Wie KI-Einkaufsberater die digitale Beratungskompetenz im Digital Commerce auf ein neues Level heben

Seine Stärken spielen KI-Einkaufsberater nicht zuletzt dann aus, wenn Kund:innen noch keine konkrete Produktbezeichnung kennen, unterschiedliche Anforderungen miteinander verbinden oder eine erste Orientierung benötigen.

Statt einzelne Suchbegriffe einzugeben, können die Berater ihr Anliegen in natürlicher Sprache formulieren – etwa: „Welche Kaffeemühle eignet sich für Filterkaffee und Espresso?“ oder „Was kann ich jemandem schenken, der gerne kocht?“.

Der KI-Einkaufsberater von Manufactum beantwortet Produktfragen interaktiv und verlinkt direkt auf das Produkt

Statt ausschließlich durch Kategorien und Trefferlisten zu führen, ermöglichen KI-Einkaufsberater einen dialogischen Zugang zum Sortiment. Kund:innen können Fragen in natürlicher Sprache stellen, Anforderungen präzisieren und unmittelbar passende Produkte entdecken.

Das Beispiel Manufactum zeigt, wie sich Beratungskompetenz wirkungsvoll in den digitalen Handel übertragen lässt. Das zur Otto Group gehörende Warenhaus nutzt KI, um Kund:innen einen intuitiven Zugang zu seinem vielfältigen und vielfach erklärungsbedürftigen Sortiment zu ermöglichen.

Vom Suchfeld zum digitalen Beratungsgespräch

Produktsuchen waren bislang auf Produktnamen, Marken, Kategorien, Materialien oder Artikelnummern ausgerichtet. Das funktioniert besonders gut, wenn Kund:innen bereits genau wissen, wonach sie suchen – also am unteren Ende des Funnels. Viele Kaufentscheidungen beginnen jedoch deutlich früher und mit einer noch offenen Bedarfslage.

Menschen suchen nicht immer nach einer „Kaffeemühle mit stufenlos einstellbarem Mahlgrad“. Sie fragen eher: „Kann ich diese Mühle auch für Espresso verwenden?“ Sie kennen möglicherweise keine geeignete Produktkategorie, können ihren Bedarf aber sehr wohl beschreiben.

Ein digitaler Einkaufsberater übersetzt solche natürlich formulierten Anliegen in passende Produkt- und Sortimentsinformationen. Er versteht nicht nur einzelne Schlagwörter, sondern idealerweise auch Nutzungssituationen, Eigenschaften und Zusammenhänge. Damit erweitert der KI-Einkaufsberater die herkömmliche Suche um eine beratende Ebene.

Für Online-Händler entsteht daraus ein neuer Zugang zum Sortiment: Nicht mehr allein die vorhandene Navigationsstruktur bestimmt, wie Produkte gefunden werden. Auch die individuelle Frage der Kund:innen kann zum Einstiegspunkt werden.

KI-Einkaufsberater für ein erklärungsbedürftiges Sortiment

Manufactum bietet ein breit gefächertes Warenhaussortiment, das von Küche, Haushalt und Garten über Bekleidung und Bürobedarf bis zu Lebensmitteln, Büchern und Körperpflege reicht. Viele Produkte zeichnen sich durch besondere Materialien, Herstellungsverfahren und Funktionen aus. Diese Eigenschaften machen das Angebot hochwertig – zugleich aber häufig erklärungsbedürftig.

Der digitale Einkaufsberater soll Kund:innen deshalb nicht nur zu bekannten Artikeln führen. Manufactum beschreibt ihn als KI-gestütztes Programm, das bei der Produktsuche hilft und Fragen rund um den Online-Einkauf beantwortet. Der Einkaufsberater ist sowohl in der Manufactum Shopping App als auch im Online-Shop verfügbar.

Strategisch ist das Beispiel besonders interessant: Der KI-Einkaufsberater wird nicht als isoliertes Technologieexperiment präsentiert, sondern als Instrument, um die vorhandene Beratungskompetenz digital zugänglich zu machen und die Marke Manufactum auch im Online-Shop stärker erlebbar zu machen.

