Beitrag von Hochschule Luzern, welchen wir mit freundlicher Genehmigung publizieren.
Customer Experience im Handel: Die Vernetzung von Daten, Prozessen, Systemen trägt erste Früchte, und der Nachweis der Wirtschaftlichkeit gelingt besser. Agentic AI wird das Management von Kundenerlebnissen grundlegend verändern.
von Prof. Dr. Nils Hafner und Harald Henn*
Mit der jetzt bereits siebten Veröffentlichung nach der Premiere in 2020 ist es spannend zu registrieren, wie sich einzelne Trends entwickeln, sich Prioritäten verschieben und sich die Geschwindigkeit verändert, mit der sich Themen bei den Unternehmen durchsetzen. Wie immer basieren unsere Ergebnisse auf eigenen Untersuchungen und neu entwickelten Instrumenten, vielen Gesprächen und Diskussionen, präsentierten Leuchtturm-Projekten, sowie methodisch nachvollziehbaren Studien.
Auch 2026 bewegt sich die Wirtschaft in unruhigem Fahrwasser. Die weltweiten politischen Rahmenbedingungen sorgen für Unsicherheit und haben einen erheblichen Einfluss auf Kauf- und Investitionsentscheidungen bei Kunden und Unternehmen. Der Fokus der Unternehmen wird auch 2026 stark auf Kosteneffizienz im Customer Service, aber zunehmend auch auf die bessere Ausschöpfung von Potentialen im Sales liegen. Wohltuend für die Entwicklung unseres Themas ist, dass viele Unternehmen mittlerweile gelernt haben, mit einer anhaltenden Unsicherheit umzugehen. «Fahren auf Sicht» ist nach wie vor wichtig. Inzwischen wird aber verstanden, dass eine solide Basis in Bezug auf die Kundendatenhaltung und die Analyse der Daten dieses «auf-Sicht-Fahren» wesentlich sicherer macht. So beleben Erfolge im Vertrieb, Marketing und Customer Service die Investitionsbereitschaft. Besonders die Möglichkeiten von Agentic AI werden 2026 für eine Fülle von Initiativen und Projekten im Handel sorgen.
Unserer Prognosen für 2026 sind deutlich optimistischer als vor einem Jahr. Viele Initiativen tragen erste Früchte. Personalisierung, Orchestrierung von Customer Journeys und eine zielgerichtete Analyse und Auswertung der Daten verleihen dem CX-Management frischen Schwung. Die von uns in den vergangenen Jahren wiederholt angemahnte Vernetzung von Daten, Systemen, und Prozessen vor allem in organisatorischer Hinsicht greift allmählich in der Praxis. Trotzdem kommen die besonders anspruchsvollen Trends in Strategie, Kultur, und Governance nicht recht voran. Hier scheint der Druck zur Differenzierung noch nicht hoch genug zu sein. Augmented Reality/Virtual Reality will sich auch im Handel nicht so recht bewegen, hier fehlt nach wie vor der praktische CX-Nutzen. Generative AI und Conversational Automation werden sich auch 2026 weiterhin sehr dynamisch entwickeln. Dennoch sehen wir gerade im Handel Innovationen: Agentic AI hebt CX auf eine neue Ebene. Die Möglichkeiten werden auf Kunden- wie Unternehmensseite zu verändertem Verhalten und damit zu notwendigen Anpassungen bei Systemen, Prozessen und der Organisation führen.
Die dabei notwendige CX-Governance entfaltet nur dann seine volle Wirkung, wenn zusätzlich zu den definierten Leitplanken auch ein umfassender Rahmen für die Organisation festgelegt wird, der definiert, wie ein Handels-Unternehmen seine Ressourcen, Prozesse und Strukturen ausrichtet, um konsequent positive Kundenerlebnisse zu liefern. Ein CX-Operating-Model, so wie von uns definiert, ist die Brücke zwischen der CX-Strategie und ihrer operativen Umsetzung. Es umfasst alle Aspekte, die notwendig sind, um Kundenbedürfnisse systematisch in den Mittelpunkt des Geschäftsbetriebs zu stellen.
Neu hinzugekommen ist «Agentic AI Universe». AI ist zwar bereits in den Trends Customer Analytics, Conversational Automation und Personalisation Automation berücksichtigt, aber spiegelt nicht den Charakter und die Möglichkeiten von orchestrierten und autonom agierenden AI-Agenten wider. Eine Agentic AI wird nicht einfach Intelligenz an alte Systeme oder Prozesse anfügen, sondern von Grund auf neu konzipiert sein. Sie wird dem Kunden nicht nur zuhören und die Vorgänge um ihn messen, sondern auch antworten und umsetzen können. Uns ist wichtig, auch die Kundenseite dabei zu beleuchten. Agentic AI kann und wird auch vom Kunden initiiert und genutzt werden. Das dürfte zu einem neuen Suchverhalten führen und kann in autonom agierenden Agenten münden, die für Kunden Evaluierung und Kauf von Produkten komplett eigenständig durchführen. Agiert auf der Unternehmensseite ebenfalls ein AI-Agent, kommt es zu neuen Dialogformen: Mensch zu Mensch, Mensch+Agent zuMensch und Agent zu Agent. Damit sich diese Agenten begegnen und austauschen können, braucht es gemeinsame Sprachen und einen «Marktplatz». Genau dieser Marktplatz ist für uns das Agentic AI Universe. Google hat hier bereits eine Vorreiterrolle eingenommen. Die Auswirkungen solcher Agenten auf die Gestaltung von Kundenerlebnissen beleuchten wir im Report eingehend.
