HELVESKO zeigt, wie KI-Hyperpersonalisierung im Schweizer Handel funktioniert: 12 % mehr Aktivierung, 35 % weniger Retouren – und konkrete Ansätze für andere Händler.
Warum Hyperpersonalisierung jetzt zum Wettbewerbsfaktor wird
Ein Plus von 12 % aktiven Kund:innen und 35 % weniger Retouren – solche Kennzahlen fallen im Schweizer Detailhandel auf, gerade in einem Jahr, in dem Margen unter Druck stehen und Retouren die Logistikbudgets auffressen. Genau diese Resultate erzielt HELVESKO mit KI-gestützter Hyperpersonalisierung im Print- und E-Mail-Marketing.
Für die Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“ ist dieses Beispiel spannend aus zwei Gründen: Erstens zeigt es, wie auch ein mittelständischer Schweizer Familienbetrieb KI ganz konkret im Tagesgeschäft nutzt. Zweitens räumt es mit der Vorstellung auf, KI im Handel sei nur etwas für E‑Commerce-Giganten oder Tech-Konzerne.
In diesem Beitrag geht es darum, wie HELVESKO Programmatic Printing und Hyperpersonalisierung einsetzt, welche Rolle First-Party-Daten dabei spielen, und was andere Händler daraus für eigene KI-Projekte im Kundenmarketing, im Bestandsmanagement und in der Omnichannel-Strategie ableiten können.
Was HELVESKO konkret macht: Hyperpersonalisierung in Print & E-Mail
Hyperpersonalisierung im Schweizer Detailhandel bedeutet hier ganz praktisch: Jede Kundin und jeder Kunde erhält individuell zusammengestellte Angebote, basierend auf den eigenen Käufen – nicht auf groben Zielgruppenprofilen.
1:1-Kundenkommunikation statt Giesskanne
HELVESKO setzt gemeinsam mit einem Spezialdienstleister auf Programmatic Printing & E-Mailing:
- Die Kampagnen greifen ausschliesslich auf First-Party-Daten aus den Kaufhistorien zu.
- KI-gestützte Regelwerke berechnen für jede Person den Next Best Offer – also das Angebot mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit.
- Diese Empfehlungen werden kanalübergreifend ausgespielt: als personalisierte Print-Mailings im Briefkasten und als individuelle E-Mails.
Jedes postalische Mailing ist ein vollständiges Unikat: Layout, Produkte, Reihenfolge, möglicherweise auch Inhalte wie Texte oder Vorteile – alles kann auf die einzelne Person zugeschnitten sein.
Warum Print im KI-Zeitalter wieder spannend wird
Die meisten Händler investieren stark in digitale Kanäle und behandeln Print noch immer als Massenware. HELVESKO dreht das um: Die KI arbeitet im Hintergrund digital, aber der Kontaktpunkt ist bewusst analog.
Das hat handfeste Effekte:
- Print-Mailings fallen im überfüllten E-Mail-Postfach weg, stechen aber im Briefkasten hervor.
- Hochpersonalisierte Inhalte erzeugen Aufmerksamkeit und wahrgenommenen Beratungsnutzen.
- Die Kaufwahrscheinlichkeit steigt, weil die Angebote an bereits gezeigtes Verhalten anschliessen.
Genau diese Kombination aus KI-Logik und physischem Medium sorgt bei HELVESKO für das erwähnte Plus von 12 % in der Kundenaktivierung.
Warum First-Party-Daten der Schlüssel für Schweizer Händler sind
Der vielleicht wichtigste Punkt an der HELVESKO-Strategie: Sie basiert ausschliesslich auf First-Party-Daten. Also auf Informationen, die Kund:innen selbst durch Käufe und Interaktionen im eigenen System hinterlassen.
Datengrundlage: Kaufhistorien statt Profiling
Statt externe Daten einzukaufen oder sich von Third-Party-Cookies abhängig zu machen, nutzt HELVESKO schlicht das, was in jedem ERP- oder Shopsystem ohnehin vorhanden ist:
- Welche Produkte wurden gekauft?
- Wann wurden sie gekauft?
- Welche Artikel wurden retourniert – und welche nicht?
Darauf setzt die KI auf und berechnet, welche Artikel als nächstes sinnvoll sind. Das führt zu mehreren Vorteilen:
- Datenschutzfreundlich: First-Party-Daten sind im Rahmen des schweizerischen Datenschutzrechts und der DSGVO deutlich besser kontrollierbar.
- Qualitativ näher am Bedarf: Einkäufe bilden reale Präferenzen ab, keine fragwürdigen Interessenscluster.
