Eigene KI im E-Commerce einsetzen: Effizienz steigern und Kosten senken mit Praxis-Agenten für Beratung, Support & Content

KI-Initiativen erreichen in vielen E-Commerce-Unternehmen nicht den geplanten Wertbeitrag. Gleichzeitig gibt es eine kleine Gruppe, die sehr erfolgreich ist. Der Unterschied liegt weniger in der Theorie als in der Umsetzung: klare Anwendungsszenarien, integrierte Systeme, zugängliche Daten und ein Setup, das sich schnell an neue Modelle und Tools anpassen lässt.

In diesem Artikel zeige ich Ihnen vier konkrete Praxis-Agenten, die wir bei Lemundo entwickelt und getestet haben – aus der Praxis, für die Praxis. Sie erfahren, wie Sie KI-Agenten im E-Commerce systematisch einsetzen, um Kosten zu senken und gleichzeitig Service-Qualität und Effizienz zu steigern.

Warum KI-Projekte oft nicht den erwarteten Wert liefern

KI entwickelt sich rasant – und damit steigt auch die Komplexität. Im E-Commerce laufen aktuell mehrere Entwicklungslinien parallel, die unterschiedliche Reifegrade haben:

• Generative AI: Gestartet mit ChatGPT, mittlerweile in vielen Bereichen etabliert
• Automatisierung: Existierte bereits vorher und ist mit Generative AI zusammengewachsen
• AI Agents: Als jüngeres Feld mit hoher Erwartungshaltung

Hohe Erwartungen führen häufig zu Enttäuschung, bevor produktive Nutzung entsteht. Aus unserer Projekterfahrung wissen wir: Wert entsteht vor allem dann, wenn KI nicht isoliert als Chatbot genutzt wird, sondern in bestehende Systeme integriert wird – in Ihren Shop, Ihr PIM, Ihre Kommunikationskanäle und Ihre Wissensdatenbanken.

Dabei gibt es längst erprobte Hebel, die messbare Ergebnisse liefern. Die Herausforderung liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der richtigen Auswahl und Integration der Anwendungsszenarien.

Schnell entscheiden: Eine einfache Matrix für relevante Nutzungsszenarien

Eine pragmatische Entscheidungsmatrix hilft bei der ersten Auswahl von KI-Projekten im E-Commerce. Sie basiert auf zwei Dimensionen:

Werthebel:

• Kosten reduzieren (KI + Automatisierung)
• Einnahmen erhöhen (Conversion, Customer Experience)

Wirkungsgeschwindigkeit und Effekt:

• Schnell vs. langsam umsetzbar
• Starker vs. geringerer Business-Impact

Der Aufwand gehört in den zweiten Schritt – nachdem die wertstiftenden Szenarien identifiziert sind. Zu oft sehen wir, dass Unternehmen mit aufwändigen KI-Projekten starten, die zwar technologisch spannend sind, aber keinen klaren Business-Case haben.

Unsere Empfehlung: Starten Sie mit Szenarien, die schnell umzusetzen sind und einen starken Effekt auf die Kostenreduktion haben. Die folgenden vier Use Cases erfüllen genau diese Kriterien.

🔧 Use Case 1: Shopmanagement – Bewertungen zusammenfassen, prüfen und beantworten

Im Shopmanagement gibt es zahlreiche wiederkehrende Aufgaben, die Wissen erfordern und gleichzeitig zeitintensiv sind. Dazu gehören:

• Internationalisierung und Übersetzungen
• Personalisierung und Produktempfehlungen
• Bewertungsmanagement: prüfen, freischalten, beantworten
• Aggregation vieler Bewertungen zu einer Zusammenfassung der Vor- und Nachteile (bekannt von großen Marktplätzen wie Amazon)

Gerade das Bewertungsmanagement ist ein Bereich, in dem viele Unternehmen enormes Potenzial verschenken. Bewertungen werden manuell im Shop-Backend geprüft, Antworten werden individuell formuliert, und die Zuordnung zu zuständigen Abteilungen erfolgt oft unsystematisch.