Die Geschäftsbeziehung mit führenden Anbietern bauen wir 2026 sukzessive aus. Die vertrauensvolle Zusammenarbeit mit unseren langjährigen Partnern BSI und SANDSIV, sowie in diesem Jahr neu mit Verint, Genesys und Forward eröffnet uns wertvolle Einblicke in Technologiethemen und Kundenprojekte. Daraus resultieren für diesen Report eine deutlich ausgebaute Beschreibung von Leuchtturm-Projekten, anhand derer deutlich wird, wie die von uns beschriebenen Trends in der Realität bereits zusammenspielen. Beispiele aus dem Handel wie Otto, Nespresso, PMI (Philip Morris International) und Engelhorn zeigen gut auf, inwieweit Händler heute schon auf integrierte Kundenerlebnisse als zentrale Erfolgsfaktoren setzen.
Im Bereich der Personalisierung von Shopper-Erlebnissen setzt sich der Trend aus 2024 und 2025 fort und gewinnt an Dynamik. Customer Data Platforms, Marketing Automation, Customer Analytics und Generative AI wachsen immer mehr zusammen und verschmelzen zunehmend in integrierten Plattformen. Einfache Bedienung der Systeme und schnelle Erfolge von personalisierten Kampagnen waren die Treiber für viele Pilotprojekte. Viele Unternehmen haben jedoch in diesem Zusammenhang gemerkt, dass ihnen eine Plattform zum Transport von Leads an die Kundenfront fehlt. Das Zusammenspiel von Customer Data Platforms, Generative AI und Marketing Automation Systemen trägt Früchte. Weitere Anstrengungen sind allerdings notwendig beim Thema Datenqualität und -management sowie der besseren Nutzung der Analyse-Instrumente um die Kundenabsichten (Customer Intent) zu erkennen. «Hyperpersonalisierung» bleibt ein grosser Verführer, der stark herstellergetrieben weiter im Markt propagiert wird. Nach wie vor überdeckt dies das eigentlich wichtige Thema aus Kundensicht: Relevanz! So entstehen systematisch Defizite beim Datenmanagement und den mangelnden Fähigkeiten einer Organisation für eine Echtzeitorchestrierung der unterschiedlichen Systeme und Abläufe.
Voice-of-the-Customer-Programme (VoC) sind mittlerweile in vielen Unternehmen etabliert; es findet allerdings ein schrittweises Umdenken beim Datensammeln und der Erhebung von Kennziffern statt. Aus dem Volkssport «Datensammeln» und der Implementierung des NPS als Steuerungsgrösse in den Unternehmen entwickelt sich langsam ein differenziertes Lernen aus Daten, welches sich stärker auf die Ergebnisse (outcomes), die ein Kunde erzielen möchte, sowie den wirtschaftlichen Beitrag von CX-Massnahmen zum Unternehmenserfolg fokussiert. Outcome-basierte Metriken sind Massstäbe, die angeben, ob und inwieweit ein bestimmtes Ergebnis aus Kundensicht erreicht wurde. Im Gegensatz zu aktivitätsbasierten Kennzahlen, die lediglich messen, was getan wurde, konzentrieren sich outcome-basierte Metriken darauf, welche tatsächlichen Ergebnisse erzielt wurden. Was wir zu Beginn des Jahres 2025 angemahnt hatten, war die fehlende Verknüpfung von Metriken im Customer Journey Management. Hier hat sich im vergangenen Jahr einiges getan.
Bei der CX-Technologie haben wir 2025 auf der Anbieterseite ein sehr turbulentes und dynamisches Jahr mit Übernahmen, strategischen Partnerschaften und Konsolidierungen erlebt. Ein Spiegelbild der sich ändernden Anforderungen auf der Unternehmensseite – hin zu mehr Orchestrierung: integrierte Customer Journeys, Personalisierung und ein effektiver Customer Service lassen sich eben nur durch hochvernetzte Systeme erreichen. Gleichzeitig wird AI bei automatisierten Kundendialogen (Conversational Automation) oder Customer Analytics zum strategischen Imperativ und damit zum branchenübergreifenden Standard. Hier erwarten wir trotzdem eine sehr dynamische Entwicklung.
Die Autoren:
*Prof. Dr. Nils Hafner ist internationaler Experte für den Aufbau und die Entwicklung langfristiger Kundenbeziehungen und Professor an der Hochschule Luzern. Harald Henn ist Geschäftsführer der Marketing Resultant GmbH in Mainz, Deutschland. Den vollständigen Trendbericht erhalten kostenlos auf https://cex-trendradar.de