Mehr Sport treiben. Gesünder essen. Weniger Alkohol trinken. E-Commerce-Manager, die mit diesen oder ähnlichen guten Vorsätzen ins Jahr gestartet sind, sollten – auch Ende Februar noch – ihrer Liste eines hinzufügen: Mehr KI wagen! Marc Funk von Frontnow nennt in seinem Gastbeitrag die Punkte, an denen Händler ansetzen sollten.
Mehr Sport treiben. Gesünder essen. Weniger Alkohol trinken. E-Commerce-Manager, die mit diesen oder ähnlichen guten Vorsätzen ins Jahr gestartet sind, sollten – auch Ende Februar noch – ihrer Liste eines hinzufügen: Mehr KI wagen! Marc Funk von Frontnow nennt in seinem Gastbeitrag die Punkte, an denen Händler ansetzen sollten.
Nur diejenigen Unternehmen, die jetzt in Technologien wie Machine Learning, Natural Language Processing und Generative KI (GenAI) investieren, werden den E-Commerce der Zukunft erfolgreich meistern und sich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld durchsetzen können.
Doch wo fängt man an? Und welche Einsatzgebiete sind besonders vielversprechend? Aus meiner Sicht sind dies die wichtigsten KI-Trends im E-Commerce 2025:
Hyper-Personalisierung entlang der gesamten Customer Journey
Sich an den Vorlieben und Bedürfnissen ihrer Kunden zu orientieren war für Händler schon immer wichtig, offline wie online. Mit ihrer Fähigkeit, immense Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und präzise Empfehlungen in Echtzeit zu generieren, hebt Generative KI die Personalisierung im E-Commerce jetzt auf ein neues Level: Hyper-Personalisierung ist das Stichwort.
Statt simpler Produktempfehlungen auf Basis historischer Transaktionen umfasst die Hyper-Personalisierung eine dynamische und tiefgreifende Anpassung der gesamten Customer Journey. So kann GenAI beispielsweise Daten aus sozialen Medien analysieren, um zu verstehen, wie Kunden über bestimmte Produkte denken, welche Kanäle sie bevorzugen und wie sie auf bestimmte Marketingmaßnahmen reagieren. Informationen, die den Unternehmen dabei helfen, auf Kundenfeedback in Echtzeit zu reagieren, ihre Produkte anzupassen und Marketing-Kampagnen gezielt auszusteuern.
Eine weiterer Trend ist die vorausschauende Personalisierung. Darunter fällt etwa die Prognose, wann ein Kunde voraussichtlich nachbestellen wird oder wann er für eine neue Produktkategorie bereit ist. Die besten personalisierten Angebote decken also nicht nur die aktuellen Bedürfnisse der Kunden ab, sondern nehmen auch deren zukünftige Interessen vorweg. Conversational Commerce: Die wachsende Rolle virtueller Assistenten
Der Trend der vorausschauenden Personalisierung macht es deutlich: Richtig eingesetzt, gleicht GenAI einem erfahrenen Verkäufer, der seine Kunden besser kennt als sie sich selbst. Dieser Eindruck wird noch verstärkt, wenn man sich dem Trend des Conversational Commerce zuwendet. Denn auch im Onlinehandel suchen Kunden zunehmend nach interaktiven Erlebnissen, bei denen ihre Fragen sofort beantwortet und ihre Wünsche in Echtzeit erfüllt werden.
Der Einsatz von KI-basierten Conversational Bots ermöglicht es Kunden, ihre Einkäufe durch natürliche Gespräche zu tätigen, sei es per Text oder Sprache. Statt auf starre Filter oder Kategorien angewiesen zu sein, erhalten sie die von ihnen gesuchten Informationen im Dialog mit einem Chatbot.
Der virtuelle Assistent muss sich jedoch nicht aufs Reagieren und Antworten beschränken. Auch proaktive Retargeting-Maßnahmen sind möglich. Verlässt ein Kunde beispielsweise den Warenkorb, kann der Assistent eine Nachricht mit einem Rabattcode oder einer Erinnerung senden.
Datengetriebene Entscheidungen und Real-Time-Optimierung
Kunden erwarten nicht nur maßgeschneiderte Einkaufsprozesse, sondern auch wettbewerbsfähige Preise und die sofortige Verfügbarkeit von Produkten. Zum Schluss widmen wir uns daher dem Potenzial künstlicher Intelligenz für die Optimierung von Preisstrategien und Bestandsmanagement.
Die KI-basierte Analyse von Echtzeit-Daten ermöglicht es Unternehmen, präzisere Preis- und Bestandsentscheidungen zu treffen und diese kontinuierlich zu optimieren. In die dynamische Preisgestaltung zum Beispiel kann eine Vielzahl von Faktoren einfließen: von der aktuellen Nachfrage und den Preisen der Konkurrenz bis hin zum Wetter. Auch personalisierte Preisangebote für einzelne Kunden sind möglich, basierend auf ihrem Kaufverhalten, ihren Vorlieben und ihrer Preiselastizität.#
Im Bestandsmanagement wiederum kommen die Vorteile von Predictive Analytics zum Tragen. Auf Basis von historischen Verkaufsdaten, saisonalen Trends und äußeren Faktoren wie Wetter oder Marketingkampagnen können KI-Modelle präzise Prognosen zur voraussichtlichen Nachfrage erstellen. So lassen sich Engpässe vermeiden und Überbestände reduzieren.
Was folgt daraus?
Handlungsempfehlungen für Unternehmen
Die Möglichkeiten für den Einsatz von KI im E-Commerce sind damit noch lange nicht erschöpft. Weitere Trends sind zum Beispiel die GenAI-gestützte Content-Erstellung und die zunehmend beliebte visuelle Produktsuche. Aber wie bei allen guten Vorsätzen gilt auch hier: Man sollte sich lieber nicht zu viel vornehmen.
Und eines ist sicher: Unternehmen, die sich auf die hier aufgeführten Einsatzbereiche konzentrieren, haben im Jahr 2025 nicht nur alle Hände voll zu tun, sondern sind auch gut gerüstet für den E-Commerce der Zukunft.
Fassen wir also zusammen:
• Datengetriebene Entscheidungen: Daten sind das Fundament für fundierte Entscheidungen im E-Commerce. Unternehmen sollten KI-gesteuerte Tools nutzen, um Preise, Lagerbestände und Marketingstrategien in Echtzeit anpassen zu können.
• Hyper-Personalisierung: Kunden erwarten zunehmend eine konsistente und personalisierte Erfahrung über alle Kanäle hinweg. Unternehmen sollten eine Omnichannel-Strategie verfolgen, bei der GenAI die Customer Journey optimiert.
• Conversational Commerce: In einer Zeit, in der Kundenprozesse entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens sind, könnte Conversational Commerce das Schlüsselelement sein, um sich von Mitbewerbern abzuheben. Unternehmen sollten in Conversational AI investieren, um eine ständige personalisierte Kommunikation mit ihren Kunden zu gewährleisten.
