KI-Einkaufsagenten: Für Warenkorb und Bestellung können unterschiedliche Wünsche gelten

Product.ai hatte bereits einen hilfreichen Vergleich veröffentlicht: 18,7 % der 550 Befragten würden einen Agenten Artikel ohne Nachfrage in den Warenkorb legen lassen, 16,9 % würden ihn ohne Nachfrage bestellen lassen. Diese Werte beschreiben jede Aufgabe einzeln. Sie zeigen nicht, wie stark sich die beiden Gruppen überschneiden. Unser Beitrag besteht darin, die zwei Antworten jeder Person miteinander zu verknüpfen. ^{[1] [2]}

Die allgemeine Unterscheidung ist bereits bekannt. Die Untersuchung von NMI aus dem Jahr 2026 beschreibt Verbraucher, die Hilfe beim Einkaufen begrüßen, aber die Kontrolle über den Kauf behalten möchten. Hier stellen wir eine engere Frage: Welche Wünsche treten zusammen auf, wenn dieselbe Person sowohl zum Warenkorb als auch zur Bestellung antwortet? Wir verwenden eine Quelle und ein Fragenpaar, statt Prozentsätze aus Befragungen mit unterschiedlichen Teilnehmenden und Formulierungen zu vergleichen. ^[7]

In der ersten Gruppe waren 103 Personen, in der zweiten 93. Nur 53 gehörten zu beiden. Weitere 50 würden das Hinzufügen ohne Nachfrage zulassen, wollten aber vor einer Bestellung gefragt werden oder würden Bestellungen niemals zulassen. Dagegen wählten 40 die umgekehrte Kombination: Bestellen ohne Nachfrage, aber vorher fragen oder niemals beim Hinzufügen zum Warenkorb.

Das ist wichtig, wenn ein Briefing eine einzige Zielgruppe als offen für autonomes Einkaufen beschreibt. Ähnliche Summen können unterschiedliche Menschen und Erwartungen verdecken. Wer nur die beiden Hauptprozentwerte liest, weiß nicht, welche Befragten bei beiden Handlungen dasselbe Vorgehen erwarten.

Die folgende Tabelle zeigt alle neun Kombinationen. Lies eine Zeile, um zu sehen, wie eine bestimmte Warenkorbgruppe auf die Bestellfrage antwortete. Lies eine Spalte, um die Warenkorbantworten innerhalb einer Bestellgruppe zu sehen. Die Zellen stehen für Menschen aus diesem ausgewählten Panel, nicht für abgeschlossene Schritte eines Kaufprozesses oder Einstellungen eines tatsächlich genutzten Assistenten.

Beginnen wir mit den 103 Personen, die einen Agenten Artikel ohne Nachfrage hinzufügen lassen würden. Ihre Antworten zur Bestellung teilen sich in drei Gruppen: 53 würden auch das Bestellen ohne Nachfrage zulassen, 40 wollten zuerst gefragt werden und 10 würden es niemals zulassen. Die entsprechenden Anteile betragen 51,5 %, 38,8 % und 9,7 %. ^[3]

So sieht die Rechnung aus: Addiere die 40 Antworten „vorher fragen“ und die 10 Antworten „niemals“, und teile 50 durch 103. Multipliziert mit 100 ergibt das gerundet 48,5 %. Der Nenner ist die Gruppe, die das Hinzufügen ohne Nachfrage zulassen würde. Er umfasst nicht alle 550 Befragten, alle US-Käufer oder alle Menschen, die einen KI-Einkaufsagenten nutzen.

Die Unterscheidung zwischen den 40 und den 10 Personen ist hilfreich. Vorher zu fragen, lässt dem Agenten weiterhin eine Rolle beim Bestellen. Diese Aufgabe niemals zuzulassen, ist eine andere Antwort. Beide zusammen beschreiben eine Grenze für das Handeln ohne Nachfrage. Das bedeutet nicht, dass alle 50 Unterstützung beim Einkaufen durch KI ablehnen.

Für Händler legt das Ergebnis nahe, zwei Forschungsfragen zu trennen, die eine allgemeine Begeisterungsfrage vermischen kann. Möchte ein Kunde Hilfe dabei, eine Auswahl zusammenzustellen? Was würde er gegebenenfalls prüfen wollen, bevor der Assistent bestellt? Die Befragung gibt einen Anlass, diese Fragen getrennt zu stellen. Sie schreibt keine Prüfseite vor und zeigt nicht, dass eine solche Seite den Umsatz erhöht.

