Wie AI im E-Commerce das Einkaufserlebnis neu definiert

Viele der wichtigsten E-Commerce-Trends für 2026 stehen im direkten Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz: Von hyperpersonalisierten Produktempfehlungen und intelligenter Produktsuche über automatisierte E-Mail-Kommunikation bis hin zu KI-gestützten Logistikprozessen. Auch im Kundenservice gewinnt KI an Bedeutung, etwa durch smarte Chatbots oder automatisierte Prozesse, die für mehr Effizienz und Skalierbarkeit sorgen. Laut The Future of Commerce gehören KI-Personalisierung und die Optimierung der Lieferkette zu den zentralen Treibern im digitalen Handel im Jahr 2025.¹ Online Shops und Marktplätze profitieren davon zunehmend mit einem klaren Trend zur Automatisierung entlang der gesamten Customer Journey. Erfahre in diesem Beitrag, wie du deinen Shop mit einer passenden AI-E-Commerce-Strategie insgesamt attraktiver und nutzerzentrierter gestalten kannst.

Die Anforderungen im E-Commerce steigen

Deine Kunden erwarten eine intuitive Navigation, individuelle Angebote und konsistente Kommunikation über alle Kanäle hinweg. Händler wiederum sehen sich mit zunehmender Komplexität, steigenden Kosten und wachsendem Wettbewerbsdruck konfrontiert. Du brauchst also den „Impact of AI in E-Commerce“, um all diese Herausforderungen bewältigen zu können. KI-gestützte Systeme kreieren datenbasierte Services, die Orientierung geben, Prozesse verschlanken und das Einkaufserlebnis auf ein neues Level heben.

Bleibe up to date in Sachen Personalisierung: Melde dich zum Epoq Newsletter an. Jetzt anmelden!

So verändert AI das Einkaufserlebnis

Wie das konkret aussieht? Durch den Einsatz von AI powered E-Commerce-Lösungen gestaltest du u. a. Produktsuchen intelligenter, Beratung persönlicher, Empfehlungen relevanter, E-Mail-Kommunikation individueller und (Logistik-)Prozesse effizienter. Laut Umfragen nutzen bereits 92 % der Unternehmen AI-getriebene Personalisierung im E-Commerce.²

Das Ziel von AI E-Commerce ist klar: Digitale Beratung, automatisierte Abläufe und KI-gestützte Personalisierung entlang der gesamten Customer Journey für ein kanalübergreifend skalierbares, personalisiertes Einkaufserlebnis.

Arten von Künstlicher Intelligenz: Schwache KI vs. starke KI

Die Forschung im Bereich der KI unterscheidet in ihrer Zielsetzung zwischen schwacher und starker KI.

• Starke KI (Artificial General Intelligence) beschreibt eine hypothetische Form von KI, die komplexe Aufgaben auf dem Niveau eines Menschen lösen könnte. Eine starke KI wäre in der Lage, Probleme selbst zu erkennen, Wissen eigenständig zu erwerben und kreative Lösungen zu entwickeln. Bislang existiert diese Form jedoch nur in der Theorie.
• Schwache KI ist bereits Realität und kommt im Alltag vielfach zum Einsatz. Eine schwache KI ist stets auf ein enges Aufgabenfeld spezialisiert und kann ihr Wissen nicht flexibel auf andere Bereiche übertragen. Daher wird sie vor allem dort eingesetzt, wo klar definierte Aufgaben wie Automatisierung und Controlling gefragt sind.

Teilbereiche und Methoden der Künstlichen Intelligenz

Maschinelles Lernen ist eine der wichtigsten Methoden, mit denen KI realisiert wird. Deep Learning und Reinforcement Learning sind wiederum spezielle Methoden des Maschinellen Lernens. Im Folgenden werden die Begriffe jeweils kurz erläutert.

Maschinelles Lernen (Machine Learning):

• Baut mit Hilfe von Algorithmen statistische Modelle auf.
• Nutzt Trainingsdaten (wie Beispiele), um Muster und Regeln zu erkennen.
• Kann diese Muster verallgemeinern und dadurch auch unbekannte Daten beurteilen.

Deep Learning:

• Eine spezielle Form des maschinellen Lernens.
• Nutzt künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten.
• Kann auch komplexe und unstrukturierte Daten (z. B. Bilder, Sprache) verarbeiten.
• Besonders geeignet für große Datenmengen, aber rechenintensiv und zeitaufwendig.

