KI-Systeme beraten im E-Commerce längst nicht mehr nur, sie übernehmen zunehmend auch einzelne Schritte des Kaufprozesses. Agentic Commerce hat in den vergangenen Monaten deutlich an Aufmerksamkeit und praktischer Relevanz gewonnen. Gleichzeitig wächst der Hype: „Der klassische Online Shop stirbt”, „Personalisierung wird überflüssig”. Für Shopbetreiber ist das verunsichernd und oft wenig hilfreich. Dieser Artikel erläutert, was du als Online-Händler jetzt wissen musst. Er erklärt, wo Agentic Commerce wirklich funktioniert, was das konkret für deinen Shop bedeutet und welche Rolle Personalisierung dabei spielt.
Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:
Was ist Agentic Commerce?
Eine Definition mit Graubereich
Agentic Commerce vs. Conversational Commerce
Was agentische Systeme auszeichnet
Wie läuft Agentic Commerce ab?
Vom Vorschlag zur Handlung
Die Rolle von Daten und Schnittstellen
Welche Chancen bietet Agentic Commerce für Kunden und Händler?
Vorteile für Kunden
Chancen für Händler
Wo Agentic Commerce funktioniert – und wo nicht
Faktor 1: Bekannte vs. unbekannte Präferenz
Faktor 2: Wiederkauf vs. Entdeckung
Faktor 3: Involvement beim Kauf
Anwendungsfälle: Wo Agentic Commerce heute besonders naheliegt
Was Agentic Commerce konkret für deinen Shop bedeutet
Wenn du ein Commodity-Shop bist
Wenn du ein Erlebnis-Shop bist
Was Agentic Commerce für Personalisierung im Shop bedeutet
Agenten und Shops greifen auf unterschiedliche Signale zurück
Personalisierung im Shop bleibt ein eigener Stärkehebel
Relevanz schafft nicht nur Conversion, sondern auch Bindung
Die Hürden von Agentic Commerce
Wie Händler sich jetzt auf Agentic Commerce vorbereiten können
Den Shop für Agenten zugänglich machen
Das Shoppingerlebnis für Menschen stärken
Fazit: Agentic Commerce – Zwischen Automatisierung und Einkaufserlebnis
Das Wichtigste in Kürze
- Agentic Commerce beschreibt das Einkaufen mit KI-Agenten. Sie können im Auftrag von Kunden Teile des Kaufprozesses übernehmen – von der Recherche und dem Vergleich bis zur Auswahl und, je nach Autorisierung, zur Auslösung des Kaufs.
- Nicht alle Käufe werden im gleichen Maß automatisiert. Routinekäufe mit klaren Präferenzen eignen sich eher für agentische Prozesse. Bei Käufen, die von Entdeckung, Beratung oder persönlicher Entscheidung geprägt sind, bleibt der Shop besonders relevant.
- Commodity- und Erlebnis-Shops sind unterschiedlich betroffen. Standardisierte Sortimente sollten technisch zugänglich und zuverlässig vergleichbar sein. Erlebnis-Shops sollten ihre Stärken in Beratung, Markenwelt und Kundenbindung ausbauen.
- Personalisierung bleibt ein wichtiger Stärkehebel. Relevante Empfehlungen, bessere Orientierung und ein individuelleres Einkaufserlebnis können dazu beitragen, Kunden langfristig an den eigenen Shop zu binden.
- Technische Infrastruktur und Shoppingerlebnis sollten zusammengedacht werden. Vollständige Produkt- und Angebotsdaten schaffen eine Grundlage für Auffindbarkeit und Vergleichbarkeit. Gleichzeitig sollten Händler den direkten Kontakt zum Kunden und den Mehrwert des eigenen Shops stärken.
Agentic Commerce beschreibt den Ansatz, bei dem KI-Agenten im Namen von Verbrauchern oder Unternehmen eigenständig recherchieren, vergleichen, entscheiden und einkaufen, oft ohne direkte menschliche Eingriffe in jeden einzelnen Schritt.
