Immer mehr Shops, Plattformen und Marktplätze setzen auf künstliche Intelligenz, um Kund*innen besser zu verstehen und individuell anzusprechen. Aber was genau steckt hinter AI-basierter Personalisierung, wie funktioniert sie im E-Commerce-Alltag – und wo liegen Chancen und Risiken?
Wir von argutus haben die wichtigsten Funktionen, Tipps und Tricks für Sie zusammengestellt.
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Was ist AI-basierte Personalisierung im E-Commerce?
Mit AI-basierter Personalisierung bekommen Sie das Komplettpaket: ein System, das alle relevanten Datenpunkte Ihrer Nutzer*innen (u. a. Klickverhalten, Käufe, Warenkorbabbrüche, Endgeräte) auswertet und daraus individuelle Produktempfehlungen, Inhalte und Angebote ableitet. Ziel ist es, User in ihrer Customer Journey an der richtigen Stelle abzuholen – mit der richtigen Botschaft, auf dem richtigen Kanal, zum richtigen Zeitpunkt.
Dank Machine Learning ist moderne Personalisierung ein weitgehend automatisierter Prozess, der mit datengetriebener Attribution arbeitet. Die Algorithmen analysieren Signale aus Verhalten, Kontext und Zielgruppe. Das Ziel der AI ist es, die richtige Empfehlung im richtigen Umfeld zum richtigen Zeitpunkt auszuspielen.
Um das zu erreichen, arbeitet die AI mit User-, Produkt- und Kontextsignalen. Zusammen mit Gebotsstrategien (z. B. ROAS-Ziele, Conversionmaximierung) und Onsite-Personalisierung werden Inhalte und Produkte dynamisch an die richtigen potenziellen Kund*innen ausgespielt.
Zusätzlich können Sie Ihre AI-Systeme auf bestimmte Geschäftsziele ausrichten, etwa:
* Umsatzsteigerung
* Erhöhung des durchschnittlichen Warenkorbwerts
* Neukundengewinnung
* Reduzierung von Warenkorbabbrüchen
* Reaktivierung von Bestandskund*innen
Genau wie bei Performance Max Kampagnen geben Sie auch hier einen Teil der Kontrolle an den Algorithmus ab – gewinnen aber gleichzeitig Reichweite, Effizienz und Skalierbarkeit.
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Was bedeutet das für Agenturen, insbesondere E-Commerce- & Performance-Teams?
Durch die zunehmende Automatisierung im E-Commerce fällt ein großer Teil der klassischen, manuellen Optimierungsarbeit weg. Das bedeutet jedoch nicht, dass der Gesamtaufwand sinkt – er verschiebt sich nur.
Statt stundenlang:
* Produktlisten manuell zu sortieren
* starre Zielgruppen zu definieren
* Kampagnen per Hand anzupassen
liegt der Schwerpunkt künftig auf:
* sauberem Tracking & Datenqualität
* klaren Zielvorgaben (KPIs, ROAS, Deckungsbeitrag, CLV)
* strategischer Segmentierung von Kundengruppen
* Auswahl & Pflege der richtigen AI-Tools
* Erstellung leistungsstarker Creatives und Landingpages
Für Agenturen und Inhouse-Teams bedeutet das:
Weniger „Klickarbeit“ im Tool, mehr strategische Beratung, Datenkompetenz und Content-Qualität.
Als Ziel können Sie natürlich weiterhin Umsatz oder Klicks festlegen, genauso aber:
* Margen & Gewinn
* Neukundenziele
* Wiederkaufsraten
* Abverkauf von Lagerbeständen
Eine gut ausgearbeitete Zieldefinition hilft, die Algorithmen von Anfang an in die richtige Richtung zu lenken. Wichtig zu beachten: AI ist kein Wundermittel, das schlechte Daten oder unklare Strategien kompensiert. Sie sparen jedoch wichtiges Budget, wenn Sie den Systemen einen klaren Startpunkt geben, um die richtigen User für Ihre Ziele zu erreichen.
Sie haben weitere Fragen oder benötigen Hilfe beim Einstieg in AI-gestützte Personalisierung im E-Commerce? Kontaktieren Sie uns jederzeit. Unsere Experten helfen Ihnen gerne weiter!
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Welche Kanäle und Formate profitieren von AI-Personalisierung?
AI-Personalisierung ist nicht auf einen einzigen Kanal begrenzt. Ähnlich wie Performance Max Kampagnen mehrere Google Netzwerke bedienen, kann AI im E-Commerce kanalübergreifend eingesetzt werden:
- Onsite im Shop: Startseiten-Personalisierung, dynamische Kategorien, personalisierte Produktempfehlungen („Das könnte Ihnen auch gefallen“), individuelle Suchergebnisse.
- E-Mail-Marketing & Marketing Automation: Trigger-Mails nach Warenkorbabbruch, persönliche Produktvorschläge basierend auf Kaufhistorie, individuelle Newsletter-Inhalte.
