Agentic Commerce macht Bots zu Kund:innen. Wie sich Schweizer Händler jetzt mit besseren Daten, offenen Standards und klarer KI-Strategie einen Vorsprung sichern.
Agentic Commerce: Warum „Bots als Kund:innen“ den Detailhandel umkrempeln
2024 flossen laut Branchenstudien weltweit bereits über 20 % der Online-Umsätze durch KI-gestützte Kaufentscheidungen. Im Schweizer Detailhandel spürt man diesen Wandel: Produktempfehlungen, dynamische Preise, automatisierte Lagerplanung – vieles läuft schon heute mit KI. Der nächste Schritt geht aber deutlich weiter: Agentic Commerce.
In unserer Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“ geht es um konkrete Anwendungen von KI für Bestandsmanagement, Preisoptimierung, Kundenanalyse und Omnichannel-Strategien. Dieser Beitrag fokussiert auf die Frage: Was passiert, wenn nicht mehr Menschen, sondern autonome Bots einkaufen – und wie bereiten sich Schweizer Händler:innen darauf vor?
Die Kernbotschaft: „Der Kunde denkt, der Bot kauft.“ Wer das ernst nimmt, trifft heute andere Entscheidungen bei Daten, Systemen und Partnerschaften. Und genau darum geht es hier.
1. Was Agentic Commerce ist – und warum klassische KI dafür nicht reicht
Agentic Commerce beschreibt eine Handelslogik, in der autonome KI-Agenten den gesamten Kaufprozess übernehmen – von der Bedarfsermittlung bis zur Bestellung und Nachbetreuung.
Statt:
- Kategorie anklicken
- Filter setzen
- Warenkorb fĂĽllen
- Checkout ausfĂĽllen
läuft es so:
- Kunde: „Ich brauche bis Freitag drei nachhaltige Hemden für Business-Termine in Zürich, Budget 400 Franken.“
- Agent versteht Ziel, verhandelt im Hintergrund mit Shops, prüft Verfügbarkeit, Lieferzeiten, Rückgabekonditionen – und kauft.
Keine Funnels, keine abgebrochenen Warenkörbe, keine 12 Formulare. Die Intention ersetzt den Prozess.
Der Unterschied zu klassischer KI im E‑Commerce:
- Klassische KI optimiert bestehende Schritte (bessere Suche, bessere Sortierung, smartere Empfehlungsboxen).
- Agentic Commerce ersetzt diese Schritte durch agentenbasierte Abläufe.
Für den Schweizer Detailhandel heisst das: Wer KI nur als „Feature“ im Webshop versteht, denkt zu kurz. Agentic Commerce verschiebt die Machtverhältnisse – von der Oberfläche hin zur Daten- und Systemebene.
2. Bot Economy: Wenn Bots zu Ihren wichtigsten Kund:innen werden
In der Bot Economy sind Bots die neuen Kund:innen – oft buchstäblich. Viele Kaufentscheidungen werden von digitalen Einkaufsassistenten, Smart-Home-Systemen oder Unternehmensagenten vorbereitet oder vollständig übernommen.
Was das für Händler:innen konkret bedeutet
Bots „sehen“ Ihren Shop anders als Menschen. Sie interessieren sich nicht für:
- liebevoll getextete Teaser
- aufwändiges Kampagnen-Design
- emotionales Wording auf der Startseite
Sie prĂĽfen stattdessen systematisch:
- Datenqualität: Sind Produktdaten vollständig, korrekt, aktuell?
- Struktur: Sind Informationen so aufgebaut, dass Maschinen sie zuverlässig auslesen können?
- Konsistenz: Passen Preise, VerfĂĽgbarkeiten, Lieferbedingungen ĂĽberall zusammen?
Wer hier schwach aufgestellt ist, verliert Sichtbarkeit – nicht in einem menschlichen Ranking, sondern im Entscheidungsmodell der Agenten.
„Wer in deren Systemen nicht sichtbar ist, findet nicht statt.“
Das ist kein Marketing-Spruch, sondern eine nüchterne technische Realität.
Vom Menschen-Text zur Maschinen-Beschreibung
Für Händler:innen heisst das: Beschreiben Sie für Maschinen, gestalten Sie für Menschen.
Konkret:
- Produktdaten in standardisierten Attributen (Material, Grösse, Herkunft, Zertifizierungen etc.) erfassen
- Lagerbestände und Lieferzeiten in Echtzeit bereitstellen
- RĂĽckgabebedingungen, Garantien, Servicelevel klar und maschinenlesbar hinterlegen
- Eindeutige IDs, GTINs, Kategorien verwenden
Wer heute schon mit PIM-Systemen, strukturierten Daten und sauberen Schnittstellen arbeitet, ist im Vorteil. Viele Schweizer KMU haben hier aber noch Luft nach oben.
3. Kontrolle behalten: BYO-KI statt Blackbox-Abhängigkeit
Agentic Commerce bedeutet nicht, Kontrolle an Big Tech abzugeben. Im Gegenteil: Wer es richtig angeht, gewinnt Kontrolle zurĂĽck.
