Wie Agentic Commerce 3 große E-Commerce Probleme löst

Im E-Commerce kämpfen Online-Shops täglich mit denselben Herausforderungen. Doch was, wenn der wahre Gamechanger nicht in einer neuen Suchfunktion oder besseren Produktkategorisierungen liegt, sondern in einer Technologie, die den kompletten Kaufprozess revolutioniert?

Agentic Commerce ist genau das: Ein Paradigmenwechsel, der den E-Commerce in eine neue Ära führt. Angetrieben von künstlicher Intelligenz, nimmt Agentic Commerce nicht nur die passive Rolle des Nutzers auf – er agiert proaktiv und personalisiert, indem er die Entscheidungen für den Kunden optimiert und das Einkaufen selbst zum Erlebnis macht.

Und jetzt wird es ernst: Mit dem neuen Instant Checkout von ChatGPT, bei dem unter anderem Shopify-Shops eingebunden sind, bekommt Agentic Commerce einen riesigen Push. Nutzer können direkt im Chat Produkte suchen, angezeigt bekommen und kaufen – ganz ohne den Shop selbst aufzurufen. Willkommen im Zeitalter der KI-Kaufagenten.

Was ist Agentic Commerce?

Agentic Commerce ist nicht einfach nur ein weiteres Schlagwort, das in der Tech-Welt herumschwirrt – es ist die Zukunft des Online-Shoppings. Eine Zukunft, in der künstliche Intelligenz nicht nur das Einkaufserlebnis verbessert, sondern es völlig neu definiert. Doch was genau steckt hinter diesem Konzept?

Stell dir vor: Du betrittst einen Online-Shop. Statt selbst zu suchen, analysiert eine KI deinen Kontext, erkennt deine Absicht und präsentiert dir proaktiv passende Produkte – vergleicht Preise, wählt Lieferoptionen, verwaltet den Checkout. Und mit OpenAI’s neuem ACP-Protokoll (Agentic Commerce Protocol) können KI-Agenten jetzt sogar miteinander handeln.

Der Unterschied zwischen einem traditionellen Online-Shop und einem Agentic Commerce-Shop? In einem normalen Shop bist du der “Jäger” – du suchst, fragst, entscheidest. In einem Agentic Commerce-Shop wirst du begleitet – von einer KI, die weiß, was du brauchst, noch bevor du es selbst weißt

Wie funktioniert Agentic Commerce?

Agentic Commerce nutzt fortschrittliche KI-Agenten, die den gesamten Einkaufsprozess übernehmen und proaktiv das Nutzererlebnis verbessern. Hier kommt eine Mischung aus verschiedenen Technologien ins Spiel, die zusammenarbeiten, um das Shopping-Erlebnis zu revolutionieren.

1. Datenanalyse & Machine Learning

Die KI lernt kontinuierlich aus dem Verhalten des Nutzers – von angesehenen Produkten bis zu den letzten Käufen. Sie verwendet diese Daten, um zukünftige Bedürfnisse vorherzusagen und relevante Produkte anzuzeigen, bevor der Nutzer überhaupt danach sucht. Machine Learning-Algorithmen helfen dabei, die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu optimieren.

2. Proaktive Produktvorschläge

Anstatt nur zu reagieren, trifft die KI proaktive Entscheidungen und schlägt Produkte vor, die der Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit kaufen wird. Dies geschieht durch Contextual AI, die erkennt, an welchem Punkt des Kaufprozesses sich der Nutzer befindet, und auf dieser Basis maßgeschneiderte Vorschläge macht.

3. Automatisierte Bestellverwaltung

Die KI übernimmt den gesamten Bestellprozess: Sie schlägt Upsell-Produkte vor, optimiert Lieferoptionen und erledigt die Zahlungsabwicklung automatisch – alles in Echtzeit. Dabei kommen Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Gemini ins Spiel, die nicht nur natürliche Sprache verstehen, sondern auch in Handlungsschritte übersetzen.

4. Echtzeit-Optimierung

Mit A/B-Testing und dynamischer Content-Anpassung passt die KI die Shopping-Erfahrung in Echtzeit an. Jede Interaktion wird optimiert, um den Nutzer schnell zum Ziel zu führen und die Conversion zu maximieren. Dabei sorgt die Fähigkeit, multimodale Daten zu verarbeiten, dafür, dass der Agent auch über E-Mails, Kalenderdaten und sogar Fotos aus dem Nutzerumfeld auf relevante Informationen zugreifen kann.

