Agentische KI im E-Commerce: Intelligentere Entscheidungen und nahtlose Erlebnisse

Stellen Sie sich Folgendes vor: Ein Käufer landet auf Ihrer E-Commerce-Website und wird sofort von einem KI-gestützten Agenten geführt, der nicht nur seine Absicht versteht, sondern auch Maßnahmen ergreift, Preise vergleicht, Produktempfehlungen in Echtzeit personalisiert, den Checkout-Prozess rationalisiert und sogar den Support nach dem Kauf einleitet. Das ist die Stärke der agentischen KI.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen der künstlichen Intelligenz , die stark auf menschliche Eingaben angewiesen sind, um zu funktionieren, nutzt agentische KI autonome Agenten, die so konzipiert sind, dass sie unabhängig voneinander über komplexe Arbeitsabläufe hinweg arbeiten. Diese KI-Agenten interpretieren Ziele, treffen autonome Entscheidungen und führen Aktionen ohne ständiges menschliches Eingreifen aus. Für E-Commerce-Profis stellt agentische KI einen Sprung nach vorne in Bezug auf Automatisierung, Kundenbindung und Entscheidungsfindung dar. Da Unternehmen mit steigenden Kundenerwartungen und einem härteren Wettbewerb konfrontiert sind, bietet agentische KI die Möglichkeit, Abläufe zu optimieren, personalisierte Erlebnisse bereitzustellen und ein skalierbares Ökosystem intelligenter Tools aufzubauen, die das Wachstum vorantreiben. Vordenker auf Plattformen wie LinkedIn diskutieren bereits, wie dieser Wandel die E-Commerce-Strategie neu definiert.

Was ist agentische KI?

Agentische KI bezieht sich auf eine neue Klasse von KI-Systemen, die darauf ausgelegt sind, autonom zu handeln, Ziele zu setzen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen ohne direkte menschliche Aufsicht zu ergreifen. Diese Form der KI, die auf autonomen Agenten und Fortschritten im maschinellen Lernen basiert, geht über die einfache Automatisierung hinaus und sorgt für intelligentes, proaktives Verhalten. Während traditionelle KI in der Regel regelbasiert und reaktiv ist, wie z. B. automatisierte Chatbots mit vordefinierten Antworten, die sich im Laufe der Zeit nicht weiterentwickeln, verwendet agentische KI Algorithmen, Echtzeitdaten und Orchestrierungsfunktionen, um sich dynamisch anzupassen und zu reagieren. Es geht nicht nur darum, Anweisungen zu befolgen, sondern auch darum, die beste Vorgehensweise auf der Grundlage des Kontexts zu identifizieren.

Während sich genAI auf die Erstellung von Inhalten mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT oder Tools von OpenAI konzentriert, überlagert sich die agentische KI auf Zielorientierung und Autonomie. Es generiert nicht nur Antworten, sondern führt mehrstufige Aufgaben aus, um die Ergebnisse im gesamten Geschäftsbetrieb zu Support.

Zum Beispiel könnte genAI verwendet werden, um Ihnen eine Liste aller am besten bewerteten italienischen Restaurants zu geben, die freitags spät geöffnet sind, aber in Zukunft könnte die agentische KI Ihren Zeitplan überprüfen und jeden Freitagabend eine Reservierung für das Restaurant vornehmen, das verfügbar ist.

Diese Verschiebung hat starke Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung und die Ausführung von Aufgaben. Agentic AI ermöglicht es Commerce-Plattformen, Bedürfnisse zu antizipieren, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Kunden proaktiv anzusprechen, wodurch sowohl die Customer Journey als auch die Backend-Workflows optimiert werden.

Der Aufstieg der agentischen KI im E-Commerce

Die Einführung von Agentic AI im Einzelhandel und E-Commerce beschleunigt sich, angetrieben durch die wachsenden Erwartungen der Verbraucher an personalisierte Einkaufserlebnisse in Echtzeit und betriebliche Agilität. Während sich der frühe Einsatz von KI auf regelbasierte Chatbots und grundlegende Automatisierung konzentrierte, können die KI-Agenten von heute selbstständig das Merchandising optimieren, Kundenanfragen verwalten und komplexe Arbeitsabläufe mit minimalem menschlichen Eingriff ausführen.

