Marktplätze und E-Commerce in 2026 - Wo die Reise hingeht

Die Konferenz "Marktplatz- und Commerce-Trends 26", moderiert von iBusiness-Analyst Dominik Grollmann, hat die zentralen Entwicklungen im digitalen Handel beleuchtet. Im Fokus stehen neue Steuerungsgrößen wie der Customer Lifetime Value, veränderte Bewertungsmaßstäbe für Marketing und Marke sowie ein ganzheitlicher Blick auf Kundenbeziehungen.

Darüber werden die technologischen Verwerfungen der Post ChatGPT-Ära eine Rolle spielen: Plattformökonomien bündeln Nachfrage, Künstliche Intelligenz übernimmt zunehmend operative Aufgaben und flexiblere, aber oftmals noch unbekannte modulare Systemarchitekturen lösen die vertrauten klassischen Shopmodelle ab. Im Vorfeld der morgigen Konferenz haben wir mit den Referenten über Herausforderungen und Chancen der Marktplatz- und Online-Economy gesprochen.

Peer Eschenbach , Geschäftsführer Open Digital Experience   , sieht den Wettbewerbsvorteil im E-Commerce nicht im Tool, sondern in der Entscheidungsarchitektur: "Pricing, Sortiment und Kanalsteuerung müssen konsistent zusammenspielen, eingebettet in ein Zusammenspiel aus Partnern, Plattformen und Datenquellen, das gemeinsam gesteuert wird." Mit Agentic Commerce, die er als KI-Systeme definiert, die eigenständig entscheiden und ausführen, veränderten sich die Logiken des Wettbewerbs, so Eschenbach: "Wer heute saubere Daten, klare Schnittstellen und definierte Entscheidungsregeln aufbaut, schafft die Grundlage, um dieses System überhaupt steuern zu können."

Die Unternehmen, die langfristig führen, würden Commerce nicht mehr isoliert, sondern vernetzt und mit einer gemeinsamen Steuerungslogik denken: "Commerce wandelt sich radikal: B2B wird digital, Kaufentscheidungen werden automatisiert, neue Vertriebswege entstehen schneller als je zuvor. Wer heute steuerbar aufgestellt ist, kann diese Veränderungen gezielt nutzen."

Jannis Gerlinger , Geschäftsführer und Gründer von Janger E-Commerce Studio  , glaubt stark an das Prinzip einer zentralen Wissensdatenbank, die heute mit KI einfacher denn je umgesetzt werden könne: "Denn jeder Shop hat heute mehrere Tools - für den Shop selbst, fürs Marketing, für den Kundenservice. Das Problem: Keins weiß, was das andere tut." Die Lösung sieht Janger in einer KI-Wissensdatenbank in der Mitte: "Die sammelt alles: Produktinfos, Kundenfeedback, Verkaufszahlen, Support-Anfragen, internes Wissen und mehr. Und sie denkt mit: Wenn sich fünf Kunden über die gleiche Farbe beschweren, erkennt die KI das Muster, schlägt eine bessere Produktbeschreibung vor und stoppt die passende Werbekampagne. Automatisch, nicht weil jemand zufällig drauf gestoßen ist." Das sei heute schon abbildbar, habe aber noch keiner auf dem Schirm, weil jemand fehlt, der sie richtig zusammenstecke, ""und genau das ist der Hebel, den die meisten Händler noch komplett unterschätzen."

Stefan Voss , Vice President Growth Front Row Group  , sieht den entscheidenden Hebel für die nächsten ein bis zwei Jahre nicht in einem weiteren Feature, sondern einem "integrierten eCommerce Operating Model. Bei Front Row nennen wir dies Connected Commerce: Wer Retail, Media und Operations über Länder, Accounts und Teams hinweg auf einer gemeinsamen Logik steuert, gewinnt. Wer weiter in Silos optimiert (separat nach Markt, Marke, Checkout, Team oder KPI), lässt strukturell Umsatz und Profit liegen, weil Entscheidungen an den falschen Stellschrauben getroffen werden." Dies werde oft unterschätzt, weil Unternehmen häufig lokal optimieren, während der eigentliche Hebel in der End-to-End-Profitabilität und im CLV-orientierten Wachstum liege: "Genau dafür braucht es eine integrierte Transparenz, die Retail-, Advertising- und operative Daten verbindet, statt isolierte Dashboards zu verwalten."

Alexander Brunst , Co-CEO ECommerce One   , sieht einen Hebel, um kurzfristig die Profitabilität zu verbessern, in Suche - "aber nicht als Infrastruktur, sondern als Vertriebskanal. Der Kunde sagt Ihnen exakt, was er kaufen will. Die meisten Händler hören nicht zu. Wer seine Suchergebnisse heute in Echtzeit nach Marge und Verfügbarkeit steuern kann, ohne ein Dev-Ticket zu schreiben, hat einen strukturellen Vorteil - nicht weil die Technologie so komplex ist, sondern weil die Organisation es nicht hergibt." Den größten Denkfehler von Unternehmen sieht er "im Warten auf vollständige Daten." Die habe zwar niemand, aber wer noch abwarte, fange nie an: "Mein Rat: einen Bereich nehmen, dort anfangen, Entscheidungen zu messen - und sechs Monate später hat man mehr gelernt als mit jedem Strategie-Workshop. Automatisierung ist kein Ziel, sondern die Konsequenz davon, dass man aufgehört hat, Dinge manuell zu entscheiden, die es nicht verdienen."

