Der Wandel zu KI-gesteuertem Einkaufen im Einzelhandel
Die rasante Integration von Werkzeugen der künstlichen Intelligenz (KI) definiert die Landschaft des Online-Einzelhandels neu, wie die jüngsten Initiativen von Algolia, einem führenden Such-as-a-Service-Anbieter, belegen. In einem aktuellen Interview erläuterte Piyush Patel, Chief Ecosystems Officer von Algolia, wie das Unternehmen Einzelhändlern hilft, sich an den Aufschwung KI-gestützter Shopping-Verhaltensweisen und -Funktionen anzupassen. Aktuelle Daten unterstreichen die Dringlichkeit: Fast vier von zehn Verbrauchern geben an, dass sie in Erwägung ziehen würden, von ihrem üblichen Online-Supermarkt zu einer KI-gestützten Alternative zu wechseln, wobei ein erheblicher Umsatzverlust droht. Im hart umkämpften britischen Online-Lebensmittelmarkt im Wert von 23,4 Milliarden Pfund Sterling riskieren Einzelhändler einen wöchentlichen Verlust von bis zu 500 Millionen Pfund, wenn sie nicht mit der Einführung von KI Schritt halten.
Diese Veränderungen signalisieren sowohl Risiken als auch Chancen. Rund 42 % der Käufer sind bereit, in Supermärkten mit KI-Tools wie Rezept-Zutatenfindern oder dynamischen Austauschen für günstigere Produkte einzukaufen. Weitere 44 % schätzen konversationsfähige Suchfunktionen, die Anfragen wie „Zeig mir gesunde Snacks für Kleinkinder“ ermöglichen und den natürlichen Ablauf der Hilfe im Geschäft auf digitalen Plattformen widerspiegeln. Algolia, das bereits mit großen Lebensmittelhändlern in Europa und den USA zusammenarbeitet, hat sich an die Spitze dieser transformativen Welle gesetzt und seinen Ansatz mit über einem Jahrzehnt Erfahrung in der Verbesserung der Online-Suche und Kundenberatung untermauert.
Die sich entwickelnde Rolle der Suche: Von Keywords zu konversationeller und kontextbezogener Anleitung
Historisch gesehen befasste sich die E-Commerce-Suche in erster Linie mit spezifischen, transaktionalen Anfragen, wie z. B. der Suche nach einer bestimmten Milchsorte oder -marke. Der aktuelle Trend ist ein deutlich anderes Paradigma: Von Suchmaschinen wird nun erwartet, dass sie interaktive Hilfestellungen simulieren und unentschlossene Kunden durch Entdeckung und Planung führen, anstatt ihnen nur dabei zu helfen, ein vorgegebenes Produkt zu finden. Diese Verschiebung wird allgemein als Aufstieg der „Long-Tail-Suche“ bezeichnet, die sich auf die Beantwortung offener Fragen wie Essensplanung oder Empfehlungen für ergänzende Produkte konzentriert.
Die Einführung KI-gestützter Funktionen wie der Rezepthelfer-Tools durch Algolia unterstreicht diese Entwicklung. Durch das Vorschlagen vollständiger Rezepte und die Ermöglichung der Warenkorbbestückung mit einem Klick für alle benötigten Zutaten vereinfachen diese Lösungen nicht nur den User Journey, sondern führen auch direkt zu höheren Conversion Rates und größeren Warenkörben. Solche Funktionen definieren die Produktentdeckung als einen personalisierten, kontextgesteuerten Prozess neu und eröffnen neue Möglichkeiten für Upselling und Cross-Selling. Ähnliche generative KI-Tools, wie beispielsweise die Shopping Guides von Algolia, sollen detaillierte Bildungs-, Bewertungs- und Vergleichsinhalte liefern, die auf die Benutzerabsicht zugeschnitten sind. Damit werden eine der größten Herausforderungen des modernen E-Commerce angegangen: eine überwältigende Auswahl und unzureichende Entscheidungsunterstützung.
Auswirkungen auf Produktfeeds und Kataloginfrastruktur
Die Migration zu KI-gestützten Erlebnissen hat erhebliche Auswirkungen auf die grundlegenden Elemente des E-Commerce, insbesondere auf Produktfeeds und Katalogstandards. Damit KI-Agenten hochkontextbezogene, Echtzeit-Ergebnisse liefern können, müssen Produktdaten standardisiert, umfassend und präzise gepflegt werden. Einzelhändler stehen zunehmend unter Druck, die Datenqualität für wichtige Attribute wie regionale Verfügbarkeit, Preise, Nährwertangaben und Werbeaktionen sicherzustellen. Um dies effizient zu tun, müssen Sie wissen, wie man Product Feeds strukturiert.
