Beitrag von Arvato Systems Schweiz AG, welchen wir mit freundlicher Genehmigung publizieren.
Nach SEO, personalisierten Empfehlungen und generativer KI zeichnet sich die nächste Evolutionsstufe im Handel ab: Agentic Commerce.
Wenn KI-Agenten selbstständig einkaufen
Im Agentic Commerce übernehmen autonome KI-Agenten Aufgaben, treffen Entscheidungen und führen perspektivisch Transaktionen selbstständig durch. Damit verändert sich die Customer Journey grundlegend: Nicht mehr nur Menschen suchen, vergleichen und kaufen – zunehmend erledigen Agenten diese Schritte. Agentic Commerce gilt daher als nächste Stufe des digitalen Handels.
Eine gemeinsame Studie von Arvato Systems und dem ECC KÖLN, erschienen im September 2026, beleuchtet diese Entwicklung. Erste Erkenntnisse wurden auf der K5 Future Retail Conference vorgestellt. Viele Unternehmen erwarten tiefgreifende Veränderungen der Vertriebsstrukturen durch autonome Beschaffungs- und Vertriebsagenten. Den Link zur Agentic-Commerce-Studie finden Sie am Ende des Blogartikels.
Drei Use Cases zeigen, welches Potenzial agentenbasierte Einkaufserlebnisse bereits heute bieten.
Was Agentic Commerce für Händler verändert
Agentic Commerce umfasst digitale Handelsprozesse, in denen KI-Agenten Schritte wie Produktsuche, Angebotsvergleich, Kaufentscheidung sowie perspektivisch Bestellung und Bezahlung übernehmen. Grundlage sind Regeln, Präferenzen und Berechtigungen der Nutzer:innen.
Für Händler und Marken hat das weitreichende Konsequenzen:
- Produktdaten müssen maschinenlesbar und aktuell sein.
- Preise und Bestände müssen in Echtzeit verfügbar sein.
- Commerce-Systeme benötigen APIs und offene Schnittstellen.
- Vertrauen wird zum Wettbewerbsfaktor.
- Transaktionen müssen auch ausserhalb des klassischen Shops möglich sein.
Die entscheidende Frage lautet künftig nicht mehr nur: „Ist mein Shop benutzerfreundlich?“, sondern: „Kann ein KI-Agent meine Angebote verstehen, bewerten und nutzen?“
Use Case 1: Der KI-Agent findet den besten Preis
Stellen Sie sich vor, Sie möchten einen bestimmten Sneaker kaufen. Anstatt selbst regelmässig Preise zu vergleichen, richten Sie Ihrem KI-Agenten lediglich einen Auftrag ein: „Suche mir dieses Modell in Grösse 42. Kaufe es automatisch, sobald der Preis unter 120 Euro sinkt.“
Der Agent überwacht Shops und Marktplätze, bewertet Preis, Lieferzeit und Verfügbarkeit und bestellt, sobald die Bedingungen erfüllt sind. So wird er zum digitalen Schnäppchenjäger.
Für Händler ist das ein Paradigmenwechsel: Produkte konkurrieren künftig auch um die Präferenzen von Agenten. Verfügbarkeit, Preis, Liefergeschwindigkeit und Retourenbedingungen werden wichtiger, während klassische Marketinginstrumente in der konkreten Kaufsituation an Einfluss verlieren.
Besonders bei austauschbaren Produkten verschärft sich der Wettbewerb. Strukturierte Produktdaten, Transparenz und operative Exzellenz werden wichtiger als reine Sichtbarkeit. Zertifikate, Bewertungen, Nachhaltigkeitsinformationen oder der Digitale Produktpass können dabei als Vertrauenssignale dienen.
Use Case 2: Ausverkauft wird zur Verkaufschance
Ausverkaufte Ware beendet im klassischen E-Commerce oft die Customer Journey. Im Agentic Commerce kann der Kunde stattdessen beauftragen: „Informiere mich, sobald das Produkt wieder verfügbar ist – und bestelle es automatisch.“
Der Agent überwacht den Bestand und löst den Kauf unmittelbar nach Wareneingang aus. Aus einem einmaligen Besuch wird so ein fortlaufender Prozess.
