AI und E-Commerce: Wie KI die Shopsysteme ausdribbelt

"KI verändert das Kundenverhalten gerade fundamental. Die Zahl der Suchanfragen bei ChatGPT hat sich allein im letzten Quartal in der EU vervierfacht - auf inzwischen 41 Millionen monatliche Nutzer", erklärt Sebastian Schulze, Berater und Speaker für die Themen KI & Big Data. "Das ist zwar noch weit entfernt von Googles Reichweite, aber das Wachstum ist rasant. Selbst Google räumt ein, in bestimmten Anwendungsfällen Nutzer an KI-Modelle zu verlieren."

Diesen Trend bestätigt auch die aktuelle Adobe AI Consumer Survey  . Demnach nutzen bereits 85 Prozent der VerbraucherInnen in Deutschland KI-Assistenten zur Produktrecherche, berichtet Hartmut König , CTO Central Europe bei Adobe  . Er glaubt, dass diese Entwicklung sehr schnell die gängigen Customer Journeys beeinflusst. "Sogenannte 'Zero Click'-Suchen werden beim Online-Shopping zunehmend das neue Normal: KonsumentInnen nutzen statt der klassischen Suchmaschine lieber KI-Anwendungen wie ChatGPT, Copilot oder Gemini, wenn sie sich nach neuen Produkten umsehen", meint er. Eine Beobachtung, die Schulze bestätigen kann: "Erste Kunden von mir berichten von einer Verzehnfachung des KI-Traffics über Large Language Models (LLMs)."

Die neue Customer Journey: Von der Suchmaschine zum KI-Agenten

Was bedeutet das für das Kaufverhalten? "Die Customer Journey wird sich in den kommenden Jahren grundlegend verändern - weg von der klassischen linearen Abfolge hin zu dynamischen, KI-vermittelten Interaktionen", ist Fabian Müßig , Head of Solutions Engineering EMEA bei Shopify  , überzeugt. "Kontextbasierte Dialoge verändern Suchanfragen, Produktvergleiche und Kaufentscheidungen."

Schon jetzt sei zu beobachten, dass AI je nach Branche und Zielgruppe die Google-Suche ablöst, beobachtet der Shopsystemhersteller JTL-Software  . "Stattdessen werden Kaufentscheidungen noch personalisierter und passgenauer mit Hilfe Künstlicher Intelligenz getroffen - ob es darum geht, das günstigste Smartphone mit der besten Kamera oder das Elektroauto mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis zu finden", sagt Pressesprecherin Bettina Taylor . Bislang gilt dabei: "Je komplexer das Produkt, desto eher wird die KI als Kaufassistent genutzt."

Auch Alexander Graf , Co-CEO von Spryker  , ist der Überzeugung, dass die traditionelle, lineare Customer Journey "einem fließenden, KI-gestützten Weg" weichen wird, "bei dem sowohl menschliche Käufer als auch KI-Agenten eine aktive Rolle spielen." Diese Entwicklung steht derzeit noch am Anfang. Sowohl die Gewohnheiten als auch die Tools entwickeln sich rasant. "Verbraucher werden sich zunehmend auf personalisierte Sucherlebnisse, visuelle Entdeckungstools und Dialogschnittstellen verlassen, die es ihnen ermöglichen, auf natürliche Weise mit Online-Shops zu interagieren, Fragen zu stellen, Optionen zu vergleichen und sogar Angebote auszuhandeln."

Dabei ist aus Verbrauchersicht nicht alleine der Komfort entscheidend, Fragen in natürlicher Sprache stellen zu können und präzise Antworten zu erhalten, ohne selbst lange Suchergebnislisten lesen und interpretieren zu müssen. "KI-Systeme erkennen auf Basis der Dialoge in Echtzeit Bedürfnisse und schlagen passende Angebote vor", erklärt Shopify-Manager Müßig. "Für KonsumentInnen entsteht so eine neue, fluide Shopping-Erfahrung - individuell, effizient und situativ."

Und die hat es durchaus in sich: KI-Berater Schulze weist darauf hin, dass erst kürzlich eine EY-Studie belegt hat, dass das Vertrauen der NutzerInnen in KI-Ergebnisse deutlich höher ist als bei klassischen Vergleichsportalen - was die Kaufwahrscheinlichkeit spürbar steigert.

