Vier Stellschrauben für Ihren Erfolg 2026
Vier Erhebungen zur KI-Nutzung im Handel zeigen zentrale Handlungsfelder: Umsetzungsprobleme im Customer Support, fehlende Transparenz bei KI-Agenten, ungenutzte Kundendaten und zu wenig Experimentierfreude bei neuen Kanälen.
David WöllensteinRedakteur6 Min.· Aktualisiert am
Künstliche Intelligenz ist keine Zukunftsvision mehr, sondern wird von vielen Unternehmen bereits zur Optimierung interner und externer Prozesse eingesetzt. Doch das Potenzial ist noch längst nicht ausgeschöpft. Vier aktuelle Erhebungen zeigen, wo die Stellschrauben sind. Was Händler für den Einsatz von KI daraus lernen können.
1. Umsetzung: Wo Investitionswille auf Kompetenzlücken trifft
Eine weltweite Befragung (Customer Support & Operations Predictions Survey 2026) von Wow 24-7 unter Customer-Support- und Operations-Verantwortlichen aus E-Commerce, Technologie und Gesundheitswesen zeigt: 75,7 Prozent planen, in den kommenden zwölf Monaten verstärkt in KI und Automatisierung zu investieren. Gleichzeitig gibt fast die Hälfte an (48,6 Prozent), bei der Implementierung agentischer KI an Grenzen zu stoßen.
Die Rahmenbedingungen sind herausfordernd: 64,9 Prozent kämpfen mit begrenzten Budgets, während 56,8 Prozent Ressourcenknappheit als zentrale Hürde benennen. Hinzu kommt ein organisatorisches Problem: Nur 18,9 Prozent der befragten Customer-Support-Verantwortlichen fühlen sich von ihren Organisationen stark unterstützt. Mehr als ein Drittel bewertet die Unterstützung als moderat oder schlecht.
Ein weiteres Spannungsfeld: 35,1 Prozent haben Schwierigkeiten, den Einfluss des Customer Support auf Geschäftsergebnisse zu messen. Weitere 24,3 Prozent können Investitionen in diesem Bereich gegenüber der Geschäftsführung nicht überzeugend rechtfertigen. Das zeigt eine Lücke zwischen der strategischen Bedeutung des Customer Supports und der Umsetzung in vielen Unternehmen.
Was das für Ihr Geschäft bedeutet: Customer Support nicht nur Kostenfaktor, sondern ein entscheidender Hebel für Kundenbindung und Umsatz – schließlich entscheidet oft eine einzelne Service-Interaktion darüber, ob Kunden wiederkommen oder zur Konkurrenz wechseln. Wenn Sie intern nicht über ausreichend KI-Kompetenz verfügen oder mit begrenzten Budgets arbeiten, sollten Sie auf modulare, skalierbare Lösungen setzen statt auf komplexe Eigenentwicklungen.
2. Transparenz im Kundenservice: Neue Erwartungen an KI-Kennzeichnung
90 Prozent der Verbraucher können KI-generierte Sprachclips nicht von menschlichen Stimmen unterscheiden, ergibt eine Erhebung (Verbraucherbefragung und Kundenanalysen zu KI-Trust-Thresholds 2025) der Cloud-Kommunikationsplattform Twilio. Da Sprach-Bots immer menschlicher klingen und zunehmend autonome Entscheidungen treffen, entsteht eine neue Herausforderung für Händler.
1. Umsetzung: Wo Investitionswille auf Kompetenzlücken trifft
Eine weltweite Befragung (Customer Support & Operations Predictions Survey 2026) von Wow 24-7 unter Customer-Support- und Operations-Verantwortlichen aus E-Commerce, Technologie und Gesundheitswesen zeigt: 75,7 Prozent planen, in den kommenden zwölf Monaten verstärkt in KI und Automatisierung zu investieren. Gleichzeitig gibt fast die Hälfte an (48,6 Prozent), bei der Implementierung agentischer KI an Grenzen zu stoßen.
Die Rahmenbedingungen sind herausfordernd: 64,9 Prozent kämpfen mit begrenzten Budgets, während 56,8 Prozent Ressourcenknappheit als zentrale Hürde benennen. Hinzu kommt ein organisatorisches Problem: Nur 18,9 Prozent der befragten Customer-Support-Verantwortlichen fühlen sich von ihren Organisationen stark unterstützt. Mehr als ein Drittel bewertet die Unterstützung als moderat oder schlecht.
Ein weiteres Spannungsfeld: 35,1 Prozent haben Schwierigkeiten, den Einfluss des Customer Support auf Geschäftsergebnisse zu messen. Weitere 24,3 Prozent können Investitionen in diesem Bereich gegenüber der Geschäftsführung nicht überzeugend rechtfertigen. Das zeigt eine Lücke zwischen der strategischen Bedeutung des Customer Supports und der Umsetzung in vielen Unternehmen.
