Produkt-Empfehlungs-Chatbots: Wie Sie mit KI verkaufen

Ein 24/7, mehrsprachiger Verkäufer, der Ihre Besucher durch den Auswahlprozess führen kann? Ich bin dabei.

KI-Produktempfehlungen sind nichts Neues. Über 35 % der Menschen nutzen bereits Chatbots für detaillierte Produktempfehlungen, und 75 % der Unternehmen, die Chatbots einsetzen, verzeichnen eine höhere Kundenzufriedenheit.

Machen Sie es Ihren Kunden leichter zu kaufen – und sie werden es tun.

Wir kennen uns mit Produkt-Empfehlungs-Chatbots aus. Wir haben in den letzten Jahren fast eine Million KI-Agenten und Chatbots bereitgestellt, darunter auch Empfehlungsagenten für international bekannte Marken.

Deshalb habe ich die Experten für KI-Produktempfehlungen in unserem Unternehmen befragt und ihre Erkenntnisse in diesem Artikel zusammengefasst.

Egal, ob Sie selbst einen Chatbot bauen, jemanden damit beauftragen oder einfach nur neugierig sind – wir haben die Antworten.

Was ist ein Produkt-Empfehlungs-Chatbot?

Ein Produkt-Empfehlungs-Chatbot ist ein KI-Assistent, der Kunden hilft, passende Produkte zu finden, indem er relevante Optionen vorschlägt – basierend auf deren Vorlieben, Verhalten oder Fragen.

Sie sind mittlerweile Standard im E-Commerce und finden sich auf Websites, in Shopify-Shops und sogar in Messaging-Kanälen wie WhatsApp.

Statistiken zu KI-gestützten Produktempfehlungen

• Laut Intercom nutzen 41 % der Unternehmen Chatbots für den Vertrieb, und diese vertriebsbezogenen Chatbots erzielen durchschnittlich 67 % mehr Umsatz.

• Die Menschen wollen Personalisierung: 91 % der Verbraucher kaufen eher bei Marken, die sie erkennen, sich an sie erinnern und ihnen relevante Angebote und Empfehlungen machen.
• Chatbot-Interaktionen erreichen eine durchschnittliche Zufriedenheitsrate von 87,6 % (im Vergleich zu 44 % bei Telefonhilfe und 61 % bei E-Mail-Support)
• E-Commerce-Unternehmen, die KI-Chatbots einsetzen, verzeichnen laut Branchenberichten in der ersten Woche nach Einführung einen durchschnittlichen Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts (AOV) um 20 %.
• Personalisierung sorgt in der Regel für einen Umsatzanstieg von 10–15 %, so die Analysten von McKinsey.

Vorteile eines Produkt-Empfehlungs-Chatbots

Kundenzufriedenheit steigern

Eine Studie ergab, dass Chatbot-Interaktionen eine durchschnittliche Zufriedenheitsrate von 87,6 % erreichten (im Vergleich zu 44 % bei Telefonhilfe und 61 % bei E-Mail-Support).

Wenn ein Chatbot sofort das richtige Produkt empfiehlt, nimmt er die Entscheidungslast – den größten Zufriedenheitskiller beim Online-Shopping – ab.

Statt Nutzer durch endlose Optionen zu schicken, liefert er „das Richtige, sofort“ – das fühlt sich mehr nach Service als nach Verkauf an.

AOV (durchschnittlicher Bestellwert) steigern

E-Commerce-Unternehmen, die KI-Chatbots einsetzen, verzeichnen laut Branchenberichten in der ersten Woche nach Einführung einen durchschnittlichen Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts (AOV) um 20 %.

Warum? Chatbots machen die Navigation durch große Kataloge einfacher.

Ein starker Empfehlungs-Chatbot nutzt Kontext, um den richtigen Moment für ein Upgrade oder Zusatzprodukt zu erkennen. Versteht er den Kaufgrund, kann er passende Ergänzungen vorschlagen.

