Ein praktisches Framework zur Implementierung von KI im E-Commerce vom CMO von Quality Unit. Erfahren Sie, wo Sie beginnen sollten, welche häufigen Herausforderungen es gibt, Strategien zur Content-Vorbereitung und realistische Bereitstellungszeitpläne basierend auf realen Erfahrungen.
“Die Wahrheit ist, dass jeder über KI spricht, viele sie ausprobiert haben, aber nur wenige E-Commerce-Unternehmen sie systematisch und erfolgreich einsetzen. Zu wissen, wo und wie man mit KI beginnt, ist für kontinuierliches Geschäftswachstum unerlässlich geworden, insbesondere da sich das Kaufverhalten rasant verändert.” - Michal Lichner
Auf einer kürzlichen Mastermind Pezinok Konferenz präsentierte Michal Lichner, CMO und Business Development Lead bei Quality Unit (dem Unternehmen hinter FlowHunt), einen Fahrplan für E-Commerce-Unternehmen, die sich mit der KI-Einführung befassen.
Gestützt auf die zwei Jahrzehnte Erfahrung von Quality Unit mit 150 Millionen Endnutzern weltweit über ihre Suite von SaaS-Produkten hinweg, beschränkte er sich nicht nur auf das routinemäßig diskutierte “Warum” hinter der KI-Implementierung, sondern brachte klare, getestete Ratschläge zum “Wo” und “Wie”, bei denen so viele Unternehmen stecken bleiben. Hier ist sein Framework.
Bevor Sie sich in die Implementierung stürzen, müssen Sie verstehen, warum KI jetzt Aufmerksamkeit erfordert. Die Statistiken zeichnen ein klares Bild eines Marktes im Wandel. Google dominiert weiterhin etwa 90% der traditionellen Suchanfragen weltweit, aber KI-gestützte Suche verändert, wie Nutzer mit dieser Dominanz interagieren. KI-Übersichten erscheinen jetzt in etwa 18% der Google-Suchergebnisse , was einen hybriden Ansatz darstellt, bei dem KI-Antworten traditionelle Links ergänzen.
Aber wenn Nutzer sich KI-Übersichten zuwenden, sinken die Klicks auf externe Websites um bis zu 75% . Menschen erhalten zunehmend Antworten direkt in KI-Schnittstellen, ohne jemals die ursprünglichen Quellen zu besuchen. Während das Wachstum des KI-Such-Traffics in einigen Berichten explosive Monat-für-Monat-Zuwächse zeigt, einschließlich Behauptungen von 721% Wachstum, müssen wir im Hinterkopf behalten, dass die Statistiken noch begrenzt sind.
Das heißt, die Erkenntnisse aus 2025 zeigen, dass KI-basierte Suche zwar noch weit davon entfernt ist, die Standardsuche einzuholen, sie jedoch exponentiell schneller wächst. Aber bei dieser Verschiebung geht es noch nicht um das Abfragevolumen. Es geht um den Rückgang der Klickraten und die Bewegung hin zu Long-Tail-Konversationsabfragen, die darum bitten, “zu erklären, zu vergleichen, zu entscheiden”.
Das Kundenverhalten entwickelt sich weiter. Dank Echtzeitsuche und -quellen akzeptieren Nutzer jetzt gerne KI-Empfehlungen und -Zusammenfassungen, ohne zusätzliche Recherche zu benötigen. Sie nutzen auch zunehmend chatbasierte Suchschnittstellen anstelle von Suchmaschinen. Die Akzeptanz variiert je nach Markt, wobei die USA und China Akzeptanzraten von 20-45% zeigen, während die EU aufgrund regulatorischer Überlegungen bei etwa 10% liegt.
Die geschäftliche Notwendigkeit wird klar: Passen Sie sich an, wie Kunden suchen und kaufen, oder riskieren Sie, unsichtbar zu werden.
