8 Top-KI-Beispiele im E-Commerce und reale Anwendungsfälle im Jahr 2026

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsweise von Online-Shops - von der Unterstützung der Kunden bei der Suche nach den richtigen Produkten bis hin zur Unterstützung der Teams hinter den Kulissen. Die besten Beispiele für künstliche Intelligenz im E-Commerce zeigen, wie Einzelhändler intelligente Tools einsetzen, um das Einkaufserlebnis zu verbessern, die manuelle Arbeit zu reduzieren und jeden Schritt der Reise für die Kunden reibungsloser zu gestalten.

In diesem Leitfaden stellen wir 8 praktische KI-Beispiele für den E-Commerce vor, die jeweils durch reale Anwendungsfälle unterstützt werden. Du erfährst, wie KI Unternehmen dabei hilft, Empfehlungen zu personalisieren, die Nachfrage vorherzusagen, Konversationen zu automatisieren und die täglichen Aufgaben zu optimieren.

Am Ende wirst du eine klarere Vorstellung davon haben, wie KI deine eigenen E-Commerce-Ziele unterstützen und sinnvollere Interaktionen über alle Kanäle hinweg schaffen kann.

Wie KI die E-Commerce-Landschaft verändert

KI verändert den E-Commerce, indem sie Unternehmen dabei hilft, schneller zu arbeiten, Kunden besser zu bedienen und Entscheidungen mit mehr Sicherheit zu treffen. Aufgaben, die früher stundenlange manuelle Arbeit erforderten, können jetzt automatisiert werden, so dass die Teams mehr Zeit haben, sich auf das Wachstum zu konzentrieren. KI wird Teil der täglichen Arbeit im Einzelhandel und eröffnet neue Möglichkeiten für Effizienz, Personalisierung und intelligentere Kundenansprache über die gesamte Customer Journey hinweg.

Nachfolgend sind die wichtigsten Möglichkeiten aufgeführt, wie KI die Arbeit von E-Commerce-Teams heute verändert.

Smartere und natürlichere Kundeninteraktionen

KI hat die Art und Weise verändert, wie Kunden mit Online-Shops kommunizieren. Anstatt auf eine Antwort zu warten oder Hilfeseiten zu durchsuchen, können die Menschen jetzt schnelle Antworten durch KI-Assistenten und Chatbots erhalten.

Diese Werkzeuge können:

• Kunden in Echtzeit durch Fragen führen
• ihnen helfen, die richtigen Produkte zu finden
• Unterstützung außerhalb der Geschäftszeiten anbieten

Sie ersetzen zwar keine menschlichen Teams, aber sie reduzieren die Arbeitsbelastung und ermöglichen es den Supportmitarbeitern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Auch die Sprachtechnologie hat sich durchgesetzt und hilft Kunden, Aufgaben mit einfachen Sprachbefehlen zu erledigen - schnell, intuitiv und freihändig.

Schnellere, klarere und genauere Datenanalyse

Eine der größten Auswirkungen von KI im E-Commerce ist ihre Fähigkeit, große Mengen an Kunden- und Produktdaten in Sekundenschnelle zu analysieren. Das hilft den Teams, das Verhalten zu verstehen, die Nachfrage zu prognostizieren und Entscheidungen zu treffen, die auf echten Erkenntnissen statt auf Vermutungen beruhen.

Mit besseren Analysen können Unternehmen:

• Trends früher erkennen
• Marketingbudgets effektiver zu verteilen
• die Bestandsplanung verbessern
• Chancen für neue Produkte oder Märkte identifizieren

KI macht diese Erkenntnisse für alle zugänglich, nicht nur für Spezialisten, und hilft den Teams, schneller zu handeln und voraus zu sein.

Effiziente Inhaltserstellung in großem Umfang

KI hat auch die Art und Weise verändert, wie E-Commerce-Marken Inhalte erstellen. Ganz gleich, ob du Produktbeschreibungen, SEO-Seiten, Social Posts oder Werbetexte brauchst, KI kann schnell Inhaltsentwürfe erstellen. Die menschliche Überprüfung ist nach wie vor wichtig, aber KI gibt den Teams einen guten Ausgangspunkt und verkürzt die Zeit, die für die Erstellung hochwertiger Inhalte benötigt wird.

