Wie HELVESKO mit KI und Print den Kundendialog neu denkt

Warum Hyperpersonalisierung jetzt den Unterschied macht

12 % mehr aktive Kund:innen und 35 % weniger Retouren – solche Zahlen sind im Schweizer Versandhandel 2025 kein „nice to have“, sondern ein echter Wettbewerbsfaktor. Genau diese Effekte erzielt HELVESKO, ein traditionsreicher Schweizer Bequemschuh-Spezialist, mit KI-gestützter Hyperpersonalisierung im Print- und E-Mail-Marketing.

Der Fall HELVESKO zeigt sehr klar, was im Rahmen unserer Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“ immer deutlicher wird: Wer seine Kundenkommunikation datenbasiert, individuell und kanalübergreifend steuert, setzt sich im Detailhandel gegen reine Rabatt-Newsletter und Kataloge von der Stange durch.

In diesem Beitrag schauen wir uns an, wie HELVESKO Hyperpersonalisierung konkret umsetzt, warum der Einsatz von First-Party-Daten so entscheidend ist – und was andere Schweizer Händler daraus praktisch ableiten können, von Lagerabbau bis Saisongeschäft.

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Was hinter Hyperpersonalisierung im Schweizer Handel wirklich steckt

Hyperpersonalisierung im Detailhandel bedeutet: Jede Kundin und jeder Kunde erhält Angebote, die exakt zur individuellen Kaufhistorie, zum Zeitpunkt und zum bevorzugten Kanal passen. Nicht mehr Segment XY, sondern Person A, B oder C.

Im Fall HELVESKO funktioniert das so:

• Grundlage sind ausschliesslich First-Party-Daten aus den Kaufhistorien der Bestandskund:innen
• KI-gestützte Regelwerke berechnen für jede Person den Next Best Offer
• Diese Empfehlungen werden kanalübergreifend ausgespielt: per Programmatic Printing (individuell gedruckte Mailings) und per E-Mail

Das Resultat: Jedes Mailing ist ein Unikat. Kein Streuverlust, deutlich mehr Relevanz, klare Wirkung messbar.

Hier liegt der Kern: Die Kombination aus KI, Print und First-Party-Daten ist im Schweizer Einzelhandel noch längst nicht Standard. Viele Händler sitzen zwar auf wertvollen Kundendaten, nutzen sie aber höchstens für grobe Segmente („Newsletter Damen“, „Newsletter Herren“). HELVESKO zeigt, dass deutlich mehr drinliegt.

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Der HELVESKO-Case: Von der Idee zu messbaren Effekten

Die Ausgangsfrage bei HELVESKO war nüchtern: Wie lassen sich Kommunikation, Inhalt, Zeitpunkt und Kanal für jede:n Bestandskund:in optimal abstimmen – ohne ein riesiges internes Data-Science-Team aufbauen zu müssen?

Zusammenarbeit mit einem spezialisierten Partner

HELVESKO hat sich mit einem Prozessspezialisten für datengetriebene Kampagnen zusammengetan und in einem Workshop folgende Punkte geklärt:

• Welche Daten stehen in welcher Qualität zur Verfügung?
• Welche Use Cases versprechen kurzfristig Umsatz- und Deckungsbeitrags-Potenzial?
• Wie lassen sich Regeln und Automationen aufsetzen, ohne den operativen Alltag zu blockieren?

Entstanden ist ein automatisierter Prozess:

1. Kaufhistorien werden regelmässig eingelesen
2. KI-Logiken berechnen für jede Person passende Produktempfehlungen
3. Die Inhalte werden programmgesteuert in Print-Mailings und E-Mails gerendert
4. Kampagnenleistung wird laufend gemessen und optimiert

Die harten Zahlen: 12 % mehr Aktivierung, 35 % weniger Retouren

Besonders stark performen die hyperpersonalisierten Print-Mailings. HELVESKO konnte:

• die Kundenaktivierung um 12 % steigern
• die Retourenquote um 35 % senken

Für den Versandhandel, der derzeit unter hohen Rücksendekosten leidet, ist das enorm.

Warum wirken diese Mailings so gut?

• Die Produktempfehlungen basieren auf tatsächlich gekauften und nicht retournierten Artikeln
• Der Kunde erkennt sich in den Vorschlägen wieder („Das trage ich wirklich“)
• Print im Briefkasten sticht in einem überfüllten E-Mail-Postfach hervor – gerade bei älteren Zielgruppen im Schweizer Detailhandel

Aus meiner Sicht zeigt das: Programmatic Printing ist für viele Schweizer Händler eine unterschätzte KI-Anwendung. Digital und Print werden nicht gegeneinander ausgespielt, sondern intelligent verbunden.

