KI-Produktberater im Agentic Commerce: Warum digitale Produktberatung jetzt zum Wettbewerbsvorteil wird

Ein KI-Produktberater beantwortet konkrete Nutzerfragen in natürlicher Sprache, ermittelt individuelle Anforderungen und übersetzt vielschichtige Produktdaten in Informationen und Empfehlungen. Anders als herkömmliche Filter oder Entscheidungsbäume kann er gezielt nachfragen, die Auswahl eingrenzen, Unterschiede erläutern und transparent auf die Informationen verweisen, die seinen Empfehlungen zugrunde liegen.

Assistierter Einkauf zu Agent-to-Agent Commerce

Deloitte beschreibt die Entwicklung des Agentic Commerce anhand eines langfristigen Reifegradmodells. Es reicht von „Assisted Discovery“ und „Assisted Shopping“ über den Einkauf innerhalb eines KI-Assistenten bis hin zum autonomen Shopping und schließlich zum Agent-to-Agent Commerce. In dieser letzten Stufe kommunizieren persönliche Kundenagenten direkt mit den Agenten von Händlern oder Marken. Gemeinsam vergleichen sie Angebote, verhandeln Konditionen und koordinieren Bestellung, Bezahlung und Fulfillment.

Der praxisnahe Einstieg in diese Entwicklung ist eine interaktive KI-Produktberatung. Solche KI-Produktberater ermitteln individuelle Anforderungen, beantworten Folgefragen und empfehlen auf Basis aktueller Daten und relevanter Kontextinformationen passende Produkte. Damit verbessern sie die Customer Journey und schaffen zugleich die technischen Voraussetzungen für weitere agentische Funktionen – etwa die Prüfung von Verfügbarkeiten, die Zusammenstellung von Produktpaketen oder die Vorbereitung eines Kaufs.

Agentic Commerce: fünf Entwicklungsstufen von der KI-Produktberatung bis zum autonomen Einkauf (Deloitte)

Voraussetzung dafür ist gemäß Deloitte eine integrierte Commerce-Infrastruktur mit maschinenlesbaren Produktdaten und leistungsfähigen APIs. Ein digitaler Produktberater benötigt neben Produktbeschreibungen verlässliche Informationen zu Preisen, Verfügbarkeiten, Lieferoptionen, Rabatten, Treueprogrammen und zur Bestellabwicklung. Berechtigungen und Schutzmechanismen sichern sensible Aktionen wie Preisänderungen, verbindliche Bestellungen oder Checkouts ab.

Agentic Commerce in Europa: Der Agent berät, der Mensch entscheidet

Wie stellt sich der Status quo im europäischen Agentic Commerce dar? Gemäß der Deloitte-Studie „The Human and the Agent“ nutzen bereits 56 % der europäischen Endkunden KI beim Shopping. Weitere 27 % können sich eine künftige Nutzung vorstellen. In Deutschland greifen 52 % auf entsprechende KI-Anwendungen zurück. Im europäischen Vergleich liegen hierbei Spanien mit 67 %, Polen mit 63 % und Italien mit 60 % vorn.

Maßgeblich ist jedoch nicht nur, wie viele Menschen der KI vertrauen, sondern auch, wofür sie die Technologie nutzen. In Europa kommen KI-Agenten besonders in den frühen und mittleren Phasen der Kaufentscheidung entlang der Customer Journey zum Einsatz: kanalübergreifend bei der Recherche, der Produktsuche, dem Preisvergleich und der Auswertung von Bewertungen. Die zentrale Erkenntnis der europäischen Deloitte-Analyse lautet: Der Agent berät, der Mensch entscheidet. Für Händler und Marken bedeutet das: Wer nicht in KI-Produktberater und vergleichbare Angebote investiert, riskiert, in den entscheidenden Momenten der Customer Journey nicht berücksichtigt zu werden.

Was Kunden von KI-Produktberatern erwarten

Was ist erforderlich damit KI-Produktberatung von Endkunden angenommen wird? Entscheidend sind strukturierte Produktdaten, aktuelle Angaben zu Preisen und Verfügbarkeiten, aussagekräftige Bewertungen und Zertifizierungen sowie klare Nutzenargumente. Solche Informationen bestimmen, ob ein KI-System ein Angebot findet, richtig einordnet und passend empfiehlt.

Zugleich verlieren Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit an Gewicht. 2025 nannten noch 52 % der befragten Endkunden in Deutschland entsprechende Vorbehalte gegenüber KI, 2026 waren es nur noch 30 %. Damit wächst die Offenheit für personalisierte und dialogische Einkaufserlebnisse.

