Künstliche Intelligenz im E-Commerce: Multi-Agenten-Systeme als Gamechanger

Woran liegt das? Veraltete Prozesse und unzureichende Softwarelösungen münden unweigerlich in ineffizienter Datennutzung. Der Beitrag beleuchtet, wie KMU mittels zielgerichtetem Einsatz von KI-Systemen ihre Margen steigern.

Preisstrategie mit Weitblick

Suchen Onlinehändler nach Gründen für den nachlassenden Erfolg ihres Business, stoßen sie mehrheitlich auf unproduktive Abläufe, Kundenabwanderung und geringe Profitabilität als ausschlaggebende Faktoren. Eine präzise Analyse interner Abläufe identifiziert Fallstricke im System. Bereits das Tagesgeschäft entlarvt erste Schmerzpunkte, so etwa hohe Retourenquoten oder eine nachlässige Preisgestaltung.

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Ebenso bedeuten hohe Fixkosten für Logistik und Marketing eine schärfere Preiskalkulation. Multi-Agenten-Systeme liefern hierfür eine fundierte Entscheidungsgrundlage: Sie ermitteln auf Basis von Vollkosten und Marktpreisen den optimalen Verkaufspreis – den sogenannten „Profit Sweetspot“. Diese Kennziffer definiert, wie viel ein Artikel kosten darf, damit er Kundenerwartungen entspricht und ausreichend Gewinn abwirft.

Gleichzeitig berechnen die KI-Systeme Kampagnenbudgets und steuern auf Grundlage von Datenanalysen Sortiment und Zielgruppenansprache. Wo Multi-Agenten-Systeme verschiedene spezialisierte KI-Modelle miteinander vernetzen und den Informationsfluss zwischen diesen steuern, greifen alle Teilprozesse reibungslos ineinander. Onlinehändler kurbeln die Produktivität an und upgraden das Kundenerlebnis.

Datenquellen gekonnt nutzen

Retouren schmälern die Gewinnspanne massiv; laut einer aktuellen Erhebung von Bitkom müssen Händler mit einer Rücksendequote von 11 Prozent rechnen.¹ Gründe dafür gibt es einige, sie reichen von falschen Größen über beschädigte Produkte bis hin zu verspäteten Lieferungen. Hohe Kosten verursachen sie immer – deshalb sollten Onlineshops natürlicherweise die Ursachen dafür im Blick behalten.

Hier kommt Natural Language Processing, kurz NLP, ins Spiel. Kombiniert mit einem KI-System wertet sie vollautomatisiert unstrukturierte Daten wie Kundenbewertungen, Support-Chats und Rücksendeformulare aus, um Gründe für Retouren zu durchdringen. NLP interpretiert die menschliche Sprache, erfasst wichtige Inhalte und erkennt Muster. Die analysierten Texte kategorisieren NLP je nach Tonlage und Thema und machen Pain Points transparent. Auf diesem Weg erkennen Händler, ob Produktbeschreibung, -qualität oder -vertrieb Nachbesserung erfordern, können gezielt gegensteuern und steigern im Ergebnis Kundenzufriedenheit und -bindung.

Excel-Silos sollten der Vergangenheit angehören

Eine Hürde markiert auch der Umgang mit alltäglichen Arbeitsprozessen. Unternehmen unterziehen lang bewährten Routinen nur selten einer Effizienzprüfung. Das führt dazu, dass Firmen – und dazu neigen vorrangig Mittelständler – Berichte noch immer manuell in Excel erstellen oder moderne Systeme nicht konsequent nutzen.

Laut HDE KI-Index 2025 setzen zwar rund 47 Prozent aller Handelsunternehmen KI ein, allerdings schätzt die Gesamtheit der befragten Unternehmen ihren KI-Reifegrad als eher niedrig ein.² Das gilt besonders für die Bereiche KI-Strategie, -Expertise und -Umsetzungskompetenz. Tradierte Arbeitsweisen gepaart mit mangelndem Wissen stellen KMU mit knappen Ressourcen auf Langstrecke ein Bein. Fragmentierte Tool-Landschaften verschlimmern die Lage zusätzlich.

KI-Systeme entfalten in diesem Umfeld ihre Stärken: Sie übernehmen ganze Prozessketten, liefern vorausschauende Kennzahlen und konsolidieren Daten. Mitarbeitende entnehmen alle relevanten Informationen einem Dashboard, dessen Datenpflege die KI innehat. Das beschleunigt Entscheidungsfindungen und räumt Platz für vertiefende Marktbeobachtungen ein. Frühwarnsysteme weisen auf Produktengpässe hin, bevor sie entstehen und ermöglichen rechtzeitige Nachbestellungen und gezielte Preisanpassungen noch vor den Wettbewerbern.

Kundenbindung 4.0

Die Aufmerksamkeitsspanne der Verbraucher wird zunehmend geringer und die Optimierung des Kundenerlebnisses in der Konsequenz zu einer der höchsten Prioritäten im E-Commerce-Kosmos. Denn schon kleinste Störungen in der Customer Journey führen zum Kaufabbruch. Angesichts eines zunehmend intensivierten Wettbewerbers zählt jeder Lead. Die Datenbasis gibt zwar Aufschluss darüber, wo Sand im Getriebe ist, doch Onlinehändler nutzen diese Quelle mehrheitlich unter Soll. Wo brechen potenzielle Käufer ab? Welche Bewertungen liefern wertvolle Hinweise? Welche Kanäle versprechen Reichweite?

Die intelligente Kombination aus Net-Promoter-Score – ein bewährtes Instrument zur Messung der Kundenzufriedenheit und -loyalität – User Feedback und Webanalyse deckt Bruchstellen entlang der Customer Journey auf. Erfahrungen belegen, dass Onlineshops mit hohem NPS tendenziell stärkeres Umsatzwachstum verzeichnen. Paaren Unternehmen NPS mit KI-gestützten Analysen, identifizieren sie Bruchstellen in der Customer Journey und ergreifen punktgenaue Maßnahmen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Diese reichen beispielsweise von personalisierten Produktempfehlungen , channel-übergreifende Anpassungen bis hin zur Verbesserung von Touchpoints entlang der Customer Journey. Weiterhin ergibt es Sinn, per KI-getriebenem Produkt-Feed eine SEO- und Produktseiten-Optimierung durchzuführen und darüber hunderte Artikel gleichzeitig aufzuwerten.

Quellen

1. Bitkom (2024): Online-Shopping: Jeder zehnte Kauf geht zurück.
   URL: https://bitkom-research.de/news/online-shopping-jeder-zehnte-kauf-geht-zurueck
2. Handelsverband Deutschland (2025): KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM HANDEL. Umfrage zum KI-Einsatz 2025. URL: https://einzelhandel.de/images/publikationen/Safaric_HDE_KI-Index_2025.pdf

^{Bildnachweis: Depositphotos.com/kentoh}