- Paid Advertising: AI-gestützte Zielgruppenerweiterung, Lookalike Audiences, dynamische Produktanzeigen, automatisierte Gebote nach Conversion-Wahrscheinlichkeit.
- Social Media & Retargeting: Aussteuerung von Creatives auf Basis von Nutzersignalen, Kontaktfrequenzsteurung, Cross-Device-Retargeting.
- Customer Service & Chatbots: AI-gestützte Hilfesysteme, die Produktfragen beantworten, passende Artikel empfehlen oder bei Retouren beraten.
Je mehr Kanäle Sie mit einer zentralen Datenbasis verbinden, desto besser kann die AI Ihre Kund*innen verstehen – und desto konsistenter wird die Customer Journey.
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Creative Assets – Futter für die AI
Wie bei PMax Kampagnen sind auch im E-Commerce die Creative Assets ein zentraler Hebel für den Erfolg. AI-Systeme können nur mit dem arbeiten, was Sie bereitstellen.
Dazu gehören u. a.:
* Produktbilder & Detailshots
* Lifestyle-Fotos und Videos
* aussagekräftige Titel & Beschreibungen
* USPs, Benefits und Alleinstellungsmerkmale
* Landingpages für bestimmte Zielgruppen oder Use Cases
Pro Use Case (z. B. Sale, Neukunden-Rabatt, Brand-Kampagne, Saison-Kampagne) sollten Sie spezifische Creatives entwickeln. Die AI testet dann verschiedene Kombinationen aus Bildern, Texten und Zielgruppen – und spielt die Varianten mit der besten Performance häufiger aus.
Idealerweise erstellen Sie:
* eine allgemeine Asset-Gruppe, die breit aufgestellt ist und von der KI gesteuert wird
* mehrere spezifische Asset-Gruppen, z. B. für:
* Bestandskunden
* Neukunden
* hohe Warenkörbe / Premium-Sortiment
* saisonale Anlässe (Weihnachten, Black Friday, Sommer-Sale)
So geben Sie der AI genug Material, um für unterschiedliche Käuferpersönlichkeiten passende Erlebnisse zu gestalten.
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Daten & Signale – das neue „Keyword“ im E-Commerce
Auch wenn AI im E-Commerce nicht mehr mit klassischen Keywords im Suchnetzwerk arbeitet, gibt es weiterhin Möglichkeiten, dem System eine klare Richtung zu geben – nur eben auf Daten- und Segmentebene.
Unter anderem über:
- Benutzerdefinierte Zielgruppen & Segmente: Cluster nach Kaufhäufigkeit, Produktkategorien, Markenaffinität, Warenkorbhöhe.
- Events & Conversions: „In den Warenkorb gelegt“, „Checkout gestartet“, „Newsletter angemeldet“, „Rabattcode genutzt“.
- First-Party-Daten: CRM-Daten, Loyalty-Programme, E-Mail-Listen, Retourenquote.
- Produktdaten: Margen, Verfügbarkeiten, Saisonalitäten, Topseller, Ladenhüter.
Statt zu sagen „User, die diesen Suchbegriff eingeben“, geben Sie heute eher vor:
„User, die sich so und so verhalten, sollen folgendes sehen.“
Ähnlich wie „Benutzerdefinierte Segmente“ in Google Ads helfen diese Datenpunkte der AI, die passenden Nutzergruppen zu identifizieren und mit relevanten Inhalten zu bespielen.
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Die Vorteile
Wir haben Ihnen die Vorteile von AI-basierter Personalisierung im E-Commerce hier zusammengestellt:
- Höhere Conversion Rate: Wenn Kund*innen Produkte und Inhalte sehen, die wirklich zu ihren Interessen passen, steigt die Kaufwahrscheinlichkeit deutlich.
- Steigender Warenkorbwert: AI erkennt Cross- und Upselling-Potenziale (z. B. Zubehör, Bundle-Produkte, höherwertige Alternativen) und spielt passende Empfehlungen aus.
- Effizientere Werbekosten: Budgets werden stärker auf kaufbereite Zielgruppen konzentriert, Streuverluste verringern sich.
- Automatisierung statt Mikromanagement: Weniger manuelle Regelwerke, mehr datengetriebene Optimierung in Echtzeit.
- Bessere Customer Experience: User erleben Ihren Shop als relevanter, schneller und „intelligenter“ – das stärkt die Marke und erhöht die Wiederkaufsrate.
- Skalierbarkeit: Was manuell kaum möglich wäre, kann AI auf Tausende oder Millionen Nutzer*innen gleichzeitig anwenden.
- Frühzeitiges Erkennen von Trends: AI erkennt Veränderungen im Kaufverhalten oft früher als menschliche Analysten – ein Vorteil bei neuen Produkten oder Marktveränderungen.
