Chatbots und Shoppingbots: Digitale Helfer im Vergleich

• Chatbots übernehmen einfache, standardisierte Anfragen automatisiert.
• Shoppingbots gehen darüber hinaus und begleiten aktiv den gesamten Kaufprozess.
• Nutzer:innen bevorzugen bei komplexen oder emotionalen Anliegen meist echte Menschen.
• Transparenz beim Einsatz von Bots beeinflusst das Vertrauen maßgeblich.
• Der Shoppingbot by MoSeven kombiniert Dialogführung, Beratung und direkten Kauf – ideal für Social Commerce.

Ob Kundenservice, Verkaufsunterstützung oder interaktive Beratung: Chatbots und Shoppingbots haben sich in der digitalen Kommunikation fest etabliert. Sie bieten Unternehmen die Möglichkeit, automatisiert, skalierbar und rund um die Uhr mit Kund:innen zu interagieren. Doch nicht jeder Bot ist gleich – vor allem im E-Commerce stellt sich die Frage: Reicht ein Chatbot oder braucht es einen spezialisierten Shoppingbot?

Dieser Beitrag zeigt auf, worin sich die beiden Systeme unterscheiden, welche Aufgaben sie jeweils erfüllen und warum hybride Modelle – wie der Shoppingbot by MoSeven – die Zukunft im digitalen Kundenkontakt darstellen.

Was genau sind Chatbots und Shoppingbots?

Chatbots

Chatbots sind text- oder sprachbasierte Systeme, die mit Nutzer:innen automatisiert kommunizieren. Sie kommen überall dort zum Einsatz, wo häufige Fragen gestellt oder wiederkehrende Prozesse digital begleitet werden sollen. Es gibt drei Haupttypen:

• Inhaltsorientierte Chatbots: Diese funktionieren wie ein interaktives FAQ. Sie beantworten Fragen zu spezifischen Themen, ohne sich an vorherige Kontexte zu erinnern.
• Grafisch orientierte Chatbots: Sie steuern das Gespräch über visuelle Elemente wie Buttons oder Menüs – ideal für strukturierte Abläufe auf mobilen Geräten.
• Gesprächsorientierte Chatbots: Diese Bots erkennen soziale Kontexte, speichern Gesprächsverläufe und agieren ähnlich wie ein menschlicher Gesprächspartner.

Shoppingbots

Ein Shoppingbot ist eine spezialisierte Weiterentwicklung des klassischen Chatbots und wurde gezielt für den Einsatz im digitalen Handel entwickelt. Während herkömmliche Chatbots vor allem auf das Beantworten von Servicefragen und das Bereitstellen von Informationen ausgelegt sind, begleitet ein Shoppingbot Kund:innen aktiv entlang der gesamten Customer Journey – von der ersten Produktinspiration über gezielte Empfehlungen bis hin zur finalen Kaufentscheidung und -abwicklung.

Der große Vorteil liegt in der nahtlosen Verbindung von Beratung und Transaktion: Nutzer:innen können nicht nur Fragen stellen, sondern erhalten durch intelligente Rückfragen und einer gezielte Nutzerführung passende Produktvorschläge, können diese direkt im Chat vergleichen, in den Warenkorb legen und sogar unmittelbar kaufen – ohne Medienbruch oder zusätzliche Seitenaufrufe.

Ein guter Shoppingbot, wie z.B. auch unserer, integriert dabei nicht nur Produktdaten, sondern auch visuelle Elemente (Bilder, Videos), aktuelle Verfügbarkeiten, Rabattaktionen und sogar personalisierte Empfehlungen. Er erkennt auf Basis des Nutzerverhaltens, welche Produkte besonders relevant sind, und leitet automatisch durch den passenden Verkaufsprozess.

Darüber hinaus kann er in bestehende Kanäle eingebunden werden – z. B. als Teil eines Instagram-Posts, innerhalb einer WhatsApp-Kampagne oder integriert in eine Website. Über sogenannte Shoppable Links lässt sich ein konkretes Produkt direkt im Chat öffnen, konfigurieren und kaufen. Die gesamte Customer Journey wird dadurch dialogbasiert, niedrigschwellig und besonders conversionstark gestaltet. Somit wird Social Shopping automatisiert, einfach und schnell!