Reinforcement Learning:

• Lernmethode, bei der ein Agent durch Belohnungen oder Strafen gesteuert wird.
• Ziel: Eigenständig eine optimale Strategie entwickeln.
• Besonders nützlich, wenn keine festen Trainingsdaten vorliegen, sondern das System durch Interaktion mit der Umgebung lernt.
• Kombination mit Deep Learning = Deep Reinforcement Learning.

Im E-Commerce wirken verschiedene Teilbereiche der KI zusammen und schaffen dadurch die Basis für intelligente Anwendungen. (Quelle: Eigene Darstellung)

Awareness: Orientierung bei der Produktsuche

Der Einstieg ins Einkaufserlebnis beginnt meist mit der Suchleiste. Genau hier setzt AI im E-Commerce mit semantisch intelligenter Produktsuche an: Selbst bei Tippfehlern, unklaren Formulierungen oder umgangssprachlichen Begriffen erkennt die KI, was deine Nutzer wirklich meinen und spielt passende Ergebnisse aus. Das verbessert nicht nur die User Experience, sondern steigert auch die Conversion Rate.

Die smarte Suche funktioniert dabei nicht mehr nur über bloße Suchbegriffe, sondern sie versteht Texte inzwischen semantisch. Das gilt sowohl für die Suchanfragen selbst als auch für das Erkennen von Inhalten auf der Website. Somit kann sie Nutzern den Inhalt präsentieren, der am besten zu ihrer Suchanfrage passt. Dadurch erhält beispielsweise eine Kundin, die nach “kleid uni langarm” sucht, genau zu dieser Suchanfrage passende Ergebnisse.

Ein weiteres Feature: Visual Search. Nutzer können ein Produktfoto oder einen Screenshot hochladen. Die KI erkennt per Bilderkennung (Objektklassifizierung) das gesuchte Produkt und zeigt passende Angebote.

Bereits bei der Produktsuche kann KI-gestützte Personalisierung außerdem ein individuelles Einkaufserlebnis ermöglichen. Suchvorschläge im Autosuggest und auf den Suchergebnisseiten lassen sich personalisiert ausspielen. Indem sich die Ergebnisse an die individuellen Präferenzen und das Verhalten der Besucher anpassen, erhalten sie besonders relevante Inhalte, etwa Produkte ihrer Lieblingsmarke oder nur Artikel, die in ihrer Größe verfügbar sind.

Zusätzlich können KI-Systeme persönliche Begrüßungsbotschaften auf Basis von Standort, Uhrzeit oder Nutzerhistorie ausspielen, die den Einstieg noch individueller gestalten.

Fackelmann liefert relevante Ergebnisse selbst bei komplexen Suchanfragen mit mehreren Eigenschaften. (Quelle: Screenshot von fackelmann.de)

Consideration: Beratung bei der Produktauswahl

Im stationären Handel gibt es eine Fachkraft für die Beratung vor Ort. Im digitalen Raum kann diese Rolle der AI Shopping Assistant übernehmen.

Der AI Shopping Assistant verarbeitet natürliche Text- und Spracheingaben im Chat mithilfe eines Large Language Models (LLM). So erfasst er den Bedarf deiner Online Shopper präzise und schlägt passende Produkte aus deinem Sortiment vor. Dabei verbindet er aktuelle Produktdaten mit dem Klick- und Kaufverhalten der Shopbesucher. Das Ergebnis: eine individuelle Beratung, die den heutigen Nutzerbedürfnissen entspricht.

Moderne Systeme nutzen zudem Sentimentanalysen, um Emotionen wie Unsicherheit oder Frustration zu erkennen und den Gesprächston entsprechend anzupassen. Das Ergebnis: individuelle, kontextbewusste Beratung in Echtzeit durch Datenanalyse.

Darüber hinaus ermöglichen KI-basierte Tools virtuelle Anproben oder digitale Assistenten, die komplexe Produktinformationen interaktiv veranschaulichen. So wird aus der Beratung ein immersives Erlebnis.

Der AI Shopping Assistant bietet Kunden eine personalisierte und dialogbasierte Beratung im Online Shop. (Quelle: Eigene Darstellung)

Purchase: Inspiration während der Kaufbereitschaft

Während des gesamten Einkaufsprozesses kann eine Recommendation Engine deine Kunden dabei unterstützen, passende Produkte zu identifizieren, Alternativen zu entdecken oder ergänzende Artikel vorzuschlagen, die den Warenkorb sinnvoll erweitern und das Einkaufserlebnis bereichern.