Der entscheidende Hebel ist das Prinzip „Bring Your Own“ (BYO):
- Bring Your Own KI: Eigene KI-Instanzen statt reine Nutzung geschlossener, externer Modelle
- Bring Your Own Datenstrategie: Klare Regeln, wo Daten liegen und wie sie genutzt werden
Agent Execution Layer: Die Schaltzentrale gehört Ihnen
Technisch entscheidend ist, wo der sogenannte Agent Execution Layer liegt – also die Ebene, auf der Agenten Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen.
- Liegt er ausschliesslich in der Cloud eines grossen Plattformanbieters, sind Sie abhängig.
- Liegt er in Ihrer eigenen Systemlandschaft, behalten Sie Transparenz und Steuerung.
Das passt sehr gut zur Schweizer Mentalität rund um Datenschutz, Datensouveränität und Compliance. Händler:innen können:
- genau definieren, welche Daten an welche Agenten fliessen
- Regeln hinterlegen (z.B. Preisuntergrenzen, bevorzugte Partner, Nachhaltigkeitskriterien)
- Audit-Logs fĂĽhren, um nachzuvollziehen, wie automatisierte Entscheidungen zustande kommen
Für KI im Schweizer Einzelhandel ist das ein zentraler Punkt: Ohne Souveränität über den Agenten-Layer wird KI schnell zur Einbahnstrasse in Richtung Plattformabhängigkeit.
4. Warum offene Standards im KI-Handel zur Ăśberlebensfrage werden
Viele grosse Plattformen setzen auf geschlossene Ökosysteme. Kurzfristig fühlt sich das bequem an: „Alles aus einer Hand, schön integriert.“ Langfristig ist das riskant – gerade für mittelgrosse und kleinere Schweizer Händler:innen.
Lock-in vs. Offenheit
Geschlossene Systeme bedeuten:
- Abhängigkeit von einem Anbieter
- begrenzte Integrationsmöglichkeiten
- weniger Verhandlungsmacht bei Preisen und Konditionen
Offene Standards und APIs ermöglichen dagegen:
- Interoperabilität zwischen Shop, ERP, Kassensystem, Marktplätzen und Agenten
- Flexibilität, neue KI-Dienste oder Partner schnell anzubinden
- Teilnahme an Branchen-Ă–kosystemen (z.B. gemeinsame Datenstandards, Referenzmodelle)
Gerade im Kontext von Agentic Commerce wird Offenheit zur Wettbewerbsstrategie. Bots können nur dann wirklich intelligent agieren, wenn sie auf vernetzte, standardisierte Datenquellen zugreifen.
Für den Schweizer Detailhandel heisst das: Wer heute in neue E‑Commerce- oder KI-Lösungen investiert, sollte konsequent nach offenen Schnittstellen und standardisierten Datenmodellen fragen – und geschlossene Inseln meiden.
5. Differenzierung neu gedacht: Von Experience Signals zu Bot-Empfehlungen
Im klassischen Onlinehandel unterscheiden sich Händler oft über drei Hebel: Preis, Sortiment, Marke. Agentic Commerce verschiebt den Fokus. Agenten bewerten nicht nur, was etwas kostet, sondern wie gut die gesamte Erfahrung aussieht.
Experience Signals als harte Währung
Agenten berĂĽcksichtigen Faktoren, die bisher schwer greifbar waren, jetzt aber strukturiert abbildbar sind, zum Beispiel:
- Servicequalität (Antwortzeiten, Lösungsquoten im Support)
- Verlässlichkeit (pünktliche Lieferungen, geringe Stornoraten)
- Kundenzufriedenheit (Bewertungen, Wiederkaufsraten)
- Community-Engagement (Interaktionen, Inhalte, Empfehlungen)
Diese „Soft Signals“ werden zu harten KPIs, die in Ranking- und Auswahlalgorithmen eingehen.
Praktisches Beispiel für einen Schweizer Händler:
- Ein Onlineshop fĂĽr Sportartikel hat nicht die tiefsten Preise, aber
- transparente Lieferzeiten
- extrem niedrige RĂĽcksendequote
- hoch bewerteten Beratungs-Chat
- viele detaillierte Kundenbewertungen
Ein Agent, der „zuverlässig, stressfrei, nachhaltig“ höher gewichtet als „absolut billig“, wird diesen Händler häufig bevorzugen und öfter empfehlen.
Markenbindung als Algorithmusfaktor
Treue entsteht nicht mehr nur im Kopf der Kund:innen, sondern auch im Modell der Agenten. Wer konstant hohe Experience-Signale liefert, wird:
- häufiger vorgeschlagen
- seltener bei leichten Preisunterschieden ersetzt
- als „sicherer Standardanbieter“ im Agenten verankert
Für KI im Schweizer Einzelhandel bedeutet das: Investitionen in Service, Beratung und Community zahlen doppelt – beim Menschen und beim Bot.
