Generative KI (GenAI) im E-Commerce: 4 realistische Anwendungsfälle für den Mittelstand

Generative KI im E-Commerce eröffnet immer mehr Möglichkeiten. Doch was unterscheidet sie von traditioneller KI – und welchen echten Mehrwert bietet sie für mittelständische Unternehmen? Wir zeigen vier konkrete Praxisbeispiele, wie Händler und Hersteller heute schon von GenAI profitieren, und stellen als neue Evolutionsstufe den valantic AI Sales Agent vor, der Vertrieb auf das nächste Level hebt. 

Generative KI versus traditionelle KI im E-Commerce

Generative KI (GenAI) hat in den letzten Monaten einen enormen Hype ausgelöst. Doch viele Unternehmen stellen sich die Frage: Was unterscheidet GenAI eigentlich von traditioneller KI – und welchen echten Mehrwert bringt das für den Mittelstand? 

Traditionelle KI – funktioniert wie ein Regelwerk:	Generative KI – denkt eigenständig und kreativ:
Basiert auf festen Regeln und vordefinierten Datensätzen	Generiert selbstständig neue Inhalte (Texte, Bilder, Produktempfehlungen)
Reagiert nur auf vorhandene Informationen	Lernt kontinuierlich aus riesigen Datenmengen
Arbeitet mit statistischen Modellen	Schafft innovative Lösungen in Echtzeit
Benötigt manuelle Programmierung für neue Szenarien	Entwickelt automatisch Marketingkampagnen und Vertriebsstrategien

Wie nutzen Unternehmen generative KI im E-Commerce heute schon erfolgreich?

Gerade im E-Commerce bietet das enorme Chancen: bessere Produktsuchen, automatisierte Content-Erstellung, personalisierte Kundenerlebnisse und effiziente Vertriebsprozesse. Doch statt über Visionen zu sprechen, werfen wir einen Blick auf vier konkrete Anwendungsfälle, die wir gemeinsam mit unseren Kunden erfolgreich umgesetzt haben – plus einen Ausblick auf die nächste Generation: KI-Agenten im Sales. 

1. Wie verbessert generative KI im E-Commerce die Produktsuche?

Eine der größten Herausforderungen vieler E-Commerce-Unternehmen ist die Suchfunktion. Nutzer erwarten schnelle, präzise Ergebnisse – und das oft bei unscharfen oder ungenauen Suchanfragen. Genau hier setzt generative KI an: Sie versteht nicht nur Keywords, sondern auch den Kontext und die Kaufabsicht hinter einer Anfrage. 

Use Case: COLONS & Cybertrading

Bei unseren Kunden COLONS und Cybertrading haben wir KI-basierte Suchtechnologien integriert, die mithilfe generativer Modelle Produktergebnisse deutlich verbessern. Die KI „versteht“ die Sprache der Nutzer, interpretiert Synonyme, erkennt verwandte Kategorien und liefert so relevantere Treffer. 

Das Ergebnis: 

• Höhere Conversion Rates durch bessere Produktempfehlungen 

• Weniger Abbrüche dank intuitiver Suchergebnisse 

• Effiziente Skalierung der Produktdatenbank, ohne manuelle Tagging-Aufwände 

Für Nutzer fühlt sich die Suche natürlicher an – ähnlich wie ein Gespräch. Statt nur Ergebnisse aufzulisten, unterstützt die KI aktiv bei der Entscheidungsfindung. 

2. Wie automatisiert generative KI die Produktdatenaufbereitung?

Fehlende, veraltete oder inkonsistente Produktinformationen zählen zu den größten Pain Points im E-Commerce. Gerade Unternehmen mit komplexen Sortimenten und unterschiedlichen Lieferanten stehen vor einer Mammutaufgabe, wenn es darum geht, Daten zentral und einheitlich bereitzustellen. 

Use Case: PIK AG 

Bei der PIK AG haben wir zunächst die Möglichkeiten der Nutzung von GenAI zur Verbesserung der Performance des Onlineshops dargestellt und eine fundierte Entscheidungsgrundlage für das Unternehmen geschaffen.  

Mit unserer KI-Lösung ist es möglich, Produktdaten automatisch zu prüfen, anzureichern und für verschiedene Kanäle aufzubereiten. Die KI bereitet z.B. unstrukturierte Daten auf, überführt diese in das vorgesehene Format und überträgt sie eigenständig in die E-Commerce-Plattform. 

