KI-Integration & Entwicklung für E-Commerce

Das hängt davon ab, an welcher Stelle der Customer Journey Geld verloren geht — deshalb messen wir, bevor wir raten. Empfehlungssysteme rechnen sich, sobald der Katalog tiefer ist, als Käufer ihn durchsehen können; KI-Suche zahlt sich aus, wenn Ihre Zahlen zeigen, dass Besucher suchen und mit leeren Händen gehen.

Prognose-Tools sind dann am wichtigsten, wenn Fehlbestände oder Überbestände die Marge auffressen, und assistierte Content-Tools, wenn ein kleines Team Tausende Produktbeschreibungen von Hand schreibt. Wir integrieren Plattformen wie Klaviyo, Algolia, Adobe Sensei, Nosto und Bloomreach sowie die APIs von OpenAI und Vertex AI für Individuallösungen — ausgewählt anhand Ihrer Zahlen, nicht anhand einer Anbieterliste.

Indem sie die Reibung zwischen dem beseitigt, was ein Käufer sucht, und dem, was Ihr Shop ihm zeigt. KI-Suche versteht Absicht und Tippfehler, sodass weniger Sitzungen in einer Sackgasse enden. Empfehlungsmodelle lesen echtes Verhalten statt starrer Regeln, sodass im sichtbaren Bereich Produkte stehen, die dieser Kunde wirklich kaufen könnte.

Lifecycle-Tools richten ihre Nachrichten nach echten Signalen aus statt nach einem festen Zeitplan, und Assistenten beantworten Fragen zu Größe, Lagerbestand und Versand genau in dem Moment, in dem sie sonst zum Abbruch führen würden. Jedes für sich ist ein kleiner Prozentsatz; zusammen summieren sie sich, bei Katalogen jeder Größe.

Es beginnt mit einem Audit: Datenqualität, Katalogstruktur, bestehende Integrationen und die Frage, wohin die Arbeitszeit Ihres Teams tatsächlich fließt. Dieses Audit bestimmt den Umfang — wir sagen Ihnen lieber, dass ein System reicht, als Ihnen fünf zu verkaufen.

Danach binden wir die ausgewählten Tools an Ihre Plattform an, bereiten die zuliefernden Daten auf und bereinigen sie, konfigurieren Events und Tracking und fahren dann einen gemessenen Pilotbetrieb gegen eine Kontrollgruppe, damit der Zugewinn belegt und nicht nur angenommen ist. Sie erhalten eine Dokumentation, Ihr Team eine Schulung, und nichts bleibt als Blackbox zurück, die nur wir verstehen.

Häufiger, als Teams erwarten. Die meisten Plattformen rechnen nach Nutzung ab, die Kosten wachsen also mit dem Traffic und dem Volumen, die sie rechtfertigen, und einige Funktionen stecken bereits in Tools, für die Sie heute schon zahlen — Klaviyo und Adobe Commerce liefern beide KI-Funktionen mit, die viele Händler nie aktivieren.

Wir ordnen die Arbeit so, dass die erste Phase die nächste finanziert: Beginnen Sie mit der einen Integration, die Ihren größten gemessenen Verlust adressiert, weisen Sie den Ertrag nach, und bauen Sie dann aus. Das ist ein völlig anderes Budgetgespräch als ein Replatforming.

Über APIs, Katalog-Feeds und Event-Tracking — und die Qualität dieser drei entscheidet darüber, ob die KI funktioniert. Adobe Sensei ist nativ in Adobe Commerce enthalten; Algolia, Klaviyo und die meisten Empfehlungssysteme bieten Extensions oder SDKs für Magento, Shopify und BigCommerce.

Unsere Arbeit ist der unspektakuläre Teil drumherum: saubere Produktdaten, korrekt gemappte Attribute, bereinigte Kundenidentitäten ohne Dubletten, sicher serverseitig abgelegte Zugangsdaten und Event-Schemata, die stabil bleiben, wenn sich Ihr Theme ändert. Modelle sind immer nur so gut wie die Daten, die man ihnen gibt.