Konversionsraten erhöhen

Eine Studie zeigte: Käufer, die mit KI-Chatbots interagieren, konvertieren bis zu 4× häufiger (12,3 % vs. 3,1 %) als solche ohne.

Wenn ein Chatbot Unsicherheiten abbaut – indem er Fragen beantwortet oder Produkte in Echtzeit vergleicht – schließt er die Lücke zwischen Interesse und Kauf. Ka-ching.

Personalisierung im großen Stil

Personalisierung sorgt in der Regel für einen Umsatzanstieg von 10–15 %, so die Analysten von McKinsey.

Die meisten E-Commerce-Seiten personalisieren erst nach Datenerhebung. Ein Chatbot personalisiert während des Gesprächs – lernt Vorlieben in Echtzeit und passt Empfehlungen laufend an. Diese Art von Live-Feedback macht Produktsuche mühelos und menschlich.

Die Herausforderung ist, Personalisierung skalierbar und kosteneffizient zu gestalten. Chatbots sind dafür wie gemacht.

Welche Funktionen sind für einen Produkt-Empfehlungs-Chatbot notwendig?

RAG

Die Qualität der Produktempfehlungen hängt von den Wissensdatenbanken und der Logik ab, die Sie Ihrem Chatbot zur Verfügung stellen.

Das erfolgreiche Abrufen dieser Informationen basiert auf retrieval-augmented generation. Jeder Produkt-Empfehlungs-Chatbot nutzt RAG, aber nicht jede RAG ist gleich gut.

Eine Möglichkeit, RAG-Engines zu testen, ist, einen einfachen Bot für Ihren Katalog zu bauen. Oder Sie fragen das Software-Vertriebsteam danach.

Mit einer mittelmäßigen RAG-Version wird Ihr Chatbot weniger wertvolle Empfehlungen geben können.

Aktuelle, dynamische Wissensdatenbanken

Ich sage es immer wieder (und meine Kollegen auch): Ihr Chatbot ist nur so gut wie die Informationen, die Sie ihm geben.

Ihre Wissensdatenbanken sind die Grundlage, auf der Ihr Chatbot lernt, was er empfehlen soll – von Produktspezifikationen und Preisen bis hin zu Kundenbewertungen und Anwendungsfällen.

Sind diese Informationen veraltet oder unvollständig, sind es auch die Empfehlungen.

Dynamische, automatisch aktualisierte Wissensdatenbanken sorgen dafür, dass Ihr Chatbot immer auf die neuesten Daten zugreift. Er kann tatsächlich verfügbare Produkte empfehlen, aktuelle Aktionen berücksichtigen und neue Produkte vorschlagen.

Speicherfunktion

Laut dem erwähnten McKinsey-Report gilt: Je personalisierter Ihr Service, desto höher Ihr Umsatz.

Idealerweise kann Ihr Chatbot also Nutzer aus früheren Interaktionen „wiedererkennen“.

Das ist schwieriger als die anderen Funktionen, da nicht alle Chatbot-Plattformen Langzeitgedächtnis bieten. (Wir schon.)

Ein Chatbot-Builder mit Gedächtnis zwischen Gesprächen ermöglicht es Ihrem Bot, sich an frühere Empfehlungen und Nutzerreaktionen zu erinnern – auch Wochen später.

Welche Informationen benötigt mein Produkt-Empfehlungs-Bot, um gute Empfehlungen zu geben?

Das ist eine wirklich wichtige Frage. Wie soll Ihr Chatbot überhaupt persönliche Empfehlungen geben können?

Sie benötigen zwei Datensätze, um präzise Empfehlungen zu geben: Produktdaten und Nutzerdaten.

Produktdaten

Produktdaten kommen aus Wissensdatenbanken , die Sie Ihrem Bot bereitstellen. Das können Webseiten, Datenbanken, Dokumente, Tabellen oder andere Dateitypen sein.