Der Begriff wird derzeit noch nicht überall gleich verwendet. Manche Artikel zählen bereits KI-gestützte Einkaufsassistenten oder chatbasierte Beratung dazu – also Systeme, die eher in Richtung Conversational Commerce oder Guided Selling gehen. Andere meinen mit Agentic Commerce nur Szenarien, in denen ein Agent tatsächlich autonom handelt und Transaktionen ausführt.
Für diesen Artikel ist deshalb eine engere Definition sinnvoll: Gemeint sind hier Systeme, die zumindest Teile des Kaufprozesses selbstständig übernehmen, von der Recherche über den Vergleich bis hin zur Ausführung.
In der Praxis verlaufen die Grenzen fließend. Auf der einen Seite steht Conversational Commerce, bei dem KI z. B. in Form eines AI Shopping Assistants bei der Produktauswahl und Kaufentscheidung unterstützt, der Mensch aber im Kaufprozess aktiv eingebunden bleibt. Auf der anderen Seite steht Agentic Commerce im engeren Sinn, also Szenarien, in denen ein Agent eigenständig recherchiert, entscheidet und Transaktionen ausführt. Viele aktuelle Lösungen liegen heute noch dazwischen.
Ein AI Shopping Assistant bietet dialoggestützte Beratung, bei der Nutzer aktiv Fragen stellen und in den Kaufprozess eingebunden sind. (Quelle: Eigene Darstellung Entirely Demo Shop)
Das zeigt sich auch bei vielen Praxisbeispielen, die derzeit unter dem Label Agentic Commerce diskutiert werden. Häufig geht es dort noch vor allem um KI-gestützte Produktsuche, Vergleich und Kaufbegleitung – also eher um Conversational Commerce oder Shopping Assistance als um vollständig autonome Kaufprozesse.
IBM definiert KI-Agenten als Systeme, die Aufgaben autonom ausführen, indem sie mit verfügbaren Tools Workflows entwerfen. Im Unterschied zu einfachen regelbasierten Chatbots können moderne Agenten system- und plattformübergreifend argumentieren, planen und handeln.¹
Drei Merkmale unterscheiden diese Systeme grundlegend von früheren KI-Anwendungen im Handel: Sie handeln eigenständig, also ohne dass ein Mensch jeden Schritt bestätigen muss. Sie reagieren dynamisch auf Veränderungen im Umfeld, etwa wenn ein Produkt plötzlich vergriffen ist oder ein Konkurrent den Preis senkt. Und sie sind anschlussfähig: Über offene APIs und standardisierte Schnittstellen können sie mit unterschiedlichen Systemen und Plattformen kommunizieren, ohne an einen einzelnen Anbieter gebunden zu sein.
Vereinfacht lässt sich ein agentischer Kaufprozess in mehrere Schritte unterteilen:
Der Unterschied zu einem klassischen Chatbot oder einer einfachen Empfehlungslogik liegt dabei nicht nur in der Geschwindigkeit, sondern vor allem in der Handlungsfähigkeit: Der Agent schlägt nicht nur etwas vor, sondern kann mehrere Schritte aufeinander abstimmen und – je nach Autorisierung – auch ausführen.
Im Hintergrund wirken dabei verschiedene Technologien zusammen: Sprachmodelle helfen, die Anfrage des Kunden zu verstehen und passende Informationen zu verarbeiten. Agentische Software übernimmt die Planung und Koordination einzelner Aufgaben. Über Datenfeeds, APIs oder andere Schnittstellen kann der Agent auf Produkt-, Händler- und Transaktionsinformationen zugreifen.
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Kehren wir zum Beispiel des parfümfreien Waschmittels zurück: Damit ein Agent eine passende Auswahl treffen kann, benötigt er unter anderem Informationen zu Produkteigenschaften wie „parfümfrei“ und „für empfindliche Haut geeignet“, einen aktuellen Preis, die Verfügbarkeit sowie eine verlässliche Einschätzung der Lieferzeit. Fehlen solche Angaben, sind sie widersprüchlich oder nicht aktuell, kann der Agent Angebote möglicherweise nicht korrekt vergleichen. Auch die Lieferprognose kann vom Lieferort, dem Bestellzeitpunkt und den verfügbaren Versandoptionen abhängen. Diese Informationen sollten vollständig, aktuell und eindeutig strukturiert vorliegen.