Praxis-Beispiel: Review-Workflow mit Automatisierung + KI-Unterstützung

Wir haben einen KI-gestützten Workflow entwickelt, der den gesamten Bewertungsprozess automatisiert und intelligent unterstützt. Der Ablauf funktioniert wie folgt:

1. Bewertung wird im Shop abgegeben (z. B. Magento, Shopify, Shopware)

Eine Kundin oder ein Kunde hinterlässt eine Bewertung zu einem Produkt. Diese wird nicht automatisch freigegeben, sondern an eine Automatisierungsplattform übergeben.

2. KI analysiert die Bewertung automatisch

Ein KI-Agent ordnet die Bewertung anhand mehrerer Kriterien ein:

• Sentiment: positiv, neutral oder negativ
• Konsistenz: Passt die Sternebewertung zum Text?
• Zuständigkeit: Welche Abteilung sollte sich kümmern? (Support, Versand, Produktmanagement, Vertrieb)
• Nützlichkeit: Wie relevant ist die Bewertung für andere Kunden?
• Tonalität: konstruktiv, neutral oder unangemessen
• Zusammenfassung: Kurze Einordnung des Inhalts
• Handlungsempfehlung: Freigeben, ablehnen oder eskalieren
• Antwortvorschlag: KI generiert einen passenden Antworttext im Marken-Ton

3. Entscheidung und Bearbeitung im Kommunikationskanal

Die Analyse und der Antwortvorschlag werden in einem Kommunikationskanal (z. B. Slack, Microsoft Teams oder andere Messenger) bereitgestellt. Mitarbeitende können mit einem Klick freigeben, ablehnen oder den Text anpassen.

4. Automatische Freigabe bei positiven Bewertungen

Positive Bewertungen, die keine Auffälligkeiten zeigen, können vollautomatisch freigegeben und beantwortet werden. Kritische Fälle werden automatisch an die zuständigen Mitarbeitenden eskaliert.

Ergebnis: Weniger manuelle Prüfung im Shop-Backend, klare Eskalationslogik, schnellere Bearbeitung und konsistente Antworten im Marken-Ton. In unseren Projekten konnten wir den Zeitaufwand für Bewertungsmanagement um bis zu 70% reduzieren.

Die Details zu diesem Use Case und die technische Umsetzung haben wir in einem Webinar ausführlich behandelt. ➡️ HIER anschauen!

Kontaktieren Sie uns gerne, wenn Sie mehr über die Implementierung in Ihrem Shop erfahren möchten.

📝 Use Case 2: Marketing – Content-Erstellung ohne Copy-Paste-Brüche bis ins Shopsystem

Im Marketing ist das Potenzial von KI im E-Commerce besonders hoch. Gleichzeitig entstehen häufig Brüche durch Copy-Paste zwischen Tools, Freigaben per E-Mail und manuellem Einbau ins Shop- oder CMS-System.

Ein typischer Content-Prozess umfasst mehrere Stationen:

• Strategie/Planung: Zielgruppe definieren, Keywords recherchieren, Contentkalender erstellen
• Erstellung: Texte werden oft mit ChatGPT oder Copilot erstellt
• Freigabe: Dokumente wandern durch Office-Tools und E-Mail-Ketten
• Einbau ins Shopsystem: Manuelles Übertragen, Strukturierung, Styling, SEO-Optimierung, finale Prüfung

Jeder dieser Übergänge kostet Zeit, birgt Fehlerquellen und unterbricht den Flow. KI kann diesen Prozess erheblich verschlanken – wenn Datenquellen und Systeme richtig angebunden sind.

