KI macht Marktplätze zum Wachstumskanal für Händler

Wer auf Marktplätzen schlecht aussieht, verkauft schlecht. Punkt.

Die Zahlen aus dem Vereinigten Königreich sind dafür ein ziemlich klares Warnsignal: Bei Einkäufen über 90 Euro greifen 30% der Käufer:innen zu Online-Marktplätzen – noch vor stationären Läden und anderen Websites. Und Marktplätze sind nicht nur „der Ort, wo man kauft“. Sie sind Schaufenster, Preisvergleich, Bewertungsportal und Kasse in einem. Genau dort fällt die Entscheidung.

Für Schweizer Händler ist das keine UK-Spezialität, sondern ein Blick in die nahe Zukunft Europas. Gerade jetzt, im Dezember 2025, wenn Retouren, Lieferdruck und Preisaktionen den Alltag bestimmen, zeigt sich besonders hart: Produktdatenqualität entscheidet über Umsatz. Und KI ist der pragmatischste Weg, diese Qualität auf Marktplätzen in den Griff zu bekommen – skalierbar, konsistent, messbar.

Warum Marktplätze die Customer Journey dominieren

Marktplätze gewinnen, weil sie den Kundennutzen besser bündeln als einzelne Shops: Auswahl, Vergleich, Vertrauen und schnelle Lieferung an einem Ort. Das ist für Konsument:innen schlicht weniger Arbeit.

Eine aktuelle Befragung (Akeneo, 2025; 1.800 Konsument:innen in 8 Ländern) zeigt für UK sehr deutlich, wie tief Marktplätze in die Journey hineinreichen:

• 24% nutzen Marktplätze für Suche & Discovery
• 26% für Preis- und Promotionsvergleich
• 28% zum Vergleich/Validieren von Produkten (Specs, Varianten, Alternativen)
• 21% holen sich aktiv Rat aus Bewertungen anderer Nutzer:innen

Das passt zu früheren Ergebnissen (ChannelEngine): 54% der Online-Shopper in UK starten die Produktsuche auf Marktplätzen – über dem europäischen Schnitt.

Was das für Schweizer Retail bedeutet

Die Realität? Viele Schweizer Händler betrachten Marktplätze noch als „Zusatzkanal“. Kund:innen behandeln sie längst als Startpunkt. Das ist eine strategische Verschiebung:

• Discovery passiert auf Marktplätzen (nicht im eigenen Shop).
• Vertrauen entsteht über Reviews und Datenqualität (nicht über Hochglanzkampagnen).
• Conversion hängt an Liefer- und Preissignalen (die Marktplätze stark standardisieren).

Wenn ihr Produkt dort nicht sauber, vollständig und überzeugend erscheint, verliert ihr nicht nur einen Sale – ihr verliert die Sichtbarkeit im Moment der Entscheidung.

Produktdaten sind Umsatzdaten: 63% brechen wegen schlechter Infos ab

Akeneo nennt eine Zahl, die man sich als Händler einrahmen sollte: 63% der UK-Käufer:innen haben in den letzten 12 Monaten einen Kauf abgebrochen, weil Informationen fehlten oder falsch waren.

Noch härter:

• 70% würden auf ein anderes Produkt wechseln, wenn Infos fehlen.
• 68% würden eine Marke meiden, wenn die Produktinformationserfahrung schlecht war.

Das ist kein „Content-Thema“. Das ist knallhartes Performance-Marketing – nur ohne Media-Budget. Ein unvollständiges Datenblatt wirkt wie ein kaputtes Checkout-Formular.

Warum Marktplatz-Produktinfos oft besser sind als im eigenen Shop

Die Befragung zeigt, dass 52% die Produktinformationen auf Marktplätzen als „sehr gut“ bewerten – deutlich mehr als bei Retailer-Websites (40%).

Das klingt paradox, ist aber erklärbar:

• Marktplätze erzwingen Templates (Pflichtattribute, Variantenlogik, Bildanforderungen).
• Wettbewerber im selben Listing erzeugen Druck zur Vollständigkeit.
• Bewertungen liefern Zusatzinfos, die Shops selten strukturiert abbilden.

Viele Händlerseiten wirken dagegen wie ein gut gemeinter Prospekt: hübsch, aber nicht entscheidungsfähig.

KI auf Marktplätzen: Sichtbarkeit entsteht durch Konsistenz

KI hilft nicht, weil sie „magisch“ ist, sondern weil sie Fleißarbeit automatisiert und Qualität messbar macht. Marktplatz-Optimierung ist Datenarbeit: Attribute, Kategorien, Varianten, Titel, Bullet Points, Bilder, Übersetzungen, Compliance. Wer das manuell pflegt, skaliert nicht.

