KI ist im Handel längst kein Zukunftsthema mehr, sondern Tagesgeschäft. Trotzdem gleichen viele Projekte im Mittelstand einem Chatbot auf der Startseite oder automatisierten Produkttexten im Backend. Zalando geht deutlich weiter und verbindet die Technologie mit Content, Suche, Personalisierung, Logistik, Größenberatung und Softwareentwicklung gleichzeitig. Genau dieser Unterschied lohnt einen genaueren Blick.
Zalando beschreibt sich selbst als Datenplattform mit angeschlossenem Modehandel, nicht andersherum. Diese Sichtweise erklärt, warum KI bei dem Konzern nicht als einzelnes Feature auftaucht, sondern als Querschnittstechnologie über nahezu alle Bereiche hinweg. Für das Geschäftsjahr 2025 meldete Zalando ein Umsatzwachstum von rund 17 Prozent auf 12,3 Milliarden Euro sowie einen Anstieg des bereinigten operativen Gewinns um 15,6 Prozent auf 591 Millionen Euro, während die Kundenzahl auf einen Rekordwert von 62 Millionen stieg (Handelsblatt).
Der Konzern selbst führt einen wesentlichen Teil dieses Wachstums auf den systematischen Einsatz von KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette zurück. Das betrifft nicht nur die Kommunikation nach außen, sondern auch interne Prozesse, Logistiknetzwerke und die eigene Softwareentwicklung (Zalando Investor Relations).
Im Onsite-Marketing zeigt sich der Effekt besonders deutlich. Zalando gibt an, den Anteil KI-generierter Inhalte innerhalb eines einzigen Jahres von nahezu null auf 90 Prozent gesteigert zu haben. Die Erstellung von Kampagnen verkürzte sich dadurch von rund sechs Wochen auf wenige Tage, während die Contentmenge um 70 Prozent stieg.
Diese Zahlen wirken zunächst wie klassische Effizienzkennzahlen, haben aber eine tiefere Bedeutung. Wer Kampagnen in Tagen statt Wochen produziert, kann auf saisonale Trends, Wetterlagen oder kurzfristige Nachfrageverschiebungen reagieren, statt sie im Planungsprozess bereits verpasst zu haben. Genau diese Reaktionsgeschwindigkeit unterscheidet einen datengetriebenen Händler von einem Unternehmen, das KI lediglich zur Textoptimierung einsetzt.
Bemerkenswert ist zudem, wie eng Content und Personalisierung bei Zalando miteinander verzahnt sind. Der KI-gestützte Discovery Feed erreicht mittlerweile über neun Millionen wöchentliche Nutzer und verändert damit die Rolle der App grundlegend, von einer reinen Kauf-Plattform hin zu einem täglichen Lifestyle-Begleiter. Auch der Zalando Assistant, ein konversationeller Einkaufshelfer, verzeichnete eine Vervierfachung der Nutzerzahl auf sechs Millionen Menschen innerhalb eines Jahres. Content wird damit nicht mehr nur produziert, sondern direkt in ein personalisiertes Nutzungserlebnis eingebettet.
Während viele Händler KI vor allem im Frontend sichtbar machen, setzt Zalando einen erheblichen Teil der Technologie im Hintergrund ein, dort wo Kunden sie gar nicht direkt bemerken. In der Logistik lösten KI-Modelle komplexe Optimierungsprobleme in der Lieferkette und verbesserten dadurch die Genauigkeit konkreter Lieferversprechen um 22 Prozentpunkte. Für ein Unternehmen, das täglich Millionen Pakete durch Europa bewegt, ist das kein kleiner Nebeneffekt, sondern ein direkter Hebel für Kundenzufriedenheit und Kostenkontrolle.
Auch bei der Größenberatung setzt Zalando auf reale Daten statt auf grobe Schätzwerte. Auf Basis von Körpermaßen von über einer Million Kunden hilft die hauseigene Size & Fit AI dabei, die passende Größe schon vor dem Kauf zu wählen, wodurch größenbedingte Retouren um mehr als 8 Prozent sinken. Retouren gehören im Modehandel zu den teuersten Prozessen überhaupt, entsprechend groß ist der wirtschaftliche Effekt einer solchen Verbesserung.
Ein Aspekt, der in vielen KI-Strategien im Mittelstand komplett fehlt, betrifft die eigene Softwareentwicklung. Zalando stattete sein rund 3.000 Personen starkes Tech-Team mit aktuellen KI-Coding-Tools aus und verzeichnete dadurch einen Anstieg der Code-Änderungen um über 20 Prozent, selbst in einer komplexen technischen Umgebung. KI wird hier nicht nur genutzt, um Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten, sondern auch, um die eigene Entwicklungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
Bereiche, in denen KI bei Zalando parallel zum Einsatz kommt, lassen sich so zusammenfassen:
Ein weiterer Unterschied zeigt sich bei einem Trend, der viele Händler erst in den kommenden Jahren erreichen dürfte. Zalando zählt zu den ersten europäischen Launch-Partnern für das Universal Commerce Protocol von Google und ermöglicht damit den direkten Kauf über KI-Assistenten wie Gemini. Der Konzern positioniert sich damit frühzeitig in einem Markt, der laut eigenen Angaben bis 2030 einen Anteil von bis zu 15 Prozent am gesamten Online-Handel erreichen könnte.
