Sind Ihre Produktdaten KI-fähig?

Im Jahr 2025 liegt der globale KI-Markt bei beeindruckenden 747,91 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich bis 2032 auf 2,74 Billionen US-Dollar nahezu vervierfacht.

KI hat sich längst über die bloße Beschleunigung von Arbeitsabläufen hinaus entwickelt und wird nun genutzt, um die E-Commerce-Erlebnisse für Kunden grundlegend zu transformieren. Mehr als 75 % der Online-Kunden schätzen ein personalisiertes und konsistentes Markenerlebnis im gesamten Web beim Einkaufen.

Ein Beispiel: Netflix mit seinen 301,6 Millionen weltweiten Abonnenten. KI analysiert deren Sehgewohnheiten und Vorlieben, um passende Filme oder Serien vorzuschlagen – Personalisierung in großem Maßstab. Der E-Commerce geht denselben Weg: KI bereichert kontinuierlich Produktdaten, um intelligentere, schnellere und ansprechendere Einkaufserlebnisse zu schaffen.

Und jetzt werden die Einsätze höher. Große Unternehmen erweitern ihre Zielgruppen über menschliche Käufer hinaus auf KI-Agenten – autonome Systeme, die Produkte entdecken, bewerten und sogar im Namen eines Kunden kaufen können. Dieser Wandel, oft als agentic Commerce bezeichnet, macht Ihre Produktdaten zum neuen Schaufenster in einer Welt automatisierter, multimodaler Entdeckung.

👉 Also: Was sind die wirkungsvollsten KI-Anwendungsfälle im E-Commerce und welche Produktdaten machen sie erfolgreich? Lassen Sie uns das erkunden!

Die wachsende Rolle von KI im Handel und die benötigten Daten…

KI entwickelt sich weit über Chatbots oder Produktempfehlungen hinaus. Sie steuert mittlerweile komplette Entdeckungs-, Einkaufs- und Kaufprozesse. Von automatisierten Übersetzungen und Bildkennzeichnungen bis hin zu den aufkommenden Content Agents, die den agentic Commerce antreiben – KI verändert, wie Produktinhalte erstellt, verbessert und bereitgestellt werden.

Hier sind einige der wirkungsvollsten neuen Anwendungsbereiche:

1. Visuelle Suche und multimodale Entdeckung

Kunden können jetzt ein Foto machen oder einen Screenshot hochladen, um sofort ähnliche Produkte zu finden. Google Lens verarbeitet bereits 20 Milliarden visuelle Suchanfragen pro Monat. Tatsächlich sind heute 20 % aller Google-Lens-Suchen einkaufsbezogen.

2. Dialogbasierter und sprachgesteuerter Handel

Bis 2028 wird erwartet, dass der Voice-Shopping-Markt 45 Milliarden US-Dollar erreicht, und rund 43 % der Online-Shopper nutzen bereits Sprachassistenten, um Produkte zu entdecken. Ebenso treibt Conversational AI in Apps wie WhatsApp, Instagram und Messenger bis 2025 einen Markt für Conversational Commerce von 290 Milliarden US-Dollar an.

3. Dynamische Preisgestaltung und Promotionen

KI-Modelle erleichtern es, Nachfrage, Wettbewerberpreise und saisonale Schwankungen in Echtzeit zu überwachen. Heute nutzen bereits 39 % der Händler KI-gesteuerte Preisgestaltungstools, was ihnen bei Verkaufsaktionen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

4. Hyperpersonalisierung

KI-gesteuerte Personalisierung geht über einfache Produktempfehlungen hinaus und passt ganze Shops in Echtzeit für jeden einzelnen Kunden an. Heute erwarten 71 % der Verbraucher, dass Marken Erlebnisse liefern, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

5. Generative KI und Content-Erstellung

Von automatisierten Produktbeschreibungen bis hin zu KI-unterstützten kreativen Kampagnen verändert generative KI die Skalierungsmöglichkeiten von Händlern. Führungskräfte berichten, dass KI die Produktivität und den ROI in Marketing und Handel steigert.

👉 Aber hier ist der Haken: Keine dieser KI-Anwendungen funktioniert wie versprochen ohne eines: einen hochwertigen Produktfeed.

Warum sind hochwertige Produktdaten entscheidend für den KI-Erfolg?

Trotz des weltweiten KI-Investitionsbooms schaffen es nur wenige Unternehmen derzeit, KI erfolgreich zu skalieren. Der größte Stolperstein? Inkonsistente, unvollständige oder isolierte Produktdaten, die verhindern, dass KI präzise Verbindungen herstellt und die erwarteten Einkaufserlebnisse liefert.