Damit ändert sich ein wesentlicher Teil der Customer Journey radikal. Der zentrale Touchpoint - die Stelle, an der die Kaufentscheidung getroffen wird - verschiebt sich. Paradoxerweise ist der Shift aber zugleich weniger drastisch, als sich auf den ersten Blick vermuten lässt. Rico Adler , Director Solution Consulting der ECommerce-Platform Scayle  , weist darauf hin, dass die bisher wesentlichen Touchpoints zwar an Sichtbarkeit, aber nicht wirklich an Bedeutung verlieren. Denn bei einer KI-Recherche werden Preisvergleiche, Bewertungen und Produktdetails zwar nicht mehr einzeln aufgerufen, aber "fließen gebündelt in einen KI-gestützten Entscheidungsprozess ein". Unter Strich gibt es daher nicht weniger relevante Touchpoints. Im Gegenteil: "Die Touchpoints werden dadurch vielfältiger - gleichzeitig steigen die Erwartungen an Relevanz, Schnelligkeit und Sicherheit", so der Scayle-Experte.

Die Rolle der Shop-Systeme im KI-Zeitalter

Auf diese Weise wandelt sich die Rolle, die ein ECommerce-System einnehmen muss. Einen Bedeutungsverlust wird am ehesten das klassische Frontend im Web erfahren - auch wenn wohl kaum ein Anbieter auf dessen imagefördernde Wirkung verzichten wird. "Typischerweise haben Händler auf ihrem Onlineshop den größten Gestaltungsspielraum, daher ist dieser eine Chance, sich mit der eigenen Marke und dem Produktportfolio stark zu positionieren und von der Konkurrenz abzuheben", erinnert JTL-Sprecherin Taylor.

Spryker-Vordenker Graf gibt zudem zu bedenken, dass auch das Frontend von KI-Fähigkeiten profitieren wird: "Storefronts werden Layouts und Angebote dynamisch auf der Grundlage von Intent-Signalen anpassen, während KI-gestützte Personalisierungs-Engines das Einkaufserlebnis kontinuierlich verfeinern werden", sagt er.

Insgesamt muss die Rolle des Online-Shops aber in Zukunft weiter gefasst werden. "Sie sind nicht länger bloße Schaufenster, sondern werden Teil eines intelligenten, datengetriebenen Ökosystems", meint Solution-Ingenieur Müßig. "Ihre Funktion verschiebt sich in Richtung strukturierter, maschinenlesbarer Datenquellen: Produktinformationen, Verfügbarkeiten, Richtlinien und Kundenprofile müssen modular, aktuell und KI-kompatibel bereitgestellt werden." Ehemals getrennte Systeme wie Frontend, PIM, SEO, Order Management und Marktplatzanbindung würden damit eher enger zusammenrücken - "als orchestriertes Ganzes."

Kaum anders sieht das Scayle-Direktor Adler: "Die Rolle des Shops wandelt sich vom statischen Verkaufsort zum dynamischen Steuerungspunkt für Inhalte, Logik und Prozesse. Gleichzeitig wächst die Bedeutung von Echtzeit-Integrationen, die Systeme wie Order Management oder Pricing Engine intelligent miteinander verknüpfen und eine Experience aus einem Guss ermöglichen."

Spryker-Vordenker Graf ergänzt, dass auch das Frontend von KI-Fähigkeiten profitieren wird: "Storefronts werden Layouts und Angebote dynamisch auf der Grundlage von Intent-Signalen anpassen, während KI-gestützte Personalisierungs-Engines das Einkaufserlebnis kontinuierlich verfeinern werden", sagt er. Dadurch entstehen Lösungen, die die Relevanz von Suchanfragen und die Conversion durch die Nutzung von Verhaltenssignalen in Echtzeit verbessern. "Aber wir bereiten uns auch auf den Aufstieg von KI-Einkaufsagenten vor. Automatisierte Systeme, die im Namen der Kunden handeln, werden bald einen bedeutenden Anteil der digitalen Handelsinteraktionen ausmachen."

Risiko und Chance zugleich - die Customer Journey im Wandel

Unterm Strich ergibt sich ein differenziertes Bild. Während das Shop-Frontend einerseits durch GenAI-Chatbots und Agentic-Commerce einen Bedeutungsverlust erleiden kann, wird es zugleich durch eigene KI-Funktionen aufgewertet.