5. Personalisierung durch Daten

Basierend auf gesammelten Nutzerdaten wird jeder Besuch personalisiert – von Produktauswahl bis zu Angeboten, die genau auf die Vorlieben des Nutzers zugeschnitten sind. Der Agent kann den Kontext des Nutzers vollständig verstehen, etwa durch Informationen wie Einkaufspräferenzen, Budgetrahmen oder Freigaberichtlinien. Je mehr Kontext der Agent hat, desto besser kann er handeln und Vorschläge machen.

6. Standardisierte Kommunikation über A2A und MCP

Initiativen wie Agent-to-Agent (A2A) und Model Context Protocol (MCP) ermöglichen es verschiedenen Agenten, nahtlos miteinander zu kommunizieren. So kann der Einkaufsagent eines Unternehmens direkt mit dem Angebotsagenten eines Lieferanten sprechen – alles vollständig automatisiert, strukturiert und regelbasiert. Diese nahtlose Kommunikation optimiert den gesamten Bestellprozess und sorgt dafür, dass alles reibungslos funktioniert.

Klassicher E-Commerce und Agentic Commerce im Vergleich

Kriterium	Klassischer E-Commerce	Agentic Commerce
Suchprozess	Nutzer gibt Suchbegriffe ein, filtert und wählt Produkte aus	KI übernimmt proaktiv, zeigt Produkte an, bevor der Nutzer sucht
Empfehlungen	Basieren auf vorherigen Käufen oder ähnlichen Produktsuchen	Personalisierte, proaktive Empfehlungen, die Nutzervorlieben antizipieren
Kundenerlebnis	Passiv: Der Nutzer sucht und entscheidet selbst	Aktiv: KI agiert als Verkaufsberater und führt den Nutzer durch den Prozess
Technologie	Einfache Suchalgorithmen und statische Produktempfehlungen	KI, Machine Learning, Predictive Analytics und Contextual AI
Bestellabwicklung	Der Kunde verwaltet seinen Warenkorb und trifft Bestellentscheidungen selbst	KI optimiert Upselling, Cross-Selling und Bestellabwicklung
Interaktionen	Nutzer muss aktiv suchen, filtern und vergleichen	Die KI passt die Erfahrungen in Echtzeit an, basierend auf dem Verhalten des Nutzers
Skalierbarkeit	Manuelle Anpassung an Nutzerbedürfnisse, weniger skalierbar	Automatisierte, personalisierte Erlebnisse in Echtzeit für Tausende von Nutzern
Lernfähigkeit	Kein Lernprozess – basierend auf statischen Regeln	Kontinuierliches Lernen aus Nutzerinteraktionen, immer bessere Personalisierung
Conversion-Optimierung	Eher reaktive Anpassung von Empfehlungen und Werbeaktionen	Proaktive Empfehlungen und automatische Anpassung zur Maximierung der Conversion

Shopify, ChatGPT & Agentic Commerce: Was jetzt passiert

Mit der neuen Integration von Shopify-Shops in ChatGPT (via OpenAI + Stripe) ist das, was viele für Zukunftsmusik hielten, plötzlich Realität:

• Nutzer sehen Produktvorschläge direkt im Chat (basiert auf Absicht, Kontext & Relevanz)
• Der Kaufprozess läuft in ChatGPT ab – ohne Wechsel zum Shop
• Shopify stellt die Produktdaten, Verfügbarkeit & Preise in Echtzeit bereit
• OpenAI übernimmt den Checkout – mit sicherer Zahlung via Stripe

Für Shopbetreiber heißt das: Wer jetzt optimierte, gut strukturierte Produktdaten hat, wird in der neuen KI-Welt deutlich sichtbarer sein – und schneller verkaufen.

#1 Pain-Point: Unzureichende Produktsuche

Im klassischen E-Commerce verbringen Nutzer viel Zeit mit der Suche nach Produkten, die oft nicht den Erwartungen entsprechen. Schlechte Trefferquote, unpassende Empfehlungen und eine zersplitterte Erfahrung führen zu Frustration und Kaufabbrüchen.

Amazon’s „Buy for Me“ – Amazon testet die Funktion „Buy for Me“, bei der die KI Produkte von Drittanbietern direkt über die Amazon-App kauft – auch wenn Amazon diese Artikel selbst nicht führt. Nutzer entscheiden sich für den Kauf und ermächtigen Amazon, den Bestellvorgang auf der externen Website in ihrem Namen abzuschließen. Dadurch entfällt die mühsame Suche und der Kunde muss nicht mehr den Kaufprozess auf anderen Seiten abschließen.