Was das für Ihr Geschäft bedeutet: Customer Support nicht nur Kostenfaktor, sondern ein entscheidender Hebel für Kundenbindung und Umsatz – schließlich entscheidet oft eine einzelne Service-Interaktion darüber, ob Kunden wiederkommen oder zur Konkurrenz wechseln. Wenn Sie intern nicht über ausreichend KI-Kompetenz verfügen oder mit begrenzten Budgets arbeiten, sollten Sie auf modulare, skalierbare Lösungen setzen statt auf komplexe Eigenentwicklungen.
2. Transparenz im Kundenservice: Neue Erwartungen an KI-Kennzeichnung
90 Prozent der Verbraucher können KI-generierte Sprachclips nicht von menschlichen Stimmen unterscheiden, ergibt eine Erhebung (Verbraucherbefragung und Kundenanalysen zu KI-Trust-Thresholds 2025) der Cloud-Kommunikationsplattform Twilio. Da Sprach-Bots immer menschlicher klingen und zunehmend autonome Entscheidungen treffen, entsteht eine neue Herausforderung für Händler.
Es wird prognostiziert, dass 2026 die klare Offenlegung und Kennung von KI-Agenten im Kundenservice zum Standard wird. Da entsprechende Tools bereits weit verbreitet sind, entwickelt sich Transparenz von einem Compliance-Thema zu einer Kundenerwartung. Undurchsichtige Prozesse, Service-Unterbrechungen und -Verzögerungen könnten zu Kundenabwanderung führen.
Daher gewinnt das Konzept der „AI Trust Threshold", einer Vertrauensschwelle, an Bedeutung. Gemeint ist der Punkt, an dem Kunden beginnen, die Zuverlässigkeit einer KI-Antwort anzuzweifeln – ein wichtiges Signal, um Gespräche gezielt an menschliche Agenten weiterzuleiten, bevor Frustration zu Beschwerden oder Abwanderung führt.
Ein weiterer Aspekt: Nur ein kleiner Teil der menschlichen Mitarbeiter erhält derzeit den vollständigen Kontext, wenn ein Kundengespräch von der KI weitergeleitet wird. Hier besteht Optimierungsbedarf.
Was das für Ihr Geschäft bedeutet: Machen Sie transparent, wann Kunden mit KI sprechen. Das ist nicht nur eine Frage der Compliance, sondern auch der Kundenzufriedenheit. Führen Sie außerdem Metriken ein, die Vertrauensverluste in Kundeninteraktionen erfassen und definieren Sie klare Schwellenwerte, ab denen ein Gespräch an einen Menschen weitergeleitet wird.
3. Kundendaten: Signale erfassen ist nicht gleich Signale nutzen
Eine Erhebung (Customer Loyalty Index (CLI) und Buyer Loyalty Index (BLI) 2025) zu Kundenloyalität der Customer Engagement-Plattform SAP Emarsys zeigt eine interessante Diskrepanz: 77 Prozent der befragten Verbraucher geben an, eine Marke zu „lieben und zu vertrauen". Gleichzeitig wechseln 57 Prozent beim ersten besseren Preis, 52 Prozent nach einer einzigen schlechten Erfahrung. Im B2B-Bereich zeichnet sich ein ähnliches Bild ab: 71 Prozent der Geschäftskunden beanspruchen Loyalität, doch 70 Prozent davon entfallen auf sogenannte „Default Loyalty". Diese Kunden bleiben, weil ein Wechsel aufwendig ist, nicht aus Überzeugung.
Dabei könnte es so einfach sein. Viele Händler erfassen bereits viele Daten, die eine bevorstehende Abwanderung anzeigen könnten. Zum Beispiel: Sinkende Newsletter-Öffnungsraten, Warenkorbabbrüche, Support-Anfragen und längere Kaufzyklen. Doch diese Daten liegen oft in isolierten Systemen – sogenannte „Dark Data", also Informationen, die in unterschiedlichen Unternehmensbereichen existieren, aber nicht übergreifend genutzt werden können. Ein klassischer Fall: Die Marketingabteilung sieht nicht, was der Kundenservice weiß. Diese ungenutzten Daten sind das größte ungehobene Potenzial im Handel.
Was das für Ihr Geschäft bedeutet: Machen Sie eine ehrliche Bestandsaufnahme: Welche Abwanderungssignale erfassen Sie bereits und wer in Ihrem Unternehmen hat darauf Zugriff? Typische Warnsignale sind sinkende Engagement-Raten, zunehmende Retouren, Support-Eskalationen oder Zahlungsverzögerungen. Verknüpfen Sie Daten und Teams über zentrale Plattformen und machen Sie Informationen zugänglich.
