Agentic Commerce
AI verlagert Produktsuche, Beratung und Kaufentscheidungen aus dem Shop heraus.
Agentic Commerce verändert den E-Commerce
Die Customer Journey im E-Commerce verschiebt sich deutlich. Produktsuche startet nicht mehr nur im Shop oder über Google, sondern zunehmend in AI-Interfaces wie ChatGPT, Copilot oder Gemini.
AI-Assistenten liefern direkte Antworten, vergleichen Produkte, bewerten Alternativen und bereiten Kaufentscheidungen vor. Der Shop bleibt wichtig, aber seine Rolle verändert sich: Beratung und Auswahl finden immer häufiger außerhalb des eigenen Shops statt.
Was Agentic Commerce für Dein Geschäft entscheidet
Ein wachsender Teil der Kaufentscheidung fällt, bevor Kundinnen und Kunden den eigenen Shop erreichen. Für Händler und Hersteller wird damit zur Führungsfrage, ob Produkte, Inhalte und Schnittstellen für AI-Systeme zugänglich sind, oder ob Sichtbarkeit und Umsatz früh in der Customer Journey verloren gehen. Drei Fragen entscheiden, wie gut ein Unternehmen aufgestellt ist:
- Sichtbarkeit: Welche Maßnahmen bringen kurzfristig Präsenz in AI-Interfaces?
- Blocker: Welche Daten- und Systemlücken verhindern heute Empfehlungen und Vergleiche?
- Architektur: Welche Entscheidungen schaffen die Basis für skalierbaren Agentic Commerce?
Wer diese Fragen früh beantwortet, investiert gezielt statt breit und bedient neue AI-Einstiege schneller als der Wettbewerb.
Vier Veränderungen im E-Commerce durch AI
Messbare Veränderungen der Marktmechaniken im E-Commerce
Was erwarten Kunden von AI im E-Commerce?
Welche Systeme müssen für Agentic Commerce zusammenspielen?
Die konkrete Umsetzung hängt von der bestehenden Systemlandschaft ab. Entscheidend ist, dass Commerce-Plattform, Produktdaten, Content, Suche, Order Management und Payment sauber angebunden sind.
Commerce Plattform
commercetools bildet die Grundlage für flexible, API-basierte Commerce-Prozesse. Produkte, Warenkörbe und Bestellungen werden für AI-Agenten über APIs und MCP-Server bereitgestellt.
Produktdaten
Akeneo sorgt für strukturierte, konsistente und angereicherte Produktdaten. Diese Daten sind die Voraussetzung dafür, dass moderne AI-Agenten Deine Produkte verstehen, sie vergleichen und sinnvoll als Empfehlung einordnen können.
Content & Experience
Contentful ermöglicht die strukturierte Verwaltung von Inhalten und deren Ausspielung über verschiedene Kanäle. Inhalte werden so bereitgestellt, dass sie auch von AI-Systemen kontextbezogen genutzt werden können.
Suche & Empfehlungen
Algolia stellt eine performante AI-gestützte Suche und relevante Produktempfehlungen bereit. Die Plattform hilft dabei, große Datenmengen schnell zu verarbeiten und für Nutzer direkt und für die gängigsten AI-Systeme zugänglich zu machen.
Order Management
fulfillmenttools steuert Bestellprozesse und Fulfillment über verschiedene Kanäle hinweg. Bestellungen über AI-Assistenten können automatisiert verarbeitet und flexibel orchestriert werden.
Payment
Stripe ermöglicht programmatische Zahlungen und automatisierte Transaktionen. Damit können AI-Agenten Kaufprozesse vollständig von der Auswahl bis zur Bezahlung ausführen.
Wie wir Unternehmen auf Agentic Commerce vorbereiten
Wir prüfen, wo Deine Commerce-Landschaft heute steht, welche Grundlagen bereits vorhanden sind und welche Lücken geschlossen werden müssen.
- Ist-Analyse: In 2–4 Wochen prüfen wir Commerce-Plattform, PIM, Suche, Content, OMS, APIs und Datenqualität.
