Webinar-Zusammenfassung: Die Zukunft von KI-Agenten für Einzelhändler und Marktplätze

KI verändert unser Einkaufsverhalten.

KI-Agenten lösen Supportanfragen vollständig, führen Käufer gezielt zu passenden Produkten und erledigen Aufgaben wie Nachbestellungen, Umtausch oder Warenkorbanpassungen in einem Gespräch.

In unserem letzten Webinar, Die Zukunft von KI-Agenten für Einzelhändler & Online-Marktplätze, haben wir erklärt, was "agentic commerce" bedeutet, wo es zuerst Mehrwert schafft und wie Unternehmen wie Meesho, Immobiliare, Deliveroo und CARS24 KI-Agenten einsetzen.

Warum das wichtig ist

Klassisches Online-Shopping kann überfordern. Sie nutzen Filter, suchen Produkte, scrollen durch Listen, lesen Bewertungen, vergleichen Angebote und kaufen vielleicht irgendwann.

Agentic Commerce ändert das.

Wir sehen bereits, dass dies die Conversion messbar steigert. Amazons KI-Shopping-Assistent Rufus (in der Amazon-App und auf der Website) zeigt: Nutzer, die mit Rufus interagieren, schließen 60 % häufiger einen Kauf ab. Das zeigt, dass konversationelle Unterstützung nicht nur Support ist – sie wird zum neuen Weg zum Kauf.

Statt alles selbst zu erledigen, helfen intelligente Assistenten dabei, das Gewünschte zu finden, beantworten Fragen in Echtzeit und führen sogar Aktionen im Auftrag des Kunden aus.

Drei Faktoren treiben diesen Wandel

1. Kundenverhalten – Menschen erwarten sofortige, persönliche Hilfe, die wie ein echtes Gespräch wirkt – nicht wie ein Support-Ticket.
2. Marktvolumen – Prognosen gehen davon aus, dass agentenvermittelte Transaktionen bis 2025 ein Volumen von 136 Milliarden US-Dollar erreichen und bis 2030 weltweit auf 3–5 Billionen steigen.
3. Steigende Erwartungen – 81 % der Käufer bevorzugen Marken, die das Erlebnis personalisieren. 64 % wechseln nach nur einer unpersönlichen Interaktion.

Sie können jedem Kunden ein personalisiertes Erlebnis bieten – auch bei Millionen Nutzern.

Demo: Personalisierter Einkauf und intelligenter Kundensupport

Diese Demo zeigt, wie KI-Agenten Kunden durch personalisierte Einkaufserlebnisse führen – von der Produktsuche bis zur Koordination der Abholung im Geschäft.

Szenario: Eine Kundin wollte ihr Studentenwohnheim mit Taylor-Swift-Artikeln dekorieren.

Was der Agent gemacht hat:

• Bietet Sprachflexibilität – wechselte während des Gesprächs von Spanisch auf Englisch, ohne den Kontext zu verlieren
• Schlug erste Deko-Ideen für das Wohnheim vor (LED-Lichterkette, Teppich, Poster)
• Navigierte auf Wunsch direkt zu bestimmten Produktseiten
• Fügte während des Gesprächs mehrere Artikel nahtlos zum Warenkorb hinzu
• Empfahl proaktiv ergänzende Taylor-Swift-Artikel (Vinyl, Tasche, Notizbuch, Fleecedecke, Handyhülle) basierend auf dem Interesse der Kundin
• Prüfte den aktuellen Lagerbestand im lokalen Geschäft in Denver
• Gab die Adresse des Geschäfts und die genauen Regalplätze für jeden Artikel an
• Schickte eine SMS mit der kompletten Einkaufsliste und den Regalplätzen an das Handy der Kundin
  

Warum das wichtig ist: Der Agent erkennt Kundenpräferenzen und gestaltet das Einkaufserlebnis individuell.

Demo: Bestell-Support und Kundenservice

Diese Demo zeigt, wie KI-Agenten Support nach dem Kauf übernehmen – von Sendungsverfolgung über Ersatzlieferungen bis zur Durchsetzung von Richtlinien.

Szenario: Die Laufschuhe einer Kundin wurden als geliefert markiert, kamen aber nie an. Sie wollte Ersatz in einer anderen Farbe.

Was der Agent gemacht hat:

• Authentifizierte die Kundin und rief automatisch die Bestellhistorie ab
• Identifizierte die konkrete Bestellung (Laufschuhe, 79,99 $, geliefert am 25. Januar)
• Bot sofort eine Ersatzlieferung an
• Erklärte Systemgrenzen, als die Kundin die Farbe der bestehenden Bestellung ändern wollte
• Gab klare Optionen: Nachbestellung in Originalfarbe oder Stornierung und neue Bestellung
• Lehnte den Rabattwunsch höflich ab und erklärte die Unternehmensrichtlinie
• Bearbeitete die Ersatzbestellung in Echtzeit

Warum das wichtig ist: Der Agent löst typische Supportanfragen ohne menschliches Eingreifen – das senkt Ticketvolumen und Reaktionszeiten.

Erfolgsgeschichten

Meesho: Skalierung von mehrsprachigem Support in ganz Indien

Meesho, einer der größten E-Commerce-Marktplätze Indiens, musste empathischen, menschlich wirkenden Support in mehreren Sprachen und Anwendungsfällen bereitstellen.

Sie entwickelten Sprachagenten mit ElevenLabs, um den Kundensupport auf Hindi und Englisch zu automatisieren und große Mengen an Anfragen zu Bestellstatus, Verzögerungen und Stornierungen zu bearbeiten.

