KI im Onlinehandel 2025: Effizient, aber strategielos

Die Ergebnisse der neuen Onlinehändlerbefragung 2025   der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) zeichnen ein deutliches Bild: 83 Prozent der Händler und Marken im deutschsprachigen Raum setzen inzwischen generative KI-Anwendungen wie ChatGPT  , Gemini   oder Copilot   ein. In Marketingabteilungen, Produktteams und im Kundenservice gehört die automatisierte Text- und Datenverarbeitung längst zum Alltag. Besonders beliebt sind Einsatzfelder wie Texterstellung, Übersetzungen, SEO-Optimierung oder Content-Ideen.

Doch während die operative Nutzung boomt, bleibt die strategische Steuerung aus: Nur rund ein Drittel der Unternehmen hat eine übergreifende KI-Strategie definiert, weitere 22 Prozent planen eine Einführung. Damit nutzen zwar die meisten Händler KI - aber ohne klares Zielbild oder Governance-Struktur.

Das Ergebnis ist symptomatisch für viele Branchen: KI wird zunächst taktisch eingesetzt - als Werkzeug zur Effizienzsteigerung -, aber selten als Katalysator für Geschäftsmodelle, Organisationsstrukturen oder Wertschöpfung. "Die KI-Revolution im E-Commerce findet statt - nur nicht im Strategiepapier", kommentiert Studienleiter Darius Zumstein, Professor für Digitales Marketing an der Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW. Das heißt, viele Unternehmen experimentieren erfolgreich im Kleinen, doch es fehlt der übergeordnete Plan, wie KI langfristig eingesetzt werden soll.

Zwischen Effizienzgewinn und blinder Automatisierung

Die kurzfristigen Ziele sind klar: 88 Prozent der Befragten geben an, mit KI vor allem Zeit zu sparen. 70 Prozent berichten von Effizienzgewinnen, 52 Prozent von Qualitätsverbesserungen. Was jedoch auffällt: Nur 14 Prozent messen die tatsächliche Wirkung ihrer KI-Projekte - etwa durch definierte KPIs, ROI-Berechnungen oder Performancevergleiche.

Diese Diskrepanz zwischen gefühltem Nutzen und messbarem Erfolg birgt Risiken. Ohne strukturierte Erfolgskontrolle bleibt KI eine Black Box - mit der Gefahr, Prozesse zwar schneller, aber nicht unbedingt besser zu machen. In der Praxis führt das dazu, dass KI oft inkrementell genutzt wird: Sie beschleunigt bestehende Aufgaben, verändert aber keine Strukturen. Unternehmen sparen Arbeitszeit, schaffen aber keine neuen Wertschöpfungspfade.

Fehlende Governance als größtes Hindernis

Ein zentrales Ergebnis der Studie betrifft die organisatorische Verankerung: Die meisten Händler haben keine klaren Zuständigkeiten für den KI-Einsatz definiert. Während Marketing- oder Content-Teams Tools wie ChatGPT oder Jasper eigenständig nutzen, fehlt auf Managementebene häufig eine Leitlinie zu Datenschutz, Transparenz oder Qualitätssicherung.

63 Prozent der befragten Retailer nennen Datenschutz als größte Hürde, 59 Prozent klagen über mangelndes Know-how, 42 Prozent über Tool-Vielfalt und fehlende Integration. Das führt in vielen Unternehmen zu einem unkontrollierten Wildwuchs an Einzellösungen - eine Situation, die mittelfristig neue Risiken schafft: Dateninkonsistenzen, Wissensverlust, Sicherheitslücken.

Eine zentrale KI-Governance, also ein Rahmen für verantwortungsvolle Nutzung, ist derzeit eher die Ausnahme. Dabei könnte sie die Basis sein, um Vertrauen und Effizienz in Einklang zu bringen.

Drei Engpässe: Wissen, Daten, Struktur

Die FHNW-Studie macht deutlich, dass der Erfolg von KI nicht nur von der Technologie abhängt, sondern von drei grundlegenden Ressourcen:

1. Wissen: Viele Mitarbeitende nutzen KI zwar täglich, aber ohne methodische Schulung. Nur eine Minderheit der Unternehmen bietet strukturierte Trainings oder Leitfäden zu Themen wie Prompt-Engineering oder Qualitätskontrolle an.
   
2. Daten: Fehlende Struktur und semantische Tiefe in Produkt- und Kundendaten begrenzen die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen. Ohne saubere, maschinenlesbare Daten bleiben Automatisierung und Personalisierung Stückwerk.
   
3. Struktur: Die meisten Händler experimentieren dezentral - ohne definierte Prozesse, Ziele oder KPIs. Das erschwert sowohl Skalierung als auch Evaluierung.

Diese Defizite sind zugleich Chancenfelder für Agenturen, Technologieanbieter und Beratungsfirmen: Wer Händler bei Datenaufbereitung, Toolintegration oder Schulung unterstützt, adressiert einen der größten Wachstumsbereiche im digitalen Handel.

KI darf kein Schnellschuss bleiben

Der momentane KI-Hype verführt viele Handelsunternehmen dazu, Tools möglichst schnell zu implementieren, oft aber ohne klaren Business Case. Doch Geschwindigkeit ersetzt keine Strategie. Ein zukunftsfähiger Ansatz erfordert, dass Unternehmen ihre KI-Projekte mit übergeordneten Geschäftszielen verknüpfen: etwa Kostenoptimierung, Margensteigerung, Umsatzwachstum oder Kundenbindung. Nur dann wird aus KI-Einsatz ein echter Werttreiber.

