KI im Handel Agentic Commerce: Wie Unified Commerce den Handel agentenfähig macht

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Agentic Commerce verändert den Handel: KI-Agenten finden Produkte, prüfen Preise und Bestände und bereiten Käufe vor. Damit Zusagen stimmen, braucht es Unified Commerce: vernetzte Daten und Systeme.

Ein Kunde beschreibt einer KI wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Copilot, was er sucht. Er nennt sein Budget und macht deutlich, dass er das Produkt noch heute abholen möchte. Auch möchte er gerne Loyalty-Punkte einlösen. Agentisch wird dieser Prozess, wenn die KI auf Basis aktueller, strukturierter Daten selbstständig mehrere Schritte ausführt: Produkte finden und vergleichen, Verfügbarkeit und Preisbedingungen prüfen, einen Warenkorb aufbauen und den Kauf vorbereiten.

KI-Plattformen agieren bereits heute als eigenständige Einkaufsagenten. Für den E-Commerce stellt sich damit eine entscheidende Frage: Sind die eigenen Systeme, Daten und Prozesse so aufgestellt, dass ein Agent tatsächlich verlässlich handeln kann?

Wenn strukturierte Daten fehlen, klare Systemverantwortlichkeiten oder geeignete Schnittstellen, gibt der Agent veraltete Informationen aus oder macht Zusagen, die operativ nicht eingehalten werden können.

Mario Hannig, Industry Lead bei Cosmo Consult.

Das zentrale Missverständnis

Agentic Commerce erfordert keinen monolithischen „Super-Datenbestand“. Ein Einkaufsagent benötigt verlässlichen Zugriff auf die jeweils führenden Systeme, auf vollständige Produktinformationen, einen handelbaren Online-Katalog sowie aktuelle Bestands-, Preis-, Kunden- und Fulfillment-Daten. Agentic Commerce erfordert Unified Commerce.

Wenn strukturierte Daten fehlen, klare Systemverantwortlichkeiten oder geeignete Schnittstellen, gibt der Agent veraltete Informationen aus oder macht Zusagen, die operativ nicht eingehalten werden können.

Drei Systemebenen, drei klar getrennte Verantwortlichkeiten

Ebene 1: Das Produktwissen

Die erste Voraussetzung für Agentic Commerce sind strukturierte, vollständige und semantisch verwertbare Produktinformationen. Ein KI-Agent muss ein Produkt anhand von Eigenschaften, Varianten, technischen Attributen, Kompatibilitäten und mehrsprachigen Inhalten verstehen können.

Produktinformationsmanagement-Systeme wie zum Beispiel Ainavio übernehmen hier eine Schlüsselrolle: Sie sind zuständig für die zentrale Pflege, Anreicherung und Qualitätssicherung von Produktdaten und Medien. Diese Informationen werden an Commerce-Plattformen wie Shopify und weitere Kanäle ausgespielt. Das PIM berät den Kunden nicht selbst, wählt im Dialog kein Produkt aus und ist nicht die führende Quelle für Filialbestände, kundenspezifische Preise, Loyalty oder Aufträge.

Ebene 2: Der transaktionale Kanal

Die E-Commerce-Plattform macht den Produktkatalog für digitale und agentische Verkaufsszenarien nutzbar. Über ihre Commerce-Schnittstellen können KI-Agenten Produkte suchen, Warenkörbe aufbauen und Check-outs vorbereiten. Die eigentliche Beratung und Auswahl übernimmt der jeweilige KI-Agent auf Basis der bereitgestellten Daten.

Ebene 3: Das operative System of Action

Ein zuverlässiger Einkaufsagent muss nach der Produktempfehlung weitere Fragen beantworten:

• Ist das Produkt heute, in dieser Filiale lieferbar?
• Welcher Preis gilt für diesen Kunden?
• Können Loyalty-Punkte eingesetzt werden?
• Wann ist Click & Collect möglich?
• Was passiert nach dem Kauf (zum Beispiel Retoure)?

Diese Fragen lassen sich nicht aus einem Produktkatalog beantworten. Es braucht eine Einzel- und Filialhandel-Software wie LS Central als operative Plattform. Dort können Bestände je Standort, Preise und Aktionen, Kunden- und Loyalty-Informationen, Click & Collect, Kundenaufträge und Fulfillment geführt werden.

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Ein Beispiel aus der Praxis

Eine Kundin schreibt in den Chat mit einem LLM, sie sucht eine leichte Sommerhose unter 200 Euro in der Größe S, die sie am liebsten am selben Tag noch abholen würde. Um ein paar Euro zu sparen, möchte sie auch ihre Loyalty-Punkte verwenden. Ein Prozess ist hiermit in Gang gesetzt worden:

1. Produktverständnis: Das PIM-System sorgt dafür, dass Eigenschaften wie Saison, Größe und Material vollständig und strukturiert verfügbar sind. Nur so kann der Agent passende Produkte semantisch korrekt identifizieren.

2. Discovery und Auswahl: Der Agent durchsucht den Katalog anhand dieser Attribute und schlägt passende Optionen vor.

3. Operative Validierung: Das operative System liefert den tatsächlichen Filialbestand, das verfügbare Click-&-Collect-Zeitfenster, den für diesen Kunden gültigen Preis und den aktuellen Loyalty-Kontostand.

4. Antwort mit Substanz: Der Agent antwortet mit einer konkreten Zusage: Modell B kann noch am selben Tag in der Filiale abgeholt werden. Mit den Punkten kostet es 164 Euro. Anschließend fragt der Agent, ob er das Stück reservieren soll.

5. Ausführung: Nach Bestätigung wird eine Customer Order angelegt, die Pick-Aufgabe an die Filiale übermittelt und die Loyalty-Buchung vorbereitet.

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Die Architektur-Entscheidung, die über Erfolg entscheidet

Wenn mehrere Systeme gleichzeitig Produktdaten in den Commerce-Kanal liefern, entsteht die klassische Frage: Wer überschreibt welche Informationen? Diese Frage muss proaktiv beantwortet werden, bevor ein Agent sie durch inkonsistente Antworten sichtbar macht. Eine klare Empfehlung für die Datenhoheit:

• PIM-System: Marketingtitel, Beschreibungen, Merkmale, Attribute, Kompatibilitäten, Übersetzungen, Medien
• Operatives System: Artikelnummer, Bestand, Filialen, Preise, Promotions, Kundenkonditionen, Loyalty, Fulfillment, Retouren
• Commerce-Plattform: Agentic Channel, Warenkorb, Check-out, Payment, Order Attribution

Fazit: Unified Commerce ist die Voraussetzung für Agentic Commerce

Die entscheidende Erkenntnis lautet, dass ein KI-Agent nur dann zuverlässig beraten, verkaufen und handeln kann, wenn Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten, Kundendaten, Bestände, Bestellungen und Fulfillment wirklich miteinander verbunden sind. Ohne Unified Commerce funktioniert Agentic Commerce nicht.