- Schneller umsetzbar: Händler müssen keine riesigen Data-Lake-Projekte starten, sondern können mit bestehenden ERP- und CRM-Daten beginnen.
Genderneutrale Empfehlungen – Relevanz statt Schubladendenken
Ein spannendes Detail aus dem HELVESKO-Case: Die KI nutzt keine Stammdaten wie Anrede oder Geschlecht, sondern fokussiert ausschliesslich auf getätigte (und nicht retournierte) Käufe.
Das führt zu genderneutralen Empfehlungen. Beispiel:
- Ein Kunde ist im System als „männlich“ erfasst.
- Historisch wurden aber vor allem Damenschuhe oder Kindermodelle über seinen Account bestellt.
- Die KI empfiehlt weiterhin Produkte aus diesen Segmenten – unabhängig von der Anrede.
Das Ergebnis:
- höhere Relevanz der Angebote,
- weniger stereotype Annahmen,
- bessere Konversionsraten.
Genau so muss moderne Kundenanalyse im Einzelhandel aussehen: verhaltensbasiert, datengetrieben, respektvoll.
Messbare Erfolge: Mehr Aktivierung, weniger Retouren, mehr Effizienz
KI im Schweizer Detailhandel wird häufig noch als Zukunftsthema betrachtet. HELVESKO zeigt, dass sich konkrete KPIs bereits heute deutlich bewegen lassen.
12 % mehr Aktivierung – was steckt dahinter?
Die Kundenaktivierung beschreibt, wie viele Bestandskund:innen wieder kauften, nachdem sie eine Kampagne erhalten hatten. Durch Hyperpersonalisierung per Programmatic Printing stieg dieser Wert bei HELVESKO um 12 %.
Das ist vor allem deshalb interessant, weil:
- Bestandskund:innen im Handel meist deutlich profitabler sind als Neukund:innen.
- Aktivierungskampagnen wesentlich günstiger sind als Neukundenakquisition.
- Personalisierte Angebote die Markenbindung stärken – gerade bei beratungsintensiven Produkten wie Schuhen.
35 % weniger Retouren: KI als Retourenkiller
Die Retourenquote sank um 35 %. Für den Versandhandel ist das enorm. Warum wirkt Hyperpersonalisierung so stark auf Retouren?
- Empfehlungen basieren auf erfolgreichen Käufen ohne Retouren.
- Die KI „lernt“ implizit, welche Passformen, Grössen oder Produkttypen für eine bestimmte Person gut funktionieren.
- Kund:innen bestellen eher Produkte, die zum eigenen Nutzungsverhalten passen, statt nur „mal auszuprobieren“.
Weniger Retouren bedeuten:
- geringere Logistikkosten,
- weniger gebundene Liquidität im Lager,
- weniger Abschriften durch beschädigte oder nicht mehr regulär verkaufbare Ware.
Massive Zeiteinsparungen im Kampagnenprozess
Eine solche Detailtiefe in der Ansprache manuell zu erzeugen, wäre unrealistisch. Man müsste jede Kaufhistorie einzeln sichten und auf dieser Basis individuelle Angebote zusammenstellen.
Die KI übernimmt diese Arbeit:
- Regelwerke und Automatisierung generieren automatisch individuelle Warenkörbe.
- Der Marketingaufwand verschiebt sich von „händischer Selektion“ hin zu Konzept, Tests und Optimierung.
Das führt zu massiven Zeiteinsparungen im Marketingteam – ein entscheidender Punkt, gerade für KMU im Detailhandel, in denen wenige Personen viele Hüte tragen.
Vom Kampagnenerfolg zur Strategie: Saisonalität & Restantenabverkauf
HELVESKO betrachtet Hyperpersonalisierung nicht nur als Kampagnen-Trick, sondern als Baustein der langfristigen Handelsstrategie – von der Sortimentssteuerung bis zur Lageroptimierung.
Saisonalität mit KI steuern
Saisonale Ware ist eines der grossen Risiken im Detailhandel. Bleibt Frühjahrsware zu lange liegen, fressen Rabatte die Marge auf. Mit KI-gestützten Empfehlungen können Händler saisonale Schwerpunkte besser steuern:
- Die KI erhält Vorgaben, welche Produktsegmente saisonal priorisiert werden sollen (z.B. Sandalen im Frühling, Boots im Herbst).
- Innerhalb dieser Segmente sucht der Algorithmus für jede Person die Produkte mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit.
So verbindet HELVESKO klassisches Category Management mit individueller Kundenansprache – ein Lehrbuchbeispiel für KI-basierte Sortimentssteuerung im Einzelhandel.
