Was OpenAIs Shopping-Assistent für Schweizer Retailer ändert

Warum der neue ChatGPT-Shopping-Assistent für Händler zählt

50–70 % der Schweizer Konsument:innen informieren sich online, bevor sie etwas kaufen – selbst wenn sie danach im Laden bezahlen. Genau in dieser Phase greift OpenAIs neue Funktion „Shopping Research“ in ChatGPT ein.

Die Funktion verspricht, innerhalb von Minuten massgeschneiderte Kaufempfehlungen zu liefern – basierend auf einer einfachen Beschreibung des gewünschten Produkts. Für den Schweizer Detailhandel ist das keine Spielerei, sondern ein direkter Eingriff in die Customer Journey: Die Produktsuche wandert vom Suchfeld ins Gespräch.

Dieser Beitrag ordnet „Shopping Research“ für den Schweizer Einzelhandel ein: Was macht der Assistent genau, wie verändert er E‑Commerce und stationären Handel, und wie können Händler ihn aktiv zu ihrem Vorteil nutzen, statt sich von ihm abhängig zu machen.

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Was „Shopping Research“ in ChatGPT konkret kann

„Shopping Research“ ist im Kern ein konversationaler Einkaufsberater, der auf der Modellvariante GPT‑5‑mini läuft und speziell auf Shopping-Szenarien trainiert wurde.

Funktionsweise in Kürze

• Nutzer:innen beschreiben ihr Wunschprodukt in Alltagssprache
• ChatGPT stellt Rückfragen (Budget, Marke, Nutzungskontext, Designpräferenzen …)
• Das Modell recherchiert auf ausgewählten, vertrauenswürdigen Websites
• Es fasst Informationen zusammen, vergleicht Produkte und zitiert Quellen
• Am Ende stehen konkrete Produktvorschläge mit Links zu Händlern

Aktuell landen Nutzer:innen zum Kauf noch auf den Seiten der Händler. OpenAI arbeitet aber bereits an einem „Instant Checkout“ direkt aus dem Chat, teilweise schon mit Zahlungsabwicklung in den USA. Genau hier beginnt es für Retailer strategisch spannend zu werden.

Besonders stark bei komplexen Kategorien

OpenAI nennt selbst Produktbereiche, in denen der Assistent am meisten Mehrwert bietet:

• Elektronik (Laptops, Smartphones, TVs, Smart Home)
• Beauty (Pflege-Routinen, Typberatung, Inhaltsstoffe)
• Haus & Garten (Werkzeug, Möbel, Deko, Smarthome)
• Küche & Haushalt (Küchengeräte, Kaffeemaschinen, Zubehör)
• Sport & Outdoor (Ausrüstung, Bekleidung, Fahrräder, Camping)

Genau dort, wo Produktvergleiche mühsam sind und Beratung wichtig ist, übernimmt das Modell die Rolle eines digitalen Fachverkäufers.

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Was das für die Customer Journey im Schweizer Detailhandel bedeutet

Der wichtigste Effekt von „Shopping Research“: Produktsuche, Vergleich und Vorauswahl verschieben sich in den Chat. Wer bisher über Google, klassische Preisvergleiche oder Marktplätze gefunden wurde, wird in Zukunft immer häufiger durch einen KI-Assistenten „vorgefiltert“.

Vom Suchfeld zum Gespräch

Bisherige Journey (online):

1. Bedürfnis („Neuer Fernseher für Wohnzimmer“)
2. Google-Suche
3. Vergleichsportale, Testberichte, Shops
4. Produktvergleich
5. Entscheid & Kauf (online oder in der Filiale)

Neue Journey mit Shopping-Assistent:

1. Bedürfnis
2. Chat mit KI: „Ich suche einen 55-Zoll-TV für helles Wohnzimmer, max. 900 Franken, Streaming wichtig“
3. KI stellt Rückfragen, priorisiert Kriterien
4. KI präsentiert 3–5 passende Geräte mit Pro/Contra und Händlerlinks
5. Nutzer:in klickt auf einen Vorschlag und kauft – oft ohne weitere Recherche

Der entscheidende Filter ist nicht mehr die Suchmaschine, sondern der KI-Assistent. Wer in dieser Liste nicht erscheint, findet nicht statt.