Das Gleiche gilt für die gesamte Customer Journey. Einerseits werden Kaufentscheidungen vermehrt aufgrund von Zusammenfassungen einer GenAI getroffen - die aber ihrerseits bestehende Touchpoints wie Preisvergleiche, Bewertungen, Reviews oder Produktinformationen berücksichtigt. Insofern findet keine wirkliche Entwertung statt. Es bietet sich im Gegenteil die Chance, diese Kontaktpunkte gezielt zu optimieren - unter Einsatz von KI-Tools.

"Im Backend sorgt KI für eine intelligentere Auftragsabwicklung, die von der Preisgestaltung bis zur Dokumentenbearbeitung reicht. Das Produktinformationsmanagement wird durch automatische Übersetzung, Kategorisierung und Datenextraktion aus unstrukturierten Formaten wie Bildern und PDFs skalierbar", erklärt Graf.

Henry Göttler , CEO von OXID eSales   , rät dazu, diese Hebel gezielt zu nutzen, um die einzelnen Phasen des Kaufprozesses zu unterstützen:

• Awareness (Aufmerksamkeit)KI-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen, um relevantere Werbung auszuspielen. KI kann Zielgruppen für Predictive Targeting identifizieren, und mit KI-Unterstützung erstellter Inhalt hilft, Aufmerksamkeit zu gewinnen.
  
  
• Engagement (Beteiligung)KI-Bots beantworten rund um die Uhr komplexe Produkt-Fragen, schlagen Produkte vor, die zum individuellen Nutzerprofil passen, und können mit dynamischen Websites Inhalte gezielt an den Besucher anpassen.
  ChatGPT ist zu einem weitgehend unkontrollierbaren Touchpoint geworden

  (Henry Göttler , CEO , OXID)

  

  Bild: Oxid eSales

  
  

• Conversion (Kaufentscheidung)KI kann Preise basierend auf Nachfrage, Wettbewerb, Lagerbestand und sogar dem individuellen Nutzerprofil in Echtzeit anpassen. Im Checkout kann KI Reibungspunkte identifizieren und den Prozess vereinfachen. Direkt im Warenkorb kann die KI einen individuellen Rabatt oder ein passendes Zusatzprodukt anbieten, um den Kaufabschluss zu fördern.
  
  
• Retention/Advocacy (After-Sales)Nach dem Kauf können Standardanfragen von KI-Chatbots beantwortet werden. KI kann Nutzungsmuster analysieren und vorhersagen, wann ein Kunde möglicherweise auf ein Problem stoßen wird (Stichwort: Wartung) und ihn proaktiv informieren. KI-Modelle können Kunden identifizieren, bei denen eine hohe Abwanderungsgefahr besteht, und gegensteuern (Churn-Prevention). Zuletzt kann KI eine Sentiment-Analyse durchführen, die die allgemeine Stimmung in sozialen Medien versteht und schnell auf negatives Feedback reagieren kann.

Wie Shops ihre GAIO-Sichtbarkeit verbessern

Egal, wie sich die Bedeutung der einzelnen Touchpoints in der Customer Journey verschieben wird, festzuhalten bleibt: LLMs werden in Zukunft dazugehören und ein wesentlicher Bestandteil sein. "Wer heute in LLMs gut sichtbar ist, wird morgen von einem neuen, stark wachsenden Kundenstrom profitieren", prophezeit Berater Schulze. "Informationen, Vergleiche, Empfehlungen - all das findet künftig zunehmend außerhalb des Shops statt, im Dialog mit KI-Assistenten." Für den Shop heißt das: "Die Storefront selbst wird zum 'Datenlieferanten' - die eigentliche Produktpräsentation übernimmt zunehmend das Sprachmodell". Schulze erinnert: "Dabei zählen nicht nur Inhalte auf der Hauptseite, sondern alle Informationen zum jeweiligen Produkt, selbst wenn diese auf anderen Seiten sind."

JTL Software

"Daher wird Generative AI Optimization - kurz GAIO -, also die Auffindbarkeit von Produkten, Marken und Dienstleistungen in KI-Tools, immer wichtiger", erklärt JTL-Frau Taylor. "Langfristig wird GAIO wahrscheinlich mindestens genauso wichtig werden wie SEO, also Search Engine Optimization, damit Online- und Multichannelhändler von ihrer Zielgruppe gefunden werden." Grundlage dafür bilden etwa entsprechende Meta-Angaben, für die das JTL-Shopsystem bereits vorbereitet ist. "Diese Angaben dienen dazu, Produktdaten in einem strukturierten, KI-lesbaren Format bereitzustellen, das für LLMs, Assistants oder Marktplatz-KIs nutzbar ist - ein Ansatz, der sich in den kommenden Jahren deutlich weiterentwickeln dürfte", so die Sprecherin.

