KI-Einkaufsassistenten erreichen den Lebensmittelhandel. Der südafrikanische Lebensmittelhändler Pick n Pay zeigt mit seinem KI-Einkaufsassistenten „Penny“, wohin sich der digitale Einkauf entwickeln könnte. Kunden können Einkaufslisten per Sprache, Foto oder Handschrift übermitteln. Der Assistent erkennt die gewünschten Produkte, schlägt Rezepte vor, berücksichtigt Budgets und stellt daraus einen Warenkorb zusammen.
Damit verändert sich mehr als nur die Bedienung einer Liefer-App. Der Shopper sucht nicht mehr zwingend nach einzelnen Artikeln, sondern formuliert einen Bedarf: „Was brauche ich für ein schnelles Abendessen?“, „Stelle mir einen günstigen Wocheneinkauf zusammen“ oder „Welche Produkte eignen sich für eine vegetarische Mahlzeit?“
Der Wettbewerb beginnt vor dem digitalen Regal
Für FMCG-Marken entsteht dadurch eine neue Wettbewerbssituation. Künftig entscheidet nicht mehr allein die Sichtbarkeit im Regal, in der Händler-App oder in der Produktsuche. Relevant wird zunehmend, welche Produkte ein digitaler Einkaufsassistent überhaupt in Betracht zieht und empfiehlt.
Eine Marke kann dadurch bereits aus dem Relevant Set des Shoppers herausfallen, bevor dieser einzelne Produkte oder Kategorien gesehen hat. Der Wettbewerb verlagert sich vom Regalplatz zur Position innerhalb einer algorithmisch zusammengestellten Einkaufsliste.
Produktdaten werden zum Vertriebsfaktor
Damit eine Marke empfohlen werden kann, benötigt die KI mehr als Artikelnummer, Produktname und Preis. Wichtig werden strukturierte Informationen über Zutaten, Allergene, Ernährungsformen, Packungsgrößen, Verwendungsanlässe, Rezeptkombinationen und Zielgruppen.
Auch die Verfügbarkeit gewinnt an Bedeutung. Ein Produkt, das digital nicht eindeutig beschrieben oder aktuell nicht lieferbar ist, wird möglicherweise sofort durch eine Alternative ersetzt. Handelsmarken könnten dabei einen strukturellen Vorteil erhalten, weil der Händler Sortiment, Kundendaten und Empfehlungslogik kontrolliert.
Neue Aufgabe für KAM und Shopper Marketing
Key Account Management und Shopper Marketing sollten deshalb frühzeitig mit dem Handel klären, wie KI-Empfehlungen zustande kommen. Nach welchen Kriterien werden Produkte ausgewählt? Welche Rolle spielen Markenpräferenz, Preis, Verfügbarkeit, Handelsspanne oder Werbebudgets? Können Hersteller Rezepte, Verwendungssituationen und Produktkombinationen hinterlegen?
Auch Retail Media könnte sich weiterentwickeln: Statt nur Suchbegriffe zu buchen, könnten Marken künftig Anlässe wie Familienfrühstück, Grillabend, Kindergeburtstag oder schnelles Abendessen besetzen.
Fazit
Marken konkurrieren künftig nicht mehr nur um Regalplatz, Suchposition und Reichweite. Sie konkurrieren zunehmend um die Aufnahme in einen KI-generierten Warenkorb.
Für FMCG-Vertriebsorganisationen bedeutet das: Produktdaten, Verwendungsanlässe, digitale Verfügbarkeit und Empfehlungslogiken gehören auf die Agenda der nächsten Handelsgespräche. Wer erst reagiert, wenn KI-Einkaufsassistenten breite Marktrelevanz erreicht haben, könnte feststellen, dass andere Marken längst bevorzugt empfohlen werden.