Chancen und Risiken für Schweizer Händler

Chancen:

• KI kann Produkte kleiner und mittlerer Händler gleichberechtigt empfehlen, solange Datenstruktur und Inhalte stimmen
• Gut gepflegte Produktdaten haben plötzlich strategischen Wert
• Händler können eigene Beratungsteams entlasten und KI-gestützte Pre-Sales etablieren

Risiken:

• Sichtbarkeit hängt stärker von KI-Auswahlkriterien als von klassischen SEO-Signalen ab
• Instant Checkout im Chat kann Kundenbeziehung und Markenwahrnehmung schwächen (Kauf „bei ChatGPT“, nicht „bei Händler X“)
• Preis- und Produkttransparenz steigt – Margen geraten unter Druck, wenn Differenzierung fehlt

Wer jetzt abwartet, lässt andere bestimmen, wie die eigene Produktpalette im KI-Kontext dargestellt wird.

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Was Retailer tun sollten: 5 konkrete Handlungsfelder

Der Umgang mit „Shopping Research“ ist kein reines IT-Thema. Es betrifft Sortiment, Marketing, Vertrieb und Omnichannel-Strategie. Hier sind fünf Schritte, die sich für Schweizer Einzelhändler lohnen.

1. Produktdaten auf KI-Tauglichkeit trimmen

KI-Assistenten sind nur so gut wie die Daten, die sie finden. Für den Handel heisst das: Product Content wird zum strategischen Asset.

Fokuspunkte:

• Saubere Produktstruktur: Kategorien, Attribute, Varianten, technische Daten
• Beschreibungstexte in natürlicher Sprache: erklären Nutzen („ideal für…“), nicht nur Spezifikationen auflisten
• Vergleichsrelevante Merkmale: Energieeffizienz, Lautstärke, Gewicht, Materialien, Zertifikate
• Lokale Informationen: Verfügbarkeit in Schweizer Filialen, Lieferzeiten, Rückgabebedingungen

Wer ein gutes PIM-System (Product Information Management) nutzt, ist klar im Vorteil. Ziel: Ein KI-Modell muss Ihre Produkte schon aus den öffentlich sichtbaren Daten sinnvoll bewerten können.

2. Content-Strategie an Conversational Commerce anpassen

Die klassische Produktseite mit einem langen Textblock ist zu wenig. Für KI-Recherche brauchen Sie strukturierte, klare Antworten auf echte Fragen:

• „Welcher Kaffeevollautomat eignet sich für ein 2-Personen-Haushalt?“
• „Welches Velo für tägliches Pendeln bei jedem Wetter?“
• „Welche Pfanne passt zu Induktion und Backofen?“

Praxisansatz:

• FAQs auf Produkt- und Kategorieseiten, formuliert wie Kundenfragen
• Vergleichsseiten „Produkt A vs. Produkt B“ mit klaren Anwendungsfällen
• Ratgeber-Inhalte („Wie wähle ich…?“) mit konkreten Empfehlungen aus Ihrem Sortiment

Je mehr Ihre Inhalte natürliche Sprache und echte Nutzungsszenarien enthalten, desto leichter tun sich KI-Systeme, Ihre Produkte als passende Lösung zu erkennen.

3. Omnichannel neu denken: KI als Vorberatung nutzen

Für den Schweizer Detailhandel mit starker stationärer Präsenz liegt ein grosser Vorteil darin, KI-gestützte Recherche bewusst in die Omnichannel-Strategie einzubauen.

Ideen:

• Vorqualifizierte Beratung: Kund:innen nutzen zu Hause ChatGPT für die Vorauswahl und kommen mit 2–3 konkreten Modellen in die Filiale, um sie live zu sehen
• Instore-Integration: Eigene KI-Assistenten auf Tablets oder im Online-Shop, die ähnlich wie „Shopping Research“ arbeiten, aber direkt mit Ihren Beständen, Preisen und Services verknüpft sind
• Click & Collect mit Beratungsslots: Nach KI-basierter Online-Auswahl einen Beratungstermin für Abholung im Laden anbieten

So bleibt der stationäre Handel relevanter Anker – gerade bei hochpreisigen Käufen.

4. Preis- und Sortimentsstrategie anpassen

Wenn KI-Assistenten Produkte nach Preis-Leistungs-Verhältnis und Passung zum Bedarf sortieren, reicht „wir sind etwas günstiger“ selten als Differenzierung.

