Wenn KI falsch informiert: 58 Prozent der Verbraucher:innen geben der Marke die Schuld

Es ist kein großes Geheimnis, dass Künstliche Intelligenz (KI) den Einzelhandel verändert. Sie ist in fast jeder Phase des Produktlebenszyklus anwendbar. Weltweit verwenden immer mehr Verbraucher:innen große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT und Gemini für den Online-Einkauf. Sie nutzen KI, um Produkte und Marken zu entdecken, zu vergleichen und auszuwählen. LLMs werden so zu einem immer einflussreicheren Teil des Kauferlebnisses. Modemarken und Händler sollten daher in diese Technologie investieren.

Um besser zu verstehen, wie KI den Online-Handel beeinflusst, haben die cloudbasierte Handelsplattform Rithum und Studio's Retail Dive eine Umfrage unter 1.046 Verbraucher:innen in den USA und Großbritannien durchgeführt. Die Ergebnisse wurden im Bericht „The New Discovery Engine“ veröffentlicht. Hier fassen wir einige der wichtigsten Erkenntnisse zusammen. Sie zeigen das Potenzial von LLMs, die richtige Zielgruppe zu erreichen und anzusprechen. Solange die Inhalte, Preise und Bestandsdaten einer Marke korrekt sind, ist das Potenzial zur Gewinnung von Kund:innen hoch. Wenn die Daten jedoch fehlerhaft sind, ist Vorsicht geboten. Die KI wird ihre eigene Geschichte über Ihre Marke erzählen, ob wahr oder nicht, und diese den Käufer:innen präsentieren.

Verbraucher:innen aus vielen Zielgruppe nutzen bereits KI zum Einkaufen

Die Nutzung von LLMs zum Einkaufen ist bei Verbraucher:innen in den USA und Großbritannien weit verbreitet. Sie variiert jedoch je nach Alter und Einkommen. So ergab der Bericht, dass mehr als acht von zehn Käufer:innen unter 44 Jahren in den letzten drei Monaten ein LLM für ihren Einkauf genutzt haben. Über die Hälfte gab an, dass sie KI-Tools genauso sehr vertrauen wie den Websites von Marken und Händlern.

Es überrascht nicht, dass jüngere Bevölkerungsgruppen die KI am häufigsten nutzen und sich am stärksten auf sie verlassen. Der Bericht ergab, dass 80 Prozent der 18- bis 43-Jährigen in den letzten drei Monaten KI zum Einkaufen genutzt haben. Bei der Altersgruppe ab 60 Jahren waren es 51 Prozent. Viele der jüngeren Verbraucher:innen gaben an, dass sie die Vorteile der KI beim Einkaufen vermissen würden. Mehr als jede:r vierte der 28- bis 43-Jährigen gab an, einen „großen“ Verlust zu empfinden, wenn sie keinen Zugang zu KI-Tools hätten. Bei den über 60-Jährigen waren es neun Prozent.

Die meisten befragten Käufer:innen gaben an, KI hauptsächlich zur Recherche zu nutzen. Sie verwenden sie, um Produktdetails zu erkunden und Optionen zu vergleichen, wobei über 90 Prozent sich für diese Aufgaben darauf verlassen. Mehr als die Hälfte gab zudem an, KI zu nutzen, um zu entscheiden, wo sie kaufen. Anstatt die endgültige Kaufentscheidung der KI zu überlassen, nutzen die Käufer:innen ihre Informationen, um die Auswahl einzugrenzen. Sie zeigt die besten Optionen auf und lenkt so die Aufmerksamkeit auf bestimmte Produkte, Händler und Marken. 37 Prozent der Befragten gaben außerdem an, KI beim Kauf von Bekleidung, Schuhen und Schmuck zu nutzen. Das ist etwas weniger als bei Elektronikartikeln mit 45 Prozent.

Kaufkräftigere Haushalte verlassen sich stärker auf KI

Das Haushaltseinkommen ist ein weiterer Faktor, der die KI-Nutzung vorantreibt. Die Umfrage ergab, dass einkommensstärkere Haushalte, also solche mit mehr Kaufkraft, KI häufiger zum Einkaufen nutzen. Die Nutzung erreicht 84 Prozent bei Haushalten, die jährlich zwischen 100.000 und 150.000 US-Dollar (87.000 bis 130.000 Euro) verdienen. Bei Haushalten mit einem geringeren Einkommen von unter 30.000 US-Dollar sank die KI-Nutzung auf 56 Prozent.

