{"id":118576,"date":"2025-11-21T09:25:43","date_gmt":"2025-11-21T08:25:43","guid":{"rendered":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/?p=118576"},"modified":"2025-11-21T09:25:44","modified_gmt":"2025-11-21T08:25:44","slug":"anybill-haendler-daten-am-point-of-sale-neu-gedacht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/startupvalley.news\/de\/anybill-haendler-daten-am-point-of-sale-neu-gedacht\/","title":{"rendered":"K\u00f6nnen Daten am Point of Sale den Unterschied zwischen Erfolg und Stillstand machen?"},"content":{"rendered":"\n

anybill entwickelt digitale L\u00f6sungen f\u00fcr den Handel und zeigt mit Purchase Intelligence, wie H\u00e4ndler ihre Kassendaten erstmals einfach und unmittelbar f\u00fcr bessere Entscheidungen nutzen k\u00f6nnen<\/h2>\n\n\n\n

Wie kam es zur Entwicklung von Purchase Intelligence, und was war der Ausl\u00f6ser, diese KI-basierte Erweiterung f\u00fcr die anybill Plattform zu schaffen?<\/h3>\n\n\n\n

Viele H\u00e4ndler verf\u00fcgen \u00fcber detaillierte Kassendaten, nutzen sie aber kaum f\u00fcr Entscheidungen im Tagesgesch\u00e4ft. Anders als im E-Commerce fehlt im station\u00e4ren Handel oft der direkte Zugang zu strukturierten Kunden- und Warenkorbdaten und Datenanalyse ist entweder zu komplex oder organisatorisch nicht abbildbar. Purchase Intelligence entstand deshalb aus der Frage: Wie k\u00f6nnen wir datenbasierte Entscheidungen so einfach machen wie im Onlinehandel \u2013 und das direkt am Point of Sale? Ausgehend von dieser Herausforderung haben wir eine L\u00f6sung entwickelt, die die vorhandenen Belegdaten nutzbar macht, automatisiert auswertet und Handlungsempfehlungen in Echtzeit bereitstellt.<\/p>\n\n\n\n

Welche konkreten Herausforderungen im station\u00e4ren Handel wollten Sie mit Purchase Intelligence l\u00f6sen?<\/h3>\n\n\n\n

Im station\u00e4ren Handel sehen wir immer wieder drei strukturelle Herausforderungen. Erstens: H\u00e4ndler sitzen auf vielen Kassendaten, die aber unstrukturiert vorliegen. Es fehlt zum Teil an einheitlichen Formaten, klaren Kategorien und oft sogar am Zugang \u2013 die Daten sind zwar da, aber praktisch kaum nutzbar. Zweitens und viel wichtiger: Die Auswertung ist komplex. Viele Entscheidungen entstehen aus Erfahrung, weil Zeit, Ressourcen oder Data-Science-Know-how fehlen. Selbst gr\u00f6\u00dfere H\u00e4ndler arbeiten h\u00e4ufig mit Insell\u00f6sungen oder manuellen Excel-Auswertungen. Drittens: Geschwindigkeit. Handel ist ein Tagesgesch\u00e4ft, in dem sich Absatzentwicklungen schnell \u00e4ndern. Klassische Analyseprozesse k\u00f6nnen diese Dynamik nicht abbilden.<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert die Verbindung zwischen digitalen Kassenbelegen und datengetriebenen Handlungsempfehlungen in der Praxis?<\/h3>\n\n\n\n

Digitale Belege werden von der Plattform automatisiert eingelesen und in strukturierte Warenkorbdaten umgewandelt. Machine-Learning-Modelle erkennen Muster \u2013 etwa Ver\u00e4nderungen im Kaufverhalten oder auff\u00e4llige Absatzentwicklungen. Auf dieser Basis generiert Purchase Intelligence konkrete Empfehlungen, zum Beispiel Preis- oder Sortimentsanpassungen, passende Promoformate oder Potenziale f\u00fcr Bundles. \u00dcber den digitalen Beleg k\u00f6nnen Aktionen bei Bedarf sogar direkt an Kund:innen ausgespielt werden.<\/p>\n\n\n\n