Produktempfehlungen können dabei an allen relevanten Touchpoints von der Startseite bis zum Warenkorb zum Einsatz kommen. Auf Basis von Echtzeitdaten, früherem Verhalten und ähnlichen Nutzerprofilen erkennt die KI, welche Artikel am wahrscheinlichsten gekauft werden. So erhalten Kunden stets kontextbezogene Vorschläge.

Die Ausspielung von personalisierten Empfehlungen ist durch Reinforcement-Learning-Methoden möglich. Je mehr Informationen über den Kunden vorliegen, desto gezielter und individueller können diese Empfehlungen dabei auf den Kunden zugeschnitten werden.

Diese Form der Empfehlung ist ein zentrales Element in jedem AI E-Commerce Website-Konzept und trägt wesentlich zur Verlängerung der Verweildauer sowie zur Steigerung des Warenkorbwerts bei.

Zudem kann KI den Checkout-Prozess beschleunigen, indem Formulare automatisch vorausgefüllt, Bezahloptionen personalisiert vorgeschlagen und Barrieren im Kaufprozess reduziert werden. Ebenso lässt sich die Benutzeroberfläche an das individuelle Nutzungsverhalten anpassen, um den Kauf intuitiver und reibungsloser zu gestalten.

Im Online Shop von naturPur werden auf Produktdetailseiten weitere passende Produkte empfohlen.
(Quelle: Screenshot von shop-naturpur.de)

Retention: Verbindung nach dem Kauf

Auch nach dem Website-Besuch sorgt AI im E-Commerce für Relevanz, z. B. in der E-Mail-Kommunikation. Deine Inhalte im Newsletter oder in E-Mailings passen sich dynamisch an das Verhalten und die Interessen der Empfänger an.

Beim Öffnen der personalisierten E-Mail werden Produktempfehlungen in Echtzeit berechnet, basierend auf Klicks, Käufen oder zuletzt angesehenen Produkten im Online Shop. Neben den Empfehlungen lassen sich auch Betreffzeilen, Content-Module oder CTAs individuell gestalten.

Zusätzlich erkennt die KI Muster und bildet zielgerichtete AI-Segmente, zum Beispiel „Outdoor-Enthusiasten“. Diese Empfänger erhalten dann automatisch relevante Inhalte, Tipps und Angebote. Das steigert die Relevanz und damit die Öffnungs- und Klickraten deutlich.

Nach dem Kauf unterstützt KI zudem durch Treueprogramme, die auf individuelle Interessen zugeschnitten sind, oder durch proaktive Serviceangebote. Etwa Erinnerungen an Nachkäufe, Zubehör oder Software-Updates. So bleibt die Kundenbeziehung lebendig und relevant.

1. Automatisierte Bestellabwicklung

Weniger Klicks, weniger Fehler: KI kann viele manuelle Aufgaben der Bestellverarbeitung für dich übernehmen. Das bringt einige Vorteile mit sich: Durch die automatisierte Erfassung von Adress- und Bestelldaten können Tippfehler und Zeitaufwand minimiert werden. Zudem laufen die Auftragsbearbeitung sowie Lagerprozesse weitgehend automatisch ab und Bestellungen stoßen automatisch Folgeprozesse wie Lagerprüfung, Rechnungsstellung und Versand an. Insgesamt erfolgt ein schneller Versand durch KI-Schnittstellen zu Fulfillment-Systemen.

2. Verkaufsprognosen durch prädiktive Analytik

Nutze deine Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und den Vertrieb strategisch zu steuern. Mithilfe prädiktiver Analytik analysiert KI nicht nur historische Verkaufszahlen, sondern bezieht auch Saisonalitäten, Wetterdaten oder aktuelle Events mit ein. So erkennst du frühzeitig, welche Produkte in welchen Regionen gefragt sein werden und kannst proaktiv statt reaktiv planen.

Beispiel: Steigt in einer bestimmten Gegend die Regenwahrscheinlichkeit, lässt sich die Nachfrage nach Regenjacken entsprechend prognostizieren. Die Lagerbestände werden vorausschauend gesteuert, Kampagnen werden gezielt ausgespielt. Das Ergebnis: bessere Planbarkeit, effizientere Ressourcenverteilung und mehr Wirkung in deinen Vertriebsaktionen.

Mit KI lassen sich jedoch nicht nur Verkaufszahlen vorausschauend analysieren, sondern auch potenzielle Risiken frühzeitig erkennen. Prädiktive Modelle werten das Kaufverhalten aus und helfen dabei, Über- oder Unterdeckung im Lager zu vermeiden. Auch Rücksendequoten lassen sich antizipieren, etwa bei Modeartikeln mit erfahrungsgemäß hoher Rückgabequote.

