Wie Shops KI nutzen, was ihre Agenturen wissen müssen und wo Tretminen liegen

Lange vor dem großen KI-Hype schon haben Shops auf Machine Learning gesetzt. Das Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz lässt sich wohl am besten mit Mustererkennung zusammenfassen, die im E-Commerce viele Anwendungsgebiete hat. Insofern trifft der große KI-Hype in vielen Shops auf gut aufgestellte Betreiber mit einem scharfen Blick für Sinn und Unsinn der Anwendungen. Fragt man etwa Christian Malik, Gründer und geschäftsführender Direktor der ECommerce-Agentur dotSource   , nach den Auswirkungen von KI auf Shops, so verweist er vor allem auf das Potenzial zur Mustererkennung in Datenmengen, in dem sich die Machine-Learning-DNS von KI zeigt: "KI beantwortet dem Shopbetreiber Fragen wie: 'Wie bewegt sich der Kunde durch den Shop? Findet er die richtigen Produkte? Sind sie Produkte an den besten Stellen positioniert?'".

Onlineshops tun hier etwas, das Ladengeschäfte schon lange machen, allerdings mit größerem Aufwand: "So kann man dann die Aufstellung eines virtuellen Sortiments ähnlich optimieren, wie es Ladengeschäfte seit Jahrzehnten tun; nur dass die Läden Kameraaufnahmen auswerten müssen, wir haben den digitalen Fußabdruck, der mit Klickpfaden und Mausbewegungen arbeitet." Auch Katrin Behrens, CEO von Otto Group one.O   , dem Consutling- und Tech-Partner der Otto Group , kommt zu dem Schluss, dass sich der große Hype auf die generative KI und auch Agentic AI fokussiert, "Machine Leaning dagegen ist nicht neu und hat schon lange ein weit reichendes Anwendungsfeld."

Bleibt also alles beim Alten im E-Commerce, auch in der Ära der omnipräsenten KI? Nein - wenn es auch in den Shops wegen ihrer teils beachtlichen Vorerfahrung nicht den großen AI-Urknall gibt, so sickert KI doch in alle Bereiche der Wertschöpfung immer stärker ein. Das zwingt sowohl Shops, als auch deren Agenturen zur ständigen Anpassung und Weiterentwicklung. Neu ist dabei vor allem das Tempo und die Bandbreite der Transformation, vielleicht im größten Ausmaß seit dem Aufkommen des Onlinehandels.

Wie Digitalisierung - nur schneller

KI im Handel, das ist nicht die große Revolution, aber hat viel revolutionäres Potenzial. So weist etwa dazu Pia Carola Schratzenstaller , Communications Lead Europe Shopify  , darauf hin, dass die "heutige Handelslandschaft zunehmend komplexer geworden ist. Faktoren wie Omnichannel-Einzelhandel, globale Expansion und schnelle Marktveränderungen erfordern umfassende Einblicke in alle Bereiche des Unternehmens." Wenn nicht alle Systeme miteinander reibungslos vernetzt seien, idealerweise auf einer "Unified Commerce Plattform", kann dieser Mangel an Übersicht dazu führen, dass Einzelhändler zögern, Entscheidungen zu treffen und so Wachstumschancen behindern. "Das heißt: nur, wenn ein Unternehmen mit völliger Klarheit agieren kann, ermöglicht dies Wachstum - und KI im Besonderen, aber natürlich auch andere Technologien werden ihren Teil dazu beitragen."

Große Firmen sind bei der Integration aktuell weiter, weil sie die Budgets dafür haben. Doch auch die kleinen Shops können auf den Zug aufspringen, wenn sie es richtig anstellen. Shopify etwa setzt den KI-Schwerpunkt auf die Effizienzsteigerung - beispielsweise auf einfachere Wege, Produktbeschreibungen zu generieren, bessere Antworten in der Suche vorzuschlagen oder - auf eher strategischer Ebene - um neues Kundenpotenzial zu entdecken.

Commerce sei und bleibe zwar ein Menschengeschäft, dennoch habe KI aber das Potenzial, Revolutionäres auszulösen, zumal die Nutzerinnen-Akzeptanz groß sei, sagt Pia Carola Schratzenstaller und verweist auf eigene Studien: Fast zwei Drittel der KundInnen wollen demnach, dass KI den Einkauf leichter macht, ein Drittel hofft auf mehr Hilfe bei der Entdeckung von Produkten, Angeboten und Neuem - das Ganze verbunden mit dem Wunsch, im Shop des Vertrauens auch einen Menschen ansprechen zu können, wenn Fragen oder Wünsche bestehen.

Vor diesem Hintergrund gibt es einige Use Cases, die zeigen, wie KI zur Unterstützung sowohl der Betreiber als auch der Einkaufenden eingesetzt werden kann.

Cases: Effizienzsteigerung statt Berater-Hype

KI kann etwa helfen, Suchabsichten besser zu verstehen - die Ergebnisse bilden dann weniger eine Interpretation der Keywords ab, mit denen gesucht wurde. Vielmehr versucht die KI, die Suchabsicht zu interpretieren. Jemandem, der etwa nach Weihnachtsbaumschmuck sucht, schlägt sie dann weniger alles rund um das Keyword Weihnachten vor, sondern bleibt näher an dem Thema des Schmucks und der Innendekoration.

