KI erweist sich im dynamischen E-Commerce als unverzichtbar. Für Händler:innen werden Content-Erstellung und Produkteinführungen schneller denn je. Für Kund:innen eröffnet „Conversational Commerce“ eine neue, interaktive Möglichkeit, Produkte zu entdecken und die besten Angebote zu finden.
Ob sie im Hintergrund Produktbeschreibungen und Visuals erstellt oder Kund:innen direkt beim Kauf unterstützt: KI ist nur so gut wie die Informationen, mit denen sie arbeitet. Dafür braucht sie freigegebene digitale Assets, verlässlichen Markenkontext und strukturierte Produktdaten – etwas, das vielen E-Commerce-Marken heute noch fehlt.
Kommt euch das bekannt vor? Dann zeigen wir euch, wie ihr die richtigen Grundlagen schafft, um KI für ein besseres Kundenerlebnis, mehr Verkäufe und nachhaltiges Wachstum einzusetzen.
„Eine der größten Herausforderungen für E-Commerce-Marken wird es sein, den Wandel hin zum agentischen Handel zu meistern. Dabei übernehmen autonome KI-Agenten das Stöbern und Vergleichen von Produkten für Kund:innen. Das verändert die Anforderungen an die Datenqualität grundlegend. KI-Modelle sind risikoscheu und benötigen fehlerfreie Daten, um Empfehlungen auszusprechen. Sind Produktdaten unvollständig oder widersprüchlich, schließt die KI ein Produkt aus, um Halluzinationen zu vermeiden. Das bedeutet: Das klassische Datenmanagement, das auf manuelle Prozesse und menschliche Kapazitäten ausgelegt ist, weist massive Lücken auf, durch die Produkte sofort aus dem Rennen sind.“
— Rob Gonzalez, Mitgründer und Chief Strategy and Innovation Officer bei Salsify
Status quo und ein Blick in die Zukunft: von generativer zu agentischer KI
Die meisten Händler:innen befinden sich derzeit noch in der generativen Phase der KI-Nutzung.
Bei sich ständig verändernden Produktportfolios und einer Vielzahl digitaler Assets, die Kaufentscheidungen unterstützen – von Bildern und Videos über 360°-Ansichten bis hin zu Lifestyle-Aufnahmen und User-generated Content (UGC) – müssen Marketingteams enorme Mengen an Content erstellen und verwalten.
KI ist dabei unverzichtbar: Sie erstellt und übersetzt Produktbeschreibungen, lokalisiert Inhalte, passt sie für einzelne Händler an und optimiert Produktbilder.
Damit diese Inhalte jedoch auf den richtigen Storefronts und bei den richtigen Kund:innen ankommen, müssen sie schnell und zuverlässig verteilt werden. Genau das können manuelle Prozesse nicht gewährleisten.
Storefront-Prozesse basieren häufig auf manuellen Asset-Workflows, voneinander getrennten Systemen und uneinheitlichen Prozessen. Das schwächt die Wirkung eines der wichtigsten Touchpoints eurer Marke.
Hier kommen Automatisierung und agentische KI ins Spiel. Andernfalls erzeugt KI lediglich noch mehr Content, den E-Commerce- und Marketingteams manuell verwalten müssen – und macht damit einen Teil der Produktivitätsgewinne wieder zunichte.
„Der entscheidende Unterschied wird künftig in der Datenarchitektur liegen. Erfolgreiche Marken werden KI nutzen, um eine robuste Kontextebene aufzubauen. Statt stundenlang Dateien miteinander abzugleichen, werden Teams KI-gestützte Workflows nutzen, um umfangreiche Assets mit Produktspezifikationen zu verknüpfen und kontextbezogene Produkterlebnisse deutlich schneller auf jedem digitalen Vertriebskanal bereitzustellen.“
„Weniger erfolgreiche Marken werden KI dagegen weiterhin als eine Art erweitertes Copywriting-Tool nutzen, um schnell Produktbeschreibungen zu erstellen. Dieser veraltete Ansatz hält sie in einem Kreislauf manueller Anpassungen gefangen.“
— Rob Gonzalez, Mitgründer und Chief Strategy and Innovation Officer bei Salsify
Die unsichtbare Lücke in Brand Governance im E-Commerce
Je stärker KI in E-Commerce-Workflows integriert wird, desto deutlicher zeigt sich eine alte Herausforderung: Produktinformationen, digitale Assets und Markenprozesse sind voneinander getrennt.
Diese Legacy-Prozesse sorgen schon lange für Ineffizienz. Mit KI steigen jedoch die Anforderungen. Ohne vernetzte und verlässliche Informationen kann KI keine zuverlässigen, markenkonformen Ergebnisse liefern.
Generative KI kennt eure Marke nicht automatisch. Um präzise, markenkonforme Inhalte in großem Umfang zu erstellen, braucht sie Zugriff auf freigegebene digitale Assets, strukturierte Produktinformationen, klare Metadaten und die Regeln, die festlegen, wie eure Marke über alle Kanäle hinweg auftreten soll.
Brand Governance endet jedoch nicht mit der Freigabe eines Assets. Damit interne KI-Agenten Merchandising und Content-Verteilung automatisieren können – und externe KI-Assistenten Produkte finden und Kund:innen empfehlen können –, muss der Markenkontext jedes Asset begleiten, ganz gleich, wo es sich befindet: von der Speicherung und Verwaltung bis zur Distribution und Veröffentlichung auf Storefronts.
Vielen Marken fehlt dafür jedoch noch die notwendige Infrastruktur und AI-ready Brand Intelligence.