Produktfragen in natürlicher Sprache verstehen

Der Manufactum-Einkaufsberater kann konkrete Produktsuchen bearbeiten, etwa:
„Haben Sie Herrenschuhe aus Leder in Größe 43?“
„Ich möchte mit dem Backen anfangen. Welche Produkte benötige ich?“
„Was brauche ich für den eigenen Gemüseanbau?“

Solche Fragen zeigen den zentralen Unterschied zwischen einer herkömmlichen Suchfunktion und einem KI-Einkaufsberater. Die Nutzer:innen müssen ihren Bedarf nicht zunächst in Shop-Kategorien oder einzelne Suchbegriffe übersetzen. Sie können ihr eigentliches Ziel formulieren. Der Einkaufsberater übernimmt die Aufgabe, daraus passende Angebote abzuleiten.

Auch produktspezifische Nachfragen sind möglich. Bei der Frage, ob eine bestimmte Kaffeemühle ausschließlich für Filterkaffee geeignet sei, erklärt der KI-Einkaufsberater etwa, dass sich der Mahlgrad stufenlos einstellen lässt und die Mühle daher sowohl für Filterkaffee als auch für Espresso infrage kommt. Die Antwort führt damit nicht nur zu einem Produkt, sondern ordnet dessen Eigenschaften in den Nutzungskontext ein.

Von der Produktsuche zur interaktiven Produktempfehlung

Besonders wertvoll wird der Einkaufsberater bei Fragen, auf die es nicht nur eine richtige Antwort gibt. Ein Beispiel ist die Suche nach einem Geschenk für eine Person, die gerne kocht.

Der KI-Einkaufsberater von Manufactum übersetzt Fragen in Produktempfehlungen und beantwortet Rückfragen gezielt

Statt unübersichtliche Listen aus dem gesamten Küchenbereich anzuzeigen, kann der KI-Einkaufsberater geeignete Produkte vorschlagen und anschließend nachfragen: Kocht oder backt die Person eher? Wie viel Platz ist in der Küche vorhanden? Gibt es ein Budget? Wird bereits bestimmtes Zubehör genutzt?

Diese Rückfragen helfen, eine zunächst allgemeine Anfrage schrittweise zu präzisieren. Aus einer generischen Suche wird ein interaktiver Beratungsprozess.

Genau darin liegt ein wesentlicher Vorteil dialogischer Produktempfehlungen: Nutzer:innen müssen nicht bereits zu Beginn sämtliche Kriterien kennen oder in ein komplexes Filtersystem übertragen. Der Einkaufsberater kann fehlende Angaben erkennen und die Auswahl gemeinsam mit ihnen eingrenzen.

Für Online-Händler ist diese Fähigkeit besonders bei Sortimenten relevant, die viele Varianten, Zubehörbeziehungen und unterschiedliche Nutzungsszenarien umfassen. Ein gelungener KI-Einkaufsberater verbindet im Dialog mit der Nutzerschaft drei Ebenen: Er erkennt die Absicht (Intent) hinter einer Anfrage, gleicht sie mit den verfügbaren Produktinformationen ab und formuliert nachvollziehbare Empfehlungen, die sich durch Rückfragen weiter präzisieren lassen.

Beratung über einzelne Produkte hinaus

Der Manufactum-Einkaufsberater beantwortet nach Angaben des Unternehmens nicht nur Fragen zum Produktsortiment. Er kann auch Informationen zu Materialien, zur Herkunft von Produkten sowie zum Serviceangebot und zur Einkaufswelt von Manufactum bereitstellen. Mögliche Fragen sind etwa
„Kann ich bei Ihnen Gutscheine erwerben?“ oder „Haben Sie passendes Zubehör für das Kochen unter freiem Himmel?“

Damit entwickelt sich der Einkaufsberater zu einem wichtigen Einstiegspunkt für unterschiedliche Anliegen. Die Grenzen zwischen Produktsuche, Produktberatung, Inspiration und Serviceinformation fließen.

Viele Online-Shops verteilen relevante Informationen auf Produktdetailseiten, FAQ-Bereiche, Ratgeber, Kategorieseiten und Serviceseiten. Ein KI-Einkaufsberater kann diese Inhalte an einer dialogischen Oberfläche zusammenführen. Kund:innen müssen nicht mehr wissen, wo sie eine bestimmte Information finden. Sie stellen ihre Frage und werden gezielt zur passenden Antwort oder zum passenden Angebot geführt.

