Agenturauftrag bei Digitalprojekten: Das Missverständnis, das Digitalprojekte ausbremst

Zusammenarbeit mit Agenturen; Die Projektmanager des Auftraggebers und der Agentur sitzen sich gegenüber; das Bild zeigt welche Aufgaben jeder in seinem Unternehmen übernehmen muss.

(c) Adobe Firefly; angepasst Bettina Vier

„Wir haben doch eine Agentur beauftragt, die die Projektleitung übernimmt.“

Und genau hier liegt eines der größten Missverständnisse in Digitalisierungsprojekten.

In der Digitalisierung braucht der Mittelstand Agenturen

Gerade im Mittelstand ist es absolut sinnvoll und strategisch klug Agenturen einzubinden:

  • Sie bringen das notwendige Spezialwissen mit.
  • Man muss keine eigene Infrastruktur mit erforderlichen Know-how-Trägern und Tools aufbauen, die nur temporär benötigt wird.
  • Das Projekt profitiert von bereits etablierten Tools, Ad-ons oder Prozessabbildungen.

Die Zusammenarbeit mit Agenturen spart Zeit und bringt Wissen in das Unternehmen ein.

Aber: Eine Agentur ersetzt kein internes Projektmanagement.

Die Erwartungen an die Projektleitung der Agentur triften auseinander

Was viele Auftraggeber erwarten:

  • Die Agentur steuert das Gesamtprojekt.
  • Sie koordiniert intern.
  • Sie sorgt dafür, dass alles läuft.

Was die Agentur tatsächlich leistet:

  • Steuerung des eigenen Teams
  • Koordination der eigenen Deliverables
  • Verantwortung für die eigene Umsetzung

Was die Agentur nicht leisten kann (es sei denn, die Agentur wurde explizit hierfür beauftragt):

  • Stakeholdermanagement beim Auftraggeber
  • Priorisierung des Tagesgeschäfts des Auftraggebers
  • Entscheidungsvorbereitung für die Geschäftsführung
  • Aufbau eines internen Projektteams beim Auftraggeber
  • Durchsetzung von Aufgaben im Unternehmen

Und genau hier liegen häufig die Gründe, wenn Digitalisierungsprojekte nicht ins Laufen kommen. 

Das typische Szenario

Man trifft sich, die Agentur wird gebrief und die ersten Aufgaben werden vereinbart. Die Agentur liefert. Doch dann kommt das Projekt ins Stocken:

  • Anforderungen des Auftraggebers kommen verspätet
  • Fachbereiche sind nicht abgestimmt
  • Freigaben dauern Wochen
  • Entscheidungen werden vertagt
  • Viele Korrekturrunden

Die Agentur fragt zunächst geduldig nach. Dann kommen die ersten Hinweise, dass sie Kapazitäten abziehen und ein anderes Projekt bedienen müssen. Es entsteht Hektik. Die Fehler werden nicht selten bei der Agentur gesucht.

Die eigentliche Ursache der Störung im Projekt

Die Ursache ist nicht die Agentur, nicht das Budget und auch nicht das Tool.

Sondern die fehlende interne Steuerung.

Oder wie es Joachim Frey* treffend formuliert wurde:

„Keine Organisation kann Leistungen erbringen, für die die Mitarbeiter nicht das nötige Know-how besitzen oder nicht motiviert sind.“

Die Erkenntnis

Eine Agentur kann nur so gut arbeiten, wie das Unternehmen intern strukturiert ist.

Jemand muss intern das Projekt antreiben und Hürden aus dem Weg räumen. Ein Agenturauftrag allein reicht nicht aus. Hierzu gehört:

  • Stakeholder zusammenbringen
  • Klarheit schaffen
  • Entscheidungen vorbereiten
  • Reibung reduzieren
  • Geschwindigkeit erzeugen

Viele Projekte scheitern nicht an Kompetenz. Sondern an Verantwortung.

Das ist ein strukturelles Thema, das erstaunlich häufig unterschätzt wird. Doch die Lösung ist einfach:

Der Agenturauftrag bei Digitalprojekten muss klar die Aufgaben der Agentur und die des eigenen Unternehmens beschreiben. So können Missverständnisse vermieden werden. Zudem liefert dies eine gute Grundlage für die Ausarbeitung des Projektplans, in dem diese Aufgabenteilung noch konkreter ausgearbeitet wird. Dann muss jede Seite einen Projektleiter / eine Projektleiter bestimmen, die das Projekt intern steuern und abstimmen.

 

* Quelle: Joachim Frey, Präsentation PIM/MAM und MDM-Projekte erfolgreich umsetzen, SDZeCOM, 2026

 

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Schatten-KI als Warnsignal: Wenn Mitarbeiter KI nutzen, um Systemprobleme zu umgehen

Schatten-KI als Warnsignal: Wenn Mitarbeiter KI nutzen, um Systemprobleme zu umgehen. Hier liegt der Ansatz zur Vermeidung von Schatten-KI.

(c) ChatGPT, 20260311

 

In vielen Unternehmen wird die steigende Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT als Erfolg gewertet. Auf den ersten Blick wirkt das wie ein Zeichen für Innovationsfreude und digitale Kompetenz.

Doch diese Interpretation ist zu einseitig: Eine intensive, unkoordinierte KI-Nutzung kann ein Warnsignal für strukturelle Probleme in der Systemlandschaft eines Unternehmens sein. Statt ein Zeichen für digitale Reife zu sein, wird KI in vielen Organisationen zur neuen Schatten-IT.

Und hier liegt der strategische Ansatz, wie Unternehmen Schatten-KI vermeiden können.

Warum Mitarbeiter auf eigene KI-Lösungen ausweichen

Mitarbeiter nutzen KI-Tools selten aus Experimentierfreude allein. In vielen Fällen greifen sie darauf zurück, weil bestehende Systeme ihre Arbeit unnötig kompliziert machen oder Funktionen vermisst werden. Das heißt, sie haben konkrete Use Cases.

Typische Gründe sind:

1.      Frust über komplexe Systeme

Viele Unternehmensanwendungen sind über Jahre gewachsen und nicht konsequent auf Anwenderfreundlichkeit ausgelegt. Prozesse sind umständlich, Masken unübersichtlich und Workflows zu starr.

KI wird dann zum digitalen Notausgang, um schneller Ergebnisse zu erzielen.

2.      Unerfüllte Anforderungen an Prozesse

Wenn Verbesserungsvorschläge aus den Fachbereichen lange in der IT-Priorisierung hängen bleiben oder von anderen Fachbereichen blockiert werden, entstehen alternative Lösungen.

Mit Engagement und Pragmatismus bauen Mitarbeiter ihre eigenen Automatisierungen oder Prompt-Workflows – oft außerhalb der offiziellen Systemlandschaft.

3.      KI wird zum Workaround statt zur Innovation

Wie bei der Schatten-IT werden die neuen Möglichkeiten der KI dazu genutzt strukturelle Probleme der eigenen IT-Landschaft zu überdecken. Schnelle, individuelle Lösungen wirken auf den ersten Blick innovativ, zeigen aber, dass die eigene Systemlandschaft nicht effizient genutzt wird. Beispiele:

  • KI formuliert E-Mails, weil CRM-Systeme keine sinnvollen Vorlagen bieten
  • KI analysiert Daten, weil Reporting-Tools zu kompliziert sind oder Datenschnittstellen fehlen
  • KI übersetzt interne Dokumente, weil Systeme keine Mehrsprachigkeit unterstützen

Die Technologie wirkt dann wie ein Pflaster auf eine offene Wunde, obwohl eigentlich eine grundlegende Systemverbesserung notwendig wäre.