Praxis-Beispiel: KI-Agent erstellt Blogartikel inkl. SEO-Daten und überträgt nach Shopify

Wir haben einen KI-Agent entwickelt, der auf spezifische Brand-Merkmale trainiert ist: Tonalität, Brand-DNA, sogar individuelle Autor-Stile. Der Agent kann:

Content-Erstellung mit Marken-Konsistenz:

• Einen Beitrag im gewünschten Format generieren (Blog, LinkedIn, Produktbeschreibung)
• Strukturierung liefern: Überschrift, Einleitung, nummerierter Hauptteil, Praxistipps, Zusammenfassung
• SEO-Elemente ausgeben: Meta Title, Meta Description und URL-Vorschlag
• Bildideen vorschlagen und optional ein Titelbild generieren

Direkte Shop-Integration:

• Den Beitrag direkt als Shopify-Seite anlegen (funktioniert auch mit anderen Plattformen)
• Optionale manuelle Freigabe statt Auto-Publishing
• Nach Veröffentlichung interaktiv Änderungen durchführen (Texte ändern, Bilder ergänzen)
• Automatische Aktualisierung im Shop ohne erneutes Login

Zugriff auf interne Wissensquellen:

• Der Agent greift auf Wissensdokumente in Microsoft Office oder Google Docs zu
• Interne Konzepte, Brand Guidelines und Produktinformationen fließen automatisch ein
• Konsistenz über alle Kanäle hinweg ist gewährleistet

Ergebnis: Weniger Toolwechsel, integrierter Freigabeprozess und direkte Übergabe ins Zielsystem. In unseren Projekten hat sich die Time-to-Publish von mehreren Tagen auf wenige Stunden reduziert – bei gleichzeitig höherer SEO-Qualität und Markenkonsistenz.

Die technische Umsetzung dieses Workflows haben wir in einem Webinar nochmal anschaulich dokumentiert. ➡️ zum Webinar!

Wenn Sie diesen Ansatz für Ihr Content-Marketing nutzen möchten, sprechen Sie uns gerne an.

💬 Use Case 3: Serviceagenten – Kundenservice, neuer Bestellkanal und Innendienst-Unterstützung

KI-Agenten im Service bieten deutlich mehr als klassische Chatbots. Sie kombinieren mehrere Fähigkeiten, die im B2B- und D2C-Kontext besonders wertvoll sind:

• Multimodale Interaktion: Sprache (Input/Output), Text, Bilder – besonders relevant für mobile Nutzung
• Zugriff auf mehr Datenquellen: E-Mail-Archiv, Wissensbasis, Shopdaten, Bestellhistorie, PIM-Daten
• Intelligente Kombination: Automatisierung (kostengünstig für Standardfälle) + KI (gezielt dort, wo Kontext und Verständnis nötig sind)

Zusätzlich entsteht ein neues Feld, das wir genau beobachten: Agentic Commerce. KI-Agenten können sich direkt mit Shops integrieren und beispielsweise Wiederbestellungen vereinfachen, Bestellprozesse beschleunigen oder proaktiv Produktempfehlungen aussprechen.

Praxis-Beispiel: B2B-Serviceagent über Telegram mit Shop-Integration

Wir haben einen Serviceagenten entwickelt, der mit einem B2B-Shop verbunden ist und über einen Kommunikationskanal (z. B. Telegram, WhatsApp oder ein Chatbot-Interface) erreichbar ist. Der Shop erkennt den Nutzer anhand der Telefonnummer oder eines Login-Tokens.

Funktionen per Sprachnachricht oder Text:

• Bestellstatus zu einer konkreten Bestellung abfragen
• Bestelldetails nennen: Bestellnummer, Positionen, Gesamtbetrag, Liefer- und Rechnungsadresse
• Lieferzeitpunkt und Tracking-Informationen bereitstellen

Erweiterbare Szenarien:

• Bild-Uploads: Artikel oder SKUs erkennen (z. B. Ersatzteil fotografieren und direkt nachbestellen)
• Nachbestellungen: “Bestelle die gleichen Artikel wie letzte Woche”
• Produktberatung: “Welches Schmiermittel passt zu meiner Maschine?”
• Rechnungsanfragen: “Schicke mir die Rechnung von letztem Monat”

Der Funktionsumfang hängt von den verfügbaren Shop-Schnittstellen ab. Bei modernen Plattformen wie Shopify, Shopware oder Magento mit REST/GraphQL-APIs ist die Integration unkompliziert.

