Digitale Einkaufsplanung, Angebotsfokus und bewusster Konsum verändern den Schweizer Detailhandel. So nutzen Händler KI, um daraus echte Wettbewerbsvorteile zu machen.
Shopper Guide 2025: Was KI aus neuen Einkaufsgewohnheiten lernen muss
59 % mehr Fleischersatz, 212 % mehr alkoholfreies Bier, jede zweite Kaufentscheidung angebotsgetrieben – der Bring! Shopper Guide 2025 zeigt schwarz auf weiss, wie stark sich das Einkaufsverhalten in der Schweiz verändert hat. Und genau hier wird klar, wo künstliche Intelligenz im Schweizer Detailhandel in den nächsten Jahren Wirkung zeigen muss.
Für Händler heisst das: Wer weiter auf Bauchgefühl statt auf Daten und KI setzt, plant sein Geschäft mit dem Blick in den Rückspiegel. Die Einkaufslisten sind längst digital – jetzt muss auch das Retail-Management nachziehen.
In diesem Beitrag aus der Reihe «KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation» schauen wir uns an, was der Shopper Guide über Planung, Angebote und bewussten Konsum verrät – und wie Sie diese Erkenntnisse mit KI in konkrete Vorteile für Sortiment, Pricing, Promotion und Omnichannel-Strategie übersetzen.
1. Vom Spontankauf zur durchgetakteten Planung – und was KI daraus macht
Der Kerntrend ist klar: Einkaufen wird geplant, nicht improvisiert. Immer mehr Haushalte in der Schweiz organisieren ihren Wocheneinkauf strukturiert – und zwar digital.
Laut Shopper Guide
- planen viele ihren Einkauf am Samstagvormittag zwischen 9 und 12 Uhr,
- nutzen 79 % Prospekte für Aktionsinfos,
- bevorzugen bereits 45 % digitale Prospekte.
Für Händler ist das ein Geschenk – wenn sie es auswerten.
Digitale Planung als Datengold für den Detailhandel
Jede digitale Einkaufsliste ist ein Mikrodatenpaket: Bedarf, Budgetsignal, Markenpräferenz, Timing. KI-Systeme im Einzelhandel sollten genau hier ansetzen:
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Nachfrageprognosen verbessern
KI kann Muster in Millionen von Einkaufslisten erkennen: Wer plant wann welche Warengruppen? Das reduziert Out-of-Stock-Risiken bei Frequenzartikeln (z.B. Frischprodukte rund um Wochenende und Feiertage). -
Sortimentssteuerung verfeinern
Wenn bestimmte Artikel regelmässig in Einkaufslisten auftauchen, andere aber kaum, kann KI Sortimente filial- oder regionalspezifisch optimieren – besonders wichtig bei begrenztem Regalplatz. -
Planungsfenster nutzen
Der Samstagvormittag als Hauptplanungszeit ist ein klarer Hebel: Empfehlungs-Engines, App-Banner oder E-Mail-Kampagnen sollten genau in diesem Zeitfenster aktiv sein – mit KI-gesteuerten, personalisierten Vorschlägen.
Ich habe in Projekten immer wieder gesehen: Schon eine einfache, KI-gestützte Nachfrageprognose reduziert Abschriften bei Frische um 10–20 %. Das ist keine Theorie, sondern sofort spürbar in der Marge.
Rezepte als Brücke zwischen Inspiration und Warenkorb
Für 57 % der Konsument:innen dienen Rezepte als Inspirationsquelle. Besonders bei Jüngeren prägen sie, was überhaupt auf der Liste landet.
Hier entsteht ein ideales Spielfeld für KI:
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Rezept-Empfehlungen auf Basis echter Kaufhistorie
KI kann erkennen, welche Haushalte eher vegetarisch, fleischlastig, günstig oder premium einkaufen – und dazu passende Rezeptideen ausspielen. -
Automatisierte Warenkorberweiterung
„Du kochst Pasta? Dir fehlen noch Parmesan und Basilikum.“
Contextual AI generiert passende Cross-Selling-Vorschläge direkt in der App oder im Online-Shop. -
Dynamische Rezeptpreise
Preisoptimierungs-KI kann Rezepte so auswählen oder hervorheben, dass sie die aktuelle Aktionslage berücksichtigen („heute 3 CHF günstiger dank Aktionen“). Das trifft exakt den Angebotsfokus der Kundschaft.
Die Realität: Rezepte sind längst nicht mehr Content-Marketing, sondern ein Steuerungsinstrument für den Warenkorb.
2. Angebotsfokus: Wie KI Preisaktionen endlich effizient macht
Rund 46 % der Schweizer:innen richten ihre Kaufentscheidungen gezielt nach aktuellen Angeboten aus (Vorjahr: 51 %). Der Angebotsfokus bleibt also hoch – aber er verändert sich.
