Wie KI das Online-Shopping in der Schweiz neu ordnet

Wie KI das Online-Shopping in der Schweiz neu ordnet

Ein Viertel der Schweizer:innen nutzt bereits KI für Online-Einkäufe – Tendenz steigend. Parallel dazu verschiebt sich gerade still und leise die gesamte Customer Journey im E‑Commerce. Wer im Detailhandel heute noch primär in klassische SEO, Kategorienavigation und Bannerwerbung investiert, optimiert möglicherweise einen Kanal, den Kund:innen bald kaum mehr nutzen.

Für den Schweizer Einzelhandel ist das kein Zukunftsthema für 2030, sondern ein sehr konkretes Thema für 2026er-Budgets. KI verändert, wo Kunden suchen, wie sie Produkte auswählen und wo der eigentliche Kauf stattfindet. Genau hier setzt unsere Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“ an: Wie können Händler KI nicht nur „mitlaufen lassen“, sondern gezielt für Umsatz, Marge und Kundenzufriedenheit nutzen?

In diesem Beitrag geht es darum, wie KI den Online-Einkauf Schritt für Schritt umstrukturiert – von der Suche bis zum Checkout – und was Schweizer Händler jetzt ganz praktisch tun sollten.

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1. KI übernimmt die Produktsuche – und verdrängt klassische SEO

Der wichtigste Wandel: Die Suche startet immer häufiger direkt bei einer KI, nicht mehr bei Google, nicht mehr auf der Shop-Startseite.

AI Overviews & Co.: Die neue erste Ergebnisseite

Suchmaschinen spielen heute zunehmend KI-Zusammenfassungen („AI Overviews“) aus. Sobald eine Kaufabsicht erkannt wird, erscheinen dort bereits konkrete Produkte und Marken – weit oben, noch vor organischen Treffern.

Das hat drei direkte Folgen für den Schweizer E‑Commerce:

• Weniger Klicks auf klassische Ratgeber- und Kategorieseiten
• Weniger Sichtbarkeit für Shops, die nur auf SEO-Listenrankings setzen
• Mehr Macht der KI-Auswahl darüber, welche Marken überhaupt gezeigt werden

Die Realität: Der Einstieg in den Kaufprozess findet bereits im AI-Überblick statt – nicht mehr auf Ihrer Startseite.

Produktsuche via ChatGPT, Perplexity & Co.

Immer mehr Nutzer formulieren ihre Bedürfnisse direkt in einer Konversations-KI:

„Ich suche einen leisen Staubsauger für eine 3‑Zimmer-Wohnung in Zürich, Budget maximal 250 Franken.“

Die KI übernimmt dann:

• Vorauswahl der passenden Produkte
• Vergleich technischer Daten und Preise
• Erklärung von Vor- und Nachteilen

Statt zehn Tabs im Browser zu öffnen, läuft alles in einem Dialog. Klassische Suchbegriffe, SEA-Kampagnen und aufwendig gepflegte Filterstrukturen werden umgangen.

Was Schweizer Händler jetzt tun sollten

Wer im Schweizer Detailhandel sichtbar bleiben will, braucht eine KI-taugliche Datenbasis:

• Strukturierte Produktdaten (Attribute, Spezifikationen, Anwendungsfälle) in sauberem, maschinenlesbares Format
• Klare Nutzenargumentation im Produkttext (für wen, welches Problem, welcher Vorteil)
• Langfristig: eigene KI-Schnittstellen (APIs), über die Agenten und KI-Browser Ihre Daten aktuell abfragen können

Kurz gesagt: Sie optimieren nicht mehr nur für menschliche Leser, sondern explizit für KI-Systeme als neue Gatekeeper der Produktsuche.

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2. KI-Shopping-Assistenten im Shop: Navigation wird nebensächlich

Innerhalb von Online-Shops übernehmen KI-Assistenten zunehmend die Rolle, die früher Navigation, Filter und Vergleichstools hatten.

Vom Filtern zur Konversation

Die meisten Kunden wollen kein Dutzend Filter durchklicken, sondern eine einfache Antwort. KI-Assistenten im Shop erlauben genau das:

„Zeig mir Wanderjacken für Damen, wasserdicht, leicht, unter 300 Franken, geeignet für Herbsttouren im Wallis.“

Der Assistent durchsucht das Sortiment, versteht Prioritäten (z.B. Gewicht vs. Preis), macht Vorschläge und erklärt auf Wunsch, warum ein bestimmtes Produkt passt.