Verbinden Sie die Punkte mit agentischer KI.

Diese Verschiebung wird durch mehrere wichtige Faktoren vorangetrieben. Erstens verlangen Käufer heute hyperpersonalisierte Interaktionen, von Produktempfehlungen bis hin zu dynamischen Preisanpassungen, die nahtlos über digitale Touchpoints hinweg bereitgestellt werden. Agentic AI ermöglicht es E-Commerce-Plattformen, Angebote anzupassen, die Produktentdeckung zu steuern und die Customer Journey in Echtzeit zu optimieren. 

Der KI-Modus von Google ist ein Beispiel dafür, wie agentische KI bereits in die E-Commerce-Einkaufsreise integriert ist. Es führt leistungsstarke Tools wie Preisverfolgung und automatisierten Checkout ein, mit denen Käufer bestimmte Produktpräferenzen festlegen können, z. B. die gewünschte Größe, Farbe und das gewünschte Budget. Sobald diese Kriterien gespeichert sind, behält die KI die Angebote im gesamten Web im Auge. Wenn eine Übereinstimmung gefunden wird und der Preis sinkt, kann der KI-Modus:

• Senden einer Benachrichtigung über Preissenkungen

• Legen Sie den Artikel automatisch in den Warenkorb des Händlers

• Checkout-Informationen vorab ausfüllen

• Schließen Sie den Kauf sicher über Google Pay ab

Wichtig ist, dass die Benutzer die volle Kontrolle behalten. Die KI übernimmt die schwere Arbeit, aber die Käufer überprüfen und genehmigen immer noch alle Kaufdetails, bevor etwas abgeschlossen ist.

Erscheint in den KI-Suchergebnissen.

Zweitens hat der Aufstieg des Omnichannel-Handels die Komplexität der Backend-Abläufe erhöht. Einzelhändler benötigen eine skalierbare Automatisierung, die sich nahtlos in APIs über mehrere Kanäle und Plattformen wie Amazon und Salesforce integrieren lässt, plus ein Echtzeit-Ökosystem von Tools, um ein einheitliches Markenerlebnis zu unterstützen.

Einzelhändler müssen KI-Suchplattformen auch in ihrem Kanalmix berücksichtigen. Käufer suchen auf KI-Plattformen wie ChatGPT und Perplexity, um Produktempfehlungen zu finden, wie können Marken also sicherstellen, dass sie in diesen Suchergebnissen erscheinen? 

KI-Plattformen finden Produkte vor allem auf drei Arten:

1. KI-Plattformen kratzen unstrukturierte Produktdaten von Websites.

KI crawlt Websites im gesamten Web, um Produkte zu finden, die der Suchanfrage eines Nutzers entsprechen. Diese Methode gibt Einzelhändlern die geringste Kontrolle darüber, wie ihre Produktangebote in den KI-Suchergebnissen angezeigt werden. Einzelhändler müssen sicherstellen, dass ihre Daten konsistent strukturiert und optimiert sind, damit KI genaue und relevante Daten von Websites extrahieren kann, einschließlich Marktplätzen von Drittanbietern wie Amazon oder Werbekanälen wie Google Shopping.

2. Model Context Protocols (MCPs) bieten KI-Plattformen eine strukturierte Blaupause für das Auffinden von Produktdaten.

E-Commerce-Plattformen entwickeln API-basierte Frameworks, um KI-Plattformen mehr Richtung für das Crawlen und Abrufen von Website-Daten zu geben. Einzelhändler sind immer noch auf KI-Plattformen angewiesen, um ihre Website zu finden, aber sie haben mehr Kontrolle über die Daten, die die KI für die Empfehlung von Produkten aufnimmt. 