Anstatt zu versuchen, KI überall auf einmal zu implementieren, wählen Sie einen primären Fokusbereich. Michal skizzierte drei Hauptdomänen, in denen E-Commerce-Unternehmen KI effektiv einsetzen können:
Umsatzsteigerung. Dieser Pfad konzentriert sich darauf, die Effektivität von Upsell und Cross-Sell zu verbessern, die Warenkorbgröße durch bessere Produktempfehlungen zu erhöhen und Kunden bei optimalen Kaufentscheidungen zu helfen. KI-Systeme können Kundenverhaltensmuster analysieren und komplementäre Produkte viel genauer vorschlagen als traditionelle regelbasierte Systeme.
Verbesserung des Kundensupports. Der Support-Ansatz adressiert erweiterte Servicezeiten, ermöglicht potenziell 24/7-Verfügbarkeit und verbessert gleichzeitig Antwortzeiten und Antwortqualität. KI erfährt keine Ermüdung oder emotionalen Stress und behält eine konsistente Antwortqualität auch während Hochvolumen-Perioden bei.
Erstellung neuer Web-Inhalte. Content-Erstellung stellt eine mittel- bis langfristige Wachstumsstrategie dar, die Texte produziert, die für organische Suche und KI-Zitate optimiert sind, während reichere, vielfältigere Seiten mit Ratschlägen, Tipps und Ideen erstellt werden, die sowohl traditionellen Suchmaschinen als auch KI-Systemen dienen.
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Michal scheute sich nicht, die Hindernisse zu benennen, die einen zweitägigen Implementierungsplan ohne klaren Endpunkt in ein dreimonatiges Projekt verwandeln können. Er konzentrierte sich hauptsächlich auf die Herausforderungen für Vertriebs- und Kundensupport-Abteilungen.
Auf der Vertriebsseite entdecken Unternehmen häufig, dass ihre Infrastruktur einfach nicht bereit ist:
“Selbst wenn sie gestartet werden, werden Erwartungen zum Feind. Unternehmen erwarten vom ersten Tag an perfekte Empfehlungen und vergleichen ihre KI mit jahrzehntelang erfahrenen Vertriebsprofis statt mit Junior-Mitarbeitern in Ausbildung. Sie fordern 100% Genauigkeit bei Fragen, die noch niemand tatsächlich gestellt hat”, fügt Michal hinzu.
Der Kundensupport steht vor parallelen Herausforderungen. Das Wissen existiert, ist aber nicht KI-bereit. Andere häufige Kundenservice-Herausforderungen sind:
Das Erwartungsproblem besteht auch hier. Unternehmen erwarten sofortige Ticket-Reduzierung und vergessen, dass KI zuerst von echten Kundenfragen lernen muss. Sie vergleichen die KI-Leistung mit ihren besten Senior-Agenten statt mit der durchschnittlichen Teamleistung.
Michal Lichner unterteilt sein KI-Implementierungs-Framework in drei Phasen: Analyse, Vorbereitung und Bereitstellung.
Beginnen Sie damit, zu überwachen, wie KI-Plattformen derzeit Ihre Marke referenzieren. Tools wie AmICited.com ermöglichen es Unternehmen, spezifische Prompts zu verfolgen und zu entdecken, wann KI-Systeme ihre Marke und Produkte erwähnen. Dies zeigt Lücken in der KI-Sichtbarkeit auf und identifiziert Verbesserungsmöglichkeiten. Zu verstehen, wo Sie erscheinen, wo Ihre Wettbewerber erscheinen und wo keiner von Ihnen erscheint, legt die Wettbewerbslandschaft in der KI-vermittelten Entdeckung offen.
Fahren Sie fort, indem Sie sicherstellen, dass Sie alle Materialien haben, damit KI lernen und so effektiv wie möglich sein kann.