Die Konsequenzen:

• Kategorieseiten, Filter und Vergleichstabellen verlieren an Bedeutung
• Die Entscheidung wandert in den KI-Dialog, nicht in die manuelle Auswahl
• Produktempfehlungen werden personalisiert, basierend auf Nutzungsverhalten und Kontext

Praxisbeispiel für den Schweizer Detailhandel

Stellen wir uns einen mittelgrossen Sporthändler mit Online-Shop und Filialen in Zürich, Bern und Lausanne vor:

• Ein KI-Assistent kennt Lagerbestände pro Filiale
• Kund:innen fragen: „Gibt es diese Laufschuhe in 42 noch in Bern? Ich möchte sie heute Abend abholen.“
• Die KI zeigt verfügbare Modelle, reserviert auf Wunsch und schlägt passende Socken oder Einlagen vor

So wird aus einer simplen Produktsuche eine Omnichannel-Erfahrung, die Online und Filiale nahtlos verbindet – gesteuert durch KI.

Handlungsempfehlungen für Händler

1. KI-Assistenten testweise einführen – idealerweise zunächst in einer Produktkategorie mit komplexen Entscheidungen (Elektronik, Sport, Outdoor, Möbel).
2. Datenqualität sichern – falsche Verfügbarkeiten oder unvollständige Spezifikationen ruinieren das Vertrauen in den Assistenten schneller, als jede schlechte UX.
3. Beratungskompetenz abbilden – nutzen Sie FAQ aus dem Verkauf, Chat-Logs, Schulungsunterlagen, um die KI mit echten Beratungsinhalten zu trainieren.

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3. Embedded Checkout & Agentic Commerce: Der Kauf findet ausserhalb des Shops statt

Der nächste Schritt geht noch weiter: Kund:innen müssen Ihren Shop gar nicht mehr betreten, um bei Ihnen einzukaufen.

Embedded Checkout: Kaufen direkt in der KI-Oberfläche

Mit Funktionen wie „Instant Checkout“ in ChatGPT verschmelzen Produktsuche, Empfehlung und Kaufprozess in einer Oberfläche. Die KI zeigt das Produkt, gibt eine Empfehlung und wickelt direkt den Kauf ab – ohne klassischen Warenkorb, ohne Shop-UI.

Für Händler bedeutet das:

• Ihr Shop wird eher zur Infrastruktur (Produktdaten, Preise, Zahlung, Fulfillment)
• Die eigentliche Customer Experience liegt in fremden Interfaces
• Konversionsstarke Produkt- und Bestelldaten werden zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil

Wer heute über „Headless Commerce“ oder Commerce-APIs nachdenkt, macht genau den richtigen Schritt in diese Richtung.

Agentic Commerce: KI-Agenten kaufen selbstständig ein

Beim Agentic Commerce gehen KI-Agenten noch einen Schritt weiter. Sie:

• Recherchieren passende Produkte
• Vergleichen Preise, Lieferzeiten, Bewertungen
• Prüfen vordefinierte Kriterien (Budget, Nachhaltigkeit, Marke, Garantie)
• Geben Empfehlungen oder tätigen teilweise direkt den Kauf

Der Mensch definiert nur noch das Ziel, z.B.:

„Statte ein Homeoffice für 2 Personen in einer 3‑Zimmer-Wohnung in Basel aus, Budget 3’000 Franken, Fokus Ergonomie und leise Geräte.“

Der Agent sucht Schreibtische, Stühle, Monitore, Beleuchtung – und verteilt das Budget optimal. Für den Schweizer Handel heisst das: Sie verhandeln nicht mehr mit dem Kunden, sondern mit seinem digitalen Agenten.

Was jetzt auf die To‑do-Liste gehört

• API-Fähigkeit prüfen: Können Dritte (KI-Agenten, Marktplätze, KI-Browser) Ihre Produktdaten, Preise und Verfügbarkeiten automatisch abfragen?
• Geschäftsregeln definieren: Welche Rabatte, Lieferoptionen und Alternativprodukte darf ein Agent automatisiert ziehen?
• Agentenfreundliche Sortimente bauen: Klare Produktlogik, nachvollziehbare Staffelpreise, eindeutige Nachhaltigkeits-Labels, eindeutige Garantiekonditionen.

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4. KI-Browser: Wenn der Browser selbst zum Einkaufsberater wird

KI-Browser bündeln Suche, Chat, Assistent und Einkauf in einer Oberfläche. Statt zwischen Tabs und Shops zu wechseln, bleibt der Kunde im gleichen Fenster – der Browser erledigt den Rest.

Wie KI-Browser das Verhalten verändern

Ein typisches Szenario in naher Zukunft:

1. Nutzer:in formuliert ein Bedürfnis im Browser („guter 4K-Fernseher fürs Wohnzimmer, max. 1’000 CHF“).
2. Der Browser:
   • aggregiert Angebote aus verschiedenen Shops
   • erklärt Unterschiede in Bildqualität, Smart-TV-Funktionen, Stromverbrauch
   • zeigt ein, zwei klare Empfehlungen
   • bietet direkt einen integrierten Checkout an

Der klassische Klickpfad – Google → Preisvergleich → verschiedene Shops → Checkout – wird durch eine geführte Session ersetzt.