Welche technischen Lösungen dafür relevant sind, hängt vom Shopsystem, der Plattform und dem jeweiligen Anwendungsfall ab. Strukturierte Daten, Datenfeeds, APIs oder andere standardisierte Schnittstellen können dabei eine Rolle spielen. Je nach Anwendungsfall können neben Shop- und Zahlungssystemen auch CRM-, ERP-, Lager-, Versand- oder Kundenservice-Systeme beteiligt sein.
Im Markt entstehen derzeit verschiedene Ansätze für die Kommunikation zwischen KI-Systemen, Shops, Zahlungsanbietern und anderen Commerce-Systemen. Dazu zählen unter anderem unterschiedliche Protokolle und Standards wie ACP (Agentic Commerce Protocol), UCP (Universal Commerce Protocol) und MCP (Model Context Protocol).
Einordnung
Nicht jeder Prozess, der heute als Agentic Commerce bezeichnet wird, läuft bereits vollständig autonom ab. Der Begriff umfasst unterschiedliche Grade der Automatisierung: Je nach Anwendung übernehmen KI-Systeme die Recherche, den Vergleich oder die Kaufvorbereitung. Ob der Kunde den Kauf selbst bestätigt oder der Agent den Kauf innerhalb vorab festgelegter Regeln auslösen darf, hängt von der Autorisierung des Kunden sowie von Plattform, Produktkategorie, Land und Zahlungsinfrastruktur ab.
Agentic Commerce kann sowohl den Einkauf für Kunden vereinfachen als auch neue Möglichkeiten für Händler schaffen. Wie groß der konkrete Nutzen ist, hängt jedoch vom Kaufanlass, vom Sortiment und vom Grad der möglichen Automatisierung ab.
Wichtig: Diese Vorteile entstehen nicht automatisch durch den Einsatz eines KI-Agenten. Sie setzen unter anderem aktuelle und vollständige Produkt- und Angebotsdaten, klare Regeln und geeignete technische Zugänge voraus.
Nicht jede dieser Chancen greift in jedem Kaufkontext gleichermaßen. Genau hier liegt der Kern, den viele Hype-Artikel übersehen: Agentic Commerce wirkt nicht überall auf dieselbe Weise. Entscheidend ist, wie ein Kauf erlebt und entschieden wird.
In vielen aktuellen Einordnungen wird Agentic Commerce sehr weit gefasst und teils als Übernahme der gesamten Customer Journey beschrieben. Schaut man jedoch auf die konkreten Anwendungsfälle, zeigt sich ein klareres Bild: Besonders sinnvoll ist agentisches Handeln dort, wo Käufe wiederkehrend, standardisiert oder klar spezifiziert sind, etwa bei Nachbestellungen, Preisüberwachung oder im B2B-Einkauf. Genau deshalb wird nicht der gesamte E-Commerce agentisch, sondern vor allem die effizienzgetriebenen Teile davon.
Ein zentraler Unterschied liegt darin, dass Agentic Commerce vor allem auf das effiziente Lösen eines konkreten Kaufanliegens ausgerichtet ist. Nicht das Stöbern steht im Vordergrund, sondern das schnelle Erreichen eines Ziels. Für viele Käufe ist das ein Vorteil. Für andere ist gerade das Gegenteil wertvoll, nämlich das Entdecken, Vergleichen und Inspirierenlassen. Und genau dort bleibt der Shop als Erlebnisraum relevant.
Drei Faktoren entscheiden darüber, wann der Einsatz eines KI-Agenten für Nutzer sinnvoll ist:
Kauft jemand immer dieselbe Waschmittelmarke in derselben Größe? Dann kann ein Agent das blind erledigen. Die Präferenz ist bekannt, die Entscheidung ist trivial.
Sucht jemand ein neues Parfum, das zu seinem veränderten Lifestyle passt? Dann ist die Präferenz unbekannt oder gar nicht stabil. Hier bleibt der Mensch in die Entscheidung eingebunden.
