Wie Kering KI einsetzt: Luxus-Clienteling und Conversational Commerce

Kering setzt KI vor allem ein, um die Menschen zu unterstützen, die seine Kundschaft beraten und betreuen: Die Kundenservice-Berater von Gucci waren 2023 die ersten Pilotnutzer der generativen KI von Salesforce, im selben Jahr testete Kering einen auf ChatGPT basierenden Shopping-Assistenten namens Madeline, und im April 2026 kündigte der Konzern im Rahmen seiner Strategie ReconKering eine KI-gestützte einheitliche Kundenbasis an. Der rote Faden ist das Clienteling, die persönliche Beziehung zwischen einem Luxushaus und seiner Kundschaft.

Was hat Kering aufgebaut?

Die öffentlichen KI-Aktivitäten von Kering lassen sich in drei Phasen gliedern:

Laut VentureBeat traf sich im November 2021 eine italienische Delegation von Gucci mit der KI-Führung von Salesforce, um über KI-Unterstützung im Kundenservice zu sprechen. Gucci wollte für seine Berater eine „persönliche, sehr präzise“ Unterstützung und keinen Chatbot. Als Einstein GPT im März 2023 startete, wurde Gucci der erste Pilotkunde.

Madeline wurde im April 2023 auf KNXT vorgestellt, einer Plattform von Kering, die einen KI-Assistenten mit NFTs und Zahlungen in Kryptowährung kombinierte. The Interline berichtete, der Assistent sei von ChatGPT abgeleitet und mit Produktdaten von Kering-Häusern wie Gucci, Bottega Veneta und Balenciaga trainiert worden.

Warum hat Kering in KI investiert?

Im Luxussegment ist die Kundenbeziehung ebenso das Produkt wie der Artikel selbst. Berater brauchen tiefes Produktwissen und eine einheitliche Markenstimme, und Topkunden erwarten einen persönlichen Service über Boutiquen, Telefon und digitale Kanäle hinweg. Guccis Interesse an KI begann mit einem praktischen Problem: Während der Pandemie arbeiteten die Kundenserviceteams laut VentureBeat im Homeoffice und waren unterbesetzt, und Gucci brauchte einen Weg, die Berater ohne monatelange Produktschulungen zu unterstützen.

Die Strategie für 2026 überträgt diese Logik auf den ganzen Konzern. In seiner Mitteilung zum Capital Markets Day vom 16. April 2026 mit dem Titel „ReconKering: True Luxury. Next Luxury.“ erklärte Kering, es entwickle „die fortschrittlichste Client-Intelligence-Plattform der Luxusbranche“ und führe „eigene und externe Daten in einer KI-gestützten einheitlichen Kundenbasis zusammen, um Entscheidungen vorgelagert, von der Kreation bis zum Sales and Operations Planning, und nachgelagert in Medien, Aktivierung und Clienteling zu unterstützen“.

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Wie funktioniert das (Daten, Modelle, Prozess)?

Kering hat mehr über die Struktur als über die Technologie offengelegt. Der Plan für 2026 gliedert den Konzern in Hubs, darunter Industry, Client und Technology. Der Technology-Hub wird beschrieben als „ein modernes, skalierbares technisches Fundament auf Basis cloudnativer Systeme, agentischer KI und digitaler Zwillinge der nächsten Generation“. Luxury Tribune berichtete, die Häuser behielten die Verantwortung für Kreativität, Begehrlichkeit und die Pflege der Kundenbeziehungen; die zentrale Plattform liefert also Daten und Werkzeuge, während die Berater jedes Hauses das Gesicht gegenüber der Kundschaft bleiben.

Zum Servicepilotprojekt von Gucci berichtete VentureBeat, die KI habe mehr geleistet, als Personallücken zu füllen: Sie habe die Mitarbeitenden gecoacht, damit diese ohne monatelange Produktschulung „zu Umsatzbringern“ und „Markenerzählern“ werden konnten. Analyse: Ein solches Client-Intelligence-System erfordert typischerweise:

• Benötigte Daten: Kundenprofile und Kaufhistorie über alle Häuser hinweg, Produktinformationen, Servicehistorie und Einwilligungsnachweise.
• Rolle des Menschen: Berater prüfen und nutzen KI-Vorschläge; das Pilotprojekt von 2023 verzichtete ausdrücklich auf einen autonomen Chatbot.
• Governance: Eine zentrale Kundenbasis muss die Marke jedes Hauses und die Datenschutzregeln jedes Marktes respektieren.

Welche Ergebnisse hat Kering veröffentlicht?

Kering hat für KI im Clienteling oder im Conversational Commerce keine Ergebnisse auf Konzernebene offengelegt. Die einzige bezifferte Zahl zum Pilotprojekt von Gucci stammt von der Anbieterseite: Salesforce Ben, eine Community-Website rund um Salesforce, die das Pilotprogramm von Salesforce beschrieb, berichtete, die Effizienz bei der Fallbearbeitung sei bei Nutzern des generativen KI-Tools um 30 Prozent höher gewesen als bei Nutzern ohne das Tool. Es handelt sich um eine vom Anbieter gemeldete Pilotkennzahl, die nicht als geprüftes Geschäftsergebnis zu lesen ist. Für Madeline wurden keine Nutzungs- oder Umsatzzahlen veröffentlicht, und die einheitliche Kundenbasis wurde 2026 als Plan angekündigt, sodass sich noch keine Ergebnisse beurteilen lassen.

Wo liegen die Grenzen und offenen Fragen?

Die erste Frage betrifft den Datenschutz. Kundendaten mehrerer Häuser und externer Quellen in einer KI-gestützten Basis zusammenzuführen, ist nach europäischem Datenschutzrecht, bei dem Zweckbindung und Einwilligung zählen, ein ambitioniertes Vorhaben. Die zweite ist die Markenintegrität: Generative Tools, die für Berater formulieren, müssen nach Gucci oder Bottega Veneta klingen, nicht nach einem beliebigen Assistenten. Die dritte ist der Fokus. KNXT kombinierte 2023 KI mit NFTs und Kryptozahlungen, und Kering hat öffentlich nicht über das Ergebnis berichtet. Das zeigt, wie schnell experimentelle Formate verblassen können. Analyse: Der Plan für 2026 verankert KI im Kerngeschäft statt in Vorzeigeprojekten, was eine dauerhaftere Position ist, aber auch schwieriger umzusetzen.

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Was können andere Modeunternehmen daraus lernen?

Analyse: Kerings Weg vom eng gefassten Beraterpilot zur konzernweiten Kundenplattform bietet Lehren für jede Marke, die über persönliche Beziehungen verkauft, auch für Wholesale- und Private-Client-Teams:

1. Zuerst die Berater stärken. Guccis Entscheidung, Menschen zu unterstützen statt einen Chatbot einzusetzen, passt zum beratungsintensiven Verkauf, bei dem Vertrauen mehr zählt als Automatisierung.
2. Kundendaten vereinheitlichen, bevor KI skaliert wird. Der Plan von Kering für 2026 beginnt mit einer konsolidierten Kundenbasis, denn Clienteling-KI ist nur so gut wie das Profil dahinter.
3. Beziehungen lokal halten. Zentrale Plattformen können Erkenntnisse liefern, während Marken oder Vertriebsteams das Kundengespräch verantworten.
4. Anbieterkennzahlen mit Vorsicht behandeln. Von Technologieanbietern veröffentlichte Pilotzahlen sind nützliche Signale, aber kein Beleg für eine Geschäftswirkung.