4. Deutsche Händler sind weiter als gedacht
Deutsche Händler setzen KI bereits pragmatisch ein. 42 Prozent nutzen KI in mehreren Abteilungen, 36 Prozent verfügen über formelle KI-Strategien. Die andere Seite der Medaille: 45 Prozent fehlt intern Know-how, 38 Prozent nennen komplexe Datenlandschaften als Herausforderung. Das zeigt eine Erhebung (The Retail AI Agent Report) des Workflow-Automatisierungs-Anbieters Monday.com unter 204 Retail-Entscheidern in Deutschland und Frankreich.
Doch der Wille ist da. 56 Prozent der deutschen Händler sehen KI als Werkzeug, um den Abstand zu globalen Plattformen zu verkleinern. 42 Prozent erwarten zudem, dass KI nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern auch die Produktivität und Zufriedenheit der Mitarbeitenden steigert.
Einzig bei neuen KI-Themen, wie zum Beispiel beim „Conversational Commerce", lassen deutsche Händler charaktertypisch anderen Ländern den Vortritt und beobachten erstmal aus der Ferne. Bei der neuen Technologie-Integration geht es um den Einkauf via Chat- oder Sprachdialoge, etwa per WhatsApp oder KI-Assistent. 76 Prozent der deutschen Händler planen keine Einführung in den nächsten Jahren. In Frankreich dagegen bewerten 80 Prozent der Händler diesen Kanal positiv und testen aktiv.
Was das für Ihr Geschäft bedeutet: Deutsche Händler haben durch ihre operative Disziplin einen Vorteil. Sie setzen KI dort ein, wo sie heute bereits Wirkung zeigt. Diese Stärke kann jedoch zur Schwäche werden, wenn sie mit zu wenig Experimentierfreude kombiniert wird. Gerade bei neuen Entwicklungen besteht das Risiko, dass deutsche Händler den richtigen Zeitpunkt verpassen. Nutzen Sie Ihre operativen Stärken, investieren Sie aber gleichzeitig in Pilotprojekte für neue Kanäle.
Fünf Punkte, die Händler jetzt angehen sollten
KI im Handel 2026 entwickelt sich weniger über einzelne Tools als über strukturelle Voraussetzungen. Die vier Themenbereiche zeigen: Wer KI strategisch nutzen will, braucht vernetzte Daten, klare Prozesse und die Bereitschaft zu experimentieren.
Daher gewinnt das Konzept der „AI Trust Threshold", einer Vertrauensschwelle, an Bedeutung. Gemeint ist der Punkt, an dem Kunden beginnen, die Zuverlässigkeit einer KI-Antwort anzuzweifeln – ein wichtiges Signal, um Gespräche gezielt an menschliche Agenten weiterzuleiten, bevor Frustration zu Beschwerden oder Abwanderung führt.
Ein weiterer Aspekt: Nur ein kleiner Teil der menschlichen Mitarbeiter erhält derzeit den vollständigen Kontext, wenn ein Kundengespräch von der KI weitergeleitet wird. Hier besteht Optimierungsbedarf.
Was das für Ihr Geschäft bedeutet: Machen Sie transparent, wann Kunden mit KI sprechen. Das ist nicht nur eine Frage der Compliance, sondern auch der Kundenzufriedenheit. Führen Sie außerdem Metriken ein, die Vertrauensverluste in Kundeninteraktionen erfassen und definieren Sie klare Schwellenwerte, ab denen ein Gespräch an einen Menschen weitergeleitet wird.
3. Kundendaten: Signale erfassen ist nicht gleich Signale nutzen
Eine Erhebung (Customer Loyalty Index (CLI) und Buyer Loyalty Index (BLI) 2025) zu Kundenloyalität der Customer Engagement-Plattform SAP Emarsys zeigt eine interessante Diskrepanz: 77 Prozent der befragten Verbraucher geben an, eine Marke zu „lieben und zu vertrauen". Gleichzeitig wechseln 57 Prozent beim ersten besseren Preis, 52 Prozent nach einer einzigen schlechten Erfahrung. Im B2B-Bereich zeichnet sich ein ähnliches Bild ab: 71 Prozent der Geschäftskunden beanspruchen Loyalität, doch 70 Prozent davon entfallen auf sogenannte „Default Loyalty". Diese Kunden bleiben, weil ein Wechsel aufwendig ist, nicht aus Überzeugung.