3. Syndicationsplattformen wie Feedonomics liefern Daten direkt an KI-Plattformen. 

Für maximale Kontrolle über die Produktdaten, die von der KI in Produktempfehlungen verwendet werden, können Einzelhändler eine Plattform nutzen, um hochstrukturierte und vollständige Produkt-Feeds zu erstellen und diese dann direkt an Plattformen wie Perplexity und OpenAI zu liefern. Feedonomics und BigCommerce haben kürzlich eine Partnerschaft mit Perplexity bekannt gegeben, um Einzelhändlern die Möglichkeit zu geben, Produktdaten direkt an die KI-Plattform zu übermitteln, was ein besseres Einkaufserlebnis für die Nutzer und eine bessere Sichtbarkeit für Einzelhändler ermöglicht.

„Einige Aspekte der KI-Zukunft sind bereits klar. Die Verbraucher wünschen sich während ihrer gesamten Einkaufsreise ein agentisches Erlebnis und wenden sich an Perplexity, um genaue Antworten zu erhalten, denen sie vertrauen können", sagt Taz Patel, Head of Advertising and Shopping bei Perplexity. „Wenn unsere Systeme saubere, gut organisierte Produktinformationen mit umfangreichen Attributen, konsistenter Taxonomie und aktueller Verfügbarkeit aufnehmen können, sprechen die Ergebnisse für sich: relevantere Sucherlebnisse, höhere Umrechnung-Raten und eine bessere Abstimmung mit der Käuferabsicht. Mit Feedonomics, das KI-fähige Daten an die leistungsstarke und äußerst vertrauenswürdige Antwortmaschine von Perplexity liefert, setzen wir einen neuen Standard für die E-Commerce-Suche.“

Rationalisierung und Beschleunigung von Abläufen.

Schließlich stehen Unternehmen unter dem Druck, die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Effizienz zu steigern. Laut Gartner wird agentische KI bis 2029 80 % der gängigen Kundendienstprobleme selbstständig lösen, was zu einer Kostensenkung von bis zu 30 % und einer deutlichen Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit führt. Diese Fähigkeiten erstrecken sich auch auf Fintech und ermöglichen die Betrugserkennung, Zahlungsoptimierung und intelligente Kreditrisikomodellierung.

Zahlungsanbieter wie Mastercard erforschen auch agentische KI, um die Betrugsprävention zu verbessern und digitale Zahlungen durch autonome Risikobewertungen zu rationalisieren.

Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die sich oft auf aufgabenspezifische Antworten oder die Generierung von Inhalten durch generative KI beschränkt, übernimmt agentische KI die proaktive Kontrolle. Diese Systeme reagieren nicht nur, sie planen, ausführen und passen sich an und bieten eine leistungsstarke Grundlage für die KI-gesteuerte Transformation des digitalen Handels.

Top-Anwendungsfälle für agentische KI im E-Commerce

KI-gestützte Einkaufsassistenten.

Agentic AI ermöglicht eine neue Generation von KI-gestützten Assistenten, die während der gesamten Customer Journey aktiv bleiben und einen kontinuierlichen, kontextbezogenen Support bieten. Dabei handelt es sich nicht um einfache KI-Chatbots, sondern um anpassungsfähige, autonome Agenten, die Benutzer in Echtzeit anleiten und Erfahrungen mit minimalem menschlichem Input anpassen.

Durch die Integration mit Kundendaten und das Verständnis des Echtzeitkontexts personalisieren diese Assistenten die Produktentdeckung, bieten Empfehlungen im Warenkorb und fördern Upselling-Möglichkeiten . Egal, ob sie Nutzern helfen, Preise zu vergleichen, ergänzende Produkte vorzuschlagen oder sich in komplexen Katalogen zurechtzufinden, diese KI-Agenten fungieren als proaktive Führer und treiben die nächste Welle des Conversational Commerce voran.

Autonome Kundenbetreuer.

Agentic AI transformiert den Kundensupport, indem es KI-Agenten ermöglicht, Probleme zu lösen, Fragen zu beantworten und Eskalationen zu bewältigen – und das alles mit minimalem bis gar keinem menschlichen Eingreifen. Diese autonomen Systeme können sofort FAQs bearbeiten, Live-Chats initiieren oder sogar sprachbasierte Bots einsetzen, die Kunden durch die Fehlerbehebung oder Schritte nach dem Kauf führen.