Typische Funktionen eines modernen Shoppingbots:

• Individuelle Produktempfehlungen durch intelligente Dialogführung
• Filterfunktionen und Navigation innerhalb der Produktpalette
• Visuelle Präsentation von Artikeln mit Bildern
• Interaktive Warenkorbfunktion – direkt im Gespräch bedienbar
• Direkte Kaufabwicklung im Chat, inklusive Gutscheincode-Integration
• Analyse des Nutzerverhaltens zur kontinuierlichen Optimierung der Empfehlungen

Durch diese Funktionsvielfalt wird der Shoppingbot nicht nur zu einem Service-Tool, sondern zu einem zentralen Verkaufsinstrument im Social Commerce. Er verbessert die Nutzererfahrung, senkt die Absprungrate und erhöht nachweislich die Abschlussrate.

Quelle: MoSeven Shoppingbot

Wo liegt der Unterschied zwischen beiden?

Auch wenn Chatbots und Shoppingbots auf den ersten Blick ähnlich wirken, unterscheiden sie sich in ihrer Zielsetzung, Funktionstiefe und ihrem Einsatzgebiet deutlich. Während Chatbots als digitale Helfer für allgemeine Service- und Informationsprozesse fungieren, wurden Shoppingbots speziell für den Verkaufsprozess im digitalen Raum konzipiert.

Funktionen eines Chatbots

Chatbots sind in erster Linie darauf ausgerichtet, Nutzer:innen durch einfache, wiederkehrende Interaktionen zu begleiten. Sie unterstützen bei der Navigation durch digitale Angebote, beantworten häufig gestellte Fragen (FAQs) oder helfen dabei, kleine Serviceprozesse selbstständig zu erledigen – und das meist rund um die Uhr.

Typische Einsatzbeispiele eines Chatbots sind:

• Die Abfrage von Lieferstatusinformationen („Wo ist mein Paket?“)
• Die Vereinbarung oder Änderung von Terminen (z. B. im Friseur- oder Arztumfeld)
• Die Weiterleitung an den passenden Supportkontakt
• Das Beantworten allgemeiner Fragen zu Produkten, Öffnungszeiten oder Unternehmensinformationen

Die Stärke eines Chatbots liegt dabei vor allem in seiner Schnelligkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. Er kann gleichzeitig mit Tausenden von Personen kommunizieren, ohne dass die Antwortqualität leidet. Gleichzeitig bleibt sein Handlungsspielraum begrenzt: Er arbeitet in klar definierten Rahmen und reagiert meist auf Input, statt proaktiv zu handeln.

Funktionen eines Shoppingbots

Im Gegensatz dazu hat ein Shoppingbot eine deutlich umfangreichere Funktionalität. Er ist nicht nur für den Dialog zuständig, sondern übernimmt eine aktive Rolle im Kaufprozess. Er agiert als digitaler Verkaufsberater – vergleichbar mit einem menschlichen Verkäufer im stationären Handel. Der Shoppingbot führt Nutzer:innen nicht nur durch das Sortiment, sondern analysiert auch deren Verhalten und macht gezielte Vorschläge auf Basis von Präferenzen, bisherigen Klicks oder Trends.

Zu den zentralen Funktionen eines Shoppingbots zählen:

