Agentic Commerce und KI im B2B Marketing PXM, Personalisierung und relevante Produktdaten als Erfolgsfaktor

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Liferay GmbH

Die digitale Vertriebswelt steht vor einem Umbruch: Reichweite allein führt nicht mehr zum Erfolg – entscheidend ist jede einzelne, relevante Kundeninteraktion. Viele Unternehmen ringen daher um Profitabilität. Das alte Mantra „mehr Reichweite = mehr Umsatz“ funktioniert nicht mehr: Steigende Budgets treffen auf sinkende Wirkung.

Ob im B2C- oder B2B Geschäft: Firmen, die personalisiert und im passenden Kontext kommunizieren, steigern Konversion und Kundenbindung. Gleichzeitig reduzieren sie Streuverluste und senken Kosten.

Marketing und Vertrieb setzen verstärkt auf künstliche Intelligenz, um Produkte und Inhalte zielgenau auszuspielen. Besonders im B2B Bereich mit seinen komplexen Produkten und langen Kaufprozessen werden Product-Experience-Management (PXM) und KI-gestützte Personalisierung zu entscheidenden Erfolgsfaktoren. Dieser Beitrag zeigt anhand von Beispielen, aktuellen Entwicklungen und der wachsenden Bedeutung hochwertiger Produktdaten und starker Markeninhalte entlang der gesamten Customer Journey, wie PXM-Systeme, KI und das neue Konzept des Agentic Commerce das B2B Marketing verändern.

PXM und KI: Relevanz statt Einheitsgröße im B2B Produktmarketing

Beim Product Experience Management (PXM) steht ein Ziel im Mittelpunkt: Produkte so darzustellen, dass Kunden sie schneller verstehen und lieber kaufen. Basis dafür ist ein gut organisiertes Product Information Management (PIM), in dem alle relevanten Daten strukturiert vorgehalten werden und eine Lösung für PXM, die erweitert um Kontextinformationen für Kundensegmente und Nutzer: Wie präsentieren wir ein Produkt? Wie kontextualisieren wir die Informationen? Und wie spielen wir sie über alle Kanäle aus, damit sie wirken?

Gerade im B2B Geschäft ist das von entscheidender Bedeutung. Die Einkäufe sind dort komplex und mehrstufig, und die Erwartungen sind hoch. Technische Einkäufer möchten präzise Spezifikationen und Kompatibilitätsangaben erhalten. Entscheider interessieren sich für den ROI und die Wirtschaftlichkeit. Anwender wiederum benötigen Beispiele, Anleitungen und Support. PXM stellt sicher, dass jeder die für seine Rolle relevanten Informationen erhält. So werden einem Ingenieur Details in anderer Reihenfolge angezeigt als einem Einkaufsleiter, obwohl es um dasselbe Produkt geht.

Die Grundlage für solche Erlebnisse sind saubere, integrierte Daten. Ohne vollständige und konsistente Produktinformationen aus PIM und ohne verbundene Kundendaten aus CRM oder CDP bleibt eine individuelle Ansprache und kontextualisierte Produktpräsentation ein Schlagwort. Erst wenn technische Daten, Verfügbarkeiten und Kundensegmente zusammenfließen, kann KI sinnvolle Antworten liefern.

Ein Beispiel ist der Schweizer Anbieter Onedot, der Produktdaten aus ERP, Lieferantensystemen und Marketing automatisch vereinheitlicht. So entsteht ein konsistenter Datensatz. Erst damit kann eine KI-Suche eine Anfrage wie „Ersatzteil XY für Maschine Z, lieferbar nächste Woche” korrekt beantworten, da Kompatibilität, Lagerstand und Lieferzeit sauber gepflegt sind.

Unternehmen, die in Datenqualität und Integration investieren, schaffen die Basis für echte Kontextualisierung und Personalisierung und steigern nachweislich ihre Konversionsraten.

Tailor-Made Product Content: Personalisierte Produktinhalte in Echtzeit

Moderne PXM-Plattformen wie PXMIZE demonstrieren das Zusammenspiel von KI und Datenorchestrierung bei der Ausspielung personalisierter Inhalte. Die Plattform sammelt und strukturiert in Echtzeit Produkt-, Kunden- und Verhaltensdaten aus internen und externen Quellen. So entstehen maßgeschneiderte Produktinszenierungen für jeden Schritt der Customer Journey. Produktdarstellungen passen sich automatisch an Nutzer und Kontext an und bleiben dabei auf allen Kanälen konsistent: Website, App, Katalog, Newsletter.

Das Prinzip lautet: Orchestrieren – Aktivieren – Optimieren.

