Starke Content-Infrastruktur: So sichern sich Lebensmittel- und Getränkemarken einen Wettbewerbsvorteil

Das Digital Shelf hat verändert, wie Lebensmittel- und Getränkemarken ihre Inhalte verwalten

Lebensmittel- und Getränkemarken steuern heute nicht mehr nur einzelne Kampagnen. Stattdessen verwalten sie komplexe Content-Ökosysteme für alle Produkte und über zahlreiche Touchpoints hinweg. Dazu zählen etwa Produktseiten im Handel, Partner-Websites, Marktplätze, Social Commerce, Quick-Commerce-Apps, mobile Erlebnisse sowie globale und regionale Onlineshops.

Jeder dieser Kanäle bringt eigene Anforderungen mit sich, wie unterschiedliche Formate, spezifische Content-Standards und individuelle Update-Zyklen.

Gleichzeitig sorgen Änderungen bei der Verpackung, Aktualisierungen der Inhaltsstoffe, lokalisierte Werbeaussagen und behördliche Überprüfungen dafür, dass sich die Rahmenbedingungen ständig verändern. In diesem Umfeld wird Content zu einem entscheidenden Treiber für Sichtbarkeit, Conversion und Vertrauen.

Die Ergebnisse unseres State of DAM 2026 Berichts zeigen, dass dieser Druck auf einen Markt trifft, der bereits durch neue KI-Tools im Wandel ist: 97 % der Unternehmen gaben an, Markttrends rund um KI hätten ihre Content Operations bereits beeinflusst. Im Durchschnitt kommen sogar 41 % der Inhalte bereits auf irgendeine Art und Weise mit KI in Berührung. 

Da der Umgang mit Content immer komplexer wird und KI bereits eine zentrale Rolle in vielen Workflows spielt, verlagern sich bisher fest etablierte Schwerpunkte: Inhalte müssen nun nicht nur erstellt, sondern auch fehlerfrei gehalten, überprüft, freigegeben und für alle Endgeräte zugänglich gemacht werden.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Da die Menge an Produktinhalten weiterhin steigt, müssen Lebensmittel- und Getränkemarken immer mehr Assets, Versionen und Varianten für verschiedene Kanäle, Märkte und Verkaufsumgebungen verwalten.
• KI beschleunigt die Content-Erstellung bereits, aber viele Lebensmittel- und Getränkemarken kämpfen weiterhin mit betrieblichen Herausforderungen, wie zum Beispiel alle Inhalte korrekt, regelkonform, lokalisiert und für den großflächigen Einsatz bereitzuhalten.
• Eine wichtige strategische Neuausrichtung wäre, Content Operations mit KI leistungsfähiger zu machen, da die zunehmende Komplexität von Metadaten, Compliance, Genehmigungen, Lokalisierung und Bearbeitung von Assets eine Infrastruktur offenbart, die nicht mehr ausreicht.
• Da sich die Sichtbarkeit im Digital Shelf zunehmend auf den Umsatz auswirkt, liegt der Wettbewerbsvorteil in Zukunft nicht bei den Marken, die am meisten Content erstellen, sondern bei denen, die ihn am schnellsten und effektivsten einsetzen können.

Die zunehmende Verbreitung von SKUs führt zu einem massiven Anstieg an Inhalten

Herausforderungen in Bezug auf SKUs sind nichts Neues für Lebensmittel- und Getränkemarken - aber die Anforderungen haben sich verändert. Was früher innerhalb von Verpackungs- und Kampagnenprozessen stattfand, muss heute viele verschiedene Bereiche gleichzeitig abdecken, zum Beispiel Produktseiten im Handel, lokalisierte Einkaufserlebnisse, kanalspezifische Formate und marktspezifische Werbeaussagen. 

Ein einziges Produkt erfordert oft zahlreiche Assets wie Produktfotos, Verpackungsrenderings, Inhalte mit Nährwertangaben und Zutatenlisten, PDP-Assets, händlerspezifische Formate, lokalisierte Werbeaussagen und Varianten verschiedener Werbeinhalte. Oft können diese Inhalte erst nach einer Freigabe von Legal-, Produkt-, Marken-, E-Commerce- und regionalen Teams  eingesetzt werden.

Aber nicht nur die Anzahl an Inhalten hat sich vergrößert, sondern auch das betriebliche Risiko, das damit zusammenhängt. Rezepturänderungen lösen neue Prüf- und Freigabezyklen aus, saisonale Produkteinführungen erfordern zusätzliche Assets, und regionale Teams benötigen Inhalte für verschiedene Kanäle, die die Werbeaussagen des entsprechenden Marktes berücksichtigen.

