KI für E-Commerce & Online-Handel - DSGVO-konform

KI für E-Commerce & Online-Handel - DSGVO-konform

Intelligenter Online-Handel, der Kundendaten schützt

Steigern Sie Ihren Online-Umsatz mit KI - ohne Kundendaten an externe Dienste zu übertragen. Alle Lösungen laufen on-premise oder in deutschen Rechenzentren.

Warum Privacy-First E-Commerce?

DSGVO & Rechtliche Risiken

Standard-Lösungen (Google Analytics, Facebook Pixel, ChatGPT-Chatbots) übertragen Kundendaten in die USA. Risiko: DSGVO-Verstöße (Bußgelder bis 20 Mio€ / 4% Umsatz), Abmahnungen, Cookie-Banner-Probleme.

Unsere Lösung: Alle Daten bleiben in Deutschland. DSGVO-konforme Alternative zu Google, AWS, OpenAI. Volle Kontrolle über Ihre Kundendaten.

Wettbewerbsvorteil

Gegen Amazon und große Budgets bestehen? Automatisierung reduziert Personalkosten, bessere Recommendations steigern Conversion (+15-40%), Chatbots bieten 24/7 Support ohne Schichtbetrieb.

Unsere E-Commerce KI-Lösungen

1. Intelligente Produktempfehlungen

Personalisierung ohne Privacy-Verletzung

Steigern Sie Cross-Selling und Upselling mit KI - ohne Kundendaten in fremde Clouds zu senden.

Methoden:

  • Collaborative Filtering: “Kunden, die X kauften, kauften auch Y” → +15-30% Cross-Selling
  • Content-Based Filtering: Produktähnlichkeit (Text-Embeddings, Bilder) → funktioniert auch für neue Produkte
  • Hybrid-Ansätze: Deep Learning (Neural Collaborative Filtering) → +25-40% Conversion

Use Cases:

  • “Dazu passt auch…”
  • “Kunden kauften auch…”
  • “Weil Sie X angesehen haben…”
  • Personalisierte Startseite

Integration: Shopify, WooCommerce, Magento, Shopware, Custom-Shops.

On-Premise: Recommendation-Engine läuft in Ihrem Rechenzentrum oder bei deutschem Hoster (Hetzner, IONOS).

2. KI-Chatbot für Customer Support

24/7 Kundenservice - DSGVO-konform

Beantworten Sie häufige Fragen automatisch, ohne Kundendaten an OpenAI zu schicken.

Features:

  • FAQ-Automatisierung (“Wo ist meine Bestellung?”)
  • Produktberatung (“Welche Größe passt mir?”)
  • Retouren-Prozess (“Wie kann ich zurückschicken?”)
  • Mehrsprachig (Deutsch, Englisch, Französisch, …)

Technologie: RAG-System mit Ihren Produktdaten, Bestell-Historie, Tracking-Infos. On-Premise LLM (keine OpenAI-Abhängigkeit).

Entlastung: 60-80% der Anfragen automatisch beantwortet. Support-Team fokussiert sich auf komplexe Fälle.

3. Dynamische Preisgestaltung

Preise automatisch optimieren

Passen Sie Preise dynamisch an Nachfrage, Wettbewerb und Lagerbestand an - ohne Excel-Chaos.

Strategie:

  • Dynamic Pricing: Preis steigt bei hoher Nachfrage (wie Flugtickets)
  • Competitor-Based: Wettbewerber-Preise automatisch crawlen und reagieren
  • Markdown Optimization: Ausverkauf-Preise optimal senken (maximaler Umsatz)
  • Personalisierung: Individuelle Rabatte (Bestandskunden vs. Neukunden)

ML-Modelle: Elastizitätsberechnung, Reinforcement Learning für optimale Preisstrategien.

ROI: +5-15% Umsatz durch bessere Preisgestaltung.

4. Bestandsoptimierung & Demand Forecasting

Lagerbestand automatisch planen

Vermeiden Sie Überbestände (Kapitalbindung) und Unterbestände (verlorene Verkäufe).

