Deutsche Chatbots für E-Commerce Unternehmen

Chatbots bieten eine innovative Möglichkeit, Kunden schnell und effizient Informationen auf ihre spezifischen Fragen zu liefern. Sie eröffnen einen neuen Kommunikationskanal, der rund um die Uhr verfügbar ist und sowohl einfache Serviceanfragen als auch komplexere Anliegen bedienen kann. Im E-Commerce sind Chatbots besonders dann hilfreich, wenn es um gezielte Interaktionen geht – etwa, wenn Kunden bereits eine klare Vorstellung davon haben, was sie suchen, aber Unterstützung bei Details benötigen.

Ein Beispiel: Ein Kunde möchte eine Hose für den nächsten Urlaub kaufen. Der Chatbot kann dabei helfen, die passenden Modelle, Größen und Farben zu finden, Verfügbarkeiten zu prüfen und eventuell sogar Empfehlungen für ähnliche Produkte auszusprechen. Anders als bei allgemeiner Inspiration oder einer umfangreichen Produktsuche – wo ein traditioneller Website-Filter oder ein persönlicher Verkäufer im Laden sinnvoller sein kann – sind Chatbots ideal, um gezielte Fragen schnell zu beantworten oder individuelle Kaufentscheidungen zu erleichtern.

Doch trotz dieses Potenzials ist die Umsetzung in deutschen E-Commerce-Unternehmen oft ernüchternd: Viele Shops bieten keinen Chatbot an, oder die vorhandenen Bots sind schwer auffindbar, auf einfache Serviceanfragen beschränkt oder liefern keine nützlichen Antworten. Nur wenige, wie Zalando, haben es geschafft, ihre Chatbots als echten Mehrwert in den Kaufprozess zu integrieren.

Diese Einleitung bildet den Rahmen für eine Analyse, wie deutsche E-Commerce-Unternehmen Chatbots einsetzen, welche Stärken und Schwächen bestehen und wie die Technologie in Zukunft weiterentwickelt werden könnte, um das Einkaufserlebnis zu verbessern.

Analyse der Top 10 deutschen E-Commerce-Shops

Bei Composable AI haben wir uns die Chatbot-Implementierungen der Top 10 deutschen E-Commerce-Shops genauer angesehen, darunter Zalando, Amazon, Otto, MediaMarkt, IKEA, H&M, Lidl, About You und Shop Apotheke. Unsere Analyse zeigt, dass die Nutzung von Chatbots in diesen Unternehmen stark variiert und sich in folgende Kategorien einteilen lässt:

1. Kein Chatbot verfügbar:
   Einige Shops bieten überhaupt keine Chatbot-Funktionalität an, was auf eine noch geringe Priorisierung dieser Technologie hindeutet.
2. Chatbot schwer auffindbar:
   In manchen Fällen existiert ein Chatbot, ist jedoch nur über versteckte Menüs oder eine gezielte Google-Suche auffindbar, was seine Effektivität stark einschränkt.
3. Chatbot nur für einfache Service-Anfragen:
   Häufig sind die Chatbots lediglich für grundlegende Anfragen wie Rücksendungen, Lieferstatus oder Kontodetails ausgelegt und bieten keine Unterstützung beim eigentlichen Kaufprozess.
4. Chatbot gibt keine hilfreichen Antworten zu Kaufentscheidungen:
   Einige Chatbots reagieren auf produktbezogene Fragen wie Größen, Farben oder Verfügbarkeiten entweder gar nicht oder nur unzureichend.
5. Chatbot bietet wertvolle Unterstützung beim Kauf:
   Nur wenige Anbieter, wie Zalando oder Retrostiel, haben Chatbots, die aktiv beim Kauf unterstützen. Diese Bots helfen gezielt bei der Produktauswahl, indem sie Fragen beantworten oder passende Empfehlungen geben.