Ergebnis: Entlastung des Kundenservice bei Standardanfragen, schnellerer Service für Kunden (24/7 verfügbar), neuer Bestellkanal für mobile Nutzer und Außendienst-Mitarbeitende. Im B2B-Kontext ist das besonders relevant, da Wiederbestellungen häufig sind und der Außendienst oft unterwegs schnellen Zugriff auf Informationen braucht.

Die technische Umsetzung und weitere Anwendungsfälle haben wir in einem Webinar detailliert vorgestellt. ➡️ HIER anschauen!

Sprechen Sie uns an, wenn Sie einen Serviceagenten für Ihren Shop evaluieren möchten.

📚 Use Case 4: Interne Experten – Unternehmenswissen aus PDFs als Agent nutzbar machen

Ein wiederkehrender Engpass ist nicht fehlende KI-Technologie, sondern fehlender Zugriff auf internes Wissen. Viele wertvolle Inhalte liegen in PDFs, technischen Katalogen, Schulungsunterlagen oder internen Workbooks – und sind praktisch nicht auffindbar.

Ein interner Wissens-Agent kann in mehreren Bereichen Wert schaffen:

Support und Beratung verbessern:

• Schnellere Beantwortung technischer Fragen
• Konsistente Antworten über alle Kanäle hinweg
• Entlastung von Experten bei Standardfragen

Marketing unterstützen:

• Fachfragen schnell klären
• Markenkonsistenz in allen Texten sicherstellen
• Zugriff auf technische Details für Content-Erstellung

Qualität erhöhen:

• Weniger Fehler durch verlässliche Informationsquelle
• Aktuelles Wissen immer verfügbar

SEO-Umsetzung erleichtern:

• Markenbild und Konzepte konsistenter in Texten berücksichtigen
• Fachliche Tiefe in Content-Pieces einbringen
• Schnellere Erstellung von technischen Ratgebern und FAQ-Seiten

Praxis-Beispiel: 400-seitiges PDF in Vektordatenbank – Fragen in natürlicher Sprache

Wir haben einen Wissens-Agenten mit einem umfangreichen Produktkatalog aus der Baubranche trainiert (über 400 Seiten technische Spezifikationen, Produktdaten, Anwendungshinweise). Das PDF wurde in eine Vektordatenbank überführt, die semantische Suche ermöglicht.

Beispiel-Fragen, die der Agent beantwortet:

• “Welche Terrassenplatten haben eine rutschhemmende Oberfläche mit R12?”
• “Was bedeutet Rutschhemmung R12 und wo wird sie eingesetzt?”
• “Welche Produkte eignen sich für den Poolbereich?”
• “Gibt es frostbeständige Varianten in anthrazit?”

Vorteil gegenüber klassischer Suche: Fragen können in unterschiedlichen Formulierungen gestellt werden, ohne dass ein starres FAQ-Mapping nötig ist. Der Agent übernimmt die Transferleistung: Er versteht die Frage, findet die relevanten Informationen und formuliert eine verständliche Antwort – inklusive Quellenangabe.

Integration in bestehende Prozesse:

• Support-Mitarbeitende nutzen den Agent als Recherche-Tool
• Marketing greift für Content-Erstellung darauf zu
• Vertrieb bekommt schnelle Antworten für Kundenanfragen
• Der Agent kann auch direkt im Shop als Produktberater eingesetzt werden

Ergebnis: Deutlich schnellere Informationsbeschaffung, weniger Rückfragen an Experten, höhere Qualität in Kundenberatung und Content. In einem konkreten Projekt konnten wir die durchschnittliche Bearbeitungszeit für technische Anfragen von 15 Minuten auf unter 2 Minuten reduzieren.

Die Umsetzung eines solchen Wissens-Agenten haben wir in einem Webinar Schritt für Schritt durchgespielt. ➡️ HIER anschauen!

Kontaktieren Sie uns, wenn Sie interne Wissensdatenbanken intelligent nutzbar machen möchten.