Einkommensunterschiede beeinflussen auch, wie Käufer:innen KI nutzen. Haushalte mit geringerem Einkommen verwenden KI als Preisvergleichstool, um möglichst günstige Angebote zu finden. Tatsächlich nutzen 43 Prozent der Haushalte, die weniger als 30.000 US-Dollar verdienen, KI hauptsächlich, um beim Einkaufen „den besten Preis zu finden“. Einkommensstärkere Haushalte hingegen nutzen KI, um Zeit beim Einkaufen zu sparen. Sie vermeiden es so, mehrere Websites durchsuchen zu müssen, um das gewünschte Produkt zu finden. Sie vertrauen der KI auch doppelt so häufig, ohne eine andere Website zu besuchen.

KI hilft kleinen Marken im Wettbewerb mit bekannten Namen

KI-Tools geben Käufer:innen mehr Sicherheit beim Einkaufen. Gleichzeitig machen sie die Verbraucher:innen aber auch weniger markentreu. 43 Prozent der Befragten verglichen mit KI mehr Produktoptionen. 36 Prozent trafen damit schnellere Kaufentscheidungen und 34 Prozent fühlten sich bei ihren Käufen sicherer.

KI verbindet Käufer:innen mit Marken, die sie möglicherweise nicht kennen. 19 Prozent – also fast jede:r fünfte – gaben an, bei einer ihnen zuvor unbekannten Marke gekauft zu haben, weil die KI sie empfohlen hatte. 13 Prozent gaben außerdem an, dass sie aufgrund von KI-Vorschlägen eher bereit sind, Händler, Marken oder Produkte zu wechseln. 32 Prozent verbringen weniger Zeit mit dem Durchsuchen anderer Websites, wenn sie KI nutzen. Es überrascht nicht, dass Power-User:innen und einkommensstarke Käufer:innen am ehesten auf KI-Empfehlungen reagieren, ohne zusätzliche Recherchen oder eine zweite Meinung einzuholen.

Wenn KI Fehler macht, trägt Ihre Marke die Schuld

Obwohl LLMs ein leistungsstarkes Werkzeug zur Produktentdeckung sind, ist die Genauigkeit der Produktdaten ebenso wichtig. Dies betrifft Preise, Verfügbarkeit, Materialien, Größen und andere Spezifikationen. 53 Prozent der Umfrageteilnehmer:innen vertrauen KI-Tools genauso sehr wie den Websites der Marken.

Was die KI über Ihre Marke und Ihr Produkt teilt, ist unglaublich wichtig. Wenn die KI schlechte oder falsche Produktinformationen liefert, geben die Verbraucher:innen nicht nur den LLMs die Schuld. Tatsächlich gaben 58 Prozent der Verbraucher:innen an, dass ihr allgemeines Vertrauen in eine Marke oder ein Produkt abnahm, wenn ein LLM falsche Informationen lieferte. 16 Prozent brachen den Kauf sogar ganz ab.

Preisgenauigkeit ist bei KI-Empfehlungen am wichtigsten

Der Preis erwies sich als der wichtigste Faktor bei KI-gestützten Empfehlungen. 67 Prozent der Käufer:innen priorisierten dessen Genauigkeit, gefolgt von Produktbewertungen mit 35 Prozent und der Verfügbarkeit mit 34 Prozent. Allerdings gaben 44 Prozent der befragten Verbraucher:innen auch an, dass KI-Tools die Genauigkeit der wichtigsten Produktdetails noch verbessern müssen. Dies betrifft insbesondere die Preisgestaltung und die Lagerbestände.

Gleichzeitig überprüfen Käufer:innen KI-generierte Informationen nur selten auf den Websites der Marken. Nur fünf Prozent der Befragten tun dies, was darauf hindeutet, dass Entscheidungen größtenteils getroffen werden, bevor die eigenen Kanäle der Marke erreicht werden. Stattdessen verlassen sie sich auf Suchmaschinen (28 Prozent), Freund:innen und Familie (17 Prozent) oder frühere Erfahrungen (17 Prozent). 64 Prozent der 18- bis 27-Jährigen kaufen auf der Grundlage von KI-Empfehlungen ohne weitere Überprüfung.

„KI macht das Vertrauen der Verbraucher:innen zu einem Produktdatenproblem. Da der agentenbasierte Handel zur Grundlage für die Recherche und Bewertung von Produkten durch Käufer:innen wird, müssen Marken strategischer darüber nachdenken, wie ihre Produktinformationen in ihrem gesamten Handelsökosystem erscheinen“, erklärte Sam Griffin, der VP, Strategy and Engagement bei Rithum, in einem Statement. „Genaue, konsistente Produktdaten werden eine wichtige Rolle dabei spielen, wie Marken von der KI entdeckt und von den Verbraucher:innen bei agentenbasierten Einkaufserlebnissen als vertrauenswürdig eingestuft werden.“