Was wir tun:

  • Demand Forecasting: Vorhersage für nächste 4-12 Wochen
  • Saisonalität: Black Friday, Weihnachten, Sommerschlussverkauf
  • Trend-Erkennung: Welche Produkte steigen gerade?
  • ABC-Analyse: Fokus auf Top-Seller

Integration: ERP (SAP, Dynamics, Lexware), Warenwirtschaft, Shop-System.

Nutzen: -20-30% Kapitalbindung, -15% verlorene Verkäufe (Out-of-Stock).

5. Visual Search & Bilderkennung

Produkte per Foto finden

Kunden laden Foto hoch → KI findet ähnliche Produkte in Ihrem Shop.

Use Cases:

  • “Ich habe dieses Kleid gesehen, wo gibt’s das?”
  • “Finde ähnliche Möbelstücke wie auf diesem Bild”
  • Reverse Image Search (wie Google Bilder, aber für Ihren Shop)

Technologie: Computer Vision (ResNet, CLIP), Vektor-Datenbank.

On-Premise: Bilder bleiben bei Ihnen, keine Google/Pinterest-API nötig.

6. Betrugserkennung (Fraud Detection)

Automatische Erkennung von Fake-Bestellungen

Schützen Sie sich vor Betrugskunden (gestohlene Kreditkarten, Rückgabe-Betrug, Bot-Käufe).

Signale:

  • Ungewöhnliche Bestellmuster (10x das gleiche Produkt)
  • Lieferadresse ≠ Rechnungsadresse
  • E-Mail-Adresse verdächtig (Wegwerf-Mail)
  • Neue Accounts mit hohen Bestellwerten
  • Schnelle aufeinanderfolgende Bestellungen

ML-Modelle: Anomalie-Erkennung, Supervised Learning auf historischen Betrugsfällen.

ROI: -70% Betrugs-Verluste, weniger Chargebacks.

Technische Integration

Shop-Systeme

  • Shopify / Shopify Plus
  • WooCommerce (WordPress)
  • Magento / Adobe Commerce
  • Shopware
  • PrestaShop
  • Custom-Entwicklungen

ERP / Warenwirtschaft

  • SAP Business One / S/4HANA
  • Microsoft Dynamics 365
  • Lexware
  • DATEV
  • JTL-Wawi

Analytics (DSGVO-konform)

  • Matomo (Open Source, on-premise)
  • Plausible Analytics
  • Fathom Analytics
  • Eigene Lösung (keine Google Analytics)

Warum Datenfreund?

Privacy-First

Wir sind spezialisiert auf DSGVO-konforme KI ohne US-Cloud-Abhängigkeit. Ihre Kundendaten bleiben in Deutschland.

E-Commerce Expertise

Wir verstehen Conversion-Optimierung, Customer Journey und Online-Marketing. KI ist Mittel zum Zweck, nicht Selbstzweck.

Made in Germany

Entwicklung in Deutschland (Karlsruhe, Hamburg). DSGVO-konform, deutsches Recht.

Ihr nächster Schritt

Sie wollen Ihren Online-Shop mit KI optimieren, ohne DSGVO-Risiken einzugehen? Lassen Sie uns reden.

Jetzt Erstgespräch vereinbaren

Session-Based Recommendations:

  • Echtzeit-Empfehlungen während des Browsens
  • Ohne Login/Account nötig
  • GRU/LSTM Neural Networks
  • Use Case: “Dazu passt” im Warenkorb

Technologie:

  • Frameworks: Surprise (Python), LightFM, Implicit
  • Deep Learning: TensorFlow Recommenders
  • Vector Search: Milvus, Qdrant (für Content-Based)
  • Realtime: Redis für Session-Daten

Integration:

  • Shopify: App / API-Integration
  • WooCommerce: WordPress Plugin
  • Shopware: Extension
  • Magento: Modul
  • Custom: REST API für jedes System

Privacy-Features:

  • Lokale Verarbeitung (kein Tracking außerhalb Shop)
  • Differential Privacy (Nutzer nicht identifizierbar)
  • Pseudonymisierung (keine Klarnamen nötig)
  • DSGVO-konformes Opt-In

ROI-Beispiel: Online-Shop (10.000 Besucher/Tag, 2% Conversion)