Starterfragen senken die Einstiegshürde

Eine leere Chatoberfläche stellt Nutzer:innen häufig vor dieselbe Herausforderung wie ein leeres Suchfeld: Sie wissen nicht, welche Fragen das System versteht und welche Art von Antwort sie erwarten können.

Der KI-Einkaufsberater von Manufactum erleichtert den Einstieg in den Dialog durch Starterfragen

Starterfragen lösen dieses Problem. Sie demonstrieren konkrete Anwendungsfälle, schaffen Orientierung und regen zum Ausprobieren an. Beim Manufactum-Einkaufsberater beginnen rund 20 % der Gespräche durch solche Beispielfragen. Die durchschnittliche Anfrage umfasst etwa 40 Zeichen.

Diese Zahlen liefern eine wichtige Erkenntnis für die Konzeption: Nutzer:innen formulieren häufig knapp. Ein Einkaufsberater muss daher auch kurze, unvollständige oder mehrdeutige Fragen sinnvoll verarbeiten können. Zugleich sollte er bei Bedarf gezielt nachfragen, statt vorschnell ungeeignete Empfehlungen auszugeben oder die Anfrage unbeantwortet zu lassen.

Starterfragen erfüllen dabei mehrere Funktionen. Sie machen die Möglichkeiten des Systems sichtbar, reduzieren Unsicherheit und können gezielt auf relevante Sortimentsbereiche oder Nutzungssituationen hinweisen. Im laufenden Betrieb lassen sie sich außerdem anhand realer Nutzeranfragen optimieren und dynamisieren.

Mehr Empfehlungen können besser sein als eine vermeintlich perfekte Antwort

Bei Produktempfehlungen liegt die Versuchung nahe, die Auswahl möglichst stark zu reduzieren. Erste Rückmeldungen zum Manufactum-Einkaufsberater weisen jedoch in eine andere Richtung: Nutzer:innen wünschen sich eher mehr als weniger Produktempfehlungen.

Das ist plausibel. Beim Online-Einkauf geht es nicht immer darum, eine einzige automatisierte Kaufentscheidung zu erhalten. Viele Kund:innen möchten Optionen vergleichen, Alternativen kennenlernen und selbst abwägen.

Ein gelungener KI-Einkaufsberater sollte deshalb weder beliebig viele Produkte auflisten noch die Auswahl unnötig auf einen Artikel verengen. Sinnvoll ist eine kuratierte Bandbreite aus relevanten Empfehlungen – ergänzt um verständliche Begründungen und Möglichkeiten zur weiteren Eingrenzung.

Denkbar sind etwa Formulierungen wie: „Dieses Modell eignet sich besonders für kleine Küchen“, „Diese Variante ist auf häufige Nutzung ausgelegt“ oder „Dieses Produkt kommt infrage, wenn Reparierbarkeit für Sie besonders wichtig ist“. So wird aus der Produktempfehlung eine nachvollziehbare Entscheidungshilfe.

Transparenter Umgang mit Wissensgrenzen

Ein KI-Einkaufsberater muss nicht jede Frage beantworten können. Entscheidend ist vielmehr, wie er mit fehlenden oder unzureichenden Informationen umgeht.

Manufactum weist darauf hin, dass bei der Meldung „Ihre Frage kann nicht beantwortet werden“ die notwendigen Informationen fehlen. In solchen Fällen empfiehlt es sich, die Frage anders zu formulieren. Zusätzlich können sie den Einkaufsberater durch eine Feedback-Funktion bewerten.

Dieser transparente Umgang mit Grenzen ist ein wichtiges Qualitätsmerkmal. Gerade bei Produktberatung können unzutreffende Aussagen zu Fehlkäufen, Retouren und Vertrauensverlust führen. Ein belastbarer KI-Einkaufsberater sollte daher nicht spekulieren, sondern Wissenslücken erkennen, Rückfragen stellen oder auf weitere Informations- und Beratungsmöglichkeiten verweisen.

Manufactum macht zugleich deutlich, dass KI-basierte Antworten nicht jede Frage abschließend klären können, und verweist bei Bedarf auf den persönlichen Kundenservice. Die digitale Beratung wird damit nicht als Ersatz für menschliche Ansprechpartner positioniert, sondern als ergänzender Zugang zum Sortiment.