- Lücken erkennen: Wir identifizieren, wo AI-Systeme heute scheitern würden: fehlende Attribute, schwache Produktlogik, unklare Datenflüsse oder fehlende Schnittstellen.
- Zielbild entwickeln: Wir definieren eine realistische Zielarchitektur und priorisieren Maßnahmen nach Wirkung, Aufwand und Risiko.
- Umsetzung starten: Wir starten mit einem klar abgegrenzten Pilot oder Foundation-Sprint, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden. Bestehende Commerce-Landschaften werden schrittweise modernisiert und weiterentwickelt.
FAQ zu Agentic Commerce
Agentic Commerce beschreibt den Einsatz von AI-Agenten, die aktiv an der Produktsuche, Beratung und Kaufentscheidung teilnehmen. Statt dass Nutzer selbst durch Shops navigieren, übernehmen AI-Systeme Teile des Entscheidungsprozesses und liefern konkrete Empfehlungen oder führen Transaktionen direkt aus.
Im klassischen E-Commerce steuern Nutzer die Journey: sie suchen, filtern und entscheiden im Shop. Im Agentic Commerce verschiebt sich diese Logik: AI-Agenten übernehmen Recherche, Vergleich und Bewertung. Der Shop bleibt wichtig, aber seine Rolle verändert sich: Er muss stärker mit externen AI-Interfaces, strukturierten Daten und angebundenen Prozessen zusammenspielen.
AI-Agenten agieren als neue Schnittstelle zwischen Nutzer und Shop. Sie verstehen Bedürfnisse, greifen auf Produktdaten zu, vergleichen Angebote und geben konkrete Empfehlungen. In vielen Fällen bereiten sie Kaufentscheidungen vollständig vor oder führen sie direkt aus.
Entscheidend sind strukturierte, maschinenlesbare Produktdaten, APIs für den Zugriff auf Commerce-Funktionalitäten und eine flexible Systemarchitektur. Systeme müssen so aufgebaut sein, dass AI-Agenten darauf zugreifen, Inhalte verstehen und Prozesse ausführen können.
Ohne Anpassung werden Produkte, Inhalte und Angebote in AI-Systemen schlechter verstanden oder gar nicht berücksichtigt. Dadurch sinkt die Sichtbarkeit in frühen Phasen der Customer Journey. Sichtbarkeit verschiebt sich zu AI-Plattformen, während Shops an Relevanz verlieren. Gleichzeitig steigt der Wettbewerbsdruck über Datenqualität, Verfügbarkeit und Geschwindigkeit.
Agentic Commerce ist bereits Realität. AI-Interfaces generieren erste relevante Traffic-Signale, und Unternehmen experimentieren aktiv mit AI-gestützten Prozessen. Die Entwicklung steht noch am Anfang, aber die grundlegende Verschiebung findet bereits statt.
Der Einstieg beginnt mit einer Bewertung der eigenen Daten- und Systemlandschaft. Unternehmen sollten prüfen, ob Produktdaten strukturiert und zugänglich sind, ob APIs eine Integration mit AI-Systemen ermöglichen und welche Prozesse schrittweise modernisiert werden können. Darauf aufbauend lässt sich eine Zielarchitektur entwickeln, die Agentic Commerce unterstützt.
Der Einstieg beginnt nicht mit einem Komplettumbau. Sinnvoll ist eine begrenzte Prüfung der bestehenden Commerce-Landschaft: Produktdaten, Schnittstellen, Suche, Content und zentrale Prozesse. Daraus entsteht eine priorisierte Roadmap mit Maßnahmen, die schrittweise umgesetzt werden können, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden.
AI-Systeme verarbeiten strukturierte Produktdaten, verständliche Inhalte, technische Verfügbarkeit, Markeninformationen und externe Signale. Unternehmen müssen deshalb sicherstellen, dass Produkte, Anwendungsfälle, Beratungstexte und Commerce-Funktionen maschinenlesbar und konsistent verfügbar sind. Sichtbarkeit in AI-Systemen entsteht aus Content, Datenqualität und technischer Zugänglichkeit.
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