Wie HELVESKO mit KI im Briefkasten neue Massstäbe setzt

HELVESKO zeigt, wie KI im Briefkasten Umsatz rettet

12 % mehr Kundenaktivierung und 35 % weniger Retouren – solche Zahlen schaffen die wenigsten Schweizer Detailhändler mit ihren Online-Kampagnen. HELVESKO hat sie mit KI-gestützter Print-Werbung erreicht.

Damit passt das Luzerner Familienunternehmen perfekt in unsere Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“. HELVESKO zeigt sehr konkret, wie sich künstliche Intelligenz, First-Party-Daten und Programmatic Printing verbinden lassen, um Stammkunden persönlicher anzusprechen als je zuvor – und zwar nicht nur digital, sondern direkt im Briefkasten.

Dieser Beitrag erklärt, wie das funktioniert, warum die Kennzahlen so stark sind und was andere Händler in der Schweiz daraus für Bestandsmanagement, Omnichannel-Strategien und Kundenzufriedenheit ableiten können.

---

Was HELVESKO konkret mit Hyperpersonalisierung erreicht hat

Hyperpersonalisierung im Handel bedeutet: Jede Kundin und jeder Kunde erhält individuelle Angebote, die auf ihren tatsächlichen Käufen basieren – nicht auf Durchschnittswerten einer Zielgruppe.

HELVESKO nutzt dafür Programmatic Printing & E-Mailing auf Basis von KI:

• Jedes Print-Mailing ist ein vollständiges Unikat.
• Inhalte, Zeitpunkt und Kanal werden pro Person optimiert.
• Grundlage sind ausschliesslich First-Party-Daten aus den Kaufhistorien.

Die Wirkung ist messbar:

• +12 % Kundenaktivierung bei den hyperpersonalisierten Print-Mailings
• –35 % Retourenquote im Versandhandel

Für einen Schuhspezialisten ist vor allem die Retourenquote ein harter Kostenfaktor: Versand, Rückprüfung, Wiederaufbereitung und Wertverlust fressen Margen auf. Wenn KI-Angebote präziser passen, wird weniger auf Verdacht bestellt – und weniger zurückgeschickt. Genau das zeigt der Rückgang um 35 %.

Diese Ergebnisse waren ein wichtiger Grund, warum HELVESKO als erster Schweizer Betrieb den Titel „Programmatic Printing Champion 2025 B2C“ erhalten hat.

---

Wie Hyperpersonalisierung im Schweizer Detailhandel funktioniert

Der Kern von HELVESKOs Ansatz lässt sich auf drei Bausteine herunterbrechen: Daten, Regeln, Automatisierung.

1. First-Party-Daten: Der neue Goldstandard

HELVESKO arbeitet ausschliesslich mit First-Party-Daten:

• vergangene Käufe
• retournierte vs. nicht retournierte Artikel
• Warenkörbe und Kaufhäufigkeit

Keine Third-Party-Cookies, keine eingekauften Daten. In einer Zeit, in der Browser‑Tracking eingeschränkt und Datenschutzregulierungen strenger werden, ist das ein grosser Vorteil – gerade für Händler in der Schweiz, die oft sehr vorsichtig mit Kundendaten umgehen.

Warum ist das so stark?

Weil Kaufhistorien extrem verlässlich sind. Wer dreimal Bequemschuhe mit breiter Passform gekauft und nie retourniert hat, sendet ein deutliches Signal. Die KI kann daraus lernen, welche Next Best Offers wirklich Sinn ergeben – also jene Produkte, die mit höchster Wahrscheinlichkeit gefallen, passen und gekauft werden.

2. Regelwerke und „Next Best Offer“ statt Giesskanne

Auf Basis dieser Daten werden Regelwerke und Automationen definiert:

• Welche Produkte eignen sich als Anschlusskauf?
• Welche Preispunkte sind realistisch für diese Kundin, diesen Kunden?
• Welche Kategorien (z.B. Damen, Herren, Kinder, Spezialformen) sind relevant?

Die KI berechnet daraus kundenspezifische Kaufempfehlungen, die sowohl in Print-Mailings als auch in E-Mails ausgespielt werden. Wichtig:

Nicht der Durchschnittskunde entscheidet, sondern das tatsächliche Verhalten der einzelnen Person.

Das ist der entscheidende Schritt weg vom klassischen Katalog- oder Newsletterversand „an alle“ hin zu 1:1-Kundenkommunikation.