Händler und digitale Kanäle setzen mittlerweile voraus, dass alle Inhalte zu ihren Formaten, Regionen und Einkaufserlebnissen passen. Gleichzeitig erhöhen verschärfte Vorgaben zur Nährwertkennzeichnung sowie zu Zutatenlisten und Nachhaltigkeitsversprechen das finanzielle und reputative Risiko, wenn nicht konforme Inhalte in Umlauf geraten.

Deshalb zählt Content heutzutage weniger als klassisches Kampagnenmaterial, sondern gibt vielmehr die betriebliche Infrastruktur im Tagesgeschäft vor. Die Folgen zeigen sich deutlich: langsamere Freigaben, veraltete PDP-Inhalte, doppelte Arbeit, steigende Asset-Anfragen und wachsender Druck auf die Umsetzung im Handel.

KI beschleunigt die Content-Erstellung, trägt aber wenig zur Skalierung bei

KI verändert bereits die Arbeitsweise von Marketingteams in der Lebensmittel- und Getränkebranche, und die Adoptionszahlen lassen daran keinen Zweifel. Auch wenn KI-Tools dabei helfen können, Inhalte schneller zu erstellen, so löst die gesteigerte Produktionsgeschwindigkeit noch längst keine komplexen betrieblichen Herausforderungen. In dieser Branche gaben 36 % der Unternehmen an, dass der allgemeine KI-Boom - mit allen damit verbundenen Erwartungen - es tatsächlich schwieriger macht, Personalisierung und Lokalisierung zu skalieren. In anderen Branchen lag dieser Wert im Durchschnitt bei 27 %.

Das spiegelt einen größeren Druck wider, der in der Branche zunehmend spürbar wird: 97 % der Lebensmittel- und Getränkemarken gaben an, KI-Trends hätten ihre Content Operations sogar noch komplexer gemacht: Mehr Teams und Stakeholder benötigen Zugriff auf die Inhalte, das Risiko für inkonsistente oder markenfremde Veröffentlichungen steigt, und je mehr Content oder Varianten es gibt, desto schwieriger gestalten sich Governance und Compliance.

Der State of DAM ‘26 Bericht zeigt außerdem, dass Marken KI bisher sehr uneinheitlich für ihre Content Operations nutzen. 62 % der befragten Unternehmen setzen KI bereits für das Suchen und Finden von Inhalten ein, während die Organisation und Verwaltung weiterhin kaum eine Rolle beim Einsatz von KI spielen.

Diese interessante Entwicklung zeigt, dass KI vor allem dort eingesetzt wird, wo der Nutzen direkt sichtbar ist - zum Beispiel um Assets schneller zu finden, neue Varianten zu generieren oder Zeit bei ersten Entwürfen zu sparen.

Weniger ausgeschöpft wird das Potenzial von KI beim Etablieren einer starken Grundlage für eine skalierbare Content-Erstellung. Unternehmen könnten zum Beispiel Händlerinformationen aktualisieren, lokalisierte Werbeaussagen über mehrere Märkte hinweg verwalten, die Versionshistorie ordentlich halten, Freigaben teamübergreifend organisieren und sicherstellen, dass das richtige Asset im passenden Format auf dem entsprechenden Kanal ausgespielt wird. 

In der Praxis bedeutet das: Inhalte können oft schneller erstellt als sinnvoll genutzt oder freigegeben werden, vor allem im Hinblick auf Compliance, Genauigkeit und Konsistenz.

Diesen Wandel bekommen viele Teams in großen Unternehmen aktuell zu spüren. Wie gesagt, das Problem ist nicht mehr, wie man so viel Content wie möglich erstellt, sondern was danach passiert. Wie werden diese Inhalte effektiv freigegeben, lokalisiert, für Handelspartner neu formatiert, mit Produktdaten abgeglichen und veröffentlicht, ohne weitere manuelle Korrekturschleifen auszulösen?

Mit zunehmendem KI-Einsatz steigt zwar die Menge und Vielfalt an Inhalten, die Teams erstellen können - gleichzeitig wird aber schnell deutlich, wie viele Prozesse noch auf getrennten Systemen, manuellen Prüfungen und Content-Strukturen basieren, die nie für eine derart umfangreiche Menge an Inhalten ausgelegt war. 

Branchenweit gaben 93 % der Unternehmen an, aktuell mit Content-Herausforderungen konfrontiert zu sein, die sich mit regelbasierter Automatisierung allein nicht lösen lassen. Das zeigt deutlich, dass mehr Content nicht nur die Produktion erhöht, sondern auch genauso schnell betriebliche Schwächen offenbart. 