Eine einfache Geschichte würde alle auf dieselbe Stufenfolge setzen: zuerst Recherche erlauben, dann das Hinzufügen zum Warenkorb, dann Bestellungen. Die verknüpften Antworten rechtfertigen diese Folge nicht. Von den 259 Befragten, die vor dem Hinzufügen gefragt werden wollten, würden 32 Bestellungen ohne Nachfrage zulassen. Von den 188, die das Hinzufügen niemals zulassen würden, würden acht Bestellungen ohne Nachfrage zulassen. Zusammen sind das die 40 umgekehrten Antworten.

Auch die übrigen Zellen außerhalb der Diagonale sind wichtig. 52 Personen wollten vor dem Hinzufügen zum Warenkorb gefragt werden, würden den Agenten aber niemals bestellen lassen. Weitere 28 würden das Hinzufügen niemals zulassen, Bestellungen nach vorheriger Nachfrage jedoch schon. Diese Antworten beizubehalten verhindert, dass die Befragung stillschweigend in eine einzige Bereitschaftsskala umgedeutet wird.

Insgesamt wählten 380 Personen bei beiden Aufgaben dieselbe Kategorie und 170 unterschiedliche Kategorien: 69,1 % und 30,9 %. Übereinstimmung bedeutet hier identische Antworten auf zwei unterschiedliche Aufgabenfragen. Sie misst weder die Konsistenz noch die Vertrauenswürdigkeit oder Qualität einer Antwort. ^[3]

Wir können nicht feststellen, ob die umgekehrten Antworten auf unterschiedlichen Vorstellungen vom Warenkorb, einer bestimmten Einkaufssituation, Messrauschen oder tatsächlichen Wünschen beruhen. Keine dieser Erklärungen wurde in dieser Analyse geprüft. Statt die Personen auszuschließen oder ihre Motive zu erraten, kann ein Händler die Unklarheit für ein künftiges Gespräch nutzen: erst die Handlung beschreiben, dann den Kunden fragen, was sie seiner Ansicht nach bewirken würde.

Praktisch bedeutet das: Kläre die Aufgabe, bevor du eine Antwort als Zustimmung zu einer Funktion deutest. „Würdest du einen KI-Einkaufsassistenten nutzen?“ lässt zu viel vom geplanten Verhalten offen. Jemand kann Hilfe bei der Artikelauswahl begrüßen und die Bestellung trotzdem selbst prüfen wollen. Eine andere Person stellt sich womöglich eine Wiederholungsbestellung vor, für die kein neuer Warenkorb zusammengestellt werden muss.

Beschreibe im Händlerbriefing die Hilfe mit dem Warenkorb und das Bestellen in getrennten Sätzen. Sage beim Warenkorb, ob der Assistent einen Artikel nur vorschlagen oder tatsächlich hinzufügen würde und ob der Kunde die Auswahl prüfen könnte. Erkläre beim Bestellen, was „eine Bestellung aufgeben“ im geplanten Ablauf bedeutet und wann der Kunde die Einzelheiten sehen würde. Das muss das Team festlegen; diese Befragung liefert solche Details nicht.

Halte dann drei Möglichkeiten auseinander: die beschriebene Aufgabe ohne Nachfrage erledigen, vorher fragen oder die Aufgabe nicht erledigen. Fasse die ersten beiden nicht als einen einzigen Wunsch nach Automatisierung zusammen. „Vorher fragen“ enthält eine Bedingung, die eine solche Sammelbezeichnung verschwinden ließe.

Lass die zwei Antworten in der Forschungsauswertung derselben Person zugeordnet. Getrennte Prozentwerte bleiben nützlich, beantworten aber eine andere Frage. Eine Tabelle mit den Antwortpaaren zeigt, ob diejenigen, die eine Handlung akzeptieren würden, auch die andere akzeptieren würden. Dazu gehören Kombinationen, die nicht in die vom Team erwartete Reihenfolge passen.

Diese Empfehlungen betreffen Forschung und Kommunikation. Ein geäußerter Wunsch ist keine Zahlungsvollmacht, kein rechtlich ausreichendes Einwilligungsverfahren und keine Anweisung, Kundeneinstellungen zu ändern. Für solche operativen Entscheidungen gelten eigene Anforderungen. Der engere Nutzen hier ist eine klarere Frage im Briefing, bevor das Team verspricht, was ein Assistent tun wird.

