KI-gestützte Einkaufsassistenten im Einzelhandel und die Herausforderung der Datenkontrolle

Der Spagat des Einzelhandels: KI-gestütztes Shopping und die Kontrolle über Kundendaten

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Einzelhandel revolutioniert die Art und Weise, wie Konsumenten Produkte entdecken und kaufen. Während KI-gestützte Shopping-Assistenten wie ChatGPT und Google Gemini den Traffic auf Einzelhandelswebsites signifikant erhöhen und zu höheren Konversionsraten führen, stehen Händler vor der komplexen Herausforderung, diesen Trend zu nutzen, ohne dabei die Kontrolle über wertvolle Kundendaten zu verlieren. Diese Entwicklung stellt eine Gratwanderung dar, bei der die Vorteile der KI-gestützten Kundeninteraktion sorgfältig gegen die Notwendigkeit des Datenschutzes und der Aufrechterhaltung direkter Kundenbeziehungen abgewogen werden müssen.

Der Aufstieg der KI im Shopping-Erlebnis

Aktuelle Analysen belegen den wachsenden Einfluss von KI auf das Einkaufsverhalten. Laut Adobe Digital Insights verzeichnete der über KI vermittelte Traffic auf US-Einzelhandelswebsites im Mai 2026 einen Anstieg von 138 % im Jahresvergleich. Kunden, die über KI-Agenten auf Websites gelangten, generierten zudem 53 % mehr Umsatz pro Besuch und wiesen eine um 54 % höhere Konversionsrate auf als Besucher aus nicht-KI-gestützten Quellen. Diese Zahlen verdeutlichen das immense Potenzial von KI-Shopping-Assistenten, die Kundengewinnung und den Umsatz zu steigern.

Große Einzelhändler wie Walmart, Ulta Beauty und Wayfair passen ihre Online-Strategien an, um in den Suchergebnissen von Chatbots prominent platziert zu werden. Das Ziel ist es, von der steigenden Nutzung dieser KI-Tools zur Produktrecherche und -empfehlung zu profitieren. Juniper Research prognostiziert, dass in diesem Jahr voraussichtlich 8 Milliarden US-Dollar über KI-Agenten wie Anthropic’s Claude und Google Gemini umgesetzt werden.

Die Bedeutung von First-Party-Daten für Händler

Trotz der Attraktivität des über KI generierten Traffics ist es für Händler von entscheidender Bedeutung, dass die tatsächlichen Kaufabwicklungen auf ihren eigenen Plattformen stattfinden. Der Grund hierfür liegt in der Erfassung von First-Party-Daten. Diese Daten – Informationen über Browsing-Verhalten, Warenkorbgrößen und frühere Käufe – sind das Fundament für personalisierte Produktempfehlungen, effektive Loyalitätsprogramme und die Entwicklung zukünftiger Verkaufsstrategien. Die direkte Kundenbeziehung ermöglicht es Händlern, ein tiefgreifendes Verständnis für die Präferenzen ihrer Kunden zu entwickeln und somit langfristige Kundenbindungen aufzubauen.

Einige Einzelhändler ziehen sich bereits von bestimmten KI-Integrationen zurück, die die Kontrolle über die Customer Journey und die Datenerfassung zu stark beeinträchtigen könnten. Die Sorge, dass KI als Vermittler zwischen Marke und Kunde die direkte Beziehung untergraben und die Datenhoheit gefährden könnte, ist ein zentrales Thema. Best Buy beispielsweise, mit einer beeindruckenden Transaktionsdatenerfassung von 93 % der Umsätze, die einem Kunden-ID zugeordnet werden können, steht vor der Herausforderung, diesen First-Party-Daten-Vorteil in neuen Kanälen zu bewahren.

