Von der Idee bis zur Umsetzung ist GenAI kein Selbstzweck - die Technologie entfaltet ihren vollen Wert nur, wenn sie auf reale Geschäftsprozesse trifft.

In diesem Artikel zeigen wir fünf typische Anwendungsfälle, wie GenAI konkrete Auswirkungen in E-Commerce-Umgebungen hat: von intelligenter Kundenberatung bis hin zur automatisierten Datenpflege.

Ebenfalls enthalten: Praxisbeispiele, messbare Effekte und Tipps zur Umsetzung.

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1. Conversational Product Advisor: Beratung auf menschlicher Ebene

Problem:

Online-Kunden finden sich im Sortiment nicht zurecht. Sie brechen Kaufvorgänge ab oder wenden sich an überlastete Support-Teams.

Lösung:

Ein von GENAI unterstützter Berater berät interaktiv per Chat - bei Bedarf auch per Spracheingabe. Er versteht freie Meinungsäußerung (z. B. „Ich suche einen veganen Proteinshake zum Muskelaufbau“), analysiert die Anfrage semantisch und empfiehlt konkrete Produkte mit Begründung.

Auswirkungen:

Konversionsrate +40-70%

Absprungrate -30%

Stützentlastung von bis zu -40%

Beispiel: Pflanzen Kölle, Miele oder ein großer Baumarkt

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2. Automatisierte Inhaltserstellung für Produktseiten

Problem:

Viele Einzelhändler führen Tausende von Produkten mit unvollständigen, veralteten oder generischen Texten.

Lösung:

GenAI-Modelle generieren skalierbare, SEO-optimierte Texte auf der Grundlage strukturierter oder halbstrukturierter Daten.

Was wird geschaffen:

Beschreibungen der Produkte

SEO-Texte (Metatags, H1, Rich Snippets)

Aufzählungspunkte der Funktionen

Vorteile:

Bessere Auffindbarkeit (SEO)

Kürzere Markteinführungszeit

Konsistente Markenkommunikation

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3. Dynamische Filter- und Sortierlogik im Shop

Problem:

Kunden stoßen auf eine starre Filterlogik („nur nach Preis, Farbe, Größe“), die nicht ihrer tatsächlichen Suchabsicht entspricht.

Lösung:

GenAI erkennt implizite Bedürfnisse und schlägt dynamisch relevante Filter oder Sortierungen vor (z. B. „hautfreundlich“, „wintertauglich“, „mit Ersatzteilen erhältlich“).

Vorteil:

Intuitiveres Einkaufserlebnis

Höhere Zufriedenheit und Verweildauer

Das Cross-Selling-Potenzial steigt

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4. Unterstützen Sie die Automatisierung im Self-Service

Problem:

Support-Teams sind überlastet, FAQs werden selten verwendet.

Lösung:

FAQ-Bots auf Basis von Genai interpretieren natürliche Sprache, verstehen Produktreferenzen und beantworten Fragen kontextbezogen.

Unterschied zu klassischen Chatbots:

Die KI interpretiert Absicht, Kontext und Synonyme - auch in langen Einträgen.

Beispiel:

'Mein Grill funktioniert nicht mit der Gasflasche XY - was soll ich tun? ' → Antwort mit Anleitung & Produktempfehlung

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5. Optimierung der Produktdatenqualität durch GenAI (Verbessern)

Problem:

Produktdaten aus verschiedenen Quellen sind inkonsistent, unvollständig oder falsch. Dies führt zu falschen Angeboten und einer schlechten Sichtbarkeit.

Lösung:

Frontnow Enhance erkennt Muster, schlägt richtige Werte vor oder ergänzt fehlende Daten automatisch. Ideal für umfangreiche Produktpaletten oder Datenmigrationen (z. B. PIM-Änderung).

Vorteile:

Höhere Datenqualität ohne manuelle Wartung

Bessere Auffindbarkeit und UX

Weniger Retouren dank korrekter Informationen

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Fazit: GenAI funktioniert dort, wo es drauf ankommt

Diese fünf Anwendungsfälle zeigen, dass GenAI kein Hype ist, sondern ein Tool mit konkreter Wirkung - entlang der gesamten Customer Journey. Der Schlüssel liegt darin, zielgerichtet und pragmatisch anzufangen - nicht mit dem Ziel, alles auf einmal zu automatisieren, sondern mit gut ausgewählten Pilotprojekten.

Lesen Sie mehr: Im Artikel „Wie GenAI die Konversionsraten erhöht - Zahlen und Beispiele“, zeigen wir, wie GenAI die Konversionsrate messbar erhöht - mit Zahlen, Benchmarks und Praxisbeispielen.

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