KI im Onlinehandel

Was in dieser Liste fehlt, ist Absicht. Dynamische Preisgestaltung, Nachfragevorhersage und Sortimentsplanung stehen nicht dabei, weil sie eine gepflegte Historie über Jahre brauchen. Sie sind nicht unmöglich, es ist nur die falsche Reihenfolge, damit anzufangen.

Ebenfalls nicht dabei: erzeugte Produktbilder. Technisch längst machbar, im Handel aber in Konflikt mit der Pflicht, die gelieferte Ware zutreffend darzustellen. Ein Bild, das vom Artikel abweicht, ist ein Gewährleistungsthema und kein Gestaltungsthema.

Woran erkennen Sie, dass ein Vorgang sich eignet?

An drei Eigenschaften gleichzeitig. Er kommt häufig vor, also mindestens wöchentlich. Er läuft nach Regeln ab, die sich aussprechen lassen, auch wenn sie nirgends aufgeschrieben sind. Und er kostet heute Arbeitszeit, die jemand namentlich benennen kann. Fehlt eine der drei, entsteht ein Vorzeigeprojekt statt einer Ersparnis.

Sollten Sie mit dem größten oder dem einfachsten Vorgang anfangen?

Mit dem einfachsten, der einem echten Anwender hilft. Der größte Vorgang hat die meisten Beteiligten, die meisten Sonderfälle und den längsten Weg bis zum ersten sichtbaren Ergebnis. Wer dort anfängt, verbraucht das Vertrauen, bevor etwas läuft. Der erste Vorgang hat die Aufgabe zu zeigen, dass es funktioniert.

Was passiert, wenn Sie mehrere Vorgänge gleichzeitig angehen?

Sie zahlen die Einrichtung mehrfach und lernen nichts doppelt. Jeder Vorgang bringt eigene Freigabewege, eigene Beteiligte und eigene Sonderfälle mit. Nach dem ersten sind die Erkenntnisse über den eigenen Datenbestand übertragbar, vorher nicht. Zwei parallele Vorhaben dauern deshalb länger als zwei aufeinanderfolgende.

Der letzte Punkt ist der teuerste und der am wenigsten beachtete. Ein übernommener Lieferantenkatalog bringt seine eigene Systematik mit. Zwei Lieferanten bringen zwei, fünf bringen fünf. Danach existiert im Shop keine gemeinsame Sprache mehr, in der sich Artikel vergleichen lassen, und genau diese Sprache ist die Voraussetzung für alles Weitere.

Die gute Nachricht: Das Aufräumen ist genau der Vorgang, für den sich ein Modell eignet. Es kann aus Fließtext Merkmale vorschlagen, Einheiten vereinheitlichen und Dubletten benennen. Es darf nur nicht entscheiden, welche Angabe gilt. Diese Entscheidung bleibt im Haus.

Wie prüfen Sie in einer Stunde, ob Ihre Artikeldaten tragen?

Ziehen Sie fünfzig Artikel aus dem Sortiment, quer über die Warengruppen, und gehen Sie sie von Hand durch. Vier Fragen je Artikel: Stehen die Merkmale in Feldern oder im Text? Stimmt die Einheit mit der des Nachbarartikels überein? Ist das Bild der richtigen Variante zugeordnet? Fehlt eine Angabe, die ein Kunde zur Kaufentscheidung braucht? Der Anteil der Artikel ohne Befund ist Ihre Ausgangslage.

Was ist das führende System für Artikeldaten?

Das System, in dem eine Änderung zuerst passiert und aus dem die anderen sie übernehmen. Diese Frage klingt trivial und ist in vielen Betrieben unbeantwortet, weil Shop und Warenwirtschaft historisch beide gepflegt werden. Solange es keine Antwort gibt, überschreiben sich zwei Bestände gegenseitig, und ein Modell schreibt in einen davon.

Brauchen Sie ein PIM, bevor Sie anfangen?