Stell dir einen Händler für Wohnaccessoires vor, der mit einem Creator einen Einkaufsassistenten vorführen möchte. Dies ist ein erfundenes Beispiel, kein in der Befragung beobachtetes Unternehmen. Im ersten Briefing soll der Creator zeigen, wie der Assistent einem Kunden bei der Auswahl einer Schreibtischlampe und beim Kaufabschluss hilft. Dieser Satz lässt offen, wie der Kunde an den einzelnen Schritten beteiligt ist.

Das überarbeitete Briefing trennt die Handlungen. Ein Teil zeigt, wie die ausgewählte Lampe zum Warenkorb hinzugefügt wird. Ein anderer zeigt die Bestelldetails und den Punkt, an dem der geplante Ablauf den Kunden um Prüfung bitten würde. Der Händler müsste weiterhin sicherstellen, dass das tatsächliche Produkt so funktioniert. Die Befragung belegt nicht, dass gerade diese Gestaltung die richtige ist.

Vor dem Dreh kann das Team die geplante Formulierung potenziellen Kunden zeigen und sie erklären lassen, was sie vom Assistenten erwarten. Eine hilfreiche Nachfrage ist, ob ihre Antwort zwischen dem Hinzufügen der Lampe und dem Bestellen wechselt. Nennt jemand eine umgekehrte Kombination, sollte die interviewende Person nach der Bedeutung jeder Aufgabe fragen, statt die Antwort als falsch zu markieren.

Der Creator braucht anschließend ein präzises Versprechen, nicht den Umfragewert als Verkaufsargument. Beispielsweise könnte das Vorführungsbriefing verlangen, die Artikelauswahl, das Hinzufügen zum Warenkorb und die Bestellbestätigung auseinanderzuhalten. Jede Aussage, dass der Kunde zuerst gefragt wird, muss am tatsächlichen Ablauf geprüft werden, bevor sie in veröffentlichten Inhalten erscheint.

Das Ergebnis von 50 unter 103 gehört in die interne Begründung: Es zeigt, warum eine einzelne Warenkorbpräferenz möglicherweise nicht ausreicht, um die Bestellpräferenz zu kennen. In die Vorführung gehört es nicht als Aussage „Die Hälfte der Kunden braucht diese Funktion“. Die Untersuchung nutzte ein ausgewähltes Panel und maß nicht, was nach dem Betrachten der geplanten Oberfläche geschah.

Ein wiederverwendbares Briefing kann so beginnen: „Wir untersuchen, wie Kunden möchten, dass der Assistent Artikel zum Warenkorb hinzufügt und Bestellungen aufgibt.“ Halte die folgenden Felder zusammen, damit sich die spätere Kampagnenauswertung auf die tatsächlich beantworteten Fragen zurückführen lässt.

Aufgaben und Kontext: „In dieser Version des Einkaufsablaufs bedeutet das Hinzufügen zum Warenkorb [Handlung beschreiben]. Eine Bestellung aufzugeben bedeutet [Handlung beschreiben]. Vor der Antwort sieht der Kunde [Erklärung oder Vorführung beschreiben].“ Diese Angaben sind wichtig: Eine Antwort zu einem unbestimmten Assistenten ist nicht mit einer Antwort zu einem vorgeführten Produktablauf gleichzusetzen.

Fragen und Antworten: „Soll der Assistent die jeweilige Aufgabe ohne Nachfrage erledigen, zuerst fragen oder sie nicht erledigen?“ Erfasse beide Antworten derselben Person. Gibt ein Kunde eine unerwartete Kombination an, behalte sie bei und lass ihn erklären, was er verstanden hat. Verschiebe die Antwort nicht in eine bequemere Kategorie.

Ergebnisse und Nenner: „Unter [Anzahl] Personen, die die Kriterien erfüllten und beide Fragen beantworteten, wählten [Anzahl] die jeweilige Antwortkombination. Unter [Anzahl] Personen, die das Hinzufügen ohne Nachfrage zulassen würden, gaben [Anzahl] die jeweilige Bestellantwort.“ Weise fehlende Antworten gesondert aus. Halte „vorher fragen“ und „niemals“ auseinander, auch wenn eine Überschrift sie zusätzlich zusammenfasst.

Entscheidung und Verantwortung: „Diese Antworten fließen in [konkrete Entscheidung über Formulierung oder Vorführung] ein. [Verantwortliche prüfende Person] gleicht die Kampagnenversprechen mit dem tatsächlichen Produktverhalten ab. Bevor wir [eine andere operative Frage] entscheiden, benötigen wir noch [die entsprechenden Nachweise].“ So wird aus einer Zusammenfassung der Kundenforschung nicht stillschweigend eine Vorgabe für autonomes Bestellen.