Daneben verweist sie auf verschiedene KI-basierte Werkzeuge, die derzeit entwickelt werden. Ein Beispiel ist ein KI-Assistent, der perspektivisch über natürliche Sprache bedienbar sein soll und NutzerInnen durch Funktionen der Plattform führen kann. Die Warenwirtschaft JTL-Wawi soll demnächst ein Feature zur KI-gestützten Erstellung von Produktbeschreibungen erhalten, das sich derzeit in einer Pilotphase befindet.



Adobe

Marken und Händler, die keine Traffic-Einbuße erleben möchten, sollten in jedem Fall die Sichtbarkeit ihrer Marke in generativer KI-Anwendungen kennen und prüfen, ob Konkurrenten besser genannt werden. "Für unsere Unternehmenskunden sind das Herausforderungen von strategischer Bedeutung, sowohl für die Markensichtbarkeit als auch für den Verkauf", erklärt Adobe-CTO König. Ein vom Unternehmen bereitgestellter LLM-Optimizer soll dabei helfen, die Sichtbarkeit zu messen und zu erhöhen.



Scayle

Scayle setzt auf eine API-Architektur und ist darauf ausgelegt, auch den MCP-Ansatz (Model Context Protocol) zu unterstützen. "KI-Agenten können - sofern vom Händler freigegeben - auf strukturierte Shop-Daten zugreifen, etwa zur Produktsuche, Warenkorberstellung oder zur Einleitung eines Checkouts", erklärt Scayle-Mann Adler. "Die Zahlungsabwicklung verbleibt dabei bewusst im System des Händlers, um keine sensiblen Payment-Daten an externe Agenten übergeben zu müssen."



Spryker

Spryker-Chef Graf betont, dass das hauseigene Business Intelligence-Werkzeug einen umfassenden Einblick in alle Verkaufskanäle und Marktplätze bietet, sodass sich datengesteuerte Entscheidungen in Echtzeit treffen lassen. Daneben bietet Spryker eine wachsende Palette von KI-gestützten Tools - etwa zur automatischen Produktübersetzung, Kategorisierung und Bildanalyse - an. Entwickler profitieren von Tools wie dem DevQA-Assistenten und Engineer GPT, während KundInnen personalisierte Empfehlungen und visuelle Suchfunktionen nutzen können.



Shopify

Shopify unterstützt seine Händler mit einem AI Store Builder, der auf ein paar Stichworte hin fertige Layout-Vorschläge inklusive Text und Bild liefert - wenn auch derzeit nur in englischer Sprache. Im operativen Alltag soll ein KI-Assistent namens Sidekick helfen. Er soll Ursachen für betriebliche Herausforderungen erkennen, präventive Maßnahmen vorschlagen und konkrete, umsetzbare Lösungen bieten. Zuletzt sollen sich mit Storefront MCP KI-Shopping-Assistenten auch selbst entwickeln lassen, die in Echtzeit auf Produktdaten, Kundenkonten und Shop-Informationen zugreifen.

GenAI als Mittel gegen Amazon-Dominanz?

Der Umbruch, der sich derzeit durch GenAI in der Customer Journey, bei Händlern und in Shopsystemen vollzieht, ist zweifellos drastisch. Wenn man die Entwicklung aber in einem etwas größeren Kontext sieht, ist sie nicht wirklich beispiellos. Jahrzehntelang war die Google-Suche der Ersteinstieg in fast jeder Customer Journey. Aber schon Trends wie Social Media haben diese Gesetzmäßigkeit erstmals erschüttert. Insofern folgt die Entwicklung einem langfristigen Trend, meint JTL-Sprecherin Taylor: "Onlinehändler stehen zunehmend vor der Herausforderung, ihre Vertriebsstrategie mehrdimensional denken zu müssen. Konsumenten kommen heute über ganz unterschiedliche Wege zum Produkt."

Dieser Aspekt erlaubt auch weitere optimistische Gedanken. AI könnte durchaus dabei helfen, die Dominanz der großen Marktplätze wie Amazon, Zalando oder Otto aufzubrechen. "Denn KI-gestützte Customer Journeys sind nicht mehr auf große Plattformen angewiesen", meint KI-Berater Schulze. "Das demokratisiert den E-Commerce - vor allem zugunsten kleinerer Anbieter mit gut gepflegten Datenstrukturen."