Routinekäufe wie Bürobedarf, Verbrauchsmaterialien oder Lebensmittelergänzungen sind perfekte Kandidaten für Automatisierung. Der Mehrwert liegt in der Bequemlichkeit. Viele Nutzer möchten diese Art von Käufen nicht selbst erledigen. Das spiegelt sich auch im aktuellen Diskurs wider: In einem Artikel bei OMR heißt es, KI-Agenten befriedigen vor allem das Bedürfnis nach Bequemlichkeit und Zeitersparnis, insbesondere bei Alltagsprodukten und wiederkehrenden Käufen.²
Neukäufe, bei denen Inspiration, Vergleich und das Entdecken von etwas Unbekanntem Teil des Erlebnisses sind, lassen sich häufig nicht ohne Weiteres vollständig delegieren, weil das Erlebnis selbst Teil des Wertes ist.
Niedrig-Involvement-Käufe (Commodity-Produkte, also standardisierte und austauschbare Produkte, sowie günstige Verbrauchsgüter) wollen Menschen häufig gar nicht aktiv entscheiden. Automatisierung ist hier willkommen.
Hoch-Involvement-Käufe (Mode, Möbel, Geschenke, Lifestyle-Produkte) sind emotional aufgeladen. Das Stöbern, Vergleichen, Entdecken – das ist das Erlebnis. Ein Agent kann dieses Erlebnis nicht ohne Weiteres ersetzen, weil der Wert gerade im Entdecken, Vergleichen und persönlichen Entscheiden liegt und es gar kein Problem ist, das gelöst werden muss.
Je unbekannter die Präferenz, je stärker der Kauf von Entdeckung geprägt und je höher das Involvement, desto wichtiger bleibt der Shop als zentrale Anlaufstelle (Quelle: Eigene Darstellung)
Entscheidend ist also, ob ein Kauf möglichst effizient erledigt oder bewusst erlebt werden soll. Je klarer Präferenz, Wiederkaufcharakter und funktionaler Nutzen im Vordergrund stehen, desto eher eignet sich der Einsatz eines Agenten. Je stärker Entdeckung, Inspiration und Emotion den Kauf prägen, desto wichtiger bleibt der Shop als Erlebnisraum.
Die wichtigste Erkenntnis: Agentic Commerce automatisiert Effizienz – nicht Emotion.
Damit das keine Theorie bleibt, schauen wir uns einige Bereiche an, in denen Agentic Commerce heute besonders plausibel erscheint oder bereits in ersten Formen sichtbar wird:
Die Beispiele zeigen, dass Agentic Commerce nicht nur für klassische Online Shops relevant ist, sondern auch für Bereiche wie Abonnements, Reisen oder Ticketing – also überall dort, wo klar definierte, wiederkehrende oder prozessorientierte Entscheidungen getroffen werden.
Wie stark Agentic Commerce deinen Shop verändert, hängt vor allem von einer Frage ab: „Kaufen meine Kunden bei mir, weil es bequem ist oder weil es Spaß macht?” Die Antwort auf diese Frage bestimmt, wie stark Agentic Commerce dein Geschäft betrifft.
Wer Verbrauchsgüter, standardisierte Produkte oder Bürobedarf verkauft, steht vor einer strukturellen Herausforderung: Im Agentic Commerce wird der Händler bevorzugt, dessen Angebot für Agenten zuverlässig auffindbar, verständlich, vergleichbar und transaktional zugänglich ist. Angebote mit vollständigen, konsistenten und maschinenlesbar zugänglichen Informationen und sauberen Produktdaten haben bessere Voraussetzungen, von Agenten gefunden und verglichen zu werden.
Konkret: Wenn dein Shop nicht „agenten-lesbar” ist, also keine strukturierten Produktdaten, keine offenen Schnittstellen bietet, wird es zunehmend schwieriger, in agentengestützten Kaufprozessen berücksichtigt zu werden. Nicht weil der Kunde dich nicht mag, sondern weil der Agent dich nicht findet.