• 1. Orchestrieren: PXM führt alle relevanten Daten aus PIM, DAM, ERP, CRM, Web-Analytics und Kaufhistorie zusammen und reichert sie an. Dieses einheitliche Fundament ist die Basis jeder individuellen Ansprache.

• 2. Aktivieren: KI nutzt diese Daten, um Inhalte in Echtzeit anzupassen und bei BEdarf zu generieren. Ein Maschinenbau-Nutzer sieht andere Produktmerkmale als jemand aus der Finanzbranche. Dynamic Content verändert Texte, Bilder und Empfehlungen je nach Nutzerprofil, Endgerät, Tageszeit oder Interaktionsverlauf.

• 3. Optimieren: Über Feedback-Schleifen lernt das System, welche Inhalte wirken. Die KI wertet aus, was konvertiert, und bezieht dabei Markttrends, die Preise der Konkurrenz und Social-Media-Signale mit ein. So werden Produktdarstellungen laufend präziser und steigern Engagement, Abschlüsse und Kundentreue.

Generative KI spielt eine wichtige Rolle als Content-Produzent. Eine Herausforderung der Personalisierung ist es, genügend passende Inhalte für alle Varianten bereitzustellen. Hier kann generative KI helfen. Sie erstellt automatisch Texte, Übersetzungen und Bilder in zahlreichen Varianten.

Ein Beispiel aus dem B2B Bereich: Für ein und dasselbe Industrieteil – etwa einen Sensor – generiert die KI zahlreiche Varianten der Produktbeschreibung. Ein Einkäufer aus der Automobilbranche erhält einen Text, der die hohe Zuverlässigkeit und die einfache Integration in bestehende Fertigungslinien betont. Für Kunden aus dem Gesundheitswesen werden hingegen Aspekte wie zertifizierte Qualität und regulatorische Konformität hervorgehoben. Auch die Bildsprache passt sich dynamisch an: Der Sensor erscheint einmal in einer Produktionshalle neben Maschinen, ein anderes Mal in einem Laborumfeld mit medizinischem Equipment – jeweils passend zur Branche und den Anforderungen des Kunden.

Trotz Automatisierung bleibt ein Punkt unverzichtbar: die menschliche Qualitätskontrolle. Redakteure prüfen, ob die Markenbotschaft, die Fakten und die rechtlichen Vorgaben stimmen. Ergebnisse: bessere Konversion, weniger Streuverlust.

Laut McKinsey bringt umfassende Personalisierung zehn bis 15 Prozent mehr Umsatz im Schnitt. Bei Y1 haben wir bis zu 68 Prozent Conversion-Rate-Steigerung mit Kunden erreicht. Auch im B2B Bereich steigen die Conversion Rates, wenn Kunden schneller das passende Produkt samt der für ihre Entscheidung relevanten Informationen finden. Im Versandhandel senkt personalisierte Sortimentsausspielung auch die Retouren, weil Kunden von Anfang an passendere Artikel wählen.

Doch Personalisierung braucht Maß. Zu viel Individualisierung wirkt aufdringlich. Und die reine Wiederholung dessen, was der Nutzer ohnehin kennt, schafft Filterblasen. Darum lohnt es sich, gelegentlich einen bewusst überraschenden Vorschlag zu machen: ein Produkt, das nicht exakt ins Muster fällt, aber relevant bleibt. Netflix mischt etwa gezielt genre­fremde Titel in personalisierte Listen, um Monotonie zu brechen. Ein ähnliches Prinzip kann auch im B2B Katalog für neue Impulse sorgen und Cross-Selling-Potenziale heben.

KI-gestütztes B2B Marketing: Von Gießkanne zu kontextualisierter und damit individueller Ansprache

Auch im B2B Marketing vollzieht sich ein klarer Wandel: weg vom Gießkannenprinzip, hin zur individuellen Ansprache. Früher arbeiteten Marketer mit breiten Branchensegmenten und statischen Kampagnen, und das B2B Marketing folgte festen Zeitplänen, beispielsweise quartalsweisen Produktkampagnen oder jährlichen Messen. Heute werden Inhalte dagegen in Echtzeit und anlassbezogen ausgespielt, genau dann, wenn der Kunde sie braucht. Ein Neukunde, der gerade bestellt hat, erhält zunächst keine neuen Angebote. Ein inaktiver Kunde sieht dagegen nach einigen Monaten eine gezielte Reaktivierungskampagne. Diese Orchestrierung übernimmt KI-basierte Software, die auf Daten wie Kaufzyklen, Surfverhalten und Reaktionen auf frühere Mailings basiert.