Kurzum: Händler, die einen eigenen KI-Produktberater mit nachvollziehbaren Empfehlungen, belastbaren Produktdaten und klaren Datenschutzregeln anbieten, können frühzeitig Einfluss auf digitale Kaufentscheidungen nehmen.

Von der Suche zum Dialog: Was KI-Produktberatung besser macht

Bei herkömmlichen Online-Suchen müssen Endkunden meist die richtige Kategorie auswählen, passende Filter setzen und Suchbegriffe möglichst genau kennen. Eine dialogische KI-Produktberatung ist deutlich intuitiver: Endkunden können ihr Anliegen in natürlicher Sprache formulieren, schrittweise konkretisieren und mit Folgefragen vertiefen.

So wird aus der Frage „Welcher Laptop eignet sich für professionelle Bildbearbeitung und kostet weniger als 1.500 Euro?“ ein Dialog: „Welches Modell hat das beste Display?“ oder „Reichen 32 GB Arbeitsspeicher für meine Anwendungen?“. Auch bei „Welche Laufschuhe passen zu meinem Laufstil und eignen sich für längere Strecken?“ helfen Folgefragen wie „Welches Modell bietet mehr Stabilität?“ oder „Gibt es eine günstigere Alternative?“

Dasselbe gilt für vielschichtigere Angebote: Auf „Welcher Tarif deckt meine Anforderungen ab, ohne unnötige Zusatzleistungen zu enthalten?“ können Fragen wie „Welche Leistungen unterscheiden die beiden besten Optionen?“ oder „Kann ich den Tarif monatlich kündigen?“ folgen. Bei „Welche Hautpflege eignet sich für empfindliche Haut und kommt ohne Duftstoffe aus?“ lässt sich die Auswahl mit „Welches Produkt ist auch bei Rosazea geeignet?“ oder „Welche Wirkstoffe sollte ich vermeiden?“ weiter eingrenzen. So entsteht aus einer unflexiblen Produktsuche ein persönlicher, nachvollziehbarer Beratungsdialog.

Ein leistungsstarker Online-Produktberater kann solche Anforderungen im Zusammenhang erfassen. Statt lediglich Trefferlisten auszugeben, verbindet er Produktmerkmale, redaktionelle Inhalte, FAQs, Testberichte, Bewertungen und aktuelle Verfügbarkeiten zu konkreten Empfehlungen. Durch gezielte Rückfragen klärt er Budget, Einsatzzweck, Präferenzen und Ausschlusskriterien. Aus einem zunächst unscharfen Such-Intent entsteht so schrittweise ein belastbares Anforderungsprofil.

Damit wird die Online-Produktberatung zu einer interaktiven Serviceleistung. Endkunden müssen sich nicht mehr allein durch umfangreiche Sortimente und lange Produktbeschreibungen arbeiten. Sie erhalten eine begründete Vorauswahl, können Alternativen vergleichen und gezielt nachhaken. Besonders bei erklärungsbedürftigen Produkten, großen Sortimenten und informationsintensiven Kaufentscheidungen schafft das Orientierung, stärkt das Vertrauen und erleichtert die Entscheidung.

Autonome Kaufentscheidungen sind gut, Kundenvertrauen ist besser

Endkunden wünschen sich Unterstützung, wollen Empfehlungen jedoch nachvollziehen und die finale Kaufentscheidung selbst treffen. Händler und Marken sollten daher nicht vorschnell auf vollständig automatisierte Beratungs- und Kaufprozesse setzen. Maßgeblich ist, Transparenz zu schaffen und einem möglichen Kontrollverlust entgegenzuwirken.

Ein erfolgreicher digitaler Produktberater darf nicht wie eine Blackbox agieren. Er sollte offenlegen, welche Anforderungen er berücksichtigt, warum er bestimmte Produkte empfiehlt und auf welchen Quellen seine Angaben beruhen. Preise, Verfügbarkeiten, Produkteigenschaften und Einschränkungen müssen dabei stets aktuell sein. Fehlen relevante Informationen oder sind mehrere Optionen gleichwertig, sollte das System dies klar kommunizieren.

Vertrauen entsteht zudem durch verbindliche Guardrails und Regeln: Welche Daten darf der KI-Assistent verwenden? Welche Aktionen darf er eigenständig ausführen? Wann muss er eine Bestätigung einholen? Und wie können Endkunden Empfehlungen anpassen oder den Prozess abbrechen? Gute digitale Produktberatung bemisst sich deshalb nicht an maximaler Autonomie, sondern an relevanter Unterstützung, nachvollziehbaren Empfehlungen und der Kontrolle der Endkunden über jeden weiteren Schritt.