Hinzu kommt: KI-Assistenten und LLM-basierte Anwendungen spielen in der Entdeckungs- und Vorauswahlphase eine zunehmend wichtige Rolle. Sie helfen dabei, Intention zu verstehen und Nutzer an passende Händler weiterzuleiten. Genau deshalb werden saubere Produktdaten, klare Zuordnung und technische Zugänglichkeit so wichtig. Der eigentliche Kaufmoment und alles, was Vertrauen schafft – vom Checkout über Loyalty bis zu Identität und Risikomanagement – bleibt dabei weiterhin eng mit dem Händler verknüpft.
Handlungsfelder für Commodity-Shops:
Fashion, Lifestyle, Interior, Schmuck, Geschenke – hier hat Agentic Commerce tendenziell einen geringeren Einfluss auf den Kaufprozess. Bei einem persönlichen Kauf wie dem perfekten Geburtstagsgeschenk für die beste Freundin bleibt die Entscheidung für viele Menschen ein wichtiger Teil des Einkaufserlebnisses.
Das bedeutet aber nicht, dass Erlebnis-Shops den Wandel ignorieren können. Wer durch Agenten mehr Routinekäufe automatisiert, hat insgesamt weniger Zeit und Geduld für mittelmäßige Shoppingerlebnisse. Dazu kommt, dass Discovery und Auswahl künftig stärker in LLMs oder KI-Assistenten stattfinden können. In diesem Zusammenhang fällt auch immer wieder der Begriff Zero Click Commerce. Dieser beschreibt die Vorstellung, dass Nutzer immer weniger klassische Shop-Schritte selbst durchlaufen. Wie weit das geht, wird sich erst zeigen. Klar ist aber: Auch inspirierende Käufe beginnen zunehmend mit einer Frage an einen KI-Assistenten. Saubere Produktdaten und technische Anschlussfähigkeit bleiben deshalb auch für Erlebnis-Shops relevant. Wer dort nicht auffindbar ist, verliert potenzielle Besucher, bevor sie überhaupt in den Shop kommen.
Doch auch wenn Discovery künftig stärker in externen Interfaces stattfinden kann, verschwindet der Shop nicht aus der Customer Journey. Aktuelle Einordnungen, etwa von Adyen, zeigen, dass diese Systeme für Händler ein zusätzlicher Kanal sein können, um Nutzer mit hoher Kaufabsicht zu erreichen. Gleichzeitig entsteht in neutralen Chatoberflächen nicht automatisch das Gefühl von Vertrautheit, Orientierung und Markenwelt, das ein Shop oder eine Markenwebsite vermitteln kann. Genau dieser emotionale Teil des Einkaufserlebnisses sollte nicht unterschätzt werden und ist ein wichtiger Grund dafür, warum der Shop selbst auch im Agentic-Commerce-Zeitalter relevant bleibt.³ Externe KI-Systeme können Aufmerksamkeit erzeugen und Nutzer weiterleiten. Vertrauen, Orientierung, Markenwelt und Kundenbindung entstehen jedoch weiterhin wesentlich im direkten Kontakt mit dem Händler. Für dich als Händler bedeutet das vor allem: Der Shop muss als Erlebnisraum stark genug sein, um Besuche zu rechtfertigen, nicht nur als Transaktionskanal. Personalisierung und Inspiration werden dabei wichtiger, nicht unwichtiger.
Handlungsfelder für Erlebnis-Shops:
Beide Shoptypen benötigen eine saubere technische Grundlage. Die Priorität ist jedoch unterschiedlich: Commodity-Shops sollten vor allem ihre Transaktionsfähigkeit verbessern, Erlebnis-Shops die Qualität von Suche, digitaler Beratung, Inspiration und Kundenbindung.
| Commodity-Shop | Erlebnis-Shop | |
|---|---|---|
| Auswirkung | Direkt: Agenten können standardisierte Käufe vorbereiten oder auslösen | Indirekt: Discovery und Auswahl können sich teilweise in externe Interfaces verlagern, Aufmerksamkeit und Geduld der Kunden sinken |
| Rolle des Shops | Zugänglicher und zuverlässiger Transaktionskanal | Erlebnis-, Beratungs- und Beziehungsraum |
| Erfolgsfaktor | Produktdaten, Verfügbarkeit und technische Zugänglichkeit | Inspiration, Emotion und Vertrauen |
| Wichtigste Handlungsfelder | Produktdaten, Schnittstellen und Reorder-Prozesse | Suche, Beratung, Inspiration, Kundenbindung |
Agentic Commerce macht Personalisierung nicht überflüssig – im Gegenteil. Je stärker sich Produktsuche, Vorauswahl und Routinekäufe teilweise automatisieren, desto wichtiger wird die Frage, wo echte Relevanz entsteht. Und genau hier bleibt der eigene Shop zentral.
