Von Kanälen zu Konversationen: Wie Brand Agents Retail verändern

2025 war das Jahr, in dem KI-Agenten vom Buzzword zum Alltagstool wurden. In vielen Schweizer Handelsunternehmen beantworten sie heute schon interne Fragen, priorisieren Tickets oder erstellen Reports – rund um die Uhr. Der nächste Schritt ist absehbar: AI Brand Agents, die direkt mit deinen Kundinnen und Kunden sprechen und für deine Marke handeln.

Für den Schweizer Einzelhandel ist das kein nettes Zukunftsszenario, sondern eine sehr konkrete strategische Frage für 2026: Wer steuert die Konversation mit dem Kunden – deine Marke oder fremde KI-Plattformen?

In diesem Artikel geht es darum, was Brand Agents sind, warum sie insbesondere für den Retail in der Schweiz hochrelevant sind und welche Schritte du heute schon setzen solltest, um 2026 nicht abgehängt zu werden.

---

Was AI Brand Agents wirklich sind – und was nicht

AI Brand Agents sind autonome, dialogfähige Markenbotschafter, die in Echtzeit auf deine Daten zugreifen und im Namen deiner Marke handeln. Sie sind damit deutlich mehr als klassische Chatbots, die nur Skripte abspulen.

Vom Chatbot zum Brand Agent

Der Unterschied ist fundamental:

• Chatbot: beantwortet vordefinierte Fragen, kennt nur ein paar FAQ-Artikel, ist oft auf einen Kanal beschränkt.
• Brand Agent: versteht Absichten (Intents), greift live auf Produktdaten, Preise und Verfügbarkeiten zu, kann in Ökosystemen mit anderen Agenten verhandeln und bleibt dabei in deiner Markenidentität.

Ein Brand Agent kann beispielsweise:

• einer Kundin passende Laufschuhe vorschlagen, basierend auf Grösse, Laufstil, Budget und Lagerbestand
• im Hintergrund Lieferzeiten abfragen und Alternativen anbieten
• an der digitalen Kasse direkt den Verkauf abschliessen
• in einem Marktplatz- oder Plattform-Umfeld automatisch mit anderen Brand Agents um die beste Empfehlung konkurrieren

Die Realität: Wer morgen im digitalen Handel relevant sein will, braucht einen Agenten, der seine Marke eigenständig vertreten kann.

---

Warum Brand Agents für den Schweizer Einzelhandel so wichtig werden

Brand Agents verschieben den Wettbewerb von Werbeflächen zu Konversationen. Statt um Bannerplätze oder Keywords konkurrieren Marken um die relevanteste Antwort im entscheidenden Moment.

Vom Push-Marketing zum Echtzeit-Dialog

Traditionelles Digitalmarketing im Retail basiert auf:

• Kampagnen, die Produkte „pushen“
• Zielgruppen-Segmenten und groben Personas
• Klicks, Impressionen und Website-Traffic als zentrale Kennzahlen

Brand-Agent-Marketing dreht diese Logik:

• Nicht mehr Zielgruppen, sondern Einzelpersonen: Jede Konversation ist individuell.
• Nicht mehr Kampagnen, sondern kontinuierliche Dialoge: Der Agent begleitet den Kunden über die gesamte Journey.
• Nicht mehr Keywords, sondern Absichten (Intents): Der Kontext der Anfrage entscheidet.

Für CMOs und Marketingverantwortliche bedeutet das:

• stärkere Personalisierung durch kontextuelles Verständnis
• tiefere Akquisitionskosten, weil der Umweg über teure Zwischeninstanzen kleiner wird
• neue KPIs, die Qualität von Interaktionen statt Sichtkontakte messen

Neue Kennzahlen für Agentic Marketing

Im Umfeld von Brand Agents gewinnen andere Metriken an Bedeutung:

• Agent Engagement Rate: Wie viele Kunden interagieren aktiv mit deinem Brand Agent? Wie oft kehren sie zurück?
• Auction Win Rate: Wie häufig setzt sich dein Agent gegen andere Markenagenten durch, wenn mehrere um dieselbe Kundenanfrage konkurrieren?
• Interaction-to-Purchase Rate: Wie oft führt eine Konversation mit deinem Agenten tatsächlich zu einem Kauf – online oder im Store?

Diese Kennzahlen sind präziser als klassische CTRs, weil sie direkt zeigen, wie gut deine Marke im Dialog performt.

---

Agentic Commerce: Wenn Agents mit Agents verhandeln

Agentic Commerce beschreibt eine Handelswelt, in der Kundenintentionen und Markenintelligenz in einer einzigen Konversation zusammenfliessen – oft zwischen mehreren beteiligten KI-Agenten.