Die Produktdaten ermöglichen Ihrem Bot Empfehlungen basierend auf:

• Name und Produktbeschreibung
• Kategorie und Schlagwörter
• Preis
• Verfügbarkeit oder Lagerbestand
• Bildern und Links (für ein besseres Nutzererlebnis)
• Bewertungen und/oder Rezensionen

Nutzerdaten

Für die Nutzerdaten müssen Sie einen Webhook nutzen, um Ihren Bot mit Ihrer Website-Analyse, Ihrem CRM, Ihrer E-Commerce-Plattform oder anderen Datenquellen zu verbinden.

Nutzerdaten ermöglichen Ihrem Bot Empfehlungen basierend auf:

• Vorlieben: Größe, Farbe, Budget, Marke oder Stil.
• Verhaltensdaten: Browserverlauf, Klicks, Käufe oder Verweildauer bei Produkten.
• Kontext: Standort, Gerät oder aktuelles Gesprächsthema.

Beispiele für Produkt-Empfehlungs-Chatbots

Froméo

Fromages d’ici bietet über 1.000 lokale Käsesorten – da die richtige zu finden, kann überwältigend sein. Deshalb haben sie gemeinsam mit LG2 Froméo entwickelt, einen Produkt-Empfehlungs-Chatbot, der Menschen hilft, ihren perfekten Käse zu entdecken.

Froméo beginnt mit ein paar einfachen Fragen – Geschmacksvorlieben, Textur, sogar ob man schwanger ist – und empfiehlt dann Käsesorten, die zu den Wünschen und Bedürfnissen des Nutzers passen. (Er schlägt auch Rezepte und Getränkeempfehlungen vor!)

Er ist kostenlos und auf der Website von Fromages d’Ici verfügbar – Sie können ihn also selbst ausprobieren und sich einen Käse empfehlen lassen.

Es fühlt sich weniger wie ein Chatbot an und mehr wie ein Gespräch mit einem freundlichen Käsehändler, der jeden Käse in Quebec kennt.

Riskex

Hier ist der Chatbot von Riskex: Er begrüßt Nutzer, die sich durch die Sicherheitssoftware-Module klicken, und führt sie zur passenden Lösung.

Er stellt kurze Fragen zur Unternehmensgröße, Branche und zum zu lösenden Problem (z. B. Audit-Tracking, Vorfallmanagement).

Basierend auf den Antworten empfiehlt er die besten Software-Module, ermöglicht die Nachverfolgung von Bestellungen oder Lizenzen, bietet Treuevorteile für Bestandskunden und übergibt bei Bedarf nahtlos an einen menschlichen Ansprechpartner.

Interhome

Der Chatbot von Interhome hilft Reisenden, einen Katalog mit Tausenden Ferienunterkünften zu durchforsten, indem er herausfindet, welche Art von Reise geplant ist.

Er berücksichtigt nicht nur Daten und Orte, sondern auch Details wie Budget, Ausstattung und Reisestil, um die am besten passenden Unterkünfte vorzuschlagen.

Er übernimmt auch die nächsten Schritte:

• Zahlungsabwicklung
• Weitergabe der Buchungsdetails
• Stammkunden mit Prämien oder Rabatten belohnen

Kunden können ihre gesamte Suche und Buchung in einem einzigen Gespräch erledigen. Ziemlich praktisch, oder?

Was sind die besten Chatbots für Produktempfehlungen?

1. Botpress

Am besten geeignet für: Teams, die einen hochgradig anpassbaren Produkt-Empfehlungs-Bot mit fortschrittlicher RAG suchen

Botpress ist eine flexible KI-Chatbot-Plattform zum Erstellen agentenbasierter Bots, die von einfachen Produktempfehlungen bis hin zu komplexer, vollständig individueller Logik alles abdecken können.

Die Plattform ist bewusst Low-Code gehalten, sodass KMUs schnell Empfehlungs-Chatbots bauen können, aber auch Entwicklern die Freiheit gibt, tiefer einzusteigen – etwa durch Anbindung an Produktdatenbanken, eigene Regeln oder Live-Daten per API.