Ein Grund dafür, dass der eigene Shop für Personalisierung relevant bleibt, liegt in der unterschiedlichen Datengrundlage von Agenten und Shops. Beide Systeme können mit Präferenzen arbeiten. Welche Präferenzen sie berücksichtigen und wie dauerhaft sie diese kennen, hängt jedoch davon ab, auf welche Daten sie zugreifen dürfen und in welchem Kontext sie eingesetzt werden.
Ein externer Einkaufsagent verarbeitet beispielsweise die Anforderungen, die ein Nutzer direkt formuliert und gegebenenfalls weitere hinterlegte Präferenzen: „Ich suche Waschmittel, als Pulver, parfümfrei und von Marke X.“ Ein Shop kann zusätzlich eigene Interaktions- und Transaktionsdaten einbeziehen – etwa Suchanfragen, Klicks, Warenkörbe, Käufe, Abbrüche und Wiederkäufe. Daraus können sich weitere Hinweise auf Interessen und Verhaltensmuster ergeben, sofern diese Daten verfügbar und datenschutzkonform nutzbar sind. Shop-Personalisierung kann dadurch eine ergänzende Stärke entwickeln: Sie berücksichtigt nicht nur das aktuell formulierte Kaufziel, sondern kann auch den bisherigen Kontext der Beziehung zwischen Kunde und Shop einbeziehen.
Gerade deshalb ist Shop-Personalisierung kein Auslaufmodell, sondern ein eigenständiger Vorteil. Sie schafft nicht nur relevantere Produktempfehlungen – sie erzeugt Orientierung, beschleunigt Entdeckung und macht das Einkaufserlebnis stimmig und individuell. Besonders dort, wo Menschen bewusst stöbern, vergleichen und selbst entscheiden wollen, entsteht Relevanz nicht durch Effizienz allein, sondern durch passendes Timing, Kontext und persönliche Ansprache.
| Agentische Systeme können berücksichtigen | Shops können berücksichtigen |
|---|---|
| Aktuell formulierte Anforderungen
Vom Nutzer hinterlegte Präferenzen Kontext der direkten Interaktion Je nach System langfristig gespeicherte Präferenzen |
Suchanfragen und Klicks im eigenen Shop
Warenkörbe, Käufe und Wiederkäufe Abbrüche und frühere Shopkontakte Verhalten innerhalb der eigenen Customer Journey |
Personalisierung wirkt dabei nicht nur im Kaufmoment. Sie ist ein zentrales Instrument, um Kunden mit passenden Empfehlungen, personalisierte E-Mails oder Inhalten, die an frühere Interessen anknüpfen, erneut zu erreichen und zu einem Wiederbesuch zu motivieren.
Wenn Produktsuche und Vorauswahl teilweise in externe KI-Interfaces verlagert werden, wird die direkte Beziehung zwischen Kunde und Händler noch wertvoller. Der eigene Shop kann dabei den Kontext bisheriger Interaktionen mit Markenwelt, Beratung und passenden Services verbinden. Externe Agenten können die Kundenbeziehung ergänzen – die Verantwortung für Markenerlebnis, Vertrauen und langfristige Bindung bleibt jedoch beim Händler.
Agentic Commerce bringt nicht nur Chancen, sondern auch echte Herausforderungen mit sich:
Agentic Commerce ist kein fernes Zukunftsszenario mehr, aber auch kein Grund zur Panik. Für Händler geht es zunächst darum, die eigenen Grundlagen zu prüfen und relevante Entwicklungen im Blick zu behalten. Dabei sind zwei Fragen entscheidend: Können externe Systeme die eigenen Angebote zuverlässig verstehen und finden? Und gibt es für Kunden weiterhin gute Gründe, den eigenen Shop direkt zu besuchen? Beide Handlungsfelder sind für jeden Shop relevant – je nach Sortiment und Positionierung verschiebt sich lediglich die Priorität.