Dabei könnte es so einfach sein. Viele Händler erfassen bereits viele Daten, die eine bevorstehende Abwanderung anzeigen könnten. Zum Beispiel: Sinkende Newsletter-Öffnungsraten, Warenkorbabbrüche, Support-Anfragen und längere Kaufzyklen. Doch diese Daten liegen oft in isolierten Systemen – sogenannte „Dark Data", also Informationen, die in unterschiedlichen Unternehmensbereichen existieren, aber nicht übergreifend genutzt werden können. Ein klassischer Fall: Die Marketingabteilung sieht nicht, was der Kundenservice weiß. Diese ungenutzten Daten sind das größte ungehobene Potenzial im Handel.
Was das für Ihr Geschäft bedeutet: Machen Sie eine ehrliche Bestandsaufnahme: Welche Abwanderungssignale erfassen Sie bereits und wer in Ihrem Unternehmen hat darauf Zugriff? Typische Warnsignale sind sinkende Engagement-Raten, zunehmende Retouren, Support-Eskalationen oder Zahlungsverzögerungen. Verknüpfen Sie Daten und Teams über zentrale Plattformen und machen Sie Informationen zugänglich.
4. Deutsche Händler sind weiter als gedacht
Deutsche Händler setzen KI bereits pragmatisch ein. 42 Prozent nutzen KI in mehreren Abteilungen, 36 Prozent verfügen über formelle KI-Strategien. Die andere Seite der Medaille: 45 Prozent fehlt intern Know-how, 38 Prozent nennen komplexe Datenlandschaften als Herausforderung. Das zeigt eine Erhebung (The Retail AI Agent Report) des Workflow-Automatisierungs-Anbieters Monday.com unter 204 Retail-Entscheidern in Deutschland und Frankreich.
Doch der Wille ist da. 56 Prozent der deutschen Händler sehen KI als Werkzeug, um den Abstand zu globalen Plattformen zu verkleinern. 42 Prozent erwarten zudem, dass KI nicht nur Prozesse beschleunigt, sondern auch die Produktivität und Zufriedenheit der Mitarbeitenden steigert.
Einzig bei neuen KI-Themen, wie zum Beispiel beim „Conversational Commerce", lassen deutsche Händler charaktertypisch anderen Ländern den Vortritt und beobachten erstmal aus der Ferne. Bei der neuen Technologie-Integration geht es um den Einkauf via Chat- oder Sprachdialoge, etwa per WhatsApp oder KI-Assistent. 76 Prozent der deutschen Händler planen keine Einführung in den nächsten Jahren. In Frankreich dagegen bewerten 80 Prozent der Händler diesen Kanal positiv und testen aktiv.
Was das für Ihr Geschäft bedeutet: Deutsche Händler haben durch ihre operative Disziplin einen Vorteil. Sie setzen KI dort ein, wo sie heute bereits Wirkung zeigt. Diese Stärke kann jedoch zur Schwäche werden, wenn sie mit zu wenig Experimentierfreude kombiniert wird. Gerade bei neuen Entwicklungen besteht das Risiko, dass deutsche Händler den richtigen Zeitpunkt verpassen. Nutzen Sie Ihre operativen Stärken, investieren Sie aber gleichzeitig in Pilotprojekte für neue Kanäle.
Fünf Punkte, die Händler jetzt angehen sollten
KI im Handel 2026 entwickelt sich weniger über einzelne Tools als über strukturelle Voraussetzungen. Die vier Themenbereiche zeigen: Wer KI strategisch nutzen will, braucht vernetzte Daten, klare Prozesse und die Bereitschaft zu experimentieren.
- Kompetenz-Check: Bewerten Sie realistisch Ihre internen KI-Fähigkeiten. Wo fehlt Know-how? Wo können externe Partner helfen?
- Daten-Audit: Identifizieren Sie isolierte Datenquellen. Welche Abwanderungssignale erfassen Sie bereits, nutzen sie aber nicht?
- Transparenz vorbereiten: Bereiten Sie KI-Kennzeichnung vor, auch wenn die Regulierung noch nicht vollständig greift. Kundenvertrauen entsteht durch Klarheit.
- Vertrauensschwellen definieren: Führen Sie Metriken ein, die emotionale Intensität und Zögern in Kundeninteraktionen erfassen und leiten Sie daraus Handlungen ab.
- Experimentier-Budget einplanen: Reservieren Sie Budgets für neue Kanäle wie Conversational Commerce.
Geschrieben vonDavid Wöllenstein
Redakteur
David Wöllenstein ist Redakteur bei etailment und „Der Handel“. Er schreibt über E-Commerce, Retail-Technologie und digitale Geschäftsmodelle — zuletzt intensiv über Agentic Commerce und den Einsatz von KI im Handel.
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