MARYLAND / LONDON (IT BOLTWISE) – KI-gestützte Einkaufswagen mit Display und Sensorik versprechen schnellere Wege durch den Laden und teils auch das Umgehen der klassischen Kasse. Eine Untersuchung an 12.418 Einkaufsvorgängen kommt dabei auf einen messbaren Effekt: Smart-Cart-Nutzer gaben im Schnitt 32% mehr aus als Käufer mit einem normalen Wagen. Gleichzeitig zeigt die Studie Grenzen, weil sie Verhalten beobachtet und die Auswahl des Wagens nicht zufällig steuert. Für Verbraucher wird damit vor allem die Frage wichtiger, wie stark Empfehlungen das eigene Einkaufsbudget beeinflussen.
KI-Einkaufswagen sind längst mehr als ein Gadget am Einkaufswagen-Griff. Das Prinzip wirkt zunächst simpel: Ein Bildschirm liefert digitale Einkaufsliste, Navigation im Markt, Coupons und Produktvorschläge, während Sensoren verfolgen, was in den Wagen kommt oder ihn wieder verlässt. Für viele Nutzer klingt das nach Komfortgewinn, weil sich ein laufender Gesamtbetrag während des Einkaufs anzeigen lässt und in manchen Szenarien sogar ein checkout-freies Bezahlen möglich wird. Die Kehrseite ist aber auch klar: Wenn der Wagen sich aktiv in die Entscheidungsphase einklinkt, verändert er nicht nur die Bequemlichkeit, sondern potenziell auch die Kaufintensität.
Für die Einordnung liefert die Studie von Bayes Business School an der City St George’s University of London eine konkrete Datengrundlage. Veröffentlicht wurde die Arbeit im Journal of Business Research, untersucht wurden Smart-Carts in einer bekannten deutschen Supermarktkette. Insgesamt analysierten die Forschenden 12.418 einzelne Einkaufssitzungen über den Monat; 9.422 davon betrafen Shopper, die eine smart-cart Technologie aktiv nutzten. Die Wagen waren mit tabloid-ähnlichen Screens am Griff ausgestattet, boten personalisierte Empfehlungen sowie in-store Navigation und unterstützten checkout-free Zahlung. Gemessen wurden Ausgaben, Anzahl der Artikel und die Dauer des Aufenthalts im Laden, und die Unterschiede fielen deutlich aus: Smart-Cart-Nutzer gaben im Schnitt 32% mehr Geld aus, kauften 25% mehr Artikel und hielten sich 23% länger im Geschäft auf.
Wichtig ist dabei, wie stark diese Ergebnisse noch mit dem Studiendesign verknüpft sind. Die Forschenden sahen das Verhalten in der Praxis und wiesen damit auf eine Assoziation hin, nicht zwingend auf einen kausalen Effekt. Wenn jemand bewusst einen Smart-Cart wählt, plant er womöglich ohnehin einen größeren Einkauf oder hat ein höheres Interesse an digitalen Hilfen, die die Navigation erleichtern. Zusätzlich gibt es eine zweite Dimension: In einer Analyse der sogenannten „Superusers“, die den Bildschirm mehr als 20 Mal während eines Trips interagierten, stiegen zwar die Zahl der gekauften Artikel und die Verweildauer. Doch insgesamt sanken die Ausgaben, sobald die Interaktion sehr hohe Werte erreichte. Die Studie deutet darauf hin, dass manche Nutzer das System stärker als Erlebnis nutzen könnten, statt gezielt mehr kaufen zu wollen; damit bleibt die Aussage „der KI-Wagen macht automatisch teurer“ nicht sauber belegt.
Trotz dieser Einschränkungen wird die Marketing-Perspektive für Händler greifbar. Dr. Sabrina Gottschalk, die die Studie an Bayes Business School leitete, ordnet die Resultate so ein, dass Händler mit signifikanten Umsatzgewinnen rechnen könnten, insbesondere durch Sonderangebote und neue Produktanbeitsungen, die genau dann erscheinen, wenn ein Kunde entscheidet. Der Bildschirm am Wagen schafft zudem eine zusätzliche Werbefläche im Moment der Kaufabsicht, also im Unterschied zu Plakaten im Gang oder Preisetiketten am Regal. In der Praxis lassen sich Empfehlungen je nach Warenkorb und Position im Markt ausspielen; auch Testaussagen aus dem Retail-Umfeld nennen Effekte, wenn Erinnerungen „vergessene Artikel“ adressieren. Genau an dieser Stelle wird der Einkaufswagen zu einer beweglichen Werbeeinheit, die mit dem Aufwand des Kunden konkurriert: Er soll nicht nur leiten, sondern auch lenken.
