Vom Prospekt zum Pixel: Wie KI Handelswerbung neu ordnet

Vom Prospekt zum Pixel: Wie KI Handelswerbung neu ordnet

2025 fließen im Handel erstmals deutlich mehr Werbegelder in digitale Kanäle als in Print – laut EHI-Marketingmonitor sind es 43,9 % vs. 28,6 %. Für Handelsmarketing in Deutschland ist das kein kosmetischer Shift mehr, sondern ein Strukturbruch.

Wer im Marketing eines Handelsunternehmens sitzt, merkt das jeden Tag: Der Prospekt wird dünner oder verschwindet komplett, während App, E-Mail, Social Ads und Retail Media explodieren. Gleichzeitig wächst der Druck, messbaren Marketing-ROI zu liefern und Budgets vor der Geschäftsführung zu rechtfertigen.

Dieser Artikel ordnet die EHI-Zahlen ein und zeigt, wie sich Handelswerbung vom gedruckten Prospekt hin zu KI-gestütztem, datengetriebenem Marketing entwickelt – und was Sie jetzt ganz konkret tun können, um Ihre Kampagnen fit für 2026 zu machen. Er gehört zur Serie „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ und richtet sich an Marketing- und Vertriebsverantwortliche im Handel.

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1. Was die aktuellen EHI-Zahlen wirklich bedeuten

Die Kernaussage des EHI-Marketingmonitors 2025–2028 ist klar: Werbegeld verschiebt sich massiv in Richtung digital und datengetrieben.

Zentrale Budgetverschiebungen 2025

Die befragten deutschen Handelsunternehmen (35 Mrd. Euro Umsatz, rund 11.000 Filialen) verteilen ihre Werbespendings 2025 wie folgt:

• Digitales Marketing: 43,9 % (Vorjahr: 38,1 %, +14,3 %)
• Print / Prospekt & Co.: 28,6 % (Vorjahr: ca. 1/3, -14,4 %)
• Loyalty-Maßnahmen: 11,1 % (Vorjahr: 13,8 %, -19,6 %)
• Funk / TV: 9,9 % (+17,9 %)
• Außenwerbung (OOH): 6,6 % (stabil, +3,1 %)

In der Langzeitbetrachtung seit 2020 zeigt sich derselbe Trend: Printbasierte Handelswerbung verliert 10 Prozentpunkte, additive Werbung (vor allem digital plus OOH) gewinnt 10 Prozentpunkte.

Die Prognose bis 2028: Noch digitaler, noch datengetriebener

Laut EHI planen Händler zusätzlich:

• Bezahlte digitale Werbung auf rund 31,4 % des gesamten Werbekuchens auszubauen
• Print auf nur noch 17,6 % zu reduzieren
• Loyalty-Maßnahmen mit +17,9 % wieder stärker zu pushen

Die Logik dahinter ist eindeutig: Daten werden zur Währung im Marketing. Ohne gute Datenbasis bleiben KI-Anwendungen, Personalisierung und wirklich messbarer ROI Stückwerk.

„Datenmanagement, Prozessdigitalisierung und künstliche Intelligenz prägen die Zukunft des Marketings“, sagt EHI-Expertin Marlene Lohmann – und sie hat recht. Wer heute seine Systeme nicht harmonisiert, zahlt morgen mit Reichweite, Relevanz und Marge.

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2. Warum Print verliert – und trotzdem nicht tot ist

Die Abwärtskurve beim Prospekt hat klare Gründe. Die meisten Unternehmen reduzieren Print nicht aus Ideologie, sondern aus Kosten-, Effizienz- und Nachhaltigkeitssicht.

Drei harte Fakten gegen den klassischen Prospekt

1. Gestiegene Kosten
   Papierpreise, Druck, Verteilung – alles teurer, alles weniger planbar.
2. Begrenzte Messbarkeit
   Ja, man kann Kassenabsätze tracken und auf Prospektzeiträume legen. Aber im Vergleich zu App-Push, E-Mail oder Social Ads sind Attribution und A/B-Tests deutlich grober.
3. Verändertes Medienverhalten
   Kund:innen erwarten tagesaktuelle Angebote auf dem Smartphone, nicht nur wöchentliche Blätter im Briefkasten.

Warum Print trotzdem bleiben wird

Trotzdem wäre es ein Fehler, Print pauschal abzuschreiben – gerade im deutschen und Schweizer Lebensmitteleinzelhandel.

Print kann nach wie vor sinnvoll sein:

• bei älteren Zielgruppen mit hohem Warenkorb
• in ländlichen Regionen mit weniger digitaler Affinität
• als Begleitung großer Umbauten, Neueröffnungen oder Sortimentswechsel

Die Frage ist nicht „Print oder Digital?“, sondern:

„Wo bringt Print nachweislich ROI – und wo ist ein KI-gestützter Digitalmix effizienter?“

Genau hier kommen Datenanalyse, KI und Marketing-Attribution ins Spiel.

