So bereiten Sie Ihren Shop auf KI-Shopping vor

In der Zeit, wenn Onlinehandel unter einem großen Druck steht, die Konkurrenz wächst und die Kundenerwartungen ständig steigen, ist der Einsatz von KI-gestützten Lösungen erforderlich. Sie optimieren die Geschäftsprozesse, steigern die Effizienz der Kundenservice-, Marketing-, Logistik- und Finanzabteilungen. Dank Künstlicher Intelligenz im Einzelhandel und B2B-Sektor werden die wiederkehrenden Arbeitsschritte automatisiert und die Entscheidungen lassen sich in Echtzeit treffen.

Der innovative Trend sieht nicht nur Chatten, sondern auch ein aktives Einkaufen vor. Mit neuen Funktionen von OpenAI und Google haben die Unternehmen das Potenzial, ihr Geschäft ganz anders zu digitalisieren. So personalisieren bekannte Marken die Erlebnisse, optimieren Sortimente und können Kundennachfragen vorhersagen. Die Besucher brauchen nicht, eigene Zeit zu verlieren. Sie können dem intelligenten Assistenten die Aufgabe delegieren, die Produkte zu suchen und zu vergleichen sowie Zahlungen abzuwickeln. Dann ist das Einkaufen bequem und mühelos.

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Wie sieht die Zukunft des E-Commerce aus?

Der Einsatz der fortschrittlichen Technologien hat digitale Einkaufsprozesse deutlich beeinflusst und viele Änderungen bei der Digitalisierung im Handel mitgebracht.

Produktentdeckung. Die Kunden finden Artikel oder Dienstleistungen mit Hilfe von KI-gestützten Such- und Empfehlungsmaschinen. So können sie die relevanten Optionen aufgrund der Datenanalyse und des Verbraucherverhaltens finden. Die B2B-Käufer bevorzugen auch über Self-Service einzukaufen.

Personalisierte Erfahrung. Generative KI bietet personalisierte Kauferfahrungen und individualisierte Journeys für Käufer an. Maschinelles Lernen hilft bei der Preisgestaltung und Werbeaktionen, indem einzigartige Erfahrungen bei Verbrauchern geschaffen werden.

Auftragsverwaltung. Das ist ein entscheidender Punkt, denn die Kundenerwartungen steigen drastisch. Um sie zu befriedigen, sind KI-gestützte Order-Management-Systeme nötig. Sie optimieren viele Prozesse, von der Bestandsverwaltung bis zur Lieferung. So kann man Fehler minimieren und Customer Experience verbessern. Viele Prozesse werden beschleunigt, wodurch die Kundenzufriedenheit und Treue erhöht werden.

Zahlungen. Verschiedene Agentic Commerce Services wie Agent-Ready Payment von PayPal ermöglichen sichere Zahlungen und Transaktionen. Die Kunden werden nicht mehr auf den Shop weitergeleitet. Die Zahlung erfolgt genau dort, wo eine Entscheidung getroffen wird. Dann ist die Möglichkeit eines geschlossenen Kaufs viel wahrscheinlicher. Die innovativen Real-Time Payments, eingebettete Zahlungssysteme und Finanzlösungen verbessern Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit für Käufer.

Sicherheit. Man muss sich stets um Kundenvertrauen kümmern. Darum investieren die Shopbetreiber unbedingt in verschiedene Sicherheitsfunktionen und –maßnahmen. Man kann KI für Betrugserkennung sowie Blockchain-basierte Transaktionsüberpüfung verwenden. Das Agentic Commerce Protocol (ACP) garantiert sichere vollautomatisierte Käufe durch KI-Assistenten, verhindert Datenverluste und Betrüge. Human AgenticTrust überprüft, dass Interaktionen zwischen Shoppingagenten und Menschen sicher und vertrauenswürdig sind.

KI im E-Commerce: Aktuelle Entwicklungen und Trends

Laut Angaben der EHI-Studie finden die meisten Händler Künstliche Intelligenz eine der wichtigsten Zukunftsrends im E-Commerce. Daneben genießen auch Social, Mobile und Conversational Commerce sowie Hyper-Personalisierung große Popularität, weil sie die Suche und Produktempfehlungen revolutionieren. Um Kaufabbrüche zu minimieren und Umsätze zu steigern, werden innovative Technologien mit klassischer und generativer KI eingesetzt.

KI-Agenten

Die intelligenten Einkaufsassistenten arbeiten selbstständig, erledigen unterschiedliche Aufgaben und analysieren Kundendaten. Dann können sie die Käufer entweder in Chats oder über Messaging-Apps unterstützen, indem sie Artikel suchen, bestellen und bezahlen. Die Unternehmen, welche smarte E-Commerce Lösungen aktiv benutzen, steigern ihre Geschäftseffizienz und Kundenzufriedenheit.