3. Programmatic Printing: KI trifft auf Druckmaschine

Programmatic Printing ist die Brücke zwischen digitaler Intelligenz und physischem Kontaktpunkt:

• Die KI erstellt für jede Person ein individuelles Layout mit exakt passenden Produkten.
• Druckdaten werden automatisch und in Serie an die Druckerei übergeben.
• Jede Sendung ist ein Unikat – inhaltlich und oft auch in der Bildauswahl.

Was früher nur digital denkbar war (z.B. personalisierte Startseiten), landet heute als hochrelevantes Print-Mailing im Briefkasten. Gerade in der Schweiz, wo physische Post nach wie vor eine hohe Beachtung hat, ist das ein starkes Verkaufsargument.

---

Warum HELVESKOs Ansatz für den Schweizer Handel so spannend ist

HELVESKO ist ein Spezialist für modische Bequemschuhe mit über 40 Jahren Erfahrung. Persönliche Beratung ist Teil der Marken-DNA. Hyperpersonalisierung über KI ist somit kein Bruch, sondern die logische Weiterentwicklung dieser Beratung – nur eben skaliert.

Beratung aus dem Verkaufsgespräch – skaliert über KI

Früher hat die Filialmitarbeiterin erkannt:

• Diese Kundin bevorzugt weiche Sohlen.
• Dieser Kunde kauft oft im Sale, aber hochwertige Marken.
• Diese Familie sucht regelmässig Kinderschuhe in Randgrössen.

Heute übernimmt ein Teil dieser Aufgabe die KI, indem sie genau solche Muster in den Kaufdaten entdeckt. Der Vorteil:

• Es funktioniert 24/7, unabhängig von Öffnungszeiten.
• Es skaliert auf zehntausende Kunden gleichzeitig.
• Es bleibt dennoch individuell auf Personenebene.

Für den Schweizer Detailhandel, in dem Beratungsqualität als Differenzierungsfaktor gilt, ist das eine grosse Chance. KI ersetzt nicht die gute Verkäuferin – sie verlängert ihre Logik in Print, E-Mail und Omnichannel-Marketing.

Genderneutrale Empfehlungen: Relevanz statt Schubladendenken

Ein spannender Aspekt im HELVESKO-Projekt ist die genderneutrale Logik:

• Die KI nutzt keine Stammdaten wie Geschlecht, sondern ausschliesslich vergangene (nicht retournierte) Käufe.
• So kann ein Kunde, der im System als „männlich“ geführt wird, sehr wohl Angebote für Damen- oder Kinderschuhe erhalten – wenn diese bisher von seinem Account aus gekauft wurden.

Das ist nicht nur modern, sondern messbar effizienter. Denn die Empfehlung folgt der Realität der Einkäufe, nicht Annahmen. Wer häufig für seine Enkelin oder Partnerin bestellt, erhält passende Vorschläge – unabhängig von der gespeicherten Anrede.

---

Konkrete Use Cases für KI im Schweizer Detailhandel

HELVESKO zeigt exemplarisch, wie sich KI-basierte Hyperpersonalisierung in verschiedenen Bereichen des Einzelhandels einsetzen lässt. Drei Use Cases sind besonders relevant für Händler in der Schweiz.

1. Restantenabverkauf: Bestandsmanagement mit KI

Restposten kosten Lagerfläche und binden Kapital. HELVESKO geht das Thema mit KI an:

• Ziel: Restantenabverkauf ohne radikale Pauschalrabatte.
• Die KI identifiziert exakt jene Kundinnen und Kunden,
  • die z.B. Sonderformen benötigen
  • oder Randgrössen suchen
  • oder bereits ähnliche Modelle erfolgreich gekauft haben.

So wird der Abverkauf deutlich präziser – statt „70 % auf alle Restposten“ an alle zu senden, bekommen nur die Personen ein Angebot, für die diese Produkte wirklich in Frage kommen. Ergebnis:

• besseres Lager- und Bestandsmanagement
• weniger Abschriften
• höhere Kundenzufriedenheit, weil die Angebote sinnvoll sind

2. Saisonalität steuern: Die richtige Ware zur richtigen Zeit

Saisonalität ist im Schuhhandel zentral – und im gesamten Schweizer Detailhandel ebenso.

HELVESKO nutzt KI, um Saisonkampagnen fein zu steuern:

• Die KI erhält Vorgaben, welche Produktsegmente in einer Saison relevant sind (z.B. Winterstiefel, Einlegesohlen, Sandalen, Übergangsschuhe).
• Sie kombiniert diese Vorgaben mit individuellen Kaufhistorien.
• Daraus entstehen Saisonmailings, die nicht nur die richtige Saison bedienen, sondern auch die passenden Produkttypen pro Person.

So werden aus generischen Frühjahrs- oder Herbstkampagnen 1:1-Saisonempfehlungen, die sowohl Abverkauf als auch Marge unterstützen.