Die Bereitschaft, für Aktionen mehrere Geschäfte anzufahren, sinkt. Heisst: Kund:innen wollen attraktive Angebote – aber nicht mehr um jeden Preis. Loyalität und Bequemlichkeit gewinnen wieder an Gewicht.
Preisoptimierung mit KI: Weg vom Giesskannenprinzip
Die meisten Händler haben zu viele Aktionen, zu breit, zu teuer. KI hilft, wieder steuern statt nur rabattieren zu können:
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Promo-Effektivität messen
Welche Aktionen ziehen wirklich neuen Umsatz, welche kannibalisieren nur Vollzahler? Machine-Learning-Modelle können genau das berechnen und schwache Aktionen identifizieren. -
Zielgenaue Promotionen
Statt alle Kund:innen mit dem gleichen Flyer zu bedienen, identifiziert KI Segmente, die besonders sensibel auf Angebote reagieren – der Shopper Guide zeigt etwa, dass Frauen in der Schweiz mit 52 % etwas stärker auf Angebote reagieren als Männer (48 %). -
Preisarchitektur optimieren
KI-gestützte Preisoptimierung sorgt dafür, dass Basispreise, Aktionspreise und Eigenmarken logisch aufeinander abgestimmt sind. Gerade in einem Markt, in dem Preisbewusstsein hoch, aber leicht rückläufig ist, kann das Marge retten.
Contextual Advertising: Werbung dort, wo die Kaufentscheidung fällt
Ein entscheidender Satz aus dem Shopper Guide stammt von Juan-Pablo Schmid, CCO von Bring! Labs:
„Konsument:innen wollen Werbung, die unterstützt, nicht unterbricht.“
Genau hier kommt Contextual Advertising mit KI ins Spiel:
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Angebote im Planungsmoment statt im falschen Kanal
Wenn Kund:innen am Samstagmorgen ihre Listen füllen, sollten Angebote genau dort erscheinen – in der Einkaufslisten-App, im Retail-Newsletter, in der Händler-App. -
Kontext statt Cookies
KI analysiert, welche Kategorie der Kunde gerade bearbeitet (z.B. Frühstück, Grillen, Weihnachten) und spielt passende Angebote aus – ohne auf Third-Party-Cookies angewiesen zu sein. -
Relevanz in Echtzeit
Je nach Warenkorbkontext können Algorithmen entscheiden: Jetzt lieber ein günstiges Alternativprodukt zeigen? Oder ein Premium-Upgrade? Oder gar nichts, weil der Kunde klar markentreu ist?
Wer KI im Angebotsmanagement klug einsetzt, dreht an drei Stellschrauben gleichzeitig: Umsatz, Marge und Kundenzufriedenheit.
3. Gesundheit, Nachhaltigkeit & KI: Sortimente vorausschauend steuern
Der Shopper Guide zeigt einen deutlichen Shift zu bewussterem Konsum:
- alkoholfreier Sekt: +91 %
- alkoholfreies Bier: +212 %
- Fleischersatzprodukte: +59 %
- Tofu: +30 %
- Zuckeralternativen wie Agavendicksaft: +35 %
Diese Zahlen sind keine Randnotiz, sondern ein klarer Auftrag an Sortimentsplanung, Category Management und Einkauf.
Wie KI Nachhaltigkeits- und Health-Trends früh erkennt
Die meisten Trends zeichnen sich zuerst in Nischen und kleinen Volumina ab – zu klein, um im Tagesgeschäft aufzufallen, aber gross genug, um in Datenmustern sichtbar zu werden.
KI kann hier deutlich früher reagieren als der Mensch:
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Feingranulare Trendanalysen
Statt nur Absatz nach Warengruppe zu betrachten, analysiert KI Wachstum nach Unterkategorien, Packungsgrössen, Claims („vegan“, „bio“, „ohne Zuckerzusatz“). -
Regionale Unterschiede verstehen
Bewusste Ernährung verläuft nicht überall gleich schnell. KI erkennt regionale Cluster, in denen z.B. vegane Produkte besonders stark wachsen – und passt dort das Sortiment aggressiver an. -
Sortimentsrotation datenbasiert steuern
Wenn klassische Produkte stagnieren und deren Alternativen zweistellig wachsen, ist klar: Regalplatz muss umverteilt werden. KI kann konkrete Vorschläge machen, welche SKUs zugunsten neuer Artikel reduziert werden sollten.
Der Vorteil für Schweizer Detailhändler: Sie können Nachhaltigkeit nicht nur in der Kommunikation, sondern messbar im Regal abbilden.
Personalisierte Empfehlungen für bewusste Shopper
Wenn Konsument:innen verstärkt zu alkoholfreien Getränken oder Zuckeralternativen greifen, ist das ein idealer Anknüpfungspunkt für KI-basierte Personalisierung:
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Kund:innen mit häufigen Käufen von Fleischersatz können gezielt
- neue Marken
- passende Convenience-Produkte
- oder ergänzende „Healthy Snacks“ vorgeschlagen bekommen.