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Programmatic Printing: Wie 1:1-Kundenkommunikation im Briefkasten funktioniert

Programmatic Printing überträgt das Prinzip aus dem Online-Marketing („Programmatic Advertising“) in die analoge Welt: Jedes Mailing wird datenbasiert individuell zusammengestellt und dann gedruckt.

Was macht Programmatic Printing so stark?

Für den Schweizer Einzelhandel ergeben sich mehrere Vorteile:

• Maximale Relevanz: Inhalte, Bilder, Teaser, Empfehlungen – alles auf die einzelne Person zugeschnitten
• Weniger Streuverlust: Es wird nicht mehr an „alle 60+ in der Region“ versendet, sondern an Kund:innen mit belegter Kaufwahrscheinlichkeit
• Messbarkeit: Reaktionsraten, Bestellungen und Retouren lassen sich pro Kampagne analysieren
• Skalierbarkeit: Einmal aufgesetzt, lassen sich neue Kampagnen schnell konfigurieren

Gerade mittelständische Händler fürchten oft den Aufwand. Die Erfahrung aus Projekten wie HELVESKO zeigt aber: Ist das Setup einmal aufgebaut, sinkt der manuelle Aufwand drastisch. Kampagnen, für die früher Wochen an Selektion und Layout nötig waren, lassen sich heute viel schneller starten.

Genderneutrale Empfehlungen – ein unterschätzter Vorteil

Ein spannender Aspekt bei HELVESKO: Die KI nutzt keine Stammdaten wie Geschlecht, sondern ausschliesslich Kaufhistorien. Das sorgt für genderneutrale Empfehlungen.

Konkret bedeutet das:

• Ein Kunde mit Anrede „Herr“ kann Damen- oder Kinderschuhe empfohlen bekommen, wenn genau diese Produkte in der Vergangenheit gekauft und behalten wurden
• Familienaccounts oder Haushaltsbestellungen werden realistischer abgebildet
• Der Fokus liegt auf der tatsächlichen Nutzung, nicht auf Annahmen aus der Datenbank

Das ist nicht nur präziser, sondern reduziert auch klassische Fehlsteuerungen („Warum bekomme ich ständig Herrenmodelle, obwohl ich nur für meine Tochter bestelle?“).

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Restanten, Saisonalität, Lagerdruck: Wie KI den Warenbestand entlastet

Die meisten Händler im Schweizer Detailhandel kämpfen mit ähnlichen Themen:

• Restanten, Sondergrössen, Randmodelle
• Saisonware, die nach Weihnachten oder nach der Sommersaison liegen bleibt
• Hoher Kapitalbedarf durch aufgeblähte Lagerbestände

Hier zeigt der HELVESKO-Case besonders gut, welchen Beitrag KI leisten kann.

KI-gestützter Restantenabverkauf

HELVESKO plant, den Restantenabverkauf gezielt über KI auszusteuern. Die Idee dahinter ist bestechend einfach:

• Im System werden alle Artikel markiert, die als Restanten gelten (z.B. Sonderformen, Randgrössen)
• Die KI sucht in den Kaufhistorien genau die Kund:innen, für die ein solcher Artikel objektiv relevant ist
• Diese Personen erhalten hyperpersonalisierte Print- oder E-Mail-Angebote mit genau diesen Modellen

Effekt:

• Lager wird schneller und gezielter abgebaut
• Abschriften sinken
• Kund:innen fühlen sich verstanden („Endlich gibt es wieder meine seltene Grösse – und ich werde aktiv darauf hingewiesen.“)

Saisonalität: Richtige Produkte, richtiger Moment

Auch saisonale Kampagnen lassen sich smarter steuern. HELVESKO definiert etwa, welche Produktsegmente je Saison besonders gepusht werden sollen (z.B. Sandalen, Winterschuhe, Einlagen). Die KI berücksichtigt dann:

• welche dieser Segmente eine Person in der Vergangenheit gekauft und nicht retourniert hat
• zu welchen Zeitpunkten diese Käufe typischerweise stattfinden

Damit entstehen saisonal passende Empfehlungen – ohne, dass das Marketingteam jede Liste manuell selektieren muss.

Hier wird deutlich, wie KI im Schweizer Einzelhandel nicht nur Marketing, sondern direkt das Bestandsmanagement unterstützt.