  • Baseline: 200 Käufe/Tag á 80€ = 16.000€/Tag
  • Mit Recommendations: +20% Conversion = 40 zusätzliche Käufe/Tag
  • Zusatzumsatz: 3.200€/Tag = 96.000€/Monat
  • Investition: 60.000€, ROI in < 1 Monat

2. Conversational Commerce - Chatbots für E-Commerce

24/7 Kundenberatung ohne Schichtdienst

Automatisieren Sie Kundenservice und Produktberatung - on-premise:

Chatbot-Funktionen:

Produktsuche & Beratung:

  • “Ich suche ein Geschenk für meinen Mann” → Fragt Budget, Interessen ab
  • “Welche Größe brauche ich bei Marke X?” → Größentabellen, Fit-Guide
  • “Ist Produkt Y für Z geeignet?” → Kennt Produktdetails, Specs
  • Intent Recognition: Versteht deutsche Umgangssprache

Order Management:

  • “Wo ist meine Bestellung #12345?” → Tracking-Status
  • “Ich möchte Artikel X retournieren” → Rücksendeprozess
  • “Kann ich die Lieferadresse ändern?” → Änderungsworkflow
  • Integration: Mit Shop-System (Shopify, Woo, etc.)

Support-Automatisierung:

  • FAQ-Automation: 70% der Standardfragen
  • Eskalation: Bei Komplex → Ticket erstellen
  • Sentiment-Erkennung: Frustrierte Kunden priorisieren
  • Entlastung: Customer Service um 40-60%

Kanäle:

  • Website (Chat-Widget)
  • WhatsApp Business
  • Facebook Messenger
  • E-Mail
  • Telefon (Voice-Bot)

Sprachen:

  • Deutsch (inkl. CH, AT-Dialekte)
  • Englisch
  • Weitere nach Bedarf

Technologie:

  • NLU: Rasa Open Source (deutsch optimiert)
  • LLMs: Llama 3.1, Mistral (für generative Antworten)
  • RAG: Produktkatalog als Knowledge Base
  • Dialog Management: State Machines + LLM

Privacy-Features:

  • Chat-Logs bleiben im Unternehmen
  • DSGVO-konforme Speicherung
  • Keine Übertragung an OpenAI, Google, etc.
  • Opt-In für Personalisierung

ROI-Beispiel: Online-Shop (5.000 Kundenanfragen/Monat)

  • Service-Kosten: 10€/Anfrage = 50.000€/Monat
  • Automatisierung: 60% = 3.000 Anfragen
  • Einsparung: 30.000€/Monat
  • Investition: 120.000€, ROI in 4 Monaten

3. Intelligente Preisoptimierung & Dynamic Pricing

Margen maximieren, wettbewerbsfähig bleiben

Optimieren Sie Preise dynamisch - basierend auf Nachfrage, Wettbewerb, Lagerbestand:

Pricing-Strategien:

Demand-Based Pricing:

  • Nachfrage erkennen (Pageviews, Suchanfragen)
  • Preis erhöhen bei hoher Nachfrage
  • Preis senken bei niedrigen Verkäufen
  • Ziel: Umsatz maximieren

Competitor-Based Pricing:

  • Wettbewerbspreise crawlen (legal!)
  • Automatisch anpassen (im Rahmen Ihrer Regeln)
  • Position im Markt halten
  • Use Case: Vermeidung von Preiskampf-Spiralen

Inventory-Based Pricing:

  • Überbestand abbauen (automatische Rabatte)
  • Lieferengpässe: Preise stabilisieren
  • Saisonware: Rechtzeitig reduzieren
  • Ziel: Lagerkosten minimieren

Customer-Segment Pricing:

  • Neukunden: Attraktive Einstiegspreise
  • VIP-Kunden: Exklusive Rabatte
  • Preissensitive: Günstigere Produkte vorschlagen
  • Vorteil: Segmentierte Ansprache

ML-Modelle:

  • Regression: Preis-Elastizität schätzen
  • Time-Series: Nachfrage prognostizieren
  • Reinforcement Learning: Optimale Preise lernen
  • A/B-Testing: Systematisch testen

Integration:

  • Shopify, WooCommerce, Shopware
  • ERP-Systeme (SAP, Dynamics)
  • PIM-Systeme (Akeneo, etc.)