Das hilft den Einzelhändlern:

• Produkte schneller einführen
• Produktseiten konsistent halten
• mehr Variationen von Texten testen
• den Druck auf die Content-Teams verringern

Für geschäftige E-Commerce-Aktivitäten kann diese Geschwindigkeit einen bedeutenden Unterschied ausmachen.

Verbesserte Abläufe und Backend-Effizienz

KI unterstützt heute viele Prozesse hinter den Kulissen, die für einen reibungslosen Ablauf im E-Commerce sorgen. Dazu gehören:

• Lagerroboter, die Artikel sortieren, verpacken und bewegen
• visuelle Erkennungsinstrumente, die gefälschte Produkte erkennen
• dynamische Preissysteme, die die Preise in Echtzeit anpassen
• Automatisierung, die sich wiederholende oder manuelle Aufgaben übernimmt

Mit der Weiterentwicklung dieser Tools erhalten Einzelhändler mehr Kontrolle, höhere Genauigkeit und eine bessere Skalierbarkeit, ohne dass sie unnötig komplex werden.

8 Beispiele für KI im eCommerce im Jahr 2026

1. Shopify: Semantische Suche, die natürliche Sprache versteht

Die Suche war schon immer ein entscheidender Faktor im E-Commerce. Wenn Kunden nicht finden, wonach sie suchen, verlassen sie das Geschäft. Um das zu ändern, hat Shopify die semantische Suche eingeführt, eine KI-gestützte Funktion in seiner Search & Discovery App, die versteht, was die Kunden meinen, und nicht nur die genauen Wörter, die sie eingeben.

Die semantische Suche verlässt sich nicht auf strenge Stichwortübereinstimmungen, sondern interpretiert die Absicht in natürlicheren Phrasen wie "etwas für eine Sommerhochzeit" oder "bequeme Schuhe für den ganzen Tag". Hinter den Kulissen berücksichtigen KI-Modelle Produktattribute, den Kontext und verwandte Konzepte, um relevante Artikel zu finden, auch wenn die genauen Wörter nicht in den Produkttiteln vorkommen.

Händler, die die semantische Suche aktiviert haben, berichten, dass die Kunden weniger "keine Ergebnisse"-Seiten erhalten und mit weniger Versuchen passende Produkte finden. Das verringert die Reibung im Kaufprozess und hilft den Geschäften, Artikel zu finden, die sonst im Katalog verborgen bleiben würden. Das führt zu einer reibungsloseren Entdeckung und zu mehr Gelegenheiten, das gelegentliche Stöbern in tatsächliche Bestellungen umzuwandeln.

2. Amazon: KI-unterstützte dynamische Preisgestaltung

Die Preisgestaltung im E-Commerce ändert sich schnell, und Amazon ist eines der deutlichsten Beispiele dafür, wie KI dies in großem Maßstab steuern kann. Das Unternehmen nutzt maschinelle Lernmodelle, die Echtzeitdaten analysieren - einschließlich der Preise von Wettbewerbern, der Produktnachfrage, der Lagerbestände, der Saisonalität und des Kundenverhaltens - um die Preise automatisch anzupassen.

Diese Algorithmen können die Preise tausende Male am Tag aktualisieren und so sicherstellen, dass die Produkte wettbewerbsfähig bleiben und gleichzeitig die Gewinnspannen geschützt werden. Für die Kunden bedeutet das, dass sie relevante Preise sehen, die die aktuellen Marktbedingungen widerspiegeln. Für Einzelhändler bedeutet es, dass sie in überfüllten Kategorien die Nase vorn haben, ohne die Preise ständig manuell überprüfen und aktualisieren zu müssen.

Dieser KI-gesteuerte Preisfindungsansatz hilft Amazon, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren, stark nachgefragte Produkte sichtbar zu halten und die Konversionsraten zu verbessern, indem der attraktivste Preis zum richtigen Zeitpunkt präsentiert wird.

