Gen Z kauft mit KI ein: Händler müssen ihre Produktdaten bereinigen

KI-Shopping-Tools gewinnen junge Käufer und schreiben die Regeln für Produktinformationen neu

Millennials und die Gen Z dulden KI beim Einkaufen nicht nur, sie entscheiden sich bewusst dafür. Doch hinter dem Hype um KI-„Shopping-Agenten“ steht eine leisere, strukturelle Verschiebung: Diese Tools funktionieren nur, wenn Marken und Händler saubere, konsistente und tief strukturierte Produktinformationen haben. Genau hier kommt der PIM-Markt ins Spiel, und es steht gerade mehr auf dem Spiel als je zuvor.

Jüngere Käufer vertrauen KI mehr als Menschen, bis zu einem gewissen Punkt

Laut einer neuen Umfrage von The Harris Poll und Quad nutzen 62 % der Käufer aus Gen Z und Millennials beim Einkaufen lieber KI-gestützte Tools, gegenüber 51 % aller Verbraucher. Für diese jüngeren Gruppen ist KI keine Spielerei, sondern ein Schutz vor Fehlkäufen. Sie nutzen sie, um das Risiko eines schlechten Kaufs zu verringern und sich in der Flut an Auswahlmöglichkeiten zurechtzufinden.

Die Vertrauenslücke ist bereits sichtbar. Sechs von zehn Millennials sagen, dass sie KI-Shopping-Tools mehr zutrauen als Verkäufern im Laden, wenn es um unvoreingenommene Beratung geht. Diese Haltung teilen 54 % der Gen Z und 45 % aller Verbraucher. Mit anderen Worten: Fast die Hälfte des Marktes vertraut eher einem Modell als einem Verkäufer.

Das hat direkte Folgen für Produktinhalte: Wenn die KI der „Verkäufer“ ist, wird Ihr PIM-System faktisch zu Ihrer Verkaufsfläche. Jedes Attribut, jede Spezifikation, jeder Kompatibilitätshinweis und jede Gebrauchsanleitung fließt in das ein, was Käufer als „unvoreingenommene“ Beratung wahrnehmen.

Überwachungspreise treiben Menschen zurück in die Läden

Gleichzeitig sind Verbraucher durch algorithmische Preisgestaltung verunsichert. Fast drei Viertel der Befragten sagen, dass algorithmisch gesteuerte Preise es schwerer machen zu erkennen, ob sie das beste Angebot bekommen. Etwa sieben von zehn sagen, dass der Aufstieg von „Surveillance Pricing“ (Preisen, die auf Datenspuren und Profilen basieren) bei ihnen sogar den Wunsch weckt, im stationären Handel einzukaufen, wo sie einheitliche Regalpreise erwarten.

Diese Spannung ist aufschlussreich: Die Menschen wollen die Effizienz und die Erkenntnisse der KI, aber nicht, wenn sie das Gefühl haben, dass das System sie etwas zu genau beobachtet oder Preise stillschweigend danach anpasst, wer sie sind oder was sie getan haben. Für PIM- und Product-Experience-Teams ist das eine Warnung: Transparenz darf kein nachträglicher Gedanke sein.

KI-Shopping-Agenten sind bereits eine Waffe im Preisvergleich

Trotz aller Sorgen setzen Verbraucher eindeutig auf KI, um klügere Entscheidungen zu treffen. Zwei Drittel aller Befragten und 76 % der Millennials finden es attraktiv, mit KI Preisunterschiede zwischen Händlern aufzuspüren. Sechs von zehn Befragten und 68 % der Millennials gefällt die Idee, dass KI die Auswahl für sie schnell eingrenzt.

Das ist die algorithmische Version eines Power-Users mit zehn offenen Tabs, nur dass diese Vergleichsebene jetzt zwischen dem Käufer und dem Katalog jedes Händlers liegt. Sind Ihre Produktinformationen lückenhaft, widersprüchlich oder in Altsystemen eingeschlossen, verschwindet Ihr Sortiment entweder aus dieser Ebene oder wird dort falsch dargestellt.

In einer Welt, in der zuerst mit KI eingekauft wird, ist PIM kein Backoffice-Werkzeug mehr. Es ist die Sprache, in der Sie mit den KI-Agenten verhandeln, die Ihre Produkte im Auftrag Ihrer Kunden prüfen.