„Wer seine Commerce-Strategie zukunftssicher machen will, muss Datenstrukturen als entscheidenden Erfolgsfaktor verstehen. Wer aus Rohdaten zu Produkten eine maschinenlesbare Grundlage schafft, stellt sicher, dass die eigene Marke auf der Auswahlliste steht, wenn KI-Agenten für Kund:innen einkaufen.“
— Rob Gonzalez, Mitgründer und Chief Strategy and Innovation Officer bei Salsify
Die Legacy-Lücke zwischen DAM und PIM
Die Herausforderung für viele Händler:innen ist, dass weder ihre E-Commerce-Storefronts noch ihre KI-Workflows auf eine echte zentrale Datenquelle zurückgreifen.
Produktinformationen liegen typischerweise in einem Product Information Management (PIM)-System. Dort werden strukturierte Daten wie Produktnamen, Spezifikationen, Abmessungen, Preise, SKUs und Attribute verwaltet. Produktbilder, Videos, Lifestyle-Fotografie und andere freigegebene kreative Assets werden dagegen separat in einer Digital Asset Management (DAM)-Plattform verwaltet.
Beide Systeme beschreiben dasselbe Produkt, allerdings aus unterschiedlichen Perspektiven. Sie sind zwei Seiten derselben Medaille. In vielen Unternehmen sind sie dennoch nicht miteinander verbunden. Teams müssen deshalb bei jeder Veröffentlichung oder Aktualisierung Inhalte und Produktinformationen manuell miteinander verknüpfen.
Wo liegen die Grenzen zwischen DAM und PIM? Erfahrt, welches System welche Inhalte verwaltet.
„PIM- und DAM-Systeme miteinander zu verbinden, ist nicht nur wichtig – es ist die Grundlage. Wer in dieser neuen Ära des Handels erfolgreich sein will, muss zwei Dinge erreichen: radikale Effizienz im heutigen digitalen Geschäft und die strukturelle Grundlage für eine Zukunft schaffen, in der KI-Agenten die Produktsuche übernehmen. Diese Grundlage beginnt damit, Produktdaten mit Marken-Assets zu verbinden.“
„Ohne diese Verbindung stoßen KI-Commerce-Tools schnell an ihre Grenzen. Ihre Systeme benötigen eine tief integrierte Kombination aus strukturierten Metadaten und hochwertigen multimodalen Inhalten, um Empfehlungen zu erstellen. Die Integration von PIM und DAM schafft eine zentrale Datenbasis und macht manuelle, voneinander getrennte Workflows überflüssig.“
— Rob Gonzalez, Mitgründer und Chief Strategy and Innovation Officer bei Salsify
Ein integrierter Tech Stack ist die Antwort
Genau diese Herausforderung – oder besser gesagt: Chance – bringt führende E-Commerce-Teams dazu, vernetzte Ökosysteme aufzubauen, die DAM, PIM, CMS, Brand und Commerce-Plattformen wie Shopify miteinander verbinden.
Statt auf manuelle Übergaben zwischen voneinander getrennten Systemen zu setzen, schaffen sie nahtlose Workflows, in denen Produktinformationen und digitale Assets automatisch zu den Teams und Kanälen gelangen, die sie benötigen.
Eine solche vernetzte Architektur:
- Verbessert die Erstellung von KI-generiertem Content, indem sie KI-Tools den nötigen Markenkontext und freigegebene Assets bereitstellt – für markenkonforme Inhalte bei jeder Erstellung.
- Optimiert die Content-Verteilung, indem freigegebene Assets und Produktinformationen automatisch aus den Brand-Systemen an E-Commerce-Storefronts, Marktplätze und Handelspartner übertragen werden können.
Das reduziert Duplikate, beschleunigt Produkteinführungen und stellt sicher, dass Kund:innen immer aktuelle und korrekte Inhalte sehen – ganz gleich, ob sie auf euren eigenen Kanälen, über Drittanbieter oder über KI-gestützte Schnittstellen einkaufen.
Frontifys Enterprise-DAM und Brand Management Plattform lassen sich mit Shopify, Salsify, Akeneo und weiteren E-Commerce-Tools verbinden und ermöglichen so nahtlose, KI-gestützte Workflows.
„Erfolgreiche Marken werden KI nicht als Ersatz, sondern als ultimativen Co-Piloten menschlicher Kreativität verstehen. Mit der Zeit werden sich E-Commerce-Teams von der manuellen Verwaltung von Daten lösen und stärker strategisch und ergebnisorientiert arbeiten. Technologie automatisiert ganz selbstverständlich die operativen Aufgaben, sodass Teams sich auf die nächste Ebene konzentrieren können. Um herauszufinden, wie diese Workflows aussehen, müssen wir heute anfangen, sie aktiv einzusetzen.“
— Rob Gonzalez, Mitgründer und Chief Strategy and Innovation Officer bei Salsify
Die Zukunft: gesteuerte Markenumsetzung
Mit einem vernetzten Tech-Stack müssen sich E-Commerce-Marken nicht zwischen Governance und Automatisierung entscheiden.
Die erfolgreichsten Unternehmen verbinden beides: Sie nutzen KI, um Content in bisher unerreichter Größenordnung zu erstellen, anzupassen, zu lokalisieren, zu taggen und zu verteilen – und stellen gleichzeitig sicher, dass jedes Ergebnis auf freigegebenen Assets und verlässlichen Produktinformationen basiert.
Die erfolgreichen Marken der Zukunft werden nicht einfach mehr KI einsetzen. Sie werden eine vernetzte Markeninfrastruktur schaffen, die KI ermöglicht, innerhalb klarer und sicherer Grenzen autonom zu arbeiten. So gewinnen Teams Zeit für anspruchsvollere Aufgaben, die die Marke weiter voranbringen.
Erfahrt, wie E-Commerce-Teams mit Frontify Tausende von Produkt-Assets korrekt und markenkonform verwalten.