Die Ergebnisse:

• Über 60.000 Kundenanrufe pro Tag auf Hindi und Englisch bearbeitet
• Deutliche Senkung der Kosten für Kundenanrufe
• Reduzierte durchschnittliche Bearbeitungszeit

"Unser Ziel war eine Spracherfahrung, die wirklich menschlich wirkt – und ElevenLabs hat das möglich gemacht. Klarheit, Wärme und Tonfall der Stimme waren entscheidend für das Vertrauen unserer Nutzer im großen Maßstab."  - Siddharth Gupta, GM - New Initiatives bei Meesho.

Immobiliare: Mehr Leads im größten Immobilienportal Italiens

Immobiliare, Italiens größter Immobilienmarktplatz mit über 1,2 Mio. Inseraten, stand vor einem Problem: Verkäufer wurden mit Spam überflutet, während ernsthafte Käufer keine Antwort erhielten.

Sie haben einen 24/7-KI-Sprachagenten eingeführt, der Fragen beantwortet und Käufer im Namen der Verkäufer qualifiziert.

Die Ergebnisse:

• 70 % der Verkäufer nutzen den Agenten (vorher 42 %)
• 80 % positives Feedback von Käufern
• Höhere Lead-Qualität, da Käufer dem Sprachagenten eher Kontaktdaten geben als in Textformularen

"70 % unserer Verkäufer nutzen bereits den Agenten, damit dieser in Echtzeit auf Inseratsfragen antwortet und hochwertige Leads automatisiert identifiziert." – Paolo Sabatinelli, Chief Product Officer bei Immobiliare.

Deliveroo: Effizientere Abläufe im gesamten Netzwerk

Deliveroo, eine globale Essenslieferplattform mit 176.000 Partnern, nutzte KI-Agenten für drei operative Herausforderungen: Absprünge beim Fahrer-Onboarding, veraltete Öffnungszeiten von Restaurants und langsame Aktivierung von Partner-Tags.

Ihre KI-Agenten reaktivieren inaktive Fahrerbewerber, prüfen Restaurantstatus in Echtzeit und führen Partner durch die Tag-Aktivierung.

Die Ergebnisse:

• 81 % der Fahrer erreicht und 30 % innerhalb von sieben Tagen reaktiviert
• Agenten erreichten 75 % der Restaurants und bestätigten korrekte Öffnungszeiten
• 86 % der Partnerstandorte nach Agenten-Kontakt erfolgreich aktiviert

"ElevenLabs Agents haben unsere Abläufe verändert – wir erhalten Echtzeit-Transparenz im Netzwerk und können Fahrer und Restaurants schneller und konsistenter ansprechen." – Amy Marangon, Senior Manager, Operations Strategy bei Deliveroo.

CARS24: Vertrauen im Gebrauchtwagenhandel schaffen

CARS24, eine führende Gebrauchtwagenplattform mit über 4.000 Mitarbeitern und 200+ Kundenstandorten, stand vor einer besonderen Herausforderung: 70 % der Käufer erwerben ihr erstes Fahrzeug, und Telefonate sind entscheidend für Vertrauen in einer Branche mit Vertrauensdefizit.

Sie haben ElevenLabs Agents integriert, um den Kontaktprozess zu automatisieren, Erinnerungen zu versenden und Wartezeiten zu verkürzen – ohne das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen.

Die Ergebnisse:

• 30 % der eingehenden Anrufe (3 Millionen Minuten) durch KI-Agenten automatisiert
• 45 % der Verkäufe werden jetzt mit reduzierten Wartezeiten von Agenten unterstützt
• 50 % geringere Anrufkosten

"Die Gebrauchtwagenbranche kämpft seit Generationen mit Vertrauen. Unsere Voice-KI-Lösung ändert das. Mit ElevenLabs schafft jede Interaktion Vertrauen statt Zweifel." – Head of AI and Innovation bei CARS24.

Best Practices für den Einsatz von Retail-Agenten

Die fünf Grundprinzipien für den erfolgreichen Einsatz von Retail-Agenten:

1. Klein starten, dann skalieren
   Beginnen Sie mit einem einzelnen, wirkungsvollen Anwendungsfall wie Retouren, Lieferstatus oder Produktsuche. Messen Sie Erfolgsquote und Zufriedenheit, bevor Sie ausweiten.
   
2. Daten früh integrieren
   Verbinden Sie die wichtigsten Systeme, damit der Agent echte Aktionen ausführen kann. Ohne Zugriff auf Katalog-, Lager- und Bestelldaten bleiben Gespräche statisch.
   
3. Multimodalität mitdenken
   Voice-first heißt nicht Voice-only. Nutzen Sie Sprache, wenn es am schnellsten geht, und unterstützen Sie Chat/Messaging, wenn das besser passt – mit konsistentem Agentenverhalten über alle Kanäle.
   
4. Klare Leitplanken setzen
   Definieren Sie Eskalationswege, Tonalitätsgrenzen, Rückerstattungsrichtlinien und gesperrte Themen. Testen Sie mit herausfordernden Prompts vor dem Livegang.
   
5. Kontinuierlich messen
   Behandeln Sie Agenten wie Software – versionieren, testen, ausrollen und überwachen. Erfolg ist nicht der Launch, sondern die stetige Verbesserung.
   

Komplette Session ansehen

Die Zukunft von KI-Agenten für Einzelhändler und Marktplätze

Sehen Sie die komplette Session hier. 

Voice-first-KI verändert, wie Kunden einkaufen und interagieren. Einzelhändler wie Meesho und Deliveroo haben nicht nur Kosten gesenkt – sie bieten schnellere, persönlichere Erlebnisse, die Lösungen und Vertrauen im großen Maßstab verbessern.

Agentic Commerce ist keine Theorie mehr. Es ist live, messbar und bereit für die Skalierung.