Das Vertrauen bricht zusammen, sobald KI nach bezahlter Platzierung aussieht

Verbraucher ziehen eine klare Grenze: Drei Viertel der Amerikaner sagen, sie würden das Vertrauen in KI-Shopping verlieren, wenn die Ergebnisse gesponsert oder bezahlt wären. Das ist ein ernstes Problem für jede Commerce-Strategie, die davon ausgeht, dass KI-Suche einfach der nächste Werbeplatz wird.

„Verbraucher prüfen den Wert genauer und fragen sich, wer oder was ihre Kaufentscheidungen beeinflusst“, sagte Heidi Waldusky von Quad in dem Bericht. „KI verspricht echte Effizienz und personalisierten Service, der das Leben leichter macht. Doch jeder Hinweis darauf, dass KI-Shopping Nutzer heimlich zu bezahlter Einflussnahme lenkt, könnte die Befürchtung bestätigen, dass das System nicht auf unserer Seite steht.“

Für Marken steigen damit die Anforderungen an Datenqualität und reichhaltige Inhalte. Wenn Sie sich nicht auf den ersten Platz einkaufen können, oder wenn das Vertrauen kostet, müssen Sie gewinnen, indem Sie das Produkt sind, das ein auf Relevanz und Nutzerwert optimierter KI-Agent von sich aus immer wieder nach oben holt.

Händler verdrahten sich mit KI-Ökosystemen

Große Händler warten nicht, bis sich diese KI-Shopping-Ebene stabilisiert, sie versuchen, sie zu gestalten. Target, Walmart, Etsy und Best Buy haben alle Partnerschaften mit KI-Anbietern wie Google, OpenAI und Microsoft angekündigt, um ihre Sortimente direkt an KI-Plattformen anzubinden.

Praktisch bedeutet das: Ihre Kataloge und Inhalte werden in große Modelle und Suchsysteme eingespeist, die Produkte in natürlicher Sprache interpretieren, zusammenfassen, vergleichen und empfehlen. Wenn Sie ein Modell bitten: „Finde mir einen 55-Zoll-Fernseher unter 600 €, der auch in einem hellen Raum gut funktioniert“, hängt die Qualität der Empfehlung vollständig davon ab, wie gut die Produktdaten des Händlers Bildschirmgröße, Helligkeit, Paneltyp, typische Einsatzszenarien und Preis beschreiben.

Das stellt die klassische PIM-Strategie auf den Kopf:

• PIM dient nicht mehr nur der Syndizierung an Kanäle, sondern der Verarbeitung durch Modelle und dem Ranking durch KI.

• Attributtiefe und Konsistenz sind kein „Nice-to-have“, sondern Wettbewerbswaffen.

• Jedes fehlende oder mehrdeutige Attribut ist eine Chance für einen Wettbewerber mit besser strukturierten Daten, die Empfehlung zu gewinnen.

Was das für den gesamten PIM-Markt bedeutet

Die Umfrage handelt von Einstellungen zum Einkaufen mit KI, liest sich aber wie eine Roadmap für die Zukunft von PIM. Einige klare Trends zeichnen sich ab:

1. KI-natives PIM wird zum Standard, nicht zum Upgrade

Die meisten PIM-Systeme wurden für Menschen gebaut: für Marketer, Merchandiser und Content-Teams. Jetzt ist der wichtigste Nutzer von Produktdaten eine Maschine. Das verschiebt die Prioritäten:

• Strukturierte, standardisierte Attribute zählen mehr als aufgeblähte Marketingtexte. Modelle brauchen klare Felder, keine poetischen Werbetexte.

• Kontextreiche Metadaten (Einsatzszenarien, Kompatibilität, Nachhaltigkeitskennzeichen, regionale Vorschriften) werden ebenso wichtig wie grundlegende Spezifikationen.

• APIs und ereignisgesteuerte Aktualisierungen sind Grundvoraussetzung, damit KI-Plattformen bei Preis- und Sortimentsänderungen synchron bleiben.

Rechnen Sie damit, dass neue PIM-Angebote sich ausdrücklich als „AI-ready“ vermarkten und Maschinenlesbarkeit ebenso priorisieren wie Benutzerfreundlichkeit.