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Die Nachteile
Wir beleuchten natürlich nicht nur die Vorteile von AI im E-Commerce. Wie bei jeder Automatisierung gibt es auch hier Punkte, die Sie kritisch im Blick behalten sollten:
- Kontrollverlust: Viele Entscheidungen (welches Produkt, welches Creative, welcher User) trifft die AI. Feingranulare manuelle Eingriffe sind nur begrenzt möglich.
- Abhängigkeit von Datenqualität: Schlechte, unvollständige oder inkonsistente Daten führen zu schwachen Ergebnissen. „Garbage in, garbage out“ gilt hier besonders.
- Begrenzte Transparenz: Warum genau ein bestimmtes Produkt empfohlen wurde oder eine bestimmte Zielgruppe gut performt, lässt sich nicht immer im Detail nachvollziehen.
- Lernphasen & Mindestvolumen: Gerade zu Beginn benötigen viele Algorithmen eine gewisse Datenmenge, um zuverlässig arbeiten zu können. Das kann je nach Traffic- und Conversionvolumen mehrere Wochen dauern.
- Technische Komplexität: Tracking, Schnittstellen (Shop, CRM, Ads, E-Mail), Feed-Management – ohne saubere technische Basis wird Personalisierung schnell zum Flickenteppich.
- Ressourcen für Content & Pflege: AI nimmt Ihnen nicht die Erstellung von Bildern, Texten, Landingpages und Angeboten ab. Diese Arbeit bleibt – wird aber noch wichtiger.
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Best Practices für AI im E-Commerce
Diese Best Practices empfehlen wir, wenn Sie AI-basierte Personalisierung in Ihrem Shop einführen oder ausbauen möchten:
- Definieren Sie Ihre Ziele klar, bevor Sie ein Tool einführen (Umsatz, Marge, CLV, Neukundenquote etc.).
- Stellen Sie sicher, dass Ihr Tracking funktioniert – inkl. E-Commerce-Tracking, Events, Conversions und ggf. serverseitigem Tracking.
- Pflegen Sie Ihre Produktdaten sauber (Titel, Beschreibungen, Bilder, Kategorien, Margeninformationen). Gute Daten sind die Basis guter Empfehlungen.
- Stellen Sie so viele Creative Assets wie möglich bereit, damit die AI testen und lernen kann.
- Starten Sie mit einem Testsetup (z. B. bestimmte Kategorie, bestimmte Zielgruppe), bevor Sie den gesamten Shop umstellen.
- Lassen Sie die AI mindestens mehrere Wochen lernen, bevor Sie harte Urteile über die Performance fällen.
- Kontrollieren Sie regelmäßig die Ergebnisse und tauschen Sie „Bad Performer“ bei Creatives, Kampagnen oder Empfehlungen aus.
- Kombinieren Sie AI mit menschlicher Expertise: Strategische Entscheidungen, Markenführung und Angebotslogik sollten weiterhin bei Ihnen liegen.
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Wann lohnt sich AI-basierte Personalisierung?
Unsere Empfehlung ist es, AI-basierte Personalisierung auf jeden Fall auszutesten, wenn Sie:
* einen Onlineshop mit nennenswertem Traffic haben
* mehr als nur ein sehr kleines Sortiment anbieten
* bereits ein gewisses Werbebudget einsetzen (SEA, Social, Display, E-Mail)
* das Gefühl haben, dass Sie Ihre Daten noch nicht „ausschöpfen“
Gerade, wenn Sie sich in einer Nischenbranche mit speziellem Sortiment befinden, kann AI helfen, wertvolle Mikrozielgruppen zu finden und Kaufmuster zu erkennen, die mit klassischer Segmentierung verborgen bleiben würden.
Wichtig: Beginnen Sie mit einem klar abgegrenzten Test (z. B. eine Kategorie, ein Use Case wie Warenkorbabbrecher), messen Sie die Ergebnisse und skalieren Sie dann Schritt für Schritt.
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Abschließendes Fazit
AI ist kein Hype-Thema mehr, sondern ein fester Bestandteil moderner E-Commerce-Strategien.
Durch AI-basierte Personalisierung können Sie:
* neue Kunden ansprechen
* bestehende Zielgruppen besser ausschöpfen
* Warenkörbe vergrößern
* Retouren reduzieren
* und die Reichweite & Bekanntheit Ihrer Brand nachhaltig steigern.
Mit der zunehmenden Verschiebung hin zu kontext- und verhaltensbasierter Ansprache wird klar:
Wer seine Daten nicht nutzt, verliert langfristig den Anschluss.
Unser Fazit: Genießen Sie AI mit Vorsicht – aber verzichten Sie nicht darauf.
Ein strukturierter Test, ein sauberes Setup und klare Ziele machen AI zum echten Schlüssel für Ihren personalisierten E-Commerce-Erfolg.
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