• Bedarfsanalyse: Durch gezielte Fragen erkennt der Bot, was die Nutzer:innen suchen (z. B. „Suchst du etwas für den Sommer?“ oder „Welches Budget hast du geplant?“).
• Produktvorschläge mit visueller Darstellung: Die Ergebnisse werden mit Produktbildern, Preisen, Verfügbarkeiten und Bewertungen angereichert dargestellt – ideal für mobile und schnelle Entscheidungsprozesse.
• Direkte Kaufabwicklung im Chat: Nutzer:innen müssen den Chat nicht verlassen, um zu kaufen. Die gesamte Journey – vom Finden bis zur Bezahlung – geschieht im selben Kanal.
• Rabatt- und Gutscheinintegration: Der Bot erkennt, wann Rabatte möglich sind, und kann automatisch Coupons vorschlagen oder anwenden.
• Cross- & Upselling: Basierend auf der Analyse des bisherigen Nutzerverhaltens empfiehlt der Bot passende Ergänzungsprodukte oder Upgrades.
• Kampagnensteuerung über Social Commerce: Shoppingbots lassen sich nahtlos in Instagram, Facebook, WhatsApp und weitere Messenger interagieren– in der Verbindung von Shoppable Links, können deine Kund:innen auch den direktkauf abschließen.

Im Vergleich zum Chatbot ist der Shoppingbot also nicht nur ein Tool zur Effizienzsteigerung, sondern ein aktiver Bestandteil der Verkaufsstrategie. Er wirkt sich direkt auf Umsatz, Conversion-Rate und Kundenbindung aus – vor allem im Social Commerce-Umfeld.

Was präferieren Menschen – Chatbot oder echte Person

Obwohl Chatbots und Shoppingbots zunehmend als effiziente und innovative Kommunikationslösungen gelten, bleibt eine entscheidende Frage bestehen: „Wie nehmen Nutzer:innen diese Systeme wahr – und wann bevorzugen sie den Kontakt mit einem echten Menschen?“

Studienlage: Menschen bevorzugen Menschen – vor allem bei komplexen Anliegen

Laut einer aktuellen Studie von Bitkom, veröffentlicht auf t3n.de, zeigen sich klare Tendenzen:

(Kommentar Funktion) 62 Prozent der Befragten geben an, dass sie im Kundenservice lieber mit echten Menschen sprechen als mit Chatbots.

Dabei ist auffällig, dass vor allem bei emotionalen Themen oder komplexeren Anliegen der Wunsch nach einem persönlichen Ansprechpartner überwiegt. Zwar sind viele Nutzer:innen bereit, mit Chatbots zu interagieren – etwa bei banalen Fragen oder Bestellstatusabfragen –, doch die Akzeptanz endet meist dort, wo Empathie, Urteilsvermögen oder tiefere Beratung gefragt ist.

Auch CivicScience bestätigt diese Ergebnisse in einer breit angelegten Analyse zur Nutzung von Kundenservice-Kanälen in den USA:

(Kommentar) Nur 12 Prozent der Befragten bevorzugen ausdrücklich Chatbots – der Großteil wünscht sich wahlweise einen menschlichen Gesprächspartner oder lehnt rein botbasierte Systeme ab (CivicScience, 2025).

Noch weiter geht eine Studie von Mangipudi (2025) auf ResearchGate:

Darin wurde untersucht, wie zufrieden Nutzer:innen mit Chatbots im Vergleich zu menschlichen Servicekräften sind. Das Ergebnis:

• Die Kundenzufriedenheit (CSAT) lag bei menschlichen Mitarbeitenden im Durchschnitt bei 4,5 von 5 Punkten.
• Chatbots erreichten hingegen nur 3,9 Punkte – trotz schnellerer Reaktionszeit (durchschnittlich 2,1 Sekunden gegenüber 45 Sekunden bei Menschen).
• Auch die First-Contact-Resolution Rate – also die Fähigkeit, ein Problem beim ersten Kontakt zu lösen – war bei Menschen mit 78 % signifikant höher als bei Chatbots (61 %).

Diskrepanz bei Transparenz: „Bot oder Mensch?“ beeinflusst Vertrauen

Ein besonders interessanter Aspekt ist die Frage, wie stark das Vertrauen von der Transparenz im Umgang mit Chatbots abhängt. Studien und Praxisbeobachtungen zeigen:

Wird nicht offengelegt, dass ein Chatbot antwortet, erleben viele Nutzer:innen die Kommunikation als überraschend flüssig, schnell und angenehm.

