Wie sich die E-Commerce-App zu einem System statt zu einer Schaufensterseite entwickelt

Die Entwicklung einer App folgt nach wie vor weitgehend einem überholten Prozess: Zuerst wird sie gestaltet und entwickelt, dann veröffentlicht und anschließend übergeben, sodass Analyse, Personalisierung und künftige Kampagnen mit einem separaten Tool-Stack verwaltet werden. KI verändert nun jedoch grundlegend, was eine App für Kundinnen und Kunden leistet – und was das für Unternehmen bedeutet.

Für viele Marken ist der Weg von der Einführung von KI bis zu ihrem tatsächlichen Nutzen noch weit. KI verkürzt die Entwicklungszeit von Apps, schließt die Lücke zwischen Daten und Entscheidungen und verändert grundlegend, was eine App bedeutet.

Es ist an der Zeit, die App nicht länger als mobilfreundliche Schaufensterseite zu betrachten, sondern als ein sich ständig weiterentwickelndes System, das für Käuferinnen und Käufer ein intuitives, personalisiertes und reaktionsschnelles Erlebnis schafft. So sieht dieser Wandel in der Praxis aus – und das bedeutet er für die Teams, die die App verwalten müssen.

Die Rolle der KI auf der Erstellungsebene erkennen

Vom Konzept bis zur fertigen App sind in der Regel mehrere Übergaben nötig: Aus einer Markenidee entsteht ein Entwurf, der freigegeben wird. Eine Entwicklerin oder ein Entwickler setzt ihn in Code um, anschließend wird er Qualitätssicherungsprüfungen unterzogen und als Prototyp umgesetzt, bevor die App schließlich live geht. Jeder dieser Schritte kostet jedoch wertvolle Zeit und birgt zunehmend das Risiko, dass die ursprüngliche Absicht verloren geht oder falsch verstanden wird.

KI wird zu einem wertvollen Bestandteil des Entwicklungsprozesses. Unternehmen mit einer KI-Nutzungsrate von mehr als 50 % berichten insbesondere bei Entwicklungsarbeiten in frühen Phasen von größeren Zeitersparnissen. Besonders deutlich zeigte sich das bei bestimmten Aufgaben wie der Erfassung von Anforderungen, dem Verfassen von User Stories und der Ideenfindung. Genau diese vorgelagerten Arbeiten konnten Wochen, wenn nicht gar Monate dauern, bevor auch nur ein einziger Bildschirm entwickelt wurde. Außerdem gewinnen Entwicklerinnen und Entwickler dadurch wertvolle Zeit, um sich auf Funktionalität und Logik statt auf repetitive Umsetzungsarbeiten zu konzentrieren.

Kreativität, individuelle Funktionen und Logik werden nicht mehr dadurch ausgebremst, dass es lange dauert, herauszufinden, ob sich eine Idee weiterzuverfolgen lohnt. KI-Agenten ermöglichen „Arbeit nach Gefühl“ – schnelles Experimentieren, bei dem Menschen ohne umfassende technische Ausbildung selbst Ideen entwickeln und testen können. KI-Systeme können auf Grundlage eines Figma-Frames passende Layouts und Komponenten erstellen. Dadurch muss der Designprozess nicht mehr bei jeder Iteration von Hand neu aufgebaut werden. Das ersetzt zwar nicht das Urteilsvermögen, das erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler bei Architekturfragen oder betrieblichen Anforderungen einbringen. Es bedeutet aber, dass weniger Ideen in der Entwicklung warten müssen, bevor sich feststellen lässt, ob es sich lohnt, sie weiterzuverfolgen.

Design- und Entwicklungsteams gewinnen Zeit und Kapazitäten für die Bereiche einer App, die sich schwieriger standardisieren lassen, etwa die Checkout-Logik, Integrationen, markenspezifische Funktionen und Personalisierung. Damit rückt die routinemäßige Umsetzung in den Hintergrund, bei der ein freigegebenes Layout in funktionierende Komponenten übertragen wird.