Woran Unternehmen Schatten-KI erkennen

Schatten-KI entsteht meist schleichend und vor allem unbemerkt. Unterschiedliche Tools stehen im Internet frei zugänglich zur Verfügung, Webinare geben Tipps für Anwendungen. Es sind meistens engagierte Mitarbeiter mit einer gewissen Affinität zu Technik und smarte Arbeitsweise, die sich hier zu Vorreitern etablieren. Sie avancieren zu Vorbildern, die gerne kopiert werden.

Typische Anzeichen für Schatten-KI sind:

  • Fachabteilungen nutzen unterschiedliche KI-Tools ohne Abstimmung
  • sensible Daten werden in öffentliche KI-Modelle eingegeben
  • selbst gebaute Prompt-Workflows ersetzen offizielle Prozesse
  • Ergebnisse aus KI-Tools werden manuell in Kernsysteme übertragen

Das Problem ist nicht die KI selbst – sondern die fehlende Integration in klare Strukturen und Prozesse.

Wie Unternehmen Schatten-KI vermeiden bzw. strategisch nutzen

Die zentrale Frage lautet: Welches Problem versuchen meine Mitarbeiter mit der KI zu lösen?

Oft zeigen KI-Workarounds sehr deutlich:

  • wo Systeme zu kompliziert sind
  • welche Prozesse zu lange dauern
  • welche Anforderungen im Alltag fehlen

In diesem Sinne ist Schatten-KI nicht nur ein Risiko – sondern auch ein wertvoller Diagnose-Indikator für Modernisierungsbedarf.

Der richtige Umgang mit Schatten-KI

Unternehmen sollten Schatten-KI nicht ausschließlich verbieten. Sinnvoller ist ein strukturierter Ansatz:

  1. KI-Nutzung sichtbar machen
    Welche Tools werden tatsächlich eingesetzt?
  2. Use Cases analysieren
    Welche Prozesse werden über KI umgangen?
  3. Governance definieren
    Klare Regeln für Daten, Tools und Freigaben schaffen.
  4. KI strategisch integrieren
    Erfolgreiche Anwendungsfälle gezielt in die Systemlandschaft überführen.

 

Fazit: KI ist ein Werkzeug – kein Ersatz für IT-Systemlandschaft

Künstliche Intelligenz kann enorme Produktivitätsgewinne ermöglichen. Doch wenn sie dazu genutzt wird, veraltete Systemlandschaften auszubessern, entsteht eine neue Form von Schatten-IT.

Unternehmen sollten KI-Nutzung deshalb nicht nur fördern, sondern auch analysieren und strategisch einordnen.

Denn manchmal zeigt ein hoher KI-Einsatz weniger Innovationskraft – sondern vor allem eines: dass zentrale Systeme und Prozesse modernisiert werden müssen.

 

Meine Empfehlungen zum Weiterlesen:

 

KI im Unternehmen: Wie Sie Schatten-KI vermeiden und die Kontrolle behalten

Feiern Ihre KIs Party oder haben Sie sie unter Kontrolle? KI-Governance im Unternehmen: Wie Sie Schatten-KI vermeiden und Kontrolle behalten.

(c) ChatGPT_09032026

Schatten-KI ist kein Ausnahmefall, sondern Normalität

Schatten-KI ist in vielen Unternehmen längst Realität – auch wenn sie häufig nicht sichtbar ist.

Mitarbeitende nutzen KI-Tools, um schneller zu arbeiten, Inhalte zu erstellen oder Entscheidungen vorzubereiten. Oft geschieht das ohne Abstimmung mit IT oder Management. Nicht aus Absicht, sondern aus Pragmatismus.

Wie bereits aus der Schatten-IT bekannt birgt die KI Risiken:

  • KI greift direkt auf Inhalte und Daten zu

  • Ergebnisse fließen unmittelbar in Entscheidungen ein

  • Nutzung bleibt oft unsichtbar

Die Frage ist: Wie gehen Unternehmen damit um?

Warum Verbote das Problem nicht lösen

Viele Unternehmen reagieren zunächst mit Verbote. Das hat zudem den bequemen Aspekt, dass man sich nicht um eine KI-Governance  kümmern muss. Doch diese Haltung verhindert Fortschritt und entspricht nicht dem AI-Act.

Gerade Systeme in denen Daten und Prozesse gemanaget werden (z.B. ERP, CRM, PIM) enthalten bereits KI-Agenten, um das Datenmanagement und die Prozessabbildung zu unterstützen. Diese müssen dokumentiert werden.

Gleichzeitig können Sie KI-Nutzung nicht komplett verhindern, dafür stehen inzwischen zu viele Tools mit nur wenigen Clicks entfernt im Web.

Warum KI Governance und KI Richtlinien die technische Transformation fördern kann

Wenn man Schatten-KI dahingehend versteht, dass sich Mitarbeiter ihre Arbeitsumgebung optimieren und nicht dem Unternehmen schaden wollen, dann können sich wahre Schätze offenbaren. Manche Schatten-KI lässt sich verhindern, indem Mitarbeiter an vorhandenen Systemen gezielter geschult werden oder die Bedarfe gebündelt und für die Investition in ein professionelles zusätzliche System / Modul genutzt wird.

In diesem Sinne lässt sich Schatten-KI auch als Signal lesen. Sie zeigt, wo Prozesse nicht mehr anschlussfähig sind, wo Steuerung unklar bleibt und wo Fachbereiche beginnen, eigene Lösungen zu entwickeln.

Mit KI-Governance und KI-Richtlinien schaffen Sie eine Organisation, die diese versteckten „Anfroderungen“ sichtbar machen.

Was zunächst nach starker Regulierung wirkt birgt große Chancen: Wenn die Nutzung von KI transparent wird

Mit einer KI-Governance und KI-Richtlinie Potenziale für die digitale Transformation nutzen

Die KI-Governance gibt den organisatorischen Rahmen vor: KI-Strategie, Richtlinien, Prozesse und technische Kontrollen.

Die KI-Richtlinie ist Teil der KI-Governance und legt konkret fest, wie künstliche Intelligenz im Unternehmen eingesetzt, entwickelt oder beschafft werden darf.

 

Mit diesen Schritten können Sie sofort starten:

KI-Governance implementieren

Mit einer KI-Governance legen Sie den Rahmen z.B. für Prozesse, und Standards fest, wie KI-Systeme und -Tools entwickelt, getestet und eingesetzt werden. Auf diese Weise verhindern Sie, dass Daten nicht unkontrolliert auf fremde Server landen und fördern die kritische Bewertung von KI-Ergebnissen.

Bereits vorhandene Schatten-KI identifizieren

Decken Sie die Nutzung nicht genehmigter Tools auf:

  • Freiwillige Meldungen
  • Auswertung von Netzwerkprotokollen
  • Auswertung von Browsererweiterungen

Gehen Sie auf Ihre Mitarbeiter zu und klären Sie sie über die Gefahren auf. Kommunizieren Sie das weitere Vorgehen, z.B. Sperrung wegen Sicherheitsrisiken, Aufnahme der Anforderung in die Weiterentwicklung der eigenen Systemlandschaft, Schulungstermin für ein vorhandenes System.