Dass die Technologie bereits in vielen Filialen ankommt, zeigt der Blick auf den US-Markt. Instacart verknüpft dort sein Caper Cart Konzept mit Kameras, eingebauten Waagen und weiteren Sensoren, um zu verstehen, welche Produkte in den Wagen gelangen oder entnommen werden. Der Screen liefert in Bewegung des Kunden Empfehlungen und kann an manchen Stellen auch den checkout durch Automatisierung ersetzen. Als Beispiele für Einzelhandelsketten werden unter anderem Kroger, Schnucks sowie Wakefern-Banner wie ShopRite und Fairway Market genannt; auch Weis Markets setzt demnach selektiv an. Daneben existiert eine konkurrierende Dash-Cart-Variante, die während des Einkaufs Preise einblendet, einen laufenden Gesamtbetrag führt, personalisierte Angebote anzeigt, die Navigation unterstützt und ebenfalls den Weg an der klassischen Kasse verkürzen kann. Für Unternehmen bedeutet das: Sobald solche Einkaufsassistenten Skalierung finden, wird die Grenze zwischen Einkaufshilfe und Conversion-Infrastruktur deutlich schmaler.
Technisch bleibt außerdem der Datenaspekt ein Kernbaustein, der in der täglichen Nutzung oft unterschätzt wird. Laut den Beschreibungen zum Caper Cart-Ansatz werden basket-facing Kamera-Sensoren und outward-facing Kameras kombiniert; dazu kommen Gewichtsmessung sowie Location-Tracking-Systeme. In Verbindung mit Kaufhistorie kann das System physische Interaktionen mit dem Einkaufsverlauf abgleichen, um Empfehlungen zielgenauer zu machen. Für Verbraucher heißt das: Wer einen solchen Wagen nutzt, sollte besonders auf Privatsphäre-Einstellungen achten, die an ein Konto oder Loyalty-Programm gekoppelt sind, und prüfen, welche Daten im Hintergrund verarbeitet und wofür personalisierte Werbung genutzt wird. Auf regulatorischer Ebene tauchen dabei zunehmend Debatten über „Surveillance Pricing“ in US-Bundesstaaten wie Maryland auf; auch wenn der genaue Rechtsstand von Fall zu Fall variiert, macht das deutlich, dass Datennutzung und Preis-/Angebotslogik künftig stärker im Fokus stehen können.
Wer nicht auf Komfort verzichten will, kann das Risiko für höhere Ausgaben praktisch kontrollieren. Eine sinnvolle Strategie beginnt vor dem Laden: Eine Einkaufsliste reduziert die Angriffsfläche für „Impulsempfehlungen“, weil jeder Zusatzvorschlag gegen die eigenen Ziele abgeglichen werden kann. Auch der laufende Gesamtbetrag ist eher ein Schutzmechanismus als nur ein Feature, denn er ersetzt das Gefühl, erst an der Kasse zu sehen, was am Ende „dranhängt“. Empfehlungen sollte man außerdem als Werbung behandeln: Nützlich ja, aber mit der Frage, warum der Wagen sie anzeigt und ob sich daraus ein echter Preisvorteil ergibt. Entscheidend ist zudem, Coupons nicht blind mit dem besten Preis gleichzusetzen, sondern nach Möglichkeit Einheitspreise zu prüfen, gerade wenn Packungsgrößen variieren. Ein kleiner Selbsttest mit einigen Smart-Cart-Einkäufen im Vergleich zu „normalen“ Fahrten kann schnell offenlegen, ob die KI das Budget tatsächlich effizienter macht oder ob sie eher das Einkaufsverhalten in Richtung mehr Positionen und längere Aufenthalte schiebt.
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