3. Omnichannel-Kundenerlebnis: Print, E-Mail und Filiale verknüpfen

In der Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“ steht immer wieder die Frage im Raum: Wie verbinden Händler Online- und Offline-Kanäle sinnvoll? HELVESKO liefert eine klare Antwort:

• KI-basierte Empfehlungen werden kanalübergreifend ausgespielt: Print-Mailings, E-Mail-Kampagnen, ggf. auch Hinweise für Filialmitarbeitende.
• Jede Kontaktform fühlt sich wie ein logischer nächster Schritt an, nicht wie eine losgelöste Aktion.

Denkbare Erweiterung – auch für andere Händler:

• Kundin erhält ein personalisiertes Mailing mit individuellen Empfehlungen.
• Im Kundenkonto oder an der Kasse in der Filiale werden genau diese Empfehlungen wieder aufgegriffen.
• Filialteams können gezielt nachhaken („Wir haben gesehen, dass Sie oft Modell X kaufen – wir hätten da eine neue Variante, die sehr gut passen könnte.“).

So entsteht ein konsistentes KI-gestütztes Kundenerlebnis, das weit über einzelne Mailings hinausgeht.

---

Was andere Händler von HELVESKO lernen können

Die gute Nachricht: Was HELVESKO macht, ist anspruchsvoll, aber nicht nur Grosskonzernen vorbehalten. Gerade für kleine und mittelständische Händler in der Schweiz ist der Ansatz spannend.

Starten ohne Überforderung: Schritt-für-Schritt-Vorgehen

Aus der HELVESKO-Erfahrung lässt sich ein pragmatischer Fahrplan ableiten:

1. Datenbasis prüfen

   • Sind Kaufhistorien strukturiert im System vorhanden?
   • Lassen sich Retouren eindeutig zuordnen?

2. Erste Regeln definieren

   • „Wer A gekauft und nicht retourniert hat, könnte B mögen.“
   • „Wer Grösse 35/50 kauft, gehört zu Randgrössen-Zielgruppen.“

3. Pilotkampagne fahren

   • Kleine Zielgruppe, klarer Use Case (z.B. Restposten einer Kategorie).
   • Messung von Response, Conversion und Retourenquote.

4. Iterativ verbessern

   • Regeln nachschärfen, Produkte clustern, Segmente anpassen.
   • Erst dann weitere Kanäle (E-Mail, Filiale) ergänzen.

Wer so vorgeht, vermeidet das „Big Bang“-Risiko und sammelt gleichzeitig schnell harte Zahlen – ähnlich wie HELVESKO mit seinen 12 % mehr Kundenaktivierung.

Mindset-Frage: Mut zum Testen statt Perfektionsfalle

SmartCom beschreibt HELVESKO als besonders mutig beim Testen und Hinterfragen des Etablierten. Genau dieses Mindset braucht es, wenn KI in einem Familienbetrieb oder KMU ankommen soll:

• kleine Experimente zulassen
• Fehler als Lernschritte akzeptieren
• Kennzahlen ehrlich anschauen, statt sie schönzureden

Wer auf den perfekten Masterplan wartet, verliert Zeit. Wer mit einem klar begrenzten Use Case startet, baut praktisches KI-Wissen im eigenen Unternehmen auf – und macht sich unabhängiger von Hypes und Beratern.

---

Fazit: KI im Schweizer Briefkasten – jetzt wird’s konkret

HELVESKO zeigt, dass KI für den Schweizer Einzelhandel kein theoretisches Zukunftsthema ist, sondern heute schon ganz handfest:

• Hyperpersonalisierte Programmatic-Printing-Kampagnen bringen messbare Effekte: +12 % Kundenaktivierung, –35 % Retouren.
• First-Party-Daten sind die Grundlage – ganz ohne dubiose Tracking-Methoden.
• Use Cases wie Restantenabverkauf, Saisonalität und Omnichannel-Kundenerlebnis werden deutlich effizienter.

Wer als Händler in der Schweiz im Jahr 2026 noch mit „Giesskannen-Mailings“ arbeitet, verschenkt Potenzial – Umsatz, Marge und Kundenzufriedenheit. Die Realität ist einfacher, als viele denken: Mit den vorhandenen Kundendaten, klaren Regeln und einem verlässlichen KI-Partner lässt sich in wenigen Monaten ein spürbarer Effekt erzielen.

Die Frage ist weniger, ob KI in der Kundenkommunikation ankommt, sondern: Wer in Ihrem Markt macht den HELVESKO-Schritt zuerst – Sie oder Ihre Konkurrenz?