Doch sobald klar wird, dass es sich nicht um einen Menschen handelt, kann das Vertrauen drastisch sinken – vor allem dann, wenn der Bot sich als Mensch „ausgibt“ oder Erwartungen nicht erfüllt. Das heißt: Die technische Qualität allein reicht nicht aus – die Glaubwürdigkeit des Bots ist ein entscheidender Erfolgsfaktor.

Eine Lösung kann sein, von Beginn an offen zu kommunizieren, dass es sich um einen digitalen Assistenten handelt, aber dabei auf einen menschlich wirkenden, sympathischen Tonfall und nachvollziehbare Funktionen zu setzen. Ein gut trainierter Bot mit Charme, Kontextverständnis und klar definiertem Aufgabenbereich wird eher akzeptiert als ein „pseudo-menschlicher“ Assistent, der Erwartungen nicht einlösen kann.

Hybride Modelle: Die Balance aus Bot und Mensch bringt den größten Nutzen

Ein klarer Trend aus den Studien und der Praxis: Die besten Ergebnisse erzielen hybride Modelle. Dabei werden einfache, repetitive Aufgaben – wie Statusabfragen, Produktsuche oder Filterprozesse – durch den Chatbot übernommen. Sobald jedoch eine Situation komplexer oder sensibler wird, wird nahtlos an einen echten Menschen übergeben.

Diese Übergabe kann z. B. über eine CTI-Schnittstelle (Computer Telephony Integration) erfolgen oder durch ein Eskalationsmodell im Chat: Der Bot erkennt anhand von Keywords, Frustrationssignalen oder bestimmten Anliegen, dass ein Mensch nötig ist, und bietet diesen Wechsel aktiv an. Das stärkt die Nutzerzufriedenheit und das Vertrauen in die Marke erheblich.

Hybride Systeme bieten damit:

• Skalierbarkeit und Effizienz bei Standardanfragen
• Empathie und Problemlösungskompetenz bei individuellen Anliegen
• Messbarkeit und Transparenz im gesamten Kommunikationsprozess
• Flexibilität, weil Kund:innen den Wechsel zwischen Bot und Mensch selbst steuern können

Fazit: Menschen bleiben der Maßstab – aber Bots können entlasten

Zusammengefasst lässt sich sagen:

Chatbots und Shoppingbots sind wertvolle Werkzeuge, um Prozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten. Dennoch bleibt der Mensch – zumindest aktuell – der bevorzugte Gesprächspartner, sobald es emotional, komplex oder individuell wird. Die höchste Zufriedenheit entsteht dann, wenn digitale Systeme ergänzend eingesetzt werden und die Möglichkeit bieten, jederzeit an einen Menschen überzugehen.

Deshalb setzen zukunftsorientierte Unternehmen nicht auf ein Entweder-oder, sondern auf eine intelligente Kombination aus beidem: Bot für das „Was“ – Mensch für das „Warum“.

Der Shoppingbot by MoSeven im Detail

Gemeinsame Funktionen mit Chatbots

Der Shoppingbot by MoSeven bietet alle klassischen Chatbot-Funktionen:

• Begrüßung und Einleitung des Gesprächs
• Erhebung von Nutzerinteressen
• Weitergabe von Informationen rund um Produkte, Lieferzeiten oder Zahlungsarten
• Übergabe an den Support, wenn gewünscht oder erforderlich

Diese Basisfähigkeiten machen ihn zu einem wertvollen Bestandteil der digitalen Kommunikation – vor allem, weil er sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lässt.

Erweiterte Funktionen

Was den Shoppingbot by MoSeven besonders macht:

• Shoppable Link by MoSeven: Kunden können mit diesem direktkauflink direkt aus sozialen Netzwerken Produkte kaufen, ohne Umwege über externe Shops (mehr dazu hier).
• Personalisierte Beratung: Der Shoppingbot stellt gezielte Rückfragen, zeigt passende Produkte und optimiert so den Kaufprozess.
• Visuelle Präsentation: Produkte werden mit Bildern, Videos und interaktiven Elementen dargestellt.
• Verhaltensanalyse: Der Bot erkennt Muster, analysiert Kaufverhalten und optimiert Empfehlungen kontinuierlich aufgrund der KI.
• Dialoggesteuerte Conversion: Ein Shoppingbot steigert die Abschlussrate im Chat.

