63 Prozent. So viel ihrer zusätzlichen Marketingbudgets wollen E-Commerce-Entscheider laut einer Studie der Northwestern University und des Anbieters Minty nicht mehr in klassische Digitalwerbung stecken, sondern in KI-Shoppingtools sowie Cashback- und Spar-Apps. Für Shopbetreiber ist das keine Randnotiz, sondern ein handfestes Signal: Das Werbegeld folgt den Kunden, und die Kunden folgen zunehmend der KI.
Die Datenlage dahinter ist eindeutig. Verbraucher lassen KI-Assistenten nach Rabatten, Cashback und günstigeren Alternativen suchen, bevor sie überhaupt einen Shop betreten. Für zwei Drittel der rund 150 befragten Marketing-Entscheider ist KI im Kaufprozess bereits Realität, nicht Zukunftsmusik. Wer bisher auf breite Display-Kampagnen und generisches Retargeting gesetzt hat, sieht sich mit einer verschobenen Aufmerksamkeit konfrontiert: Der Traffic, der ankommt, ist beratener, preissensibler und schlechter über klassische Werbeplätze zu steuern.
Was bedeutet das konkret für den Shop-Alltag?
Die erste Konsequenz betrifft die Preis- und Rabattstrategie. Wenn KI-Agenten systematisch nach dem günstigsten Angebot fahnden, wird jede tagesaktuelle Sonderaktion sofort zum Vergleichsmaßstab. Shopbetreiber müssen damit rechnen, dass ihre Produktdaten nicht mehr nur von menschlichen Käufern gelesen werden, sondern von automatisierten Systemen, die Preis, Verfügbarkeit und Versandkosten in Sekunden gegeneinander abwägen. Wer in diesem Umfeld mit undurchsichtigen Staffelpreisen oder verspätet gepflegten Beständen arbeitet, verliert den Vergleich, bevor der Kunde den Shop sieht.
Zweitens rückt die Frage nach der eigenen Sichtbarkeit in diesen Systemen in den Vordergrund. Es reicht nicht mehr, bei Google zu ranken. Händler müssen verstehen, über welche Kanäle KI-Assistenten Produkte finden, und ob der eigene Feed die dort erwarteten Strukturdaten liefert. Für Shopware- und Shopify-Händler bedeutet das: Produktdatenpflege wird zum Marketing-Instrument, nicht zur lästigen Pflichtaufgabe im Backend.
Warum Cashback-Apps plötzlich wieder strategisch werden
Cashback- und Spar-Apps waren lange ein Nischeninstrument für Schnäppchenjäger. In der neuen Logik sind sie Teil desselben Musters: Der Kunde delegiert die Preisoptimierung an ein Tool. Wer als Händler in diesen Apps gelistet ist, kauft sich Sichtbarkeit genau dort, wo KI-Suche und Rabattlogik zusammenlaufen. Das erklärt, warum ein erheblicher Teil der Zusatzbudgets dorthin fließt. Die Kehrseite ist bekannt: Marge und Kundenbindung leiden, wenn der Kaufabschluss primär über den Rabattkanal läuft. Händler müssen abwägen, ob sie kurzfristige Conversion gegen dauerhafte Kundenbeziehung tauschen wollen.
Praktisch heißt das für Shop-Teams: Die Attribution muss sauberer werden. Wenn ein Teil des Traffics über KI-Tools und Cashback-Apps kommt, verschwimmt die Zuordnung zwischen Marketingkanal und tatsächlichem Auslöser der Kaufentscheidung. Wer hier blind auf letzte-Klick-Modelle vertraut, wird Budgets in die falschen Töpfe lenken.
Wie sollten Händler auf die Verschiebung reagieren?
Drei Hebel lohnen sich kurzfristig. Erstens: Produktfeeds und Strukturdaten auf Vollständigkeit prüfen, damit KI-Systeme das Sortiment überhaupt korrekt einordnen können. Zweitens: prüfen, mit welchen Cashback- und Spar-Apps eine Zusammenarbeit margenseitig vertretbar ist – und mit welchen nicht. Drittens: die eigene Datenbasis für Attribution und Kundenwert härten, bevor die Budgets in neue Kanäle umgeschichtet werden.
Die 63 Prozent sind weniger eine Prognose als eine bereits laufende Umschichtung. Klassische Digitalwerbung verschwindet nicht, aber sie verliert ihre Rolle als Standardkanal. Wer jetzt nur die Werbeformate wechselt und die dahinterliegende Daten- und Preislogik unangetastet lässt, verlagert das Problem, statt es zu lösen. Die entscheidende Frage ist nicht, ob Händler in KI-nahe Kanäle investieren, sondern ob ihre Shop-Infrastruktur die Geschwindigkeit dieser Verlagerung überhaupt mitgeht.