Der größte Engpass: Content-Infrastruktur

In der Lebensmittel- und Getränkebranche sind Metadaten oft das größte Problem innerhalb der Content-Infrastruktur eines Unternehmens. Sie entscheiden darüber, ob Produktinhalte auf dem Markt tatsächlich funktionieren und ob sich die Assets bei Bedarf schnell finden lassen. Metadaten verknüpfen Assets mit SKUs, Zutaten, Allergenen, Verpackungsarten, Werbeaussagen, Märkten, Kanälen, Rechten und Freigaben. Sie spielen auch eine maßgebliche Rolle bei der Suche nach Produkten sowie der Weitergabe an Händler, Lokalisierung, Compliance und Personalisierung. 

Wenn dieser Bereich schwächelt, gibt es zwar große Mengen an Assets, aber die verantwortlichen Teams wissen nicht so recht, ob sie überhaupt die richtige Version benutzen. Inhalte lassen sich nur schwer finden und werden oft neu produziert, obwohl sie eigentlich bereits vorhanden sind oder lediglich angepasst werden müssten.

Die Ergebnisse des State of DAM ‘26 machen diese Herausforderung deutlich. In dieser Branche geben 38 % der Befragten an, dass die Anreicherung von Assets mit individuellen Metadaten weiterhin eine der größten Herausforderungen ist - und das trotz vorhandener Automatisierungsfunktionen und DAM-Tools. In anderen Branchen wird dieses Problem deutlich seltener genannt.

Das ist besonders relevant, weil unzuverlässige Metadaten in der Lebensmittel- und Getränkebranche nicht nur Prozesse verlangsamen. Sie erschweren auch die korrekte Aktivierung von Produkt-Content über das gesamte Digital Shelf hinweg.

Neben Metadaten nannten mehr als 1 von 5 Befragten eine fehlende KI-gestützte Automatisierung als Hindernis für eine effektive Content-Aktivierung. Diese Zahlen weisen auf dasselbe Grundproblem hin: Content wird zwar schneller erstellt, aber die Infrastruktur, die benötigt wird, um Assets zu strukturieren, Freigaben zu verwalten und fertige Inhalte für Händler bereitzustellen, kann nicht mithalten. 

Für Marken sind die alltäglichen Folgen teuer, gerade weil sie so leicht übersehen werden, wenn die Steigerung des Outputs Vorrang hat. Designer erstellen bereits vorhandene Assets neu, weil die benötigte Version verloren gegangen ist; Brand-Teams jagen Genehmigungen per E-Mail und Chat hinterher, weil der Workflow nach wie vor fragmentiert ist; E-Commerce-Teams warten auf aktuelle Produktfotos und für den Handel geeignete Dateien, während die Zeitfenster für Markteinführungen immer enger werden; und regionale Teams müssen mit unvollständigen Metadaten oder veralteten Verpackungsdesigns arbeiten, die bereits auf Partner-Websites und in Online-Shops gelandet sind. 

Das führt nicht nur zu Verzögerungen, sondern verschwendet auch Produktionsbudget, verlängert die Markteinführungszeit und erhöht das Risiko, dass falsche oder nicht konforme Inhalte veröffentlicht werden.

In einer Branche, in der das Digital Shelf direkten Einfluss auf Sichtbarkeit und Umsatz hat, bleiben solche Reibungen nicht rein operativ, sondern wirken sich auf das gesamte Geschäft aus.

Das Digital Shelf erfordert nicht nur kreative, sondern auch operative KI

Die meisten Lebensmittel- und Getränkemarken haben ihre KI-Reise am selben Punkt begonnen: bei der kreativen Produktion. Die Erstellung von Bildern, das Verfassen von Texten und die Ideenfindung sind sichtbar, schnell und leicht zu demonstrieren. Das ist zwar ein sinnvoller Ausgangspunkt, kann aber schnell zu einer Sackgasse werden.

Der größere Wandel vollzieht sich in Richtung operativer KI: Sie wird eingesetzt, um Inhalte anzureichern, zu verwalten, zu bearbeiten und durch Genehmigungs- und Aktivierungsworkflows zu leiten – und das mit weniger manuellem Aufwand. Wenn man den aktuellen und den geplanten KI-Einsatz zusammenfasst, geben 95 % der Unternehmen an, dass sie KI bereits für die Workflow-Automatisierung und Effizienzsteigerung nutzen oder nutzen werden.