3. Unterstützung bei Sortimentsplanung und Lagerhaltung

Auch im Category Management hat KI handfeste Vorteile. Hier die drei wichtigsten zusammengefasst:

1. Verkaufsdaten, Margen und Kundenpräferenzen fließen in die Sortimentsgestaltung ein.
2. Schwach laufende Artikel werden automatisch reduziert, während Bestseller gezielt nachbestellt werden.
3. Lagerprozesse profitieren von einer automatischen Bedarfsprognose, z. B. durch Just-in-Time-Lieferung, ohne hohe Lagerkosten zu riskieren.

4. Dynamische Preisgestaltung

Auf Basis von Informationen wie Betriebskosten, Kundenumfragen, Demografie und psychologischen Daten ist KI heute durch maschinelles Lernen in der Lage, centgenau den Preis zu ermitteln, mit dem sich die Unternehmensziele am besten erreichen lassen. Sie analysiert in Echtzeit Nachfrage, Wettbewerb und Lagerbestände, um Preise automatisch anzupassen. So können Händler sowohl Umsatz als auch Marge optimieren und flexibel auf Marktveränderungen reagieren.

5. Zielgruppenanalyse

KI wertet Kundendaten und Kaufverhalten aus, um Zielgruppen präzise zu segmentieren. Auf dieser Basis können Händler Marketingmaßnahmen, Kampagnen und Produktangebote gezielt auf relevante Kundensegmente zuschneiden. Darüber hinaus ist auch eine individuelle 1:1-Personalisierung möglich, bei der Angebote und Kommunikation direkt auf einzelne Kunden abgestimmt werden.

6. Sprachassistenten

Target oder Walmart ermöglichen im Rahmen des Voice Commerce sprachgesteuerte Einkäufe, die sie anschließend an Kunden liefern. Für Kunden ist das einerseits ein bequemes Angebot. Online-Händler profitieren andererseits von der Möglichkeit, technische Hürden zu minimieren und Kunden auf einem weiteren Kanal ansprechen zu können. Hieraus ergeben sich ebenfalls zusätzliche Cross- und Upselling-Gelegenheiten, zumal Sprachassistenten viel über ihre Nutzer wissen.

7. Content-Erstellung durch generative AI

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz reicht über Analysen und Prognosen hinaus und eröffnet auch neue Möglichkeiten in der Content-Erstellung.

Mit Tools wie ChatGPT lassen sich Produktbeschreibungen, Kategorietexte, E-Mail-Inhalte oder Werbebanner automatisiert generieren. Das spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch für gleichbleibende Qualität bei hoher Skalierbarkeit. Besonders für große Shops mit häufig wechselndem Sortiment ist das ein echter Vorteil: Neue Inhalte lassen sich schnell bereitstellen, ohne dabei an Konsistenz oder Tonalität zu verlieren.

8. Retargeting potenzieller Kunden

Egal ob Google Ads, Social Media Advertising oder Display Banner: Manchmal erreicht die Werbung potenzielle Kunden nicht zum richtigen Zeitpunkt. Mit KI können Nutzer gezielt noch einmal angesprochen werden, die für das Angebot empfänglich sind.

9. Fraud Detection

Künstliche Intelligenz erkennt verdächtige Bestellungen, ungewöhnliche Zahlungen oder Retourenmuster. Dadurch lassen sich Betrugsfälle frühzeitig verhindern und Verluste minimieren.

10. Filtern gefälschter Bewertungen

KIs wie Fakespot können gefälschte Bewertungen erkennen und filtern. Sie dienen hauptsächlich dem Verbraucherschutz, können jedoch auch von Marktplätzen genutzt werden, die beispielsweise minderwertige Waren aus dem Sortiment filtern möchten.

Bleibe up to date in Sachen Personalisierung: Melde dich zum Epoq Newsletter an. Jetzt anmelden!

Damit deine Kunden KI-basierte Services auch wirklich akzeptieren, kommt es auf folgende drei Dinge an: Erklärbarkeit, Transparenz und Sicherheit. Mach nachvollziehbar, warum bestimmte Produkte empfohlen werden und zeige klar, wie du Daten erhebst und nutzt. Ergänzend solltest du auf starke Schutzmaßnahmen gegen Betrug und Datenmissbrauch setzen. Wenn deine Kunden darauf vertrauen können, dass ihre Daten sicher sind und fair behandelt werden, werden sie AI-gestützte Einkaufserlebnisse als echten Mehrwert wahrnehmen – und dein Shop profitiert langfristig davon.

Mehr Infos zur Personalisierung >>