Zu den fortschrittlicheren Anwendungsfällen gehört die proaktive Kontaktaufnahme, bei der KI-gesteuerte Systeme das Kundenverhalten überwachen und eingreifen, wenn Benutzer Anzeichen von Reibungsverlusten zeigen, z. B. wenn sie einen Einkaufswagen verlassen oder auf einen Zahlungsfehler stoßen. Diese Agenten reagieren nicht nur auf Support-Tickets. Sie antizipieren Bedürfnisse und handeln in Echtzeit, um das gesamte Kundenerlebnis und die Qualität der Kundeninteraktionen zu verbessern.

Dieser Automatisierungsgrad erhöht nicht nur die Reaktionsgeschwindigkeit und -konsistenz, sondern führt auch zu erheblichen Einsparungen bei den Betriebskosten. Durch die Bearbeitung sich wiederholender Anfragen und die intelligente Weiterleitung komplexer Fälle entlasten Unternehmen ihre menschlichen Agenten, damit sie sich auf höherwertige Interaktionen konzentrieren können.

Die API-First-Architektur und das robuste Partner-Ökosystem von BigCommerce machen es einfach, diese KI-gestützten Supportlösungen zu integrieren. Ob durch Tools wie OpenAI-basierte Chat-Schnittstellen oder enterprise Plattformen wie Salesforce, können Marken skalierbare, agentische Support-Systeme bereitstellen, die mit ihrem Unternehmen wachsen, unabhängig davon, ob Sie ein globaler Einzelhändler oder ein agiles Startup sind.

Intelligentes Merchandising.

Mit agentischer KI wird das E-Commerce-Merchandising zu einem dynamischen, datengesteuerten Prozess. Diese KI-Agenten können Produktplatzierung, Preis und Werbeaktionen basierend auf Echtzeit-Käuferverhalten, Trends und Lagerbeständen autonom anpassen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Zu den Anwendungsfällen gehören Nachfrageprognosen, die Spitzen oder Verlangsamungen antizipieren und die Lagerbestände automatisch optimieren; Automatisierung von A/B-Tests , die schnell die leistungsstärksten Produktlayouts oder Werbebanner identifizieren; und kontextbezogene Suche, die relevantere Ergebnisse basierend auf Nutzerverhalten, Standort und Präferenzen liefert. Diese Funktionen helfen Einzelhändlern, reibungslose, personalisierte Erlebnisse zu bieten, die sofort auf Marktbedingungen reagieren.

Für E-Commerce-Marken, die BigCommerce verwenden, ist diese Art der Automatisierung bereits in Reichweite. Unsere flexible SaaS-plattform und unsere headless-Architektur unterstützen die Integration mit KI-gesteuerten Merchandising-Lösungen und geben Marken die Flexibilität, die benötigten Tools bereitzustellen, ohne an starre Systeme gebunden zu sein. Das Ergebnis: höhere Umrechnungsraten, ein schlankeres Bestandsmanagement und eine Merchandising-Strategie, die sich so schnell weiterentwickelt wie Ihre Kunden.

Prädiktive Personalisierung.

Agentic AI ermöglicht eine prädiktive Personalisierung der nächsten Stufe, indem sie Echtzeit- und historische Daten analysiert, um zu antizipieren, was einzelne Käufer wollen, oft bevor sie es selbst wissen. Durch die Nutzung von Verhaltensmustern, der Kaufhistorie und sogar externen Signalen wie Saisonalität oder geografischen Trends können KI-Agenten hyperrelevante Inhalte und Angebote über jeden Kanal bereitstellen.

Zu den Anwendungsfällen gehören personalisierte Homepage-Layouts , die sich an das Surfverhalten anpassen, automatisierte E-Mail-Sequenzen, die auf den individuellen Interaktionsverlauf zugeschnitten sind, und dynamische Retargeting-Anzeigen, die das aktuelle Interesse oder die Lebenszyklusphase des Nutzers widerspiegeln. Diese Erlebnisse sind nicht nur reaktiv, sondern auch proaktiv gestaltet, um Kunden zu binden, die SEO-Sichtbarkeit zu verbessern und sie zur Konversion zu bewegen.

