NEXT-GEN E-COMMERCE – Operative Exzellenz mit KI

Warum KI-Effizienzprogramme im E-Commerce zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor werden

Der E-Commerce steht erneut an einem strukturellen Wendepunkt. Künstliche Intelligenz entwickelt sich vom Innovationsthema zum operativen Standard. Nicht, weil KI „nice to have“ wäre, sondern weil sie zunehmend zur Voraussetzung wird, um Produktivität, Service-Level und Margen in einem immer komplexeren Handelsumfeld zu sichern. Der globale Markt für KI im E-Commerce wächst derzeit mit rund 19–22 % CAGR und soll bis 2030 über 20 Mrd. EUR erreichen. Parallel steigen die Erwartungen auf Kundenseite deutlich: Bereits heute erwarten über 70 % der Konsumenten personalisierte Produktempfehlungen und Angebote entlang der gesamten Customer Journey.

Diese Dynamik spiegelt sich auch in der tatsächlichen Nutzung. Während 2021 KI in vielen Handelsunternehmen noch überwiegend getestet wurde, befindet sich inzwischen jedes zweite Handelsunternehmen bereits im operativen Einsatz oder in der Implementierung. Gleichzeitig zeigt sich ein klarer Shift in Richtung Umsetzung statt Planung: Der Anteil der Unternehmen, die KI bereits produktiv einsetzen, hat sich gegenüber 2021 mehr als verdreifacht (vgl. Abbildung 1). Damit wird KI im E-Commerce zunehmend vom „Innovationshebel“ zur notwendigen Basiskompetenz, um wettbewerbsfähig zu bleiben, insbesondere dort wo Effizienzgewinne in Marketing und Customer Service Produktivitätssteigerungen von 20–40 % je Use Case ermöglichen.

Abbildung 1: Anteil der Handelsunternehmen mit KI-Nutzung – Planung vs. operativer Einsatz 2021–2025 (Quelle: FOSTEC Research (2025), HDE (2025))

Diese Entwicklung ist mehr als ein technologischer Trend, sie markiert einen strukturellen Wandel im digitalen Handel. KI wird zunehmend zum „Betriebssystem“ des E-Commerce und verändert nicht nur einzelne Touchpoints, sondern komplette Wertschöpfungsprozesse: von Content- und Kampagnenproduktion über Service bis hin zu Pricing, Supply Chain und Operations. Damit verschiebt sich der Fokus von isolierten Piloten hin zur zentralen Managementfrage, wie KI skalierbar in Prozesse, Datenarchitektur und Operating Model integriert werden kann – und so messbare Produktivitäts- und Margeneffekte erzielt.

KI-Anwendungen im E-Commerce: Automatisierung als Einstieg – nächste Effizienzwellen im Fokus

Der Blick in die Praxis zeigt: Unternehmen starten ihre KI-Reise im E-Commerce selten mit radikalen Geschäftsmodellinnovationen, sondern mit klaren Effizienzhebeln, vor allem dort, wo Prozesse stark repetitiv sind, hohe Volumina bestehen und manuelle Aufwände die Skalierbarkeit begrenzen. Genau das bestätigt auch die aktuelle Verbreitung von KI-Anwendungsfällen im Handel: Marketing-Automation ist mit 49 % der am weitesten verbreitete Use Case, gefolgt von virtuellen Agenten/Chatbots (31 %) sowie Datenanalyse (29 %) (vgl. Abbildung 2).

Damit ist die strategische Stoßrichtung eindeutig: Der initiale Fokus vieler Unternehmen liegt auf automatisierter Kundenkommunikation und der Optimierung von Customer-Facing-Prozessen, bevor KI stärker in analytische oder operative Back-End-Bereiche hinein skaliert. Gleichzeitig wird sichtbar, wo die nächsten Effizienzwellen entstehen: Use Cases wie Muster-/Bild- und Spracherkennung sind heute noch vergleichsweise weniger verbreitet, bieten jedoch bei steigendem Reifegrad signifikantes Potenzial für weiterführende Automatisierung und Qualitätssteigerung.

Abbildung 2: Verbreitung von KI-Anwendungsfällen im Einzelhandel 2025 (Anteil Unternehmen in %) (Quelle: FOSTEC Research (2025), SellersCommerce (2025))

Um die Hebelwirkung greifbarer zu machen, lohnt der Blick auf zwei konkrete Use Cases, die exemplarisch zeigen, wie KI operative Exzellenz in zentralen Funktionsbereichen messbar steigert: automatisierter Kundensupport (Zendesk) sowie KI-gestützte Marketingeffizienz im Performance-Ökosystem (Amazon).

Use Case 1: Zendesk – KI-gestützter Customer Service

In vielen Handelsunternehmen verursachen hohe Ticketvolumina und repetitive Standardanfragen (z. B. FAQ, Status, Retouren) hohe Supportkosten und lange Lösungszeiten. Zendesk automatisiert zentrale Teile der Support Journey über Chatbots & Messaging, Self-Service-Wissensdatenbanken sowie KI-gestütztes Ticket-Routing und Copilot-Funktionen für Service-Agenten. Dadurch reduzieren sich Bearbeitungszeiten und Supportkosten deutlich, während menschliche Experten sich stärker auf komplexe und wertschöpfungsintensive Fälle konzentrieren können.

