KI als Wegbereiter für konkrete Ergebnisse im Einzelhandel: Webinar der Order-Management-Experten von Nextuple
Im Rahmen der Reihe „Partner Power Up“ innerhalb der Community-orientierten Gruppe „Order Management Gurus“ von Nextuple hat unser VP of Strategy und Chief Evangelist, Karthik Marudur, mit Laxman Mandayam, Leiter Customer Solutions und Mitbegründer von Nextuple, zusammen, um die zukünftige Ausrichtung von KI im Kontext des Einzelhandels und des Order Management System OMS) zu besprechen.
Zu Beginn des Interviews konfrontiert Laxman Karthik mit dem Konzept „AI first“ und fragt, was dies für OneStock bedeutet.
Was verstehen wir unter „AI First“?
Wie Karthik erklärt, schreitet die KI im Einzelhandel rasch voran, wobei sich die Diskussionen zusehends vom Hype hin zu konkreten Ergebnissen verlagern. Er weist zunächst darauf hin, dass das Mantra „KI an erster Stelle“ nur dann von Bedeutung ist, wenn es messbare operative Auswirkungen hat und auf verlässlichen geschäftlichen Fakten basiert.
Er fährt fort: „Bei OneStock wird ‚AI first‘ weniger als Marketing-Slogan, sondern vielmehr als Betriebsmodell verstanden. Intern setzt das Unternehmen bereits Bots ein, um Reibungsverluste im Arbeitsalltag zu beseitigen.“
Als Beispiel nannte Karthik Tools wie „OneBot“, das Teams dabei hilft, auf Ausschreibungen zu reagieren, Inhalte schneller zu erstellen und Produktfragen effizienter zu klären. „Diese interne Vorgehensweise“, erklärt er, „prägt direkt, wie OneStock die Kundenerfahrung für Mitarbeiter OneStock : Man beginnt mit realen Problemen, belegt den ROI und skaliert dann.“
National Retail Federation 2026
Karthik fasst die jüngste Teilnahme OneStockan der Veranstaltung zusammen und betont: „Dieser Pragmatismus war auch eine wichtige Erkenntnis der NRF 2026. Das Team stellte auf der gesamten Veranstaltungsfläche einen deutlichen Stimmungswandel fest: Einzelhändler und Anbieter sprechen weitaus häufiger über umsetzbare Anwendungsfälle als über theoretische Möglichkeiten.“
„Insbesondere Shopping-Agenten gewinnen zunehmend an Bedeutung, auch wenn sich das gesamte Ökosystem noch in einem frühen Stadium befindet und viele Plattformen noch nicht offen genug sind, um nahtlose Integrationen in großem Maßstab zu unterstützen“, fügt er hinzu.
Die praktischen Aspekte des Agentic Commerce
An dieser Stelle wendet sich das Interview dem „Agentic Commerce“ zu und betrachtet dieses Konzept aus einem sehr praktischen Blickwinkel. Wie im Webinar definiert, geht es beim „Agentic Commerce“ im Wesentlichen darum, dass KI-Agenten die Kunden durch beide Phasen der Customer Journey begleiten: die Informationssuche und Entscheidungsfindung vor dem Kauf sowie den Service nach dem Kauf.
Karthik führt weiter aus: „Vor dem Kauf wird die Interaktion mit dem Berater zu einem dialogorientierten Einkaufsassistenten, der nicht nur Produkte empfiehlt, sondern auch umsetzbare Optionen vorschlägt – basierend auf den Vorlieben des Kunden und realen Rahmenbedingungen wie der aktuellen Verfügbarkeit und den Lieferzeitfenstern.“
Nach dem Kauf sorgt derselbe Ansatz dafür, dass der Kundenservice zu einem einfacheren und einheitlicheren Erlebnis wird. Anstatt die Kunden zu zwingen, den Status ihrer Bestellung über mehrere Bildschirme hinweg zusammenzuflicken, kann ein Mitarbeiter den gesamten Bestellverlauf zusammenfassen, Änderungen bei den einzelnen Artikeln hervorheben und Sendungsverfolgungsinformationen in einem einzigen, zusammenhängenden Gespräch bereitstellen.