Das Agent2Agent (A2A) Protokoll in der Praxis

Kern dieser Entwicklung sind Protokolle wie das Agent2Agent (A2A) Protocol. Sie schaffen eine sichere Kollaborationsschicht, über die KI-Agenten:

• Informationen plattformübergreifend austauschen
• Aufgaben koordinieren und Gesprächsverläufe steuern
• die Fähigkeiten anderer Agenten im Ökosystem entdecken

Ein vereinfachtes Beispiel für den Retail:

Eine Kundin sagt auf ihrem bevorzugten KI-Assistenten: „Finde mir weisse Laufschuhe für Asphalt, Grösse 40, unter 180 Franken.“ Innerhalb von Sekunden nehmen mehrere Brand Agents – etwa Nike, On und Adidas – an einer Agenten-Auktion teil. Der Agent, der die beste Kombination aus Relevanz, Marge, Verfügbarkeit und Service verspricht, gewinnt den Zuschlag und führt die Konversation weiter.

Dabei passiert im Hintergrund:

• Dein Brand Agent sendet strukturierte Produkt- und Verfügbarkeitsdaten.
• Er bewertet, ob sich ein aggressives Angebot lohnt (z.B. Gratisversand, Rabatt, Bündelangebot).
• Er achtet darauf, im vorgegebenen Markenrahmen zu bleiben (Preisgrenzen, Tonalität, Serviceversprechen).

Das ist nicht mehr nur „Suchen“. Das ist Verhandlung, Relevanz und Vertrauen – in Echtzeit und nahezu vollständig automatisiert.

Von PPC zu Agent Boosting

Im Performance Marketing haben wir uns an PPC (Pay-per-Click) gewöhnt: Marken bieten auf Keywords, zahlen pro Klick und optimieren Kampagnen.

Im Agenten-Ökosystem verschiebt sich das zu Agent Boosting:

• Du „boosterst“ deinen Brand Agent, damit er in relevanten Konversationen häufiger zum Zug kommt.
• Budgets fliessen nicht mehr primär in Anzeigenplätze, sondern in:
  • Datenqualität (Produktdaten, Lagerbestände, Preise)
  • Modell-Training und Agenten-Strategien
  • Echtzeit-Anpassung an Nachfrage, Saison, Region

So wird jede Konversation zu einer messbaren, adaptiven und monetarisierbaren Einheit – egal, ob sie auf deiner Website, im Kundendienst, im Marktplatz oder via externem KI-Assistenten stattfindet.

---

Wie sich Marketing mit Brand Agents konkret verändert

Brand Agents erzwingen einen Paradigmenwechsel: von Kampagnen-Logik zu Konversations-Logik.

Alt vs. Neu – der direkte Vergleich

Dieser Wechsel hat weitreichende Konsequenzen:

• Kreation: Statt fixen Werbemitteln brauchst du eine definierte Markenpersönlichkeit, die dein Agent sprachlich und inhaltlich durchgängig verkörpert.
• Media & Performance: Budgets gehen zunehmend dahin, wo Konversationen entstehen – inklusive externer KI-Plattformen.
• CRM & Loyalty: Der Brand Agent wird zum durchgängigen Begleiter, der Kundenhistorie kennt und langfristige Beziehungen pflegt.

Was frühe Anwender voraus haben

Unternehmen, die in den nächsten 12–18 Monaten ernsthaft in Brand Agents investieren, sichern sich drei Vorteile:

1. Control of the Conversation: Deine Marke bleibt sichtbar, auch wenn Kund:innen nicht mehr aktiv Websites besuchen, sondern nur noch mit Assistenten sprechen.
2. Datentiefe statt Datensilos: Jede Konversation liefert fein granulierte Signale über Bedürfnisse, Einwände und Präferenzen.
3. Höhere Loyalität: Wer als Marke im entscheidenden Moment kompetent antwortet, baut spürbar Vertrauen auf.

Gerade im Schweizer Einzelhandel, wo Nähe, Service und Vertrauen zentrale Differenzierungsfaktoren sind, ist dieser Vorsprung wertvoller als ein kurzfristiger Discount.

---

Konkrete Schritte: Wie du deine Marke heute auf Brand Agents vorbereitest

Auch wenn vollautonome Brand Agents noch nicht flächendeckend live sind, kannst du 2025/2026 als Aufbauphase nutzen. Wer jetzt klug investiert, aktiviert später nur noch den „Schalter“.