Visuelle Suche und Augmented Reality

Die Produktauswahl mit Bildern statt Texten vereinfacht den Sucheinstieg, macht E-Commerce effizienter und einfacher. Die sichtbaren Artikel lassen sich schneller auffinden. Das ist von Vorteil, wenn der Besucher keine exakte Suchanfrage formulieren kann. Im Shop können auch die ausländischen Kunden Produkte bestellen, wenn sie die Sprache nicht so gut beherrschen. Für B2B-Unternehmen ist Visual Search besonders empfohlen, denn nicht alle Käufer können die technischen Einzelheiten korrekt angeben. Durch Bildsuche lassen sich gewünschte Artikel sofort finden.

Voice Shopping

Sprachgesteuerte Käufe sind zu einer revolutionierenden Tendenz geworden. Die Suche per Sprachbefehl wird immer beliebter. Der Grund ist klar - es ist einfach. Voice Commerce wird beim wiederholenden Kauf von Produkten bevorzugt, wenn der Kunde den Artikel bereits gut kennt und keine Zweifel hat.

Was bedeutet Agentic Commerce für Onlineshops?

Es ist ein völlig anderer Ansatz im E-Commerce, wenn die Einkäufe nicht vom Menschen, sondern von KI-gestützten Systemen gemacht werden. Diese Shoppingassistenten handeln im Namen eines Käufers. Sie verstehen die menschliche Sprache, analysieren die Kaufhistorie, können Bilder und technische Informationen interpretieren.

Der KI-Agent versteht ganze Anfragen, orchestriert unterschiedliche Informationsquellen und führt Transaktionen aus. Man kann ihm sagen: Finde einen Computer mit dem Prozessor AMD Ryzen 5/7, Arbeitsspeicher (min. 16 GB DDR4/DDR5), schnellem SSD-Speicher (NVMe). Das ist von Vorteil sowohl für den Käufer als auch für den Händler. Der Erste verliert keine Zeit, der andere hat mehr abgeschlossene Käufe. Darum sollte der Shop nicht nur gut sichtbar sein, sondern auch Produkte mit guter Datenqualität anbieten, damit KI-Agenten sie erkennen.

Vorbereitung von Daten und Systemen für KI-Agenten

Die Daten sollten KI-fähig sein, damit die Einkaufsassistenten sie nicht nur sehen, sondern auch verstehen. Man sollte sich um ihre Qualität, Stärkung von Governance, offene und skalierbare Architekturen kümmern. Befolgen Sie diese Schritte:

1. Die Daten sollten aktuell, konsistent und vollständig sein. Es ist wichtig, Duplikate zu entfernen sowie einheitliche Formate verwenden. Die AI-Agenten lesen strukturierte Formate besser als reine HTML-Texte. Von korrekten, konsistenten Daten hängt die Qualität der Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen ab. Das Agent2Agent Protocol (A2A) sorgt nur für die Datenübertragung, garantiert aber ihre korrekte Verarbeitung nicht. Wenn die Informationen falsch oder unvollständig sind, bricht der Prozess ab.
2. Man muss Metadaten nutzen und Schema definieren.
3. Damit die Agenten auf interne Quellen (CRM, ERP) zugreifen können und spezifische Informationen geben, ist die Integration mit diesen Systemen nötig.
4. Man muss die Daten aus unterschiedlichen Quellen zentral sammeln, um diese analysieren zu können. Die unstrukturierten Daten (Bilder, E-Mails, PDFs) werden in flexible Data Lakes und strukturierte Daten in Data Warehouses zusammengeführt.
5. Eindeutige Identifikatoren wie SKU, GTIN, MPN, Herstellername sind für eindeutige Produktzuordnung nötig. Für KI sind semantisch klare Beschreibungen viel wichtiger als gewöhnliche Marketingtexte. Man sollte präzise Begriffe und konsistente Attributnamen angeben.
6. Für Integration von KI-Agenten mit externen Daten ist Model Context Protocol nötig. Über diese Schnittstelle kann ein Onlineshop dem AI-Assistenten Tools und Ressourcen anbieten.

Um MCP zu integrieren, sind folgende Schritte nötig:

• Zieldefinition;
• Bereitstellung von APIs;
• Schemadefinition;
• Implementierung der Datenvalidierung;
• Einrichten eines MCP-kompatiblen Server-Endpunkts;
• Authentifizierung und Autorisierung;
• Bereitstellung von Kontextdaten;
• Integration von Agenten.

