Auf der K5 Future Retail 2026 in Berlin ging es nicht mehr um die Frage, ob man KI im E-Commerce einsetzt, sondern ob im E-Commerce überhaupt noch etwas ohne sie läuft. An zwei Tagen im Estrel Berlin, am 23. und 24. Juni, arbeiteten sich über 5.000 Entscheider, mehr als 200 Aussteller und über 250 Speaker durch sechs Leitthemen: KI und Automatisierung, Social und Live Commerce, China und Asien, Retail Media, Logistik und Wachstum. KI war keines dieser sechs Themen. Sie lag unter allen.
nonplusultra war mit zwei Personen die ganze Zeit vor Ort. Vivien Pannier und Dominik Hack haben uns auf der K5 vertreten: in den Sessions, in den Messehallen und in den Gesprächen dazwischen, in denen die nützlichste Erkenntnis des Events tatsächlich entstand. Was folgt, ist das, was sie mitgebracht haben, und vor allem, was es für eine Marke der Unterhaltungselektronik ändert, die in EMEA um Regalplatz und Sichtbarkeit in der Suche kämpft.
KI war auf jeder Bühne der K5, weil sie kein Kanal mehr ist
Die K5 hat in diesem Jahr eine eigene KI-Bühne eingeführt, neben ihren zwei Hauptbühnen und drei Expo-Bühnen. Die Programmierung war das Signal: KI passt in keinen einzelnen Track mehr, weil sie inzwischen durch jeden Track läuft. Merchandising, Suche, Fulfillment, Service und Content hatten alle eine KI-Antwort dabei.
Am schärfsten formulierte es Erik Siekmann, Co-Founder und Geschäftsführer von TL;DR, der seine K5-Keynote 2026 für drei Thesen zu 2026 und 2027 nutzte. Erstens: Der Suchschlitz und die klassische Ergebnisseite verschwinden, Suche wird dialogisch, personalisiert und zunehmend selbst handelnd. Zweitens: Die Auktionslogik der bezahlten Suche beginnt, organische Relevanz in großen Sprachmodellen zu verdrängen. Drittens: Agentische KI wird zur treibenden Kraft der Kundenbindung, nicht nur der Discovery.
Zusammen mit den harten Zahlen ist die Richtung eindeutig. Nevin Francis, Senior VP bei NielsenIQ, hat gezeigt, dass die KI-gestützte Produktsuche von rund 10 % der europäischen Produktrecherche-Touchpoints im Jahr 2025 auf prognostizierte 22 % bis Ende 2026 steigt. Legt man Siekmanns Thesen und diese Kurve übereinander, ist die Folge für eine Tech-Marke konkret: Discovery verschiebt sich von "bei Google ranken und die Suchleiste im Marktplatz gewinnen" zu "für ein Modell lesbar sein, das stellvertretend für den Käufer antwortet". Der Input für dieses Modell sind Ihre Produktdaten.
Kundenzentrierung reicht nicht mehr: Brandts Warnung an Marken
Wenn Siekmann den Motor beschrieb, beschrieb Jan Niclas Brandt die Straße. Der CCO von CECONOMY, der Muttergesellschaft von MediaMarktSaturn, eröffnete seine K5-Keynote mit einem bewusst provokanten Satz: Kundenzentrierung reiche nicht mehr. Kunden, so sein Argument, denken in Momenten, nicht in Kanälen oder Touchpoints, und der Kundenkontext muss über die gesamte Journey fließen, sonst bricht er.
Sein Beispiel war eine MediaMarkt-Kundin namens Karla: Sie hat ihr letztes Telefon vor zwei Jahren im Markt gekauft, wird von einer Anzeige inspiriert, sucht über mehrere Geräte hinweg, fragt einen Chatbot nach dem Austausch ihres Akkus, erhält Tage später eine geo-getriggerte Wallet-Benachrichtigung und betritt schließlich einen Markt, in dem das Personal auf Basis ihrer Historie und Absicht eine wirklich relevante Empfehlung geben kann. Jeder Schritt dieser Kette ist zuerst ein Problem der Datenübergabe und erst dann ein Marketingproblem. Für eine Marke im MediaMarkt-Regal ist die Lehre direkt: Der Händler baut dieses verbundene Bild der Kundin bereits auf, und die Marken, die es mit sauberen Produkt- und Verfügbarkeitsdaten füttern, tauchen im richtigen Moment auf.
Social Commerce verdrahtet die Journey neu, und Tech-Marken sind spät dran
Social und Live Commerce hatten einen eigenen Haupttrack, und die Einordnung ist reifer geworden als "sollten wir bei TikTok sein". Die Schleife von Discovery zu Kauf schließt sich heute in der Social-App selbst, und das Tempo geben überwiegend chinesische Plattformen vor, die Nachfrageerzeugung als Kernkompetenz behandeln und nicht als Kampagne.