3. KI-gestützte dynamische Preisgestaltung

Die dynamische Preisgestaltung ist eine der praktischsten und am weitesten verbreiteten Anwendungen von KI im E-Commerce. Anstatt sich auf feste Preise oder manuelle Aktualisierungen zu verlassen, analysieren KI-Systeme Echtzeitfaktoren wie Nachfrage, Preise der Wettbewerber, Lagerbestände, Surfverhalten und sogar Saisonalität. Anhand dieser Daten passt das Preismodell die Produktpreise automatisch an die aktuellen Marktbedingungen an.

Ein bekanntes Beispiel dafür ist, wie große Marktplätze und schnelllebige Online-Händler KI nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Wenn die Nachfrage nach einem Produkt ansteigt, kann das System den Preis leicht erhöhen. Wenn Konkurrenten einen Preisnachlass gewähren oder sich der Lagerbestand aufbaut, senkt die KI den Preis, um die Umsätze konstant zu halten. Das Ziel ist nicht, Kunden zu manipulieren, sondern im richtigen Moment relevante und wettbewerbsfähige Preise anzubieten.

Dieser Ansatz hilft E-Commerce-Marken, ihre Gewinnspannen zu optimieren, Überbestände abzubauen und sofort auf Marktveränderungen zu reagieren - etwas, das manuell in großem Umfang fast unmöglich ist. Außerdem schafft es ein faireres Einkaufserlebnis für die Kunden, die Preise erhalten, die die Verfügbarkeit und Nachfrage in Echtzeit widerspiegeln.

4. KI-generierte Produktinhalte für schnelleres Merchandising

Viele E-Commerce-Teams verbringen Stunden damit, Produkttitel, Beschreibungen, Spezifikationen und Marketingtexte zu verfassen - vor allem, wenn sie neue Kollektionen einführen oder saisonale Kataloge aktualisieren. KI verändert diesen Arbeitsablauf jetzt, indem sie Einzelhändlern hilft, hochwertige Inhalte in Minuten statt in Tagen zu erstellen.

Moderne KI-Tools können Produktdaten, Stilrichtlinien, den Tonfall und bestehende Markeninhalte analysieren, um Beschreibungen zu erstellen, die zur Identität der Marke passen. Ein Modehändler kann zum Beispiel Produktbilder und grundlegende Attribute (wie Material, Passform und Farbe) hochladen, und die KI erstellt mehrere Varianten von Produktbeschreibungen, die auf die Website, Anzeigen oder soziale Posts zugeschnitten sind. Dies reduziert die sich wiederholende manuelle Arbeit und hilft den Teams, neue Produkte viel schneller zu veröffentlichen.

KI hilft auch dabei, die Konsistenz in großen Katalogen zu wahren. Wenn die Produktpalette auf Hunderte oder Tausende von Artikeln anwächst, können Ton und Qualität leicht variieren. Die KI-gestützte Inhaltserstellung sorgt dafür, dass die Beschreibungen einheitlich, lesbar und für Suchmaschinen optimiert sind.

Die menschliche Überprüfung ist zwar immer noch wichtig für Genauigkeit und Feinheiten, aber die KI übernimmt die schwere Arbeit, sodass sich die Teams auf kreative Entscheidungen und Strategien konzentrieren können, anstatt den ganzen Tag Produkttexte umzuschreiben.

5. Zalando: KI-gestützte Größenvorhersage zur Reduzierung der Retouren

Eine der größten Herausforderungen im Mode-E-Commerce ist die Größenbestimmung. Kunden bestellen oft mehrere Größen desselben Artikels, behalten eine und schicken den Rest zurück. Das führt zu hohen Betriebskosten und unnötigem Abfall.

Zalando hat dieses Problem mit einem KI-gesteuerten Größenvorhersagesystem in Angriff genommen. Das Modell analysiert die Körpermaße der Kunden, frühere Einkäufe, Rücksendungen und Stoffdetails, um die genaueste Größe für jeden Kunden zu ermitteln. Anstatt zu raten, erhalten die Kunden personalisierte Empfehlungen wie "Den meisten Kunden mit einem ähnlichen Profil passt Größe M am besten."

Dieser kleine Moment der Orientierung hat eine große Wirkung. Die Kundinnen und Kunden haben mehr Vertrauen in ihren Kauf und die Einzelhändler verzeichnen weniger größenbedingte Rücksendungen - eine der teuersten Rückgabekategorien in der Online-Mode. Mit der Zeit wird das System auch intelligenter und nutzt neue Daten, um zukünftige Vorhersagen zu verfeinern.