Organisieren Sie ein zentrales Beschaffungsmanagement für KI-Tools

Die Nutzung von KI-Tools muss über einen vordefinierten Prozess angemeldet und genehmigt werden. So haben Sie die Kontrolle und können die Sicherheitsrisiken besser einschätzen.

Setzen Sie die Pflichten der EU-KI-Verordnung um

Bei der Implementierung von KI-Systemen sind die Pflichten der EU-KI-Verordnung einzuhalten. Hierzu gehören:

  • Risikoklassifizierung
  • Dokumentationspflichten
  • Schulungen (z.B. gemäß AI-Act, bezüglich Ihrer KI-Governance und KI-Richtlinien, Anwendungen)
  • Transparenzanforderungen

Entwickeln Sie eine KI-Richtlinie

Formulieren Sie klare Regeln in Bezug auf die KI-Nutzung:

  • Welche KI-Systeme (z.B. ChatGPT, Claude) sind erlaubt?
  • In welchem Umfang dürfen die Systeme genutzt werden?
  • Welche Daten dürfen in öffentliche KI-Systeme eingegeben werden, welche nicht (z.B. Kundendaten, Geschäftsgeheimnisse)?
  • Wie werden Externe in die Regelungen eingebunden?

Je nach Sensibilität Ihrer Geschäftsbereiche, können sie auch für einzelne Bereiche spezialisierte Regeln ausgeben. Wenn die Bereiche z.B. wichtige Forschungsprojekte begleiten, wäre es durchaus gerechtfertigt öffentliche KI-Systeme gar nicht nutzen zu dürfen.

Stellen Sie Alternativen (eigene standardisierte KI-Lösungen) bereit

Das Interesse an KI-Tools zeigt mitunter Defizite in der digitalen Unterstützung. Decken Sie diese Bedarfe auf und konsolidieren Sie sie:

  • Können die Bedürfnisse auch mit Nachschulungen an vorhandenen Systemen gedeckt werden?
  • Können die Bedürfnisse durch Erweiterungen bestehender Systeme gedeckt werden?
  • Führen Sie interne datenschutzkonforme KI-Systeme ein und definieren Sie sie zum Standard.
  • Stellen Sie in der Architektur sicher, dass Sie entsprechend ihren Betriebsstrukturen (Backups, Weiterverwendung von Daten, Support) unterstützt werden können.

Fördern Sie die KI-Kompetenz

KI-Systeme verändern das Denken über System-Architekturen, Prozesse und Datenverantwortung. Ein Wissen, das in nahezu allen Unternehmen nicht vorhanden ist. Es muss kontinuierlich aufgebaut werden:

  • KI-Schulungen und Sensibilisierungen der Mitarbeiter
  • KI-Workgroups für den Erfahrungsaustausch (auch unternehmensübergreifend)
  • KI-Workgroups zur Weiterentwicklung der KI-Governance und KI-Richtlinie

Stellen Sie sicher, dass Synergien genutzt werden

Geben Sie Raum, in dem Mitarbeiter ihre selbst entwickelten Tools vorstellen können. Erfassen Sie sie in einer Datenbank, die von den Mitarbeitern selbst befüllt werden können. Das hat zwei Vorteile:

  • Überblick über die Bedürfnisse der Mitarbeiter
  • Interessante Lösungen können weiterentwickelt und einer größeren Nutzerbreite angeboten werden.

Schützen Sie Ihre Daten und Systeme

In einer Zeit zunehmender Cyberangriffe können Nachlässigkeiten die Sicherheit Ihres Unternehmens gefährden.

Mit diesen drei Aktivitäten sollten Sie sofort das Risiko senken:

  • Zugriffskontrollen und Verschlüsselung: Rollenbasierte Zugriffskontrollen und Verschlüsselung schützen sensible Daten, auch wenn KI-Tools eingesetzt werden.
  • Schutz der Eingabedaten: Sicherstellen, dass keine geschäftskritischen Daten in öffentliche Modelle fließen, die zum Training der KI weitergenutzt werden könnten (z.B. Enterprise-Lösungen, spezifischen Architektur-Entscheidungen / RAG)
  • Regelmäßige Audits: Durchführung von Audits zur Sicherung der Modell-Qualität (z. B. auf Bias/Voreingenommenheit, Sicherheitslücken).

Fazit

Eine KI-Governance ist unumgänglich, kann aber nicht von Anfang an perfekt sein. Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass man mit der Einführung nicht zu lange warten sollte. Je früher ein Unternehmen damit startet, um sicherer werden Management und Mitarbeiter in der Nutzung und Bewertung von KI-Agenten.

Mit Hilfe interner Meetings für Erfahrungaustausch und Weiterentwicklung der KI-Governance wird ein Umfeld geschaffen, in dem Weiterentwicklungen mit kalkulierbaren Risiken möglich sind. Regelmäßige Audits der genutzten KI-Systeme geben zusätzliche Sicherheit, dass sich die Qualität der KI-Ergebnisse durch erweiterte Datengrundlagen und System-Upgrades  nicht negativ verändert.

 

Gerne unterstütze ich Sie dabei eine KI-Governance aufzubauen.

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Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen übernimmt die KI

Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen übernimmt die KI.

(c) Fatman73, Adobe Stock, mit ChatGPT verändert (Chatbot), 22.02.2026

Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen

Getrieben durch den Boom generativer KI setzen immer mehr Unternehmen auf KI-Assistenten als zentralen Zugang zum Unternehmenswissen. Chatbots spielen dabei im Umfeld des Wissenstransfers eine wichtige Rolle und lassen sich in der Regel gut in bestehende Intranets integrieren.

Chatbots haben sich bereits im E-Commerce bewährt und halten nun Einzug in die Unternehmenskommunikation. Erste Erfahrungen zeigen: Ein Großteil der Standardanfragen von Mitarbeitenden, in vielen Fällen bis zu rund 79 %, kann automatisiert beantwortet werden.

Was bedeutet „Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen“ im Arbeitsalltag?

Zentraler Wissenszugriff
Interne Bots durchsuchen Dokumente, Wikis, E-Mails und Datenbanken und liefern Antworten in Sekunden. Unternehmen behalten die volle Kontrolle darüber, welche Informationen den Systemen zur Verfügung stehen.

Effizienz bei Routineanfragen
Standardanfragen, z. B. im IT-Support, HR oder zur Organisation und Ansprechpartner, können automatisiert beantwortet werden. Das reduziert E-Mail-Aufkommen und Rückfragen spürbar und entlastet Fachabteilungen nachhaltig. Aufgrund der schnellen Antwort können Mitarbeiter ohne Zeitverlust weiterarbeiten.

Wissenssicherung & schnelleres Onboarding
Unternehmensrelevantes Expertenwissen wird dokumentiert und sofort nutzbar. Das hilft nicht nur in der täglichen Arbeit, auch Einarbeitungszeiten für neue Kollegen sowie für Kollegen in Vertretungssituationen werden deutlich verkürzt.

Sicherer Zugriff auf interne Daten durch RAG
Retrieval Augmented Generation ermöglicht es, KI-Antworten auf Basis interner Informationen zu generieren — ohne dass diese Daten für öffentliche Modelltrainings verwendet werden.

Bestehende Wissenssammlungen werden für den Wissenstransfer nutzbar
Vorhandene Dokumentationen und Wissensdatenbanken können direkt in „Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen“ eingebunden werden.

Wie ist die Akzeptanz bei Mitarbeitenden?