Auswirkungen auf klassische Touchpoints

Laut Analysen wie jener von Carpathia geraten folgende Elemente massiv unter Druck:

• SEO-Resultate und SEA-Anzeigen
• Startseiten, Kategorieseiten, Ratgeberseiten
• Filterfunktionen und Vergleichstools im Shop
• Traditionelle Checkout-Strecken

Relativ stabil bleiben dagegen:

• Newsletter als direkter Kommunikationskanal
• Social Media und Community-Formate, wo Marke und Storytelling im Vordergrund stehen

Die Botschaft: Wer nur auf zufälligen Such-Traffic setzt, verliert. Wer dagegen eigene Kanäle und wiedererkennbare Markenbeziehungen pflegt, bleibt im Relevant-Set – auch, wenn eine KI empfiehlt.

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5. Strategische Prioritäten für den Schweizer Detailhandel bis 2026

Viele Händler fragen sich: Wo fange ich an? Die Versuchung ist gross, „auch mal einen KI-Chatbot einzubauen“ und das Thema damit als erledigt zu betrachten. Das reicht nicht.

Fünf Schritte, die sich jetzt lohnen

1. Bestandsaufnahme der Datenqualität

   • Produktstammdaten, Bilder, Beschreibungen, Attribute, Verfügbarkeiten
   • Bewertung: Sind diese Daten vollständig, aktuell, strukturiert?

2. KI-Readiness im E‑Commerce prüfen

   • Gibt es schon erste KI-Funktionen (Suche, Empfehlungen, Personalisierung)?
   • Sind Shop und Warenwirtschaft API-fähig und modular genug für Embedded Checkout?

3. Pilotprojekt für KI-Shopping-Assistenten starten

   • Eingrenzung auf 1–2 Kernsortimente
   • Klare Messgrössen: Conversion Rate, Beratungsdauer, Retourenquote

4. Eigene Kanäle stärken

   • Newsletter mit echten Mehrwerten statt nur Rabatten
   • Social Media Inhalte, die Markenwerte und Beratungskompetenz zeigen
   • Kundendatenstrategie (CRM), um Personalisierung auch ausserhalb von KI-Plattformen zu nutzen

5. Kompetenz im Team aufbauen

   • Produktmanagement und E‑Commerce-Teams schulen, wie KI denkt, „liest“ und entscheidet
   • Erste interne Use Cases (z.B. automatisierte Produkttextentwürfe, Sortimentsanalysen) testen

Warum sich Tempo jetzt auszahlt

Die grossen internationalen Plattformen – von Amazon bis zu globalen Marktplätzen – arbeiten längst an tief integrierten KI-Shopping-Erlebnissen. Wenn der Schweizer Einzelhandel warten möchte, bis alles „fertig“ ist, wird er am Ende nur noch Zulieferer sein.

Wer hingegen jetzt beginnt, KI in Bestandsmanagement, Preisoptimierung, Kundenanalyse und Omnichannel-Strategien zu verankern, kann gezielt eigene Stärken ausspielen:

• Nähe zum Schweizer Markt
• Verständnis lokaler Bedürfnisse (Sprachregionen, Zahlungsgewohnheiten, Abholpräferenzen)
• Dichte Filialnetze für hybride Erlebnisse (online informieren, offline testen, online nachbestellen)

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Ausblick: Vom Online-Shop zur KI-fähigen Handelsplattform

KI verändert nicht nur, wie Kund:innen einkaufen. Sie verändert, wer den Zugang zum Kunden kontrolliert. Suchmaschinen, KI-Browser und Agenten werden zu neuen Zwischenhändlern.

Für den Schweizer Detailhandel heisst das:

• Der Online-Shop bleibt wichtig, aber eher als Backend als als alleinige Bühne.
• Die entscheidende Frage lautet: Wie leicht kann eine KI meine Produkte verstehen, erklären und verkaufen?
• Wer früh lernt, mit KI-Ökosystemen zu arbeiten, sichert sich Sichtbarkeit und Relevanz – auch wenn die Customer Journey in drei Jahren völlig anders aussieht als heute.

Wenn Sie Teil dieser Entwicklung sein wollen, fangen Sie nicht mit einer grossen „KI-Strategie“ auf PowerPoint an. Fangen Sie mit einem konkreten Pilotprojekt an – im E‑Commerce, im Pricing oder im Bestandsmanagement. Genau darum geht es in unserer Serie „KI für Schweizer Einzelhandel: Retail Innovation“: aus Buzzwords echte, rentable Projekte zu machen.