Der Ansatz von Zalando zeigt, wie KI sehr menschliche Probleme lösen kann: Unsicherheit, Zögern und die Frustration, wenn man die falsche Größe bestellt. Indem sie die Passform vorhersehbarer machen, haben sie ein reibungsloseres Einkaufserlebnis geschaffen, von dem sowohl die Kunden als auch das Unternehmen profitieren.

6. Carrefour: KI-gestützte Optimierung der Lieferkette

Carrefour nutzt KI, um seine Lieferkette in verschiedenen Regionen zu verbessern. Bei Tausenden von Produkten, die jeden Tag durch die Läden wandern, ist es fast unmöglich, die Nachfrage manuell vorherzusagen. KI hilft dem Einzelhändler bei der Analyse großer Datenmengen, wie z. B. Kaufverhalten, Saisonabhängigkeit und regionale Trends, um vorauszusehen, wie viel Bestand zu einem bestimmten Zeitpunkt benötigt wird.

Mithilfe dieser Vorhersagen kann Carrefour den Bestand genauer bestellen und häufige Probleme wie Überbestände oder fehlende wichtige Artikel vermeiden. Dadurch wird der Abfall reduziert, die Produktverfügbarkeit verbessert und sichergestellt, dass die Regale auch in der Hochsaison gefüllt bleiben.

KI hilft dem Unternehmen auch dabei, Lieferpläne anzupassen und den Lagerbetrieb zu optimieren. Indem das System analysiert, wie die Produkte die einzelnen Phasen des Prozesses durchlaufen, zeigt es Wege auf, um Zeit zu sparen und die Betriebskosten zu senken.

Dieser Ansatz hat Carrefour geholfen, seine Bestände effizienter zu verwalten, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und in einer Größenordnung zu operieren, die mit traditionellen Prognosen allein nur schwer zu bewältigen wäre.

7. Sephora - KI-gestützter Farbabgleich und personalisierte Produktberatung

Sephora hat KI in verschiedene Bereiche seines Einkaufserlebnisses integriert, aber eines der wirkungsvollsten Tools ist die KI-gestützte Farbabstimmung. Das System "Color IQ" scannt den Hautton einer Kundin oder eines Kunden und ermittelt mithilfe von Computer Vision den exakten Foundation-Ton, der zu ihrem oder seinem Teint passt. Anschließend empfiehlt es Produkte verschiedener Marken, die zu ihrem Unterton und Hauttyp passen.

Dies löst ein langjähriges Problem im Beauty-Einzelhandel: die Wahl des richtigen Farbtons online. Die KI reduziert das Rätselraten, senkt die Rückgaberaten und hilft den Kunden, sich bei ihren Kaufentscheidungen sicherer zu fühlen. Sephora kombiniert dies mit personalisierten Produktvorschlägen, die auf früheren Einkäufen und dem Surfverhalten basieren, so dass sich das Erlebnis maßgeschneidert anfühlt, ohne überwältigend zu sein.

8. Wayfair - Nutzung von KI für die visuelle Suche und den Stilabgleich

Wayfair nutzt eine KI-gestützte visuelle Suche, um Kunden bei der Suche nach Möbeln und Einrichtungsgegenständen zu helfen, indem sie Fotos anstelle von Text verwenden. Wenn ein Kunde ein Bild hochlädt - sei es ein Sofa, das er online gesehen hat, oder eine Lampe aus einem Café - analysiert die KI Muster, Farben, Materialien und Formen, um ähnliche Produkte im Wayfair-Katalog zu identifizieren.

Dies löst ein häufiges Problem im E-Commerce: Käufer/innen wissen oft nicht die richtigen Schlüsselwörter, um zu beschreiben, was sie wollen. Anstatt "strukturiertes graues 3-Sitzer-Sofa mit Holzbeinen" einzutippen, können sie einfach ein Foto hochladen und sofort nach Übereinstimmungen suchen.

