Personalisierung 2.0 – wie man KI in Shopware nutzt, um die Conversion im B2B zu steigern

Über viele Jahre hinweg wurde Personalisierung im E-Commerce hauptsächlich mit Produktempfehlungen verbunden. Das System analysierte die Kaufhistorie des Kunden und schlug auf dieser Grundlage ähnliche Produkte oder ergänzende Artikel vor. Im B2C-Modell war dieser Ansatz häufig ausreichend, da Kaufentscheidungen relativ einfach waren und der Verkaufsprozess kurz war.

Im B2B-Vertrieb sieht Personalisierung jedoch ganz anders aus. Kunden kaufen nicht impulsiv. Einkäufe sind Teil eines Geschäftsprozesses, der Preisverhandlungen, Einkaufsrichtlinien des Unternehmens, die Organisationsstruktur des Kunden sowie wiederkehrende Bestellungen umfasst. In einem solchen Umfeld kann Personalisierung nicht auf Produktempfehlungen beschränkt bleiben. Sie muss den gesamten Kontext der Geschäftsbeziehung berücksichtigen.

Aus diesem Grund bezieht sich moderner E-Commerce zunehmend auf das Konzept der Personalisierung 2.0. Dieser Ansatz nutzt Daten über Kunden, Kaufverhalten und geschäftlichen Kontext, um Angebote, Inhalte und Verkaufsprozesse dynamisch anzupassen.

Plattformen wie Shopware entwickeln Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz, die es ermöglichen, Personalisierung von der Ebene einzelner Empfehlungen auf die Ebene der gesamten Architektur des Kundenerlebnisses zu verlagern.

Warum Personalisierung im B2B komplexer ist als im B2C

Der Kaufprozess im Retail ist in der Regel einfach. Ein Kunde besucht den Shop, durchsucht Produkte, vergleicht Preise und tätigt einen Kauf. In einem solchen Modell besteht Personalisierung hauptsächlich darin, Produkte vorzuschlagen, die den Nutzer interessieren könnten.

Im B2B ist der Einkaufsprozess deutlich komplexer. Kunden agieren innerhalb von Organisationsstrukturen, verfügen über festgelegte Budgets und ausgehandelte Geschäftsbedingungen. Kaufentscheidungen werden häufig von mehreren Personen getroffen, und die Bestellungen selbst sind wiederkehrend und von hohem Wert.

In einem solchen Umfeld sollte Personalisierung deutlich mehr Elemente umfassen als nur Produktempfehlungen. Sie kann die Darstellung von Preisen, die Struktur des Katalogs, die Sichtbarkeit von Produkten, die Marketingkommunikation oder sogar den Einkaufsprozess selbst betreffen.

Deshalb erfordert Personalisierung im B2B-Modell eine deutlich fortgeschrittenere Datenanalyse sowie Integrationen mit den operativen Systemen des Unternehmens.

Daten als Grundlage der Personalisierung

Künstliche Intelligenz funktioniert nicht isoliert. Ihre Effektivität hängt stark von der Qualität der Daten ab, die im E-Commerce-System verfügbar sind.

In B2B-Umgebungen sind insbesondere Daten zur Bestellhistorie, zu organisatorischen Strukturen der Kunden, zu Einkaufspräferenzen sowie zur Kaufhäufigkeit von großer Bedeutung. Auf Basis dieser Informationen können prädiktive Modelle erstellt werden, die es Unternehmen ermöglichen, zukünftige Bedürfnisse der Kunden vorherzusehen.

Die Plattform Shopware entwickelt KI-basierte Lösungen, die das Verhalten der Nutzer im Shop sowie Verkaufsdaten analysieren. Dadurch wird es möglich, Produktempfehlungen zu generieren und Inhalte im Shop dynamisch anzupassen.

Im B2B-Modell können solche Mechanismen nicht nur den Verkauf unterstützen, sondern auch die Einkaufsplanung auf Kundenseite erleichtern.

AI Copilot und Automatisierung der Arbeit von E-Commerce-Teams

Ein Beispiel für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Shopware-Ökosystem ist AI Copilot. Diese Lösung wurde entwickelt, um E-Commerce-Teams bei ihren täglichen operativen Aufgaben zu unterstützen.

AI Copilot kann bei der Erstellung von Produktbeschreibungen helfen, Marketinginhalte generieren, Verkaufsdaten analysieren und Marketingkampagnen vorbereiten. In der Praxis bedeutet dies eine deutliche Reduzierung der Zeit, die für die Verwaltung von Produktkatalogen und Marketingkommunikation benötigt wird.

Für B2B-Organisationen ist dies besonders wichtig, da Produktkataloge häufig Tausende oder sogar Zehntausende von Artikeln umfassen. Die Automatisierung der Erstellung von Inhalten und der Verwaltung von Produktinformationen ermöglicht es Teams, sich auf strategische Aktivitäten zu konzentrieren, statt auf operative Datenpflege.

