KI bewegt im E-Commerce direkt die Marge
Suche, Kundenservice und Content sind die Funktionen, in denen KI-Agenten heute schon Umsatz und Kosten bewegen. Wir bauen sie in Ihre bestehende Systemlandschaft.
KI-Hebel im E-Commerce
E-Commerce-Unternehmen sitzen auf großen Produktkatalogen, hohem Ticketvolumen im Service und einem Content-Bedarf, der mit klassischen Prozessen nicht skaliert. Suche, die nur exakte Zeichenketten findet, kostet Umsatz. Service-Teams, die jede Anfrage manuell bearbeiten, kosten Marge. Content-Produktion für tausende SKUs bindet Personal, das an anderer Stelle fehlt.
Wir setzen KI dort ein, wo sie an Systeme andockt, die bereits laufen: PIM, Shopsystem, Ticketing, ERP. Suchinfrastruktur, die Bedeutung statt nur Zeichenketten vergleicht, senkt Absprungraten. Agenten mit Zugriff auf Bestell- und Produktdaten beantworten einen Großteil der Serviceanfragen ohne Eskalation. Content-Pipelines erzeugen Produkttexte und Kampagnenvarianten zur redaktionellen Freigabe. Das Ergebnis zeigt sich in Konversionsrate, Ticketkosten und Time-to-Market für neue Kampagnen.
Die Funktionen mit dem größten Hebel
Vier Funktionen, in denen wir bereits produktive Systeme gebaut haben, und zwei weitere mit direktem Bezug zum Ergebnis.
- 1
Suche & Produktauffindung
Semantische Suche statt Keyword-Matching, auch bei Katalogen mit Millionen SKUs
- 2
Kundenservice
Agenten mit Zugriff auf Bestellungen und Produktdaten lösen Standardanfragen ohne Warteschleife
- 3
Marketing & Content
Content-Pipelines erzeugen Produkttexte und Kampagnenvarianten zur Freigabe
- 4
Finanzen & Reporting
Automatisierter Abgleich von Bestell-, Zahlungs- und Retourendaten für schnellere Monatsabschlüsse
- 5
Software-Entwicklung
Agentic Engineering beschleunigt Weiterentwicklung von Shop, Suche und Backend
- 6
Supply Chain & Bestand
Nachfrageprognosen und Bestandsagenten reduzieren Out-of-Stock und Überbestand
→ Marge
Typische Use Cases
Semantische Produktsuche
Suche findet Produkte über Bedeutung statt Zeichenketten, auch bei ungenauen oder gesprochenen Anfragen.
Service-Agent mit Datenzugriff
Ein Agent mit Zugriff auf Bestellungen, Retouren und Produktdaten beantwortet Standardanfragen ohne Eskalation.
Content-Pipeline für Produkttexte
LLM-gestützte Erstellung von Produktbeschreibungen und Kampagnentexten, redaktionell geprüft vor Veröffentlichung.
Retourenanalyse
Automatisierte Kategorisierung von Retourengründen als Grundlage für Sortiments- und Qualitätsentscheidungen.
Preis- und Bestandsagenten
Regelbasierte und LLM-gestützte Agenten überwachen Preise und Bestände und schlagen Anpassungen vor.
Personalisierung im Checkout
Empfehlungen und Cross-Selling auf Basis der tatsächlichen Kaufhistorie statt generischer Regeln.
Voraussetzungen
| Bereich | Benötigt | Typischer Zustand |
|---|---|---|
| Daten | Produktkatalog, Bestell- und Retourendaten in strukturierter Form, zugänglich über API | Oft vorhanden, aber verteilt auf PIM, Shopsystem und ERP ohne einheitlichen Zugriff |
| Systeme | Shopsystem, PIM und Ticketing-Tool mit offener API | Häufig vorhanden; der Integrationsaufwand wird meist unterschätzt |
| Organisation | Ein Owner für Suche, Service und Content, der Agenten-Ergebnisse verantwortet | Verantwortung ist oft zwischen Marketing, IT und Service verteilt und ungeklärt |
Benötigt: Produktkatalog, Bestell- und Retourendaten in strukturierter Form, zugänglich über API
Typischer Zustand: Oft vorhanden, aber verteilt auf PIM, Shopsystem und ERP ohne einheitlichen Zugriff
Benötigt: Shopsystem, PIM und Ticketing-Tool mit offener API
Typischer Zustand: Häufig vorhanden; der Integrationsaufwand wird meist unterschätzt
Benötigt: Ein Owner für Suche, Service und Content, der Agenten-Ergebnisse verantwortet
Typischer Zustand: Verantwortung ist oft zwischen Marketing, IT und Service verteilt und ungeklärt
Unser Vorgehen im E-Commerce
Wir beginnen mit einer Bestandsaufnahme der Systemlandschaft und der Datenflüsse zwischen PIM, Shop, Ticketing und ERP, weil hier die meisten Agentenprojekte scheitern, bevor sie starten. Aus der Bestandsaufnahme entsteht ein priorisierter Fahrplan mit den Funktionen, in denen ein Agent den größten Effekt auf Konversion, Ticketkosten oder Content-Durchsatz hat. Wir bauen den ersten Anwendungsfall gemeinsam mit Ihrem Team, damit die Betriebsverantwortung dort landet, wo sie langfristig bleibt.
| Ausgangslage | Umsetzung | Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| E-Commerce-Marktplatz | Marktplatz mit über 1 Milliarde Produkten brauchte eine dedizierte Sucharchitektur. | Skalierbares Sucharchitektur-Konzept mit Migrationspfad aus der bestehenden Lösung. | Die Plattform hat eine Sucharchitektur, die für ihre tatsächliche Größe ausgelegt ist. |
| E-Commerce, München | Mehrere Teams teilten sich ein Frontend und mussten Releases koordinieren. | Micro-Frontend-Architektur mit Next.js SSR, Backend-for-Frontend und eigener DevOps-Pipeline. | Teams liefern ihren Teil des Frontends unabhängig aus, ohne gemeinsames Release-Fenster. |
| Enterprise-Commerce-Plattform, Hamburg | Enterprise-Commerce-Anbieter mit gewachsener, eng gekoppelter Architektur. | Headless-Architektur mit Kafka Event Streaming und gestufte AWS-Migration. | Die Plattform läuft entkoppelt über Kafka als Rückgrat, statt über einen zentralen Monolithen. |
Ausgangslage
Marktplatz mit über 1 Milliarde Produkten brauchte eine dedizierte Sucharchitektur.
Umsetzung
Skalierbares Sucharchitektur-Konzept mit Migrationspfad aus der bestehenden Lösung.
Ergebnis
Die Plattform hat eine Sucharchitektur, die für ihre tatsächliche Größe ausgelegt ist.
Ausgangslage
Mehrere Teams teilten sich ein Frontend und mussten Releases koordinieren.
Umsetzung
Micro-Frontend-Architektur mit Next.js SSR, Backend-for-Frontend und eigener DevOps-Pipeline.
Ergebnis
Teams liefern ihren Teil des Frontends unabhängig aus, ohne gemeinsames Release-Fenster.
Enterprise-Commerce-Plattform, Hamburg
Ausgangslage
Enterprise-Commerce-Anbieter mit gewachsener, eng gekoppelter Architektur.
Umsetzung
Headless-Architektur mit Kafka Event Streaming und gestufte AWS-Migration.
Ergebnis
Die Plattform läuft entkoppelt über Kafka als Rückgrat, statt über einen zentralen Monolithen.
Häufige Fragen
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir sehen uns Ihre Suche, Ihren Service oder Ihre Content-Produktion an und sagen, wo ein Agent trägt.