KI-Einkaufsassistenten: Hohe Erwartungen, geringe Toleranz
04.02.2026 - 09:15:11
Nostos neue Studie zeigt: Zwei Drittel der Kunden brechen bei irrelevanten Produktvorschlägen sofort ab. Die Relevanz-Lücke wird zur größten Hürde für den Handel.
Der Wettlauf um den perfekten KI-Einkaufshelfer ist in vollem Gange – doch die Kundschaft ist gnadenlos. Eine heute veröffentlichte Studie des Commerce-Experten Nosto enthüllt eine gefährliche Diskrepanz: Die Verbraucher sind zwar bereit für KI-Assistenten, haben aber null Toleranz für schlechte Leistung. Ganze 69 Prozent der Shopper, die irrelevante Produktempfehlungen erhalten, verlassen das Tool sofort und suchen anderswo.
Diese Zahl markiert eine kritische „Relevance Gap“ im schnell wachsenden Markt für agentive KI im Handel. Während Händler eifrig konversationelle Tools von ChatGPT bis Google Gemini integrieren, entscheidet nun die Ausführungsqualität über Erfolg oder Misserfolg.
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Gnadenlose Kunden, hohe Ansprüche
Die Befragung von 2.000 Konsumenten zeichnet das Bild eines anspruchsvollen Marktes. Zwar erwarten 72 Prozent der Befragten, dass KI-Assistenten ihnen beim Online-Shopping helfen. Doch die Mehrheit steigt bei mangelndem Mehrwert sofort aus.
Der Hauptgrund für die Abwanderung sind eindeutig irrelevante Vorschläge. Fast sieben von zehn Nutzern geben auf, wenn die KI den Kontext nicht versteht oder unpassende Artikel präsentiert. Eine klare Warnung an Händler, die vorgefertigte KI-Lösungen ohne ausreichendes Training einsetzen.
Trotz der hohen Ansprüche bleibt die Grundstimmung optimistisch. 48 Prozent aller Shopper wären offen für einen KI-Assistenten ihres Lieblingshändlers. Bei der Altersgruppe der 25- bis 34-Jährigen steigt dieser Wert sogar auf 62 Prozent. Die jüngere Generation treibt den Wandel zum konversationellen Handel also maßgeblich voran.
Gefordert: Nutzen und Transparenz
Die Verbraucher erwarten von den digitalen Helfern konkreten Mehrwert, nicht nur Spielerei. Die mit Abstand meistgewünschte Funktion (59 %) sind Deal- und Preisalarme. Dicht gefolgt von personalisierten Empfehlungen (51 %) und Geschenk-Inspiration (44 %). Auch „Complete-the-Look“-Bündel und Echtzeit-Fragen beantworten rangieren mit je etwa 40 Prozent hoch.
Doch zwei große Hürden bleiben: Datenschutz und Kontrollverlust. 24 Prozent der Befragten nennen Bedenken zur Datenverarbeitung als Hauptgrund, auf KI zu verzichten. Weitere 21 Prozent stören sich am Gefühl, die KI treffe Entscheidungen ohne ihr direktes Zutun.
„Die hohe Akzeptanzbereitschaft ebnet den Weg für eine rasche Verbreitung. Doch nun liegt die Verantwortung bei den Händlern, die Technologie effektiv einzusetzen“, kommentiert Jim Löfgren, CEO von Nosto. Der Erfolg hänge davon ab, von der ersten Interaktion an strenge Leitplanken zu setzen, die Agenten für maximale Relevanz zu trainieren und robuste Datenschutzmaßnahmen zu gewährleisten.
Die gefährliche „Readiness Gap“ der Händler
Ein alarmierender Teil der Studie ist der direkte Vergleich zwischen Kundenerwartung und Händlerbereitschaft. In einer parallelen Umfrage unter 39 E-Commerce-Unternehmen zeigt sich: Die Investitionen hinken den Erwartungen hinterher.
Nur 36 Prozent der befragten Händler haben ein dediziertes Budget für KI-Agenten-Tools. Von den Investierenden bezeichneten drei Viertel ihre aktuellen Ausgaben als „begrenzt“. Diese Kluft schafft eine „Readiness Gap“: Die Nachfrage nach ausgeklügelten KI-Helfern übertrifft bei Weitem das aktuelle Angebot der Branche.
Analysten sehen darin eine Wettbewerbschance für Vorreiter. Wer zuerst hochrelevante, vertrauenswürdige KI-Assistenten einsetzt, bevor der breite Markt aufholt, kann sich einen entscheidenden Vorteil sichern.
Die Zukunft: Relevanz statt Gimmick
Die Nosto-Ergebnisse spiegeln einen branchenweiten Trend des Jahres 2026 wider: Der Fokus verschiebt sich von der Neuheit generativer KI hin zu ihrer praktischen Anwendung im „agentiven Handel“ – also Systemen, die aktiv Aufgaben erledigen können.
Die hohe Abbruchquote bei irrelevanten Vorschlägen unterstreicht einen klaren Bedarf: Händler müssen ihre KI-Modelle in Echtzeit-Lagerdaten und reichhaltigen Kundenkontext einbetten. Generische Large Language Models (LLMs), denen spezifisches Wissen über den eigenen Katalog fehlt, gelten im risikoreichen E-Commerce zunehmend als unzureichend.
Der Markt wird sich künftig spalten: zwischen Händlern, die die KI wirklich zur Verbesserung der Customer Journey nutzen, und jenen, die sie als Marketing-Gag einsetzen. Da die 25- bis 34-Jährigen die höchste Adoptionsbereitschaft zeigen, werden Marken, die diese Zielgruppe ansprechen, ihre Investitionen in spezialisiertes KI-Training vorantreiben. Nur so können sie die „menschliche“ Relevanz liefern, die die Kunden heute fordern.
Der Erfolg von KI im Einzelhandel wird 2026 nicht mehr am Vorhandensein eines Chatbots gemessen, sondern an seiner Fähigkeit, jene 69 Prozent der Nutzer zu halten, die aktuell noch frustriert das Weite suchen.
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