Schritt 1: Interne AI-Agents aufbauen

Der pragmatischste Startpunkt sind interne AI-Agents, die als Testfeld und Infrastruktur-Vorbereitung dienen. Typische Einsatzfelder im Retail:

• Produkt- und Sortiments-Assistenz: Ein interner Agent, der auf Katalog, PIM, ERP und Lagerdaten zugreifen kann und Fragen von Einkauf, Verkauf und Kundenservice beantwortet.
• Kundenservice-Copilot: Ein Agent, der Service-Mitarbeitende unterstützt (Antwortvorschläge, Fallhistorie, Next Best Action), bevor er direkt mit Kund:innen spricht.
• Marketing-Assistenz: Ein Agent, der Inhalte erstellt, Varianten testet, Reporting und Kampagnen-Auswertung beschleunigt.

Wichtig ist dabei:

• saubere Datenquellen (Produktdaten, Preise, Verfügbarkeit, Content)
• klare Governance (wer darf was, welche Entscheidungen trifft die KI, welche der Mensch?)
• ein Umfeld, in dem du deine Agenten sicher entwickeln, trainieren und verwalten kannst

Schritt 2: Markenidentität für Konversationen definieren

Viele Marken haben Brand-Guidelines für Logo, Farben und Claims, aber keine für KI-gestützte Dialoge. Für Brand Agents brauchst du u.a.:

• Tonalitätsrichtlinien für schriftliche Konversationen (Du/Sie, Humorlevel, Direktheit)
• klare No-Gos (Themen, Aussagen, Preisuntergrenzen)
• definierte Serviceversprechen (Antwortzeiten, Kulanzregeln, Eskalation an Menschen)

Je präziser diese Leitplanken sind, desto konsistenter und vertrauenswürdiger verhält sich dein Brand Agent später – egal auf welchem Kanal.

Schritt 3: Daten- und Systemlandschaft agentenfähig machen

Brand Agents leben von aktuellen, gut strukturierten Daten. Typische Baustellen im Retail:

• Produktdaten nur in PDFs oder Excel-Listen
• unterschiedliche Preise in Onlineshop, Filiale und Marktplatz
• keine einheitlichen Kundendaten über Kanäle hinweg

Ein realistischer Fahrplan für 2025/2026 kann so aussehen:

1. Produktdaten konsolidieren (PIM/ERP sauber anbinden)
2. Preis- und Verfügbarkeitslogik vereinheitlichen
3. Event-Tracking & Konversationsdaten systematisch erfassen

Tools wie die BIGGIE AI Suite zielen genau darauf ab: eine einheitliche Umgebung zu bieten, in der du interne Agents entwickeln, trainieren und orchestrieren kannst – sicher und skalierbar.

Schritt 4: Kleine, kontrollierte Pilotprojekte starten

Bevor dein Brand Agent frei im Markt agiert, lohnt sich eine Pilotphase mit klaren Grenzen.

Beispiele für Pilot-Use-Cases im Schweizer Handel:

• Beratungs-Chat im Onlineshop nur für ein fokussiertes Sortiment (z.B. Laufschuhe, Wintersport, Uhren)
• Agent als Filialhilfe: Verkaufspersonal fragt via Tablet nach Alternativen, Cross-Selling-Ideen oder Lagerbeständen anderer Filialen.
• After-Sales-Agent: kümmert sich um Retourenfragen, Pflegehinweise oder Garantiethemen.

Worauf du achten solltest:

• klare Ziel-KPIs (z.B. Conversion-Rate, CSAT, Bearbeitungszeit)
• kontrollierter Rollout (zunächst wenige Standorte / Produktlinien)
• Feedback-Loops mit Mitarbeitenden und Kund:innen

---

Fazit: Brand Agents werden zur neuen Basis des Retail-Marketings

AI Brand Agents verbinden Autonomie, Vertrauen und messbare Intelligenz. Sie sind die logische Weiterentwicklung von Marketing-Technologie in Richtung echter, kontinuierlicher Kundendialog.

Für den Schweizer Einzelhandel heisst das:

• Wer früh beginnt, interne Agenten aufzubauen und Daten zu ordnen, wird 2026 bereit sein, einen Brand Agent nach aussen zu aktivieren.
• Wer abwartet, überlässt die Kundenschnittstelle zunehmend generischen KI-Plattformen – und verliert Sichtbarkeit wie auch Margen.

Der sinnvollste nächste Schritt ist überschaubar: Starte mit einem internen AI-Agenten, definiere deine konversationale Markenidentität und bring deine Daten in Form.

Die Frage ist nicht, ob das Zeitalter der Brand Agents kommt. Es hat bereits begonnen. Die spannendere Frage lautet: Wird deine Marke als intelligente Einheit handeln – oder nur einer von vielen Datensätzen sein, über die fremde Agenten sprechen?