Salesforce Studie: Händler müssen KI-Agenten ansprechen, da Konsument:innen stärker über KI-Suchen shoppen
Im Überblick
- Salesforce „State of Commerce“ Report: 77 % der deutschen Commerce-Verantwortlichen sehen Large Language Modelle innerhalb eines Jahres als unverzichtbar für die Produktsuche.
- 80% sehen durch KI steigende Kundenerwartungen; 43 % fällt es schwerer denn je, sie zu erfüllen.
- Aufholjagd: Zwar setzen erst 14 % der deutschen Händler agentische KI ein, jedoch planen 53 % die Einführung innerhalb der nächsten sechs Monate
München, 4. August 2026 – Kaufinteressierte beginnen ihre Recherche zunehmend in KI-Assistenten und LLM-basierten Chats. Die vierte Ausgabe des „State of Commerce“ Reports, für den Salesforce 3.450 Commerce-Fachleute weltweit – darunter 200 aus Deutschland – befragt hat, zeigt: Die agentische Suche als erster Schritt der Customer Journey stieg im Jahresvergleich global um 200 %. Eine deutliche Mehrheit von 77 % der befragten Commerce-Fachleute in Deutschland erwartet, dass Large Language Modelle (LLMs) schon innerhalb der nächsten zwölf Monate für die Produktsuche essenziell sein werden.
Ergänzt werden diese Daten durch eine weitere Befragung von 4.690 Verbraucher:innen sowie Verhaltensdaten von mehr als 1,5 Milliarden Käufer:innen weltweit, mit deutlichen Signalen:
- Zwischen August 2025 und Mai 2026 ging der Anteil derjenigen, die Produkte direkt bei Händlern oder Marken entdecken, um 7 % zurück; die klassische Suche sank um 15 %.
- Der Anteil der Verbraucher:innen, die neue Kanäle wie KI-Assistenten, KI in sozialen Medien und Liefer-Apps nutzen, stieg um 38 %.
Die wichtigste Frage: Wie werden Produkte in KI-Antworten sichtbar?
Im Wettbewerb um Sichtbarkeit verschiebt sich bei der KI-Suche der Fokus von einzelnen Keywords hin zu aufschlussreichen, vollständigen und natürlich formulierten Produktinformationen. Entscheidend ist, ob Produktdetails, Verfügbarkeiten, Preise und Kundendaten so strukturiert und konsistent vorliegen, dass KI-Systeme sie verstehen und in konkrete Kaufempfehlungen einbeziehen können.
Zu den häufigsten Maßnahmen zur Verbesserung der Sichtbarkeit in der KI-Suche zählen bei deutschen Händlern:
- Optimierung von Produktbeschreibungen für die natürlich-sprachliche Suche: 39 %
- Erhöhung der Qualität von Produktinformationen: 34 %
- Verbesserung der Inhalte für konversationelle Suchanfragen: 34 %
- Übermittlung von Datenfeeds an KI-Suchplattformen: 30 %.
„Für Händler in Deutschland ist die Botschaft klar: Wer heute seine Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten und Kundensignale vernetzt, schafft die Voraussetzung, in den Empfehlungen von KI-Assistenten überhaupt stattzufinden“, sagt Nino Bergfeld, Retail & Consumer Goods Lead EMEA Central bei Salesforce. „Entscheidend dabei sind die Qualität der Datenbasis und die Fähigkeit, sie über alle Kanäle hinweg nutzbar zu machen.“
Zwischen KI-Ambition und Datenrealität
Die Studie wirft zugleich ein Schlaglicht auf die aktuellen Herausforderungen für den deutschen Handel:
- 80 % der deutschen Commerce-Führungskräfte sagen, dass KI die Kundenerwartungen erhöht; für 43 % ist es schwieriger denn je, diesen Erwartungen gerecht zu werden.
- Die Implementierung oder Ausweitung von KI ist für 42 % der Befragten die wichtigste strategische Priorität der kommenden zwölf Monate.
- Erst 14 % der deutschen Händler (weltweit: 28 %, USA: 47 %) nutzen agentische KI, weitere 53 % (weltweit: 44 %, USA: 23 %) planen den Einsatz innerhalb der kommenden sechs Monate.
„Die deutschen Ergebnisse passen in das Bild, das wir hier im Markt wahrnehmen“, sagt Nino Bergfeld, Retail & Consumer Goods Lead EMEA Central bei Salesforce. „Agentische KI ist bei den meisten Händlern auf dem Radar und konkret in Planung. Sie schalten sie aber – insbesondere, wenn es um kundenseitige Agenten geht – erst live, wenn sie sich in ausführlichen Tests bewährt haben und gefühlt zu 100% zuverlässig sind.“
Wachsende Komplexität und ihre Folgen
Die operative Basis ist oft fragmentiert: Nur 17 % der Organisationen in Deutschland verfügen laut Befragung über vollständig vereinheitlichte Kundendaten in Vertrieb, Service, Marketing und Commerce. 70 % berichten zudem von einer wachsenden Zahl an Technologie- und Dienstleistungsanbietern. Diese Komplexität bremst die Skalierung von KI, weil Daten und Prozesse über Systeme und Kanäle hinweg nicht konsistent nutzbar sind. Dabei nennen die Befragten am häufigsten folgende Konsequenzen:
- 46 % langsame oder ineffektive Reaktionen auf Kundenprobleme
- 41 % Schwierigkeiten bei der Wirkungsmessung ihrer Commerce-Investitionen
- 31 % hohe Kosten für die Pflege nicht vernetzter Systeme
Bei Organisationen, die bei der Datenvereinheitlichung bereits weiter gekommen sind, stehen die am häufigsten genannten Vorteile in direktem Zusammenhang mit Wachstum. So nennen
- 32 % eine bessere Abstimmung zwischen Vertriebs-, Marketing- und Commerce-Teams,
- 34 % den erfolgreicheren Einsatz von KI und Automatisierungen sowie
- 34 % eine höhere Kundenbindung und -loyalität.
Methodik
Die vierte Ausgabe des Salesforce-Berichts „State of Commerce“ basiert auf einer doppelt anonymisierten Befragung von 3.450 Commerce-Fachleuten aus 20 Ländern und 13 Branchen, darunter 200 Befragte aus Deutschland. Die Befragung wurde vom 10. April bis 4. Juni 2026 durchgeführt. Ergänzt werden die Ergebnisse durch eine Salesforce Analyse des Einkaufsverhaltens von mehr als 1,5 Milliarden Käuferinnen und Käufern in 37 Ländern zwischen dem ersten Quartal 2024 und dem ersten Quartal 2026 sowie durch eine Verbraucherbefragung mit 4.689 Personen in acht Ländern im Mai 2026.