BigCommerce unterstützt diese Personalisierungsstrategien und ermöglicht es Marken, sich nahtlos mit Personalisierungs-Engines von Drittanbietern zu verbinden. Mit der API-Flexibilität und den Headless-Funktionen unserer Plattform können E-Commerce-Unternehmen hochgradig maßgeschneiderte Customer Journeys orchestrieren, die eine tiefere Kundenbindung und langfristige Loyalität fördern.

Vorteile des Einsatzes von agentischer KI für E-Commerce-Marken

Agentische KI markiert einen Wandel von der reaktiven Automatisierung hin zu proaktiver, zielorientierter Intelligenz und gibt E-Commerce-Marken ein leistungsstarkes neues Werkzeug für ihr Wachstum. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die auf manuellen Regeln oder einmaligen Auslösern beruhen, ermöglicht agentische KI autonomen Agenten, Entscheidungen zu treffen, sich in Echtzeit anzupassen und sinnvolle Maßnahmen während der gesamten Customer Journey zu ergreifen.

Für E-Commerce-Unternehmen ist der Wert sowohl strategisch als auch operativ. Im Backend hilft agentische KI dabei, komplexe Arbeitsabläufe zu rationalisieren, sich wiederholende Aufgaben zu reduzieren und die Agilität bei Bestandsverwaltung, Preisgestaltung und Supportvorgängen zu verbessern. Im Frontend bietet es hyperpersonalisierte, KI-gestützte Erlebnisse, die das Engagement erhöhen, die Konversionsraten steigern und wirkungsvolle Initiativen wie dynamische Preisgestaltung, intelligentes Routing und personalisiertes Merchandising unterstützen.

Durch den Einsatz von agentischer KI positionieren sich Marken so, dass sie schneller handeln, intelligenter skalieren und in einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft wettbewerbsfähig sind. BigCommerce macht diese Transformation durch unsere offene Architektur, robuste APIs und ein flexibles Ökosystem von KI-gesteuerten Partnern zugänglich, um sicherzustellen, dass E-Commerce-Marken über die Tools verfügen, die sie benötigen, um an der Spitze zu bleiben.

Optimierte Abläufe und reduzierter manueller Aufwand.

Einer der unmittelbarsten Vorteile der agentischen KI ist ihre Fähigkeit, die zeitaufwändigen, sich wiederholenden Aufgaben zu bewältigen, die E-Commerce-Teams oft verlangsamen. Diese autonomen Agenten arbeiten kontinuierlich im Hintergrund, so dass sich die Mitarbeiter auf Strategie und Innovation konzentrieren können, anstatt sich auf die manuelle Pflege zu konzentrieren.

Aufgaben wie die Katalogverwaltung, die Aktualisierung von Produktlisten, das Markieren neuer Lagerbestände oder die Synchronisierung von Daten über Kanäle hinweg können auf der Grundlage von Regeln und Echtzeiteingaben vollständig automatisiert werden. In ähnlicher Weise wird die Kundensegmentierung präziser und dynamischer, da die KI das Verhalten und die Demografie analysiert, um Kunden für Kampagnen oder Werbeaktionen ohne menschliche Sortierung zu gruppieren.

Die Betrugserkennung ist ein weiterer Bereich, in dem sich agentische KI auszeichnet. Durch die ständige Überwachung von Transaktionen, die Identifizierung von Anomalien und die Unterstützung der Tokenisierung zum Schutz sensibler Kundendaten reduzieren diese Systeme das Risiko, ohne dass eine Rund-um-die-Uhr-Aufsicht erforderlich ist.

Mit diesen Funktionen können E-Commerce-Marken die betriebliche Effizienz drastisch steigern, Fehler reduzieren und schneller skalieren, während sie gleichzeitig eine strengere Kontrolle und Transparenz gewährleisten.

Verbessertes Kundenerlebnis durch Personalisierung.

In der heutigen E-Commerce-Landschaft ist Personalisierung kein Bonus, sondern eine Grunderwartung. Agentische KI legt die Messlatte höher, indem sie jeden Berührungspunkt in Echtzeit anpasst und nahtlose, intuitive Erlebnisse schafft, die die Käufer binden und zufrieden halten.

