Wie verändert sich die Customer Journey durch generative KI?
Unternehmen und Plattformen sehen sich 2026 mit einer tiefgreifenden Umgestaltung der Customer Journey konfrontiert: Externe Chat-AIs wie ChatGPT, Google Gemini oder Perplexity fungieren zunehmend als erste Kontaktstelle für Produktrecherchen und verschieben damit den Entscheidungsprozess weg von klassischen Webseiten und Suchergebnissen. Eine im Dezember 2025 veröffentlichte Analyse von Martin Eling, Ruo (Alex) Jia und Tianyang Wang kommt zu dem Schluss, dass diese Entwicklung Chancen für Effizienz und Personalisierung bietet, zugleich aber neue Anforderungen an Vertrauen, Genauigkeit und Transparenz stellt.
Generative KI als Einstiegspunkt in die Customer Journey und seine Folgen
Wie KI-Chats Informationssuche und erste Anbieterwahl verändern
Die Nutzung von generativer KI verändert die Phase der Information und Recherche: Nutzer formulieren vollständige Fragen, schildern Kontexte und erhalten kuratierte Antworten, die häufig Vergleichsaussagen und Produktempfehlungen enthalten. Das reduziert die Anzahl angezeigter Optionen und führt zu einer frühen Meinungsbildung.
Firmen stehen vor der Herausforderung, in diesen Antworten präsent zu sein. KIs bevorzugen strukturierte, konsistente und vertrauenswürdige Quellen; unklare oder widersprüchliche Inhalte führen zur Nicht-Berücksichtigung. Diese Dynamik hat direkte Auswirkungen auf E‑Commerce-Konzepte wie Zero-Click-Commerce, weil Kaufentscheidungen zunehmend vor einem Besuch der Händlerseite gefällt werden.
Key-Insight: Wer in KI-Antworten nicht vorkommt, verliert potenzielle Kunden bereits in einer Phase, die früher durch SEO und Reichweite dominiert wurde.
Personalisierung, Underwriting und Kundenerlebnis im Versicherungs- und E‑Commerce-Sektor
Praktische Anwendungen: Von personalisierten Empfehlungen bis zur Schadenbearbeitung
Versicherer und Händler setzen Künstliche Intelligenz ein, um Prozesse zu beschleunigen: Im Underwriting analysieren Modelle Datenquellen automatisiert, im Service lösen KI-Agenten einfache Anfragen rund um die Uhr, und in der Schadenbearbeitung unterstützt die Technologie bei der Vorselektion einfacher Fälle.
Die Analyse der Autoren Eling, Jia und Wang betont, dass menschliche Aufsicht weiterhin bei komplexen Fällen notwendig bleibt. Gleichzeitig verlangt die neue Dynamik eine Anpassung der Marketingstrategie und Content-Architektur: Inhalte müssen klar, strukturiert und faktenbasiert vorliegen, damit sie von generativen Systemen genutzt werden. Für Händler sind Konzepte wie die Personalisierung im Echtzeit-Shop heute zentral, um Relevanz in KI-gesteuerten Empfehlungen zu sichern.
Key-Insight: Effizienzgewinne durch Automatisierung gehen nur dann in nachhaltige Wettbewerbsvorteile über, wenn Unternehmen Konsistenz in ihren digitalen Daten sicherstellen.
Sichtbarkeit, Datenanalyse und Kundenbindung in einer KI-geprägten Landschaft
Wie Unternehmen ihre Inhalte für Generative Engines optimieren sollten
Die Interaktion mit KI-Systemen verlagert einen großen Teil der Entscheidungsfindung in eine Phase, die bisher kaum steuerbar war. KIs kombinieren Informationen aus verschiedenen Quellen und präsentieren sie in einer zusammenfassenden Form, wodurch Nutzer oft auf diese Antworten vertrauen statt eigene Recherchen fortzuführen.
Für Unternehmen bedeutet das: Investitionen in Datenanalyse und strukturierte Inhalte sind kein Nice-to-have mehr, sondern Voraussetzung, um in generativen Antworten aufzutauchen. Konzepte wie die sogenannte Generative Engine Optimization (GEO) zielen darauf ab, Inhalte für diese Systeme interpretierbar zu machen. Die Folgen betreffen Markenbildung, Kundenbindung und die Allokation von Marketing-Budgets.
Key-Insight: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur über Rankings; Relevanz innerhalb generativer Antworten entscheidet über Marktchancen.
