Kontrolle statt Chaos: Neue Daten zeigen, wie Einzelhändler mit KI Ausfällen zuvorkommen

Das Feiertagsgeschäft ist der jährliche Höhepunkt für den Einzelhandel. Dabei zählt jede Sekunde und selbst kleinere Pannen können Millionen kosten. Laut einer aktuellen Studie von New Relic schlägt ein schwerwiegender Ausfall im Einzelhandel pro Stunde mit durchschnittlich über 1 Million US-Dollar zu Buche. Ins Stocken geratene Online-Einkäufe, fehlgeschlagene Kreditkartenzahlungen oder langsame mobile Apps bedeuten für die betroffenen Marken Umsatzverluste und Reputationsschäden.

Sollte sich das Muster des letzten Jahres wiederholen, könnten sich die Ausgaben im diesjährigen Feiertagsgeschäft online auf mehr als 300 Milliarden US-Dollar belaufen. Angesichts der drohenden Strafzölle, die die Margen drastisch beschneiden, und der hohen Erwartungen anspruchsvoller Verbraucher:innen in Bezug auf individuelle, stets verfügbare Einkaufserlebnisse richtet jeder noch so kurze Ausfall einer Website enormen Schaden an. Darauf möchten Einzelhändler vorbereitet sein und setzen deshalb jetzt auf Observability und Technologien wie KI-Monitoring, um ihre Onlineshops reibungslos am Laufen zu halten.

KI-Monitoring: unverzichtbar statt optional

Der Einzelhandel tat sich anfänglich schwer mit der Einführung von Technologien, die Ausfälle vorhersagen und verhindern können. Inzwischen investieren allerdings immer mehr Unternehmen in Tools wie Observability, damit ihr digitaler Betrieb und ihre KI-Deployments zuverlässig funktionieren. Aus unserer Studie kristallisierte sich Folgendes heraus:

• KI-Monitoring ist auf dem Vormarsch. 54 % der Einzelhändler nutzen KI-Monitoring heute, um die Health ihrer KI-Anwendungen zu gewährleisten. Vor einem Jahr waren es nur 35 %. Weitere 24 % planen die Einführung innerhalb des nächsten Jahres.
• KI-gestützte prädiktive Analysen gewinnen in der Branche an Bedeutung. 45 % der Einzelhändler nutzen bereits prädiktive Analysen, sodass sie potenziellen Systemproblemen zuvorkommen können. Weitere 26 % planen, diese Technologie bald einzuführen.

Der Anstieg bei der Nutzung ist allerdings nicht nur darauf zurückzuführen, dass Technologie um der Technologie willen genutzt wird. Einzelhändler sind es leid, nachträglich auf Ausfälle reagieren zu müssen, und gaben folgende vier Hauptgründe für ihre Investition in Observability-Plattformen wie New Relic an:

1. Einführung von KI und Nutzung von maschinellem Lernen für besseres Monitoring und schnellere Incident-Behebung.
2. Security, Governance, Risikomanagement und Compliance, damit das Unternehmen weniger Bedrohungen ausgesetzt ist und zunehmend strengere Vorschriften einhalten kann.
3. Kostenmanagement und Senkung unnötiger Kosten aufgrund überdimensionierter Cloudressourcen und ineffizienter Workflows.
4. Management der Customer Experience, um auch bei einem starken Ansturm stets ein einwandfreies Einkaufserlebnis zu gewährleisten.

Unterm Strich kann man sagen, dass Einzelhändler dank dem zunehmenden Einsatz von KI nun verstärkt nach Lösungen suchen, mit denen sie den Zustand ihrer Systeme und Anwendungen überwachen können. Die New Relic Plattform für intelligente Observability setzt in digitalen Anwendungen KI-Agents ein, um Performance-Daten zu sammeln und zur Analyse an ein zentrales Dashboard zu senden. So können Engineering-Teams oder in manchen Fällen die KI-Agents selbst Anomalien und Grundursachen erkennen und sogar Abhilfemaßnahmen empfehlen oder automatisieren, bevor die Kundschaft irgendetwas mitbekommt. 