Restantenabverkauf: KI als Lager-Optimierer
Ein besonders spannender nächster Schritt ist der Restantenabverkauf:
- Sonderformen, Randgrössen, Einzelpaare – also Produkte, die klassische Marketingkampagnen kaum sinnvoll adressieren können.
- Die KI sucht in der Kundendatenbank genau die Personen, für die solche Produkte realistisch interessant sein können, basierend auf bisherigen Käufen.
Damit wird KI direkt zum Instrument der Lageroptimierung:
- Lagerbestände werden gezielt abgebaut.
- Rabatte können differenzierter eingesetzt werden, weil sie passgenau an die richtige Zielgruppe gehen.
- Die Kundenzufriedenheit steigt, weil Menschen endlich Produkte finden, die im Standard-Regal oft fehlen – etwa spezielle Grössen.
Für den Schweizer Einzelhandel ist das hoch relevant. Viele Händler kämpfen mit vollen Lagern und knapper Liquidität, insbesondere nach herausfordernden Wintern oder schwachen Saisons. KI-basierter Restantenabverkauf kann hier einen sehr konkreten Hebel darstellen.
Was andere Schweizer Händler aus dem HELVESKO-Case lernen können
Die wichtigste Erkenntnis aus diesem Beispiel: KI-Projekte im Handel müssen nicht gigantisch starten, um Wirkung zu entfalten. HELVESKO ist ein Familienunternehmen – und wurde dennoch als „Programmatic Printing Champion 2025 B2C“ ausgezeichnet.
Erfolgsfaktoren, die sich übertragen lassen
Aus meiner Sicht lassen sich vier Kernprinzipien auf andere Händler übertragen:
-
Klein starten, aber sauber aufsetzen
Statt den ganzen Handel „zu digitalisieren“, beginnt man mit einem klar umrissenen Use Case: z.B. Reaktivierung von Bestandskund:innen mit personalisierten Angeboten. -
First-Party-Daten ernst nehmen
Saubere Kundendaten, strukturierte Kaufhistorien und ein klares Consent-Management sind die Basis. Wer das heute angeht, hat morgen einen enormen Vorteil. -
Mut zur Individualisierung jenseits von Stereotypen
Genderneutrale Empfehlungen sind kein „Nice-to-have“, sondern oft schlicht genauer. Verhaltensdaten schlagen Bauchgefühl. -
Prozessorientiert denken, nicht kampagnenorientiert
HELVESKO sieht Hyperpersonalisierung als dauerhaften Prozess, nicht als einmalige Aktion. Genau so entstehen nachhaltige Effekte in Kundenbindung und Lagerumschlag.
Konkrete nächste Schritte für Händler
Wer im Rahmen „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“ praktisch werden will, kann so starten:
- Eine Bestandsaufnahme der eigenen Daten machen: Welche Kundendaten und Kaufhistorien liegen bereits vor? In welcher Qualität?
- Einen Pilot-Use-Case definieren: z.B. personalisierte Reaktivierung von inaktiven Kund:innen mit Print + E-Mail.
- Einen Partner für Programmatic Printing oder KI-basierte Kampagnen auswählen – oder intern prüfen, welche Tools vorhanden sind.
- Von Anfang an Metriken definieren: Aktivierungsrate, Warenkorbwert, Retourenquote, Lagerumschlagsgeschwindigkeit.
Der HELVESKO-Case zeigt: Wer den ersten Schritt konsequent geht, schafft sich einen echten Vorsprung im Schweizer Detailhandel.
Ausblick: KI im Schweizer Detailhandel – von der Kampagne zur Organisation
HELVESKO ist ein Beispiel aus der Praxis, wie KI-basierte Hyperpersonalisierung Kundenmarketing, Retourenmanagement und Lagerstrategie zusammenbringt. Damit fügt sich der Case ideal in die Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“ ein: Es geht nicht um bunte Zukunftsversprechen, sondern um heute messbare Resultate.
Die spannende Frage für die nächsten Jahre lautet:
Welche Händler schaffen es, KI nicht nur in einzelnen Kampagnen zu nutzen, sondern durchgängig in Sortiment, Preisgestaltung, Bestandsmanagement und Omnichannel-Strategie zu verankern?
Wer jetzt – wie HELVESKO – mit klar umrissenen KI-Projekten startet, baut Schritt für Schritt das Know-how auf, um genau dort hinzukommen. Und genau diese Lernkurve wird in der nächsten Phase des Schweizer Detailhandels den Unterschied zwischen „mitlaufen“ und „vorangehen“ ausmachen.