„Mit Agentic Commerce können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch ihre Umsätze erhöhen“

Im Interview spricht unser Experte Marcus Worbs darüber, welche Chancen sich durch Agentic Commerce für Unternehmen ergeben, wo Unternehmen aktuell diesbezüglich stehen und welche Ableitungen sich aus der Studie „The Customer in the Age of AI“, eine Befragung unter 450 Führungskräften deutscher Unternehmen, für den Einsatz von Agentic Commerce treffen lassen. 

Marcus Worbs ist Partner im Bereich Customer & Commercial Excellence bei PwC Deutschland. In dieser Funktion unterstützt er Unternehmen, Wachstumspotenziale zu heben und ihre Kundenschnittstellenfunktionen – vom (digitalen) Vertrieb, Service, Kundenmanagement bis zum Pricing – zu optimieren. Marcus Worbs hat mehr als 20 Jahre Erfahrung in der strategischen Unternehmensberatung mit einem Fokus auf Wachstum und Digitalisierung. 

Herr Worbs, Unternehmen weltweit investieren derzeit in künstliche Intelligenz. Welche Rolle spielt KI mit Blick auf Vertrieb und Marketing? 

Marcus Worbs: Insbesondere Agentic AI ist geschäftsrelevant. Es gestaltet die Customer Journey neu und ermöglicht die Optimierung und Automatisierung interner Prozesse in Marketing und Vertrieb bis zur Kundenschnittstelle. Agentic Commerce führt zu neuen Wettbewerbsdynamiken und disruptiven Veränderungen im Markt. 

Welche konkreten Chancen ergeben sich daraus für Unternehmen an der direkten Kundenschnittstelle? 

Worbs: Gerne gebe ich ein paar Beispiele. Unternehmen, die ihre Produktinformationen so anpassen, dass sie die Intention und damit die Suchanfragen der Kunden in LLMs treffend bedienen, können sich damit vom Wettbewerb differenzieren. Knapp zwei Drittel der Unternehmen arbeiten bereits daran, dass ihre Produktinformationen durch KI-Agenten auffindbar werden. KI-Agenten für die Kunden sind rund um die Uhr verfügbar und mit dem gesamten Unternehmenswissen trainiert, um Fragen zu beantworten und Beschwerden zu managen. Dies erhöht die Kundenzufriedenheit. Durch CPQ-Agenten lassen sich Angebotsprozesse automatisieren. Dies entlastet nicht nur die Vertriebsmitarbeitenden, sondern führt auch zu einer verbesserten Time-to-Market und oft zu einer erhöhten Angebotsqualität, wodurch die Conversion Rate gesteigert werden kann. 

Inwiefern setzen Unternehmen bereits auf KI in ihrem Sales-Funnel? 

Worbs: Unsere aktuelle Studie „The Customer in the Age of AI“ zeigt: Jedes zweite Unternehmen nutzt KI bereits in Marketing und Vertrieb. Allerdings wird das Potenzial noch nicht voll ausgeschöpft. 

Während 70 Prozent der High Performer KI nutzen, fallen Nachzügler weiter zurück. Das schließt letztere strukturell vom nächsten Wachstumszyklus aus.

Wie werden KI-Agenten den Vertriebsprozess konkret verändern? 

Worbs: KI-Agenten können Unternehmen an ganz unterschiedlichen Stellen im Vertriebsprozess sinnvoll unterstützen: Sie sind beispielsweise in der Lage, die Bedürfnisse der Kunden noch besser zu analysieren und personalisierte Empfehlungen für die Kundenansprache zu empfehlen. Sie können auch Leads nach definierten Kriterien qualifizieren und bewerten. Wie oben schon erwähnt, können KI-Agenten Prozessschritte automatisieren, Preisempfehlungen erstellen oder Vertriebsmitarbeitende durch KI-basierte Coaches mit gezielten Verkaufsargumenten in Verhandlungen unterstützen. Analysen von Marktforschungsunternehmen zeigen, dass KI-Agenten im Jahr 2030 bereits 20 Prozent aller digitalen Transaktionen übernehmen werden. Jedes zweite Unternehmen, das wir für unsere Studie befragt haben, hält diese Einschätzung für realistisch. Jede:r Vierte rechnet damit schon vor 2030. 