Erfolgsfaktoren für die Einführung von KI im E-Commerce

Aus unseren Projekten bei Lemundo haben wir fünf zentrale Erfolgsfaktoren identifiziert, die darüber entscheiden, ob KI-Initiativen tatsächlich Wert liefern oder im Proof-of-Concept steckenbleiben:

1. Eigene Daten zugänglich machen

Wert entsteht, wenn Daten aus verschiedenen Quellen aufbereitet und zentral für KI und Nutzer verfügbar sind. Das bedeutet konkret:

• Produktdaten aus PIM-Systemen strukturiert bereitstellen
• Kundendaten aus CRM und Shop-System verknüpfen
• Wissensdatenbanken aus PDFs, Wikis und Dokumentationen erschließen
• Transaktionsdaten aus ERP-Systemen anbinden
• Kommunikationsdaten aus E-Mail, Chat und Support-Tickets nutzbar machen

Viele Unternehmen unterschätzen diesen Punkt. KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen kann. Isolierte Insellösungen liefern begrenzten Nutzen.

2. Flexible Systeme statt starre Einzellösungen

Modelle und Tools ändern sich schnell – teilweise im Monatsrhythmus. Was heute State-of-the-Art ist, kann morgen überholt sein. Ein Setup muss den Wechsel ermöglichen, ohne alles neu bauen zu müssen.

Unsere Empfehlung: Setzen Sie auf Automatisierungsplattformen, die modellunabhängig arbeiten. So können Sie zwischen OpenAI, Anthropic, Google Gemini, selbst gehosteten Modellen oder Open-Source-Optionen wechseln, ohne Ihre Workflows neu aufbauen zu müssen.

Das Gleiche gilt für Bildgenerierung, Spracherkennung und andere KI-Komponenten. Flexibilität ist kein nice-to-have – sondern entscheidend für langfristige Wettbewerbsfähigkeit.

3. Klare Anwendungsszenarien und Integration in bestehende Systeme

Isolierte Chatbots liefern begrenzten Nutzen. Integration in Shop, Messenger, Dokumentenspeicher und interne Systeme ist der eigentliche Hebel.

Fragen Sie sich:

• Wo entstehen heute manuelle Brüche in unseren Prozessen?
• Welche Aufgaben werden wiederholt ausgeführt und erfordern Kontext?
• An welchen Stellen fehlt Zugriff auf Wissen oder Daten?
• Wo könnten wir durch Automatisierung + KI Kosten senken?

Die besten KI-Projekte sind oft nicht die technologisch aufwändigsten, sondern die, die ein klares Problem lösen und nahtlos in bestehende Abläufe integriert sind.

4. Menschen und KI anlernen

Neue Prozesse müssen im Team verankert werden. Das bedeutet:

• Training: Mitarbeitende müssen verstehen, wie sie mit KI-Agenten arbeiten
• Feedback-Schleifen: KI-Systeme verbessern sich durch Nutzung und Korrektur
• Erwartungsmanagement: KI ist kein Ersatz für menschliche Expertise, sondern ein Werkzeug

Gleichzeitig braucht auch die KI eine Anlernphase – vergleichbar mit einem neuen Mitarbeitenden. Prompt-Engineering, Fine-Tuning und kontinuierliche Optimierung sind Teil des Prozesses.

Bei Lemundo haben wir die Erfahrung gemacht, dass erfolgreiche KI-Projekte immer auch Change-Projekte sind. Die Technologie ist selten die Hürde – die Akzeptanz und Integration in Arbeitsabläufe schon eher.

5. Nicht zu viele Projekte parallel starten

Szenarien auswählen, zum Erfolg führen und Prozesse bei Bedarf neu denken – statt nur bestehende Abläufe zu kopieren.

Unsere Empfehlung: Starten Sie mit 1-2 Use Cases, die schnellen Wert liefern. Lernen Sie aus der Umsetzung. Skalieren Sie dann systematisch.

Zu viele parallele KI-Initiativen führen zu Ressourcen-Engpässen, unklaren Verantwortlichkeiten und letztlich zu Projekten, die nicht produktiv werden.

