KI im E-Commerce – wo stehen wir wirklich?

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem der meistdiskutierten Themen im digitalen Handel entwickelt und dient häufig nur als Buzzword. ChatGPT, automatisierte Produktempfehlungen, dynamische Preisgestaltung – viele Shopbetreiber haben schon erste Tools ausprobiert. 

Wie weit ist der Alltagseinsatz fortgeschritten?

Unsere aktuelle Studie zeigt: Die große Mehrheit der Shopbetreiber (71 %) hat bereits mindestens einmal KI eingesetzt. Doch nur 12 % verwenden sie tatsächlich täglich. Viele nutzen KI nur punktuell – etwa für das Schreiben von Produktbeschreibungen oder zur Generierung von Marketingtexten.

KI hat enormes Potential für E-Commerce, doch die meisten Online-Shops haben erst einen Bruchteil davon realisiert. Die häufigsten Hindernisse, die wir in der Praxis beobachten, sind mangelndes Know-How, aufwendige Setups und Angst vor Kontrollverlust. Damit sich KI im E-Commerce langfristig durchsetzt, braucht es benutzerfreundliche Tools, die sich einfach integrieren lassen und den Nutzern jederzeit volle Kontrolle bieten. - Julian Craemer, CEO und Gründer uptain GmbH

Wo KI am häufigsten genutzt wird

Die Befragung zeigt: Der häufigste Einsatzbereich von Künstlicher Intelligenz im E-Commerce liegt derzeit in der Content-Erstellung – 30 % der Online-Händler setzen KI gezielt dafür ein. Gemeint ist vor allem die automatisierte Generierung von Produktbeschreibungen, Kategorietexten oder Blogbeiträgen. Tools wie ChatGPT, DeepSeek oder integrierte Funktionen gängiger Shopsysteme helfen dabei, Inhalte schnell und effizient zu erstellen – optimiert sowohl für die eigene Zielgruppe als auch für die Anforderungen von Suchmaschinen.

Die Häufigsten Einsatzfelder sind:

• Content-Erstellung - 30%
• Marketing - 18 %
• Datenanalyse und Prognosen - 14 %
• Kundenservice - 13%
• Produktempfehlungen - 8%

Wichtige Teilbereiche im E-Commerce-Marketing sind das Onsite- und Offsite-Marketing. Beide zielen darauf ab, Nutzer gezielt anzusprechen und zur Conversion zu führen. Besonders relevant wird das bei einem typischen Problem vieler Online-Shops: Kaufabbrecher.

Gesucht, gefunden, aber nicht gekauft

Kaufabbrüche zählen im E-Commerce zu den größten Umsatzbremsen. Rund 70 % aller gefüllten Warenkörbe werden nicht abgeschlossen – der Kauf bleibt aus. Die Gründe dafür sind vielfältig: zu hohe Versandkosten, fehlende Zahlungsmethoden oder Unsicherheit im Checkout-Prozess. Doch selbst wer diese grundlegenden Hürden beseitigt hat, wird weiterhin mit Abbrüchen konfrontiert sein – denn das eigentliche Problem liegt oft tiefer.

Die Häufigsten Abbruchgründe:

• Hohe oder unerwartete Versandkosten: Viele Nutzer brechen ihren Kauf ab, wenn im Checkout plötzlich zusätzliche Kosten auftauchen – insbesondere für Versand oder Verpackung.
• Fehlende oder unpassende Zahlungsmethoden: Wenn bevorzugte Zahlungsarten wie PayPal, Rechnung oder Klarna fehlen, führt das häufig zum sofortigen Abbruch.
• Komplizierter oder zu langer Checkout-Prozess: Zu viele Schritte, Pflichtfelder oder ein fehlender Gastzugang schrecken Kunden im letzten Moment ab.
• Unsicherheit bei Rückgabe, Datenschutz oder Lieferzeit: Fehlende Informationen zu Rückgaberecht, Datenschutz oder konkreter Lieferzeit verunsichern – besonders bei Erstkäufen.
• Technische Probleme oder lange Ladezeiten: Fehlerhafte Seiten, Unterbrechungen im Bestellprozess oder ein zu langsamer Shop führen zu Frust und Kaufabbruch.

Wie KI Kaufabbrüche erkennt – und verhindert

Moderne KI-basierte Tools bieten heute weit mehr als klassische Retargeting-Kampagnen oder einfache Warenkorberinnerungen. Sie analysieren das Verhalten der Shop-Besucher in Echtzeit – und erkennen dabei selbst feine Muster, die auf einen drohenden Kaufabbruch hindeuten. Dazu gehören beispielsweise die Scrolltiefe, die Verweildauer auf bestimmten Seiten, Zögern im Checkout oder auffällige Mausbewegungen in Richtung des Browser-Tabs oder Schließen-Buttons.

Sobald die KI ein typisches „Abbruchmuster“ erkennt, reagiert sie unmittelbar – und zwar mit einer Maßnahme, die exakt auf die jeweilige Situation zugeschnitten ist. Beispiele:

• Ein Dialogfenster (Exit-Intent Popup) mit einem hilfreichen Hinweis, einem Service-Angebot oder einem gezielten Anreiz wie einem Rabatt
• Eine personalisierte Erinnerungsmail mit direktem Link zum verlassenen Warenkorb

Der entscheidende Vorteil: Diese Maßnahmen sind nicht generisch, sondern kontextsensitiv und personalisiert – und damit deutlich effektiver als herkömmliche Kampagnen. Kunden erleben also keine plumpen Verkaufsversuche, sondern relevante Unterstützung genau im richtigen Moment – was nicht nur die Conversion Rate steigert, sondern auch die Markenwahrnehmung positiv beeinflusst.

Quellen

KI im E-Commerce: Online-Shops lassen viel Potential ungenutzt

Kaufabbrüche im Fokus: Halbjahresreport 2024

Hauptgründe für Kaufabbrüche im E-Commerce