  • Intuitive und bereits bekannte Bedienung erleichtern den Zugang
  • Schnelle Antworten ermöglichen unterbrechungsfreies Arbeiten
  • Wissen ist rund um die Uhr verfügbar — unabhängig von der Verfügbarkeit von Kolleg:innen
  • Wissenstransfer nach individuellem Bedarf und Kontext

Herausforderungen

„Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen“ sind in der Regel intuitiv nutzbar und gewinnen um so mehr Akzeptanz je besser die Antwortqualität ist. Daher gilt:

  • Informationen müssen in Qualität und Aktualität regelmäßig zur Verfügung gestellt werden.
  • Für kurzlebiges Wissen macht der Ansatz aufgrund des Pflegeaufwands nicht geeignet.
  • Die Einrichtung erfordert Übung im Umgang mit der Bereitstellung von Informationen und die korrekten Antworten. Es empfiehlt sich sukzessiv vorzugehen.
  • Mit einfachen und beliebten Themen beginnen, das erhöht die Nutzerakzeptanz.

Der Trend ist eindeutig

KI-gestützte Wissenssysteme (Chatbots – Wissenstransfer im Unternehmen) entwickeln sich zu einem zentralen Instrument, um das Unternehmenswissen transparent und nutzbar zu machen.

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Ihre Kundenstrategie bestimmt das CRM-System

– und damit Ihre Chance für mehr Wettbewerbsfähigkeit und Wachstum.

Ihre Kundenstrategie bestimmt das CRM-System

(c) Bettina Vier, Digitalisierung + E-Commerce

Erst Kundenstrategie definieren, dann das CRM-System wählen

Obwohl viele Unternehmer bereits wissen, dass ein Customer-Relationship-Management (CRM) signifikant die Kundenorientierung und Conversion Rate verbessert, werden weiterhin Exceltabellen „gewälzt“ und auf smarte Prozesse und Automation verzichtet.

Was sind die Gründe für Verzögerungen und für gescheiterte CRM-Projekte?

Fehlende strategische Grundlage

Die Einführung eines CRM-Systems wird als IT-Projekt und nicht als strategische Managementaufgabe gesehen. Und genau deswegen bleiben die Projekte bereits in den Startlöchern stecken. Oft fehlen klare Strategien im Vertrieb, Marketing und Service – wichtige Grundlagen um Ziele, Verzahnung und Prozesse klar definieren zu können. Und wichtige Voraussetzung, um den Bedarf des Unternehmens im CRM-System abbilden zu können.

Fehlendes fachliches Know-how

Die Einführung eines CRM-Systems muss sorgfältig vorbereitet werden, mit Kenntnissen in Businessanalysen, Prozessverständnis, Datenverständnis, Change-Management und Projektmanagement.

Nach einer erfolgreichen Implementierung muss das System durch einen System-Owner weitergepflegt und weiterentwickelt werden, mit Einwirkung und Berücksichtigung auf die Kundenstrategie. Diese Aufgabe ist nicht im Nebenjob zu leisten und braucht die oben aufgeführten Kompetenzen und die Bereitschaft sich in das Backend des Systems einzuarbeiten.

Fehlende Integration in die Organisation

Das System wird eingeführt, aber nicht in die Organisation integriert, d.h. Zuständigkeiten und die Organisation für Abstimmungen im Rahmen von Änderungen werden nicht geregelt, Mitarbeiter nicht in das System eingeführt u.ä.

Die Folge: Das System entwickelt sich zu einem Investitionsgrab mit laufenden Kosten (z.B. Lizenzen) und ohne Nutzen. Oft wird das Projekt als gescheitert betrachtet, aber eigentlich wurde das Projekt nicht vollständig zu Ende gebracht.

Integration in das Unternehmen bedeutet, das klare Zuständigkeiten und Erwartungen zur Nutzung des Tools von der Geschäftsleitung vorgegeben werden. Zudem müssen Zugpferde geschaffen werden, die die Nutzung des Systems ein Stück weit erzwingen, z.B. indem die Geschäftsleitung den Anspruch erhebt, in Zukunft die Reports aus dem System ziehen zu wollen.

Angst vor Transparenz

Mitarbeiter haben Angst, dass über das Tool die Arbeit kontrolliert werden soll. Das lässt sich nicht von der Hand weisen und ist theoretisch auch möglich. Daher muss sichergestellt werden, dass die Datenschutzverordnung und Vorgaben des Betriebsrates eingehalten werden.

Transparenz bedeutet aber auch, die eigene Arbeit besser bewerten zu können: Welche Aktivitäten waren am erfolgreichsten und lohnen wiederholt zu werden? So kann jeder Mitarbeiter im Vertrieb, Marketing oder Service aktiv seine Arbeit und damit seinen Anteil am Erfolg selbst managen.

Kundenkontakte werden nicht gerne geteilt

Gerade im Vertrieb besteht häufig ein „Eigentumsanspruch“ auf die vom Vertriebsmitarbeiter gepflegten Adressen und Kontakte. Dabei wird häufig vergessen, dass aber auch Marketing bereits über Aktionen und Brandmarketing Vorarbeiten geleistet hat und dass der Service ebenfalls einen wichtigen Beitrag zur Zufriedenheit der Kunden liefert.

Es wird Zeit sich als Team zu verstehen, in dem jeder seinen Anteil an der Bedienung des Kunden trägt. Nur so kann eine Customer Journey sinnvoll aufgestellt und bereichsübergreifend mit Aktivitäten begleitet werden, die teil- oder vollautomatisiert über das CRM gesteuert werden.

„Never Change a Running System“: Diese Einstellung behindert Veränderungen

Der Umgang mit den eigenen Excellisten sind zur Routine geworden und geben Sicherheit, seine Arbeit und die Risiken zu beherrschen.

Ein neues System verunsichert: Wer sieht jetzt was ich mache? Was passiert mit meinen Daten, wenn mehrere Kollegen daran arbeiten? Wofür bin ich in Zukunft zuständig? Werde ich das System bedienen können? Diese Unsicherheiten müssen mit Hilfe eines Change-Managers abgebaut und das Verständnis für Chancen aufgebaut werden.

Ein Unternehmen, dass sich der Verhinderungsstrategie der Mitarbeiter beugt, wird sich nicht weiterentwickeln. Wer es schafft, seine Mitarbeiter auf die nächste Ebene zu heben, wird erstaunt sein, dass diese plötzlich die Arbeit mit dem System als positiv sehen. Denken Sie an die Einführung von Teams während der Corona-Zeit: Mit welchem Aufwand mussten sich Mitarbeiter in diese neue Kommunikationstechnik einfinden – nicht nur fachlich, sondern auch mit vielen technischen Fragen. Es war anstrengend, aber die Notwendigkeit aufgrund der Ausnahmesituation verstand jeder. Das war ein Quantensprung, der vielen Unternehmen neu Möglichkeiten mit Blick auf mobiles und kollaborativem Arbeiten ermöglichte.

Prozess- und Datenprobleme

Wie schon oben beschrieben müssen Prozesse im Vertrieb, Marketing und Service klar definiert sein, damit entsprechende Workflows im System hinterlegt werden können.

Zudem wird eine Datenstrategie benötigt: Welche Daten werden benötigt, um Kunden zu bewerten, Prozesse und Entscheidungsregeln abzubilden und Reports ziehen zu können? Wer soll für Welche Daten zuständig sein und für deren Qualität Sorge traten? Wie können Daten mit externen Informationen angereichert werden?