In welchen Bereichen leisten digitale Helfer aktuell einen besonders hohen Wertbeitrag?

Worbs: Die Schwerpunkte im Vertrieb sind meiner Erfahrung nach die Angebotserstellung und Preisgestaltung. Die KI-Agenten nehmen beispielsweise die Fragen der Kunden auf, analysieren sie und erstellen individuelle Angebote. Mit Hilfe von Machine Learning lassen sich die Preise noch besser an die Zahlungsbereitschaft anpassen – und zwar in Echtzeit, wodurch die Umsätze in Summe maximiert werden. 

Im Marketing steht meist die Automatisierung der Content-Erstellung im Fokus und schafft deutliche Effizienzen gegenüber traditionellen Verfahren der Content-Produktion. 

Inwiefern zeigen sich dabei Unterschiede nach Unternehmensgröße? 

Worbs: Großunternehmen setzen verstärkt auf Agentic AI im Vertrieb, um ihre Sales-Teams mit autonomen Agenten zu skalieren, während der kleinere Mittelstand KI im Marketing priorisiert, um Sichtbarkeit und Lead-Generierung kosteneffizienter zu gestalten. Der große Mittelstand nutzt Dynamic Pricing signifikant häufiger als der restliche Markt. Klare Unterschiede zeigen sich auch zwischen B2C und B2B: Während konsumentenorientierte Unternehmen stark in die Optimierung ihrer digitalen Kanäle investieren, kombinieren B2B-Unternehmen menschliche Touchpoints mit digitalen Formaten.

Und wie relevant schätzen Unternehmen Agentic Commerce ein?

Worbs: Jede:r Zweite will in den kommenden beiden Jahren aktiv daran arbeiten. Die Herausforderung liegt darin, KI-Investitionen in messbare Erfolge zu verwandeln. 

Wie sollten Unternehmen vorgehen, um mit KI-Agenten in Marketing und Vertrieb messbare Ergebnisse zu erzielen?

Worbs: Unternehmen sollten mit sorgfältig definierten Anwendungsfällen starten. Diese sollten danach priorisiert werden, wie gut diese auf die wichtigsten Business-Herausforderungen einzahlen und wie aufwändig deren Implementierung ist. Viele Unternehmen legen zwar zumindest einfach mit Piloten los, aber ohne Referenzgrößen lassen sich keine Ziele definieren und das Portfolio an Use Cases ist auch nicht sinnvoll steuerbar. Ich empfehle immer, Use Cases auszuwählen, die sowohl auf Effizienz als auch auf Wachstum einzahlen, um zu Beginn begeisternde Leuchtturmprojekte zu haben. Darüber hinaus sollten technische Komponenten und die Learnings für weitere Use Cases nutzbar sein. Denn Agentic AI vergrößert den Abstand zu denjenigen exponentiell, die nur auf isolierte KI-Use-Cases setzen oder sogar noch komplett ohne KI unterwegs sind. 

Wo liegen die Stolpersteine bei der Einführung?

Worbs: In unserer Studie haben wir nach den Erfolgsfaktoren für die Einführung gelungener Use Cases gefragt. Die kann ich auch alle nur unterstreichen. Mit 45 Prozent erzielte ein sinnvolles Change Management die höchste Zustimmung. Wenn die Mitarbeitenden nicht mitgenommen und befähigt werden, mit KI-Agenten zu arbeiten, dann sind die Projekte meist zum Scheitern verurteilt. Eine ausreichende Datengrundlage ist ein ähnlich wichtiger Faktor. Allerdings sollten Unternehmen nicht zu viel Zeit in die Datenaufbereitung stecken, bevor sie mit KI-Use-Cases starten. Zum einen kann KI bei der Optimierung der Daten helfen und zum anderen zeigen sich dann in der Umsetzung viel besser die Felder, an denen konkret etwas verbessert werden muss. Als dritten Punkt ist die Ownership für solche Projekte zu nennen. Diese muss klar im Business verortet sein.