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Was andere Schweizer Händler konkret von HELVESKO lernen können

Der HELVESKO-Case ist kein Exot, sondern ein realistisches Vorbild – gerade für Familienbetriebe und mittelständische Händler.

1. Mit First-Party-Daten anfangen

Viele Unternehmen träumen von grossen KI-Projekten, nutzen aber ihre eigenen Kundendaten kaum. Ein pragmatischer Einstieg:

• Kaufhistorien bereinigen (Retouren kennzeichnen, Dubletten entfernen)
• Basisregeln definieren: Was ist ein logischer Next Best Offer nach Produkt X oder Kategorie Y?
• Klein starten: z.B. mit einem Kundensegment oder einer Produktlinie

First-Party-Daten sind stabil, DSGVO-konform und bleiben auch dann verfügbar, wenn Cookies weiter eingeschränkt werden. Für den Schweizer Detailhandel sind sie die wichtigste Grundlage jeder KI-Strategie.

2. KI als „Empfehlungsmaschine“ verstehen

KI muss nicht gleich Roboterkasse oder vollautomatisierter Laden heissen. Im Marketing ist KI vor allem eines:

eine Empfehlungsmaschine, die Muster in Kaufhistorien erkennt und daraus präzise Vorschläge ableitet.

Wer das so versteht, findet leichter Anwendungsfälle:

• Cross-Selling in Newslettern
• individuelle Printkampagnen für Stammkund:innen
• automatisierte Upselling-Strecken nach einem Kauf

3. Zeitersparnis ernst nehmen

Hyperpersonalisierung klingt nach „mehr Aufwand“. Die Praxis zeigt das Gegenteil: Sind Regeln, Templates und Datenflüsse einmal aufgesetzt, sinkt der manuelle Aufwand massiv.

Marketingteams müssen nicht mehr:

• zig Excel-Listen ziehen
• Zielgruppen per Hand selektieren
• Varianten von Flyern oder Mailings manuell zusammenstellen

Stattdessen konzentrieren sie sich auf Strategie, Kreativität und Feintuning der Kampagnen.

4. Mut zur Auszeichnung – und zum Ausprobieren

HELVESKO wurde als „Programmatic Printing Champion 2025 B2C“ ausgezeichnet – als erstes Unternehmen mit Sitz in der Schweiz. Was dahinter steckt, ist vor allem eine Haltung:

• Mut, etablierte Katalog- und Mailinglogiken zu hinterfragen
• Bereitschaft, mit KI-basierten Kampagnen zu testen und zu lernen
• Fokus auf Customer Experience, nicht nur auf Rabatte

Diese Haltung unterscheidet die Händler, die KI wirklich produktiv nutzen, von denen, die noch auf den „richtigen Moment“ warten.

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Wie Hyperpersonalisierung in Ihre KI-Strategie passt

Im Rahmen der Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“ wird deutlich:

• KI kann Bestände besser steuern
• Preise dynamischer gestalten
• Filialen und Online-Kanäle zu einer echten Omnichannel-Erfahrung verbinden

Hyperpersonalisierung ergänzt diese Bausteine perfekt: Sie übersetzt alle Optimierungen im Hintergrund in erlebbare, individuelle Kundenerfahrungen. Was nützt die beste Bestandsplanung, wenn Kund:innen nie auf genau die Artikel aufmerksam gemacht werden, die für sie relevant sind?

Wer heute im Schweizer Detailhandel startet, sollte sich drei Fragen stellen:

1. Welche First-Party-Daten stehen mir zuverlässig zur Verfügung?
2. Wo ist der grösste Hebel – Retourenreduktion, Restantenabverkauf, Saisongeschäft oder Kundenreaktivierung?
3. Welcher Use Case ist klein genug für einen Test, aber gross genug, um Wirkung im Umsatz zu zeigen?

HELVESKO zeigt, dass ein Einstieg mit klar umrissenen Projekten möglich ist – und dass aus einem ersten Kampagnenset eine langfristige strategische Neuausrichtung der Kundenkommunikation werden kann.

Wer KI im Schweizer Einzelhandel nicht nur als Buzzword, sondern als Werkzeug versteht, wird im nächsten Jahr im Briefkasten seiner Kund:innen sichtbarer sein als die Konkurrenz. Die Frage ist nicht mehr, ob sich Hyperpersonalisierung lohnt, sondern: Mit welchem konkreten Use Case starten Sie?