Genau hier sehen wir aus dem Feld eine konstante Lücke. Eine Marke finanziert ihre Social-Präsenz als Awareness-Budget, gemessen an Impressionen, während Transaktion, Bewertung und Wiederkauf auf einer Fläche passieren, die die Marke weder besetzt noch merchandised. In einem deutschen MediaMarkt-Gang würde keine ernsthafte Marke das Regal unbetreut lassen und das Marketing nennen. Der Social-Storefront hat dieselbe Disziplin verdient, und die meisten Marken der Unterhaltungselektronik haben sich dafür noch nicht aufgestellt.
Aus Regalsicht: KI-Discovery beginnt bei Produktdaten, nicht beim Mediabudget
Hier ist die Verbindungslinie, die jede KI-Bühne der K5 mit einem physischen Gang in Deutschland verbindet, und das ist der Teil, für den ich unseren Namen einsetze. Die Marken, die KI-vermittelte Discovery gewinnen, werden nicht die sein, die am meisten ausgeben. Es werden die sein, deren Produktdaten sauber genug sind, damit eine Maschine sie korrekt zusammenfasst: strukturierte Attribute, korrekte Kategorisierung, reichhaltige Beschreibungen, brauchbare Bild-Metadaten.
Wir sehen dasselbe Fehlermuster an zwei Stellen gleichzeitig, im Online-Marktplatz-Katalog und am physischen Regal. Eine Marke führt mit einer Spec-Liste, wo der Käufer, ob Mensch oder KI, eine strukturierte Antwort auf eine konkrete Frage braucht. Der Verkäufer im Markt kann sie nicht für den richtigen Anwendungsfall empfehlen, und das Modell kann es auch nicht. Dieselbe Ursache, zwei Flächen. Das ist die unglamouröse Arbeit, die über KI-Sichtbarkeit entscheidet, und sie liegt vor jedem Mediabudget. Eine Marke kann sich nicht zu einer guten Zusammenfassung kaufen. Sie muss zuerst gut strukturiert sein.
Die meistgenannte Erkenntnis der K5 hatte nichts mit KI zu tun
Bei all der KI auf der Bühne war die Erkenntnis, die unser Team am häufigsten mitbrachte, die älteste der Branche: Die besten Ideen entstehen weiterhin im echten Gespräch mit jemandem, der die Arbeit gemacht hat. Fünftausend Menschen zwei Tage lang in einem Gebäude sind kein Mechanismus zur Content-Auslieferung, sondern ein Event mit hoher Beziehungsdichte. Die Marken, die am meisten aus der K5 ziehen, sind nicht die, die die meisten Sessions sehen. Es sind die, die mit drei Gesprächen gehen, die es wert sind, fortgeführt zu werden.
Was Tech-Marken in EMEA daraus mitnehmen sollten
▸Prüfen Sie Ihre Produktdaten auf KI-Lesbarkeit, bevor Sie in die nächste Retail- oder Marktplatz-Offensive gehen. Strukturierte Attribute, korrekte Kategorisierung und Bild-Metadaten zählen heute so viel wie das Datenblatt, denn ein Modell kann nicht empfehlen, was es nicht parsen kann.
▸Behandeln Sie Ihren Social-Storefront wie ein betreutes Regal, nicht wie eine Media-Zeile. Wenn TikTok Shop oder Live Commerce die Schleife für Ihre Kategorie schließt, geben Sie ihm Verantwortung, Merchandising und einen Servicestandard, so wie bei einem wichtigen Retail-Account.
▸Füttern Sie das verbundene Kundenbild des Händlers. Brandts "Momente, nicht Kanäle" ist bei MediaMarktSaturn bereits operativ, und die Marken mit sauberen Produkt- und Verfügbarkeitsdaten tauchen im relevanten Moment auf.
▸Benchmarken Sie Ihre Plattform-Präsenz an den chinesischen Akteuren, nicht an Ihren westlichen Mitbewerbern. Sie haben den Standard für Nachfrageerzeugung neu gesetzt, die Marke nebenan zu erreichen ist nicht mehr die Messlatte.
Wenn Sie verstehen wollen, wie die Produktdaten Ihrer Marke in der KI-gestützten Suche tatsächlich abschneiden und was vor der nächsten Handelsverhandlung zu beheben ist, ist das genau die Frage, für die unser Data-Science-Service gebaut ist. Wie sich das speziell über Marktplätze ausspielt, zeigt Amazon & Marketplace Management, und was disziplinierte EMEA-Umsetzung in der Praxis gebracht hat, lesen Sie in der Shokz-Case-Study.