Effizienzverbesserungen schlagen sich deutlich nieder, denn fast die Hälfte der Einzelhändler meldet mindestens einen schwerwiegenden Ausfall pro Monat, was laut unserer jüngsten Studie zu stündlichen Verlusten von bis zu 4 Millionen US-Dollar führen kann. Abgesehen von Umsatzeinbußen strapazieren Ausfälle aber auch die Engineering-Kapazität. Laut befragten Führungskräften verbringen Teams durchschnittlich 25 % ihrer Zeit mit der Behebung von Störungen, anstatt neue Features zu entwickeln. 

Observability verhindert und verkürzt Downtime

Die Hauptgründe für Ausfälle scheinen Einzelhändler hartnäckig zu verfolgen: Netzwerkausfälle, Probleme bei der Softwarebereitstellung sowie Ausfälle auf Cloud- oder Drittanbieterseite. Zwar kann auch Observability diese Probleme nicht über Nacht zum Verschwinden bringen, aber sie liefert messbare positive Resultate. 

Einzelhändler berichten von bis zu 50 % schnellerer Problemerkennung und -Behebung seit Einführung von Observability. Unternehmensführungen planen laut eigener Aussage zudem, Observability in Zukunft weiter mit KI-Funktionen auszubauen, und nennen die Top 3 der Use Cases, in denen KI ihre Incident Response am deutlichsten verbessern würde:

1. KI-gestütztes Troubleshooting, damit Teams Probleme diagnostizieren können, bevor sie eskalieren.
2. Automatische Ursachenanalyse, um Probleme zu ermitteln und zu beheben, bevor sie sich auf Benutzerseite bemerkbar machen.
3. KI-gestützte Abhilfemaßnahmen wie Rollbacks oder Konfigurationsupdates, die die MTTR drastisch verkürzen könnten.

Einige dieser Dinge sehen wir beim KI-Monitoring innerhalb von Observability bereits in Aktion. Einzelhändler berichteten beispielsweise, dass sie KI-Monitoring als Sicherheitstool einsetzen, um Cyberangriffen zu begegnen und strenge regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Als eine Art digitale Ersthelferin hilft KI Einzelhändlern, Probleme innerhalb von Minuten statt Stunden zu beheben, oft lange bevor Kund:innen davon etwas merken.

Einzelhändler sehen KI-Observability als Versicherung für das Feiertagsgeschäft

In unserer KI-orientierten, cloudbasierten Welt haben komplexe Einzelhandelssysteme dazu geführt, dass es zu teuer und riskant ist, sich beim Monitoring nur auf aufmerksame Mitarbeitende zu verlassen. Intelligente Observability bietet ein prädiktives Sicherheitsnetz, das über herkömmliche Monitoring-Tools hinausgeht. Sie deckt Probleme selbst dort auf, wo Sie gar nicht nachsehen würden, empfiehlt Fixes und automatisiert in vielen Fällen die Fehlerbehebung.

Für Einzelhändler bedeutet dies ein reibungsloses Feiertagsgeschäft anstatt ein von Pannen geplagtes. Die Investition zahlt sich rasch aus, denn sie verhindert Downtime, schützt den Umsatz und stärkt die Kundenbindung. Denn im Einzelhandel wirken sich Performance-Probleme nicht nur auf das Backend aus – sie zeigen sich als stehen gelassene Warenkörbe, verpasste Verkaufsgelegenheiten und frustrierte Kund:innen.

Wenn Sie die nächsten Monate ohne KI-gestützte Observability angehen, setzen Sie Ihr wichtigstes Verkaufsquartal aufs Spiel. Zum Glück ist es aber noch nicht zu spät, sich auf den Ansturm vorzubereiten.

Erfahren Sie mehr darüber, wie New Relic Ihnen helfen kann, Ihren Onlineshop im Feiertagsgeschäft reibungslos am Laufen zu halten.

Studienmethodik

In Zusammenarbeit mit Enterprise Technology Research (ETR) hat New Relic 147 IT- und Engineering-Teams und Führungskräfte in Einzelhandels- und verbraucherorientierten Unternehmen aus 23 Ländern rund um den Globus befragt. Die Umfrage wurde im April und Mai 2025 durchgeführt.