Die KI schlägt außerdem ergänzende Artikel vor, die auf den Stilvorlieben des Nutzers basieren, und hilft den Kunden, mit weniger Aufwand ein komplettes Raumsetup zu erstellen. Dies verbessert die Produktentdeckung, verringert die Reibungsverluste bei der Suche und erhöht das allgemeine Engagement auf der Plattform.

Wie profitieren Marken von E-Commerce-Einkaufsassistenten?

E-Commerce-Einkaufsassistenten können mehr als nur Produkte empfehlen. Sie leiten Kunden an, reduzieren Reibungsverluste und schaffen ein persönliches und unterstützendes Einkaufserlebnis. Hier sind die wichtigsten Vorteile für Marken.

Höhere Konversionsraten

Wenn Kunden sich nicht zwischen verschiedenen Produkten entscheiden können, gehen sie oft weg, ohne etwas zu kaufen. Einkaufsassistenten helfen, diese Unsicherheit zu beseitigen.

Durch einfache Fragen zu Vorlieben, Zielen oder Budget kann der Assistent die Optionen eingrenzen und den Kunden zu den am besten geeigneten Produkten führen. Das schafft Vertrauen - und Vertrauen führt zu höheren Konversionsraten.

Ein Kunde, der zum Beispiel eine DSLR-Kamera sucht, kennt vielleicht nicht den Unterschied zwischen Einsteigermodellen und semiprofessionellen Modellen. Ein Shopping-Assistent kann ihn nach seinen Erfahrungen, typischen Anwendungsfällen und seiner Preisspanne fragen und ihm dann eine kleine, ausgewählte Liste vorschlagen, die seinen Bedürfnissen entspricht. Wenn der Kunde weniger Entscheidungen treffen muss, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass er den Kauf abschließt.

Erhöhter durchschnittlicher Auftragswert

Ein gut gestalteter Assistent unterstützt nicht nur einen einzelnen Kauf, sondern hilft den Kundinnen und Kunden, komplette Lösungen zu entwickeln.

Wenn der Assistent versteht, wonach der Kunde sucht, kann er hilfreiches Zubehör, Pakete oder ergänzende Produkte vorschlagen. So entsteht ein natürliches, relevantes Upsell-Erlebnis, das sich eher wie Unterstützung als wie Druck anfühlt.

Stell dir vor, jemand kauft einen neuen Laptop. Ein Einkaufsassistent könnte eine Hülle, ein Ladegerät, eine externe Maus oder Software-Tools empfehlen, die auf den Vorlieben des Käufers basieren. Diese zusätzlichen Vorschläge führen oft zu größeren, wertvolleren Warenkörben, ohne den Kunden zu überfordern.

Weniger Produktrückgaben

Rücksendungen können den Einzelhandel teuer zu stehen kommen, besonders in Kategorien wie Mode, Schuhe und Elektronik. Einkaufsassistenten reduzieren diese Fehler, indem sie Kunden mit Produkten zusammenbringen, die wirklich zu ihren Bedürfnissen passen.

Bei Kleidung zum Beispiel kann der Assistent die Körpermaße, die bevorzugte Passform und den bevorzugten Stil erfassen und dann Artikel empfehlen, die zu diesen Details passen. Das führt zu weniger Fehlbestellungen - und weniger Retouren.

Das Gleiche gilt für technische Kategorien wie Haushaltsgeräte oder Gadgets, wo kleine Unterschiede in den Funktionen die Kundenzufriedenheit beeinflussen können. Indem sie das richtige Produkt eingrenzen, helfen Assistenten, Fehlkäufe zu vermeiden.

Wertvolle Kundeneinblicke

Jede Interaktion mit einem Einkaufsassistenten bringt Daten über die Bedürfnisse, Motivationen und Entscheidungsmuster der Kunden ans Licht. Diese Informationen werden zu einer ständigen Quelle von Erkenntnissen für das Merchandising, die Produktentwicklung und die Marketingteams.

Marken können lernen:

• welche Eigenschaften die Kunden am meisten schätzen
• welche Bedenken die Käufer vom Umstieg abhalten
• welche Produktkategorien klarer erklärt werden müssen
• welche Attribute die Präferenz bestimmen

Diese "Stimme des Kunden" hilft Unternehmen, Entscheidungen zu treffen, die auf realem Verhalten beruhen - nicht auf Annahmen.