Nicht zwingend. Ein PIM ist die richtige Antwort, wenn viele Lieferanten und viele Ausgabekanäle zusammenkommen. Bei einem Shop mit wenigen Lieferanten genügt oft die Warenwirtschaft als führendes System, sofern sie Merkmale als Felder abbilden kann. Die Systemfrage sollte nicht die erste sein, sonst wird aus einem Vorgang ein Einführungsprojekt.

Wer räumt die Artikeldaten tatsächlich auf?

Die fachliche Entscheidung bleibt im Einkauf oder in der Sortimentsbetreuung, weil nur dort bekannt ist, welche Angabe stimmt. Abgeben lässt sich die Vorarbeit: Merkmale aus Texten vorschlagen, Einheiten vereinheitlichen, Dubletten benennen, Lücken auflisten. Die Trennlinie liegt zwischen Entscheiden und Aufbereiten.

Drei Arten von Anfragen sind gemeint. Erstens die Umschreibung: Jemand sucht nach einem Zweck und nicht nach einer Produktbezeichnung. Zweitens die Frage in ganzen Sätzen, die im Suchfeld landet, weil Menschen es inzwischen von anderen Systemen so gewohnt sind. Drittens die Anfrage mit Merkmalen in freier Reihenfolge, bei der die klassische Suche an der Wortstellung scheitert.

Technisch geschieht dabei zweierlei. Die Anfrage wird auf tatsächlich vorhandene Merkmale abgebildet, und das Ergebnis wird nach inhaltlicher Nähe sortiert statt nach Worttreffern. Beides setzt voraus, dass die Merkmale als Felder existieren. Genau hier fällt die Entscheidung: Ohne gepflegte Merkmale hat die beste Suche nichts, worauf sie abbilden könnte, und das Ergebnis wird schlechter als vorher, weil es nun auch noch selbstbewusst falsch ist.

Was wir deshalb in dieser Reihenfolge bauen: erst messen, welche Anfragen im Shop heute ohne Treffer bleiben, dann prüfen, ob die dafür nötigen Merkmale vorhanden sind, dann die Suche erweitern. Die Liste der erfolglosen Anfragen liegt in jedem Shopsystem und wird fast nie angesehen. Sie ist die billigste Vorarbeit, die es hier gibt.

Ein Nebeneffekt, der oft übersehen wird: Dieselbe Aufbereitung, die die Suche verbessert, macht das Sortiment auch für auswertende Systeme lesbar. Wie das grundsätzlich funktioniert, steht unter Infrastruktur und Werkzeuge.

Wo finden Sie die Anfragen, die heute ohne Treffer bleiben?

In der Suchstatistik Ihres Shopsystems. Jedes gängige System protokolliert Suchbegriffe und Trefferzahlen, und die Liste der Anfragen mit null Treffern ist in fast allen Betrieben nie ausgewertet worden. Sie ist wertvoller als jede Marktanalyse, weil dort echte Kunden mit echter Kaufabsicht ihre eigenen Worte hinterlassen haben.

Was kostet eine KI-gestützte Suche im laufenden Betrieb?

Der Posten hängt daran, ob jede Anfrage durch ein Modell geht oder nur die, an denen die klassische Suche scheitert. Die zweite Variante ist die richtige: Artikelnummern und eindeutige Bezeichnungen beantwortet die bestehende Suche schneller und ohne Kosten. Nur der Rest wird weitergegeben. Damit betrifft der Aufwand einen Bruchteil der Anfragen.

Verbessert das auch die Auffindbarkeit bei Suchmaschinen?

Mittelbar ja, aber nicht als Nebenwirkung der Suche selbst. Was wirkt, ist die Vorarbeit: Merkmale in Feldern erzeugen strukturierte Angaben, die Suchmaschinen und auswertende Systeme lesen können. Die verbesserte Shopsuche ist der interne Nutzen derselben Aufräumarbeit, die extern die Sichtbarkeit stützt.

Der Zuschnitt, der funktioniert, heißt Entwurf plus Stapelfreigabe. Das Modell schreibt aus den vorhandenen Merkmalen, und zwar ausdrücklich nur aus diesen. Ein Mensch sieht den Stapel durch, in einer Ansicht mit Ist und Soll nebeneinander, und gibt frei oder verwirft. Was nicht durch ein Merkmal belegt ist, darf im Text nicht vorkommen. Diese eine Regel entscheidet über die Brauchbarkeit des ganzen Vorgangs.