Diese Balance aus Zugänglichkeit und Kontrolle macht sie ideal für Teams, die einfach starten und die Intelligenz ihres Chatbots mit dem Unternehmenswachstum ausbauen möchten.

2. ManyChat

Am besten geeignet für: Teams, die Produktempfehlungen über soziale Medien wünschen

ManyChat ist eine führende Chatbot-Plattform für soziale Netzwerke und Messenger wie Instagram, WhatsApp und Messenger. Sie ist für Marketing- und Vertriebsautomatisierung konzipiert und hilft Marken, Produktempfehlungen direkt im Chat zu platzieren.

Die Einrichtung ist visuell und intuitiv, sodass Marketer Flows schnell ohne Programmierkenntnisse erstellen können. Ideal für Social-First-Marken, die auf DMs setzen und das Einkaufserlebnis dort personalisieren wollen, wo ihre Kunden bereits sind.

Der Nachteil ist die Anpassbarkeit – wer komplexe Produktlogik oder Backend-Integrationen braucht, ist mit Entwickler-Plattformen flexibler.

3. Tidio

Am besten geeignet für: Teams, die einen einfacheren, vorgefertigten Empfehlungs-Bot suchen

Tidio kombiniert Live-Chat und KI-Automatisierung und ist deshalb besonders bei kleineren E-Commerce-Unternehmen beliebt. Sie können sofort mit Besuchern chatten und gleichzeitig Produktempfehlungen und Supportaufgaben über den KI-Assistenten Lyro automatisieren.

Die Einrichtung ist einfach, die Kosten sind niedrig und für Shops, die die Konversion steigern wollen, ohne mehr Supportpersonal einzustellen, ist es sehr effektiv.

Der Fokus auf Benutzerfreundlichkeit bedeutet allerdings begrenzte Tiefe – ideal für kleine Kataloge, weniger für komplexe Empfehlungs-Workflows.

4. ChatFuel

Am besten geeignet für: Unternehmen, die stark auf Facebook und Instagram setzen

Chatfuel ist eine No-Code-Plattform, die sich auf Conversational Commerce über Kanäle wie Facebook, Instagram und WhatsApp konzentriert. Sie ist fürs Verkaufen im Chat gebaut und bietet Produktempfehlungen, Aktionen und sogar Zahlungsoptionen direkt im Gespräch.

Die Plattform ist bekannt für ihren schnellen Start und lässt sich leicht mit Social Shops verbinden. Damit ist sie eine starke Option für Marken, die über DMs oder Anzeigen verkaufen. Sie helfen Ihnen, wie man heute sagt, in die DMs zu sliden.

Allerdings ist es eher ein Marketing-Automation-Tool als eine ausgereifte Empfehlungs-Engine – besser für schnelle Erfolge als für tiefe Personalisierung.

5. Octane AI

Am besten geeignet für: E-Commerce-Shops, die Quiz-basierte Empfehlungen möchten

Octane AI ist eine auf Shopify spezialisierte Plattform, die Produkt-Quizze und Konversationslogik nutzt, um Käufer zu passenden Produkten zu führen. Besonders gut eignet sie sich, um Zero-Party-Daten – also freiwillig geteilte Präferenzen – zu erfassen und künftige Empfehlungen zu personalisieren.

Die Integration mit Shopify und Marketing-Tools wie Klaviyo ist eng, weshalb sie für DTC-Marken, die AOV und Kundenbindung durch gezielte Empfehlungen steigern wollen, eine beliebte Wahl ist.

Außerhalb des Shopify-Ökosystems ist Octane allerdings weniger flexibel. Es ist eine Shopify-zentrierte Lösung.

6. Robofy AI

Am besten geeignet für: Kleinere Websites, die einen FAQ-ähnlichen Bot möchten

Robofy AI ist ein schlanker Chatbot-Builder für kleinere Unternehmen. Er ist günstig und einfach einzurichten, sodass Marken unkompliziert mit KI-basierten Produktempfehlungen experimentieren können, ohne sich direkt auf eine teure Plattform festzulegen.