Unternehmen kombinieren dabei klare Geschäftsregeln mit selbstlernenden Modellen. Regeln schützen vor Fehltritten. KI ergänzt diese Leitplanken durch Prognosen und Mustererkennung. So erkennt sie beispielsweise Kunden mit hohem Kündigungsrisiko oder berechnet, welcher Rabatt nötig ist, um einen Abschluss zu erzielen.

Auch E-Mail-Kampagnen lassen sich per KI optimieren. Zeitreihenmodelle ermitteln den besten Versandzeitpunkt für jeden Empfänger. Dienste wie MailChimp oder Brevo bieten solche Funktionen bereits an. In Online-Shops erhöhen Produktempfehlungen den Bestellwert erheblich, wenn sie durch Deep Learning oder kollaborative Filter zustande kommen. Amazon erzielt beispielsweise einen großen Teil seines Umsatzes über Empfehlungen, die auch im B2B Umfeld wirken.

Selbst die Tonlage von Botschaften lässt sich anpassen: Sentiment-Analysen erkennen, ob ein Kunde eher formell oder locker angesprochen werden möchte. So wirkt jede Nachricht wie maßgeschneidert und bietet genau den Mehrwert, den der Kunde in diesem Moment benötigt.

Die KI liefert dabei nicht nur Prognosen, sondern auch Handlungsideen, beispielsweise welche Produkte häufig gemeinsam gekauft werden. Das Marketingteam setzt solche Erkenntnisse sofort in neue Angebote oder Inhalte um. So verändert KI auch die Rolle der Marketer: Sie werden zu Orchestratoren eines individuell gesteuerten Dialogs, der auf Echtzeitdaten beruht, statt statische Baukasten-Kampagnen zu erstellen.

Am Ende profitieren beide Seiten. Kunden fühlen sich besser verstanden, da sie relevantere Botschaften erhalten. Und das Unternehmen steigert seine Marketing-Effizienz wegen sinkender Streuverluste.

Agentic Commerce: Wenn KI-Agenten selbst einkaufen

Personalisierung und KI-gestütztes Marketing richten sich weiterhin an den Kunden als aktiven Entscheider. Mit Agentic Commerce geht man noch einen Schritt weiter: KI-Agenten kaufen selbstständig im Auftrag des Kunden ein. Der Kunde muss nur noch sein Ziel nennen, zum Beispiel: „Finde das beste Produkt X mit Eigenschaft Y zum besten Preis und bestelle es.“ Der digitale Assistent übernimmt die gesamte Arbeit. Dieser Wechsel vom manuellen Suchen zum delegierten Einkauf wird den B2B Handel i den nächsten 18 Monaten grundlegend verändern.

Ein Beispiel aus der Industrie: Ein KI-Einkaufsagent erkennt anhand von Sensordaten, dass ein Verschleißteil bald ausfällt. Er prüft automatisch Wartungsverträge, sucht bei zertifizierten Lieferanten nach dem passenden Ersatzteil, vergleicht Preise und Lieferzeiten und löst – innerhalb der Budget- und Freigaberegeln – die Bestellung aus. Kein Mensch ruft einen Shop auf oder schreibt eine E-Mail. Der Einkauf läuft autonom. Dies ist keine Zukunftsvision, sondern bereits bei großen Anbietern in Arbeit.

Ende 2025 stellten OpenAI und Stripe einen Prototyp des Agentic Commerce Protocol (ACP) vor. ChatGPT kann Produkte vorschlagen und auf Wunsch selbst Bestellungen auslösen und bezahlen. Auch Amazon erlaubt in den USA Bestellungen per Alexa. Google und Apple entwickeln ähnliche Assistenten.

Alibaba testet mit Qwen3.5 KI-Beschaffungsagenten für Großkunden. Auch SAP integriert autonome Einkaufsfunktionen in seine Procurement-Systeme, um Unternehmen auf diese Zukunft vorzubereiten.

Wenn Algorithmen zu Einkäufern werden: Was bedeutet das für Anbieter?

Für B2B Hersteller und -Händler gelten im Agentic Commerce neue Regeln. Wenn eine KI über den Kauf entscheidet, zählen nur noch messbar relevante Faktoren wie Preis, Lieferzeit, Datenqualität, Verfügbarkeit und Bewertungen. Weiche Marketing-Argumente verlieren an Wirkung. Entscheidend wird die Datenqualität. Ein KI-Agent wählt nur Produkte aus, deren Stammdaten vollständig, aktuell und standardisiert sind. Fehlt in der Datenbank beispielsweise ein Nachhaltigkeitszertifikat oder eine technische Spezifikation, ignoriert der Einkaufsassistent das Produkt, selbst wenn es objektiv geeignet ist.