Unsere Analyse verdeutlicht, dass die meisten Chatbots derzeit noch ungenutztes Potenzial haben. Es zeigt sich aber auch, dass gut implementierte Chatbots, wie bei Zalando, einen echten Mehrwert für den Kunden schaffen können. Dieses Spektrum bildet die Basis für weiterführende Überlegungen, wie E-Commerce-Unternehmen Chatbots zukünftig strategischer einsetzen können, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Unberührtes Potenzial: Mögliche Erweiterungen für Chatbots

In unserer Analyse haben wir festgestellt, dass einige fortgeschrittene Einsatzmöglichkeiten von Chatbots im deutschen E-Commerce kaum oder gar nicht zum Tragen kommen. Obwohl diese Funktionen ein großes Potenzial für die Verbesserung des Kundenerlebnisses und die Effizienzsteigerung bieten, waren sie in den untersuchten Shops nicht relevant – meist, weil die Chatbots gar nicht erst in der Lage waren, einfache Aufgaben effektiv zu erfüllen. Insbesondere die folgenden Szenarien bleiben aktuell ungenutzt:

1. Chatbot mit KI-basierter Personalisierung:
   Die Möglichkeit, individuelle Bedürfnisse basierend auf früheren Einkäufen, Vorlieben oder dem Surfverhalten zu erkennen und gezielte Empfehlungen zu geben, könnte das Einkaufserlebnis deutlich verbessern. Derartige Personalisierung war jedoch in keinem der analysierten Shops zu finden – oft scheitert es bereits an der grundlegenden Interaktionsebene.
2. Hybrid-Modell:
   Ein Ansatz, bei dem der Chatbot zunächst als primäre Schnittstelle dient und komplexere Fragen oder Probleme an einen menschlichen Support weiterleitet, wurde ebenfalls nicht implementiert. Diese hybride Struktur könnte besonders bei anspruchsvollen Kundenanliegen sinnvoll sein, war jedoch in den meisten Fällen nicht notwendig, da die Interaktion bereits auf niedriger Stufe abgebrochen wurde.
3. Chatbot als virtueller Verkaufsberater:
   Die Idee eines Chatbots, der wie ein menschlicher Verkäufer agiert – Produkte aktiv vorschlägt, erklärt und miteinander vergleicht –, blieb in den untersuchten Shops ungenutzt. Zwar wäre ein solcher Chatbot ein großer Mehrwert für den E-Commerce, doch fehlte es in den meisten Fällen an der Basis, um diese Vision umzusetzen.

Fazit:
Die fortschrittlicheren Einsatzmöglichkeiten von Chatbots sind momentan kaum relevant, da viele deutsche E-Commerce-Unternehmen die grundlegenden Funktionen noch nicht effektiv umsetzen konnten. Dies zeigt ein großes Entwicklungspotenzial auf: Erst wenn die Basis etabliert ist, können Unternehmen über fortgeschrittene Anwendungen wie Personalisierung, Hybrid-Modelle oder virtuelle Verkaufsberater nachdenken. Die derzeitige Herausforderung liegt vor allem in der Implementierung einfacher, funktionierender Lösungen, die Kunden tatsächlich Mehrwert bieten.

Positive Beispiele: Zalando und Retrostiel

Zwei der analysierten Shops, Zalando und Retrostiel, stechen positiv hervor, da ihre Chatbots über die grundlegenden Serviceanfragen hinausgehen und konkrete Unterstützung beim Einkauf bieten. Beide Bots konnten auf produktbezogene Fragen reagieren und antworteten mit spezifischen Vorschlägen aus dem Sortiment. Bei Zalando wurde beispielsweise die Frage „Ich suche eine Hose für den nächsten Urlaub“ gezielt aufgenommen, und der Chatbot präsentierte passende Optionen mit Filtermöglichkeiten wie Größe, Farbe und Stil. Ähnlich überzeugte der Chatbot von Retrostiel, indem er konkrete Produkte aus dem Sortiment vorschlug, die auf die Bedürfnisse des Kunden abgestimmt waren.

Diese Beispiele zeigen, dass gut implementierte Chatbots nicht nur schnelle Antworten liefern, sondern aktiv den Kaufprozess erleichtern können. Sie setzen einen Benchmark für andere deutsche E-Commerce-Unternehmen, wie Chatbots sinnvoll und effektiv in die Customer Journey integriert werden können.