Die Vorteile liegen auf der Hand: 

• Weniger manuelle Pflege durch automatisierte Datenaufbereitung 

• Schnellere Time-to-Market für neue Produkte 

• Bessere Customer Experience dank vollständiger, konsistenter Daten 

Gerade für mittelständische Händler mit begrenzten Ressourcen ist das ein Gamechanger: Inhalte können mit hoher Geschwindigkeit erstellt und optimiert werden, ohne dass zusätzliche Kapazitäten im Marketing oder in der IT aufgebaut werden müssen. 

3. Wie steigert generative KI im E-Commerce die Effizienz von Paid-Search-Kampagnen?

Suchmaschinenwerbung (SEA) ist für viele Shops ein zentraler Umsatztreiber – doch Budgets sind oft knapp, und der Wettbewerb um Keywords ist hart. Hier zeigt sich die Stärke von KI-gestützten Modellen, die Gebotsstrategien, Anzeigeninhalte und Budgetverteilungen dynamisch optimieren. 

Use Case: Maschinenbau Feld

Der valantic Kunde Maschinenbau Feld wünschte sich eine Optimierung von Sichtbarkeit sowie Performance ihrer Google Ads-Kampagnen. Nach einer umfassenden Analyse hat unser Team das Unternehmen bei der Implementierung einer KI-gestützten Lösung zur automatisierten Verbesserung und Steuerung der Anzeigenplatzierungen unterstützt. 

Das Resultat: 

• Steigerung der Conversion Rate (CR) durch präzisere Zielgruppenansprache 

• Optimierte Anzeigenperformance durch KI-gestützte Platzierung in den relevantesten Suchergebnissen 

• Höhere Effizienz bei der Kampagnensteuerung 

Anstatt starrer Regeln arbeitet die KI kontinuierlich lernend: Sie bewertet, welche Kombination aus Keywords, Texten und Zielgruppen die besten Ergebnisse bringt, und justiert den Einsatz des Budgets automatisch. 

4. Zukunftstrend: valantic AI Sales Agent revolutioniert den E-Commerce

Die nächste Evolutionsstufe im E-Commerce sind autonome KI-Agenten, die weit über klassische Automatisierung hinausgehen. Statt nur einzelne Aufgaben zu unterstützen, handeln sie selbstständig, treffen Entscheidungen und führen Maßnahmen aus – insbesondere im Vertrieb.

Mit dem AI Sales Agent hat valantic eine Lösung entwickelt, die den gesamten Lead-Qualifizierungs-Prozess automatisiert. Basierend auf Verhaltensdaten, Interaktionen und CRM-Daten bewertet die KI, welche Leads besonders kaufbereit sind, priorisiert diese für das Sales-Team und kann sogar selbst erste Kontaktpunkte setzen. 

Ein Auszug der Vorteile: 

• Automatisiertes Lead-Scoring in Echtzeit 

• Erhöhte Abschlussquoten durch gezielte Priorisierung 

• Entlastung des Vertriebsteams durch smarte Vorqualifizierung 

Wettbewerbsvorteil sichern

Die Technologie wird künftig bei unzähligen weiteren Prozessen der Vertriebsarbeit unterstützen. Da es sich um eine Low-Code-Implementierung handelt, lassen sich alle Aspekte der Anwendung jederzeit schnell anpassen und ergänzen. So entsteht ein Set an KI-Agenten, das valantic auch seinen Kunden zur Verfügung stellen wird – angepasst an die individuellen Anforderungen. 

Unternehmen, die jetzt einsteigen, können sich einen deutlichen Wettbewerbsvorteil sichern – denn KI-Agenten werden schon bald integrierter Bestandteil der Customer Journey sein. 

Fazit: Warum ist Generative KI im E-Commerce jetzt entscheidend?

Generative KI ist längst keine Zukunftsmusik mehr. Sie liefert bereits heute messbare Mehrwerte für den Mittelstand. Ob verbesserte Produktsuchen, automatisierte Datenaufbereitung, effizientere Paid-Search-Kampagnen oder smarte Sales Agents: Die Potenziale sind enorm. 

Wer frühzeitig investiert, profitiert doppelt – von einer besseren Customer Experience und von internen Effizienzgewinnen. Gleichzeitig gilt es, die Chancen realistisch einzuschätzen und mit einem klaren Fahrplan zu starten. 

Bild: iStock