Unternehmen müssen daher ihre Produktdaten und Schnittstellen „agentenfit” machen. Ein zentrales PXM sorgt für gepflegte Stammdaten. Standards wie Schema.org erhöhen die Auffindbarkeit. Offene APIs stellen sicher, dass nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen auf alle Informationen zugreifen können. Maschinenlesbarkeit wird zur neuen SEO: Wer in der Auswahlliste eines KI-Agenten erscheinen will, braucht exzellente Daten, ein robustes digitales Profil, gute Bewertungen, eine zuverlässige Logistik und Echtzeitbestände.

Autonome Einkäufer eröffnen auch Chancen. Ein gut programmierter Einkaufsagent sucht nicht nur bei bekannten Lieferanten, sondern im gesamten Netz nach den besten Angeboten – und das streng nach festgelegten Kriterien. So kann ein kleiner Nischenanbieter mit einem starken Spezialprodukt plötzlich den Zuschlag erhalten, obwohl der menschliche Einkäufer die Firma gar nicht kennt.

Gleichzeitig entstehen jedoch auch neue Risiken. Betreiber großer KI-Plattformen könnten zu Gatekeepern werden und steuern, welche Anbieter bevorzugt angezeigt werden. Wenn viele Unternehmen künftig über ein einziges Agenten-System bestellen, hängt der Verkaufserfolg davon ab, dort gelistet und gut gerankt zu sein. Auch Marken verlieren an Kraft: Kunden fragen möglicherweise nicht mehr nach dem Markennamen, sondern nur noch nach bestimmten Eigenschaften. Die Marke wird austauschbar – es sei denn, sie ist so stark, dass die Kunden ihren Agenten ausdrücklich anweisen, sie zu bevorzugen.

Offen bleiben Haftungs- und Datenschutzfragen. Wer trägt die Verantwortung, wenn ein KI-Agent falsch bestellt? Und wie werden sensible Einkaufsdaten wie Mengen, Preise und Präferenzen geschützt, wenn sie von Algorithmen verarbeitet werden? Diese Fragen diskutiert die Branche derzeit intensiv.

KI-gestützte Relevanz als Schlüssel zum Erfolg im B2B

Ob Personalisierung im Vertrieb, KI-Marketing oder autonome Einkaufsassistenten – all diese Entwicklungen haben einen gemeinsamen Kern: Sie sollen Kunden relevantere Angebote machen. KI ist jedoch weder ein Selbstzweck noch ein Wundermittel. Sie wirkt nur, wenn die Ziele klar definiert sind und die Daten stimmen. Die Beispiele zeigen: Wer KI richtig einsetzt, erzielt konkrete Ergebnisse, höhere Umsätze, zufriedenere Kunden und geringere Servicekosten. Doch ohne Strategie und saubere Daten bleibt selbst die stärkste KI wirkungslos.

Für B2B Unternehmen bedeutet das:

• Daten fit machen: Investieren Sie in saubere, strukturierte Produkt- und Kundendaten in PIM-/PXM- und CRM-Systemen. Nur ein konsistentes Datenfundament ermöglicht Personalisierung und belastbare KI-Analysen.

• Klein anfangen, klug skalieren: Starten Sie mit überschaubaren Pilotprojekten, beispielsweise KI-basierten Produktvorschlägen in einer Kategorie oder kontextualisieren Produkt-Detailseiten für einzelne Sortimente. Messen Sie, was sich verbessert, und bauen Sie Erfolge schrittweise aus.

• KI-Kompetenz aufbauen und Partner einbeziehen: Stellen Sie Teams aus Marketing, Vertrieb, IT und Datenexperten zusammen. Entwickeln Sie Strategien gemeinsam und holen Sie bei Bedarf Spezialisten ins Boot. Viele erfolgreiche KI-Vorhaben entstehen im Netzwerk – nicht im Alleingang.

Am Ende bleibt der Mensch unverzichtbar. Die besten Ansätze verbinden KI und Erfahrung: Algorithmen für die Personalisierung, Redakteure für die Qualität, Chatbots für Routinefragen und Servicemitarbeiter für schwierige Fälle sowie KI-Analysen für Muster und Produktmanager für die Einordnung.

KI ist ein Werkzeug, um das Kundenerlebnis im B2B zu verbessern und Routinearbeit zu automatisieren. Der Maßstab bleibt dabei immer derselbe: Bringt die Maßnahme dem Kunden in diesem Moment echten Mehrwert? Wer sich daran orientiert, gewinnt Vertrauen, stärkt Beziehungen und macht aus Interessenten langfristige Geschäftspartner.

*Sebastian Wohlrapp ist CEO der Y1 Digital AG.

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