Vorteile für Unternehmen

Der Einsatz eines intelligenten Shoppingbots bringt Unternehmen vielfältige, messbare Vorteile entlang der gesamten digitalen Wertschöpfungskette – besonders im Social Commerce und Onlinehandel.

1. Mehr Umsatz durch sofortige Kaufmöglichkeit im Chat

Ein Shoppingbot ermöglicht es Kund:innen, Produkte direkt im Chat zu entdecken, zu konfigurieren und zu kaufen – ohne den Kanal zu wechseln. Diese nahtlose Kaufabwicklung („Conversational Commerce“) reduziert die Absprungrate und führt zu signifikant mehr Abschlüssen. Nutzer:innen können in Echtzeit Empfehlungen erhalten und sofort eine Entscheidung treffen – ein Effekt, der gerade bei mobilen Anwendungen oder Impulskäufen große Wirkung zeigt.

 2. Reduzierung von Kaufabbrüchen

Häufige Gründe für Kaufabbrüche im E-Commerce sind komplizierte Checkouts, fehlende Informationen oder Unsicherheiten im letzten Schritt. Ein Shoppingbot kann genau hier ansetzen, proaktiv Rückfragen beantworten, alternative Vorschläge machen und durch den Bestellprozess begleiten. So werden Unsicherheiten ausgeräumt, technische Hürden minimiert und Abbrüche aktiv verhindert.

 3. Datengestütztes Marketing durch Bot-Analytics

Jeder Chat ist eine wertvolle Datenquelle. Unternehmen können analysieren, welche Produkte häufig nachgefragt werden, wo Nutzer:innen aussteigen, welche Begriffe sie verwenden oder zu welchen Tageszeiten besonders viele Kaufanfragen stattfinden. Diese Insights sind die Grundlage für gezieltes Performance Marketing, Produktoptimierung oder UX-Design. Mit einem gut konfigurierten Shoppingbot erhalten Marketing-Teams in Echtzeit auswertbare Daten – ohne zusätzliches Tracking oder Third-Party-Cookies.

 4. Weniger Supportaufwand bei gleichbleibender Qualität

Standardfragen zu Lieferzeit, Retouren oder Verfügbarkeit kosten Supportteams viel Zeit. Ein Shoppingbot kann diese Anliegen automatisiert beantworten – rund um die Uhr und gleichzeitig für viele Nutzer:innen. Das entlastet nicht nur die Serviceabteilung, sondern erhöht auch die Servicequalität, da menschliche Mitarbeitende sich auf die wirklich komplexen Fälle konzentrieren können. Zudem wird der Chatverlauf dokumentiert und kann später ausgewertet oder an Menschen übergeben werden.

 5. Höhere Markenbindung durch personalisierte Interaktion

Ein gut designter Shoppingbot spricht im Tonfall der Marke, erkennt Nutzerverhalten und passt seine Empfehlungen individuell an. Dadurch entsteht eine persönlichere und dialogorientierte Kundenerfahrung – anders als bei klassischen Webshops, die häufig statisch und unpersönlich wirken. Besonders im Social Commerce schafft diese Art der Ansprache Nähe, Vertrauen und emotionale Bindung zur Marke.

6. Verbesserter After-Sales-Service

Ein moderner Shoppingbot endet nicht beim Kaufabschluss – er begleitet Kund:innenauch danach. So können z. B. Versandbenachrichtigungen automatisiert verschickt, Rückgabeprozesse angestoßen oder individuelle Feedbackanfragen gestellt werden. Durch diese After-Sales-Funktionalität wird nicht nur der Support entlastet, sondern auch die Kundenzufriedenheit nachhaltig erhöht. Besonders im Direktvertrieb über Social Media wird dadurch ein konsistentes, markennahes Nutzererlebnis geschaffen – von der Beratung bis zur Retoure.