Bei der erfundenen Einführung für den Wohnaccessoire-Händler könnte die unmittelbare Entscheidung lauten, welche Momente der Creator erklären muss und welche Aussagen der Händler belegen kann. Es wäre keine Prognose darüber, wie viele Kunden kaufen werden. Hilfreich ist, den Zusammenhang zwischen zwei Antworten zu bewahren, bevor aus einer davon eine pauschale Aussage über eine Zielgruppe wird.

Wir verwendeten Ausgabe 2 von Product.ai, veröffentlicht am 14. Oktober 2026. Die Befragung lief vom 27. August bis zum 1. September 2026 über Alchemer mit einem Panel von US-Erwachsenen, die online oder im Geschäft einkaufen. Der Herausgeber nennt Quoten für Alter, Geschlecht und Region, ohne Gewichtung anhand der Verteilungen des Zensus. Einzelheiten zur Rekrutierung, Auswahlwahrscheinlichkeiten und Anreize fehlen. Product.ai verkauft Verifizierungsprodukte für den Handel und veröffentlicht die Untersuchung. Dieses kommerzielle Interesse am Thema ist relevant. ^{[1] [5]}

Die veröffentlichte Datei enthält 1.493 vollständige Antworten. Q12 identifiziert 550 Personen, die nach eigener Angabe in den vergangenen 90 Tagen mit einem KI-Assistenten ein Produkt recherchiert hatten, dessen Kauf sie erwogen. Wir behielten diese von der Quelle definierte Gruppe bei, einschließlich Onlinekäufern und Personen, die nur in Geschäften einkaufen. Eine kürzliche Produktrecherche belegt weder die Nutzung eines autonomen Einkaufsagenten noch eine abgeschlossene KI-gestützte Bestellung.

Alle 550 berechtigten Befragten beantworteten die beiden ausgewählten Q36-Punkte mit einer der drei zulässigen Optionen. Bei den anderen 943 blieben die Felder leer, weil die Fragebogenführung die Fragen an KI-Nutzer übersprang. Vor der Erstellung der gemeinsamen Tabelle prüften wir diese Führung, eindeutige Kennungen, die Datumsangaben der Quelle und die Antwortwerte. Kein leeres Feld wurde zu „niemals“, und keine Antwort wurde wegen einer unerwarteten Kombination entfernt. Die veröffentlichten Einzelanteile beider Aufgaben ließen sich mit der angegebenen Genauigkeit von einer Nachkommastelle reproduzieren. ^{[2] [5]}

Vor der Berechnung der gemeinsamen Ergebnisse wurden das Paar Warenkorb/Bestellung, alle neun Kombinationen, die Verteilung innerhalb der Gruppe für Warenkorbeinträge ohne Nachfrage und die umgekehrten Kombinationen festgelegt. Jede Zelle ist als Anzahl, Anteil an allen 550, Anteil an ihrer Warenkorbzeile und Anteil an ihrer Bestellspalte verfügbar. Diese drei Prozentwerte haben unterschiedliche Nenner und dürfen nicht gegeneinander ausgetauscht werden. ^{[3] [4]}

Wir berichten beschreibende Anzahlen und Prozentwerte ohne Konfidenzintervalle für die Bevölkerung, Signifikanztests oder kausale Aussagen. Vollständige Antworten innerhalb der befragten Gruppe beseitigen die Unsicherheit durch Auswahl und Messung nicht. Q12 betrifft vergangene Recherche, Q36 hypothetische Aufgaben ohne Rückblickzeitraum. Die Antworten bilden keine beobachtete Abfolge vom Warenkorb zum abgeschlossenen Kauf.

Eine separate Umsetzung reproduzierte die vorab festgelegten Aggregate aus der ursprünglich veröffentlichten CSV-Datei. Der Download enthält die vollständige Tabelle, Quellenprüfungen, Definitionen und Code samt Quellenangabe und Prüfsumme der Originaldatei. Er enthält keine individuellen Befragungsdatensätze oder Kennungen. Die genannten Forschungsmaterialien von Product.ai stehen unter CC BY 4.0; Berechnungen, Interpretation und Übersetzungen stammen von Influence IQ, ohne eine Billigung durch Product.ai zu unterstellen. ^[6]