Für den Vertrieb sollten Sie strukturierten Content nach Marktstandards erstellen:
Kundensupport-Vorbereitungen erfordern andere Strukturen:
Eskalationsregeln Die Definition klarer Eskalationsregeln ist für beide Implementierungen entscheidend:
Die technische Integration kommt nach der Content-Vorbereitung, nicht davor. Michal warnt eindringlich davor, Entwicklern zu vertrauen, die behaupten, “Version 1 wird offensichtlich schrecklich sein”. Internes Testen sollte grundlegende Funktionalität validieren, bevor eine externe Einführung erfolgt. Die externe Bereitstellung erfordert gemessene Erwartungen, keine emotionale Entscheidungsfindung.
Diese Bereitstellungsphilosophie betont, mit den einfachsten KI-Aufgaben zuerst zu beginnen. So bauen Sie Vertrauen auf, verstehen den Wert und schaffen Momentum. Als Nebenprodukt verbessert KI-bereiter Content oft auch die traditionelle PPC- und SEO-Leistung.
Sobald Sie live gehen, ist es Zeit für kontinuierliche Optimierung. Dies ist kein Planungsfehler, sondern eine inhärente Eigenschaft von KI-Systemen, die aus realen Interaktionen lernen. Verfolgen Sie Engagement-Metriken, überwachen Sie die Auswirkungen auf Conversions und Leads, identifizieren Sie Fragen, mit denen KI Schwierigkeiten hat, und pflegen Sie Verbesserungspläne, anstatt Systeme beim ersten Anzeichen von Unvollkommenheit vorschnell zu deaktivieren.
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Michal stellte detaillierte Checklisten sowohl für Vertriebs- als auch für Kundensupport-Implementierungen zur Verfügung. Dies sind keine aspirativen Ziele, sondern praktische Bereitschaftsbewertungen.
Für Vertriebs-Bots:
Am wichtigsten ist, dass die Erwartungen realistisch sein müssen. Geben Sie die Forderung nach Perfektion von Anfang an auf und akzeptieren Sie einfach, dass sich KI durch Iteration verbessert. Vergleichen Sie die Leistung mit Junior-Mitarbeitern in Ausbildung, nicht mit Top-Performern mit jahrelanger Erfahrung. Entwickeln Sie spezifische Lernpläne statt vager Hoffnungen und Ideen.
Die Bereitschaft für den Kundensupport sieht etwas anders aus:
Vergessen Sie nicht sicherzustellen, dass Ihre Support-Teams proaktiv daran arbeiten, KI-Antworten zu verbessern, anstatt das System als statisches Experiment zu behandeln.
Michals strategischer Fahrplan bietet die Grundlage für die KI-Implementierung im E-Commerce und adressiert die kritischen Fragen, wo man beginnen und wie man sich vorbereiten sollte. Wenn Sie an den nächsten Schritten interessiert sind, schauen Sie sich unsere anderen Artikel aus der Serie an:
Jozef Štofiras Support-Automatisierung demonstriert, wie sich diese Prinzipien in operative Realität übersetzen – die spezifischen KI-Funktionen, die Kundeninteraktionen handhaben, sobald Sie die von Lichner skizzierten Grundlagen vorbereitet haben.
Viktor Zemans technischer Deep-Dive bietet die Infrastrukturebene, die Ihren KI-bereiten Content sowohl durch traditionelle Suche als auch durch KI-Zitate auffindbar macht und sicherstellt, dass Kunden Sie überhaupt erst finden können.
Zusammen bilden diese drei Perspektiven ein vollständiges Bild: strategische Planung, operative Ausführung und technische Infrastruktur für E-Commerce in einer KI-vermittelten Commerce-Umgebung.
Was diesen Ansatz vom klassischen KI-Evangelismus unterscheidet, ist die Betonung realistischer Erwartungen und inkrementellen Fortschritts. Michal warnte wiederholt vor Perfektionismus, der die Implementierung lähmt. Ein KI-System, das von Anfang an 70% der Anfragen bearbeitet und dabei kontinuierlich lernt, sich zu verbessern, stellt Erfolg dar, nicht Versagen. Denken Sie an KI als einen neuen Mitarbeiter, der zuerst Training und ausreichend Zeit braucht, um seinen Wert zu beweisen. KI mit Ihren besten Mitarbeitern zu vergleichen, garantiert Enttäuschung. Sie mit angemessenen Mitarbeitern zu vergleichen und dabei strukturierte Verbesserungsmöglichkeiten zu bieten, schafft nachhaltigen Fortschritt.