Drei Fehler, die wir regelmäßig sehen. Der erste: Texte für tausende Artikel auf einmal erzeugen und veröffentlichen, weil es technisch in einem Durchlauf geht. Der zweite: dem Modell den Wettbewerbertext als Vorlage geben, was die Formulierung verbessert und die Rechtslage verschlechtert. Der dritte: für jeden Artikel denselben Satzbau, was nach wenigen Dutzend Artikeln auffällt und den Eindruck erzeugt, den man vermeiden wollte.

Zur Frage, ob solche Texte gekennzeichnet werden müssen, gibt es eine rechtliche Regelung mit Termin. Sie steht im Fachbeitrag zur Kennzeichnungspflicht. Betrieblich sollten Sie ohnehin im Datensatz festhalten, welcher Text maschinell entstanden ist und wer ihn freigegeben hat. Sonst ist nach zwei Jahren nicht mehr feststellbar, welche Angabe geprüft wurde.

Wie halten Sie ein Modell davon ab, Merkmale zu erfinden?

Indem Sie ihm nur die gepflegten Merkmale übergeben und die Anweisung, ausschließlich daraus zu schreiben. Das genügt allein nicht, deshalb kommt die Gegenprüfung dazu: Jede Zahl und jede Materialangabe im Entwurf wird gegen das Feld geprüft, aus dem sie kommen müsste. Was sich nicht zuordnen lässt, wird gestrichen, nicht umformuliert.

Wie sieht eine Stapelfreigabe aus, die schnell genug ist?

Eine Liste mit dem alten und dem neuen Text nebeneinander, Abweichungen hervorgehoben, Freigabe je Zeile und eine Schaltfläche für den ganzen Stapel. Entscheidend ist, dass die Prüfung im Blick bleibt und nicht durch das Backend führt. Wer für jeden Artikel eine Maske öffnen muss, gibt nach dreißig Artikeln auf und schaltet die Automatik frei.

Schadet ein erzeugter Text der Auffindbarkeit?

Nicht die Entstehung entscheidet, sondern der Nutzen für den Leser. Ein Text, der aus den echten Merkmalen eines Artikels etwas Lesbares macht, ist besser als ein leeres Feld und besser als ein kopierter Lieferantentext, den zwanzig andere Shops ebenfalls führen. Schädlich wird es bei Masse ohne Substanz, also bei tausenden Varianten desselben Textgerüsts ohne eigenen Inhalt.

Was ist mit Übersetzungen für weitere Märkte?

Das ist der Anwendungsfall mit dem besten Verhältnis von Aufwand zu Nutzen, weil die Ausgangsangaben bereits geprüft sind. Zwei Dinge sind zu regeln: Maßeinheiten und Größenangaben müssen je Markt umgerechnet werden, nicht übersetzt, und rechtliche Pflichtangaben gehören nicht in eine maschinelle Übertragung.

Der wirtschaftliche Teil steckt in der ersten Zeile. Fragen zum Bestellstatus sind in vielen Shops die häufigste Anfrage überhaupt, sie sind vollständig beantwortbar und sie binden heute Arbeitszeit im Minutentakt. Wer nur diese eine Frage abgibt, hat den Großteil des Nutzens schon geholt.

Zwei Dinge müssen dabei gebaut werden, und beide werden in Angeboten oft übergangen. Erstens die Übergabe: Der Assistent muss den Vorgang zusammengefasst an einen Menschen weitergeben können, ohne dass der Kunde alles wiederholt. Zweitens das Protokoll: Was hat der Assistent gesagt, auf welcher Grundlage. Ohne das ist keine Beschwerde nachvollziehbar.

Personenbezogene Daten gehen in dem Moment durch das Modell, in dem der Assistent eine Bestellung liest. Welche Betriebsform dafür in Frage kommt und was vertraglich zu regeln ist, steht unter KI-Modelle im Vergleich.