Technologische Lösungen und die Rolle der Plattformen

Technologieunternehmen wie Google und OpenAI reagieren auf diese Bedenken, indem sie Lösungen entwickeln, die Händlern mehr Kontrolle über ihre Daten und die Kaufabwicklung ermöglichen. Google hat mit dem "Universal Cart" eine Funktion eingeführt, die es Kunden erlaubt, Produkte über Dienste wie Search und Gemini in einen Warenkorb zu legen. Die Kaufabwicklung kann entweder über Google Pay erfolgen oder durch die Weiterleitung des Kunden auf die Website des Händlers, wo der Kauf abgeschlossen wird. Google betont, dass der Händler in jedem Fall der "Merchant of Record" bleibt, was bedeutet, dass er die Verantwortung für Preisgestaltung, Abwicklung und Kundenservice trägt. Einzelhändler wie Nike, Sephora, Target, Ulta Beauty und Walmart unterstützen diese Funktionen bereits.

Ulta Beauty integriert beispielsweise sein Sortiment in den AI Mode von Google Search und die Gemini App und nutzt seine Ulta AI auf Ulta.com. Dabei werden Erkenntnisse aus über 46 Millionen Mitgliedern genutzt, um personalisierte Shopping-Empfehlungen zu liefern. Auch Walmart arbeitet mit Google Gemini zusammen, um Kunden die Verknüpfung ihrer Konten zu ermöglichen und Empfehlungen basierend auf früheren Einkäufen zu erhalten.

OpenAI bietet mit seinem "Agentic Commerce Protocol" Händlern die Möglichkeit, Produktinformationen direkt für ChatGPT bereitzustellen. Dazu gehören Beschreibungen, Preise, Lagerbestände, Bilder und Lieferoptionen. Diese Datenfeeds müssen regelmäßig aktualisiert werden, um aktuelle Informationen zu gewährleisten. OpenAI ermöglicht auch Checkout-Integrationen, bei denen ChatGPT Käufer-, Liefer- und Zahlungsinformationen sammelt, die Transaktion aber über die Systeme des Händlers abgewickelt wird. Auch hier ist der Händler der "Merchant of Record".

Messung der KI-Sichtbarkeit und Datenqualität

Die Expansion des KI-gestützten Shoppings führt auch zur Entwicklung neuer Messinstrumente. Googles "AI Performance Insights Report" im Merchant Center misst beispielsweise, wie Marken in AI Mode und AI Overviews erscheinen. Dieser Bericht, der sich derzeit in einer Pilotphase befindet, liefert Daten zur "Share-of-Voice" im Vergleich zu Wettbewerbern und identifiziert häufige Suchanfragetypen sowie fehlende Produktattribute in den strukturierten Produktdaten der Händler. Dies ermöglicht es Händlern, ihre Datenqualität zu optimieren und ihre Sichtbarkeit in KI-Umgebungen zu verbessern.

Adobe's Analyse der KI-Inhaltssichtbarkeit zeigt, dass die Startseiten von Einzelhändlern durchschnittlich eine Sichtbarkeit von 75 % für KI-Systeme aufweisen, Kategorieseiten 74 % und einzelne Produktseiten 66 %. Kundenservice-Seiten erreichten mit 79 % die höchsten Werte. Diese Metriken helfen Händlern zu verstehen, wie gut ihre Inhalte von KI-Systemen erfasst und interpretiert werden können.

Herausforderungen und Zukunftsperspektiven

Die Balance zwischen der Nutzung des KI-gesteuerten Traffics und der Bewahrung der Datenhoheit bleibt eine zentrale Herausforderung für den Einzelhandel. Die Bedenken von Händlern und Konsumenten bezüglich Sicherheit, Betrug und Zuverlässigkeit von KI-Shopping-Agenten sowie dem Verlust von Werbeeinnahmen sind valide. Unternehmen wie Amazon führen bereits Rechtsstreitigkeiten gegen KI-Firmen, die ohne Genehmigung Daten von ihren Websites scrapen.

Die Zukunft des Einzelhandels wird maßgeblich davon abhängen, wie Unternehmen diese Spannungsfelder managen. Eine transparente Kommunikation über Datennutzung, die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und die Entwicklung von Technologien, die sowohl die Effizienz der KI als auch die Souveränität des Händlers und des Kunden respektieren, sind entscheidend. Der Fokus auf First-Party-Daten und die Schaffung direkter, vertrauensvoller Kundenbeziehungen werden auch in einer zunehmend KI-gesteuerten Handelslandschaft von größter Bedeutung sein.

Bibliographie

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