Von personalisierten Landing Pages über dynamische Produktempfehlungen bis hin zur Bereitstellung intelligenter Inhalte passen sich KI-Agenten an das Verhalten, die Vorlieben und die Phase der Customer Journey jedes Kunden an. Das bedeutet, dass ein Erstbesucher möglicherweise eine kuratierte Homepage sieht, die sich auf Bestseller konzentriert, während einem wiederkehrenden Kunden Erinnerungen im Warenkorb oder loyalitätsorientierte Upsells angezeigt werden.

Da agentische KI kontinuierlich arbeitet, verfeinert sie ihr Verständnis mit jeder Interaktion, indem sie auf Kundendaten, Kaufhistorie und sogar kontextbezogene Signale wie Standort oder Tageszeit zurückgreift. Das Ergebnis: relevantere Interaktionen, schnellere Wege zum Kauf und ein Kundenerlebnis, das sich wirklich intuitiv anfühlt.

Kosteneinsparungen und verbesserte Skalierbarkeit.

Mit dem Wachstum von E-Commerce-Marken steigen auch die betrieblichen Anforderungen, die oft größere Teams für die Verwaltung von Support, Merchandising und Logistik erfordern. Agentische KI dreht diese Gleichung um, indem sie es Unternehmen ermöglicht, zu skalieren, ohne den Overhead im gleichen Tempo zu erhöhen. Durch die Automatisierung kritischer Funktionen können Marken die Abhängigkeit von manueller Arbeit verringern und in strategisches Wachstum investieren.

Eines der deutlichsten Beispiele ist der Kundenservice. Mit autonomen Agenten, die FAQs lösen, Support-Tickets weiterleiten und Kunden proaktiv unterstützen, können Marken die Arbeitskosten erheblich senken und gleichzeitig einen schnelleren und konsistenteren Service bieten.

Neben dem Support senkt agentische KI auch die Kosten in Bereichen wie Katalogaktualisierungen, Betrugserkennung und Kampagnenmanagement, sodass Marken schlanker arbeiten und gleichzeitig ihre Reichweite vergrößern können. 

Intelligentere Entscheidungsfindung mit Echtzeitdaten.

Agentic AI ermöglicht E-Commerce-Marken einen kontinuierlichen Fluss an umsetzbaren Erkenntnissen, die eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen ermöglichen. Durch die Verarbeitung von Echtzeitdaten aus dem Käuferverhalten, Lagerbeständen, Verkaufstrends und externen Signalen decken diese Systeme Chancen auf und kennzeichnen Probleme, bevor sie sich auf die Leistung auswirken.

Ganz gleich, ob es um die Anpassung der Preisgestaltung an die Nachfrage, die Optimierung von Kampagnen während des Fluges oder die Feinabstimmung von Produktempfehlungen geht, KI-gesteuerte Entscheidungen erfolgen sofort, ohne auf manuelle Analysen oder verzögerte Berichte warten zu müssen. Diese Agilität ermöglicht es Marken, den sich ändernden Verbrauchererwartungen und der Marktdynamik immer einen Schritt voraus zu sein.

Schlusswort

Agentische KI ist mehr als nur die nächste Phase der Automatisierung, sie ist eine transformative Kraft, die die Art und Weise verändert, wie E-Commerce-Marken arbeiten, Kunden binden und skalieren. Da die Zukunft des Handels zunehmend autonom und KI-gesteuert wird, werden agentische Systeme bestimmen, wie Marken konkurrieren und wachsen.

Da Einzelhändler mit zunehmender Komplexität und zunehmendem Wettbewerb konfrontiert sind, werden die Marken, die KI-Agenten einsetzen, intelligente Systeme integrieren und Plattformen wie BigCommerce nutzen, in der Lage sein, führend zu sein. Mit dem richtigen Ökosystem von Tools und der Flexibilität für Innovationen plus strategischen Partnerschaften mit Anbietern von KI-Lösungen können E-Commerce-Unternehmen mehr Effizienz, verbesserte Erfahrungen und dauerhafte Wettbewerbsvorteile erzielen.

Häufig gestellte Fragen zum agentischen KI-E-Commerce