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3. Daten als neue Währung: Loyalty, App & KI verbinden

Auffällig ist: Loyalty verliert 2025 zunächst Budget (-19,6 %), soll aber bis 2028 wieder stark wachsen (+17,9 %). Das wirkt widersprüchlich, ergibt aber Sinn, wenn man genauer hinschaut.

Warum Loyalty kurzfristig zurückgeht

Viele Händler stehen gerade mitten in der Infrastrukturarbeit:

• Apps werden neu gedacht oder neu gebaut
• CDP- und CRM-Systeme werden eingeführt oder konsolidiert
• Kassensysteme, Onlineshop, App und Newsletter werden technisch verbunden

Solange diese Basis fehlt, liefern Loyalty-Programme zu wenig verwertbare Daten, um wirklich intelligente Kampagnen aufzusetzen. Die Folge: Budgets werden temporär von Loyalty in breiter wirksame Digitalformate umgeschichtet.

Warum Loyalty mittel- bis langfristig gewinnt

Sobald die Basis steht, ist der nächste logische Schritt:

• Segmentierung nach Verhalten, nicht nur nach Demografie
• Personalisierte Angebote auf App, E-Mail und Website
• Dynamische Preise oder Promotions für bestimmte Kundengruppen
• KI-gestützte Produktempfehlungen entlang der gesamten Customer Journey

Für KI-basiertes Marketing im Handel sind Loyalty-Daten Gold wert:

• Kaufhistorien im Detail
• Kanalpräferenzen (App, E-Mail, Prospekt, Social Media)
• Reaktionsmuster auf Coupons, Preise, Aktionen

Die retailers, die das ernst nehmen, können zum Beispiel:

• Prospektverzicht-Haushalte identifizieren und komplett digital bedienen
• Vielkäufer mit hoch personalisierten, margenstarken Angeboten versorgen
• Schnäppchenjäger gezielt in frequenzschwachen Zeiten aktivieren

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4. KI im Handelsmarketing: Vom Gießkannenprinzip zur Präzision

Die EHI-Studie spricht explizit von künstlicher Intelligenz als einem der Treiber zukünftigen Marketings. In der Praxis heißt das:

KI verschiebt Handelswerbung vom Gießkannenprinzip hin zu präzisen, datenbasierten Entscheidungen.

Konkrete KI-Anwendungsfälle für den Handel

Im Rahmen unserer Serie „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“ sehe ich vor allem fünf schnelle Hebel:

1. Predictive Analytics für Angebotsplanung
   KI-Modelle prognostizieren, welche Produktgruppen bei welchen Zielgruppen in welcher Woche besonders gefragt sein werden – basierend auf Absatzdaten, Saison, Wetter, Aktionen und regionalen Effekten.

2. Personalisierte Angebotskommunikation

   • App-Startbildschirm mit individuellen Highlights
   • personalisierte Newsletter mit Produktkacheln
   • dynamische Inhalte auf der Website

   KI sortiert die Angebote so, dass Relevanz und Marge maximiert werden.

3. Content-Automatisierung
   Aus einem zentralen Angebots-Feed generiert ein System automatisch:

   • Banner für App & Website
   • Social-Media-Varianten für unterschiedliche Zielgruppen
   • Textbausteine für Newsletter

4. Budget- und Kanaloptimierung in Echtzeit
   KI bewertet laufend die Performance von Kampagnen (z.B. App vs. Social vs. Display) und empfiehlt Budgetverschiebungen, um ROAS und Deckungsbeitrag zu verbessern.

5. Filial- und Standort-spezifische Kommunikation
   Regionale Unterschiede (Wettbewerb, Kaufkraft, Urbanität) fließen in die Angebotssteuerung ein. So weicht z.B. die Kommunikation in Zürich klar von der in einer ländlichen Region ab.

Warum viele Projekte im Handel scheitern – und was besser läuft

Was ich häufig sehe:

• isolierte KI-Pilotprojekte ohne saubere Datenbasis
• zu wenig Abstimmung zwischen IT, Marketing und Vertrieb
• Fokus auf „Use Case sexy“, statt auf klaren Business Case

Besser funktioniert es, wenn Unternehmen:

1. mit einem klaren ROI-Ziel starten (z.B. +5 % Mehrumsatz auf Angebotsartikel, -10 % Streuverlust im Prospektdruck)
2. einen integrierten Daten-Backbone aufbauen (POS, E-Commerce, App, CRM, Media-Daten)
3. Marketing & Data-Teams eng verzahnen und gemeinsame KPIs definieren
4. in Sprints testen, messen, skalieren statt im Mehrjahres-Großprojekt zu verharren

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5. Vom Prospekt zum Pixel: Ein pragmatischer 6-Schritte-Plan

Wer die EHI-Ergebnisse ernst nimmt und KI wirklich nutzen will, braucht einen klaren Fahrplan. Hier ein pragmatischer Ansatz für Handelsunternehmen – egal ob Lebensmittel, DIY, Elektro oder Fashion:

Schritt 1: Status-Check der Kanäle

• Wie verteilen sich Ihre aktuellen Werbespendings (Print, Digital, OOH, TV, Radio, Loyalty)?
• Welche Kanäle liefern heute messbaren ROI?
• Wo haben Sie keine oder schlechte Daten?