Skalierbares Know-how

In Stoßzeiten kann es eine Herausforderung sein, eine gleichbleibende Betreuung zu gewährleisten. Einkaufsassistentinnen und -assistenten bieten Produktwissen in großem Umfang, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Sie können Tausende von Kunden gleichzeitig leiten, Empfehlungen in Echtzeit geben und den Einkaufsbummel in Gang halten - egal wie hoch die Nachfrage ist. Das ist besonders wertvoll bei saisonalen Spitzenzeiten wie dem Schwarzen Freitag, dem Weihnachtsgeschäft oder großen Produkteinführungen.

Bessere Gesamterfahrungen

Ein personalisiertes, geführtes Einkaufserlebnis schafft Vertrauen. Die Käufer/innen fühlen sich unterstützt und nicht verkauft. Wenn Marken es ihren Kunden leichter machen, das richtige Produkt zu finden, steigt die Zufriedenheit und die Loyalität wird mit der Zeit stärker.

Eine konsequente Orientierung schafft auch ein einprägsames Erlebnis, das die Marke von Wettbewerbern unterscheidet, die sich nur auf statische Produktseiten verlassen.

Wie helfen E-Commerce-Einkaufsassistenten den Kunden?

E-Commerce-Einkaufsassistenten machen den Kaufprozess einfacher, klarer und persönlicher. Wenn Kunden sich vom ersten Moment an unterstützt fühlen, treffen sie ihre Entscheidungen mit mehr Selbstvertrauen und viel weniger Aufwand. Hier sind einige der wichtigsten Möglichkeiten, wie diese Assistenten die Käufer/innen unterstützen.

1. Leichtere Produktfindung

Online-Shops können überwältigend sein, besonders wenn es zu viele ähnliche Angebote gibt. Shopping-Assistenten grenzen die Auswahl ein, indem sie dem Kunden einfache Fragen zu seinen Bedürfnissen stellen.
So wird das Rätselraten überflüssig und der Kunde findet viel schneller die richtigen Produkte.

2. Klare Anleitung, was wirklich wichtig ist

Viele Kunden sind sich nicht sicher, auf welche Funktionen, Spezifikationen oder Details sie achten sollten.
Shopping-Assistenten erklären, welche Faktoren für ihren speziellen Anwendungsfall am wichtigsten sind - wie Größe, Leistung, Kompatibilität oder Passform.
So wird die komplexe Produktrecherche zu einem einfachen, geführten Erlebnis.

3. Mehr Vertrauen in ihre Entscheidungen

Personalisierte Empfehlungen geben den Kunden das Gefühl, das richtige Produkt zu wählen und nicht nur das beliebteste.
Das Wissen, dass die Vorschläge auf den Bedürfnissen und Vorlieben der Kunden basieren, stärkt das Vertrauen und verringert das Hinterfragen der Entscheidung.

4. Schnellere Wege zur Kasse

Da die Assistenten irrelevante Optionen schnell herausfiltern, können die Kunden ihren Einkauf viel schneller abschließen.
Dieser kürzere Weg von der Entdeckung bis zur Kasse spart Zeit, reduziert Frustration und sorgt für ein insgesamt reibungsloseres Einkaufserlebnis.

5. Ein Einkaufserlebnis, das sich persönlich anfühlt

Jede Interaktion mit einem Einkaufsassistenten ist auf die Situation des Kunden zugeschnitten - egal, ob es sich um einen Erstkäufer oder einen wiederkehrenden Kunden handelt.
Diese personalisierte Unterstützung hilft ihnen, das Gesuchte schnell und auf angenehme Weise zu finden und schafft ein positives Erlebnis, an das sie sich erinnern.

Top 3 KI-Agenten für den E-Commerce

1. Trengo - einheitlicher Posteingang und automatisiertes Engagement

Mit Trengo kannst du alle Kundenkonversationen aus Chat, E-Mail, sozialen Medien und Messaging-Apps in einem einzigen Posteingang zentralisieren. Seine automatisierten und KI-gestützten Funktionen helfen dir, Anfragen weiterzuleiten, sofortige Antworten zu senden und den Support in großem Umfang zu verwalten. Für den E-Commerce bedeutet dies schnellere Antworten, weniger verlorene Nachrichten und einen reibungsloseren Bestellservice.