Technische Aspekte: Backend- und Performance-Optimierung

Neben der Protokoll-Integration ist es nötig, auch Backend-Performance korrekt vorzubereiten. Da die vom MCP-Server gesendeten Bytes Token im Kontextfenster von LLMs verbraucht, sollte man die Zahl der JSON-Antworten reduzieren. Die Beschreibungen für Tools und Parameter sollten präzise sein.

Erstellung eines MCP-Servers

Um MCP nutzen zu können, muss man einen MCP-Server erstellen. Erst dann ist die Verwendung in Claude für Desktop und andere Clients möglich. Man muss Tools sauber definieren und sie zentral registrieren. Dann ist die Serververbindung mit dem MCP-Host nötig. Nächstes ist die Bereitstellung von 3 Haupttypen der Funktionen. Dazu gehören:

• Ressourcen (Daten, die Clients lesen können);
• Tools (Funktionen, die LLMs aufrufen);
• Eingabeaufforderungen (Vorlagen, die Besucher für Erledigung bestimmter Aufgaben nutzen).

Für die Erstellung eines Servers muss man Python und LLMs (Claude) kennen. Nächster Schritt sieht die Protokollierung in MCP-Servern vor. Man kann STDIO– oder http-basierte Server verwenden. Dabei muss man eine Protokollierungsbibliothek nutzen. Technische Anforderungen sind Installation von Python 3.10 oder höher, Verwendung von Python MCP SDK 1.2.0 und höher.

Damit die Daten abgefragt und formatiert werden, muss man die Helferfunktionen hinzufügen. Weiter sollte man Werkzugausrüstung implementieren. Schließlich erfolgen die Serverinstallation und Ausführung. Weiter müssen Tests durchgeführt werden und mögliche Fehler behoben werden.

Erstellung eines MCP-Clients

Mithilfe eines LLM-basierten Chatbot-Clients wird die Verbindung zu MCP-Servern hergestellt. Dafür braucht man Mac oder Windows, Installation der neusten Python-Version und der neusten Version von uv. Danach muss man API-Schlüssel einrichten. So wird ein Kunde erstellt. Für Herstellung der Verbindung zum MCP-Server muss eine Methode implementiert werden. Um Abfragen und Werkzeugaufrufe zu bearbeiten, wird Kernfunktionalität hinzugefügt. Danach fügt man Chatschleife und Bereinigungsfunktionalität hinzu. Anschließend muss man Hauptausführungslogik hinzufügen. Die wichtigsten Punkte sind:

• Initialisierung eines Clients;
• Server-Anbindung;
• Abfrageverarbeitung;
• Ressourcenmanagement.

Allgemeine Anpassungen

Damit alles perfekt funktioniert, müssen folgende Punkte angepasst werden:

• Werkzeughandhabung. Führen Sie nötige Modifizierungen für den effizienten Umgang des Servers mit Tool-Aufrufen durch und kümmern Sie sich um benutzerdefinierte Fehlerbehandlung für Werkzeugaufrufe. Vergessen Sie nicht, werkzeugspezifische Antwortformatierung zu implementieren.
• Antwortverarbeitung. Die Werkzeugergebnisse muss man formatieren. Es lohnt sich, Filterung oder Transformation von Antworten hinzufügen sowie benutzerdefinierte Protokollierung zu implementieren.
• Benutzeroberfläche. Für einfachere Bedienung muss man GUI oder Weboberfläche sowie Befehlsverlauf oder automatische Fertigstellung hinzufügen, eine reiche Konsolenausgabe implementieren.

Datenstrategien: Strukturierung und Verbesserung der Produktdaten

Die Qualität und Struktur der Produktdaten sind wichtig für ein effizientes Funktionieren eines KI-Agenten, denn aufgrund der angegebenen Informationen macht er Vergleiche und trifft Entscheidungen. Darum sollte er die Informationen lesen und verstehen. Hier sind die besten Strategien zur Optimierung von Produktdaten:

• Formatstandardisierung. Wenn die Attribute einheitlich sind, können die AI-Assistenten sie vergleichen und bewerten.
• Maschinenlesbarkeit. Für Strukturierung der der Produktdaten im Backend sollte man Markdown statt HTML nutzen. LLM verarbeiten Listen und Tabellen viel effizienter als JSON.
• Datenverfeinerung. Für ein besseres kontextbezogenes Verständnis sollten Ontologien und Taxonomien verwendet werden.
• Echtzeit-Aktualität. Die Daten sollten stets aktuell sein, damit KI-Systeme erneuerte Preise sofort sehen und Verfügbarkeit prüfen.
• Eindeutige IDs. Damit KI-gesteuerte Systeme Preise auf verschiedenen Plattformen vergleichen können, sind globale Standards (GTIN/ EAN) nötig.