Hier sind 3 konkrete Hebel, mit denen KI eure Produkte auf Marktplätzen sichtbarer macht.

1) KI-gestützte Produktdaten-Optimierung (PIM + Enrichment)

Der schnellste Weg zu besseren Listings ist saubere, vollständige, konsistente Produktinformation. KI kann:

• fehlende Attribute aus Datenquellen ableiten (z. B. Maße aus Spezifikationen)
• Inhalte normalisieren (z. B. „anthrazit“ vs. „graphit“)
• Varianten- und Bundle-Logiken prüfen
• regelbasiert + ML-basiert Qualitätschecks fahren (Pflichtfelder, Plausibilitäten)

Mein Standpunkt: Wer heute ohne PIM-Disziplin und automatisierte Checks auf 2–5 Marktplätzen spielt, baut sich eine Dauerbaustelle.

Praxisbeispiel (typisch im Non-Food): Ein Händler verkauft Küchenmaschinen in 12 Varianten. Marktplatz A verlangt Wattzahl + Schüsselvolumen, Marktplatz B zusätzlich Kabellänge + Geräuschpegel. KI kann Informationen aus PDFs/Manuals extrahieren, standardisieren und je Kanal ausspielen. Das reduziert nicht nur Abbrüche – es senkt Supporttickets („Passt das in meinen Schrank?“) und Retouren.

2) Personalisierung & Ranking-Signale: KI schreibt nicht nur Text, sie strukturiert Relevanz

Marktplätze sind Suchmaschinen. Sichtbarkeit hängt an Relevanzsignalen: Titelstruktur, Attribute, Filterfähigkeit, semantische Passung.

KI kann hier sehr praktisch unterstützen:

• Keyword- und Attribut-Mapping je Kategorie (was Kund:innen wirklich suchen)
• Generierung von titel- und bullet-Varianten je Zielgruppe/Use Case
• Kanal-spezifische Optimierung: gleiche Ware, andere Logik (z. B. Elektronik vs. Home & Living)

Wichtig: Nicht „mehr Text“ gewinnt, sondern besser strukturierte Information. Wenn Filter nicht greifen, seid ihr unsichtbar.

3) Review-Intelligenz: Aus Bewertungen werden Produktentscheidungen

21% nutzen Marktplätze aktiv für Rat anderer Nutzer:innen. Reviews sind damit nicht „nice to have“, sondern ein Teil eures Sales Funnels.

KI kann Bewertungen auswerten und in umsetzbare Arbeit übersetzen:

• Topic Clustering („zu laut“, „schnell kaputt“, „Größe fällt klein aus“)
• Frühwarnsystem für Qualitätsprobleme pro SKU
• Content-Feedback: Welche Infos fehlen im Listing, weil Kund:innen sie in Reviews nachfragen?

Wenn in Reviews ständig steht „fällt kleiner aus“, dann ist das nicht nur ein Qualitätsproblem. Es ist oft ein Datenproblem (Größentabelle, Passformhinweise, Bilder, Modellangaben). KI macht aus diesem Rauschen eine To-do-Liste.

Der KI-Effekt endet nicht beim Listing: Forecasting & Bestand müssen mitziehen

Marktplätze belohnen gute Lieferperformance. Wer im Dezember 2025 schon einmal erlebt hat, wie schnell ein „Nicht lieferbar“ die Conversion killt, weiß: Sichtbarkeit ohne Bestand bringt gar nichts.

Hier verbindet sich Marktplatzstrategie direkt mit dem Kernthema unserer Reihe „KI im Einzelhandel und E-Commerce“: Nachfrageprognosen, Bestandsmanagement und Kundenanalysen.

Nachfrageprognosen speziell für Marktplätze

Marktplatznachfrage ist häufig volatiler als im eigenen Shop:

• Preisaktionen der Konkurrenz verschieben Nachfrage abrupt
• Ranking-Schwankungen verändern Traffic über Nacht
• Plattform-Events (Sales, Gutscheine, Versandversprechen) treiben Peaks

KI-Modelle, die Marktplatzsignale (Traffic, Buy Box, Preisposition, Kampagnenkalender) einbeziehen, sind hier deutlich treffsicherer als Bauchgefühl oder einfache Vorjahresvergleiche.