Woran scheitert ein Serviceassistent in der Praxis?

Fast nie am Verstehen der Frage, fast immer an der fehlenden Übergabe. Ein Assistent, der nicht abgeben kann, hält den Kunden in einer Schleife, und das erzeugt mehr Unmut als gar kein Assistent. Die zweite häufige Ursache ist ein zu weiter Auftrag: Wer alles beantworten soll, beantwortet auch das, wozu er nichts weiß.

Wie viel Entlastung ist realistisch?

Das hängt allein an der Verteilung Ihrer Anfragen, und die kennen Sie. Zählen Sie eine Woche mit, wie viele Anfragen reine Statusfragen sind. Dieser Anteil ist die Obergrenze für die erste Stufe. Eine Zahl aus einer Fremdstudie hilft hier nicht, weil die Verteilung je Sortiment völlig unterschiedlich ausfällt.

Muss der Assistent sich als Maschine zu erkennen geben?

Ja, und es ist auch betrieblich sinnvoll. Kunden stellen einem erkennbaren Assistenten andere Fragen als einem vermuteten Menschen, und sie reagieren deutlich gelassener auf eine Übergabe. Verschleierung erzeugt genau die Enttäuschung, die man vermeiden will, und die rechtliche Seite steht in Kapitel 08.

Was dabei entsteht, ist keine Statistik, sondern eine Zuordnung. Rücksendungen zu einem Artikel häufen sich, und die Begründungen lassen sich zu wenigen wiederkehrenden Mustern verdichten: Größe fällt anders aus als angegeben, Farbe weicht von der Abbildung ab, ein Merkmal fehlte in der Beschreibung, die Ware kam beschädigt an. Vier verschiedene Ursachen, und drei davon sind Datenfehler im eigenen Shop.

Das ist der Grund, warum dieser Vorgang hier steht und nicht in einem Kapitel über Logistik. Eine Retoure wegen einer fehlenden Maßangabe ist kein Logistikproblem, sondern ein Produktdatenproblem, das sich als Logistikkosten zeigt. Wer die Begründungen verdichtet, erhält eine nach Kosten sortierte Liste der Artikel, deren Daten zuerst zu korrigieren sind. Damit schließt sich der Kreis zu Kapitel 02.

Der Aufwand dafür ist gering, weil nichts geschrieben wird. Das Modell liest vorhandene Freitexte und erzeugt eine Auswertung. Es greift nicht in den Shop ein, es braucht keine Freigabe je Datensatz, und ein Fehler darin kostet nichts außer einer ungenauen Liste. Als erster Einstieg ist das deshalb der Vorgang mit dem geringsten Risiko.

Was, wenn Retourengründe nur als Auswahlliste erfasst werden?

Dann liegt die Information in den Freitextfeldern der Reklamationen und im Schriftverkehr des Kundenservice. Auswahllisten sind für diese Auswertung fast wertlos, weil sie zu grob sind und weil Kunden die erstbeste Option wählen. Der aussagekräftige Teil steht im Begleitschreiben und in der E-Mail danach.

Wie verbinden Sie Retourengründe mit den Artikeldaten?

Über die Artikelnummer, und genau hier zeigt sich, ob Varianten richtig angelegt sind. Wenn Farbe und Größe als eigene Artikel geführt werden, verteilt sich die Rücksendequote auf Dutzende Nummern und kein Muster wird sichtbar. Die Zusammenführung auf den Stammartikel ist deshalb die Voraussetzung der Auswertung.

Was machen Sie mit dem Ergebnis?

Sie erhalten eine nach Kosten sortierte Liste von Artikeln mit wiederkehrendem Rücksendegrund. Drei Arten von Maßnahmen folgen daraus: eine Angabe im Shop ergänzen, eine Abbildung austauschen oder mit dem Lieferanten sprechen. Alle drei sind billiger als die Rücksendungen, die sie verhindern.