Wie stark sich der Handel insgesamt in Richtung KI-gestützter Suchsysteme und Kaufassistenten bewegt, zeigt sich auch in der wachsenden Bedeutung von AEO, GEO und Agentic Commerce im E-Commerce. Wer diesen Wandel erst beobachtet, statt frühzeitig eigene Schnittstellen und Datenstrukturen dafür vorzubereiten, riskiert genau den Rückstand, den Zalando aktuell zu vermeiden versucht.
Der auffälligste Unterschied liegt weniger in der Technologie selbst als in der Denkweise dahinter. Viele Handelsunternehmen betrachten KI als isoliertes Werkzeug für eine einzelne Aufgabe, etwa automatisierte Produktbeschreibungen oder einen Chatbot im Kundenservice. Diese Projekte laufen oft als Pilotprojekt in der Marketingabteilung, ohne Anbindung an Logistik, Softwareentwicklung oder Produktdaten.
Typische Muster, die sich in solchen Projekten immer wieder zeigen, lassen sich so bündeln:
Dieses Muster erklärt auch, warum sich viele KI-Projekte im Handel schwer skalieren lassen. Ohne eine solide Datenbasis produziert selbst das beste Sprachmodell irgendwann Inhalte, die zwar automatisiert wirken, aber wenig Substanz haben. Wie Suchmaschinen mit solchen Inhalten inzwischen umgehen, zeigt sich unter anderem daran, ob Google KI-Texte erkennt und schlechter bewertet.
Kein mittelständisches Unternehmen wird kurzfristig eigene Foundation-Modelle trainieren oder ein globales Logistiknetzwerk wie Zalando betreiben. Das Grundprinzip hinter der Strategie lässt sich trotzdem übertragen: KI entfaltet ihre Wirkung erst dann vollständig, wenn sie an eine solide Datenbasis angebunden ist und über mehrere Bereiche hinweg gedacht wird, statt als isoliertes Feature zu existieren.
Für den B2B-Bereich zeigt sich das besonders deutlich, etwa wenn es darum geht, KI im B2B E-Commerce nicht nur auf einzelne Anwendungsfälle zu beschränken, sondern konsequent in bestehende Prozesse zu integrieren. Auch bei technischen Umstellungen zeigt sich der Unterschied deutlich: Wie KI bei E-Commerce-Migrationen helfen kann, Plattformwechsel planbarer zu machen, hängt maßgeblich davon ab, wie gut die zugrunde liegenden Produktdaten strukturiert sind. Genau hier zeigt sich häufig ein blinder Fleck, denn schlecht gepflegte Produktdaten werden schnell selbst zum Kostenfaktor im E-Commerce, unabhängig davon, wie leistungsfähig das eingesetzte KI-Modell ist.
Für das eigene Fokusthema Künstliche Intelligenz gilt deshalb ein einfacher, aber oft ignorierter Grundsatz: Wer KI zuerst auf die sichtbaren Anwendungen beschränkt, verschenkt genau die Effekte, die bei Zalando in Logistik, Softwareentwicklung und Datenstruktur den größten wirtschaftlichen Unterschied gemacht haben.
Der Vergleich zeigt deutlich, dass Zalando KI nicht als einzelnes Projekt, sondern als durchgängiges Betriebsprinzip versteht. Content, Suche, Personalisierung, Logistik, Größenberatung und Softwareentwicklung profitieren gleichzeitig von derselben Datenbasis, statt in getrennten Silos betrieben zu werden. Die Ergebnisse für 2025 mit deutlichem Umsatzwachstum, verbesserten Lieferversprechen und spürbar produktiveren Entwicklungsteams sprechen für sich.
Für den Mittelstand bedeutet das nicht, jede einzelne Maßnahme von Zalando zu kopieren. Wichtiger ist die dahinterliegende Logik: KI wirkt am stärksten dort, wo sie über Abteilungsgrenzen hinweg gedacht wird und auf einer belastbaren Datenbasis aufsetzt. Wer stattdessen einzelne Insellösungen betreibt, wird die Effizienzgewinne, die andere Unternehmen bereits realisieren, kaum erreichen.
Auch die Größenordnung der Investitionen relativiert sich bei genauerem Hinsehen. Nicht jedes einzelne Ergebnis von Zalando lässt sich eins zu eins auf ein kleineres Unternehmen übertragen, wohl aber das zugrunde liegende Vorgehen: zuerst Daten und Prozesse ordnen, dann KI gezielt dort einsetzen, wo sie messbaren wirtschaftlichen Nutzen bringt, statt sie als Marketinginstrument vor sich herzutragen. Genau diese Reihenfolge unterscheidet nachhaltige KI-Projekte von kurzlebigen Pilotversuchen ohne echte Wirkung.
Der Blick auf Zalando liefert damit weniger ein Vorbild zum Nachbauen als einen Maßstab, an dem sich die eigene KI-Strategie messen lässt. Wer diesen Maßstab ernst nimmt, wird KI-Projekte künftig eher als strukturelle Investition behandeln als lediglich als weiteres Tool im Marketing-Werkzeugkasten.
Jenny Bocksberger verantwortet bei steireif das Partnermanagement und sorgt dafür, dass aus Kontakten echte, funktionierende Zusammenarbeit entsteht. Sie verbindet Struktur mit Gespür für Menschen und baut belastbare Partnerschaften auf, hält Fäden zusammen und stellt sicher, dass beide Seiten wissen, woran sie sind.
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