KI ist mehr als nur eine weitere Analysefunktion

Sobald eine App live ist, liegt das schwierigere Problem meist eher in der Organisation und im Betrieb als in der Technik. Leistungsdaten, Kampagnentools und Kundeninformationen sind oft auf getrennte Systeme verteilt. Die Teams müssen zwischen diesen Systemen wechseln, um zu verstehen, was passiert ist, und zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist.

KI spielt eine immer wichtigere Rolle dabei, diese Lücke zu schließen. Laut einem aktuellen Bericht von Deloitte nutzen inzwischen regelmäßig 60 % der Führungskräfte KI, um ihre Entscheidungen zu unterstützen. KI kann Händlern helfen, schneller auf den Punkt zu kommen: Sie kann beispielsweise nicht nur untersuchen, warum die Conversion-Rate gesunken ist, oder den Umsatz für das nächste Quartal prognostizieren, sondern auch dabei helfen, auf Grundlage dieser Erkenntnisse zu handeln. Die kürzere Strecke zwischen Erkenntnis und Handlung ist entscheidend, um mit den sich schnell wandelnden Märkten und Kundenanforderungen Schritt zu halten. Denkbar wäre etwa, eine Kampagne für abgebrochene Warenkörbe zu erstellen oder eine Möglichkeit zur erneuten Kundenansprache zu nutzen. Erkenntnisgewinn und Umsetzung sind dann keine getrennten Schritte mehr, die in verschiedenen Tools erfolgen. Die Rolle der KI geht dabei über die bloße Berichterstattung über vergangene Ereignisse hinaus und umfasst zunehmend die aktive Gestaltung von Entscheidungen und den daraus folgenden Maßnahmen.

Zugang bedeutet jedoch nicht automatisch Nutzung: 68 % der Unternehmen, die KI-Agenten einführen, berichten, dass die Hälfte oder weniger ihrer Beschäftigten im Arbeitsalltag mit einem Agenten interagiert. Der Schritt von einer breiten Einführung hin zu einem konkreten Nutzen im Arbeitsalltag und zu selbstbestimmten Entscheidungen erfordert sorgfältige Überlegungen und Vorbereitung.

Jeder Einkauf sollte sich persönlich anfühlen

Die meisten mobilen Commerce-Apps zeigen praktisch allen Besuchern dieselbe Startseite und ergänzen sie erst im Nachhinein durch Personalisierung in Form von Empfehlungsmodulen. KI setzt zunehmend früher an: Sie beeinflusst, was Käuferinnen und Käufer sehen, sobald sie die App öffnen – und nicht nur, was ihnen angezeigt wird, nachdem sie bereits mit dem Stöbern begonnen haben.

Eine Studie von BCG zum Kundenerlebnis kommt zu dem Schluss, dass Marken die Customer Journey nicht mehr vollständig kontrollieren, auch wenn Verbraucherinnen und Verbraucher sie weiterhin so beurteilen, als könnten sie das. Dadurch wiegt ein allgemeines oder uneinheitliches Erlebnis innerhalb der App schwerer als früher.

Der zugrunde liegende Mechanismus besteht darin, dass Verhaltenssignale – etwa welche Inhalte jemand angesehen, im Warenkorb zurückgelassen oder zuvor gekauft hat – Layout und Inhalte nun in Echtzeit beeinflussen können, ohne dass eine neue App-Version im Store bereitgestellt werden muss. Wer erneut im Shop einkauft und Artikel im Warenkorb zurückgelassen hat, muss nicht dasselbe allgemeine Banner sehen wie jemand, der zum ersten Mal vorbeischaut. Das ist eine andere Gestaltungsaufgabe, als für ein bestimmtes Segment das passende Banner auszuwählen. Produkt- und Designteams müssen deshalb Oberflächen planen, die sich an die jeweilige Person anpassen, statt als Teil eines unveränderlichen Storefronts statisch zu bleiben.