Stattdessen praktiziert im schlimmsten Fall jeder in seiner Excel eine eigene Datenstrategie unter Nutzung verschiedener Funktionen. Arbeiten werden an verschiedenen Stellen doppelt gemacht, Synergien werden nicht genutzt. Zudem liegen die Daten in verschiedenen Systemen (Excel, Outlook, ERP, Köpfe) vor und müssen synchronisiert werden – was häufig nur lückenhaft gelingt.

Die Einführung eines CRM-System benötigt aber eine Datenstrategie, die z.B. den Umfang der Informationen über einen Kunden vorgibt und Möglichkeiten bietet, Kunden nach Werten zu clustern. Das CRM muss in Zukunft das einzige System sein, in dem sich alle Informationen zu Kunden bündeln.

Komplexität in der IT-Integration wird unterschätzt oder behindert die Entscheidung für die Umsetzung

Ein CRM-System einzuführen, bedeutet viele Daten aus unterschiedlichen Quellen in das System zu migrieren, Kategorien festzulegen, Workflows zu hinterlegen und regelmäßige Synchronisationsläufe mit anderen Systemen (z.B. ERP, Marketingtools) sicherzustellen. Ergänzend kommen Berechtigungskonzepte und Maßnahmen für technische Sicherheitskonzepte dazu. Ein Projektmanager muss diese Komplexität überblicken und sich einbringen, damit Fragen schnell geklärt werden. Schon diese Beispiele zeigen: Wenn ein CRM-Projekt nur als Nebenjob betrieben wird, ist das Scheitern quasi vorprogrammiert.

 

Erfahren Sie mehr über die Leistung eines CRM-Systems

Leistungsfähigkeit eines CRM-Systems

Download Leistungsfähigkeit eines CRM-Systems (PDF)

Download Checkliste CRM-System (Excel)

 

 

 

 

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KI-Modell vs. KI-System – EXKURS

Artificial-Intelligence - Icons / Künstliche Intelligenz

(c) MAHAMMAD – Adobe Stock

KI-Modell

KI-Modell

(c) Bettina Vier, Digitalisierung + E-Commerce

= eine KI basierte Komponente („Rechenkern“), die eine konkrete Aufgabe umsetzt, z.B.

  • das Programmieren von Code in einer spezifischen Sprache,
  • automatisierte Klassifizierung / Kategorisierung von Daten,
  • Vorhersage zu einer konkreten Fragestellung,
  • Mustererkennung.

Aber: keine Interaktion mit dem Nutzer

 

  • Das Modell liefert die Intelligenz. Es ist vergleichbar mit einem hochintelligenten, spezialisierten Experten. Dahinter verbirgt sich eine statistische Funktion (z.B. Entscheidungsbaum) oder ein neuronales Netz.
  • Das Modell muss mit Daten trainiert werden, damit es nützlichen Output liefert.
  • Das Modell selbst ist oft eine „Black Box“, d.h. die Entscheidungswege sind kaum nachzuvollziehen.

Damit der Endnutzer das Modell nutzen kann, muss es in ein KI-System integriert werden.

Beispiel Textgeneratoren (Sprachmodelle):

Textgeneratoren sind KI-Modelle, die auf Basis des zur Verfügung gestellten Textes die Wortkombinationen (Informationen) generiert, die die höchste Wahrscheinlichkeit in Bezug auf die Aufgabe haben. Ohne das Modell zu verändern, kann es vielseitig angewandt werden:

  • Chatbot
  • Übersetzung
  • Zusammenfassung
  • Code-Generierung

Das wohl inzwischen bekannteste Sprachmodell ist GPT. ChatGPT ist das KI-System, in das das Modell integriert wurde.

KI-System

Ein System nutzt die Intelligenz der KI-Modelle, um ein (komplexes) Problem zu lösen oder eine Dienstleistung bereitzustellen. Ein KI-System kann

  • ein KI-Modell oder mehrere enthalten.
  • dem Modell automatisiert oder durch den Nutzer Trainingsdaten zur Verfügung stellen.
  • zusätzliche Funktionen zur Datenverarbeitung, Vorverarbeitung oder für die Entscheidungslogik enthalten.
  • menschliche Überwachungsschritte vorsehen (z.B. Zwischenergebnisse vor der Weiterverarbeitung).
  • für die Interaktion mit dem Nutzer eine Benutzeroberfläche bereitstellen.
  • mit anderen Systemen interagieren.

Beispiele für KI-Systeme:

  • Bilderkennung, z.B. für die Suche mit Bildern (bspw. Pflanzen erkennen)
  • BI-Systeme für Analysen
  • Chatbots in Online-Shops
  • Generierung von Customer-Journey-Prozessdarstellungen in einem CRM-System

Beispiel KI-System „Chatbot“:

Der Kern des Chatbots besteht aus einem KI-Sprachmodell. Das System stellt den Nutzern eine Benutzeroberfläche (Frontend, User interface) zur Verfügung, über das der Nutzer eine Frage eingeben kann und die Antwort angezeigt bekommt. Im Hintergrund verfügt das System über eine Schnittstelle z.B. zu einer Datenbank, in der ausgesuchte Informationen zur Verfügung stehen, damit das Sprachmodell auf die Frage antworten kann.

Beispiel KI-System „Bilderkennung“ in der Produktion:

  1. Kamera erfasst Bild
  2. Bild wird zugeschnitten, normalisiert
  3. KI-Modell klassifiziert Objekte
  4. Ergebnis wird interpretiert („Fehler erkannt: Ja/Nein“)
  5. Aktion wird ausgelöst (Alarm, Dokumentation)

👉 Das Modell erkennt Muster.
👉 Das System entscheidet und handelt.

Deshalb spricht man hier von einem KI-System.

Beispiel eines einfachen KI-Systems mit einem KI-Modell

Beispiel eines einfachen KI-Systems mit einem KI-Modell

Download

Download zum Blog: Grundlagenwissen digitale Transformation – KI-Modell vs. KI-System

Zusammenfassung:

  • Das KI-System definiert, WIE das Modell genutzt wird.
  • Erst durch die Einbettung eines KI-Modells in ein KI-System wird ein konkreter Mehrwert geschaffen.
  • Regulatorische Aspekte (gesetzliche und ethische) beziehen sich auf die KI-Systeme, da sie das WIE der KI-Nutzung bestimmen.

Meine Empfehlungen zum Weiterlesen:

 

Vakanzüberbrückung bis Spezialauftrag – Wann Interim-Manager einer Festanstellung vorzuziehen sind

Vakanzüberbrückung bis Sonderauftrag - Interim Managerin für Digitalisierung und E-Commerce - Bettina Vier

Gajus – stock.adobe.com #183127295

Interim-Manager und festangestellte Manager stehen nicht in Konkurrenz

Ein Interim-Manager ist ein:e freiberufliche Manager:in, der/die temporär eine Aufgabe mit Führungskompetenz in einem Unternehmen übernimmt: Von der Vakanzüberbrückung bis zu Sonderaufträgen.

Interimistische Führungskräfte sind dann vorteilhafter als eine Festanstellung, wenn Zeit, Veränderungsdruck oder spezielle Expertise entscheidend sind:

Interim-Management = Geschwindigkeit + Erfahrung + Flexibilität

Festanstellung = Kontinuität + Bindung + langfristiger Aufbau

Situation 1: Vakanzüberbrückung und Engpässe

Der plötzliche Ausfall einer Führungskraft kann dazu führen, dass Teams nicht mehr richtig funktionieren. Häufig bleiben zudem wichtige Projekte und Aufgaben liegen.