6. Storytelling, Beratung und Community – aber maschinenlesbar
Storytelling, Beratung und Community-Building bleiben zentral – sie sehen nur anders aus.
Die Experience wird selbst zum Inventar
In der Logik des Agentic Commerce ist nicht nur das Produkt Inventar, sondern auch die Experience. Händler:innen sollten ihre Stärken so dokumentieren, dass Agenten sie auswerten können:
- Beratung: Häufige Fragen und gute Antworten systematisch erfassen und strukturieren
- Storytelling: Informationen zu Herkunft, Nachhaltigkeit, Markenwerten in klaren Attributen hinterlegen
- Community: Interaktionsdaten, Event-Teilnahmen, Mitgliedschaftsprogramme auswertbar machen
Wichtig ist dabei: Das bedeutet nicht, dass man „für die Maschine schreibt“ und den Menschen vergisst. Es bedeutet, Erlebnisse doppelt abzubilden:
- Emotional und visuell fĂĽr Menschen
- Strukturiert und einheitlich fĂĽr Agenten
Neue Metriken fĂĽr Relevanz
Einige Kennzahlen, die im Agentic Setup deutlich an Gewicht gewinnen werden:
- Anteil verifizierter Bewertungen
- durchschnittliche Antwortzeit im Kundenservice
- First-Contact-Resolution-Rate
- LieferpĂĽnktlichkeit in %
- Stornorate nach Bestellbestätigung
Wer diese Zahlen transparent macht, verschafft sich einen Vorsprung – gerade im umkämpften Schweizer Markt mit hohem Serviceanspruch.
7. Konkrete Schritte fĂĽr Schweizer KMU im Handel
Viele KMU fragen sich: Wo anfangen, ohne sich zu überfordern? Die gute Nachricht: Agentic Commerce kommt schrittweise, nicht über Nacht. Wer jetzt klug startet, ist 2026–2028 klar im Vorteil.
Schritt 1: Datenhausaufgaben machen
- Produktdaten auf Vollständigkeit und Konsistenz prüfen
- Einheitliche Attribute und Kategorien definieren
- Stammdatenhaltung (PIM/ERP) sauber aufsetzen
- Verfügbarkeiten und Lieferzeiten so weit wie möglich automatisiert aktualisieren
Schritt 2: Maschinenlesbarkeit verbessern
- Strukturiere Produktinformationen statt reiner Fliesstexte
- Standard-IDs, GTINs, eindeutige Variantenlogik nutzen
- RĂĽckgabe- und Servicebedingungen klar, standardisiert dokumentieren
Schritt 3: Experience-Signale erfassen
- Kundenbewertungen aktiv einsammeln und moderieren
- GrĂĽnde fĂĽr Retouren kategorisieren
- Servicekennzahlen (Reaktionszeiten, Lösungsquoten) erfassen
- NPS oder Zufriedenheitsumfragen integrieren
Schritt 4: Partner und Ă–kosystem aufbauen
Agentic Commerce und E‑Commerce im Allgemeinen sind Mannschaftssport. Händler:innen brauchen:
- Technologiepartner (Shop, PIM, KI-Services)
- Implementierungspartner und Agenturen
- Teilnahme an offenen Communities, Arbeitsgruppen und Pilotprojekten
Gerade im Schweizer Kontext lohnt es sich, Brancheninitiativen und Verbände zu nutzen, um:
- Standards mitzugestalten
- Best Practices aus ähnlichen Projekten zu übernehmen
- gemeinsam gegenĂĽber grossen Plattformen aufzutreten
8. Warum KI im Handel mehr als ein Feature ist – und was als Nächstes kommt
KI im Handel ist nicht „noch ein Modul im Shop“, sondern eine neue Machtverteilung im digitalen Ökosystem. Wer das versteht, plant anders:
- Nicht: „Wo kann ich noch einen Chatbot einbauen?“
- Sondern: „Wie mache ich meine Produkte, Prozesse und Stärken so sichtbar, dass Menschen und Agenten mich bevorzugen?“
Für die Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“ heisst das: Agentic Commerce verbindet alles, worüber wir sprechen – Bestandsmanagement, Preisoptimierung, Kundenanalyse und Omnichannel – zu einem neuen Gesamtbild. Ohne gute Daten, saubere Prozesse und kluge Partner wird kein Agent zuverlässig für Sie einkaufen.
Wer heute beginnt,
- Daten zu ordnen,
- offene Standards zu nutzen,
- Experience-Signale systematisch zu erfassen,
- und auf eigene, souveräne KI-Setups zu setzen,
steht in zwei, drei Jahren nicht als Bittsteller vor grossen Plattformen, sondern als gestaltender Teil einer Bot Economy, die Schweizer Qualität und Verlässlichkeit sehr wohl zu schätzen weiss – sofern sie sie erkennen kann.
Die Frage ist also weniger, ob Agentic Commerce kommt, sondern: Mit welchen Entscheidungen von heute möchten Sie in dieser neuen Handelslogik wahrgenommen werden?