KI-basierte Beratung im Retail

Whitepaper: Shopping-Assistenten – vom Suchen zum Verstehen und Finden

Das passende Produkt ist nur wenige Klicks entfernt – und bleibt dennoch oft unentdeckt. Große Sortimente, unzureichende Artikelinformationen und lange Trefferlisten erschweren die Entscheidung für Kund:innen beim Onlinekauf. KI-basierte Shopping-Assistenten helfen bei der Orientierung: Sie verstehen Vorhaben und Anforderungen, beraten im Dialog und führen gezielter zur Auswahl. Unser Whitepaper zeigt, welchen Nutzen die digitale Beratung für Kund:innen und Handel bietet, wie sie Customer Journeys verändert und welche Voraussetzungen Retail-Unternehmen dafür schaffen müssen.

Zwischen Suche und Kauf im Online-Shop klafft eine Lücke

Eine Befragung im Auftrag von Lufthansa Industry Solutions (LHIND) unter 1.044 Personen in Deutschland zeigt: 76 Prozent informieren sich mindestens einmal pro Woche in Online-Shops, aber nur 54 Prozent kaufen mindestens wöchentlich dort ein. Der digitale Shop ist damit häufig Beratungs- und Entscheidungskanal – bevor überhaupt ein Warenkorb entsteht.

56 Prozent der Befragten gaben an, Zeit bei der Produktsuche zu verlieren; 53 Prozent empfinden die große Auswahl als Entscheidungshürde. Ein Drittel bricht den Einkauf sogar ganz ab, weil die Entscheidung zu kompliziert wird. Für Händler eröffnet sich hier die Chance, Suche und Beratung neu zu verbinden.

Vom Suchfeld zum digitalen Einkaufsberater

Ein Shopping-Assistent gleicht nicht einfach nur Schlagworte ab. Kunden beschreiben ihr Ziel in natürlicher Sprache – etwa ein Projekt, einen Anlass oder besondere Anforderungen – und erhalten passende Empfehlungen. Der Assistent kann Rückfragen stellen, Produktdetails verständlich erklären, Einkaufslisten erstellen und den Check-out vereinfachen.

Damit daraus ein verlässliches Einkaufserlebnis wird, braucht es mehr als ein leistungsfähiges Sprachmodell. Entscheidend sind vollständige und maschinenlesbare Produktdaten, eine tragfähige Systemarchitektur sowie klare Regeln für Datenschutz, Transparenz und Sicherheit.

Kurzer Einblick in unser Whitepaper "Shopping-Assistenten – vom Suchen zum Verstehen und Finden"

 

Kostenloser Download des Whitepapers „Shopping-Assistenten: Vom Suchen zum Verstehen und Finden“

Erfahren Sie im Whitepaper, wie KI-basierte Shopping-Assistenten aus der Online-Produktsuche eine individuelle Beratung machen, wie Retail-Unternehmen davon profitieren und welche Grundlagen geschaffen werden müssen.

Diese und weitere Einsichten erhalten Sie im Whitepaper „Shopping-Assistenten: Vom Suchen zum Verstehen und Finden“
  • Welche Vorteile digitale Beratung für Kunden und Handel schafft
  • Wie digitale und stationäre Touchpoints zu einer durchgängigen Customer Journey zusammenwachsen
  • Wie Sie in 10 Schritten Ihren Shopping-Assistenten aufbauen
  • Welche Rolle Datenqualität, Architektur, Datenschutz und Sicherheit spielen
  • Wie Deutschlands größter Onlinehändler OTTO Shopping-Assistenten einsetzt
Balkengrafik zur Häufigkeit negativer Erfahrungen beim Online-Shopping. Am häufigsten berichten Befragte von Zeitverlust bei der Produktsuche (56 % sehr häufig oder eher häufig) und Entscheidungsproblemen durch die große Produktauswahl (53 % sehr häufig oder häufig). 33 % brechen einen Kauf wegen zu komplizierter Entscheidungen ab, 31 % empfinden Produktinformationen als unzureichend und 24 % wechseln stattdessen in ein stationäres Geschäft.
Zeitintensive Produktsuche, zu große Auswahl, komplizierte Entscheidung: KI-basierte Shopping-Assistenten können Kund:innen dort weiterhelfen, wo die klassische Suche nicht mehr ausreicht.
  • Orientierung entscheidet über den Kauf
    Mehr als die Hälfte der Befragten verliert Zeit bei der Produktsuche; ein Drittel bricht ab, wenn die Entscheidung zu kompliziert wird. Digitale Shopping-Assistenten können diese Hürde direkt im Einkaufsprozess adressieren.
  • Der Dialog ersetzt die starre Trefferliste
    Shopping-Assistenten verstehen Vorhaben, stellen Rückfragen und berücksichtigen Kontext. So gelangen Kunden gezielter zu Produkten, die zu ihrem Bedürfnis passen.
  • Datenqualität schafft Verlässlichkeit
    Präzise Produktdaten, eine saubere Datenpipeline sowie transparente Datenschutz- und Sicherheitsprozesse bilden die Grundlage für belastbare Empfehlungen.