
KI-Agenten kaufen anders als Menschen.
Ich finde die genaue Stelle, an der ein KI-Agent in deinem Shop aufgibt, und mache daraus einen Pfad, den er abschließen kann.

Stephan Lucka · 10+ Jahre Produkt- & E-Commerce-UX

Wo der Kauf im Shop abbricht.
geprüft
Der Pfad ist prüfbar.
Was sich ändert, wenn der Kaufpfad klar ist.
Finde die Stelle, an der der Kauf stoppt.
Ich teste, ob ein Agent Produkte finden, prüfen, vergleichen und kaufen kann.
*Orientierungswert für einen typischen Pfad: Suche, Produktseite, Richtlinien und Checkout.
Agentic UX Readiness Score
Sieh genau, wo KI-Agenten im Shop abbrechen.
Ich teste eine echte Kaufaufgabe von Suche bis Checkout und übersetze die Schwachstellen in eine priorisierte Fix-Liste: fehlender Kontext, fehlende Belege, unklare Regeln und blockierte Abschlüsse.
Methode
Wir prüfen einen echten Kaufpfad und halten jede Stelle fest, an der der Agent rät, stoppt oder Hilfe braucht. Die Befunde werden nach Wirkung geordnet.
Ergebnis

"Agenten scheitern selten überall. Meist bricht zuerst eine konkrete Stelle: Suche, Produktbeleg, Richtlinie oder Checkout."
Audit-Notiz
Kaufpfad
Produktseiten, bei denen Agenten nicht raten müssen.
Ich mache Produkt-, Kategorie-, Vergleichs- und Richtlinienseiten zu klaren Belegflächen, damit Agenten Fakten erkennen, prüfen und zitieren können.
Methode
Wir prüfen, ob Produktdaten, Vergleichskriterien und Richtlinien an einer klaren Stelle stehen und sich nicht widersprechen.
Ergebnis

"Gute Produkttexte sind nicht automatisch gute Agenten-Eingaben. Claims brauchen Belege, Struktur und klare Entscheidungsregeln."
Audit-Notiz
Produktbelege
Checkouts, die Agenten selbst abschließen können.
Ich kläre die Stellen, an denen Agenten noch menschliche Hilfe brauchen: Versand, Retouren, Bundles, Accounts, Payment und Produktregeln.
Methode
Wir prüfen Versand, Retouren, Accounts, Zahlungsarten und Ausnahmen in derselben Reihenfolge, in der ein Agent sie für den Kauf braucht.
Ergebnis

"Checkout bricht, wenn Regeln zu spät auftauchen: Verfügbarkeit, Accounts, Zahlungsarten, Retourenfenster oder Bundle-Grenzen."
Audit-Notiz
Checkout-Regeln
Vertrauenssignale, die Agenten prüfen können.
Ich mache Reviews, Specs, Garantien, Preise, Verfügbarkeit und Support-Versprechen so prüfbar, dass Agenten dich aus nachvollziehbaren Gründen empfehlen können.
Methode
Wir gleichen Produktseite, Warenkorb, Richtlinien und FAQ ab. Widersprüche werden als konkrete Aufgabe festgehalten.
Ergebnis

"Agenten brauchen prüfbare Belege. Reviews, Specs, Garantien und Richtlinien müssen dieselbe Geschichte erzählen."
Audit-Notiz
Vertrauen
Testen. Finden. Reparieren.
Ein realer Kaufpfad zeigt, wo der Agent stoppt. Genau diese Stelle wird bearbeitet.
Ich prüfe eine echte Kaufaufgabe: Suche, Produktseite, Richtlinien und Checkout.
- 01Eine Kaufaufgabe wählen, die echten Umsatz trägt
- 02Sie Ende zu Ende ausführen, wie ein Agent es täte
- 03Jede Stelle festhalten, an der er stockt oder rät
Die Karte
Derselbe Shop, zwei Lesarten.
Menschen kommen klar. Agenten sehen eine andere Seite, und brechen dort ab, wo Belege, Regeln oder der Abschluss fehlen. Die Lücke zwischen den beiden Kurven ist genau das, was dich Agent-Käufe kostet.
Karte für deinen ShopIllustratives Beispiel, deine echte Karte entsteht im Audit.
Die Idee hinter agenticux.de.

Warum es agenticux.de gibt.
Ich bin Stephan Lucka und arbeite seit über zehn Jahren an Produkt- und E-Commerce-UX. Mit agenticux.de prüfe ich, ob ein Shop KI-Agenten die Fakten, Regeln und nächsten Schritte liefert, die sie für eine Empfehlung und einen abgeschlossenen Kauf brauchen.
- Ein echter Kaufpfad.
- Eine sichtbare Bruchstelle.
- Ein prüfbarer Fix.

Typische Bruchstellen
"Agenten brechen nicht wegen schlechter Optik ab."
Sie brechen ab, wenn Produktfakten, Richtlinien, Vergleiche oder Checkout-Regeln nicht zusammenpassen.

Kein Redesign auf Verdacht.
Erst der Abbruch. Dann der gezielte Fix.
BeispielPfadanalyse
Warum Agenten bei der Auswahl stoppen.
4
Bruchstellen geprüft12
mögliche Fixes skizziertEingesetzt:
"Wenn Fakten, Varianten und Regeln verteilt sind, kann ein Agent keine sichere Empfehlung ableiten."
PfadanalyseErst prüfen. Dann umbauen.
Ein Pfad reicht für den Start.
Die ersten 30 Minuten zeigen, wo ein Agent aussteigt und ob ein Audit sinnvoll ist.

Stephan Lucka
Agentic-UX-Berater
10 Tagebis zur Klarheit
Du weißt nach 10 Tagen, wo AI-Agents in deinem Shop aussteigen, und welche drei Fixes den größten Umsatz bringen.
FAQ
Ich teste eine Kaufaufgabe aus Sicht eines KI-Agenten und zeige, an welcher Stelle der Kauf unsicher wird.
Wissen.
Praxisnotizen zu Agentic Commerce, KI-Suche und Shops, die Agenten lesen, prüfen und abschließen können.

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Lass uns den ersten Abbruch finden.
"Schick mir den Shop und einen Produktpfad. Ich melde zurück, wo der Agent stoppt und welcher Fix zuerst sinnvoll ist."
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