KI für B2B Commerce: Einführung und Entwicklung

Ein Trend, der besondere Aufmerksamkeit verdient und sich vom US-Markt schnell auf Europa ausbreitet, ist der allgemeine Rückgang des Traffics über traditionelle Kanäle. Mehr als 76 % der US-amerikanischen B2B-Unternehmen hatten bis 2025 bereits einen Marketplace-Kanal aktiviert, dennoch verzeichnen viele einen Rückgang des organischen Traffics – sowohl über Google als auch über die Marktplätze selbst, einschließlich Amazon. 

Dieses Phänomen ist nicht vorübergehend: Käufer – und Nutzer allgemein – verändern strukturell die Art und Weise, wie sie Informationen und Lieferanten suchen. Während der Kaufprozess früher meist mit einer Google-Suche begann, gefolgt vom Besuch von E-Commerce-Websites oder Marktplätzen, verlassen sich heute immer mehr Nutzer auf KI-Chatbots, virtuelle Assistenten und konversationelle Plattformen, um sofortige und personalisierte Antworten zu erhalten. 

Für B2B-Unternehmen bedeutet dies eines ganz klar: Investitionen in KI-gestützte Funktionen als neuen Akquisitionskanal sind nicht länger optional, sondern essenziell, um Sichtbarkeit und Geschäftsmöglichkeiten nicht zu verlieren. 

Während viele Unternehmen KI noch hauptsächlich als Werkzeug zur Automatisierung repetitiver Aufgaben betrachten, entwickelt sich der Markt zunehmend in Richtung Agentic Shopping: KI-Systeme, die nicht nur bei der Recherche unterstützen, sondern auch eigenständig Transaktionen auf Basis vordefinierter Nutzerkriterien durchführen können. 

Dieser Ansatz findet bereits konkrete Anwendung sowohl im B2C- als auch im B2B-Bereich. Viele B2B-Unternehmen setzen offene E-Commerce-Plattformen ein, die ohne verpflichtenden Login zugänglich sind und Produkte mit detaillierten Beschreibungen anzeigen – auch wenn Preise nicht immer öffentlich sichtbar sind. Diese Offenheit macht sie ideal, um Interaktionen mit KI-Systemen zu ermöglichen – von automatisierter Leadgenerierung bis hin zur automatisierten Bestellabwicklung. 

Um dieses Potenzial effektiv auszuschöpfen, müssen Unternehmen jedoch an der Qualität ihrer Inhalte arbeiten: Produktbeschreibungen verbessern, technische Informationen erweitern und Daten so strukturieren, dass KI-Systeme diese korrekt interpretieren und in relevanten Suchkontexten bereitstellen können. 

An dieser Stelle stellt sich die Frage: Was unterscheidet ein fortschrittliches CRM von AI-enabled Agentic Commerce? Die Antwort liegt in der Art und Weise, wie Daten verarbeitet und genutzt werden. 

Traditionelle CRM-Systeme arbeiten mit strukturierten Daten: Namen, E-Mail-Adressen, Transaktionshistorien und Vertriebsaktivitäten. Unternehmen sammeln Informationen über verschiedene Touchpoints und konsolidieren sie in einer Datenbank, die letztlich wie eine riesige Excel-Datei funktioniert, um Kontakte zu finden, Listen zu segmentieren oder Opportunities zu verfolgen. 

KI hingegen führt das Konzept des Vektorprofils ein: eine multidimensionale numerische Analyse, die jeden Kunden nicht nur anhand demografischer und transaktionaler Daten beschreibt, sondern auch anhand von Verhaltensweisen, Präferenzen, Interaktionen und Mustern. Dieser Ansatz ermöglicht es, KI auf natürliche Weise zu befragen, um prädiktive Insights zu generieren, ähnliche Profile zu identifizieren, Daten automatisch mit abgeleiteten Informationen anzureichern und Aktionen über verschiedene Systeme hinweg zu orchestrieren. 

Wenn beispielsweise ein Nutzer mit bestimmten sozio-demografischen Merkmalen bestimmte Produkte kauft, kann KI automatisch weitere potenzielle Kunden mit ähnlichen Profilen identifizieren, personalisierte Engagement-Strategien vorschlagen und sogar gezielte Upselling- und Cross-Selling-Kampagnen ohne menschliches Eingreifen aktivieren. KI ersetzt CRM-Systeme nicht, sondern orchestriert und erweitert sie, indem sie sie mit anderen Unternehmenssystemen – wie E-Commerce, ERP und Marketing Automation – integriert, um ein intelligentes, aktives und reaktionsfähiges Ökosystem zu schaffen. 

Deshalb müssen Unternehmen ihre technologische Infrastruktur AI-ready neu denken: Es geht nicht darum, einfach ein weiteres Tool hinzuzufügen, sondern die Art und Weise neu zu gestalten, wie Daten fließen, angereichert und zur Wertschöpfung genutzt werden. 

Die Einführung von B2B-E-Commerce hat in Italien Jahre gebraucht, um sich zu etablieren. KI hingegen beschleunigt die Entwicklung dramatisch: Was beim E-Commerce Jahrzehnte dauerte, materialisiert sich mit KI innerhalb weniger Monate. 

Gerade aufgrund dieser Beschleunigung stehen viele Unternehmen vor einer entscheidenden Frage: Ergibt der Einsatz von KI für uns Sinn – und wenn ja, wie? Noch immer herrscht große Unsicherheit, und viele Unternehmen tun sich schwer damit, reale Anwendungsfälle zu identifizieren, die über oberflächliche Experimente oder inzwischen veraltete Use Cases hinausgehen, wie etwa einfache Chatbots, die lediglich vordefinierte FAQs beantworten. 

Der entscheidende Faktor ist der digitale Reifegrad des Unternehmens: Es ist nicht möglich, einen technologischen Sprung hin zur künstlichen Intelligenz zu machen, wenn Prozesse noch fragmentiert und manuell sind und Daten in Silos oder nicht integrierten Systemen verstreut liegen. 

KI benötigt solide Grundlagen: klare Geschäftslogiken, eine datenorientierte Denkweise innerhalb der Organisation, strukturierte Data Governance und Systeme, die miteinander kommunizieren können. Ohne diese Voraussetzungen besteht die Gefahr, dass KI Ineffizienzen verstärkt, anstatt sie zu lösen.