Shopware KI: Vom Copilot zur echten Produktberatung

Die zwei Gesichter der KI im E-Commerce

Künstliche Intelligenz ist längst kein futuristisches Konzept mehr, sondern harte Realität im E-Commerce-Alltag. Wer heute einen Shopware 6 Shop betreibt, kommt an dem Begriff Shopware KI (oder international Shopware AI) nicht vorbei. Doch wenn wir ehrlich auf die aktuelle Landschaft blicken, sehen wir eine deutliche Schieflage in der Art und Weise, wie diese Technologie eingesetzt wird.

Der Großteil der Diskussionen, Features und Plugins dreht sich um Effizienz. Es geht darum, wie Händler schneller Produkttexte schreiben, wie Bilder automatisierter getaggt werden oder wie der Export von CSV-Dateien reibungsloser läuft. Das ist wichtig, keine Frage. Zeit ist Geld. Aber in diesem Rausch der Automatisierung vergessen wir oft die wichtigste Person im Raum: den Kunden.

Während wir im Backend Prozesse optimieren, steht der Kunde im Frontend oft immer noch vor denselben statischen Filtern und Suchleisten wie vor zehn Jahren. Er tippt Fahrrad ein und erhält 500 Ergebnisse. Er klickt auf Rot und Mountainbike und hat immer noch 50 Ergebnisse, von denen er nicht weiß, welches zu seiner Körpergröße oder seinem Fahrstil passt.

Hier liegt der nächste große Hebel für Shopware Künstliche Intelligenz. Es geht nicht mehr nur darum, den Shop zu verwalten (Admin-Fokus), sondern darum, aktiv zu verkaufen (Customer-Fokus). In diesem Artikel analysieren wir den Status Quo des Shopware AI Copilot, decken die schmerzhaften Lücken in der Customer Journey auf und zeigen, wie eine neue Generation von Consultative AI – also beratender KI – die Lücke zwischen einem stummen Online-Katalog und einem echten Verkaufsgespräch schließt.

Status Quo: Was die native Shopware AI Copilot bietet

Um zu verstehen, wohin die Reise geht, müssen wir zunächst verstehen, wo wir stehen. Shopware hat mit der Einführung des AI Copilot einen massiven Schritt nach vorne gemacht. Diese Features sind tief in den Shopware-Kern (ab Version 6.5.1.0 und in den kommerziellen Plänen Rise, Evolve, Beyond) integriert und zielen darauf ab, den Arbeitsalltag von Shopbetreibern zu revolutionieren, wie Scope01 und die offizielle Shopware-Dokumentation ausführlich dokumentieren.

Die aktuellen Funktionen lassen sich primär in die Kategorie Backend-Effizienz einordnen. Sie sind Werkzeuge für den Händler, nicht direkte Interaktionspartner für den Kunden.

Die wichtigsten Features für Händler-Effizienz

Basierend auf der aktuellen Dokumentation und Feature-Releases bei Atwix sind dies die Kernkompetenzen der nativen Shopware KI:

Content-Generierung und Optimierung

Dies ist das am häufigsten genutzte Feature. Der Copilot nutzt generative KI, um Produktbeschreibungen zu erstellen, Texte für Erlebniswelten zu verfassen oder bestehende Inhalte auf Rechtschreibung zu prüfen und zu übersetzen.

• Nutzen: Massive Zeitersparnis bei der Pflege großer Sortimente
• Limitierung: Der Kunde sieht das Ergebnis (den Text), interagiert aber nicht mit der KI

Bild- und Datenmanagement

Der Image Keyword Assistant analysiert hochgeladene Bilder und vergibt automatisch relevante Alt-Tags und Schlagworte, wie Shopware erklärt. Ebenso hilft der AI Export Assistant dabei, komplexe Datenbankabfragen mittels natürlicher Sprache zu erstellen, um spezifische CSV-Exporte zu generieren – ein Feature, das YouTube-Tutorials ausführlich demonstrieren.