KI kann auch einen Shop mal eben in eine andere Jahreszeit katapultieren, wo vorher händischer Design-Aufwand nötig war. "Wenn ein Shop sowohl Surfbretter als auch Snowboards anbietet, dann baut die KI mit Winteranbruch den Shop auf das Schneesport-Sortiment, anstatt dass der Händler händisch Themes und Sortiment ändern muss."

Hier profitieren auch die Kleinen, glaubt Schratzenstaller: Wer kein Team habe, kann mittels KI schneller arbeiten als von Hand. Die Frage nach dem Bestseller oder ein automatisierter Rabatt auf alle Sonnenbrillen im Angebot, sowas macht KI schnell und zuverlässig, so dass sich "von einer Demokratisierung des Handels reden lässt, die unser Ziel ist."

Große vs kleine Shops in der KI-Nutzung

Generell zeigt sich als Unterschied zwischen großen und kleinen Shops, dass die Großen KI eher als einen separaten Endpunkt in der Systemlandschaft einbauen, während die kleineren "eher in ihren Tools einen Haken bei den eingebauten KI-Features setzen, also die mitgegebenen Features in den Teilsystemen nutzen", sagt Christian Malik.

Bei einem Handelsriesen wie der Otto Group erstreckt sich die KI-Nutzung über ein weites Spektrum:

• Intern: Niederschwellige Nutzung etwa bei der Präsentationsvorbereitung unter Mitarbeitenden, Formulierung von Texten oder Übersetzungen
  
• Search/Virtuelle Einkaufsberatung: KI versteht zum Beispiel, dass "jemand, der nach 'Kleid für Hochzeit' sucht, kein Hochzeitskleid möchte", sagt Katrin Behrens, "sondern Kleider, die dem Dresscode einer Hochzeit entsprechen und eben kein Brautkleid und auch nichts, was am Ende der Braut die Show stiehlt."
• Logistik: Die Bestandshaltungs-Optimierung geschieht via Machine Learning, die intelligenten Systeme sind in der physischen Welt mit Lager-Robotern vernetzt, die KI gesteuert Lkw entladen und mit Bilderkennung Waren identifizieren können.
  
• Eigene Standards und Tools: Die Otto Group setzt einen eigenen GenAI-Assistenten ein, um Chats und Daten unter Kontrolle zu halten. Zusätzlich existieren konzernweite Guides beispielsweise für die Einhaltung von Ethik-Standards. Gemeinsam mit der HTW Dresden   geht sie gegen Halluzinationen in den Ergebnissen vor und eliminiert Bias in den Daten.
  
• Vernetzung: Austausch mit anderen KI-Firmen, darunter vor allem Startups

To-Dos-Agenturen

Will eine Agentur ein Partner auf Augenhöhe für einen Shop sein, gibt es eine Reihe von Fähigkeiten, die sie dafür empfehlen.

Die Transformation von Prozessen verfolgen
Agenturen sollten verstehen, wie sich die Geschäftsprozesse und -modelle ändern. Hat man im Einkauf früher kreativ gedacht, geben heute vielleicht datenbasierte Erkenntnisse den Weg vor: Agenturen sollten Impulse setzen.

Nüchternheit bewahren
Dem KI-Hype zu verfallen ist eine Gefahr, denn sie lenkt von der wichtigen Frage ab: Wie bekommt man die neuen KI-gesteuerten Prozesse und Tools "auf die Straße", das heißt: Wie macht man aus isolierten Use Cases etwas, das im großen Ganzen des Shop-Systems funktioniert?

Case vs. Realität unterscheiden
"Man sieht sich einen Use Case an - gekapselt funktioniert der schnell", sagt Christian Malik. Doch Cases sind ein extrem isoliertes Unterfangen: "Sobald das Thema größer und breiter wird, funktioniert das Ganze ganz schnell nicht mehr."

Organisations-Wissen
Wie bekommt man die KI-Adaption neuer Techniken in der konkreten Organisation des Kunden-Shops hin, welche Herausforderungen und Ausgaben ergeben sich für das Management und die Art der Führung? "Hier ist Beratung nicht genug - man kann sich nicht in die KI-Ära hineinberaten lassen, das lässt sich nicht delegieren, sondern benötigt Führung von oben", sagt Katrin Behrens. Und die Führung benötigt wiederum KI-Botschafter im Team, die die neuen Prozesse unterstützen.

Innovations-Turbo sein
Viele Firmen sind weit davon entfernt, KI-ready zu sein: "Omnichannel und Unified Commerce sind Themen, die brennen, aber bei weitem noch nicht alle machen", sagt Pia Schratzenstaller. "Agenturen sollten antreiben, statt abzuwarten, was die anderen machen. Gerade in unsicheren Zeiten sollten sie ihre KundInnen zu Fortschritt ermutigen." Malik bezeichnet indes die Herausforderungen, auf die man als Agentur so stößt, als 'individuell': "Viele haben da noch die Daten in Excell Sheets herumliegen, da ist noch einiges zu tun, wofür es viel Arbeit braucht." Und so wird die Kundenreise, am Anfang mit Schwung angetreten, bald eine ernüchternde Erfahrung: "Da sehen die Marken auf Insta und Youtube, was theoretisch so geht, sind begeistert - und es folgt die Ernüchterung: Typischer Hypecycle den Kunden da durchmachen, von 'alles wird vollautomatisiert' zum Schritt vom Cases in die nüchterne Realität."