Dynamische Produktempfehlungen

Eine der sichtbarsten Anwendungen künstlicher Intelligenz im E-Commerce sind Empfehlungssysteme für Produkte. Im B2B-Modell ist ihre Rolle jedoch etwas anders als im Retail.

Im Großhandel können Empfehlungen Kunden dabei helfen, Bestellungen zu vervollständigen, ergänzende Produkte vorzuschlagen oder an regelmäßig gekaufte Artikel zu erinnern.

Das System analysiert die Kaufhistorie sowie das Verhalten anderer Kunden mit ähnlichen Profilen. Auf dieser Grundlage werden Empfehlungen generiert, die den Warenkorbwert erhöhen und den Einkaufsprozess verkürzen.

In B2B-Umgebungen können solche Empfehlungen auch Cross-Selling- und Up-Selling-Strategien unterstützen.

Personalisierung des Katalogs und des Einkaufserlebnisses

Einer der fortgeschrittensten Bereiche der Personalisierung ist die dynamische Anpassung des Produktkatalogs an einen bestimmten Kunden.

Im B2B-Modell können verschiedene Kunden Zugang zu unterschiedlichen Preisen, Produkten oder Sonderangeboten haben. Die E-Commerce-Plattform sollte in der Lage sein, das Angebot so darzustellen, dass es die Geschäftsbeziehung mit dem jeweiligen Kunden widerspiegelt.

Durch Business-Rule-Engines und Integrationen mit ERP-Systemen ermöglichen Plattformen wie Shopware die Erstellung personalisierter Produktkataloge.

In der Praxis bedeutet dies, dass der Kunde nur die Produkte und Preise sieht, die innerhalb seiner kommerziellen Vereinbarung verfügbar sind.

Personalisierung der Marketingkommunikation

Personalisierung im E-Commerce endet nicht im Online-Shop selbst. Sie umfasst auch die Marketingkommunikation, die den Kunden während des gesamten Einkaufsprozesses begleitet.

Daten aus der E-Commerce-Plattform können genutzt werden, um personalisierte E-Mail-Kampagnen, Benachrichtigungen über Produktverfügbarkeit oder Erinnerungen an wiederkehrende Bestellungen zu erstellen.

Im B2B-Modell können solche Maßnahmen die Conversion-Rate und den Bestellwert erheblich steigern. Kunden erhalten Kommunikation, die an ihre Kaufhistorie und ihre aktuellen geschäftlichen Bedürfnisse angepasst ist.

Personalisierung als Teil der Vertriebsstrategie

Im modernen E-Commerce ist Personalisierung längst keine zusätzliche Funktion eines Online-Shops mehr. Sie wird zunehmend zu einem wichtigen Bestandteil der Vertriebsstrategie.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Analyse von Kundendaten ermöglicht es Unternehmen, Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und schneller auf Veränderungen im Kaufverhalten zu reagieren.

Plattformen wie Shopware entwickeln Lösungen, die es Organisationen ermöglichen, Daten systematisch und skalierbar zu nutzen.

Dadurch wird Personalisierung nicht mehr nur zu einer einzelnen Shop-Funktion, sondern zu einem Bestandteil der gesamten E-Commerce-Architektur.

Personalisierung als Wettbewerbsvorteil

Im B2B-Vertrieb findet Wettbewerb nur selten ausschließlich auf Preisniveau statt. Immer häufiger spielen die Bequemlichkeit des Einkaufsprozesses, die Verfügbarkeit von Informationen und die Geschwindigkeit der Auftragsabwicklung eine entscheidende Rolle.

Die Personalisierung des Einkaufserlebnisses kann die Conversion-Rate und die Kundenbindung erheblich beeinflussen. Kunden kehren eher zu Plattformen zurück, die ihre Bedürfnisse verstehen und den Einkaufsprozess vereinfachen.

Aus diesem Grund wird der Einsatz künstlicher Intelligenz im B2B-E-Commerce zu einer der wichtigsten Entwicklungsrichtungen moderner Commerce-Plattformen.

Bei CREHLER beobachten wir, dass Organisationen, die datenbasierte und KI-gestützte Personalisierung implementieren, sowohl Conversion als auch Bestellwerte schneller steigern. Plattformen wie Shopware ermöglichen es Unternehmen, Verkaufsumgebungen aufzubauen, in denen Personalisierung zu einem integralen Bestandteil der E-Commerce-Architektur wird.

In den kommenden Jahren wird die Fähigkeit, Daten und künstliche Intelligenz effektiv zu nutzen, zu einem der entscheidenden Faktoren für die Wettbewerbsfähigkeit im B2B-Commerce werden.