Anwendungsfälle:

• Beantworte automatisch häufige Kundenfragen (Versandzeiten, Rückgaberecht, Produktverfügbarkeit).
• Leite komplexe Anfragen an das richtige Team weiter - so bekommen Kunden schnell und ohne Verzögerungen Hilfe.
• Behalte den Gesprächskontext bei, auch wenn Kunden den Kanal wechseln (zum Beispiel von WhatsApp zu E-Mail).

Dieser einheitliche, automatisierte Ansatz hilft E-Commerce-Marken, reaktionsschnell und konsistent zu bleiben - vor allem, wenn das Volumen zunimmt oder während Werbeaktionen und Verkäufen.

2. Vue.ai - KI-gestützte Produktempfehlungen und Visual Merchandising

Vue.ai hilft Online-Händlern dabei, das Merchandising zu automatisieren, die Produktentdeckung zu verbessern und das Einkaufserlebnis zu personalisieren. Die KI-Engine von Vue.ai analysiert Produktattribute, Browsing-Verhalten und visuelle Muster, um Empfehlungen zu geben, die sich besonders relevant anfühlen.

Wobei es hilft:

• Personalisierte Produktvorschläge basierend auf der Kaufabsicht des Kunden
• Automatische Produktkennzeichnung durch visuelle Erkennung
• KI-generierte Styling-Empfehlungen
• Verbesserte Suche bei langen Produktkatalogen

Marken nutzen Vue.ai, um Kunden dabei zu helfen, Artikel schneller zu finden, die Entscheidungsmüdigkeit zu verringern und die Konversionsraten zu verbessern - insbesondere in den Kategorien Mode, Wohnkultur und Schönheit.

3. Dynamischer Ertrag - Hyper-Personalisierung und verhaltensbasierte Optimierung

Dynamic Yield ist eine KI-gesteuerte Personalisierungsplattform, die E-Commerce-Marken dabei hilft, maßgeschneiderte Produktvorschläge, dynamische Inhalte, personalisierte Banner und individuelle Landing Pages anzubieten. Anstatt alle Kunden gleich zu behandeln, passt sie das Erlebnis auf der Grundlage des Browserverlaufs, der Kaufabsicht, des Standorts und des Verhaltens an.

Wobei es hilft:

• Personalisierte Homepage-Layouts und Produkt-Feeds
• Dynamische Werbeaktionen und Preisgestaltung auf der Grundlage von Absichten
• A/B-Tests in großem Maßstab mit KI-gestützten Erkenntnissen
• Erweiterte Segmentierung für wiederkehrende und neue Kunden

E-Commerce-Marken nutzen Dynamic Yield, um Erkenntnisse in personalisierte Erlebnisse zu verwandeln, die die Relevanz erhöhen - und letztlich den Umsatz steigern.

Letzte Worte

KI verändert die Arbeitsweise von E-Commerce-Marken, von der Verbesserung der Produktentdeckung bis hin zur Unterstützung intelligenter Abläufe hinter den Kulissen. Mit den richtigen Tools können Teams manuelle Aufgaben reduzieren, das Kundenerlebnis personalisieren und Entscheidungen auf der Grundlage klarer Erkenntnisse statt auf der Basis von Annahmen treffen. Dieser Wandel hilft Marken, wettbewerbsfähig zu bleiben und die steigenden Kundenerwartungen zu erfüllen, ohne die Arbeitsbelastung zu erhöhen.

Ganz gleich, ob du den Kundenservice optimieren, Kunden besser beraten oder alltägliche Prozesse automatisieren willst - KI bietet praktische Möglichkeiten, intelligenter zu arbeiten. Die Beispiele in diesem Leitfaden zeigen, wie Einzelhändler sich bereits darauf einstellen - und wie du ähnliche Schritte unternehmen kannst, um mit Zuversicht zu wachsen.

Wenn du bereit bist, dein Kundenerlebnis mit KI-gestützter Automatisierung zu verbessern, kannst du mit Trengo herausfinden, was möglich ist.

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