Die Kernidee: „Out of Stock“ bedeutet nicht mehr automatisch verlorenen Umsatz, sondern kann den Agenten des Kunden aktivieren.
Die Vorteile für Händler auf einen Blick
- Höhere Conversion: Interessenten gehen nicht zwangsläufig verloren, sondern bleiben mit ihrer Kaufabsicht verbunden.
- Bessere Nachfrageprognosen: Agenten liefern wertvolle Signale darüber, welche Produkte aktiv gesucht werden.
- Automatisierte Wiederansprache: Sobald ein Produkt wieder verfügbar ist, kann der Agent den Kaufprozess unmittelbar fortsetzen.
- Höhere Kundenbindung: Die Verantwortung für die Produktsuche wird vom Kunden an einen digitalen Assistenten delegiert.
Dieser Use Case ist besonders relevant bei knappen Beständen oder hoher Nachfrage, etwa in Fashion, bei Sammlerartikeln oder Consumer Electronics.
Voraussetzung sind verlässliche Bestandsdaten und Echtzeit-Schnittstellen. Fehlerhafte Angaben führen unmittelbar zu Fehlentscheidungen und Kaufabbrüchen – Datenqualität wird damit zum Schlüsselfaktor.
Use Case 3: KI-Agenten wickeln den Kauf ab
Der vielleicht weitreichendste Schritt im Agentic Commerce ist die autonome Transaktionsdurchführung. Der Ablauf ist denkbar einfach:
- Nutzer definiert Kaufregeln.
- Agent sucht passende Produkte.
- Agent wählt ein Angebot aus.
- Zahlung erfolgt innerhalb der Agentenumgebung.
- Bestellung wird abgeschlossen.
Für sichere Transaktionen nutzen Agenten kontrollierte Berechtigungen und Token statt klassischer Kreditkartendaten. Nutzer:innen bestimmen, was innerhalb welcher Preisgrenzen gekauft werden darf; alle Aktivitäten bleiben dokumentiert.
Damit entfällt ein zentraler Reibungspunkt: der Wechsel von der Produktsuche zum Checkout. Der Kauf kann direkt dort abgeschlossen werden, wo der Agent aktiv ist – etwa in einer KI-Plattform, App oder einem Messenger. Daraus folgen:
- Commerce verlagert sich über den klassischen Webshop hinaus.
- Neue Vertriebskanäle entstehen.
- Payment wird Teil agentenbasierter Prozesse.
- Händler müssen ihre Transaktionsfähigkeit auch ausserhalb ihres eigenen Shops sicherstellen.
Agentic Payment könnte sich damit zu einem entscheidenden Baustein der zukünftigen Commerce-Architektur entwickeln.
Fazit: Jetzt die Basis für Agentic Commerce schaffen
Agentic Commerce ist keine reine Zukunftsvision: Erste Anwendungen zeigen, wie Agenten Produkte suchen, Bestände überwachen und Käufe abschliessen. Die drei Use Cases verdeutlichen die Entwicklung:
- Der KI-Agent wird zum digitalen Schnäppchenjäger.
- Out-of-Stock-Situationen werden zu neuen Verkaufschancen.
- Autonome Bezahlungen eröffnen neue Vertriebskanäle.
Wer Daten, Prozesse und Systeme jetzt vorbereitet, schafft die Basis für die nächste Stufe des digitalen Handels.
Gemeinsam mit dem ECC KÖLN hat Arvato Systems untersucht, wie Handelsunternehmen und Marken Agentic Commerce bewerten, welche Chancen und Herausforderungen sie sehen und welche Voraussetzungen für Agentic Readiness geschaffen werden müssen.
Laden Sie sich hier die Studie herunter: Studie zu Agentic Commerce | Arvato Systems & ECC KÖLN
Über Arvato Systems Schweiz
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Zu den Schweizer Kunden der Arvato Systems zählt unter anderem der Velo-Hersteller „Tour de Suisse Rad AG“. Arvato Systems hat Tour de Suisse unterstützt ihre Customer Journey anhand des Velokonfigurators zu digitalisieren.
Sehen Sie hier mehr über die ganze Erfolgsstory von Tour de Suisse – Digitalisierung der Customer Journey anhand des Velokonfigurators