Für Felix Hoffmann , CEO und Gründer von 7Learnings   , sind die bedeutendsten Stellschrauben, "um kurzfristig die Profitabilität zu verbessern Pricing und Marketing. Der ideale set-up ist, dass Händler Ziele und Grenzen für ihre Verkaufskanäle setzen, die Entscheidungen auf Produktebene aber dann automatisch optimiert werden." Der Fehler vieler Unternehmen bestehe darin, dass sie direkt zur Auswahl der Lösung springen und versuchen, ChatGPT oder Gemini zu implementieren: "Diese sind extrem teuer auf lange Sicht und oft nicht die beste Lösung für die wichtigsten Probleme. Klassische Machine Learnings Ansätze sind deutlich günstiger und liefern verlässliche, deterministische Ergebnisse."

Die virtuelle Konferenz bündelt aktuelle Entwicklungen, Herausforderungen und strategische Ansätze im E-Commerce und zeichnet ein differenziertes Bild davon, wie sich der digitale Handel derzeit verändert. Im Zentrum steht die Frage, welche Faktoren heute tatsächlich über Wachstum, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit entscheiden - sowohl auf operativer als auch auf struktureller Ebene.

Ein abschließendes Panel mit allen Referenten beantwortet Publikumsfragen und diskutiert die sich verändernden Machtverhältnisse im Markt. Im Fokus steht die Frage, welche Akteure künftig zentrale Steuerungsfunktionen übernehmen - Plattformen, Anbieter oder algorithmische Systeme, wobei einige Trends einer weiteren Diskussion wert sein werden:

Vernetzter Commerce statt isolierter Systeme

Der Wettbewerb im E-Commerce verschiebt sich weg von einzelnen Tools hin zu einer übergreifenden Steuerungslogik. Erfolgreiche Unternehmen denken ihre Kanäle, Daten und Partner als vernetztes System, das zentral orchestriert wird. Isolierte Optimierungen nach Kanal oder KPI führen dagegen oft zu suboptimalen Entscheidungen. Entscheidend ist eine integrierte Sicht auf Wertschöpfung, die Retail, Marketing und Operations zusammenführt.

KI als Entscheidungsinstanz im 'Agentic Commerce'

Mit dem Aufkommen von KI-Systemen, die eigenständig Entscheidungen treffen und ausführen, verändert sich die Marktlogik grundlegend. Unternehmen müssen dafür saubere Datenstrukturen, klare Schnittstellen und definierte Entscheidungsregeln schaffen. Nur so lassen sich automatisierte Prozesse überhaupt sinnvoll steuern. Wer diese Grundlagen früh legt, kann KI nicht nur nutzen, sondern aktiv kontrollieren.

Zentrale Wissensdatenbanken als unterschätzter Hebel

Viele Shops arbeiten mit fragmentierten Tools, die nicht miteinander kommunizieren. Eine zentrale, KI-gestützte Wissensdatenbank kann diese Silos aufbrechen und alle relevanten Informationen bündeln. Dadurch lassen sich Muster erkennen, Prozesse automatisieren und Entscheidungen deutlich schneller treffen. Der eigentliche Wettbewerbsvorteil liegt weniger in der Technologie selbst als in ihrer intelligenten Verknüpfung.

End-to-End-Profitabilität statt lokaler KPI-Optimierung

Statt einzelne Kennzahlen wie ROAS isoliert zu verbessern, rückt die ganzheitliche Profitabilität in den Fokus. Customer Lifetime Value und langfristige Kundenbeziehungen werden wichtiger als kurzfristige Performance. Dafür braucht es Transparenz über alle Datenquellen hinweg - von Advertising bis Operations. Unternehmen, die diese Perspektive einnehmen, treffen nachhaltigere und wirtschaftlich sinnvollere Entscheidungen.

Suche wird zum aktiven Vertriebskanal

Die interne Suche im Shop entwickelt sich vom reinen Navigationstool zu einem strategischen Verkaufskanal. Kunden signalisieren hier konkret ihre Kaufabsicht, doch viele Händler nutzen dieses Potenzial nicht. Wer Suchergebnisse in Echtzeit nach Marge, Verfügbarkeit oder Strategie steuern kann, verschafft sich klare Vorteile. Die Herausforderung liegt dabei weniger in der Technik als in der organisatorischen Umsetzung.

Automatisierung als Folge klarer Entscheidungslogik

Automatisierung ist kein Selbstzweck, sondern entsteht aus der konsequenten Strukturierung von Entscheidungen. Unternehmen, die beginnen, datenbasiert zu handeln, lernen schnell und verbessern ihre Systeme kontinuierlich. Perfekte Daten sind dafür keine Voraussetzung - wichtiger ist der pragmatische Einstieg. Wer früh testet und misst, baut schneller Wettbewerbsvorteile auf als durch lange Strategiephasen.

Pricing und Marketing als kurzfristige Hebel

Die größten Effizienzgewinne liegen aktuell in der intelligenten Verzahnung von Preisgestaltung und Marketing. Während Ziele und Rahmenbedingungen zentral definiert werden, können operative Entscheidungen auf Produktebene automatisiert erfolgen. Klassische Machine-Learning-Ansätze spielen dabei oft eine größere Rolle als teure generative KI-Lösungen. Entscheidend ist ein Setup, das skalierbar, nachvollziehbar und wirtschaftlich sinnvoll ist.

Struktureller Wandel durch Plattformen und Modularisierung

Plattformökonomien und modulare Systemarchitekturen verändern die technische und organisatorische Basis des E-Commerce. Monolithische Systeme stoßen an ihre Grenzen, während flexible, kombinierbare Lösungen an Bedeutung gewinnen. Gleichzeitig entstehen neue Vertriebskanäle schneller als je zuvor. Unternehmen müssen daher nicht nur technologisch, sondern auch organisatorisch deutlich agiler werden.