Feedback und Conversational Analytics als Grundlage der Optimierung

Mit dem Launch eines KI-Einkaufsberaters ist lediglich der erste Schritt getan. Erst die tatsächliche Nutzung zeigt, welche Fragen Kund:innen stellen, wo Informationen fehlen und welche Empfehlungen als hilfreich wahrgenommen werden.

Direktes Feedback innerhalb solcher Chats liefert dafür ein wichtiges Signal. Ergänzend können Conversational Analytics sichtbar machen, welche Themen besonders häufig vorkommen, wie lang Dialoge dauern, bei welchen Fragen Nutzer:innen abbrechen und welche Produktempfehlungen zu weiteren Interaktionen führen.

Für Online-Händler entstehen dadurch neue Einblicke in die Bedürfnisse ihrer Kundschaft. Herkömmliche Suchanalysen zeigen meist nur einzelne Suchbegriffe und Keywords. Dialoge können dagegen vollständige Anliegen offenlegen: gewünschte Eigenschaften, Einsatzbereiche, Unsicherheiten, Preisvorstellungen oder Probleme mit bestehenden Produkten.

Diese Erkenntnisse sind nicht nur für die Weiterentwicklung des Einkaufsberaters wertvoll. Sie können auch Produktdaten, Kategoriestrukturen, Ratgeberinhalte, FAQ-Bereiche und Sortimentsentscheidungen verbessern.

Was Online-Händler vom Manufactum-Einkaufsberater lernen können

Das Praxisbeispiel zeigt, dass ein KI-Einkaufsberater vor allem dann Mehrwert schafft, wenn er eng mit dem Sortiment, den Produktinformationen und dem Serviceangebot verbunden ist. Ein allgemeines Sprachmodell allein kennt weder aktuelle Verfügbarkeiten noch Produktvarianten, Materialien, Zubehörbeziehungen oder markenspezifische Beratungsschwerpunkte zuverlässig.

Die Qualität der Anwendung hängt deshalb wesentlich von der zugrunde liegenden Datenbasis ab. Produktbeschreibungen, technische Merkmale, Kategorien, Varianten, Serviceinformationen und digitale Ratgeber müssen strukturiert, aktuell und konsistent verfügbar sein. Kurzum: Datenqualität wird zur Beratungsqualität.

Ebenso wichtig ist die Nutzerführung. Gelungene Starterfragen, gezielte Rückfragen, verständlich formulierte Produktempfehlungen und eine transparente Darstellung der verwendeten Datenquellen entscheiden darüber, ob aus einem einfachen Chatfenster ein regelmäßig genutzter KI-Einkaufsberater wird.

KI-Einkaufsberater sind Teil der gesamten Customer Journey – von der ersten Inspiration über Produktvergleiche bis hin zu Servicefragen. Solche Assistenzsysteme können die menschliche Beratung und den Kundenservice gezielt entlasten, indem sie Standardfragen beantworten, relevante Informationen schneller zugänglich machen und komplexere Anliegen an die passenden Ansprechpartner weiterleiten.

KI-Einkaufsberater als neuer Zugang zum Sortiment

Der strategische Wert eines Einkaufsberaters liegt nicht allein in einer komfortableren Suchfunktion. Er verändert, wie Kund:innen mit einer Shopping-App oder einem Online-Shop interagieren.

Statt sich durch starre Navigationsstrukturen zu bewegen, können Nutzer:innen ihre Anliegen direkt formulieren. Anstatt lange Produktlisten zu durchforsten, bekommen sie Empfehlungen, Erläuterungen und Rückfragen. Sie müssen also nicht bereits genau wissen, wonach sie suchen, sondern können gemeinsam mit dem KI-System herausfinden, welches Produkt am besten zu ihrem Bedarf passt.

Für Entscheider und Praktiker im Digital Commerce eröffnet sich daraus eine klare Perspektive: Wer Produktdaten, Content und KI-basierte Dialoge intelligent miteinander verknüpft, entwickelt Shopping-Apps und Online-Shops von rein transaktionalen Verkaufsoberflächen zu interaktiven Beratungsangeboten weiter.

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