Ohne diese Ehrlichkeit bleibt jede KI-Strategie Theorie.

Schritt 2: Datenbasis aufräumen

• Kundendaten aus Kasse, Onlineshop, App und Newsletter konsolidieren
• Dubletten bereinigen, Consent-Prüfung rechtssicher aufsetzen
• Klare einheitliche IDs definieren (z.B. Kunden-ID, Haushalts-ID)

Ziel: Ein zentraler Blick auf die Kundin/den Kunden, statt zehn halber.

Schritt 3: Loyalty neu denken

• Bestehende Programme auf echten Mehrwert für Kund:innen prüfen
• App, Karte und E-Mail zu einem konsistenten Loyalty-Ökosystem verbinden
• Datenfelder definieren, die für KI-Use-Cases wirklich nötig sind (z.B. Kaufhistorie, Kategorienaffinität, Preis-/Promo-Sensitivität)

Schritt 4: Erste KI-Use-Cases auswählen

Starten Sie mit Use-Cases, die schnell messbare Effekte bringen:

• Angebotspriorisierung in Newsletter/App
• Zielgruppenmodellierung für digitale Kampagnen
• Abwanderungsprognosen (Churn Prediction) für wertvolle Kund:innen

Wichtig: Lieber 1–2 Use-Cases gut, als 10 halbgar.

Schritt 5: Print gezielt zurückfahren – nicht blind streichen

• Regionen und Zielgruppen identifizieren, in denen Print nachweislich wenig bringt
• dort testweise Druck auf Digital verschieben
• Performance streng nach Deckungsbeitrag, Frequenz und Warenkorb auswerten

So entsteht Schritt für Schritt ein hybrides Modell: Dort, wo Print noch trägt, bleibt er – überall sonst übernimmt die KI-optimierte Digitalstrategie.

Schritt 6: Organisation und Prozesse anpassen

Technologie ohne passende Organisation verpufft. Sie brauchen:

• ein Kernteam aus Marketing, Vertrieb, Data/IT
• klare Verantwortlichkeiten für Datengovernance
• kontinuierliche Weiterbildung – viele Marketer müssen erst lernen, mit KI-Outputs zu arbeiten und sie kritisch zu hinterfragen

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6. Was das für Ihre KI-Roadmap 2026 bedeutet

Die EHI-Zahlen sind kein Trendbericht für die Schublade, sondern ein ziemlich deutliches Signal: Werbedruck wird vom Prospekt in den Pixel verlagert – und KI entscheidet, welche Pixel sich lohnen.

Für Sie als Marketing- oder Vertriebsverantwortliche heißt das:

• Print weiter nutzen, wo er belegt wirkt, aber nicht aus Gewohnheit
• Digitale Kanäle systematisch ausbauen und sauber messen
• Loyalty- und Kundendaten als strategisches Asset behandeln
• KI nicht als Spielerei, sondern als Werkzeug zum Steuern von Budget und Angebot verankern

Wenn Sie Ihre eigene Roadmap planen, orientieren Sie sich an drei Leitfragen:

1. Welche Daten brauche ich, um bessere Marketingentscheidungen zu treffen?
2. Welche Prozesse müssen digitalisiert werden, damit KI überhaupt arbeiten kann?
3. Welche KI-Use-Cases bringen innerhalb von 6–12 Monaten messbaren Mehrwert?

Wer diese Fragen heute beantwortet, hat 2026 einen klaren Vorsprung – unabhängig davon, ob der Prospekt dann noch 10 %, 15 % oder 20 % Ihres Werbekuchens ausmacht.

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Hinweis zur Serie
Dieser Beitrag ist Teil von „KI für Marketing & Vertrieb: Der deutsche Leitfaden“. In den kommenden Artikeln vertiefen wir u.a.:

• wie Sie eine KI-gestützte Angebotsplanung konkret aufsetzen
• wie Content-Automatisierung im Handelsmarketing praktisch funktioniert
• wie Sie den ROI Ihrer KI-Marketingprojekte sauber messen

Wenn Sie möchten, dass Ihre Handelswerbung künftig nicht nur bunter, sondern vor allem profitabler wird, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, vom Prospekt zum Pixel zu wechseln – gesteuert durch Daten und KI.