- Beratungsort fĂĽr komplexe Sortimente
- Datensammler über Verhalten, Interessen und Ströme
Gerade im Schweizer Einzelhandel sehe ich ein massives Potenzial darin, Filialen als logistischen und emotionalen Hub zu denken: lokale Nähe, kombiniert mit digitaler Präzision.
3. Datenquelle fĂĽr bessere Entscheidungen
Jede Fläche, jeder POS-Screen, jedes Regal produziert potenziell Daten:
- Laufwege und Verweildauer
- Conversion-Raten nach Fläche, Zeit und Kategorie
- Reaktion auf Preissignale und Promotions
Ohne diese Daten bleibt Ladenplanung Bauchgefühl. Mit Daten – und vor allem mit KI-gestützter Auswertung – wird sie messbar steuerbar.
Insights aus DĂĽsseldorf: Trends im Store Planning + Design
Der zweite Tag des Arbeitskreistreffens stand ganz im Zeichen der Transformation des Handels. Mehrere Themen kristallisierten sich heraus, die ich für die kommenden 2–3 Jahre als entscheidend ansehe.
Neue Ladenformate: kleiner, flexibler, klarer
Klassische 2.000-Quadratmeter-Flächen werden seltener. Stattdessen entstehen:
- ** kompakte City-Stores** mit klarem Fokus (z. B. Beauty, Convenience, Sport-Spezialsortimente)
- Showroom-Konzepte, in denen nur ein Teil des Sortiments physisch gezeigt wird, der Rest digital bestellbar ist
- Hybridflächen mit Gastronomie, Service und Events
Die Learnings aus der DĂĽsseldorfer Storetour:
- Flächen mit klarer Rolle (z. B. „Inspiration & Beratung“ oder „Service & Community“) funktionieren besser als „ein bisschen von allem“.
- Händler, die Flächen modular planen, können schneller auf Saisons, Trends oder Frequenzschwankungen reagieren.
Zielgruppengerechte Ansprache: vom Bauchgefühl zur Präzision
Viele Händler glauben immer noch, sie würden „ihre Kunden kennen“. Die Realität: Zielgruppenbilder basieren oft auf alten Annahmen.
Im Arbeitskreis wurde deutlich:
- Stores, die ihre Zielgruppen datenbasiert clustern (Mikro-Lagen, Tageszeiten, Kaufkraft, Pendler vs. Tourist:innen), erreichen höhere Flächenproduktivität.
- Ladenkonzepte, die visuelles Design, Sortimentslogik und Services konsequent aus diesen Clustern ableiten, sind deutlich wirksamer.
Ein Beispiel, wie das konkret aussieht:
- Vormittag: Fokus auf Stammkundschaft, Beratung, Services (z. B. Beauty-Beratung, Click & Collect)
- Nachmittag: stärkere Impulsinszenierung, Social-Media-taugliche Flächen
- Abend: Community-Events, Workshops oder exklusive Produktvorstellungen
Store Design in der „Post-Retail-Stadt“
Ein Highlight des Treffens war der Vortrag von Prof. Bernhard Franken (Hochschule Düsseldorf) zur Rolle des Store Designs in der Post-Retail-Stadt. Die Grundidee: Städte, in denen klassischer Retail allein die Flächen nicht mehr füllt, brauchen eine neue Logik.
Kernthesen, die für Händler besonders spannend sind:
- Flächen werden multifunktional: Retail, Büro, Gastronomie, Kultur – teilweise täglich wechselnd.
- Stationärer Handel wird Kurator von Nutzungsmischungen statt reiner Mieter von Quadratmetern.
- Store Design muss auf Temporäres und Testflächen vorbereitet sein: Pop-ups, saisonale Marken, Events.
Für den Schweizer Einzelhandel – mit starken Zentren wie Zürich, Genf oder Basel, aber auch touristisch geprägten Lagen – bedeutet das: Wer früh in flexible Ladenkonzepte investiert, kann sich attraktive Standorte sichern, die für klassische Filialmodelle längst zu riskant wären.
Wo KI heute schon Ladenplanung verändert
Im Arbeitskreis spielte Künstliche Intelligenz eine zentrale Rolle – nicht als Buzzword, sondern als Werkzeug. Aus Projekten, die aktuell im DACH-Raum laufen, lassen sich konkrete Anwendungsfälle ableiten.
1. KI-gestützte Flächen- und Sortimentsoptimierung
KI-Systeme analysieren historische Verkaufsdaten, Laufwege (z. B. aus Kameras oder Sensoren) und externe Faktoren wie Wetter, Events oder Tourismusströme. Daraus entsteht:
- ein optimiertes Flächenlayout (welche Kategorie wohin?)
- eine datenbasierte Planogramm-Empfehlung (welcher Artikel auf welches Regal, wie viel Facing?)
- eine rollierende Sortimentsoptimierung (welche Artikel raus, welche rein?)
Der Effekt ist handfest: Händler, die das konsequent nutzen, berichten von Umsatzsteigerungen pro Quadratmeter im hohen einstelligen bis niedrigen zweistelligen Prozentbereich – ohne zusätzliche Fläche.
2. Dynamische Preis- und Promotionsteuerung im Store
Statt Preise einmal pro Saison festzulegen, berechnen KI-Modelle optimale Preisniveaus in Echtzeit – abhängig von:
- Nachfrageentwicklung
- Lagerbestand
- Wettbewerbsaktivitäten
- Tageszeit und Wochentag
In Kombination mit elektronischen Regaletiketten und digitalen POS-Screens können Preis- und Promotionstrategien im Store minutengenau angepasst werden. Für den Schweizer Detailhandel, der mit hohen Personalkosten und starker Konkurrenz kämpft, ist das ein spürbarer Hebel.