Die Abhängigkeit von Agenten von der operativen Wahrheit
Eines der wichtigsten Themen in der Unterhaltung war jedoch die Frage, inwieweit sich Mitarbeiter auf die operativen Fakten verlassen können. Verfügbarkeit, Lieferversprechen und Daten zum Auftragslebenszyklus sind kein „nettes Extra“, sondern entscheiden darüber, ob ein Mitarbeiter wirklich hilfreich ist oder sich in gefährlicher Selbstsicherheit wiegt. Wenn der Bestand veraltet ist, Liefertermine ungenau sind oder Bestellereignisse hinter der Realität zurückbleiben, antwortet der Agent dennoch in einem bestimmten Ton. Das Ergebnis, so Karthik, ist vorhersehbar: verpasste SLAs, fehlgeschlagene Abholungen, vermehrte Stornierungen und Kunden, die schnell das Vertrauen verlieren, weil das System sicher klang und sich als falsch herausstellte.
Um dieses Problem zu lösen, OneStock seine Rolle als Anbieter vertrauenswürdiger Echtzeit-Handelssignale, auf die Agenten zuverlässig zurückgreifen können. Im Interview beschreibt Karthik, wie OneStock sowohl hauseigene Agenten von Einzelhändlern (die in Markenerlebnisse eingebettet sind) als auch externe Agenten (wie ChatGPT) OneStock , indem es über MCP-Tools betrieblich zuverlässige Daten bereitstellt. Die Idee, erklärt er, besteht darin, vertrauenswürdige OMS (Bestandsverfügbarkeit, Fulfillment-Status, Lieferoptionen) auf standardisierte Weise „abfragbar“ zu machen, damit Agenten mit den tatsächlichen Daten des Bestellzyklus interagieren können, anstatt sich auf vage Schätzungen zu verlassen.
Betriebliche Effizienz und Kapitalrendite
Die schnellste Kapitalrendite lässt sich jedoch nicht unbedingt durch futuristische Einkaufserlebnisse erzielen, sondern durch betriebliche Effizienz. Das Interview machte deutlich, dass sich die unmittelbarste Wirkung von KI oft in der Verringerung der Arbeitsbelastung und der Reaktionszeiten für Kundenservice- und Filialteams zeigt. Wenn Mitarbeiter schnell den Bestellkontext abrufen, Ausnahmen erklären und die nächstbeste Maßnahme vorschlagen können, verkürzen sie die Bearbeitungszeiten und reduzieren die kostspielige „Stuhl-Dreherei“, die bei isolierten Systemen entsteht.
Karthik verweist hier auch auf die einzigartige Fulfillment-Fähigkeit OneStock:die „wettbewerbsorientierte Zuweisung“. Anstatt eine in Frage kommende Bestellung einer einzelnen Filiale zuzuweisen und abzuwarten, sendet das Modell die Bestellung an mehrere in Frage kommende Filialen und ermöglicht es der schnellsten, sie anzunehmen – wobei Schutzmechanismen zum Einsatz kommen, um ins Stocken geratene Bestellungen zurückzufordern und Filialen, die wiederholt ablehnen, herabzustufen. In dem angeführten Beispiel nennt Karthik eine durchschnittliche Bearbeitungszeit von nur 13 Minuten, wenn die wettbewerbsorientierte Zuteilung zum Tragen kommt, verbunden mit einer deutlichen Reduzierung der Stornierungen, wodurch die schnelle Auftragsannahme als Hebel zur Verbesserung der Lieferergebnisse fest etabliert wird.
Von einzelnen Agenten zu vernetzten Agenten
Zum Abschluss des Interviews gibt Karthik einen Ausblick darauf, wie es seiner Meinung nach weitergehen wird: nicht nur einzelne Agenten, sondern vernetzte Agenten, die hinter den Kulissen systemübergreifend zusammenarbeiten. „Das ist die Richtung, in OneStock : Tools und Standards, die es mehreren spezialisierten Agenten ermöglichen, über den gesamten Handelszyklus hinweg zusammenzuarbeiten, wobei sie stets an derselben Kernanforderung festhalten: der operativen Wahrheit.“
Denn im agentenbasierten Handel reicht eine Verbindung allein nicht aus. Wenn ein Agent nicht in Echtzeit auf zuverlässige Informationen zu Verfügbarkeit, Zusagen und Lebenszyklusstatus zugreifen kann, kann man ihm kein Vertrauen beim Handeln entgegenbringen – und Vertrauen ist die Währung, die letztendlich darüber entscheidet, ob sich diese Erfahrungen skalieren lassen, so sein Fazit.