Effiziente KI-Suche erfordert:
- Zeitnahe Aktualisierungen von Bestands- und Katalogdaten, die eine genaue Darstellung dessen ermöglichen, was zu einem bestimmten Zeitpunkt tatsächlich verfügbar ist.
- Detaillierte und strukturierte Produktinformationen, die eine granulare Filterung und dynamische Zuordnung von Artikeln für ausgefeiltere Empfehlungen ermöglichen.
- Konsistente Taxonomie und Kategorisierung, die erweiterte Agent-basierte Anwendungsfälle wie die Zusammenstellung eines einzelnen Warenkorbs von mehreren Einzelhändlern unterstützen.
Algolia begegnet diesen Anforderungen, indem es bestandsbezogene, regionsspezifische Suchen anbietet, die automatisch die lokale Verfügbarkeit und Preisgestaltung priorisieren. Solche Funktionen gewährleisten die Integrität der User Experience, verhindern Frustration durch Nichtverfügbarkeit und unterstützen lokale Kampagnen.
Verbesserung der Produktkartenqualität und -vollständigkeit
Da KI-gestützte Assistenten immer tiefer in die Shopping-Journey integriert werden, gewinnen die Qualität und Vollständigkeit der Product Cards enorm an Bedeutung. Diese Karten müssen nun auf unterschiedliche Entdeckungskontexte reagieren – nicht nur auf Einzelproduktanfragen, sondern auch auf komplexe, Multi-Produkt-Erforschungen und bedarfsgesteuerte Entscheidungen.
Die KI-Tools von Algolia automatisieren die Erstellung von detaillierten Bildungs-, Kategorie- und Vergleichsinhalten rund um Produkte und verbessern so direkt die Informationsdichte und Relevanz innerhalb der Product Cards. Dieser Ansatz unterstützt nicht nur die Entscheidungsfindung der Kunden, sondern kann auch zu geringeren Retourenquoten beitragen, da die Erwartungen im Vorfeld besser gesteuert werden. Verbesserte Inhalte dienen auch als Unterscheidungsmerkmal in einem gesättigten Online-Markt und helfen Einzelhändlern, Vertrauen und Loyalität bei digital-geborenen Käufern aufzubauen. Zur Unterstützung der Geschäfte gibt es dabei auch das How to create sales-driving product descriptions.
Beschleunigung der Sortimentsaufnahme durch No-Code- und KI-Lösungen
Die traditionelle Aufnahme neuer Produktsortimente war ein erheblicher Engpass, der eine manuelle Normalisierung, Kennzeichnung und Validierung erforderte, bevor Produkte live gingen. Die Einführung von No-Code-KI-Plattformen verbessert diesen Prozess drastisch. Moderne Lösungen wie die API-gestützte Plattform von Algolia ermöglichen es Einzelhändlern, neue SKUs schnell zu integrieren, anzureichern und bereitzustellen, wodurch die Markteinführungszeit minimiert und sowohl technische als auch Content-Ressourcen freigesetzt werden.
No-Code-Tools ermöglichen es Geschäftsanwendern – darunter Einzelhandelsplanern, Vermarktern und Händlern –, KI-Such- und Empfehlungsfunktionen ohne Programmierkenntnisse zu konfigurieren und zu personalisieren. Diese Demokratisierung der erweiterten Personalisierung beschleunigt Innovationszyklen und ermöglicht schnelles Experimentieren mit neuen Merchandising-Strategien. Um das price list processing program zu finden, kann man dieses Problem wirklich lösen.
Generative KI automatisiert auch die zeitaufwändige Anreicherung von Inhalten, von zusammenfassenden Beschreibungen bis hin zu umfassenden Einkaufsführern. Dies reduziert nicht nur die Betriebskosten, sondern gewährleistet auch eine konsistente, qualitativ hochwertige Präsenz über die rasch wachsende Anzahl digitaler Touchpoints.