3. Personaleinsatz und Servicequalität
KI kann historische Frequenzdaten, Wetter, Ferienkalender und lokale Events nutzen, um Personaleinsatzpläne präziser zu erstellen. Das Ergebnis:
- weniger Ăśberstunden und Leerlaufzeiten
- mehr Fachpersonal in Spitzenzeiten
- stabilere Servicequalität auch bei schwankender Frequenz
Gerade in beratungsintensiven Formaten (Apotheken, DIY, Fachhandel, Premium-Mode) zahlt sich dieser Ansatz direkt auf Kundenzufriedenheit und Conversion aus.
Konkrete Schritte: So bringen Händler ihre Ladenkonzepte nach vorne
Die Frage ist jetzt: Wie macht man aus diesen Insights konkrete Projekte? Hier ein pragmatischer Fahrplan, den ich Handelsunternehmen derzeit empfehle – egal ob in Deutschland, Österreich oder der Schweiz.
1. Store-Portfolio analysieren: Welche Rolle hat welche Filiale?
Bevor über KI, neue Möbel oder Screens gesprochen wird, braucht es Klarheit:
- Welche Filialen sind Flagship, welche Service-Hub, welche Abverkaufsfläche?
- Wo soll Erlebnis im Vordergrund stehen, wo Effizienz?
- Welche Standorte eignen sich als Testlabore fĂĽr neue Konzepte?
Ohne diese Segmentierung wird jede Investition zur GieĂźkanne.
2. Datenbasis schaffen – ohne gleich „Big Data“ zu bauen
FĂĽr bessere Ladenplanung reichen anfangs wenige, aber saubere Datenquellen:
- Frequenzdaten (Ein- und Ausgänge, ideal auch Zonen)
- Kassendaten nach Zeit, Kategorie und Bonhöhe
- einfache Heatmaps (z. B. aus Kameradaten, sofern datenschutzkonform)
- Kundenfeedback aus kurzen Befragungen oder NPS-Tools
Wichtig ist nicht, alles zu messen, sondern das Richtige – und es regelmäßig auszuwerten.
3. Pilotprojekte mit KI statt GroĂźprojekt-Monster
Statt ein riesiges KI-Programm aufzusetzen, funktionieren ĂĽberschaubare Piloten deutlich besser:
- ein Pilotmarkt für KI-gestützte Flächenplanung
- eine Region fĂĽr dynamische Preisgestaltung
- ein City-Store als Test fĂĽr neuen Mix aus Retail, Service und Event
Kriterien fĂĽr gute Piloten:
- klar messbare Ziele (z. B. +8 % Umsatz/m², -10 % Abschriften, +15 % Conversion)
- begrenzte Komplexität
- schneller Lernzyklus (3–6 Monate)
4. Store Design und Technik gemeinsam denken
Einer der wichtigsten Punkte aus Düsseldorf: Design, Technik und Betrieb müssen an einen Tisch. Sonst entstehen wunderschöne, aber schwer bespielbare Läden oder perfekte Technik, die niemand nutzen will.
HeiĂźt konkret:
- Architekt:innen und Ladenbauer planen von Anfang an mit Datenpunkten, Sensorik und Digital-Signage-Szenarien.
- IT und Data Teams verstehen die Abläufe auf der Fläche – nicht nur das Backend.
- Store-Teams werden frĂĽh eingebunden, damit Konzepte umsetzbar und akzeptiert sind.
Warum Austauschformate wie der EHI-Arbeitskreis so wertvoll sind
Events wie der Arbeitskreis „Store Planning + Design“ in Düsseldorf sind kein „Nice-to-have“, sondern ein sehr effizienter Weg, um:
- reale Best Practices live im Store zu sehen
- mit anderen Händlern offen über Kennzahlen, Fehler und Erfolge zu sprechen
- Impulse aus Forschung und Hochschulen direkt in Projekte zu ĂĽbersetzen
Dass die Teilnehmenden sich bereits jetzt auf das Wiedersehen auf der EuroShop im kommenden Jahr und auf das nächste Arbeitskreistreffen im Frühjahr 2026 freuen, hat einen einfachen Grund: Wer sich in diesen Runden bewegt, verkürzt seinen Lernweg deutlich.
Gerade für Händler, die in der Schweiz oder in kleineren Märkten unterwegs sind, kann der Blick über die Grenze extrem hilfreich sein. Viele Konzepte aus Düsseldorf, Köln oder Berlin lassen sich mit nur leichten Anpassungen auf Zürich, Basel oder Bern übertragen.
Fazit: Ladenkonzepte neu denken – mit KI, Klarheit und Mut
Moderne Ladenkonzepte verbinden Erlebnis, Effizienz und Datenintelligenz. Sie sind kleiner, flexibler und deutlich klarer in ihrer Rolle als die Filialen von vor zehn Jahren. Wer KI klug einsetzt, gewinnt nicht nur bessere Flächenlayouts und Preise, sondern vor allem ein tieferes Verständnis dafür, was Kund:innen an welchem Ort wirklich brauchen.
Die gute Nachricht: Der Einstieg ist weniger kompliziert, als viele glauben. Mit einer klaren Rollenverteilung im Filialnetz, einer soliden Datenbasis und gut gewählten Piloten lässt sich in 6–12 Monaten sichtbar Wirkung erzielen – auch im hochkompetitiven Schweizer Einzelhandel.
Die eigentliche Frage ist deshalb nicht, ob Sie Ihre Ladenkonzepte weiterentwickeln, sondern wie schnell Sie beginnen. Wer wartet, bis alle Antworten perfekt sind, überlässt die besten Lagen und die spannendsten Kund:innen anderen.