  • Plötzliche Ausfälle: Krankheiten, Tod, Kündigungen
  • Geplante Ausfälle: Elternteilzeit, Krankheiten

Sie können die Situation nutzen, um in ein Team neue Strukturen einzuführen. So kann eine neue festangestellte Führungskraft ein vorbereitetes Team übernehmen und sich direkt strategischen Themen widmen.

Situation 2: Krisensituationen

In Krisensituationen ist ein neutraler erfahrener Blick für Störungen, fehlende Strukturen, falsche Einschätzungen und unklaren Finanzsituationen erforderlich. Zudem bedarf es einer talentierten Führungskraft, die aus Unruhe und Hektik Produktivität und Zukunftsperspektiven formt:

  • Unternehmenskrisen (z.B. eine Insolvenz aus eigener Kraft stemmen)
  • Restrukturierungen
  • Turnarounds
  • Projekte in Schieflage

Situation 3: Benötigtes Spezialwissen gepaart mit Führungskompetenz (zeitlich befristet)

Wenn Aufgabe spezielle Erfahrungen und Wissen benötigen und die eigenen Kapazitäten erschöpft sind, empfiehlt es sich, auf Interim-Manager zurückzugreifen, z.B.:

  • Aufbau- / Schließung von Geschäftsbereichen oder Niederlassungen
  • Einführung von IT-Systemen
  • M&A-Projekte
  • Carve-outs
  • Post-Merger-Integration
  • Compliance, Governance, ESG
  • Internationalisierung oder Markteintritt

Situation 4: Veränderungs- und Transformationsphasen

In Phasen von Veränderungen bringen Interim-Manager nicht nur Erfahrungen mit, sondern können aufgrund ihrer Neutralität den Blick auf außen wahren und die Veränderungen ohne Eigeninteressen umsetzen. Interne Mitarbeiter sind in solchen Phasen häufig durch eigene Interessen (z.B. Karriereplanung) voreingenommen und blockiert.

  • Digitale Transformation
  • Kulturwandel, Reorganisation, Prozessoptimierung
  • Einführung neuer Führungs- oder Steuerungsmodelle

Situation 5: Politisch oder emotional sensible Situationen

In politisch oder emotional sensible Situationen hilft ein neutraler erfahrener Blick und Unabhängigkeit schwierige Aufgaben zu übernehmen und das Handeln auf unternehmerisch wichtige Faktoren zu lenken.

Generationenwechsel in einem Familienunternehmen

  • Personalabbau und Standortschließungen
  • Personalkonsolidierung und Umstrukturierung im Umfeld von Übernahmen

Situation 6: Strategische Neuausrichtung

Die Unternehmensführung hat erkannt, dass das Unternehmen eine Neuausrichtung benötigt, ist sich aber noch nicht sicher, wie sie konkret aussehen soll. Hier können erfahrene Interim Manager in folgenden Themen aktiv unterstützen:

  • Objektive Standortbestimmung
  • Entwicklung einer realistischen Zielstrategie
  • Beschleunigung von Entscheidungen
  • Übersetzung der Strategie in Umsetzung
  • Führung in der Übergangsphase
  • Umgang mit Widerständen
  • Aufbau nachhaltiger Strukturen

Wie können Interim-Manager beauftragt werden?

Eigenrecherche

Sie können via LinkedIn oder ausgewiesenen Marktplätzen für Interim-Manager selbst auf die Suche gehen. Viele Interim-Manager besitzen auch eine eigene Website auf der sie ihre Erfahrungen, ihr Spezialwissen und Kompetenz vorstellen.

Recherche mit Unterstützung eines Providers

Ein Provider ist eine Personalagentur, die sich darauf spezialisiert hat Interim-Manager zu vermitteln. Adressen finden Sie hier:

  • Arbeitskreis Interim Management Professionals (AIMP)
  • Dachverband deutscher Interim-Manager (DDIM)
  • Suche auf Google: provider interim management deutschland

Hier können Sie sich die Inhalte des Beitrags als PDF herunterladen:

Vakanzüberbrückung bis Sonderaufgaben - Interim Management

 

 

Wann Interim-Management
sinnvoller ist als eine Festanstellung (PDF)

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Schwarze Schafe müssen draußen bleiben – Betrugsprävention bis hin zum Hausverbot für Kunden im Online-Shop

Hausverbot für Kunden im Online-Handel - virtuelles Hausrecht

(c) Bettina Vier, Digitalisierung + E-Commerce

Laut CRIF-Umfrage (Quelle: IT-ZOOM, 95 Prozent der Online-Shops von Betrug betroffen, abgerufen: 5.12.2025) verursachen betrügerische Kunden in Online-Shops Millionen- bis Milliardenschäden. Betroffen ist fast jeder Online-Shop. 42% erleiden Verluste von weniger als 10.000 € im Jahr. 32 % müssen Verluste von 10.000 bis 100.000 € verbuchen und 25% sogar mehr als 100.000 €. Neben den Zahlungsausfällen und Warenverlusten muss der Händler zusätzliche Kosten für juristische Dienstleistungen oder Rücksendekosten tragen.

Die häufigsten Betrugsformen in Online-Shops

  • In 76% der Fälle liegt Identitätsdiebstahl vor. Kriminelle gelangen an Informationen wie Namen, Adressen, Zugangsdaten oder Kreditkartendaten, und nutzen diese beispielsweise für Bestellungen, Kontoeröffnungen oder zur Verbreitung von Falschinformationen.
  • 53% der Online-Händler sind durch Eingehungsbetrug betroffen In diesen Fällen wissen die Kunden bereits bei Vertragsabschluss, dass sie nicht in der Lage sind, ihren Vertragsteil leisten zu können, z.B. weil sie zahlungsunfähig sind.

Hausverbot für Kunden: Wer möchte in solchen Fällen nicht vom virtuellen Hausrecht Gebrauch machen?

Online-Händler können auffällige Kunden ausgrenzen, d.h. den Verkauf an diese Kunden verwehren (interne Blacklist). Das gilt insbesondere, wenn sachliche Gründe vorliegen (wie z.B. wiederholter Zahlungsausfall oder Betrugsversuch). Die Grundrechte dürfen dabei nicht verletzt werden. Die Voraussetzung ist, dass die Regelung hierzu in den AGBs hinterlegt sind.

Nach einem Urteil vom 29.05.2020, Az. V ZR 275/18 dürfen private stationäre Händler und Online-Händler Kunden auch ohne sachlichen Grund ausschließen, wenn hierüber Grundrechte nicht verletzt werden, und Kunden nicht maßgeblich vom gesellschaftlichen Leben ausgeschlossen werden. (Quelle: Online-Shops dürfen virtuelles Hausverbot erteilen, VY, abgerufen 5.12.2025)

Das Hausverbot für Kunden ist das härteste Mittel, das ergriffen werden kann. Doch bevor es dazu kommt, können Sie mit Hilfe der Technik Vorsorge treffen.

Technisch gesteuerte Maßnahmen der Betrugspräventionen vorgestellt

Schutz vor Fake-Bestellungen, Zahlungsausfall und Identitätsdiebstahl

  • Bonitätsprüfungen (z. B. Schufa, Boniversum)
  • Adressvalidierung & Plausibilitätschecks
  • Fraud-Prevention-Tools von Payment-Providern (Stripe Radar, PayPal Seller Protection, Adyen etc.)