• Nutzen: Verbesserte SEO und einfacheres Datenhandling ohne SQL-Kenntnisse
• Limitierung: Fokus auf administrative Aufgaben, keine direkte Kundeninteraktion

Zusammenfassungen und Klassifizierung

Ein starkes Feature ist die Review Summary. Die KI liest hunderte Kundenbewertungen und fasst diese in einem kurzen Pro-und-Contra-Text zusammen, der auf der Produktseite angezeigt wird, wie Webda dokumentiert. Zudem ermöglicht die AI Customer Classification das automatische Taggen von Kunden (z.B. Schnäppchenjäger oder High Value) basierend auf der Bestellhistorie für Marketingzwecke, beschrieben bei Shopware und Talk Commerce.

Erste Schritte im Frontend

Es gibt Ansätze, die KI auch für den Kunden sichtbar zu machen, allerdings sind diese noch eher reaktiv:

• Personalisierte Checkout-Nachrichten: Nach dem Kauf generiert die KI eine individuelle Dankes-Nachricht basierend auf dem Warenkorb, wie Agiqon zeigt
• Kontextbasierte Suche: Eine Verbesserung der Standardsuche, die versucht, die Intention hinter einer Suchanfrage besser zu verstehen, statt nur Keywords abzugleichen, laut Shopware Dokumentation

Die Lücke: Wo Standard-Shops und Bots scheitern

Trotz der oben genannten Fortschritte klafft im E-Commerce eine Lücke. Wir haben hochoptimierte Logistik, blitzschnelle Ladezeiten und KI-generierte Produkttexte. Doch die Art und Weise, wie Kunden Produkte finden, ist oft archaisch.

Das Problem der statischen Filter

Stell dir vor, du suchst ein neues Skincare-Produkt. In einem physischen Geschäft würdest du sagen: Ich habe trockene Haut, die im Winter spannt, und ich vertrage kein Parfüm. In einem Standard-Onlineshop stehst du vor einer Filterleiste:

• Hauttyp: Trocken / Fettig / Mischhaut
• Marke: A-Z
• Preis: 0-50€

Die Nuance spannt im Winter oder empfindlich geht verloren, wenn es dafür keinen expliziten Filter gibt. Der Kunde muss sich durch hunderte Produkte klicken und die Beschreibungen lesen (die vielleicht sogar von einer KI geschrieben wurden), um herauszufinden, ob das Produkt passt.

Das Ergebnis: Decision Fatigue (Entscheidungsmüdigkeit). Der Kunde bricht ab oder bestellt drei Varianten, um zwei zurückzuschicken. Dieses Verhalten ist einer der Hauptgründe für die explodierenden Retourenquoten im deutschen E-Commerce.

Die Retouren-Lawine in Deutschland

Dieses Bestellen auf gut Glück hat reale wirtschaftliche Folgen. Deutschland ist Retouren-Europameister. Die Zahlen sind erschreckend und zeigen den dringenden Handlungsbedarf für bessere KI im E-Commerce, wie die Forschungsgruppe Retourenmanagement dokumentiert:

Ein Großteil dieser Retouren entsteht, weil das Produkt nicht den Erwartungen entsprach oder nicht passte – Probleme, die durch eine bessere Beratung im Vorfeld lösbar wären. Laut Sendcloud liegt die Retourenquote im Modebereich besonders hoch. Die Kosten pro Retoure können laut Retail News zwischen 5 und 50 Euro variieren.

Die FAQ-Bot-Falle

Viele Händler versuchen, diese Lücke mit Chatbots zu schließen. Doch die meisten dieser Bots sind glorifizierte FAQ-Suchmaschinen. Hier ein typisches Beispiel:

• Kunde: Welches Fahrrad brauche ich für Waldwege?
• Standard-Bot: Hier sind unsere Versandbedingungen für Fahrräder. oder Ich habe Fahrrad in unserer Suche gefunden. Hier sind 400 Ergebnisse.

Diese Erfahrung ist für den Kunden frustrierend. KI im E-Commerce wird hier oft als Hindernis wahrgenommen, nicht als Hilfe. Es fehlt das Verständnis für den Kontext und die Fähigkeit zur Beratung. Der Bot beantwortet Fragen, die niemand gestellt hat, und scheitert an den Fragen, die wirklich zählen.

Die nächste Stufe der Shopware KI: Digitaler Verkaufsberater

Hier betreten wir das Feld der Consultative AI (Beratende KI). Dies ist die Evolution von der generativen KI (die Texte schreibt) hin zur interaktiven KI (die Probleme löst). Der entscheidende Unterschied: Diese KI verwaltet nicht nur den Shop – sie verkauft aktiv.