Inwiefern unterscheidet sich Ihre L\u00f6sung von klassischen Data-Analytics-Tools, die bereits im Handel eingesetzt werden?<\/h3>\n\n\n\n

Die g\u00e4ngigen Analyse-Tools setzen voraus, dass H\u00e4ndler eigene Datenexperten haben. Das ist im Alltag selten der Fall. Purchase Intelligence verfolgt deshalb einen anderen Ansatz: Die Daten werden automatisch bereinigt und statt komplexer Dashboards erhalten H\u00e4ndler konkrete, umsetzbare Empfehlungen in Echtzeit. Was uns ebenfalls unterscheidet, ist die direkte Aktivierung am Point of Sale: Erkenntnisse k\u00f6nnen sofort \u00fcber den digitalen Beleg ausgespielt werden. Und mit der Chatfunktion k\u00f6nnen H\u00e4ndler ihre Daten in nat\u00fcrlicher Sprache abfragen, ohne Reports oder Analysewissen zu ben\u00f6tigen. So wird Datenanalyse f\u00fcr H\u00e4ndler jeder Gr\u00f6\u00dfe nutzbar \u2013 auch f\u00fcr diejenigen, die bisher ohne eigene Analytics gearbeitet haben.<\/p>\n\n\n\n

Wie stellt anybill sicher, dass die erhobenen und analysierten Daten DSGVO-konform und sicher verarbeitet werden?<\/h3>\n\n\n\n

Alle Daten werden auf Servern mit deutschem Standort verarbeitet und sind vollst\u00e4ndig DSGVO-konform. Standardm\u00e4\u00dfig nutzen wir anonymisierte Warenkorbdaten. Personenbezug entsteht nur, wenn H\u00e4ndler das explizit w\u00fcnschen und entsprechende Einwilligungen vorliegen.<\/p>\n\n\n\n

Welche Rolle spielt Agentic AI in Ihrem System und wie tr\u00e4gt sie zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t bei?<\/h3>\n\n\n\n

Agentic AI sorgt bei Purchase Intelligence daf\u00fcr, dass mehrere spezialisierte KI-Agents parallel an den Daten arbeiten, sich gegenseitig pr\u00fcfen und dadurch die Qualit\u00e4t der Empfehlungen erh\u00f6hen. Sie erkennen automatisch, welche Ma\u00dfnahmen f\u00fcr H\u00e4ndler sinnvoll sind, und k\u00f6nnen deren Wirkung bewerten oder bei Bedarf eigenst\u00e4ndig ansto\u00dfen \u2013 immer mit einem Human-in-the-Loop f\u00fcr sensible Entscheidungen. So entsteht ein System, das kontinuierlich dazulernt und bessere Entscheidungen erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Wie nutzen H\u00e4ndler die Chatfunktion von Purchase Intelligence \u2013 und welche Vorteile bietet die Interaktion in nat\u00fcrlicher Sprache?<\/h3>\n\n\n\n

H\u00e4ndler gehen mit sehr konkreten Fragen in Analysen, zum Beispiel: \u201aWie wirkt sich diese Aktion aus?\u2018 oder \u201aWelche Warengruppe entwickelt sich gerade ungew\u00f6hnlich?\u2018 Genau das k\u00f6nnen sie jetzt bei Chat with your Data eintippen und bekommen die Antwort sofort ohne Reports, Excel oder sonstigen Analyseaufwand. Die Ergebnisse werden direkt auf Basis bereits aufbereiteter Daten verst\u00e4ndlich zur\u00fcckgegeben, \u00e4hnlich wie bei ChatGPT, aber mit direktem Zugriff auf die eigenen Retail-Daten.<\/p>\n\n\n\n

Was bedeutet die Einf\u00fchrung von Purchase Intelligence f\u00fcr Ihre Kunden, insbesondere f\u00fcr kleinere H\u00e4ndler, die bisher kaum Zugang zu datengetriebenen Entscheidungen hatten?<\/h3>\n\n\n\n

