Warum Brands eigene Shopping-Agenten brauchen

Die Vergangenheit zeigt es - Veränderungen müssen mitgegangen werden
Erst war da der stationäre Handel, dann das Online-Shopping. Angefangen mit klassischen Webseiten, die über Suchmaschinen gefunden wurden, wurden plötzlich Produkte über Google Shopping direkt gefunden und konnten einfacher verglichen werden. Nun soll die Website ganz obsolet im Entscheidungsprozess werden und in Zukunft Agenten autonom shoppen? Noch sind das abstrakte Ziele, doch die ersten Werbeplatzierungen haben ihren Einzug in Chat GPT und Co. bereits gehalten. Der Weg zu einem 360-Grad-Agenten-basierten Einkauf ist noch lang. Eine Studie von Deloitte vom Juli 2026 hat ergeben, dass bereits mehr als die Hälfte der europäischen Verbraucher KI-Agenten beim Einkaufen bereits nutzt.

Doch der vollständige Kaufprozess liegt noch in den Händen der Kunden, Empfehlungen und Vergleiche finden KI-basiert statt. Umso wichtiger ist, dass der KI-gestütze Prozess im Rahmen des Agentic Shoppings auf der Website der E-Commerce Brand nicht plötzlich endet, sondern dieses von vielen Nutzer bereits adaptierte Verfahren nathlos fortgeführt wird.

Der KI-Agent im Purchase-Prozess
Die Vorselektion wurde erfolgreich abgeschlossen, für den Kauf besucht der Nutzer nun die Website der Brand. Klassischerweise wird hier das ausgesuchte Produkt direkt angezeigt, im besten Fall in den Warenkorb gelegt und der Kauf abgeschlossen. Doch wie kann eine Brand, neben einer sehr guten Purchase-Experience, weiterhin einen guten Eindruck hinterlassen? Indem sie nahtlos dort ansetzt, wo der externe Agent aufgehört hat: Mit hilfreichem Support bei Fragen zum Produkt selbst, zu weiteren passenden Angeboten, zum Kaufprozess oder auch zum Versand und möglichen Retouren. KI ist hier die Lösung und warum nicht mit eigenem Tone of Voice die Agentic Shopping Experience auf der Website fortführen, die schon zu einem Besuch des Users auf der Website geführt hat?  Das Ziel muss sein, den Kunden an diesem digitalen Touchpoint nicht nur logistisch abzufertigen, sondern ihn durch eine personalisierte, interaktive Beratung emotional an die Marke zu binden.

Markeneigene Vorteile von Agentic Shopping
Ein eigener KI-Agent bringt viele Vorteile mit sich, sofern er für den eigenen Shop optimiert wurde. User, die von einem KI-Assistenten kommen, können direkt mit einem Dialog begrüßt werden, in dem das ausgesuchte Produkt und passende weitere Empfehlungen angezeigt werden, und zwar nur Empfehlungen aus dem eigenen Produktportfolio. Diese Empfehlungen können - sofern der User bereits bekannt ist - auf den eigenen Präferenzen basieren, auf First-Party-Data-Informationen wie Größenverfügbarkeit oder zuletzt gesuchten Produkten - oder, sofern der User unbekannt ist, auf Trends, Topsellern oder in der Region gerne gekauften Produkten basieren. Eine Konversation im Voice of Tone des Brand-Shops führt zudem dazu, dass es sich so anfühlt, als würde man im stationären Handel direkt beraten werden. Wenn der User in der Agentic Shopping Welt des eigenen Onlineshops das Gefühl hat, dort alles zu finden, was er benötigt, ist die Suche schnell beendet. Mit einem One-Click-Checkout ist dann auch der Kauf schnell abgeschlossen. So werden Absprungraten effektiv minimiert und die Customer Lifetime Value nachhaltig gesteigert.

Kaufassistenten sind schnell implementiert - müssen aber viel lernen
Ein eigener Shop Agent ist technisch schnell implementiert. Entscheidend ist, welche Datenbasis er als Grundlage mitbringt, um einen guten Start zu haben, und inwieweit er für den eigenen Brand-Shop anpassbar ist. Ohne eine solide Datenarchitektur im Hintergrund laufen selbst die besten KI-Modelle ins Leere.