Was ist Consultative AI?

Im Gegensatz zu einer Suchleiste, die auf Eingaben wartet, oder einem Filter, der ausschließt, führt eine beratende KI einen Dialog. Sie imitiert das Verhalten eines guten Verkäufers im Ladengeschäft. Sie fragt nicht nach technischen Parametern (Wie viel Zoll soll der Reifen haben?), sondern nach Anwendungsfällen (Wo willst du fahren?).

Diese Form der KI versteht den Kontext hinter einer Anfrage und kann komplexe Bedürfnisse in konkrete Produktempfehlungen übersetzen. Statt den Kunden mit hunderten Ergebnissen allein zu lassen, begleitet sie ihn durch den Entscheidungsprozess.

Szenario: Der Mountainbike-Kauf im Vergleich

Vergleichen wir die User Experience (UX) in einem Standard-Shopware-Shop mit einem Shop, der eine spezialisierte Beratungs-KI nutzt.

Szenario: Ein Kunde sucht ein Mountainbike für gelegentliche Ausflüge in den Wald, Budget ca. 2000€, ist aber technisch nicht versiert.

Warum generative KI allein nicht reicht

Man könnte denken: Ich binde einfach ChatGPT an meinen Shop an. Das ist riskant. Generative KI neigt zu Halluzinationen (Erfinden von Fakten). Eine Shopware KI für die Beratung muss mehrere kritische Anforderungen erfüllen:

1. Produkttreu sein: Sie darf nur Produkte empfehlen, die tatsächlich im Shopware-Inventar existieren und lieferbar sind
2. Attribut-basiert arbeiten: Sie muss die technischen Daten (Shopware Properties) im Hintergrund abgleichen, aber die Konversation in natürlicher Sprache führen
3. Verkaufspsychologisch agieren: Sie soll nicht nur Fragen beantworten, sondern aktiv zum Kaufabschluss führen ('Soll ich das Zubehör direkt mit in den Warenkorb legen?')

Vorteile einer Beratungs-KI in Shopware

Der Einsatz einer solchen Technologie ist kein reines Gimmick (Nice-to-have), sondern ein harter Business-Case. Die Datenlage für 2024 und 2025 zeigt deutlich, dass Personalisierung und KI-gestützte Interaktion massive Auswirkungen auf die KPIs haben.

Steigerung der Conversion Rate und des Umsatzes

Wenn Kunden sich sicher fühlen, kaufen sie. Studien zeigen, dass KI-gestützte Personalisierung den Umsatz um bis zu 15% steigern kann, wie Ecomposer dokumentiert.

Noch beeindruckender ist der Einfluss auf den Warenkorbwert: Personalisierte Produktempfehlungen können den Average Order Value (AOV) um bis zu 369% erhöhen, wie Envive AI belegt.

Warum? Weil die KI Cross-Selling-Potenziale erkennt, die ein statischer Kunden kauften auch-Algorithmus übersehen würde (z.B. Da du im Winter fährst, brauchst du noch dieses spezielle Kettenöl).

Reduzierung der Retourenquote

Wie in Abschnitt 3 erwähnt, ersticken deutsche Händler in Retouren. Eine präzise Beratung vor dem Kauf sorgt dafür, dass das Produkt zum Kunden passt. Wenn die KI klärt, ob das Ersatzteil wirklich zur Maschine passt (B2B) oder ob die Jacke eher klein ausfällt (B2C), wird die Rücksendung vermieden, bevor sie entsteht.

Bei Kosten von durchschnittlich 5 bis 10 Euro pro Retoure (und teilweise bis zu 50 Euro bei Sperrgut) amortisiert sich eine Beratungs-KI oft allein durch die gesparten Logistikkosten. Ein Shop mit 100.000 Bestellungen pro Jahr und einer Retourenquote von 30% könnte durch eine Reduktion auf 20% bereits sechsstellige Beträge einsparen.

24/7 Expertenwissen und Skalierbarkeit

Im B2B-Bereich ist Fachpersonal knapp. Ein menschlicher Experte kann nur einen Kunden gleichzeitig beraten und schläft nachts. Eine KI skaliert unendlich. Sie kann 1.000 Kunden gleichzeitig beraten, nachts um 3 Uhr oder am Black Friday.

