KI verspricht schnellere Analysen, automatisierte Prozesse und bessere Entscheidungen. Doch gerade im E-Commerce gilt: KI ist nur so gut wie die Daten und Prozesse, auf denen sie aufsetzt.
Das war eine der zentralen Erkenntnisse unseres gemeinsamen Webinars mit den E-Commerce-Steuerexperten von fynax.
Denn die eigentliche Herausforderung vieler Onlinehändler ist heute nicht zu wenig Information – sondern die wachsende Komplexität ihrer Daten.
1. Mehr Daten sind nicht das Problem
ERP, Shops, Marktplätze, Payment, Marketing, Logistik: Mit jedem zusätzlichen Kanal wächst die Zahl der Transaktionen.
Retouren, Gebühren, Zahlungen, Werbekosten oder grenzüberschreitende Lieferungen müssen korrekt erfasst, zugeordnet und ausgewertet werden. Bei großen Sortimenten und mehreren Plattformen lässt sich das manuell kaum noch beherrschen.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht:
Wie bekommen wir mehr Daten?
Sondern:
Wie machen wir aus unseren Daten verlässliche Entscheidungsgrundlagen?
Dafür müssen Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt und nach klar definierten Regeln verarbeitet werden.
2. Unternehmenssteuerung kann nicht auf den Jahresabschluss warten
Der Jahresabschluss blickt zwangsläufig zurück. Für operative Entscheidungen im E-Commerce ist das häufig zu spät – ein Punkt, den Jürgen Schott von fynax im Webinar besonders hervorgehoben hat.
Geschäftsführung und Controlling müssen deutlich früher erkennen:
- Wo sinken Deckungsbeiträge?
- Welche Produkte verursachen hohe Werbekosten?
- Wo entstehen auffällige Retouren oder Kosten?
- Welche Artikel oder Kanäle sind tatsächlich profitabel?
Gerade Werbekosten zeigen, warum die notwendige Detailtiefe entscheidend ist. Ein hoher Kostenanteil auf Unternehmensebene sagt wenig aus. Erst auf Artikel- und Kanalebene wird sichtbar, ob sich der finanzielle Aufwand tatsächlich lohnt.
Aus rückblickendem Reporting muss aktive Unternehmenssteuerung werden.
3. Erst Prozesse und Daten – dann KI
Viele Unternehmen beginnen aktuell mit der Frage:
„Welches KI-Tool sollten wir einsetzen?“
Die wichtigere Frage lautet:
„Welchen Prozess wollen wir verbessern – und haben wir dafür die richtigen Daten?“
Im Webinar wurde deutlich: Gerade bei großen Transaktionsmengen müssen zunächst Prozesse definiert und Daten korrekt verarbeitet werden. Erst darauf können Automatisierung und KI sinnvoll aufsetzen.
Eine sinnvolle Reihenfolge ist deshalb:
Prozess → Daten → Automatisierung → KI → Entscheidung
KI kann anschließend große Datenmengen analysieren, Auffälligkeiten identifizieren und bestehende Analysen interpretieren. Auch standardisierte Routineprozesse lassen sich automatisieren und damit manuelle Aufwände reduzieren.
Wie das auf einer strukturierten E-Commerce-Datenbasis konkret aussehen kann, zeigt unser DataWow Profit Pilot: Statt sich durch einzelne Reports zu arbeiten, können Händler ihre eigenen Unternehmensdaten in natürlicher Sprache analysieren und gezielt nach Auffälligkeiten und Zusammenhängen fragen.
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4. KI unterstützt – Fachwissen entscheidet
Ein weiterer wichtiger Punkt aus dem Webinar: KI ersetzt keine fachliche Expertise.
Die Technologie kann Informationen schneller finden, Daten verdichten und Analysen unterstützen. Die Ergebnisse müssen jedoch fachlich bewertet werden.
Gerade bei steuerlichen Fragestellungen ist das entscheidend. Die Experten von fynax nutzen KI beispielsweise zur Unterstützung von Recherche und Prozessen – die fachliche Prüfung bleibt beim Menschen.
Das Prinzip lässt sich auch auf das Controlling übertragen:
KI sollte Sparringspartner für Entscheidungen sein – nicht der Entscheider.
5 Fragen für Geschäftsführung und Controlling
Wer KI und Business Intelligence im eigenen E-Commerce-Unternehmen sinnvoll einsetzen möchte, sollte zunächst prüfen:
- Haben wir eine zentrale und verlässliche Datenbasis über unsere wichtigsten Systeme und Kanäle?
- Können wir Profitabilität, Kosten und Bestände zeitnah und ausreichend detailliert analysieren?
- Welche manuellen Routineprozesse könnten wir automatisieren?
- Sind unsere Prozesse klar definiert, bevor wir KI darauf anwenden?
- Wer kann die Ergebnisse fachlich prüfen und in konkrete Maßnahmen übersetzen?
Wer mehrere dieser Fragen nicht eindeutig beantworten kann, braucht möglicherweise nicht zuerst ein weiteres KI-Tool – sondern eine bessere Daten- und Prozessbasis.
Fazit: Gute KI beginnt bei guten Daten
KI eröffnet im E-Commerce enorme Möglichkeiten. Der größte Nutzen entsteht aber nicht durch möglichst viele Tools.
Entscheidend ist das Zusammenspiel aus klaren Prozessen, verlässlichen Daten, Automatisierung, Business Intelligence, KI und menschlicher Expertise.
Eine zentrale Datenbasis schafft zunächst Transparenz. Business Intelligence macht Zusammenhänge sichtbar. KI kann darauf aufbauend helfen, diese Daten schneller zu verstehen und daraus Maßnahmen abzuleiten.
Erst Daten verstehen. Dann KI nutzen. Und besser entscheiden.
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Kurz erklärt: KI im E-Commerce
Was bringt KI im E-Commerce-Controlling?
KI kann große Datenmengen analysieren, Auffälligkeiten erkennen und bei der Interpretation von Analysen und der Ableitung von Maßnahmen unterstützen.
Was braucht KI für verlässliche Ergebnisse?
Strukturierte und belastbare Daten sowie klar definierte Prozesse.
Ersetzt KI Business Intelligence oder fachliche Expertise?
Nein. BI schafft die strukturierte Daten- und Analysebasis. KI kann deren Nutzung vereinfachen und beschleunigen – die fachliche Bewertung bleibt entscheidend.