Robofy AI deckt die Grundlagen gut ab: einfache Empfehlungen und Support-Aufgaben auf Websites, hilft Kunden schnell das Passende zu finden usw.

Für umfangreiche Anpassungen oder komplexe Logik ist es nicht gedacht, aber für kleine Shops bietet es einen guten Mehrwert und schnelle Ergebnisse.

So bauen Sie Schritt für Schritt einen Produkt-Empfehlungs-Bot

1) Wählen Sie Ihre Chatbot-Plattform

Mit dem Aufkommen von KI-Plattformen gibt es zahlreiche Möglichkeiten. Wählen Sie eine, die sich mit Ihrem Katalog verbindet, RAG/Knowledge Bases unterstützt und Ihnen Kontrolle über die Logik gibt (nicht nur Vorlagen).

Wenn Sie unsere Meinung hören möchten, schauen Sie sich gerne unsere Empfehlungen an für:

• Die besten Chatbot-Plattformen
• Die besten White-Label-Chatbot-Plattformen
• Die besten Open-Source-Chatbot-Plattformen

Ansonsten nutzen Sie Ihre bevorzugte Suchmaschine, ein LLM oder fragen Sie Freunde und Familie (die genauso begeistert sind, eine Chatbot-Plattform auszuwählen wie Sie).

2) Verbinden Sie Ihren Produktkatalog

Hier übernimmt RAG die Hauptarbeit. Ihr Empfehlungs-Bot nutzt die bereitgestellten Knowledge Bases, um passende Produkte anzuzeigen, den Bestand zu prüfen und alles aktuell zu halten.

Laden Sie Ihre Produktdaten hoch oder verbinden Sie sie – aus Shopify, WooCommerce, einer Tabelle oder Ihrer internen Datenbank. Achten Sie darauf, dass jedes Produkt die wichtigsten Infos enthält: Name, Beschreibung, Preis, Bild, Link und Verfügbarkeit.

3 Profi-Tipps: 

• Fügen Sie eine sehr ausführliche Produktbeschreibung hinzu.
• Ergänzen Sie einen Co-Purchase-Datensatz
• Richten Sie eine automatische Synchronisierung ein, damit Ihre Knowledge Base immer aktuell bleibt, wenn sich Ihr Katalog ändert.

3) Geben Sie Ihrem Bot Zweck und Stil vor

Sobald Ihr Katalog verbunden ist, geben Sie Ihrem Chatbot Persönlichkeit und eine klare Aufgabenbeschreibung. Hier definieren Sie Zweck, Ton und Ablauf.

In Botpress (oder einer ähnlichen Plattform) beginnen Sie mit einem einfachen System-Prompt wie:

„Du bist ein Einkaufsassistent. Stelle ein paar Fragen, um herauszufinden, was der Kunde sucht, und schlage dann 3 passende Produkte mit kurzer Beschreibung und Preis vor. Bleibe dabei locker und selbstbewusst.“

Passen Sie anschließend den Ton an Ihre Marke an. Ist Ihr Unternehmensauftritt verspielt, bringen Sie etwas Humor ein. Ist er eher hochwertig, halten Sie die Antworten prägnant und gezielt.

Sie können auch Schnellantworten hinzufügen, um die Navigation für Ihre Nutzer zu erleichtern, wie „Zeig mir mehr Optionen“, „Preise vergleichen“ oder „Nach Farbe filtern.“

4) Fügen Sie Empfehlungslogik hinzu

Im nächsten Schritt erklären Sie Ihrem Chatbot in einfachen Worten, wie er Empfehlungen aussprechen soll.

