KI-gestützte Customer Journey im E-Commerce: Effizienz und Skalierbarkeit in allen Phasen

In diesem fragmentierten Ökosystem stellt Künstliche Intelligenz (KI) einen zentralen Hebel dar, um Daten konsistent zu analysieren, Inhalte zu personalisieren und Touchpoints automatisiert auszuspielen. Ziel ist eine orchestrierte, adaptive Journey, die nicht nur informiert, sondern konvertiert und bindet.

Verständnis der Customer Journey unter KI-Perspektive

Die ideale Customer Journey lässt sich in verschiedene Phasen unterteilen:

• Awareness,
• Consideration,
• Decision,
• Purchase und
• Retention.

In der Awareness-Phase wird der Kunde auf das Produkt aufmerksam, indem beispielsweise spezielle Content Marketing-Kampagnen Wirkung zeigen. In der Consideration-Phase erwägt der Kunde den Kauf, durchdenkt Optionen und sucht Informationen. In der Decision-Phase fällt die Entscheidung für ein Produkt. Mit dem Kauf (Purchase) tritt der Kunde in die Transaktionsphase ein. Die Retention-Phase schließlich zielt darauf ab, den Kunden durch exzellenten Service und weiterführende Angebote langfristig zu binden.

KI-gestützte Systeme ermöglichen es, jede dieser Phasen granular zu analysieren, Segmentierungen dynamisch zu justieren und Inhalte oder Angebote in Echtzeit auszuspielen. Dabei sind nicht nur klassische CRM-Daten relevant, sondern auch Echtzeitverhalten, Intent-Daten und externe Signale (z. B. saisonale oder kontextbezogene Trigger).

KI-Einsatz entlang der E-Commerce-Journey

Für eine gelungene Online Shopping-User Journey gibt es für Sie als B2C-Marketer für jede Phase verschiedene Booster, die Sie mit dem Einsatz moderner KI-Tools erreichen können:

Phase 1: Awareness – Aufmerksamkeit durch datenbasierte Segmentierung und Content-Automation

• KI-basierte Zielgruppenmodellierung (z. B. durch Predictive Clustering via CDP-Systeme)
• Automatisierte Content-Erstellung (Text, Creatives, Video via generativer KI)
• KI-gesteuerte Media-Ausspielung (z. B. Budget-Allokation nach Channel Performance durch Smart Bidding)

Beispiel: Eine KI erkennt auf Basis des Nutzerverhaltens, welche Inhalte, Formate und Kanäle für bestimmte Mikrosegmente relevant sind, und generiert daraus skalierbare Kampagnenvarianten – etwa über DCO (Dynamic Creative Optimization).

Phase 2: Consideration – Relevanz durch Personalisierung und Verhaltensprognosen

• Personalisierte Produktempfehlungen durch Machine-Learning-Modelle (Kaufhistorie, Verhalten, Similar Users)
• Dynamische Landingpages mit individuellen CTAs und Produktpriorisierung
• Conversational Interfaces mit LLM-gestützten Chatbots für Assistenz bei Vergleich, Beratung oder Komplexitätsreduktion

Beispiel: Ein Interessent, der mehrfach zwischen zwei Kategorien wechselt, erhält über einen KI-gesteuerten Chatbot Entscheidungshilfen basierend auf Feature-Vergleich, Bewertungen und Verfügbarkeiten – in Echtzeit.

Phase 3: Decision – Vertrauen durch automatisierte Relevanzverstärkung

• Einsatz von NLP zur Auswertung von Bewertungen und UGC für passende Trust-Elemente
• A/B-Testing durch KI zur automatischen Auswahl der besten Argumentationsstruktur, Visuals und Produkthighlights
• Dynamische Preisgestaltung via KI-gestütztem Yield Management

Beispiel: KI identifiziert Preissensitivität bestimmter Nutzergruppen und bietet individuelle Angebote oder Incentives – z. B. durch E-Mail Automation oder Echtzeit-Popups.

Phase 4: Purchase – Reibungslose Transaktion durch automatisierte Prozesse

• Predictive Checkout-Optimierung (Erkennung von Abbruchmustern)
• Adaptive UX via Session Intelligence
• Echtzeit-Fraud-Detection

Beispiel: KI analysiert historische Kaufabbrüche, testet optimierte Check-out-Prozesse und spielt diese abhängig vom Gerät, Channel oder Usertyp aus.

Phase 5: Retention – Bindung durch automatisierte Kommunikation und Loyalitätssteuerung

• KI-basierte Churn-Prognosen zur rechtzeitigen Reaktivierung
• Individuelle Post-Purchase-Kommunikation (Content, Cross- und Upselling auf Basis von LLM-generierten Nachrichten)
• Automatisiertes Loyalty Management durch KI-gesteuerte Incentive-Strukturen

Beispiel: Ein automatisiertes System erkennt sinkende Engagement-Raten, segmentiert inaktive Kunden und bespielt sie mit personalisierten Anreizen (z. B. individuelle Rabatte, relevante Inhalte oder Re-Engagement-Kampagnen).

Strukturelle Voraussetzungen für den KI-Einsatz

• Zentrale Dateninfrastruktur: Verknüpfung von CRM, PIM, Webtracking, CDP und Marketing Automation
• Rechtliche Absicherung: DSGVO-konforme Prozesse für Consent Management und Datenverarbeitung
• Prozessualer Aufbau: Crossfunktionale Teams aus Marketing, Data, UX und IT
• Tool-Landschaft: Einsatz von KI-Stacks (z. B. für Recommender Engines, Predictive Analytics, LLM-basierte Kommunikation)

Wie unterscheidet sich die Customer Journey im Onlineshop zum B2B?

Die Customer Journey im B2C-Bereich ist oft kürzer und emotionaler geprägt als im B2B-Segment. B2B-Entscheidungen involvieren in der Regel mehr Stakeholder, längere Überlegungszeiträume und einen höheren Informationsbedarf. Die Herausforderung im B2B liegt darin, komplexe Informationen zugänglich und verständlich zu präsentieren und einen Wert zu kommunizieren, der über den Preis hinausgeht. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, Content Marketing-Strategien zu entwickeln, die auf die spezifischen Bedürfnisse der verschiedenen Entscheidungsträger in einer Organisation eingehen.

Fazit: KI ist das Betriebssystem der modernen Customer Journey

Die Integration von KI in die Customer Journey ist kein Add-on, sondern ein zentraler Bestandteil strategischer Differenzierung. Unternehmen, die Touchpoints nicht nur beobachten, sondern proaktiv steuern, schaffen skalierbare Relevanz und langfristige Kundenbeziehungen.

Der Schlüssel liegt in der Kombination aus Datenintelligenz, technologischer Infrastruktur und Customer Centricity. Wer heute KI systematisch entlang der Journey verankert, sichert sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil im E-Commerce. Eine Conversion-Optimierungs-Agentur kann dabei zusätzlich unterstützen.