Wenn Sie diese Strategien erfolgreich verwirklichen, werden die Produktdaten zu einer handlungsorientierten Wissensbasis. Dann vertrauen die KI-Agenten ihnen mehr und verarbeiten effizient.

Schritt-für-Schritt Plan: Vorbereitung Ihres Shops

Wer seine Umsätze steigern und eigene Produkte plattformübergreifend verkaufen will, entscheidet sich für neue Änderungen und Innovationen. Der Einsatz von KI-basierten Lösungen ist dabei nicht wegzudenken. Damit sie das Angebot Ihres Shops finden und verarbeiten können, machen Sie Folgendes:

• Vorerst ist es nötig, die Produktinformationen zu strukturieren, maschinenlesbar zu machen. Die Attributstruktur sollte sauber sein. Man muss Beschreibungen, Preise, Spezifikationen korrekt und in einem standardisierten Format angeben, die Varianten logisch gruppieren, technische Daten vervollständigen sowie einheitliche Benennung überall behalten. Die Synchronisation der Preise und Lagerbestände sollte in Echtzeit erfolgen.
• Da KI-Shopping per API erfolgt, muss man E-Commerce-Plattform API-fähig machen. Die AI-Assistenten können über API auf die Daten zugreifen und Aktionen auslösen.
• Der nächste Schritt sieht die Feed-Vorbereitung vor.
• Weiter sollte man klare Regeln für KI-Assistenten implementieren. Für die Überwachung müssen alle Anfragen protokolliert, über DataDome oder andere Kontrollsysteme analysiert werden.
• Unbedingt sollte man Transparenz und Datenschutz gewährleisten, Überprüfung mit Datenschutz-Audits und automatisierten Compliance Scan durchführen.

Checkliste

• Datenstrukturierung
• Vervollständigung der Produktattribute
• API für Bestellung und Bestand
• Vorbereitung von Feeds
• Vertrauenssignale
• KI-Testing
• Monitoring Brauchen Sie Hilfe dabei, wenden Sie sich an unsere E-Commerce Webagentur. Unser professionelles Team berät Sie und hilft in unterschiedlichen Fragen.

Fazit

Die Händler, die ihre Shops auf Agentic Commerce vorbereiten möchten, müssen sich frühzeitig um bestimmte technische und organisatorische Voraussetzungen kümmern. Das ist ein entscheidender Schritt, der die Zukunft des Einkaufens stark beeinflusst.

Damit AI-gestützte Systeme passende Angebote bereitstellen und Informationen verarbeiten können, sollen die Onlineshops saubere, strukturierte Produktdaten sowie offene Schnittstellen anbieten. Die Integration von Modul Context Protocol und Agentic Commerce Protocol sowie Beachtung des Datenschutzes können KI-Agenten auf Produktinformationen und externe Systeme zugreifen sowie Handelsprozesse standardisieren und automatisieren. Die Protokolle machen den Shop wettbewerbsfähig, garantieren Sicherheit und Effizienz. Nicht weniger wichtig sind die automatisierte Überwachung der Preisaktualisierung und Lagerverwaltung in Echtzeit. Die Personalisierung und die Nutzerfreundlichkeit sollten in den Mittelpunkt gestellt werden. So ist die Vorbereitung eine nützliche Investition in die Zukunftsfähigkeit des Geschäfts.

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Häufig gestellte Fragen

• Was bedeutet Agentic Commerce?

Unter diesem Begriff versteht man eine neue, weiterentwickelte Form des Onlinehandels, wenn die KI-Agenten im Auftrag von Menschen selbstständig Einkäufe machen, Produkte und Preise vergleichen sowie Transaktionen durchführen und selbst entscheiden können.

• Was ist der Unterschied zwischen Agentic Commerce und klassischem E-Commerce?

Der Hauptunterschied liegt in 2 Punkten, wer entscheidet und wer handelt. Im E-Commerce macht der Mensch die Einkäufe. Im anderen Fall wickelt der Shoppingagent Kaufprozesse selbstständig ab.

• Können KI-Agenten Preise vergleichen und Alternativen vorschlagen?

Ja, moderne AI-Systeme agieren autonom, durchsuchen unterschiedliche Websites, führen Analysen durch und stellen die Preise in Echtzeit gegenüber. Sie analysieren Funktionen und Bewertungen, bieten Alternativen an.