Bestandslogik: „Ein Bestand, viele Versprechen“

Schweizer Händler haben zusätzlich das Thema grenzüberschreitende Lieferketten, Zoll/Lead Times und teils getrennte Lagerlogik. KI hilft, verfügbare Mengen so zu allokieren, dass ihr:

• Topseller auf Marktplätzen nicht „leerfahrt“
• Service-Level einhaltet (Lieferzeit, Stornoquote)
• Marge schützt (nicht alles in den Kanal mit den höchsten Gebühren kippen)

Eine klare Regel hat sich bewährt: Erst Datenqualität, dann Sichtbarkeit, dann Skalierung. Wer die Reihenfolge umdreht, zahlt Lehrgeld.

Eine Marktplatz-Checkliste, die in 30 Tagen Wirkung zeigt

Wenn ihr jetzt starten wollt (oder endlich Ordnung reinbringen müsst), funktioniert dieser 30-Tage-Plan erstaunlich gut – auch ohne riesiges Team.

Woche 1: Daten-Audit und KPI-Definition

• Top 50 SKUs nach Umsatz/Marge auswählen
• Pflichtattribute je Marktplatz definieren (pro Kategorie)
• KPIs festlegen:
  • Listing-Completeness-Score (z. B. % gefüllter Pflichtfelder)
  • Conversion Rate je Marktplatz
  • Retourenquote je SKU
  • Anteil Kundenfragen pro SKU (Q&A/Support)

Woche 2: KI-gestütztes Enrichment & Normalisierung

• Attributlücken schließen (Spezifikationen, Maße, Material, Kompatibilität)
• Variantenlogik bereinigen (Farbe/Größe/Bundle)
• Einheitliche Terminologie (z. B. Materialien, Farbnamen)

Woche 3: Marktplatz-spezifische Optimierung

• Titel/Bullets pro Marktplatzformat anpassen
• Bilder prüfen: Reihenfolge, Kontextbilder, Maßstab, Detailshots
• Filterfähigkeit testen (erscheint ihr bei den wichtigsten Facetten?)

Woche 4: Review-Insights + Bestandssynchronisierung

• Reviews clustern (Top 5 Kritikpunkte je SKU)
• Content-Lücken schließen (FAQ, Hinweise, Größentabellen)
• Forecast/Bestandsregeln definieren (Mindestbestand pro Kanal, Reorder-Trigger)

Merksatz für Teams: „Wenn Kund:innen vergleichen, gewinnen die klaren Daten.“

Häufige Fragen aus der Praxis (und klare Antworten)

„Brauchen wir wirklich KI – reicht nicht ein guter Content Manager?“

Für einen Shop: oft ja. Für mehrere Marktplätze mit unterschiedlichen Templates: nein. KI ist hier vor allem Skalierung und Qualitätssicherung.

„Verlieren wir unsere Marke auf Marktplätzen nicht komplett?“

Ihr verliert eure Marke dann, wenn ihr eure Produktstory und Daten nicht konsistent ausspielt. Marktplätze sind restriktiv, aber eine klare Markenführung über Bilder, strukturierte USPs, Variantenlogik und verlässliche Specs ist möglich.

„Was ist der schnellste Hebel für mehr Sichtbarkeit?“

In der Regel: vollständige Attribute + korrekte Kategoriezuordnung + saubere Varianten. Das klingt langweilig, ist aber der Unterschied zwischen „nicht auffindbar“ und „in den Filtern präsent“.

Was Schweizer Händler aus dem UK-Trend jetzt ableiten sollten

Die UK-Zahlen zeigen eine europäische Richtung: Marktplätze sind der Ort, an dem Kaufentscheidungen „gestresstestet“ werden – mit Specs, Vergleich, Lieferlogik und echten Nutzerstimmen. Wenn eure Produktinfos dort schwach sind, gebt ihr Kund:innen aktiv an Wettbewerber ab.

Der praktikable Ausweg ist nicht mehr Budget, sondern bessere Systeme: KI-gestützte Produktdatenprozesse, Marktplatz-Optimierung als Routine und Prognosen, die Marktplatzdynamiken berücksichtigen. Wer das 2026 sauber aufsetzt, hat einen strukturellen Vorteil – gerade gegenüber Anbietern, die noch mit Excel-Listen und manuellen Uploads kämpfen.

Wenn ihr eure Marktplatzpräsenz im nächsten Quartal verbessern wollt, startet mit einer einfachen Frage: Welche 20 Produktdetails würden eure Kund:innen brauchen, um ohne Zweifel zu kaufen – und sind diese Details heute auf jedem Marktplatz konsistent sichtbar?