Die KI-Einführung im E-Commerce ist nicht mehr optional. Die Frage ist nicht, ob KI implementiert werden soll, sondern wie dies effektiv geschehen kann, ohne den Betrieb zu gefährden oder emotionaler Entscheidungsfindung und vorzeitigem Perfektionismus zum Opfer zu fallen. Denken Sie daran, dass KI-Implementierung eine Reise kontinuierlicher Verbesserung ist. Unternehmen, die diese Philosophie annehmen und dabei strukturierten Implementierungs-Frameworks folgen, positionieren sich für Erfolg, während Suche und Commerce zunehmend durch KI-Vermittler fließen.
Die Integrationskomplexität ist real, aber beherrschbar. Wenn APIs nicht existieren, funktionieren Fallback-Ansätze. Manuelle Dateneingabe, CSV-Dateien und Web-Scraping bieten Zwischenlösungen, während sich ordnungsgemäße Integrationen entwickeln. Die perfekte technische Architektur kann warten. Nützliche KI-Unterstützung kann nicht warten.
E-Commerce-Unternehmen können sich bei der KI-Implementierung auf drei Schlüsselbereiche konzentrieren: Umsatzsteigerung durch bessere Upsell-, Cross-Sell- und Produktempfehlungen; Verbesserung des Kundensupports mit 24/7-Verfügbarkeit und schnelleren, qualitativ hochwertigeren Antworten; und Erstellung neuer Web-Inhalte, die sowohl für traditionelle Suchmaschinen als auch für KI-Zitate optimiert sind.
Was wie eine zweitägige Implementierung aussieht, wird oft zu einem dreimonatigen Projekt aufgrund von Infrastruktur-Herausforderungen: CMS-Systeme ohne APIs, Legacy-Websysteme, die nicht für KI-Integration entwickelt wurden, unzureichende Produktdaten-Feeds, über mehrere Systeme verstreutes historisches Wissen und die Notwendigkeit der Entwicklung benutzerdefinierter Model Context Protocol Server. Darüber hinaus setzen Unternehmen oft unrealistische Erwartungen an sofortige Perfektion.
Unternehmen sollten strukturierten Content nach Marktstandards erstellen: Produktbeschreibungen mit nutzenorientierten Überschriften, Kundenproblemstellungen, Anwendungsfälle und Vertrauenssignale; FAQs, die nach Phasen der Customer Journey organisiert sind; klare Eskalationsregeln, die definieren, wann KI unabhängig antwortet und wann sie an Menschen weiterleitet; und umfassende Wissensdatenbanken mit logisch organisierten historischen Antworten und Lösungen.
Anstatt vom ersten Tag an 100% Genauigkeit zu erwarten, sollten Unternehmen die KI-Leistung mit Junior-Mitarbeitern vergleichen, nicht mit Top-Performern. Ein KI-System, das 70% der Anfragen bearbeitet und dabei kontinuierlich lernt, stellt einen Erfolg dar. KI verbessert sich durch Iteration mit echten Kundenfragen, und die Bereitstellung sollte mit den einfachsten Aufgaben beginnen, um Vertrauen aufzubauen und Wert zu demonstrieren, bevor sie auf komplexere Szenarien ausgeweitet wird.
Maria ist Copywriterin bei FlowHunt. Als Sprachliebhaberin, die in literarischen Gemeinschaften aktiv ist, weiß sie genau, dass KI die Art und Weise verändert, wie wir schreiben. Anstatt sich dagegen zu wehren, möchte sie helfen, das perfekte Gleichgewicht zwischen KI-Workflows und dem unersetzlichen Wert menschlicher Kreativität zu definieren.
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