Strategien für 2026 KI-gestützte Personalisierung im E-Commerce: Relevanz durch smarte Daten

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Das Jahr 2026 wird zum Wendepunkt: Personalisierung wird vom „Nice-to-have“ zum Pflichtprogramm. Generative KI und steigender Margendruck zwingen Händler dazu, Personalisierung als End-to-End-Orchestrierung über alle Touchpoints zu denken.

Im E-Commerce erwarten Kunden immer öfters relevante Inhalte. Künstliche Intelligenz hilft Händlern dabei, das richtige Angebot im richtigen Moment auszuspielen – über Shop, App, E-Mail, Marktplatz und sogar am Point of Sale.

Das haben viele Händler auch bereits verstanden: 53 Prozent der B2C-Händler und 61 Prozent der B2B-Händler setzen bereits auf KI – vor allem bei Personalisierung, Inhaltserstellung und Kundenservice. Doch: Erfolg entsteht nicht durch „mehr Daten“, sondern durch saubere Daten, einfache Prozesse und klare Regeln.

Das sind die fünf wichtigsten KI-Trends 2026:

1. Generative Inhalte kommen in den Alltag

Generative KI – künstliche Intelligenz, die selbstständig Texte, Bilder oder Videos erzeugt – erstellt künftig Produkttexte, Bildervarianten und Betreffzeilen passend zum Kontext – etwa zum Kaufinteresse. Wichtig ist hierbei, dass vorab klare sogenannte Guardrails definiert werden, also die Markensprache festgelegt wird, etwa Regeln für Tonalität und Claims. Freigabe-Workflows vermeiden hier Ausreißer.

Händler sollten dabei in A/B-Tests oder Bandits-Tests stets überprüfen, was bei den Kunden am besten ankommt. Sogenannte Multi-Armed-Bandit-Tests (MAB) sind eine komlexere Variante von A/B-Tests, bei der Machine-Learning-Algorithmen eingesetzt werden, um den Traffic dynamisch den Varianten zuzuweisen, die gut abschneiden, während den Varianten, die weniger gut abschneiden, weniger Traffic zugewiesen wird.

2. Shop-Dialoge statt Klick-Wüsten

Conversational Commerce wird zum Standard-Interface. Die Integration von Chatbots, Sprachassistenten und Messaging-Apps in den E-Commerce führen den Kunden durch natürliche, konversationsbasierte Interaktionen zum Kauf.

Ein Beispiel: „Zeige mir winterfeste Arbeitsschuhe, Größe 42, bis 150 Euro, sofort lieferbar.“ Der Assistent greift auf Produktdaten, Lagerbestand und Bewertungen zu und zeigt sofort relevante Shop-Ergebnisse an.

Retrieval Augmented Generation, kurz RAG, verbindet dabei die Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) mit dem Wissen des Unternehmens – von Produktdaten aus PIM- oder ERP-Systemen über PDFs bis hin zu Kundenbewertungen. Das sorgt für präzisere Produktempfehlungen, hilfreiche Einkaufsberatung durch Chatbots und einen Kundenservice mit fundierten Antworten.

Interview mit MediaMarktSaturn

Retail Media: Neue Wege zur Kundenansprache in einer Omnichannel-Welt

3. Empfehlungen verstehen Absichten – nicht nur Klicks

Die klassische „Kunden kauften auch“-Leiste wird smarter. Eine Vektor-Suche matcht dabei nicht nur Wörter, sondern versteht die Bedeutung von Suchbegriffen, zum Beispiel „atmungsaktiv“ gleich „luftdurchlässig“. So werden ähnliche Produkte besser gefunden. Hybrid-Recommender kombinieren mehrere Empfehlungsalgorithmen wie Verhaltensdaten, Produktmerkmale und semantische Ähnlichkeit. Das Ziel: Relevanz erhöhen, Neuprodukte sichtbar machen.

4. Personalisierung ohne Third-Party-Cookies

Mit dem Ende der Drittanbieter-Cookies zählen First-Party- und Zero-Party-Daten. First-Party-Daten stammen direkt aus dem eigenen Shop beziehungsweise der App. Bei Zero-Party-Daten handelt es sich um Informationen, die Kunden freiwillig an Unternehmen weitergeben. Hier hilft vor allem Transparenz: Zum Beispiel ein Preference Center oder die Anzeige „Gezeigt, weil…“ erhöhen Akzeptanz bei den Kunden – und damit letztendlich auch die Datenqualität.

5. Omnichannel und Retail Media wachsen zusammen

Personalisierung endet nicht im Warenkorb. Ein einheitliches Kundenerlebnis über E-Mail, App, Web, Point of Sale und Service verringert Brüche im Shopping-Erlebnis. Mit Retail Media werden eigene Werbeplätze im Shop zusammen mit First-Party-Zielgruppen relevanter. Und sogenannte Frequency Caps, die Begrenzung der Werbeeinblendungen, schützen dabei die Marke.