Wie es weitergeht

E-Commerce-Apps sind keine fertigen Produkte, die einmal ausgeliefert werden, sondern Systeme, die kontinuierlich entwickelt, betrieben und verbessert werden. KI kommt in all diesen Phasen zum Einsatz: Sie verwandelt Entwürfe in funktionierende App-Erlebnisse, hilft Teams, Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen umzusetzen, und passt sich daran an, was einzelne Käuferinnen und Käufer durch ihre Nutzung der App erleben. Das sind unterschiedliche Anwendungsbereiche, doch sie führen zum selben Ziel: Die App wird zu einem adaptiven System, das sich mithilfe von KI entwickeln, betreiben und personalisieren lässt.

Behandeln Sie KI nicht als weiteres aufgesetztes Feature. Sie wird zu einem wichtigen Bestandteil der Infrastruktur, auf der das Einkaufserlebnis in der E-Commerce-App beruht. Dadurch ändern sich sowohl die Anforderungen an die Verwaltung der App als auch die Schritte, die vor einer Skalierung erforderlich sind.

Eine geeignete Datenbasis muss vorhanden sein, bevor KI-Automatisierung zum Einsatz kommt. Der Engpass liegt häufig in den zugrunde liegenden Daten und nicht in der KI, die in den Arbeitsablauf eingebunden wird. Technologieverantwortliche und Teams, die agentengesteuerte Einführungen ausweiten möchten, sollten daher zuerst ihre Datenarchitektur überprüfen.

Eine tragfähige Governance muss vorhanden sein, bevor die Autonomie ausgeweitet wird. Da der Einsatz von Agenten im Arbeitsalltag nach wie vor sehr unterschiedlich ausfällt – selbst in Unternehmen, in denen sie breit eingesetzt werden –, muss zunächst verbindlich festgelegt werden, welche Entscheidungen ein System ohne Aufsicht treffen darf und welche von einem Menschen geprüft werden müssen.

Die in Design und Entwicklung eingesparte Zeit ist nur dann ein Vorteil, wenn sie strategisch genutzt wird. Wenn KI die Routineaufgaben beim Erstellen einer App übernimmt, ist die dadurch frei werdende Kapazität nur dann wertvoll, wenn Teams planen, wofür sie eingesetzt wird – etwa für individuelle Logik und Integrationen.

Personalisierungsstrategien müssen sich davon lösen, für ein bestimmtes Segment ein passendes Banner auszuwählen. Stattdessen gilt es, Erlebnisse zu gestalten, die sich in jeder Sitzung für jede Besucherin und jeden Besucher anders anfühlen und anders aussehen können. Das hat erhebliche Auswirkungen auf Designsysteme und Qualitätssicherungsprozesse, die auf solche Variationen ausgelegt sein müssen.

Und die App besteht nicht nur aus dem, was Kundinnen und Kunden sehen. Für Technologieverantwortliche geht es zunehmend weniger allein um die Benutzeroberfläche und mehr darum, was die dahinterliegende Technologie erstellen, verstehen und anpassen kann. KI hält Einzug in all diese Funktionen zugleich: Sie beschleunigt die Entwicklung der App, verbindet Daten mit Entscheidungen und macht aus dem Storefront etwas, das auf die jeweilige Person reagiert, statt allen dasselbe zu zeigen.

Das macht menschliches Urteilsvermögen jedoch nicht überflüssig – weder bei der Governance noch bei der Frage, welche Entscheidungen tatsächlich einem System überlassen werden sollten. Das bisherige Modell, bei dem drei getrennte Teams die drei Phasen Entwicklung, Einführung und Optimierung übernehmen, weicht jedoch einem kompakteren und stärker vernetzten Ansatz. Entscheidend ist künftig nicht, eine fertige App auf den Markt zu bringen, sondern sie als System zu begreifen, das verwaltet werden muss und sich laufend weiterentwickelt.