Die Realität ist einfach: KI ist nur so gut wie die Daten, die Sie ihr geben. Ohne hochwertige Produktdaten werden selbst die fortschrittlichsten Modelle fehlerhaft arbeiten.

Ein Beispiel: In einem Katalog mit einer Million SKUs könnte bereits eine Fehlerquote von 1 % bei Produktattributen 10.000 Produkte falsch klassifizieren und die Sichtbarkeit auf wichtigen Plattformen wie Google oder Meta gefährden.

Deshalb kämpfen viele Unternehmen, die enorme Summen in KI investieren, weiterhin damit, ROI zu erzielen. Studien zeigen immer wieder eine Lücke zwischen KI-Ambitionen und messbaren Ergebnissen.

Häufige Fehlerquellen:

• Datensilos und Fragmentierung: Produktattribute liegen in PIMs, ERPs, Marktplatz-Feeds, Tabellen und Lieferantenportalen. Wenn diese Quellen widersprüchlich sind, lernt das KI-Modell Rauschen statt Muster.
• Inkonsistente Formatierung und Taxonomie-Abweichungen: Daten wie Datumsangaben, Einheiten und Kategorien müssen normalisiert werden; sonst sieht das KI-Modell viele „Dialekte“ statt einer einheitlichen Sprache.
• Fehlende Informationsdichte: KI benötigt Kontext: Bilder, beschreibende Texte, Nutzungsszenarien und vollständige Attribute (Größe, Farbe, Kompatibilität, Materialien) verbessern die Ergebnisse.
• Bias und Repräsentativität: Wenn Trainingsdaten bestimmte Produkttypen, Zielgruppen oder Regionen unterrepräsentieren, führt das zu verzerrten Empfehlungen – ein Risiko für Fairness, Inklusivität und Performance.
• Fehlende Governance: Ohne Genehmigungsworkflows, menschliche Kontrollinstanzen und Nachvollziehbarkeit können automatisierte Inhalte Fehler oder nicht konforme Angaben erzeugen.

💡 Pro-Tipp: Investieren Sie in Tools und Workflows, die das Signal-Rausch-Verhältnis erhöhen. Bessere Governance und Automatisierung verbessern nicht nur kurzfristige Ergebnisse, sondern machen Ihre KI-Initiativen langfristig nachhaltig.

Ihre Checkliste für KI-fähige Produktdaten: Sorgen Sie für eine reibungslose Implementierung

Bevor KI Entdeckung, Personalisierung und Automatisierung verbessern kann, müssen Ihre Produktdaten gesund, konsistent und kontextreich sein. Verwenden Sie diese Checkliste, um Ihre Feeds für KI vorzubereiten:

• Konsolidieren und integrieren Sie Ihre Datenquellen

Produktdaten liegen häufig verstreut in CRMs, internen Datenbanken, Marktplätzen, E-Commerce-Websites und Vertriebskanälen. Ohne Integration entstehen Silos, Datenlücken und Fehler, die Entscheidungen beeinträchtigen.

Durch die Zentralisierung aller Daten in einer einzigen verlässlichen Quelle können Sie einen vollständigen und genauen Produktfeed erstellen. Dies hilft auch, Diskrepanzen wie falsche Lagerbestände zu vermeiden, wenn Daten aus mehreren Systemen zusammengeführt werden. Ein optimierter Ansatz stellt sicher, dass Teams stets mit konsistenten, aktuellen Informationen arbeiten.

• Validieren Sie Ihre Produktdaten

Nach der Konsolidierung Ihrer Quellen sollten Sie die Datenqualität prüfen, um Fehler, Duplikate und fehlende Felder zu erkennen. Reichhaltige Attribute wie Größe, Farbe oder Ablaufdatum stärken die Fähigkeit der KI, Inhalte zu analysieren und zu personalisieren. Beispiel: Wenn Sie KI nutzen möchten, um eine Produktbeschreibung für eine bestimmte Zielgruppe zu personalisieren, gilt: Je mehr Produktattribute Sie einpflegen, desto stärker wirkt sich das auf die Qualität der generierten Beschreibung aus.

• Strukturieren Sie Ihre Produktdaten

Künstliche Intelligenz erkennt Muster in Daten und trifft darauf basierende Vorhersagen. Inkonsistente Datenformate erschweren KI-Modellen jedoch genaue Prognosen und korrekte Ergebnisse. So strukturieren Sie Ihre Daten effektiv:

/ Formate standardisieren: Stimmen Sie Daten, Zahlen und Kategorien über alle Quellen hinweg ab.

/ Labels und Metadaten nutzen: Annotieren Sie Daten richtig, um KI das Verständnis von Kontext und Zusammenhängen zwischen Attributen zu erleichtern.