KI, Echtzeitdaten und Händlerkontrolle
Ein wichtiger Bereich für Einzelhändler ist die Aufrechterhaltung der Sichtbarkeit und des Einflusses auf die zunehmend Agent-gesteuerte Customer Journey. KI-Agenten, insbesondere solche, die außerhalb der nativen Website des Einzelhändlers tätig sind, stellen neue Herausforderungen in Bezug auf Datenkonsistenz, Bestandsgenauigkeit und Markenpositionierung dar. Algolia investiert in die Echtzeit-Katalogsynchronisierung, um sicherzustellen, dass konversationelle KI- und Sofort-Checkout-Funktionen die tatsächliche Produktverfügbarkeit und Preisgestaltung widerspiegeln. Diese Echtzeit-Infrastruktur hilft, Enttäuschungen bei den Kunden und betriebliche Ineffizienzen zu vermeiden, die entstehen können, wenn KI-Systeme die Katalog- oder Bestandsdaten nicht anpassen.
Darüber hinaus können Einzelhändler KI-gestützte Such- und Merchandising-Tools nicht nur nutzen, um auf die Kundenabsicht zu reagieren, sondern auch strategische Ziele zu verwalten, wie z. B. die Priorisierung überlagerter Artikel oder das Aufzeigen von Cross-Selling-Empfehlungen wie Müsli mit Milch. Fortschrittliche KI-Plattformen ermöglichen es, Personalisierung mit Markenprioritäten in Einklang zu bringen und gleichzeitig Einzelhandelsmedien und gesponserte Produkte dynamisch in den Such- und Entdeckungsprozess einzufügen, wodurch eine natürliche Erfahrung für Benutzer und KI-Agenten erhalten bleibt.
Die nächste Phase: Agentenbasiertes Shopping, Lieferung und Personalisierung
In Zukunft verspricht agentenbasiertes Shopping – bei dem KI-Assistenten Bestellungen nahtlos von mehreren Einzelhändlern zusammenstellen und eine einheitliche Lieferung koordinieren können – den Sektor weiter umzugestalten. Zwar sind die Logistik für eine solche aggregierte Erfüllung heute noch komplex und relativ kostspielig, doch werden die laufenden Partnerschaften zwischen Lieferdiensten und KI-Plattformen in den kommenden Jahren wahrscheinlich Innovationen und Kosteneffizienz vorantreiben.
Personalisierung steht nun an einem entscheidenden Punkt, da kontextbezogene Echtzeit-KI-Funktionen über die generische Segmentierung hinaus zu einem wirklich individuellen Service übergehen. Indem sie genau verstehen, was ein Kunde im Moment will, können Einzelhändler hochdifferenzierte digitale Erlebnisse schaffen, die dem Engagement im Geschäft näher kommen (oder es sogar übertreffen).
Fazit
Die Transformation von Suche und Entdeckung durch künstliche Intelligenz setzt neue Standards in der gesamten E-Commerce-Branche. Diese Entwicklung betrifft jede Ebene der Content-Supply-Chain, von der Präzision der Produktdaten über die Raffiniertheit der KI-Interaktionen in Echtzeit bis hin zur Beschleunigung der Sortimentsaufnahme. Einzelhändler, die in diese fortschrittlichen Infrastrukturen investieren und die KI-gestützte Content-Automatisierung nutzen, sind in der Lage, das Risiko, Kunden an Drittanbieter zu verlieren, zu mindern und neue Wachstumschancen in einer Ära zu erschließen, die von Hyper-Personalisierung und automatisierter Entscheidungsunterstützung geprägt ist.
Hochwertige Product Listings sind entscheidend, ebenso wie die Tipps zum how to upload product cards.
Weitere Informationen finden Sie bei Digital Commerce 360 und InternetRetailing.
Die Fortschritte im KI-gesteuerten Shopping, insbesondere die Betonung der Produktqualität und des Echtzeit-Inventars, unterstreichen den entscheidenden Bedarf an einem robusten Produktinformationsmanagement. Bei NotPIM beobachten wir die wachsende Bedeutung von standardisierten, aktuellen Datenfeeds als Rückgrat für effektive KI-Anwendungen wie die von Algolia beschriebenen. Unsere Plattform begegnet diesen Herausforderungen direkt, indem sie Tools für die nahtlose Datentransformation, -anreicherung und -synchronisierung über verschiedene E-Commerce-Plattformen hinweg bereitstellt. Dadurch wird sichergestellt, dass Einzelhändler das volle Potenzial der KI nutzen können, um personalisierte Erlebnisse zu liefern, ihre Markenbotschaften zu kontrollieren und ihre Online-Angebote zu optimieren.