Im Zeitalter von Agentic Commerce übernehmen KI-Agenten immer mehr Entscheidungen im Kaufprozess – von der Produktauswahl bis zum Checkout. Dabei wird die Sichtbarkeit eines Produkts nicht mehr primär durch Werbebudget oder Markenbekanntheit bestimmt, sondern durch die Qualität und Struktur seiner Produktdaten. Händler und Marken, die ihre Daten nicht optimal aufbereiten, riskieren, von den neuen KI-Gatekeepern übersehen zu werden.
Was ist Agentic Commerce?
Agentic Commerce beschreibt eine Entwicklungsstufe, in der KI-Agenten eigenständig Teile des Kaufprozesses übernehmen. Statt klassischer Suchmaschinen oder Marktplätze agieren intelligente Systeme wie ChatGPT, Alexa oder spezialisierte Shopping-Bots als zentrale Gatekeeper. Sie interpretieren Nutzeranfragen, vergleichen Produkte und geben Empfehlungen – alles basierend auf den ihnen zur Verfügung stehenden, maschinenlesbaren Produktinformationen.
„Im Agentic Commerce entscheidet nicht das Werbebudget, sondern die Qualität der Produktdaten darüber, was KI-Systeme überhaupt noch sehen“, erklärt Max Henrychowski, VP EMEA Central bei Akeneo.
Wie beeinflussen strukturierte Produktdaten die Sichtbarkeit in KI-Systemen?
Die Qualität der Produktdaten wird zunehmend zum entscheidenden Faktor, ob ein Produkt von KI-Empfehlungen berücksichtigt wird. Laut einer Analyse von Akeneo beginnen bereits 37 % der Verbraucher im Jahr 2023 ihre Produktsuche auf Sprachmodellen statt auf klassischen Suchmaschinen (Quelle S1). Diese Entwicklung macht KI-Agenten zu den neuen Entscheidungsträgern im digitalen Handel.
Fehlende Attribute, uneinheitliche Beschreibungen oder widersprüchliche Maße führen dazu, dass Produkte von KI-Systemen nicht gefunden werden. Ohne klare, strukturierte Daten kann ein KI-Agent das Produkt nicht verstehen, einordnen oder mit Alternativen vergleichen.
Datenlücken, die die KI-Empfehlung verhindern
Typische Lücken, die die Sichtbarkeit stark einschränken, sind:
- Fehlende Attribute (z. B. Wasserdichtigkeit, Einsatzbereich, Dämpfung)
- Uneinheitliche Beschreibungen über verschiedene Kanäle hinweg
- Widersprüchliche Maße und Einheiten (Größen, Gewichte, technische Spezifikationen)
- Fehlende Anwendungsfall-Informationen (Zielgruppe, Einsatzbedingungen)
- Mangelnde Transparenz im PIM-System, wodurch Händler keine Rückmeldung über Datenqualitätsprobleme erhalten
Für Menschen sind solche Lücken oft unauffällig, doch für KI-Agenten bedeutet das Fehlen einer expliziten, maschinenlesbaren Angabe das komplette Ausschließen des Produkts aus der Empfehlung.
Wirtschaftlicher Nutzen hochwertiger Produktdaten
Qualitativ hochwertige und konsistente Produktdaten schaffen nicht nur Sichtbarkeit, sondern steigern nachweislich den Umsatz. Eine Analyse aus dem Jahr 2022 zeigt, dass Unternehmen mit optimalem Datenmanagement im Durchschnitt eine Umsatzsteigerung von 25 % erzielen konnten (Quelle S2). Diese Kennzahl verdeutlicht, dass strukturierte Daten nicht nur ein technisches Detail, sondern ein klarer Wettbewerbsvorteil sind.
„Eine gut gepflegte Produktdatenbasis ist der Schlüssel, um im Agentic Commerce nicht nur gesehen, sondern auch gekauft zu werden“, betont Henrychowski weiter.
Praktische Tipps zur Optimierung der Produktdaten
Um die Sichtbarkeit in KI-Empfehlungen zu erhöhen, sollten Händler folgende Maßnahmen ergreifen:
- Maschinenlesbare Attribute verwenden: Alle relevanten Merkmale (z. B. Wasserdichtigkeit, Material, Größe) als eigenständige Felder im PIM-System hinterlegen.
- Konsistente Einheiten und Normen sicherstellen: Einheitliche Angaben zu Größen, Gewichten und technischen Maßen über alle Vertriebskanäle hinweg.
- Vollständige Anwendungsfall-Informationen ergänzen: Zielgruppe, Einsatzbedingungen und spezifische Nutzungsszenarien klar definieren.
- Regelmäßige Datenqualitäts-Checks durchführen: Fehlende oder widersprüchliche Attribute identifizieren und korrigieren.
- Transparenz im PIM-System schaffen: Rückmeldungen und Fehlermeldungen implementieren, damit Händler sofort über Datenprobleme informiert werden.
FAQ – Wie können Händler die Qualität ihrer Produktdaten verbessern?
Wie können Händler die Qualität ihrer Produktdaten verbessern?
Händler sollten strukturierte, maschinenlesbare Attribute verwenden und sicherstellen, dass alle Produktinformationen konsistent und vollständig sind.
Schnellüberblick:
Wie hoch ist der Nutzeranteil, der 2023 Sprachmodelle für die Produktsuche verwendet?
37 % der Verbraucher beginnen ihre Produktsuche auf Sprachmodellen (2023, Quelle S1).
Welchen Umsatzanstieg können Unternehmen mit verbessertem Datenmanagement erwarten?
Im Durchschnitt 25 % Umsatzsteigerung (2022, Quelle S2).
Welche Risiken bestehen bei mangelnder Transparenz im PIM-System?
Ohne klare Rückmeldungen über die Datenqualität können Händler unbewusst Produkte verlieren, die von KI-Agenten nicht empfohlen werden.
Was müssen Produktdaten heute leisten?
Attribute müssen als eigenständige, maschinenlesbare Felder vorliegen, Einheiten und Normen müssen konsistent sein, und Anwendungsfall-Attribute müssen vollständig angegeben werden.
Quellen
- https://www.e-commerce-magazin.de/neue-kaufmuster-agentic-commerce-ki-tools-transformieren-digitalen-kaufprozess-a-c9cb560d58fcdacaf19a9e651d567f20/
- https://www.e-commerce-journal.com/datenqualitaet-als-wettbewerbsvorteil