Regeln & Guardrails:

  • Min/Max-Preise definieren
  • Margen-Untergrenze
  • Competitor-Monitoring: Alerts bei Preisänderungen
  • Manual Override: Immer möglich

ROI-Beispiel: Online-Shop (1.000 SKUs, 500.000€ Monatsumsatz)

  • Durchschnittliche Marge: 25%
  • Optimierung: +3% Marge (durch bessere Preise)
  • Zusatzgewinn: 15.000€/Monat
  • Investition: 80.000€, ROI in 5-6 Monaten

4. Automatisierte Content-Generierung

Produktbeschreibungen auf Knopfdruck

Erstellen Sie SEO-optimierte Produkttexte mit KI - on-premise:

Content-Typen:

Produktbeschreibungen:

  • Generierung aus Produktdaten (EAN, Attribute)
  • SEO-Optimierung (Keywords, Meta-Descriptions)
  • Verschiedene Längen (Kurz, Mittel, Lang)
  • Mehrsprachig (DE, EN, FR)
  • Output: 1.000+ Texte/Tag

Kategorietexte:

  • SEO-Texte für Kategorieseiten
  • Unique Content (kein Duplicate Content)
  • Strukturierte Beschreibungen
  • Vorteil: Besseres Ranking

Meta-Daten:

  • Titles, Descriptions für SEO
  • Alt-Texte für Bilder
  • Structured Data (Schema.org)
  • Ergebnis: Mehr organischer Traffic

E-Mail-Marketing:

  • Personalisierte Newsletter
  • Produktempfehlungen im Text
  • Verschiedene Tonalitäten (Formal, Casual)
  • A/B-Testing: Automatisch mehrere Varianten

Technologie:

  • LLMs: Llama 3.1, Mistral (Fine-Tuned auf E-Commerce)
  • Templates: Strukturierte Prompts
  • Quality Check: Automatische Validierung
  • Human-in-Loop: Review vor Publishing

ROI-Beispiel: Shop mit 5.000 Produkten

  • Kosten extern: 50€/Text = 250.000€
  • Mit KI: 80% Automatisierung, 20% Review
  • Zeitersparnis: 90%
  • Einsparung: 200.000€, Investition: 60.000€

5. Bestandsoptimierung & Demand Forecasting

Lagerbestände optimieren, Verfügbarkeit sichern

Prognostizieren Sie Nachfrage präzise - reduzieren Sie Über- und Unterbestände:

Forecasting-Methoden:

Time-Series Forecasting:

  • ARIMA, Prophet (Facebook)
  • Saisonalität erkennen (Weihnachten, Sommer)
  • Trends extrapolieren
  • Genauigkeit: 85-95% (je nach Produkt)

ML-basierte Modelle:

  • XGBoost, LightGBM
  • Features: Wetter, Events, Promotions, Trends
  • Multi-Variate (mehrere Produkte gleichzeitig)
  • Vorteil: Externe Faktoren einbeziehen

Deep Learning:

  • LSTM (Long Short-Term Memory)
  • Transformer-Modelle
  • Für komplexe Muster
  • Use Case: Neue Produkte, volatile Märkte

Use Cases:

Procurement Planning:

  • Optimale Bestellmengen berechnen
  • Lead Times einbeziehen
  • Sicherheitsbestände minimieren
  • Ziel: Weniger Kapital gebunden

Fulfillment Optimization:

  • Welches Lager für welche Region?
  • Umverteilung zwischen Lagern
  • Ergebnis: Schnellere Lieferung, weniger Versandkosten

Promotion Planning:

  • Welche Produkte für Aktionen?
  • Rabatthöhe optimal wählen
  • Kannibalisierungs-Effekte vermeiden
  • ROI: Bessere Promotion-Effizienz

Integration:

  • ERP-Systeme (SAP, Dynamics, proAlpha)
  • WMS (Warehouse Management)
  • Lieferanten-EDI

ROI-Beispiel: Online-Shop (2 Mio€ Lagerbestand)

  • Überbestand: -20% = 400.000€ Kapital frei
  • Fehlbestände: -50% = 100.000€ weniger entgangener Umsatz
  • Investition: 100.000€, ROI in 3-4 Monaten