Use Case 2: Amazon – KI-Effizienz im Performance Marketing

Performance Marketing ist häufig durch hohen manuellen Aufwand in Kampagnenplanung und Setup, fehlende Klarheit darüber, welche Maßnahmen tatsächlich den größten Performance-Beitrag leisten, sowie ineffiziente Budget- und Frequenzsteuerung geprägt. Amazon setzt KI ein, um Marketingprozesse entlang der gesamten Kette zu automatisieren – von der Content-Erstellung über die Kampagnenplanung bis hin zu Zielgruppen-Targeting und Echtzeit-Budgetoptimierung. Das ermöglicht eine schnellere Aktivierung und bessere Skalierbarkeit über Produkte und Märkte hinweg, während Media-Spend dynamisch in die performanten Touchpoints verschoben und Streuverluste reduziert werden.

Technische Voraussetzungen: Warum KI-Projekte ohne Daten- und Plattform-Fundament im ROI stecken bleiben

In der Praxis scheitern KI-Initiativen im E-Commerce selten an den verfügbaren Modellen oder Tools, sondern an der fehlenden Skalierungsfähigkeit im Unternehmen. Viele Organisationen investieren aktuell vor allem in sichtbare, schnell greifbare Themen wie GenAI-Copiloten, Chat-Interfaces oder einzelne Business-Applikationen, weil diese vergleichsweise leicht zu pilotieren und zu finanzieren sind. Genau hier entsteht jedoch häufig die „Pilot-Falle“: KI funktioniert punktuell in isolierten Use Cases – liefert aber keinen unternehmensweiten ROI, weil die strukturellen Blockaden unbehandelt bleiben. Die eigentlichen Ursachen liegen typischerweise „unter der Oberfläche“ und betreffen vor allem Daten, Plattformen und Operating Model.

Der zentrale Engpass lässt sich damit klar beschreiben: Nicht Tools, sondern Daten und Plattformen bestimmen Skalierbarkeit und ROI. Vier Ursachen sind hierbei besonders häufig ausschlaggebend:

• Datenqualität & Integration limitieren KI-Anwendungen, wenn Datenquellen fragmentiert sind, Formate inkonsistent vorliegen oder Context-/Retrieval-Infrastrukturen fehlen.
• Plattformen & Infrastruktur werden zum Bottleneck, wenn zentrale Bausteine wie Data-Lakes, Vektor-Datenbanken oder durchgängige Integrationsschichten (API-Gateways) nicht vorhanden sind und Legacy-Systeme nicht KI-fähig ausgelegt sind.
• Governance & Sicherheit bremsen Skalierung, wenn Ownership für den KI-Lifecycle unklar ist, Monitoring fehlt oder Compliance/Datenschutz nur nachgelagert betrachtet werden.
• Geschäftsprozesse & Zuständigkeiten verhindern Produktivsetzung, wenn KI nicht in operative Kernprozesse eingebettet ist und keine kontinuierlichen Lern- und Optimierungsschleifen etabliert werden.

Um diese Blockaden aufzulösen, braucht es neben klarer Governance vor allem eine skalierbare Commerce-Architektur als technische Foundation. Hier setzt der MACH-Ansatz an, der eine modulare Plattformlogik ermöglicht und damit die schnelle Integration von KI-Services unterstützt. MACH steht für Microservices (modularisierte Funktionalitäten), API-first (durchgängige Schnittstellenlogik), Cloud-native (skalierbare Infrastruktur) und Headless (entkoppelte Frontends). Diese Architekturprinzipien stellen sicher, dass KI-Anwendungen nicht als Insellösungen in einzelnen Tools verbleiben, sondern über APIs in Kernsysteme (z. B. ERP, PIM, CRM) eingebettet und unternehmensweit über alle Kanäle skaliert werden können (vgl. Abbildung 3).

Abbildung 3: KI-fähige MACH E-Commerce-Architektur als Basis für Skalierung (Quelle: FOSTEC Research (2025))

Weiterführende Inhalte

Für vertiefende Einblicke steht unser Dossier „Next-Gen E-Commerce: Mit KI zu operativer Exzellenz“ zum kostenlosen Download bereit. Darin analysieren wir zusätzlich die Buy-vs.-Build-Logik, präsentieren Use Cases entlang der E-Commerce-Wertschöpfungskette und zeigen einen detaillierten Projektansatz zur Skalierung von KI im Unternehmen.

Hier das Dossier kostenlos herunterladen.

Für einen Blick in die nächste Evolutionsstufe des digitalen Handels empfehlen wir unseren Blog-Post zu Agentic Commerce. Wir zeigen, warum sich Kaufentscheidungen zunehmend von klassischen Touchpoints entkoppeln – und warum Unternehmen schon heute strategisch sicherstellen sollten, dass sie für agentische Journeys „kompatibel“ werden.

Hier geht es zum Agentic Commerce Blog-Post.