Agentic Commerce ist nur ein Baustein der größeren E-Commerce-Entwicklung – weitere Trends, die den Online-Handel bis 2030 prägen werden, haben wir in unserem Artikel zur Zukunft des E-Commerce zusammengefasst.
Agentic Commerce wird den E-Commerce verändern, aber nicht jeden Kaufprozess auf dieselbe Weise. Routinekäufe und effizienzgetriebene Entscheidungen lassen sich eher automatisieren, während Inspiration, Vertrauen, Markenerlebnis und persönliche Relevanz weiterhin wichtige Gründe für den direkten Shopbesuch bleiben. Für dich als Händler bedeutet das: Du solltest deine Produktdaten und Systeme anschlussfähig machen und gleichzeitig die Stärken ausbauen, die externe Agenten nicht automatisch ersetzen – ein relevantes, inspirierendes und vertrauenswürdiges Einkaufserlebnis. Personalisierung hilft dabei, aus einzelnen Kontakten langfristige Kundenbeziehungen zu entwickeln.
Quellen: ¹ IBM, 2026, ² OMR, 2025, ³ Adyen, 2026
Im klassischen E-Commerce durchläuft der Kunde den Kaufprozess weitgehend selbst: Er sucht nach Produkten, vergleicht Angebote, entscheidet sich und schließt den Kauf ab. Beim Agentic Commerce übernimmt ein KI-Agent im Auftrag des Kunden einzelne oder mehrere dieser Schritte – von der Recherche über den Vergleich bis zur Kaufvorbereitung oder Transaktion. Der entscheidende Unterschied besteht darin, wer die Entscheidung trifft und wie viel Autonomie dabei an ein KI-System übergeben wird. Wie viel Verantwortung der Agent übernimmt, hängt von der jeweiligen Autorisierung und dem konkreten Anwendungsfall ab.
Conversational Commerce beschreibt vor allem die dialoggestützte Interaktion mit Kunden, etwa über einen Chatbot oder einen AI Shopping Assistant. Das System berät und empfiehlt, während der Kunde in der Regel aktiv entscheidet und handelt. Agentic Commerce geht einen Schritt weiter: Ein Agent kann Anforderungen selbstständig verarbeiten, mehrere Schritte koordinieren und innerhalb festgelegter Regeln auch Aktionen ausführen. In der Praxis sind die Grenzen zwischen beiden Ansätzen derzeit noch fließend, viele Lösungen liegen irgendwo dazwischen.
Der Kunde formuliert zunächst ein Ziel, zum Beispiel die Suche nach einem bestimmten Produkt zu einem festgelegten Preis und Liefertermin. Der Agent interpretiert die Anforderungen, durchsucht zugängliche Produkt- und Händlerdaten und vergleicht passende Angebote. Anschließend kann er eine Auswahl oder einen Warenkorb erstellen. Je nach Autorisierung bestätigt der Kunde den Kauf oder der Agent löst ihn innerhalb festgelegter Regeln aus. Die beteiligten Händler-, Zahlungs- und Logistiksysteme wickeln die Bestellung anschließend ab.
Agentic Commerce eignet sich besonders für wiederkehrende, standardisierte und vergleichsweise risikoarme Käufe, bei denen Präferenzen und Anforderungen klar definiert sind. Dazu gehören beispielsweise Nachbestellungen, Bürobedarf oder andere Verbrauchsgüter. Weniger naheliegend ist die vollständige Automatisierung bei Käufen, die stark von Inspiration, persönlicher Beratung, Entdeckung oder emotionalen Entscheidungen geprägt sind – etwa bei Geschenken, Mode oder Einrichtung. Hier kann ein Agent unterstützen, die persönliche Entscheidung bleibt jedoch stärker beim Kunden.