In einer Low-Code-Chatbot-Plattform können Sie Anweisungen geben wie:

• „Blende ausverkaufte Artikel bei Empfehlungen aus.“
• „Zeige dem Nutzer die 3–4 relevantesten Optionen, nicht die komplette Liste.“

Wenn Sie eine Plattform mit Speicher nutzen, kann Ihr Chatbot mit der Zeit dazulernen – etwa merken, was Nutzer mochten, gekauft oder sich zuvor angesehen haben.

Sie können Ihre Logik auch weiter ausbauen. Zum Beispiel könnte Ihr Bot verwandte Produkte empfehlen („Kunden, die das gekauft haben, kauften auch…“), neue Produkte hervorheben oder zuerst höher bewertete Artikel anzeigen.

5) Bot bereitstellen

Sie haben mindestens drei Möglichkeiten, wo Sie Ihren Bot einsetzen können: auf Ihrer Website, in einem Messenger- oder Social-Media-Kanal oder auf einer E-Commerce-Plattform.

Option 1: Website

‍

Die meisten Empfehlungs-Chatbots werden auf Websites eingesetzt.

Ein Website-Chatbot passt für die meisten Unternehmen, da er Kunden beim Stöbern begleitet, beim Vergleichen hilft oder schnelle Fragen vor dem Kauf beantwortet.

Bevor Sie live gehen, prüfen Sie, ob Ihre Seite mobilfreundlich ist, schnell lädt und keine wichtigen CTAs blockiert.

Profi-Tipp: Die Platzierung ist entscheidend – ein Chatbot, der auf Produktseiten öffnet, konvertiert meist besser als einer, der nur auf der Startseite erscheint.

Option 2: Messenger-Kanäle wie WhatsApp oder Facebook Messenger

‍

Einige Empfehlungs-Chatbots (vor allem außerhalb Nordamerikas und Asiens) werden als WhatsApp-Chatbots eingesetzt. Wenn das Ihr Ziel ist, achten Sie darauf, eine Plattform zu wählen, die eine vorgefertigte WhatsApp-Integration für Chatbots anbietet.

Diese Kanäle eignen sich hervorragend für erneute Ansprache, etwa Produktempfehlungen nach dem Kauf, Benachrichtigungen bei wieder verfügbaren Artikeln oder Treue-Erinnerungen.

Option 3: Shopify und andere E-Commerce-Plattformen

‍

Wenn Sie über eine E-Commerce-Plattform wie Shopify, Taggar oder WooCommerce verkaufen, können Sie Ihren Bot direkt dort einbinden.

Am einfachsten geht das mit einem Chatbot-Builder, der bereits Integrationen für die von Ihnen genutzte E-Commerce-Plattform bietet (hallo!).

Durch die Bereitstellung auf einer E-Commerce-Plattform kann der Chatbot automatisch den Bestand synchronisieren, Produktinfos abrufen und Nutzeraktivitäten über mehrere Sitzungen hinweg verfolgen.

Profi-Tipp: Verbinden Sie Ihren Bot mit Ihrer Analytics- oder CRM-Lösung, damit jede Chat-Interaktion in Ihre Verkaufsdaten einfließt. So sehen Sie, welche Empfehlungen tatsächlich zu Käufen führen.

Beginnen Sie noch heute kostenlos mit dem Bau eines KI-Chatbots

Wir erwarten mittlerweile, dass uns die Welt zu Füßen liegt – inklusive personalisierter Empfehlungen.

Ermöglichen Sie Ihren Kunden mit KI ein möglichst reibungsloses Erlebnis.

Unsere Plattform wird von 35 % der Fortune-500-Unternehmen genutzt (aber ehrlich gesagt, liegen uns die KMUs besonders am Herzen).

Die Botpress-Plattform bietet sowohl Low-Code- als auch hochgradig anpassbare Optionen – für Nicht-Programmierer und Entwickler gleichermaßen. Wir bieten

Außerdem stehen über 190 vorgefertigte Integrationen zur Verfügung, darunter Shopify, Intercom und Taggar.

Testen Sie es noch heute. Es ist kostenlos.