6. Fraud Detection & Payment Security

Betrugsversuche erkennen, Chargebacks vermeiden

Schützen Sie sich vor Zahlungsbetrug mit ML-Modellen:

Betrugsarten:

  • Gestohlene Kreditkarten
  • Account-Takeover
  • Fake-Accounts (Bots)
  • Rücksendungsbetrug (Wardrobing)

ML-Modelle:

  • Anomalie-Erkennung: Ungewöhnliches Verhalten
  • Classification: Betrug vs. legitim
  • Risk Scoring: 0-100 Risiko-Score
  • Graph Analysis: Betrüger-Netzwerke erkennen

Features:

  • User Behavior: Klickmuster, Verweildauer
  • Device Fingerprinting: Browser, OS, IP
  • Order Details: Warenkorbgröße, Produkte
  • Versandadresse: Paketshop vs. Privatadresse
  • Payment Method: Kreditkarte, PayPal, etc.

Actions:

  • Automatische Ablehnung (bei hohem Score)
  • Manuelle Review (mittleres Risiko)
  • 3D Secure triggern
  • Limitierte Zahlungsmethoden

ROI-Beispiel: Shop (10.000 Orders/Monat, 2% Fraud-Rate)

  • Chargebacks: 200/Monat á 80€ = 16.000€
  • Fraud Detection: -70% = 11.200€ gespart/Monat
  • Investition: 40.000€, ROI in 3-4 Monaten

Technologie-Stack

E-Commerce Platforms

Unterstützte Shop-Systeme:

  • Shopify / Shopify Plus
  • WooCommerce (WordPress)
  • Shopware 5/6
  • Magento / Adobe Commerce
  • Plentymarkets
  • JTL-Shop
  • Oxid eShop
  • Custom (via API)

Recommendation Systems

Frameworks:

  • Surprise (Python Scikit)
  • LightFM (Hybrid Recommendations)
  • Implicit (Collaborative Filtering)
  • TensorFlow Recommenders
  • RecBole (Deep Learning)

Vector Databases (für Content-Based):

  • Qdrant
  • Milvus
  • ChromaDB

Chatbots & NLP

NLU Frameworks:

  • Rasa Open Source
  • LangChain + Llama 3.1
  • spaCy (deutsche Modelle)

LLMs (On-Premise):

  • Llama 3.1 8B/70B
  • Mistral 7B
  • Qwen 2.5

Pricing & Forecasting

ML Libraries:

  • scikit-learn (Regression)
  • XGBoost / LightGBM
  • Prophet (Time-Series)
  • TensorFlow / PyTorch

Optimization:

  • SciPy (Optimization)
  • OR-Tools (Google)
  • PuLP (Linear Programming)

Deployment-Optionen

Option 1: On-Premise (Full Control)

Für: Große Shops mit hohem Traffic, eigene IT

Setup:

  • Bare Metal oder VM
  • Docker / Kubernetes
  • GPU optional (für Deep Learning)

Vorteile:

  • Volle Datenkontrolle
  • Keine laufenden Cloud-Kosten
  • DSGVO-konform

Investition: 40.000-150.000€ (je nach Umfang)

Option 2: Deutsches Rechenzentrum

Für: Mittelständische Shops ohne eigene Server

Provider:

  • Hetzner Cloud
  • IONOS
  • netcup
  • Contabo

Vorteile:

  • Professionelles Hosting
  • Daten in Deutschland
  • Skalierbar
  • Günstiger als AWS/Azure

Kosten: 200-2.000€/Monat (je nach Ressourcen)

Option 3: Hybrid (Shop in Cloud, KI On-Premise)

Für: Shops bereits in Cloud, KI-Daten sensibel

Setup:

  • Shop-System: Shopify, etc. (Managed)
  • KI-Backend: On-Premise
  • API-Verbindung (verschlüsselt)

Vorteile:

  • Trennung sensitiver Daten
  • Flexibel
  • Best of Both Worlds

Implementierungsprozess

Phase 1: Discovery & Konzept (2-3 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Shop-Analyse: Welches System? Datenquellen?
  2. Use-Case-Priorisierung: Was bringt am meisten?
  3. Daten-Assessment: Qualität, Menge, Privacy
  4. KPI-Definition: Conversion, AOV, CLV
  5. Technical Design: Architektur, Integration

Deliverables:

  • Konzeptdokument
  • Datenanalyse-Report
  • Roadmap mit Priorisierung
  • Budget & Timeline

Phase 2: Proof of Concept (4-6 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Data Preparation: Shop-Daten exportieren, cleanen
  2. Model Training: Erste Modelle trainieren
  3. Prototype: Funktionale Demo
  4. A/B-Test-Setup: Vorbereitung für Testing
  5. Stakeholder-Review: Feedback einholen

Deliverables:

  • Funktionierender Prototyp
  • Performance-Metriken (Offline)
  • A/B-Test-Plan

Phase 3: Production Development (8-12 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Model Optimization: Hyperparameter-Tuning
  2. API Development: REST/GraphQL APIs
  3. Shop Integration: Plugin / Extension entwickeln
  4. UI/UX: Admin-Interfaces, Dashboards
  5. Testing: Functional, Load, Security

Deliverables:

  • Production-Ready System
  • Shop-Integration (Plugin)
  • Admin-Dashboard
  • API-Dokumentation

Phase 4: Rollout & A/B-Testing (4-6 Wochen)

Aktivitäten:

  1. Deployment: Live-Schaltung (z.B. 10% Traffic)
  2. A/B-Testing: Messen vs. Baseline
  3. Monitoring: Performance, Conversion, Errors
  4. Optimization: Basierend auf Ergebnissen
  5. Full Rollout: 100% Traffic nach Erfolg

Deliverables:

  • Live-System in Production
  • A/B-Test-Report
  • Optimierte Modelle
  • Operations Manual

Phase 5: Continuous Improvement

Ongoing:

  • Model Retraining: Monatlich mit neuen Daten
  • A/B-Testing: Neue Features testen
  • Performance-Monitoring: Dashboards
  • Feature-Enhancements: Kontinuierliche Verbesserung

Pricing & ROI

Typische Projektgrößen

Small (Chatbot):

  • Shop-Größe: < 10.000 Besucher/Tag
  • Aufwand: 3-4 Monate
  • Team: 2-3 Personen
  • Kosten: 60.000 - 100.000€
  • ROI: 4-8 Monate

Medium (Recommendations + Chatbot):

  • Shop-Größe: 10.000-50.000 Besucher/Tag
  • Aufwand: 5-8 Monate
  • Team: 3-4 Personen
  • Kosten: 120.000 - 180.000€
  • ROI: 6-12 Monate

Large (Full Suite):

  • Shop-Größe: > 50.000 Besucher/Tag
  • Umfang: Recommendations, Chatbot, Pricing, Forecasting
  • Aufwand: 9-12 Monate
  • Team: 4-6 Personen
  • Kosten: 250.000 - 400.000€
  • ROI: 8-18 Monate

Laufende Kosten

  • Hosting (wenn nicht on-premise): 200-2.000€/Monat
  • Wartung & Support: 15-20% der Entwicklungskosten/Jahr
  • Model Retraining: Monatlich, in Wartung enthalten
  • Feature-Erweiterungen: Nach Aufwand

Warum On-Premise E-Commerce KI?

Datenschutz

  • DSGVO-konform: Kundendaten in Deutschland
  • Keine Tracking-Probleme: Keine Cookie-Banner-Fatigue
  • Competitive Advantage: Vertrauen durch Datenschutz
  • B2B: Geschäftskunden fordern On-Premise

Kosten

  • Keine API-Limits: Unbegrenzte Requests nach Investition
  • Skalierung: Kostet nur Hardware, keine pro-Request-Fees
  • Langfristig günstiger: Bei > 50.000 Requests/Monat

Kontrolle

  • Volle Kontrolle: Über Algorithmen, Empfehlungen
  • Custom-Anpassung: An Ihre Geschäftslogik
  • Keine Vendor-Abhängigkeit: Kein Lock-In
  • Eigene Daten: Training für Ihre Nische
E-Commerce KI-Beratung anfragen