KPMG auf der EuroShop 2026: AI & Data Driving Smart Decisions

Ein KI‑gestützter Shop Digital Twin eröffnet neue Möglichkeiten für die gezielte Optimierung von Filiallayouts und Planogrammen. Virtuelle Simulationen erlauben es, Platzierungen, Sortimentsvarianten oder alternative Store‑Layouts realitätsnah zu testen, ohne den laufenden Filialbetrieb zu beeinträchtigen. KI‑basierte Shopper‑Personas und simulierte Einkaufswege machen sichtbar, wie Kundinnen und Kunden auf Veränderungen reagieren und welche Auswirkungen diese auf Orientierung, Verweildauer und Kaufentscheidungen haben.

Durch die Kombination aus Simulation, Scoring‑Logiken und klaren KPIs lassen sich Effekte auf Abverkauf, Out‑of‑Stock‑Risiken und operative Effizienz frühzeitig erkennen. Entscheidungen werden faktenbasiert vorbereitet, Prozesse gezielt verbessert und Investitionen in Fläche und Sortiment abgesichert. Neue Konzepte können risikofrei im digitalen Raum erprobt werden – mit messbaren Effekten auf Planungssicherheit, Wirtschaftlichkeit und Shopper Experience.

Unsere Lösungen verbinden datenbasierte Standortanalysen, Marktpotenzialbewertungen und psychographische Segmentierung, um Unternehmen gezielt bei Expansion und Vertriebsoptimierung zu unterstützen. White-Spot-Analysen machen ungenutzte Marktchancen sichtbar, während Market Sizing und Netzoptimierung fundierte Entscheidungsgrundlagen für Investitionen und Standortschließungen liefern. 
 
Die Integration von Sinus-Milieus ermöglicht eine differenzierte Zielgruppenansprache und präzisere Kampagnenplanung. Interaktive Dashboards sorgen für Transparenz und unterstützen eine effiziente Ressourcenallokation – sowohl im B2C- als auch im B2B(2C)-Bereich. So entsteht messbarer Mehrwert durch bessere Marktkenntnis, höhere Relevanz und nachhaltiges Wachstum. 

 
Zu diesem Thema halten wir einen Vortrag auf der Blue Stage am 24. Februar 2026 um 14.40 Uhr

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Händler ihre Stammdaten verwalten. KI-basierte Agenten übernehmen wiederkehrende Aufgaben wie die automatische Erkennung und Korrektur fehlerhafter Daten, die Anreicherung fehlender Informationen sowie die Harmonisierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen. 
 
Durch kontinuierliches Lernen verbessern diese Agenten die Stammdatenqualität langfristig und reduzieren manuelle Eingriffe. Sie erkennen Muster, geben gezielte Optimierungshinweise und helfen, Prozesse effizienter zu gestalten. Das Ergebnis: weniger Fehler, höhere Zuverlässigkeit und eine solide Datenbasis für alle Geschäftsprozesse.

Unsere Data‑Cleansing‑ und Enrichment‑Lösung schafft eine verlässliche, schlanke und zukunftsfähige Datenbasis, indem veraltete, doppelte und inkonsistente Stammdaten konsequent bereinigt und gezielt angereichert werden. Unternehmen können ihre aktiven Datensätze um bis zu 80 Prozent reduzieren und gleichzeitig eine Datenabdeckung von bis zu 95 Prozent erreichen – die Grundlage für fundierte, schnellere und wirtschaftlich belastbare Entscheidungen.

Das Ergebnis sind spürbar geringere Betriebs‑ und Wartungskosten, weniger manueller Pflegeaufwand sowie stabile Systeme mit reduzierten Fehler‑ und Compliancerisiken – für messbare Einsparungen bei gleichzeitig höherer Effizienz und Transparenz.

Der Trade‑Data‑Check schafft Transparenz und Sicherheit in Import‑ und Exportdaten. Durch die standardisierte Analyse globaler Warenströme identifizieren Unternehmen Einspar‑ und Erstattungspotenziale, Dateninkonsistenzen sowie steuerliche und regulatorische Risiken – insbesondere in einem volatilen Handelsumfeld mit steigenden Zöllen und Handelsbarrieren.

Unternehmen senken Zollkosten durch die gezielte Nutzung von Handelspräferenzen, stärken die Export‑Compliance und gewinnen einen klaren Überblick über globale Lieferketten. So entstehen belastbare Entscheidungsgrundlagen für eine strategisch optimierte und zukunftssichere Steuerstrategie.

Cost to Serve ist eine datengesteuerte ABC-Analyse. Durch die Verwendung dynamischer Verteilungsschlüssel, die anhand von Betriebsdaten des Unternehmens erstellt werden, schlüsselt das Datenmodell Finanztransaktionen entlang der Wertschöpfungskette und nach einzelnen Produkten oder Dienstleistungen auf. Dieser Ansatz schafft Kostentransparenz innerhalb des Unternehmens, liefert ein detailliertes Verständnis der Kostentreiber und ermöglicht Maßnahmen in Bezug auf Preisgestaltung, Produktion, Logistik und Produktmix. Das Cost to Serve-Modell wird auf der unternehmenseigenen Datenplattform implementiert, so dass keine zusätzlichen Lizenzgebühren anfallen. Es erfordert nur wenige manuelle Eingaben und lässt sich entsprechend der Größe und den Veränderungen der Organisation skalieren.