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Wer oft alkoholfreies Bier kauft, könnte interessiert sein an
- alkoholfreien Aperitifs,
- passenden Foodpairings,
- promotionsgetriebenen Probierboxen.
So entsteht aus rohen Kassendaten ein individuelles, wertschätzendes Einkaufserlebnis, das zu einem gesünderen und nachhaltigeren Lebensstil passt – und gleichzeitig den Warenkorbwert erhöht.
4. Omnichannel & KI: Wo digitale Planung und stationärer Handel zusammenkommen
Der Shopper Guide macht deutlich: Einkaufen wird vor allem digital geplant, aber häufig stationär abgeschlossen. Genau diese Lücke zwischen Planung (online) und Kauf (oft offline) ist das Feld, auf dem KI im Schweizer Einzelhandel den grössten Hebel hat.
KI-gestütztes Bestandsmanagement entlang der Einkaufslisten
Wenn Millionen Einkaufslisten zeigen, dass am Wochenende bestimmte Artikel überproportional häufig geplant werden, müssen die Regale das abbilden.
Mit KI lassen sich:
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Bestände filialgenau planen
Einkaufslisten- und Kassendaten kombiniert ergeben präzisere Prognosen als historische Abverkaufsdaten allein. -
Out-of-Stock-Situationen verringern
Wer weiss, dass in Kalenderwoche X alkoholfreie Getränke besonders stark geplant werden, kann rechtzeitig nachsteuern. -
Lieferketten glätten
Prognosemodelle geben dem Einkauf mehr Vorlauf – wichtig bei knappen oder saisonalen Artikeln.
KI im Laden: Vom anonymen Kunden zum bekannten Bedürfnis
Nur weil der Kauf stationär stattfindet, ist er noch lange nicht anonym – wenn die Omnichannel-Anbindung stimmt.
Konkrete KI-Einsatzszenarien:
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App-gestütztes Einkaufen im Laden
Wer seine Bring!- oder Händlerliste nutzt, kann per App durch den Laden geführt werden. KI optimiert die Route, schlägt passende Alternativen bei Out-of-Stock vor und erkennt Muster im Einkaufsverhalten. -
Personalisierte Coupons an der Kasse
Auf Basis des digitalen Profils können Printer-Coupons oder digitale Bons gezielt ausgespielt werden – statt willkürlicher Rabattflut. -
Dynamic Merchandising
Digitale Regaletiketten, kombiniert mit KI-Preissteuerung, ermöglichen es, Preise und Zweitplatzierungen in nahezu Echtzeit an Nachfrage, Aktionen und Lagerbestände anzupassen.
Wer diese Brücke von der digitalen Liste zum physischen Regal baut, vermeidet Medienbrüche und schafft ein Einkaufserlebnis aus einem Guss.
5. Was Händler jetzt konkret tun sollten
Die Daten aus dem Bring! Shopper Guide 2025 sind ein Weckruf. Nicht für noch mehr Aktionen, sondern für bessere, datengetriebene Entscheidungen mit KI. Was heisst das praktisch?
5 konkrete Schritte für Schweizer Detailhändler
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Datenquellen konsolidieren
Einkaufslisten, Kassendaten, Aktionen, Lagerbestände, Online-Interaktionen – alles gehört in eine gemeinsame Datenbasis. -
KI-Pilotprojekte definieren
Starten Sie dort, wo der Hebel klar ist: Nachfrageprognose für eine Warengruppe, Aktionsanalyse, personalisierte Angebote für ein Kundensegment. -
Contextual Advertising testen
Platzieren Sie ausgewählte Promotionen genau im Planungsmoment – in Apps, Newslettern oder der eigenen Händler-App – und messen Sie den Effekt auf Abverkäufe. -
Health- & Nachhaltigkeitstrends gezielt bespielen
Nutzen Sie KI, um Wachstum in diesen Kategorien zu erkennen und Sortimente, Platzierung und Kommunikation darauf auszurichten. -
Omnichannel-Erlebnis durchgängig denken
Verknüpfen Sie digitale Einkaufslisten, Kundenkonten und Filialprozesse so, dass KI entlang der gesamten Customer Journey wirken kann.
Der Shopper Guide 2025 zeigt deutlich: Kaufentscheidungen werden digital vorbereitet, bewusst getroffen und stärker von Gesundheit, Nachhaltigkeit und Angeboten geprägt. Für den Schweizer Detailhandel ist das kein Risiko, sondern eine Steilvorlage für den Einsatz von KI – von Bestandsmanagement über Preisoptimierung bis hin zur personalisierten Kundenansprache.
Wer jetzt in KI für den Schweizer Einzelhandel investiert, arbeitet nicht gegen diese neuen Einkaufsgewohnheiten, sondern mit ihnen. Die spannendste Frage für 2026 lautet deshalb nicht: „Wie viele Aktionen machen wir?“ sondern: „Wie intelligent sind unsere Aktionen, Sortimente und Prozesse bereits – und wie viel davon steuert KI?“