Die Entwicklung des Agentic Commerce: Künstliche Intelligenz im Onlinehandel

Der Vormarsch des Agentic Commerce: KI als digitaler Einkaufspartner

Die Landschaft des Onlinehandels befindet sich in einem kontinuierlichen Wandel. Eine der jüngsten und potenziell disruptivsten Entwicklungen ist der sogenannte Agentic Commerce. Hierbei geht es nicht mehr nur um KI-gestützte Empfehlungssysteme, sondern um autonome KI-Agenten, die in der Lage sind, den gesamten Kaufprozess – von der Produktrecherche über den Preisvergleich bis hin zur finalen Kaufabwicklung – eigenständig zu übernehmen. Das Konzept verspricht eine Revolution des Einkaufserlebnisses, wirft jedoch gleichzeitig Fragen bezüglich der praktischen Umsetzung und der Verbraucherakzeptanz auf.

ChatGPT als Vorreiter: Erste Schritte im automatisierten Einkauf

OpenAI hat mit ChatGPT bedeutende Schritte in Richtung Agentic Commerce unternommen. Die Implementierung der "Shopping Research"-Funktion Ende November ermöglicht es dem Sprachmodell, Produkte zu recherchieren, Rückfragen zu stellen, Budgets zu berücksichtigen und personalisierte Kaufempfehlungen zu geben. Ein noch weitergehender Schritt ist die "Instant Checkout"-Funktion, die es Nutzern in den USA bereits erlaubt, Produkte direkt im Chat zu erwerben, ohne die Plattform verlassen zu müssen. Dies wird durch das "Agentic Commerce Protocol" (ACP) ermöglicht, einen offenen Standard, der gemeinsam mit Stripe entwickelt wurde und die sichere Kommunikation zwischen KI, Nutzern und Shopsystemen gewährleistet.

Aktuell ist die "Instant Checkout"-Funktion hauptsächlich für ausgewählte Etsy-Verkäufer in den USA verfügbar. Eine Ausweitung auf über eine Million Shopify-Händler und weitere Regionen ist jedoch geplant. Die Bezahlung erfolgt über gängige Methoden wie Apple Pay, Google Pay, Kreditkarte oder hinterlegte Karten für Abonnenten.

Die Verbraucherperspektive: Skepsis und Kontrollbedürfnis

Trotz der technologischen Fortschritte zeigt sich ein Großteil der Verbraucher noch skeptisch gegenüber dem vollständigen Delegieren ihrer Einkäufe an eine KI. Eine Umfrage von Riverty und Adyen verdeutlicht dies: 46 Prozent der Befragten äußerten Skepsis, und 44 Prozent befürchten einen Kontrollverlust. Lediglich ein Drittel zeigte sich neugierig auf die neuen Möglichkeiten.

Die Hauptforderung der Konsumenten ist Transparenz: 79 Prozent wünschen sich klare Informationen darüber, wie die KI ihre Daten verwendet und Kaufentscheidungen trifft. Auch das Vertrauen in die KI bei der Budgetverwaltung ist begrenzt. Die Hälfte der Befragten würde einem Shopping-Agenten maximal 50 Euro pro Monat zugestehen, während nur 15 Prozent bis zu 250 Euro akzeptieren würden. Das Bedürfnis nach Kontrolle bleibt hoch: 93 Prozent der Befragten möchten KI-Entscheidungen jederzeit einsehen oder stoppen können. Fast die Hälfte wünscht sich zudem eine menschliche Bestätigung der finalen Kaufentscheidung, insbesondere bei teureren oder sensiblen Artikeln.

Produkte wie Unterhaltungsartikel (63%), Elektronik, Gadgets und Lebensmittel (jeweils 60%) werden am ehesten der KI zur Kaufentscheidung überlassen. Bei Kinderspielzeug sowie Schönheits- und Gesundheitsprodukten ist die Skepsis jedoch deutlich höher.