Genau hier lohnt sich ein agentischer Ansatz. Anstatt sich auf isolierte KI-Funktionen zu verlassen, die jeweils nur eine Aufgabe bewältigen, können Teams AI Agents einsetzen, um komplexe mehrstufige Arbeitsabläufe zu unterstützen. 

Diese KI-Agenten können zum Beispiel Metadaten anreichern, markenfremde, veraltete oder nicht konforme Inhalte erkennen und genehmigte Assets für verschiedene Einzelhändler, Regionen und Formate anpassen. In der Lebensmittel- und Getränkebranche, wo Angaben je nach Markt variieren und Verpackungsänderungen neue Überprüfungszyklen auslösen können, ist diese Art der Unterstützung nicht nur effizient, sondern hilft Teams auch dabei, Inhalte korrekt, aktuell und einsatzbereit zu halten.

Dieser Ansatz ersetzt übrigens keine menschlichen Entscheidungen. Marken-, Compliance- und Regionalteams müssen weiterhin kontrollieren, was tatsächlich live geht. Der Mehrwert liegt vor allem darin, alle repetitiven und umfangreichen Aufgaben zu reduzieren, die Teams ausbremsen und vermeidbare Risiken erzeugen. Führungskräfte in der Lebensmittel- und Getränkebranche können so ihre Content Operations skalieren, ohne die Belegschaft im gleichen Maß zu vergrößern.

Schnellere Time-to-Market, weniger Engpässe bei Freigaben, weniger Nacharbeit und weniger Fehler auf Händlerseiten sind die Bereiche, in denen der Nutzen wirklich spürbar wird.

Warum eine starke Content-Infrastruktur zum Wettbewerbsvorteil wird

Mit der Weiterentwicklung von Content Operations in der Lebensmittel- und Getränkebranche zeigt sich: Geschwindigkeit allein bringt keinen entscheidenden Vorteil. Wachstum hängt vielmehr davon ab, wie schnell Unternehmen handeln können, ohne die Kontrolle zu verlieren.

Das spiegelt sich auch in den Erwartungen an KI-Agenten wider. 42 % der befragten Unternehmen sehen den größten Mehrwert darin, manuelle Prüfungen zu reduzieren und menschliche Fehler bei ihren Content Operations zu minimieren.

Dieser Mehrwert zeigt sich auch, sobald eine starke Content-Infrastruktur Teams dabei unterstützt, schneller und fundierter zu entscheiden, während gleichzeitig viel manuelle Arbeit wegfällt. Bei Pernod Ricard hat der Einsatz von KI zum Beispiel die Auffindbarkeit von Assets verbessert und den Aufwand für das Erkennen von Duplikaten sowie die manuelle Content-Verwaltung reduziert. Jetzt sind Workflows effizienter und Inhalte werden gezielter genutzt.

Und die Vorteile sind bereits sichtbar: In den letzten 12 Monaten gaben 35 % der Befragten aus der Konsumgüterbranche an, dass KI im DAM dazu beigetragen habe, die Markteinführungszeit für Inhalte oder Produkte zu verkürzen. Mit Blick auf die Zukunft erwarten 36 %, dass KI die betriebliche Effizienz und Governance optimiert sowie bessere Ergebnisse für die Marke erzielt. 

Für Führungskräfte in der Lebensmittel- und Getränkebranche ist das die entscheidende Perspektive. Die Anforderungen an skalierbare Content Operations steigen weiter, und die Sichtbarkeit im Digital Shelf wirkt sich unmittelbar  auf den Umsatz aus. Gleichzeitig können wachsende Content-Mengen schnell viel mehr Budget, Zeit und Ressourcen erfordern, als Teams bewältigen können – wenn sie nicht gezielt gesteuert werden.

Der nächste Wettbewerbsvorteil für Marketing in der Lebensmittel- und Getränkebranche

Marken, die KI erfolgreich einsetzen, werden nicht einfach mehr Content produzieren. Sie schaffen Systeme, mit denen sich Produktinhalte über das gesamte Digital Shelf hinweg aktivieren lassen, die Lokalisierung skalierbar wird, die Compliance sichergestellt ist und der ROI so messbar wird, dass Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen können.

Mit steigendem Druck auf die Teams liegt der Wettbewerbsvorteil nicht bei den Unternehmen, die die größte Menge an Assets produzieren. Erfolgreich sind diejenigen, die Content am schnellsten und effektivsten operationalisieren, indem sie Produkte schneller auf den Markt bringen, Händler-Content aktuell halten und Reibungsverluste sowie unnötigen Aufwand reduzieren.

Erfahren Sie, wie Lebensmittel- und Getränkemarken mit Bynder ihre Content-Infrastruktur zum Wettbewerbsvorteil machen.