Schutz vor Missbrauch des Rechnungskaufs und Stornierung von Rücklastschriften

Kunden klassifizieren und nach Kundenkategorie Zahlungsarten zuteilen. Einfachste Variante wäre z.B. diese:

  • Neukunden und nicht vertrauenswürdigen Bestandskunden: Sichere Zahlungsarten wie Vorkasse, Sofortüberweisung, Paypal oder Kreditkarte.
  • Vertrauenswürdige Bestandskunden: Rechnungskauf, Lastschrift, Ratenkauf, später zahlen

Schutz vor Reselling-Betrug und Mehrfachbestellungen unter falschen Identitäten

Ein Reselling-Betrug liegt z.B. vor, wenn ein Kunde ein Online-Seminar bucht und teurer weiterverkauft. Mehrfachbestellungen unter falschen Identitäten werden genutzt, um teure Waren zu beziehen, die sie nicht benutzten. Durch den Diebstahl bekannter Personen werden Bonitätsprüfungen umgangen.

Mögliche Betrugspräventionen:

  • Identitätsnachweise einfordern, z.B. Post-Ident-Verfahren, digitaler Personalausweis
  • Bonitätsprüfungen (z. B. Schufa, Boniversum)
  • Einkaufslimits (z.B. pro Einkauf, Zeitperiode)
  • Ausschluss auffälliger PLZ-Gebiete
  • Unterscheidung nach Neukunden und vertrauenswürdigen oder nicht vertrauenswürdigen Bestandskunden

Schutz vor „Nicht erhalten“ und Rücksendebetrug

Rücksendebetrug liegt vor, wenn Kunden leere Pakete zurückschicken, das Produkt austauschen oder benutzte Produkte (z.B. getragene Kleidung) zurückschicken.

Mögliche Betrugspräventionen:

  • Versandtracking gegen „nicht erhalten“
  • Seriennummern bei Retouren prüfen (QR- oder Strich-Codes, RFID)
  • Retourendokumentation mit Kameraüberwachung
  • Beschädigungserkennung (KI unterstützt)
  • Kunden mit hoher Retourenquote markieren (s. unten auch Hausrecht)

Rechtssichere und klar formulierte AGBs und Widerrufsregelungen

  • Informationen zur Rücksendung und zum Widerruf
  • Ausschluss bestimmter Waren von der Rücksendung (z.B. digitale Produkte, Hygiene-Artikel)

Muster erkennen

Durch den Einsatz von fraud detection Tools können Muster erkannt werden, z.B.

  • Ungewöhnliche IP-Adressen
  • Bestellhäufigkeit vs. Bestellgewohnheit
  • Retourenverhalten
  • Reklamationen von Kunden
  • Abweichende Rechnungs- und Lieferadressen
  • Nutzung von VPN / Proxy (können als Tarnversuche gewertet werden)

Beratung von Datenschützer und Juristen einholen

Generell gilt: Bei der Einführung technischer Präventionsmaßnahmen bis hin zum Hausverbot für Kunden immer die Experten des Datenschutzes und Online-Rechts einzubinden. Die rechtliche Verflechtungen und Rahmenbedingungen können insbesondere im internationalen Umfeld sehr komplex werden. Daher muss bei der Umsetzung entsprechende Sorgfalt betrieben werden.

Disclaimer

Bitte beachten Sie, dass dieser Artikel keine Rechtsbelehrung darstellt. Bei Fragen wenden Sie sich bitte an einen Juristen mit entsprechenden Kenntnissen.

 

Download Spotlight „Betrugsprävention“

Betrugspräventionen im E-Commerce

Hier können Sie sich einen Überblick möglicher Maßnahmen zur Betrugsprävention mit Hinweis auf technischen Lösungen herunterladen.

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Marktmacht E-Commerce: Wie der Onlinehandel die Wirtschaft transformiert

Marktmacht E-Commerce

(c) Bettina Vier

Der Onlinehandel hat sich nicht zuletzt durch die Corona Pandemie zu einem zentralen wirtschaftlichen Motor und Kampfplatz der Supermächte entwickelt. Was zur Jahrtausendwende mit einfachen Webshops begann, ist heute ein globales Ökosystem aus spezialisierten und KI-gestützten Backend-Systemen, Online-Shops, digitalen Marktplätzen, Logistiknetzwerken, Zahlungsdienstleistern und automatisierten Prozessen im Online-Marketing.

Marktmacht E-Commerce: Der aktuelle Stand in Deutschland und Europa

  • In Deutschland wächst der Onlinehandel: Laut einer aktuellen Studie des EHI Retail Institute und der ECDB verzeichneten die 1.000 umsatzstärksten B2C-Onlineshops 2024 einen Netto-E-Commerce-Umsatz von 80,4 Mrd. Euro — ein nominales Wachstum von 3,8 % bzw. +2,9 Mrd. Euro. (Quelle: EHI Retail Institute, abgerufen 29.11.2025) Damit wuchs der Online-Handel fast doppelt so stark wie der stationäre Handel, der mit 2% zulegte (EHI Handelsdaten, abgerufen 29.11.2025).
  • Der Verband HDE (Handelsverband Deutschland) prognostiziert für 2025 ein Wachstum um etwa 4 %, womit der Online-Handelsumsatz in Deutschland auf rund 92,4 Mrd. Euro steigen könnte. (Quelle: Cross-Border E-commerce Magazine+1, abgerufen 29.11.2025)
  • Auf Wachstumskurs befinden sich laut Markt & Mittelstand B2C-Produkte der Kategorien Lebensmittel, Drogerieartikel, schnelllebige Konsumgüter (FMCG) sowie Second-Hand-Waren. (Quelle: Markt & Mittelstand+1, abgerufen 29.11.2025)
  • Auf europäischer Ebene zeigt sich ähnliches Wachstum: Laut einer Prognose des Beratungsunternehmens Forrester soll der Online-Einzelhandel in den fünf großen Volkswirtschaften (darunter Deutschland) bis 2029 mit einer jährlichen Wachstumsrate von durchschnittlich 7,8 % wachsen. (Quelle: onlinemarktplatz.de+1, https://onlinemarktplatz.de/252655/e-commerce-umsatz-steigt-bis-2029, abgerufen 29.11.2025)

Diese Zahlen zeigen deutlich: Der E-Commerce stabilisiert sich nach dem Pandemie-Boom nicht nur auf einem höheren Niveau, sondern wächst weiter. Damit festigt er seine Rolle als wichtiger Verkaufskanal im Einzelhandel.

Herausforderungen und kritische Aspekte

Mit steigender Relevanz des E-Commerce steigt der Wettbewerbsdruck und der staatliche Eingriff, um Betrug und negative gesellschaftliche Folgen zu vermeiden.

  • Konzentration und Marktmacht: Große Plattformen und Marktplätze dominieren den Markt — kleinere Händler haben oft Schwierigkeiten mitzuhalten. Das kann zu Monopol- oder Oligopol-Strukturen führen und Konkurrenz verzerren.
  • Druck auf stationären Einzelhandel und lokale Anbieter: Besonders lokale und kleinere Geschäfte leiden. Sie verlieren Kunden, Umsatz und oft auch ihre Existenzgrundlage, wenn sie ihr Geschäftsmodell nicht ändern.
  • Ökologische und soziale Fragen: Schneller Versand, Retouren, Verpackungsmüll und steigende Logistikbelastung bedeuten ökologische Kosten. Auch Arbeitsbedingungen in Versand und Logistik stehen oft in der Kritik.
  • Abhängigkeit von Technologie und Infrastruktur: E-Commerce braucht stabile Internetanbindungen, ausgefeilte IT- und Logistik-Infrastruktur. Ein Umfeld, das von Marktplätzen angeboten wird, aber für den eigenen Online-Shop erst aufgebaut werden muss.
  • Regulierungen erschweren einen rechtssicheren Onlinehandel: Staatliche Vorgaben wie z.B. die Datenschutzbestimmungen, das Verpackungsgesetz, die Produktsicherheitsverordnung oder auch das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz erhöhen die Komplexität und den technischen Aufwand für Online-Shop-Betreiber. Die Regularien stellen daher für viele Gründer eine immer höhere Hürde für den Online-Markteintritt dar.