Herausforderungen und Chancen für Händler

Für Händler bietet der Agentic Commerce neue Vertriebskanäle und die Möglichkeit, Kunden direkt am Beginn des Kaufprozesses zu erreichen. Die organische Sichtbarkeit kann kostengünstig gesteigert werden, da die Produktempfehlungen der KI ausschließlich auf Relevanz und Datenqualität basieren. Kosten fallen erst bei einem tatsächlich über ChatGPT zustande gekommenen Verkauf an.

Die Relevanz von Suchmaschinenoptimierung (SEO) verschiebt sich mit dem Aufkommen von KI-Agenten hin zur Generative Engine Optimization (GEO). Dabei geht es darum, Produktdaten und Inhalte so aufzubereiten, dass KI-Systeme sie erkennen, bewerten und als relevant einstufen können. Dies erfordert nicht nur technische Grundlagen wie schnelle Ladezeiten und strukturierte HTML-Inhalte, sondern auch konsistente, glaubwürdige und quellengestützte Informationen. Produktdaten müssen auf allen Kanälen – von Preisvergleichsportalen bis zu Google Shopping – übereinstimmen, um von der KI als vertrauenswürdig eingestuft zu werden.

Ein wesentlicher Aspekt ist die Qualität der Datenfeeds. KI-Systeme sind auf präzise, aktuelle und vollständige Produktinformationen angewiesen, um korrekte Empfehlungen und Kaufabwicklungen zu ermöglichen. Ungenaue oder veraltete Daten können die Sichtbarkeit und die Effizienz der KI-Agenten beeinträchtigen. Händler, die ihre Kataloge "agentic-ready" machen, indem sie saubere und strukturierte Daten bereitstellen, sind für die kommende Expansion des Agentic Commerce gut positioniert.

Die technische Grundlage: Agentic Commerce Protocol (ACP)

Das Agentic Commerce Protocol (ACP) bildet das technische Rückgrat des Agentic Commerce. Es definiert die Interaktion zwischen KI, Nutzern und Shopsystemen und umfasst drei Kernelemente:

- Präziser Produkt-Feed: Eine strukturierte Übersicht aller Artikel mit relevanten Informationen wie Titel, Preis, Verfügbarkeit und optionalen Bewertungen. Regelmäßige Aktualisierungen sind hier entscheidend. - Checkout-Integration: Die nahtlose Einbindung des Kaufprozesses in die KI-Plattform, sodass Nutzer den Chat nicht verlassen müssen. - Delegierte Zahlung: Die Möglichkeit, Zahlungen über die KI abzuwickeln, wobei die Kontrolle und die Abwicklung der Bestellung beim Händler verbleiben.

Das ACP wurde plattformübergreifend konzipiert und ermöglicht eine schnelle Integration ohne tiefgreifende Änderungen an bestehenden Backend-Systemen. Es stellt sicher, dass der Händler die Kontrolle über die Kundenbeziehung behält, von der Abwicklung und Rücksendung bis hin zu Support und Kommunikation.

Ausblick und Fazit

Der Agentic Commerce steht noch am Anfang seiner Entwicklung, doch die Dynamik ist unverkennbar. Während die technologischen Möglichkeiten rasch voranschreiten, erfordert die Akzeptanz durch die Verbraucher eine transparente Kommunikation und die Sicherstellung von Kontrolle und Datenschutz. Für Unternehmen im B2B-Bereich bedeutet dies, sich frühzeitig mit den technischen Anforderungen und den Implikationen für die Datenstrategie auseinanderzusetzen. Die Pflege qualitativ hochwertiger Produktdaten und die Optimierung für KI-gestützte Suchanfragen werden zu entscheidenden Erfolgsfaktoren. Wer heute die Grundlagen schafft, kann morgen eine führende Rolle in dieser neuen Ära des digitalen Handels einnehmen.

Bibliographie

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