Worauf Händler achten sollten:

• Klare Sortimentslogik: Einstieg, Mittelklasse, Premium – mit klar benannten Zielgruppen
• Eigenmarken & Exklusivprodukte: reduzieren direkte Vergleichbarkeit
• Serviceelemente hervorheben: Garantieverlängerung, Montage, Installation, persönlicher Support

Die KI soll z. B. sagen können: „Wenn dir lokaler Service wichtig ist, ist Händler X in der Schweiz besonders geeignet, weil…“ – dafür müssen diese Services klar beschrieben und auffindbar sein.

5. Eigene KI-Assistenten aufbauen – statt nur mitzuspielen

Wer KI nur als externe Macht (OpenAI, Google, Amazon) betrachtet, gibt viel Kontrolle ab. Sinnvoller ist ein zweigleisiger Ansatz:

• Mit externen Assistenten kompatibel sein (Daten, Content, Strukturen)
• Parallel eigene KI-Erlebnisse aufbauen, die näher an der Marke und am Kunden sind

Beispiele für „KI für Schweizer Einzelhandel“ im eigenen Ökosystem:

• Virtueller Berater im Online-Shop, der Katalog, Lager und Kundendaten kennt
• KI-gestützte Cross-Selling-Empfehlungen in der Filiale (z. B. Tablet für Verkaufsteam)
• Personalisierte Newsletter-Texte auf Basis von Einkaufsverhalten

Der Vorteil: Sie entscheiden selbst, welche Produkte wie priorisiert werden – und nutzen gleichzeitig den Traffic, den externe Assistenten Ihnen bringen.

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Datenschutz, Vertrauen und Schweizer Besonderheiten

Schweizer Kund:innen sind beim Thema Datenschutz sensibel – gleichzeitig zeigt eine aktuelle HP-Schweiz-Umfrage, dass die Mehrheit KI grundsätzlich positiv gegenübersteht, solange der Nutzen klar ist und die Kontrolle nicht verloren geht.

Für Händler bedeutet das:

• Transparenz schaffen, wenn eigene KI-Beratungslösungen eingesetzt werden
• Datenhaltung und -verarbeitung sauber erklären (Schweizer/Europäische Rechenzentren, DSG- und DSGVO-Konformität)
• Kunden klarmachen: „Die KI berät, Sie entscheiden“

Gerade gegenüber globalen Playern wie OpenAI kann ein Schweizer Vertrauensvorsprung ein echtes Argument sein – wenn er konkret belegt und kommuniziert wird.

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Fazit: Wer jetzt mit KI-Beratung experimentiert, sichert sich den Vorsprung

„Shopping Research“ in ChatGPT ist kein isoliertes Feature, sondern ein weiterer Schritt hin zu Conversational Commerce, in dem KI die Rolle des ersten Ansprechpartners übernimmt. Für den Schweizer Einzelhandel heisst das: Die entscheidende Produktempfehlung fällt zunehmend vor dem Besuch im Shop – oft im Chat mit einem globalen Assistenten.

Wer als Händler sichtbar bleiben will, muss seine Produktdaten, Inhalte und Omnichannel-Prozesse KI-fähig machen und parallel eigene KI-basierte Beratung aufbauen. Die gute Nachricht: Viele Schweizer Retailer haben mit ihren physischen Filialen, Servicequalität und Kundennähe starke Trümpfe in der Hand – sie müssen diese nur klar und strukturiert in die digitale Welt übersetzen.

Wer 2026 zum Jahr macht, in dem KI-Beratung, Bestandsmanagement, Preisoptimierung und Omnichannel-Experience zusammengedacht werden, wird nicht nur mit OpenAIs Shopping-Assistent zurechtkommen, sondern aus ihm zusätzlichen Umsatz holen.

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Häufige Fragen aus Händlerperspektive (kurz beantwortet)

Wie komme ich kurzfristig in die Empfehlungsliste von KI-Assistenten?
Indem Ihre Produkte online gut strukturiert, ausführlich beschrieben und auf vertrauenswürdigen Seiten verfügbar sind. Saubere Daten schlagen teure Banner.

Brauche ich jetzt zwingend einen eigenen KI-Assistenten im Shop?
Nicht zwingend sofort, aber ein Pilotprojekt lohnt sich – gerade in beratungsintensiven Kategorien. Starten Sie klein mit einem klar abgegrenzten Use Case.

Gefährdet Instant Checkout meine Kundenbeziehung?
Nur, wenn Sie nichts dagegen setzen. Nutzen Sie Nachkauf-Kommunikation, Serviceangebote und Omnichannel-Erlebnisse, um die Beziehung nach dem KI-gestützten Erstkauf zu vertiefen.