Wie Agentic Commerce das Problem löst

Agentic Commerce geht einen Schritt weiter: Die KI agiert proaktiv, erkennt die Bedürfnisse des Nutzers und zeigt automatisch die relevantesten Produkte an – noch bevor der Kunde danach sucht. Durch kontinuierliches Lernen wird die Produktauswahl zunehmend personalisiert, was das Einkaufserlebnis schneller und reibungsloser macht.

#2 Pain-Point: Schlechte oder keine personalisierten Empfehlungen

Im klassischen E-Commerce sind Empfehlungen oft ein Glücksspiel. Sie basieren auf vagen Algorithmen, die sich auf die vergangenen Käufe oder generische Kategorien stützen, statt echte, personalisierte Vorschläge zu liefern. Das Resultat? Kunden sehen ständig die gleichen, irrelevanten Produkte und verpassen häufig das, was sie wirklich interessiert. In Tagen, wo die Personalisierung das A und O sind, bleibt die Customer Journey häufig oberflächlich und ineffektiv.

Konvo AI geht das Problem mit einer komplett neuen Herangehensweise an. Anstatt sich auf passive, generische Empfehlungen zu verlassen, nutzt Konvo’s KI-Agenten ein proaktives System, das Kunden während ihrer gesamten Shopping-Reise begleitet. Diese Agenten analysieren in Echtzeit das Verhalten der Nutzer, machen personalisierte Produktvorschläge und lösen sogar komplexe Probleme wie Lieferverzögerungen, indem sie direkt mit Lieferdiensten kommunizieren – alles ganz ohne menschliches Eingreifen.

Für Marken wie Siwon Cosmetics und Café San Jorge hat Konvo’s AI-Agent eine zentrale Rolle übernommen, indem er nicht nur 77–87% aller Kundenanfragen autonom bearbeitet, sondern auch mit maßgeschneiderten, proaktiven Produktempfehlungen den Umsatz steigert. Besonders beeindruckend ist, dass Konvo’s Agenten in wichtigen Momenten wie Black Friday oder Cyber Monday fast 40% des Umsatzes durch proaktive Kampagnen und Follow-ups generieren.

Wie Agentic Commerce das Problem löst

Agentic Commerce geht weit über einfache Produktempfehlungen hinaus – es ist ein digitaler Assistent, der den gesamten Einkaufsprozess proaktiv übernimmt. Statt nur zu reagieren, versteht die KI die Bedürfnisse des Kunden und liefert sofort passende Lösungen. Beispiel: Ein Kunde plant eine 3-tägige Bergtour im Sommer und fragt nach einem Rucksack. Der digitale Agent analysiert automatisch alle relevanten Faktoren wie Volumen, Tragekomfort und Wetterbedingungen. Auf dieser Basis empfiehlt er den idealen Rucksack sowie sinnvolle Ergänzungen wie eine Regenhülle oder Trekkingstöcke – alles maßgeschneidert auf die Tour und die Saison

#3 Pain-Point: Ineffiziente Bestellverwaltung und fehlende Kundenerfahrung

Im klassischen E-Commerce bleibt die Bestellabwicklung oft eine umständliche, manuelle Angelegenheit. Kunden müssen nicht nur Produkte auswählen, sondern auch Bestell- und Zahlungsdetails eingeben, Lieferoptionen wählen und häufig sogar mehrere Kommunikationskanäle nutzen, um Probleme zu lösen. Diese zersplitterte Erfahrung führt nicht nur zu einer schlechten Kundenerfahrung, sondern auch zu einer höheren Abbruchrate und im schlimmsten Fall zu einem Warenkorbabbruch.

Walmart’s „Super Agents“  geht bei der Integration von Agentic Commerce einen Schritt weiter, indem sie „Super Agents“ einsetzen, die den gesamten Bestellprozess und sogar Kundenservice automatisch abwickeln. Diese KI-gesteuerten Agenten begleiten den Kunden durch die gesamte Journey – vom Entdecken des Produkts bis hin zur vollständigen Bestellabwicklung. Sie verhandeln Preise, klären Lieferprobleme und sorgen dafür, dass der gesamte Kaufprozess effizient und reibungslos verläuft, ohne dass der Kunde manuell eingreifen muss.

Wie Agentic Commerce das Problem löst

Agentic Commerce nimmt die Hürden der Bestellabwicklung aus dem Weg. KI-Agenten übernehmen nicht nur die Auswahl und den Kaufprozess, sondern können auch sofort auf Probleme reagieren – sei es durch die Optimierung von Lieferoptionen oder das proaktive Lösen von Anfragen. So entsteht eine nahtlose und automatisierte Reise, die den Nutzer von der Produktauswahl bis hin zur Bestellbestätigung begleitet. Der Kunde muss keine Zeit mehr mit der Bestellverwaltung verschwenden – alles wird von der KI erledigt.