Das bedeutet auch: Unternehmen müssen lernen, KI-Erfolge quantitativ zu bewerten - etwa durch Kennzahlen wie "automatisierte Touchpoints", "Redaktionszeit pro Produktbeschreibung" oder "Conversion-Rate bei KI-gestützter Personalisierung". "KI darf nicht das neue Excel werden - allgegenwärtig, aber strategisch irrelevant", warnt Zumstein. "Wer sie systematisch in Prozesse und Entscheidungen integriert, verschafft sich langfristig einen Vorsprung."

Von der Toolphase zur Transformationsphase

Die Entwicklung im E-Commerce folgt einer klaren Kurve:

Phase 1 - Toolphase: Schnelles Experimentieren, Fokus auf Content, Marketing, Übersetzungen.
Phase 2 - Prozessphase: Integration in Abläufe, erste Automatisierungen, Qualitätssicherung.
Phase 3 - Transformationsphase: Strategische Nutzung für Entscheidungsunterstützung, Prozesssteuerung und neue Geschäftsmodelle.

Laut Studie bewegen sich aktuell viele Händler derzeit zwischen Phase 1 und 2. Nur wenige erreichen die dritte Stufe - dort, wo KI nicht mehr nur Werkzeuge ersetzt, sondern Entscheidungen verbessert.

Beispiel: Einige Händler nutzen KI-Modelle bereits zur Sortimentssteuerung oder dynamischen Preisfindung - Anwendungen, die strategische und operative Ebenen verknüpfen. Doch diese Ansätze erfordern datengetriebene Organisationen, die KI nicht als Add-on, sondern als Teil ihrer DNA verstehen.

Chancen für Dienstleister und Agenturen

Für Digitalagenturen und Technologieanbieter eröffnet die KI-Unsicherheit vieler Händler ein großes Marktpotenzial. Gefragt sind Partner, die integrierte Lösungen und Schulungskonzepte bieten - von der Datenstrukturierung bis zur KI-Governance. Gerade mittelständische Händler benötigen Unterstützung, um von der Einzelfallanwendung zu einer nachhaltigen Strategie zu gelangen.

Ein wachsender Bedarf besteht zudem im Bereich Compliance und Datenschutzberatung, da KI-Anwendungen häufig auf externen Servern laufen und neue regulatorische Risiken mit sich bringen.

Der Weg zur strategischen KI

Was können Händler konkret tun, um KI strategisch zu verankern? Die Studie und Praxiserfahrungen zeigen fünf zentrale Schritte:

1. Klare Verantwortlichkeiten schaffen: Wer entscheidet über KI-Projekte, wer prüft Qualität und Datenschutz?
   
2. Pilotprojekte bündeln: Statt zehn Tools isoliert zu testen, besser einen strukturierten Use Case entwickeln und messen.
   
3. Datenqualität sichern: Einheitliche Produktdaten, semantische Taxonomien und API-Standards schaffen.
   
4. Mitarbeitende befähigen: Schulungen zu Prompting, kritischem Denken und Ergebnisbewertung einführen.
   
5. Messbarkeit definieren: KI-Leistung anhand messbarer KPIs bewerten - Effizienz, Conversion, Kundenzufriedenheit.

Künstliche Intelligenz wird im E-Commerce zu einem Wettbewerbsfaktor zweiter Ordnung: Nicht mehr, wer sie nutzt, entscheidet - sondern wie systematisch. Die Onlinehändlerbefragung 2025 zeigt: Der Großteil der Branche steht am Anfang dieses Wegs. Doch je früher Händler ihre KI-Strategie professionalisieren, desto stärker sichern sie sich einen Vorsprung - organisatorisch, technologisch und kulturell.

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Über die Studie:
Titel: Onlinehändlerbefragung 2025 - Ergebnisse der achten Durchführung
Herausgeber: Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW), Institute for Competitiveness and Communication (ICC), Olten
Autoren: Prof. Dr. Darius Zumstein, Adele Dörner und Sonja Schüler
Ziel: Die Untersuchung analysiert den Status quo, Trends und Herausforderungen des digitalen Handels im DACH-Raum - mit besonderem Fokus auf Technologieeinsatz, Marketing, KI und organisatorische Transformation.

Methodik:

• Onlinebefragung unter 643 ECommerce-Unternehmen im deutschsprachigen Raum
  
• Erhebungszeitraum: Frühjahr 2025
  
• Branchenfokus: B2C- und B2B-Onlinehändler aus unterschiedlichen Produktsegmenten
  
• Fragestellungen zu KI-Nutzung, Digitalstrategien, Customer Experience, Datenmanagement und Unternehmensorganisation
  
• Ergebnisse anonymisiert und statistisch ausgewertet

Besonderheit: Die aktuelle Ausgabe widmet erstmals ein ganzes Kapitel dem Thema Künstliche Intelligenz im Onlinehandel - von Einsatzfeldern über strategische Einbettung bis zu organisatorischen Hürden.

Veröffentlichung: Oktober 2025, Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) - hier kostenlos erhältlich als PDF