Produktdaten als grundlegendes Asset
Wenn keine gut gepflegten Produktdaten zur Verfügung stehen, kann der Agent auch nicht bestmöglich agieren. Neben Namen und Preis, benötigt es aussagekräftige Beschreibungen, Produktmerkmale und natürlich die Verfügbarkeiten. Die KI kann nur dann präzise und halluzinationsfreie Antworten liefern, wenn die zugrunde liegenden Daten konsistent, aktuell und maschinenlesbar sind.

Knowledegbase als Produkterweiterung
Wenn der Produktkatalog Merkmale enthält, die Erklärungsbedürftig sind, dann können diese in einer Art Wikipedia zusätzlich zur Verfügung gestellt werden und somit die Antwort-Möglichkeiten verbessert werden. Materialien, Haptik oder Pflege von Produkten kann so das Gesamterlebnis in der Beratung verbessern.

Sprachmodelle ergänzen
Der eigene Ton führt zum Erfolg. Wird man in einem jugendlichen Website-Umfeld plötzlich gesiezt, kann das Interesse schnell verloren gehen. Die Bestimmung des Tone of Voice ist wichtiger als viele denken, denn das macht den Wohlfühlcharakter in der Konversation mit dem Shopping Agenten aus.

FAQs definieren
Über die reguläre Produktsuche hinaus, soll der Shopping Agent auch andere Fragen beantworten können. Eine Auflistung relevanter FAQs, die sonst häufig der Support übernehmen muss, bietet echten Mehrwert für den Nutzer und entlastet gleichzeitig die internen Service-Teams erheblich.

No-Gos präzisieren
Ein Vergleich mit dem Wettbewerbsprodukt oder eine negative Aussage zu einem Versandmodell sollen nicht Teil der Konversation sein. Diese Grenzen müssen klar kommuniziert werden und schöne Formulierungen definiert werden, um dem Agenten den Rahmen zur Beantwortung unangenehmer Fragen vorzugeben.

Intention statt Produktsuche integrieren
Die klassische Suche wird sich durch KI-Agenten ändern. Anstelle eines konkreten Produkts wird künftig nur noch die Kaufintention genannt. Das kann ein KI-Agent auf der Website weiterführen und somit die klassische Suche für entsprechende User ersetzen.Der Onlineshop muss in der Lage sein, komplexe Anforderungen semantisch zu verstehen und passende Kombinationen vorzuschlagen.

Agentic Shopping für Brands - ein Vorteil der genutzt werden sollte
Wer sich jetzt nicht die Mühe macht einen Shopping Agenten zu implementieren und stetig zu optimieren, wird gegenüber dem Wettbewerb langfristig einen Nachteil haben. KI-assistiertes Shopping wird zur Norm und nicht die Ausnahme bleiben. Eine verbesserte User Experience führt mittelfristig zu mehr Engagement der User, einem verbesserten Produktverständnis, zu mehr passenden Kaufoptionen und schlussendlich auch zum Kauf. Langfristig stärkt eine gute User Experience den Wiedererkennungswert der Marke. Selbst wenn externe KI-Assistenten die eigene Brand initial nicht vorschlagen: Ein gezieltes Nachfragen des Users führt spätestens dann zur Verlinkung in den eigenen Shop. Externe Agenten kennen die individuellen Vorlieben schließlich nicht von Beginn an perfekt.

Fazit
Wer sich dem in der Zukunft veränderten Kaufverhalten nicht verschließen will, der muss das Thema Agentic Shopping über die klassischen KI-Assistenten hinaus denken und die eigene Website fit machen für die neue Art der Suche und Beratung. Denn Suche wird nicht mehr eindimensional zu beantworten sein, sondern ist als Beratungsprozess zu verstehen.

Quellen: https://www.deloitte.com/de/de/Industries/consumer/perspectives/ki-agenten-im-einzelhandel.html

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-agentic-commerce-opportunity-how-ai-agents-are-ushering-in-a-new-era-for-consumers-and-merchants