Agentic Commerce verändert vor allem die Teile des Verkaufsprozesses, die von Routine, Vergleich und Effizienz geprägt sind. Produktsuche, Preisvergleich, Nachbestellungen und bestimmte Beschaffungsprozesse können teilweise durch KI-Agenten übernommen werden. Für Händler werden deshalb vollständige Produktdaten, aktuelle Preise und Verfügbarkeiten sowie technische Zugänglichkeit wichtiger. Gleichzeitig ersetzt Agentic Commerce den klassischen Shop nicht automatisch. Bei Käufen, die von Inspiration, Beratung, Vertrauen oder Markenerlebnis geprägt sind, bleibt der direkte Kontakt zwischen Kunde und Händler entscheidend. Traditionelle Verkaufsmodelle werden nicht ersetzt, sondern um einen neuen Kanal ergänzt – der bestimmte Kaufprozesse automatisiert, aber das menschliche Einkaufserlebnis nicht ersetzt.
Zunächst sind vollständige, aktuelle und eindeutig strukturierte Produkt- und Angebotsdaten entscheidend. Dazu gehören unter anderem Produktmerkmale, Varianten, Preise, Verfügbarkeiten, Lieferzeiten sowie Versand- und Retourenbedingungen. Je nach Anwendungsfall können Datenfeeds, APIs oder andere Schnittstellen relevant sein. Neben Shop- und Zahlungssystemen können auch CRM-, ERP-, Lager-, Versand- oder Kundenservice-Systeme beteiligt sein. Welche konkrete Lösung sinnvoll ist, hängt vom Shopsystem, Geschäftsmodell und Vertriebskanal ab.
Für KMU ist Agentic Commerce vor allem in zwei Bereichen relevant: auf der Käuferseite, wo automatisierte Beschaffungsprozesse Zeit und Kosten sparen können und auf der Händlerseite, wo technische Anschlussfähigkeit – also saubere Produktdaten und offene Schnittstellen – darüber entscheidet, ob ein Shop von Agenten überhaupt gefunden wird. Gerade für kleinere Händler, die nicht die Reichweite großer Plattformen haben, wird das zur wichtigen Grundlage, um in einer zunehmend agentisch organisierten Produktsuche sichtbar zu bleiben.
Nein, im Gegenteil. Gerade weil sich Routinekäufe und erste Produktsuchen teilweise in externe KI-Interfaces verlagern können, wird die Qualität des Erlebnisses im eigenen Shop wichtiger. Agentic Commerce kann die Produktsuche und bestimmte Routinekäufe vereinfachen, ersetzt aber nicht automatisch die Relevanz und Orientierung, die ein personalisiertes Einkaufserlebnis schaffen kann. Shops können – abhängig von Einwilligungen und verfügbaren Daten – den Kontext bisheriger Interaktionen mit aktuellen Interessen verbinden. Personalisierte Suchergebnisse, Empfehlungen, Inhalte und E-Mails können dadurch sowohl die Kaufentscheidung als auch Wiederbesuche und Kundenbindung unterstützen.
Ja. Im B2B-Bereich sind viele Voraussetzungen für agentische Prozesse gegeben: Bestellungen wiederholen sich, Produkte und Anforderungen sind häufig standardisiert und Beschaffungsregeln lassen sich klar definieren. Agenten können beispielsweise Angebote vergleichen, genehmigte Lieferanten berücksichtigen, Bestellungen vorbereiten oder Nachbestellungen auslösen. Bei komplexeren oder kostenintensiven Entscheidungen bleiben Freigaben und die Kontrolle durch Verantwortliche besonders wichtig.
Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören Datenschutz, Sicherheit, Autorisierung und die Frage der Verantwortlichkeit bei Fehlentscheidungen. Händler müssen außerdem sicherstellen, dass Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten sowie Versand- und Retourenbedingungen vollständig, aktuell und eindeutig vorliegen. Und je mehr Discovery über externe Plattformen läuft, desto wichtiger wird die Frage, wie du als Händler die direkte Beziehung zu deinen Kunden erhältst und aktiv stärkst.
Agentic Commerce entwickelt sich schrittweise. Conversational Commerce bietet Händlern bereits heute die Möglichkeit, Kunden mit dialoggestützter Beratung sowie relevanten Empfehlungen und Informationen bei der Kaufentscheidung zu unterstützen.
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