Produktdaten allein reichen nicht: Inhalte werden zum Verkaufsfaktor

Für KI-Systeme sind vollständige, konsistente und aktuelle Produktdaten unerlässlich. Doch reine Merkmalslisten beantworten selten die eigentliche Nutzerfrage. Ob ein Produkt zur individuellen Situation passt, ergibt sich häufig erst aus dem Zusammenspiel von Kontext, strukturierten Daten und erklärendem Content.

KI-Produktberatung entlang der Customer Journey ist im Digital Commerce angekommen (Retresco)

Händler und Marken sollten deshalb Produktkataloge mit Ratgebern, Anleitungen, FAQs, Testberichten, Vergleichstexten und Serviceinformationen verknüpfen. Gerade Content-Publisher verfügen über wertvolles Fachwissen, das sich durch einen KI-Produktberater neu erschließen und mit passenden Angeboten kombinieren lässt. Aus statischen Inhalten wird eine interaktive Beratung, die individuelle Fragen beantwortet und direkt in die relevante Produktauswahl leitet.

Das zahlt nicht nur auf Conversion ein. Die Kundenfragen liefern zugleich wertvolle Erkenntnisse: Welche Kriterien sind für Kaufentscheidungen wichtig? Welche Informationen fehlen? Bei welchen Produkten entstehen besonders viele Rückfragen? Welche Anliegen kann das aktuelle Sortiment nicht abdecken? Conversational Analytics macht diese Signale für Produktmanagement, Content-Teams, Marketing und Vertrieb nutzbar.

Eine eigene Online-Produktberatung ergänzt die externe Sichtbarkeit in Suchmaschinen und KI-Suchen um einen strategisch wichtigen Owned Channel. Statt die Kundenschnittstelle vollständig externen Ökosystemen wie Google oder ChatGPT zu überlassen, können Händler den Beratungsdialog in der eigenen digitalen Umgebung führen. So behalten sie die Kontrolle über Daten, Quellen, Tonalität und Empfehlungen – ebenso wie über die gezielte Weiterleitung zu Checkout, Kundenservice oder Vertrieb.

Top-Prioritäten für eine erfolgreiche KI-Produktberatung

Der Einstieg in Agentic Commerce gelingt am besten durch klar abgegrenzte, wertstiftenden Use Cases. Händler und Marken sollten zunächst festlegen, bei welchen Produkten und Entscheidungssituationen Beratung den größten Nutzen bietet. Anschließend gilt es, Produkt-, Content- und Prozessdaten zusammenzuführen, ihre Qualität abzusichern und über geeignete Schnittstellen verfügbar zu machen.

Ebenso wichtig ist ein nachvollziehbares Empfehlungsmodell. Der KI-Assistent sollte Anforderungen aktiv erfragen, Empfehlungen begründen, Alternativen sichtbar machen und jederzeit den Wechsel zum menschlichen Kontakt oder zum Online-Shop ermöglichen. Rollen, Berechtigungen und Guardrails definieren, welche Informationen und Aktionen erlaubt sind. Belastbare KPIs messen schließlich nicht nur Abschlüsse, sondern auch beantwortete Fragen, Interaktionen pro Session, Klicks auf empfohlene Produkte, Abbrüche, unbeantwortete Anliegen und Übergaben in den Kaufprozess.

So entsteht schrittweise ein interaktives Angebot, das heute berät und morgen weitere Aufgaben übernehmen kann. Der Übergang von dialogischen Produktempfehlungen zu agentischen Prozessen bleibt steuerbar und orientiert sich an der Akzeptanz der Endkunden.

Heute beraten, morgen Agentic Commerce realisieren

Der Handel tritt in eine neue Phase ein – allerdings noch nicht in eine vollständig autonome. Die meisten Endkunden wollen ihre Kaufentscheidungen weiterhin selbst kontrollieren. Genau darin liegt die Chance: Ein KI-Produktberater kann die komplexe Vorauswahl übernehmen, ohne Vertrauen und Entscheidungsfreiheit zu beeinträchtigen.

Erfolgreiche Händler und Marken schlagen zwei Fliegen mit einer Klappe: Sie überzeugen Menschen mit relevanten, verständlichen und transparenten Informationen und Empfehlungen. Wer diese Fähigkeiten heute aufbaut, verbessert nicht nur die bestehende Customer Journey. Er schafft auch die Grundlage für die nächste Entwicklungsstufe des Agentic Commerce.

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