Gerade kleinere H\u00e4ndler erhalten durch Purchase Intelligence erstmals Zugang zu datenbasierten Insights, die bisher gro\u00dfen Handelsketten vorbehalten waren ohne daf\u00fcr eigenes Personal einstellen zu m\u00fcssen. Sie k\u00f6nnen schneller reagieren, Sortimente laufend optimieren und Marketingaktionen datenbasiert planen. Das kann im Wettbewerb einen echten Unterschied machen.<\/p>\n\n\n\n

Welche Ergebnisse konnten erste Partner wie HOYER bereits durch den Einsatz Ihrer L\u00f6sung erzielen?<\/h3>\n\n\n\n

HOYER berichtet, dass mit Purchase Intelligence erstmals klar sichtbar wurde, wo und wie sich Kundenverhalten ver\u00e4ndert und wie sich Produktabs\u00e4tze entwickeln. Das spart Zeit und f\u00fchrt zu klareren Entscheidungen. Die R\u00fcckmeldungen zu Purchase Intelligence sind sehr positiv, weil die Handlungsempfehlungen konkret, verst\u00e4ndlich und sofort umsetzbar sind.<\/p>\n\n\n\n

Wie sehen Sie die Zukunft des station\u00e4ren Handels im Zusammenspiel von KI, Datenanalyse und Kundenerlebnis am Point of Sale?<\/h3>\n\n\n\n

Der station\u00e4re Handel wird in den n\u00e4chsten Jahren datengetrieben arbeiten \u2013 genau wie der E-Commerce es heute schon tut. KI wird helfen, Sortimente dynamischer zu steuern, Preise gezielter anzupassen, Warenk\u00f6rbe besser zu verstehen und Kund:innen relevanter anzusprechen. Der Point of Sale wird zu einem digitalen Touchpoint, an dem Analyse und Aktivierung zusammenflie\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n

Welche neuen Gesch\u00e4ftsfelder oder Funktionen planen Sie k\u00fcnftig, um das anybill \u00d6kosystem weiter auszubauen?<\/h3>\n\n\n\n

Wir arbeiten daran, die Verzahnung zwischen Datenanalyse, Retail Media und Loyalty weiter zu vertiefen. Zuk\u00fcnftige Funktionen werden darauf abzielen, Kampagnen st\u00e4rker zu automatisieren, KI-basierte Vorhersagen auszubauen und H\u00e4ndler-Apps, Wallets sowie Loyalty-Systeme noch nahtloser einzubinden. Der digitale Beleg entwickelt sich damit zunehmend zu einer vollwertigen Kommunikations- und Datenbasis im Handel.<\/p>\n\n\n\n

Was w\u00fcrden Sie anderen Gr\u00fcnderinnen und Gr\u00fcndern raten, die ein technologisches Produkt entwickeln, das tief in bestehende Gesch\u00e4ftsprozesse integriert werden soll?<\/h3>\n\n\n\n

Man sollte sich immer am tats\u00e4chlichen Problem orientieren statt an der Technologie. Die technologische Tiefe darf da sein, gleichzeitig ist es wichtig, f\u00fcr Anwender die Komplexit\u00e4t zu reduzieren \u2013 besonders wenn man in bestehende Systeme integriert. Dieser Punkt ist wichtig, denn je leichter sich eine L\u00f6sung in bestehende Systeme einf\u00fcgt, desto h\u00f6her ist die Akzeptanz im Markt. Und: Fr\u00fch mit echten Nutzer:innen arbeiten. Bed\u00fcrfnisse und Prozesse sehen im Alltag oft anders aus als in der Produktidee und das beste Produkt entsteht selten im Konferenzraum, sondern im Austausch mit denjenigen, die es sp\u00e4ter verwenden.<\/p>\n\n\n\n

Bild Fotocredit \u00a9 anybill GmbH<\/p>\n\n\n\n

Wir bedanken uns bei\u00a0Lea Frank<\/a>\u00a0f\u00fcr das Interview<\/p>\n\n\n\n

Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder<\/p>\n\n\n\n