Was die Marktmacht E-Commerce für Wirtschaft und Gesellschaft bedeutet

Die Marktmacht des E-Commerce beeinflusst immer stärker die Einzelhandelsstruktur und das Verbraucherverhalten. Das hat positive und negative Auswirkungen:

  • Für die Wirtschaft bedeutet der E-Commerce neue Wachstumsmärkte, Innovationen, Wettbewerbsdruck und gleichzeitig Herausforderungen für traditionelle Handelsmodelle.
  • Für den Arbeitsmarkt ist der Strukturwandel bereits im Gange: neue Jobs in Logistik, IT und Data Analytics, aber auch verstärkte Automatisierung in diesen Bereichen durch KI. Im Einzelhandel wächst der Druck ebenfalls stärker zu digitalsieren und geeignete Fachkräfte zu finden.
  • Verbraucherinnen und Verbraucher freuen sich einerseits über mehr Auswahl, oft günstigere Preise und bequemeren Einkauf. Aber Sie müssen sich auch mit Fragen nach Nachhaltigkeit, Datenschutz und fairen Arbeitsbedingungen auseinandersetzen.
  • Für die soziale Gemeinschaft bedeutet der Online-Einkauf, dass Menschen noch stärker in ihren vier Wänden bleiben und der soziale Kontakt abnimmt. Das führt immer mehr zum Gefühl der Vereinsamung und trägt zudem dazu bei, dass die Entwicklung der sozialen Kompetenz vernachlässigt wird.
  • Mit Blick auf die Stadt- und Regionalentwicklung ist bereits heute schon zu beobachten, dass der traditionelle Einzelhandel nicht nur aufgrund fehlender Nachfolger, sondern auch durch die Marktmacht E-Commerce ausgedünnt wird. Damit verlieren Innenstädte an Attraktivität und benötigen neue Ansätze, um als Raum für soziale Gemeinschaften und für die lokale Versorgung wahrgenommen zu werden.

Fazit

Die „Wirtschaftsmacht E-Commerce“ ist real — und wird weiter wachsen. Über den Online-Handel drängen verstärkt internationale Händler auf den nationalen Markt, die aufgrund ihrer lokalen Rahmenbedingungen Vorteile ausspielen können. Dadurch werden Logistikprozesse und die Frage der Nachhaltigkeit eine immer größere Bedeutung gewinnen.

Das Verbraucherverhalten hat sich bereits jetzt schon signifikant verändert: Innenstädte werden immer stärker zur Bummelmeile, während der Einkauf zum Teil online stattfindet. Während der Online-Einkauf auf der einen Seite als Zeitersparnis und bequem wahrgenommen wird, steigen auf der anderen Seite das Risiko der Überschuldung und Vereinsamung.

Der Onlinehandel verändert damit, wie wir einkaufen, wie Unternehmen wirtschaften, wie Städte und soziale Gemeinschaften funktionieren und wie unsere globalisierte Wirtschaft strukturiert ist. Für Unternehmen, Politik und Gesellschaft heißt das, die Nachteile zu erkennen und zu korrigieren. Aufhalten lässt sich der Wandel nicht.

Hinweis

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von ChatGPT recherchiert und vorbereitet und von mir (Bettina Vier, Bloggerin) inhaltlich überarbeitet.

 

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PIM-System: Das Herz des Produktdatenmanagements

Mit Produktdatenmanagement Umsatzpotenziale realisieren

(c) kerkezz/Adobe Stock

Mit Produktdatenmanagement Umsatzpotenziale realisieren

Eine Umfrage des Softwareunternehmens One Data (2024) hat ergeben, dass 59% der Business- und IT-Entscheider der Umfrage von der effektiven Nutzung ihrer Daten überzeugt sind.

Doch Bitkom zeigt in einer eigenen Studie (2024), dass lediglich 6% der deutschen Unternehmen das Datenpotenzial nutzen. Insbesondere in der Beschaffung und Produktion nennt das Institut ein Defizit von etwa 75%. Marketing und Kundenservice sind schon weiter: hier nennt die Studie ein Defizit von 60%.

Gründe sind laut One Data häufig fehlende Zuständigkeiten, technische Komplexität Datenschutzbedenken. Lediglich 17% der Unternehmen beschäftigen einen Chief Data Officer.

(Quelle: Connect Professional, Deutsche Unternehmen unterschätzen das Potenzial ihrer Daten, Studie von One Data, https://www.connect-professional.de, abgerufen: 14.11.2025)

 

Machen Sie eine Vermögensaufstellung ihrer Produktdaten

Prüfen Sie in drei Schritten, ob sie bereits das Potenzial ihre Produktdaten effektiv nutzen:

Schritt 1:
Wo entstehen Ihre Produktdaten – und wer pflegt sie?

Schritt 2:
Welches Potenzial haben Ihre Daten heute und morgen?

Schritt 3:
Was wäre möglich, wenn Sie alle Informationen an einem Ort bündeln und automatisiert verteilen könnten?

 

Welche Schlussfolgerung können Sie ziehen?

Arbeiten Ihre Produktdaten bereits für Sie, oder arbeiten Sie für die Produktdaten?

Im ersten Fall haben Sie vermutlich bereits ein sehr gut funktionierendes Produktinformationsmanagement.

Im zweiten Fall sollten Sie sich mit einem PIM-System auseinandersetzen.

 

PIM-Systeme können mehr als nur Daten zentral zu speichern

Datenmanagement

  • Zentralisierung aller produktrelevanten Informationen
  • Konsolidierung heterogener Datenquellen
  • Validierung und Datenqualität („Single Source of Truth“)

Anreicherung & Automatisierung

  • Kontextualisierung und dynamische Attribute
  • KI-gestützte Übersetzungen & Analysen
  • Regelbasierte Datenanreicherung

Distribution

  • Ausspielung an Shops, Marktplätze, ERP, CRM
  • Generierung digitaler Kataloge & individueller Datenpakete
  • Unterstützung von Marketing, Vertrieb & Service

Die Vorteile der zentralen Datenhaltung von Produktinformationen in einem PIM-System auf einen Blick

  • Höhere Datenqualität → weniger Fehler, konsistente Informationen
  • Beschleunigte Produktentwicklung durch vollständige Datenbasis
  • Optimierte Prozesse in Beschaffung, Vertrieb, Service
  • Compliance & Regularien leichter umsetzbar
  • Bessere Partner- & Lieferantenzusammenarbeit
  • Time-to-Market beschleunigt
  • Internationale Skalierung & Omnichannel
  • Besseres Kundenerlebnis durch konsistente Produktinformationen

PIM-System: Das Herz des Produktdatenmanagements

 

Laden Sie sich hier eine Übersicht zum zentralen Produktdatenmanagement in einem PIM-System herunter. 

Bei Fragen können Sie mich gerne kontaktieren.

 

 

 

 

 

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