Wer macht Agentic Commerce möglich? Die Top 5 Unternehmen.

Agentic Commerce ist der nächste große Schritt im E-Commerce, und mehrere führende Unternehmen setzen alles daran, diesen Trend voranzutreiben. Von personalisierten Einkaufserlebnissen bis hin zu komplett automatisierten Bestellprozessen – diese Firmen nutzen KI, um den Handel zu revolutionieren.

1. Adobe – Fokus auf Erlebnis und Marketing

Adobe setzt auf das „Adobe Experience Platform Agent Orchestrator“, um eine noch nie dagewesene Customer Experience zu bieten. Ihr Ziel: Personalisierte Inhalte, Empfehlungen und Kampagnen in Echtzeit über alle Kanäle hinweg, abgestimmt auf Verhalten, Zielgruppe und Kontext. Während Adobe vor allem Marketing und Vertrieb ins Zentrum stellt, spielen Einkaufsprozesse oder Backend-Automatisierung aktuell eine kleinere Rolle. Hier geht’s darum, das Erlebnis und die Customer Journey zu perfektionieren.

2. Salesforce – KI für die komplette Kundenreise

Salesforce gehört zu den Vorreitern im Bereich Agentic Commerce. Mit „Agentforce“ können Unternehmen ihre eigenen KI-Agenten erstellen und verwalten, die Aufgaben in Bereichen wie Kundenservice, Vertrieb und Marketing übernehmen. Der strategische Fokus liegt klar auf der Personalisierung der Kundenreise – weniger auf automatisierter Beschaffung oder Einkaufsprozessen. Salesforce nutzt Agentic Commerce, um die Beziehung zu den Kunden zu vertiefen und zu personalisieren.

3. SAP – Agenten für B2B-Prozesse

SAP geht mit seinen „Joule-Agenten“ einen sehr praktischen und integrativen Ansatz. Diese Agenten sind in der Lage, mehrstufige Workflows autonom zu planen und auszuführen – ein Fokus, der besonders im B2B-Bereich von Bedeutung ist. Agentic Commerce wird hier nicht nur für den Verkauf, sondern vor allem zur Optimierung interner Geschäftsprozesse genutzt. Mit dem „Joule Studio“ bietet SAP ein No-Code-Tool an, mit dem Unternehmen ihre eigenen Agenten entwickeln und auf spezifische Prozesse anpassen können.

4. Shopify – Einfacher Einstieg mit generativer KI

Shopify bringt „Shopify Magic“ ins Spiel, eine generative KI, die besonders für kleinere Händler und Einsteiger eine echte Unterstützung darstellt. Es geht hier weniger um autonome, agentengesteuerte Einkaufsprozesse, sondern um einfache Assistenzfunktionen – zum Beispiel bei der Content-Erstellung oder Prozessoptimierung. Shopify setzt auf eine niedrigschwellige Lösung, die es auch Einsteigern ermöglicht, KI-basierte Werkzeuge in ihren Shops zu nutzen.

5. Shopware – Agentic Commerce im B2B- und B2C-Bereich

Shopware geht mit großen Schritten auf Agentic Commerce zu und adressiert sowohl komplexe B2C- als auch B2B-Szenarien. Mit der Gründung der „Agentic Commerce Alliance (ACA)“ im Juni 2025 verfolgt Shopware das Ziel, mit Partnern Standards und Use Cases für KI-Agenten im Handel zu entwickeln. Das Unternehmen setzt auf umfassende Kooperationen, um Agentic Commerce marktfähig zu machen und gemeinsam neue Maßstäbe im Handel zu setzen.

Unser Fazit: Die Notwendigkeit von Agentic Commerce?

Im E-Commerce gibt’s jede Menge großartige Ideen: Omnichannel, Composable, Headless – die Liste geht weiter. Aber jetzt kommt ein neuer Begriff ins Spiel: Agentic Commerce. Es wird viel darüber gesprochen, manche sind skeptisch, andere feiern es schon als das nächste große Ding.

Klar, es gibt unterschiedliche Meinungen und Erwartungen, aber wer genau hinschaut, sieht das enorme Potenzial. Wenn es richtig umgesetzt wird – mit soliden Daten, cleverer KI und den richtigen ethischen Standards – wird Agentic Commerce die Art und Weise, wie wir online einkaufen, komplett verändern.

Es ist nicht nur ein weiteres Buzzword – es ist die Zukunft, die jetzt schon Gestalt annimmt. Und die Frage ist nicht mehr, ob du es einsetzt, sondern wann du es nutzen wirst, um dein Shopping-Erlebnis auf das nächste Level zu bringen.