Das Wissen verlässt das Unternehmen nicht, wenn ein Mitarbeiter geht. Die KI lernt aus den Produktdaten und bleibt konsistent. Gerade für komplexe Sortimente mit technischen Produkten – wie Ersatzteile, Industriebedarf oder spezialisierte Ausrüstung – ist dies ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

Integration in Shopware 6: So kommt die Beratung in den Shop

Hier müssen wir ehrlich sein: Der native Shopware AI Copilot bietet diese tiefe, dialogbasierte Beratung im Frontend aktuell noch nicht in diesem Umfang an. Die Roadmap für Shopware 6.7 (erwartet im Mai 2025) und die Vision des Agentic Commerce deuten darauf hin, dass Shopware sich in diese Richtung bewegt, wie die Shopware Roadmap und Shopware Zukunftsvision zeigen. Aber momentan sind spezialisierte Lösungen notwendig.

Der Weg über Plugins und Apps

Da Shopware 6 auf einer API-first Architektur basiert, lassen sich externe KI-Lösungen nahtlos integrieren. Es gibt verschiedene Ansätze:

• Spezialisierte Anbieter: Es gibt SaaS-Lösungen, die sich auf Conversational Commerce spezialisiert haben. Diese werden meist als Plugin installiert oder via API angebunden
• Datenfluss: Die KI zieht sich die Produktdaten (Titel, Beschreibung, Eigenschaften, Preise) aus Shopware, indexiert diese und nutzt sie als Wissensbasis für den Chatbot
• Warenkorb-Übergabe: Eine gute Integration ermöglicht es der KI, empfohlene Produkte direkt in den Shopware-Warenkorb zu legen (Add-to-Cart Funktionalität)

Was bei der Integration zu beachten ist

Bei der Implementierung einer Beratungs-KI in deinen Shopware-Shop gibt es drei kritische Erfolgsfaktoren:

1. Datenqualität: Eine KI ist nur so schlau wie die Daten, die man ihr füttert. Wenn deine Shopware-Produkteigenschaften (Properties) schlecht gepflegt sind, kann auch die beste KI nicht präzise filtern. Hier hilft ironischerweise wieder der native AI Copilot, um diese Daten erst einmal sauber zu generieren
2. Performance: Die Ladezeit des Shops darf nicht leiden. Die KI-Berechnung sollte asynchron laufen, damit der Kunde keine Wartezeiten erlebt
3. UX-Design: Das Chat-Fenster oder der Berater-Modus darf nicht stören, sondern muss intuitiv erreichbar sein (z.B. als Overlay oder eingebettet in Kategorieseiten)

Fazit: Vom Verwalter zum Verkäufer

Die Einführung von Shopware KI durch den Copiloten war ein wichtiger erster Schritt. Er hat Händlern gezeigt, wie viel effizienter administrative Prozesse sein können. Doch das Jahr 2025 wird den Fokus verschieben.

Der Markt ist gesättigt, die Kunden sind anspruchsvoller, und die Retourenkosten fressen die Margen auf. In diesem Umfeld reicht es nicht mehr, Produkte nur verfügbar zu machen. Händler müssen ihre Kunden wieder beraten.

Die Technologie dafür ist da. Während der native Copilot dir den Rücken freihält (Backend), können spezialisierte KI-Lösungen an der Frontlinie (Frontend) den Umsatz treiben. Wer diese Zweiteilung versteht und strategisch nutzt – den Copilot für die Effizienz, die Beratungs-KI für die Effektivität –, der wird sich im Wettbewerb deutlich absetzen.

Deine Handlungsempfehlung

1. Nutze die nativen Features (Rise/Evolve/Beyond), um deine Datenbasis zu perfektionieren. Lass Eigenschaften und Beschreibungen generieren
2. Analysiere deine Retouren und Abbruchraten. Wo fehlt dem Kunden Beratung? Welche Produktkategorien haben die höchsten Abbruchquoten?
3. Evaluiere externe KI-Lösungen, die echte Dialoge führen können, um diese Lücke zu schließen, bevor Shopware 6.7 und zukünftige Updates dies vielleicht nativ anbieten

Die Zukunft des E-Commerce ist nicht stumm. Sie führt einen Dialog. Die Frage ist nicht, ob du KI-gestützte Beratung implementierst – sondern wann. Und je früher du startest, desto größer dein Vorsprung.

Häufige Fragen zu Shopware KI