Der dritte Posten ist der einzige, der sich direkt in Rechnung übersetzen lässt, und er wird meist überschätzt. Wiederkehrende Bestandteile einer Anfrage, etwa die Beschreibung des Sortiments oder ein Regelwerk, lassen sich zwischenspeichern, und einfache Einordnungen brauchen kein großes Modell. Wer beides nutzt, arbeitet mit einem Bruchteil der Kosten, die eine erste Überschlagsrechnung ergibt.

Der letzte Posten ist der, an dem es am häufigsten scheitert. Ein Shopsortiment ist kein abgeschlossenes Vorhaben, es wächst jede Woche. Ohne eine benannte Person, die für die Merkmale zuständig ist, verfällt der aufgeräumte Zustand in genau der Geschwindigkeit, in der neue Artikel dazukommen. Das ist keine Frage des Werkzeugs.

Wie messen Sie, ob die Güte nachlässt?

Mit einer festen Stichprobe, die sich nicht ändert. Fünfzig Fälle, einmal im Quartal, immer dieselben Kriterien und dieselbe Person, die urteilt. Der absolute Wert ist zweitrangig, der Verlauf ist das Entscheidende. Wer die Stichprobe jedes Mal neu zusammenstellt, misst das Rauschen und nicht die Veränderung.

Wann müssen Sie das Modell wechseln?

Wenn ein neues Modell eine Aufgabe löst, die vorher nicht ging, oder wenn der Anbieter das genutzte abkündigt. Nicht, weil eine Kennzahl in einer Rangliste gestiegen ist. Jeder Wechsel verlangt die Stichprobe erneut, weil sich das Verhalten in Randfällen ändert, auch wenn der Durchschnitt besser wird.

Was gehört in einen Wartungsvertrag für so ein System?

Die Stichprobe im Quartal samt Bericht, die Anpassung bei Änderungen am Shopsystem oder an der Warenwirtschaft, die Beobachtung der laufenden Kosten und eine Reaktionszeit für den Fall, dass die Schnittstelle ausfällt. Was nicht hineingehört, sind neue Funktionen, die verwässern sonst den Zweck.

Die dritte Zeile verdient eine Ergänzung, weil sie oft in guter Absicht übertreten wird. Eine automatisch erstellte Zusammenfassung vieler Kundenbewertungen ist nützlich und zulässig, solange sie als Zusammenfassung erkennbar bleibt und die einzelnen Bewertungen weiterhin einsehbar sind. Was nicht geht, ist ein erzeugter Text, der wie eine einzelne echte Kundenstimme aussieht.

Der vollständige Überblick über Recht und Pflichten steht unter KI im Unternehmen, dort auch zu NIS-2 und zum AI Omnibus. Was davon einen Shop betrifft, hängt an der Größe des Betriebs und daran, ob personenbezogene Daten im Spiel sind.

Wer haftet für eine falsche Angabe in einem erzeugten Text?

Der Händler, der ihn veröffentlicht. Die Herkunft des Textes ändert daran nichts, und ein Hinweis auf die Maschine entlastet nicht. Das ist der eigentliche Grund für die Freigabe vor Veröffentlichung, nicht die Kennzeichnungspflicht. Die Kennzeichnung regelt die Transparenz, die Haftung bleibt unabhängig davon bestehen.

Dürfen Sie Kundendaten durch ein Cloud-Modell schicken?

Mit der passenden Vereinbarung und der passenden Betriebsform in aller Regel ja, ohne beides nicht. Zu klären sind der Verarbeitungsort, die Auftragsverarbeitung und die Frage, ob der Anbieter Ihre Eingaben zur Verbesserung eigener Modelle verwendet. Die letzte Frage entscheidet häufiger als die ersten zwei.

Was protokollieren Sie mindestens?

Zu jeder Anfrage: Zeitpunkt, gestellte Frage, herangezogene Quellen, gegebene Antwort und ob ein Mensch eingegriffen hat. Zu jeder Änderung am Bestand: alter Wert, neuer Wert, Auslöser und Freigeber. Das ist wenig Aufwand beim Bau und nicht nachholbar, wenn der erste Vorfall schon eingetreten ist.