Datenschutz und Hosting: Steuerung über Setup und Modellwahl

Eine häufige Sorge bei KI-Projekten: Datenschutz, Compliance und Datensouveränität. Die gute Nachricht: Ein Setup kann so gestaltet werden, dass Sie die Kontrolle behalten.

Flexibilität bei der Infrastruktur:

• Die Automatisierungsplattform kann unter eigener Kontrolle betrieben werden (Self-Hosting oder Betrieb bei Partnern; alternativ Cloud-Variante)
• Das verwendete KI-Modell bleibt austauschbar (OpenAI, Gemini, selbst gehostete Varianten, Open-Source-Optionen)
• Zugriffsrechte werden so umgesetzt, dass ein Agent nur auf Daten zugreift, die auch für den jeweiligen Nutzer vorgesehen sind

Betrieb in der eigenen Cloud: Je nach Anforderungen ist ein vollständiger Betrieb in der eigenen Cloud möglich – inklusive Datenspeicher und Modellen. Das ist besonders relevant in regulierten Branchen (z. B. Medizintechnik, Pharma, Finanzdienstleistungen).

Unsere Empfehlung: Klären Sie frühzeitig die Anforderungen mit Ihrer Datenschutz- und Compliance-Abteilung. Die meisten Bedenken lassen sich durch die richtige Architektur-Entscheidung ausräumen.

KI im E-Commerce: Von der Theorie zur messbaren Praxis

Die vier vorgestellten Use Cases – Bewertungsmanagement, Content-Automatisierung, Serviceagenten und Wissens-Bots – folgen einem gemeinsamen Muster: KI wird dort wirksam, wo sie mit Datenquellen, Systemen und Kommunikationskanälen verbunden ist und klare Entscheidungslogik enthält.

Dadurch entstehen:

• Automatisierte Abläufe, die Kosten senken
• Nachvollziehbare Entscheidungen, die Qualität sichern
• Weniger manuelle Brüche in Shopmanagement, Marketing, Service und interner Wissensarbeit
• Messbare Effizienzgewinne, die sich direkt auf ROI und Marge auswirken

Die Technologie ist da. Die Modelle werden besser und günstiger. Der Unterschied zwischen erfolgreichen und erfolglosen KI-Projekten liegt in der Umsetzung: klare Anwendungsszenarien, Integration in bestehende Systeme, zugängliche Daten und ein flexibles Setup.

Wie geht es weiter? Ihre nächsten Schritte

Wenn Sie KI-Agenten im E-Commerce systematisch einsetzen möchten, empfehle ich folgendes Vorgehen:

1. Identifizieren Sie Ihre wertvollsten Use Cases Nutzen Sie die Entscheidungsmatrix: Welche Szenarien senken schnell Kosten oder erhöhen Einnahmen?

2. Prüfen Sie die Datenverfügbarkeit Sind Ihre Produktdaten, Kundendaten und Wissensdatenbanken strukturiert und zugänglich?

3. Starten Sie mit einem Piloten Wählen Sie einen Use Case aus, der überschaubar ist und schnellen Wert liefert. Lernen Sie aus der Umsetzung.

4. Skalieren Sie systematisch Nach dem ersten Erfolg: Weitere Anwendungsszenarien erschließen und Prozesse kontinuierlich optimieren.

Bei Lemundo haben wir die vorgestellten Use Cases in echten Projekten umgesetzt und weiterentwickelt. Wir kennen die Stolpersteine, die technischen Anforderungen und die organisatorischen Herausforderungen.

Wenn Sie dabei Unterstützung brauchen: Wir helfen B2B- und D2C-Unternehmen, KI-Potenziale systematisch zu heben – strategisch, technologisch und operativ. Gerne führen wir mit Ihnen ein Audit durch, in dem wir Ihre wertvollsten Use Cases identifizieren und eine konkrete Roadmap entwickeln.

Lassen Sie uns gemeinsam Ihre KI-Strategie entwickeln, die messbaren Wert liefert – nicht nur auf dem Papier, sondern in der Praxis.

👉 Kontaktieren Sie uns gerne für eine individuelle KI-Strategie, die Ihr Wachstum langfristig sichert.

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