• Heben Sie Nachhaltigkeits- und Transparenzattribute hervor

Mit Inkrafttreten von Vorschriften wie dem EU-Digital Product Passport müssen Produktdaten Lebenszyklusdetails erfassen – z. B. Materialien, Recyclingfähigkeit oder CO₂-Fußabdruck. Über die Compliance hinaus stärkt dies das Vertrauen der Verbraucher und ermöglicht KI, Inhalte zu generieren, die ethischen und nachhaltigen Werten entsprechen.

• Sorgen Sie für kontextuelle und vergleichende Klarheit

Unterstützen Sie KI-Systeme dabei, Kunden besser zu bedienen, indem Sie Produktinformationen mit natürlicher Sprachkontextualisierung („leichtes Laptop unter 1.000 $ für Studenten“) und klaren Differenzierungsmerkmalen („10 % längere Akkulaufzeit als bei Mitbewerbern“) versehen. Dies reduziert Fehlinterpretationen durch die KI und stärkt das Vertrauen in die Ergebnisse.

Diese Klarheit ist besonders wichtig, da der Handel in Richtung agentic commerce geht, bei denen KI-Systeme nicht nur Produkte anzeigen – sie kuratieren, vergleichen und kaufen sogar. Eine einmalige statische Bereinigung reicht nicht aus, um mit regelmäßigen Änderungen bei SKUs, Kanälen und Compliance-Regeln Schritt zu halten.

Sobald das Fundament Ihrer Produktdaten steht, besteht die nächste Herausforderung darin, das gesamte Unternehmen nachhaltig und skalierbar für den Einsatz von KI vorzubereiten. Genau hier kommt ein strategischer, ganzheitlicher Ansatz ins Spiel.

5 Schritte, um Ihr Unternehmen KI-fähig zu machen

Für große, international agierende Unternehmen mit umfangreichen Datenbeständen ist es entscheidend, KI strategisch zu implementieren. Die folgenden Schritte helfen, Ihre KI-Ziele gezielt umzusetzen.

1. Ziel des KI-Use-Cases klären

Starten Sie mit einem Blick auf Ihre Unternehmensstrategie und erstellen Sie eine Business-Value-Map. Analysieren Sie Ineffizienzen und bestehende Einschränkungen in Ihren Geschäftsprozessen und identifizieren Sie Verbesserungspotenziale. Leiten Sie daraus einen klaren Scope für den KI-Einsatz in Ihrem Unternehmen ab. Dieser Schritt stellt sicher, dass Ihre KI-Initiativen auf die übergeordneten Unternehmensziele einzahlen.

2. Gesundheitscheck für Produktdaten durchführen

Nachdem die KI-Ziele definiert sind, prüfen Sie Ihre Produktdatenbasis: Wie werden Daten gespeichert? Wer ist verantwortlich? Wie und wo werden sie genutzt und geteilt — und zu welchem Zweck? Ein klares Bild des Status quo ist Voraussetzung, um die Datenqualität gezielt zu verbessern und damit verlässliche KI-Ergebnisse zu erzielen.

3. Ein KI-Team aufbauen

Identifizieren Sie interne Talente oder greifen Sie auf externe Partner zurück, die Expertise in Datenmanagement, statistischer Analyse und Machine Learning mitbringen. Dieses Know-how ist essenziell, um fundierte Entscheidungen bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen zu treffen.

4. Governance, Ethik und Nachhaltigkeit integrieren

KI braucht nicht nur korrekte — sondern verantwortungsvolle Daten. Ergänzen Sie Ihre Produktdaten-Checkliste um folgende Aspekte:

• Ethische Datenerhebung und -nutzung (Bias vermeiden, Datenschutz respektieren)

• Nachhaltigkeitsattribute (Materialien, Lebenszyklus, Impact) zur Erfüllung regulatorischer Vorgaben wie dem Digital Product Passport der EU

• Governance-Workflows zur Sicherstellung von Transparenz, Compliance und Vertrauen in KI-Outputs

  
  

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5. Verantwortungsbewusst pilotieren und skalieren

Beginnen Sie mit Pilotprojekten in kontrollierten Umgebungen. Messen Sie Ergebnisse, identifizieren Sie Risiken und optimieren Sie. Sobald klarer Business-Value erzielt wird, skalieren Sie schrittweise über weitere Kanäle oder Produktkategorien.

Smart Technologies wie generative KI — die mittlerweile mit 5,92 Billionen US-Dollar bewertet wird — verändern den globalen E-Commerce bereits massiv. Doch der tatsächliche Nutzen hängt davon ab, wie gut Ihre Daten sind und inwieweit Ihre Datenpraktiken mit Ihren KI-Zielen harmonieren.

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