Einzelhändler setzen KI ein, um Lebensmittelverschwendung zu reduzieren und Margen zu stärken
Gezielte, KI‑gestützte Preisabschläge für Frischeware sollen Verluste durch Shrink verringern, Ladenfrequenz steigern und zusätzliche Käufe anregen.
Nach Angaben der Branche setzen immer mehr Lebensmittelhändler Künstliche Intelligenz ein, um Preise für leicht verderbliche Waren in Echtzeit anzupassen. Ziel ist es, Artikel nahe am Mindesthaltbarkeitsdatum punktgenau zu rabattieren, damit weniger Produkte entsorgt werden und Verluste durch sogenannten Shrink in Einnahmen verwandelt werden können.
Im Mittelpunkt dieser Strategie stehen datengetriebene Preismodelle, die traditionelle Instrumente wie großflächige Aktionen ersetzen sollen. Händler sehen sich heute erhöhtem Konkurrenzdruck durch Discounter und Warenhäuser sowie einem preissensibleren Publikum gegenüber, das gezielt nach Angeboten sucht und mehrere Läden vergleicht. Vor diesem Hintergrund erscheinen pauschale Rabatte oder flächendeckende Preiserhöhungen als weniger effizient.
Nach dem Schritt zur Implementierung solcher Plattformen berichten Betreiber von Effekten, die über die Reduktion von Abfällen hinausgehen. Anwendungen wie Flashfood verbinden Kundinnen und Kunden mit lokal rabattierter Frischeware: Produkte werden in einer App angezeigt und bezahlt, anschließend in einem ausgewiesenen Bereich im Laden abgeholt. Betreiber nennen eine erhöhte Ladenfrequenz, zusätzliche Ausgaben der Nutzerinnen und Nutzer für Vollpreisartikel sowie eine durchschnittliche Verringerung des Shrinks bei Partnern.
Daneben betonen Marktteilnehmer, dass das richtige Timing und die genaue Preisfindung entscheidend sind: Verbraucherinnen und Verbraucher suchen vermehrt nach Rabatten, laut Untersuchungen besuchen sie mehr Händler, um Angebote zu vergleichen. Vor diesem Hintergrund sollen KI‑gestützte, punktuelle Abschläge Angebot und Nachfrage besser aufeinander abstimmen, ohne das Vertrauen in das reguläre Preisgefüge zu untergraben.