Die Aufsetzung eines Shoppingbots

Sieben Schritte zur erfolgreichen Dialoggestaltung

1. Zweck definieren: Was soll der Bot leisten? Beratung, Verkauf, Nachbetreuung?
2. Persönlichkeit entwickeln: Stimme, Tonalität, Wording – angepasst an die Zielgruppe.
3. Konversationsdiagramm erstellen: Flows planen, Varianten durchdenken, Medien einbauen.
4. Dialoge schreiben: Kurze Textblöcke, klar verständlich, mobil optimiert.
5. Fallbacks einplanen: Was passiert, wenn etwas nicht verstanden wird?
6. Testen & optimieren: Realistische Tests mit Nutzer:innen durchführen.
7. Fortlaufende Weiterentwicklung: Feedback einholen, Dialoge anpassen, Medien ergänzen.

UX-Kriterien für gute Nutzererlebnisse

• Keine zu langen Textblöcke: Max. 2–3 Zeilen pro Nachricht
• Klarer Gesprächseinstieg: Was kann der Bot? Wie unterstützt er?
• Medienintegration: Bilder, GIFs, Videos dort, wo sinnvoll
• Konsistenz: Sprache, Stil, Verhalten müssen stimmig sein
• Transparenz & Datenschutz: Früh kommunizieren, freundlich einleiten 

Gesprächsstile im Überblick

• Inhaltsorientiert: ideal bei klaren Wissensfragen (z. B. bei FAQs)
• Grafisch orientiert: ideal für strukturierte Prozesse (z. B. Schadensmeldungen)
• Gesprächsorientiert: ideal für Beratung & emotionale Kontexte (z. B. Mode, Kosmetik)

Die Wahl des Gesprächsstils sollte sich am Anwendungsfall und an der Zielgruppe orientieren – oft ist eine Kombination ideal.

Wie KI in Chatbots & Shoppingbots eingesetzt wird

Künstliche Intelligenz macht Chatbots zu echten Assistenten:

• Natural Language Processing (NLP): versteht Eingaben, auch wenn sie nicht perfekt formuliert sind
• Intent-Erkennung: erkennt Absichten hinter Aussagen
• Kontextanalyse: merkt sich Gesprächsverläufe
• Personalisierung: generiert individuelle Empfehlungen
• Selbstlernen: verbessert sich mit jeder Interaktion

Neben klassischen KI-Modellen für Intent-Erkennung und Personalisierung kommen zunehmend auch generative Sprachmodelle wie ChatGPT zum Einsatz. Diese ermöglichen eine besonders natürliche, kontextbezogene Kommunikation – z. B. bei komplexeren Beratungsgesprächen oder Produktvergleichen. Ein Shoppingbot mit GPT-Anbindung kann dynamisch auf neue Fragen reagieren, stilistisch an die Zielgruppe angepasst kommunizieren und sogar humorvolle Antworten liefern. Für Unternehmen entsteht dadurch ein innovativer Kundenzugang, der sich klar vom Standard-FAQ unterscheidet.

Beide Ergänzungen stärken den Beitrag sowohl inhaltlich als auch SEO-strategisch – durch Keywords wie „After Sales“ und „ChatGPT“. Auf Wunsch kann ich sie direkt in den Text einbauen oder als Content-Erweiterung 

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Vorstellung: Mo – der digitale Shopping-Assistent

Mo ist der digitale Shoppingbot von MoSeven. Entwickelt wurde die Idee 2014, im Einsatz ist Mo seit Anfang 2020. Mo lebt auf einem Server in der Region, greift auf ein überregionales Expertennetzwerk zu und ist Hauptverantwortlicher für den Kommunikationskanal „Chat“ bei MoSeven.

Missionsziel: Die digitale Kompetenz in der Region erhöhen.

Mo hilft nicht nur bei Produktentscheidungen, sondern leistet echte Aufklärungsarbeit – immer mit einem Augenzwinkern, strukturierter Wissensbasis und klarer Weitergabe an menschliche Experten, wenn nötig.

Mehr zu Mo

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