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. 1

    Suche & Produktauffindung

    Semantische Suche statt Keyword-Matching, auch bei Katalogen mit Millionen SKUs

  2. 2

    Kundenservice

    Agenten mit Zugriff auf Bestellungen und Produktdaten lösen Standardanfragen ohne Warteschleife

  3. 3

    Marketing & Content

    Content-Pipelines erzeugen Produkttexte und Kampagnenvarianten zur Freigabe

  4. 4

    Finanzen & Reporting

    Automatisierter Abgleich von Bestell-, Zahlungs- und Retourendaten für schnellere Monatsabschlüsse

  5. 5

    Software-Entwicklung

    Agentic Engineering beschleunigt Weiterentwicklung von Shop, Suche und Backend

  6. 6

    Supply Chain & Bestand

    Nachfrageprognosen und Bestandsagenten reduzieren Out-of-Stock und Überbestand

  7. → 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

Daten

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

Systeme

Benötigt: Shopsystem, PIM und Ticketing-Tool mit offener API

Typischer Zustand: Häufig vorhanden; der Integrationsaufwand wird meist unterschätzt

Organisation

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.

E-Commerce-Marktplatz

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.

E-Commerce, München

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.