2. Erklärbare, transparente Produktdaten werden zum Vertrauenshebel

Weil Verbraucher bereits Überwachungspreise und versteckte Sponsorings vermuten, müssen Händler ihre Arbeitsweise offenlegen. Das wird PIM-Teams dazu bringen, mehr erklärende Daten zu erfassen und bereitzustellen:

• Warum etwas empfohlen wird (z. B. „Passt zu Ihrem letzten Kauf“, „Bester Preis pro Gramm“, „Höchste Haltbarkeitsbewertung“).

• Eine klare Herkunft von Bewertungen, Ratings und Zertifizierungen.

• Eine standardisierte Preislogik und Richtlinien, die dem Nutzer erklärt werden können.

KI-Agenten können nicht erklären, was sie nicht sehen. Wenn Erklärungen Teil der User Experience werden, muss das PIM nicht nur Produktfakten speichern, sondern auch die strukturierte Begründung dahinter.

3. PIM, DAM und ERP rücken zwangsläufig enger zusammen

In einer KI-gesteuerten Customer Journey unterscheiden Käufer nicht zwischen „Produktinformationen“, „Medien-Assets“ und „Bestandsdaten“, sie wollen eine einzige, schlüssige Antwort. Das bedeutet:

• PIM + DAM: Rich Media (Bilder, 3D, Video, AR-Assets) müssen auf Attributebene verschlagwortet und verknüpft sein, damit KI die relevantesten Assets auswählen und beschreiben kann.

• PIM + ERP: Echtzeitbestände, Lieferzeiten und regionale Verfügbarkeit werden Teil der Entscheidungslogik von KI-Agenten und müssen eng mit den Produktdatensätzen verknüpft sein.

• Einheitliche Schemas: Händler werden ihre Schemas über alle Systeme hinweg vereinheitlichen oder die KI auf unsauberen Daten improvisieren lassen. Nur eines davon geht gut aus.

4. Governance von Produktinhalten wandert vom Backoffice in die Geschäftsführung

Wenn KI-Tools für einen großen Teil der Millennials und der Gen Z zum „Gesicht“ Ihrer Marke werden, ist Ihre PIM-Strategie faktisch Ihre Markenstrategie. Schlampige Daten führen zu unstimmigen, widersprüchlichen oder schlicht falschen KI-Empfehlungen, und das trifft das Vertrauen direkt.

Rechnen Sie mit:

• Eigenen Rollen für KI-Merchandising oder „Agent Optimization“ zwischen den PIM- und den Digital-Commerce-Teams.

• Neuen KPIs, die Produktdatenqualität direkt mit Konversion, Retourenquoten und Kundenzufriedenheit bei KI-Interaktionen verknüpfen.

• Audits, wie KI-Plattformen von Drittanbietern Ihre Produkte darstellen, wobei die Korrekturen in PIM und Schema-Design zurückfließen.

5. PIM-Anbieter differenzieren sich über KI-Partnerschaften und Semantik

Während Händler sich an Plattformen wie Google, OpenAI und Microsoft anbinden, konkurrieren PIM-Anbieter darum, wie elegant sie diese Ökosysteme versorgen können. Das bedeutet voraussichtlich:

• Fertige Konnektoren und semantische Mappings auf die Schemas großer KI-Plattformen und Marktplätze.

• Native Anreicherungstools, die mit KI Attribute in großem Maßstab normalisieren, deduplizieren und ableiten.

• Unterstützung für Domänen-Ontologien und Knowledge Graphs, die es Modellen erleichtern, Beziehungen zwischen Produkten zu verstehen.

Die PIM-Anbieter, die „KI als nachgelagerten Abnehmer“ behandeln und nicht nur als weiteren Kanal, werden einen Vorsprung haben.

KI ist das neue Frontend. PIM ist das neue Schlachtfeld.

Die Schlagzeile handelt von Generationen, die sich für KI-Shopping-Tools erwärmen, doch die eigentliche Botschaft ist umwälzender: Käufer beginnen, ganze Teile ihres Abwägungsprozesses an Agenten abzugeben, die zwischen ihnen und der Marke stehen. Ob diese Agenten für Sie arbeiten, hängt davon ab, wie gut Ihre Produktdaten strukturiert, gesteuert und bereitgestellt sind.

Für PIM heißt das: vom Content-Repository hinter den Kulissen zur Kerninfrastruktur aufzusteigen, die bestimmt, welche Produkte KI-Systeme sehen, verstehen und denen sie vertrauen, und welche sie stillschweigend ignorieren.

Quelle: https://www.retaildive.com/news/millennials-gen-zers-warm-up-to-ai-shopping-tools/817509/