Bei Conata geht es um lebendige Kontakte, bei GuidelyPro.AI um lebendige Kaufentscheidungen. Der Gründer, Stephan Heilmann, erklärt, warum klassische Shops am eigenen Erfolg ersticken und wie AI sie dialogfähig macht.

Stephan, auf den ersten Blick haben Conata und GuidelyPro.AI wenig gemeinsam. Wo liegt der rote Faden?

Beide drehen sich um dieselbe Frage: Wie helfen wir Menschen, bessere Entscheidungen zu treffen und Verbindungen zu erhalten? Conata steht für «Contacts That Stay Alive» und macht statische Kontaktlisten zu lebendigen Beziehungen. GuidelyPro.AI knüpft eine andere Verbindung, jene zwischen Käufer und der richtigen Entscheidung. Technologie sollte keine Komplexität erzeugen, sondern Orientierung.

Viele Shops investieren in Traffic, sehen aber keine besseren Conversion-Raten. Wo liegt das Problem?

Das Problem liegt nicht mehr im Traffic, sondern in der Entscheidungsarchitektur des Shops. Traffic bringt Menschen rein, hilft ihnen aber nicht beim Entscheiden. Viele Shops sind gut darin, Produkte zu präsentieren, aber schwach darin, Käufer durch eine Entscheidung zu führen. Ein Kunde hat meist nur ein Bedürfnis, keine fertige Kaufabsicht. Klassische Shops erwarten, dass er es in Filter und Kategorien selbst übersetzt. Genau da entsteht der Bruch.

Käufer wollen heute weniger suchen und mehr geführt werden. Woran machst du das fest?

Menschen haben digital immer weniger Geduld für unstrukturierte Auswahl. Plattformen und AI-Assistenten haben sie an schnelle, relevante Ergebnisse gewöhnt. Ein Käufer möchte nicht zwanzig Produkte vergleichen, sondern verstehen, was zu ihm passt und warum. Wenn ich in natürlicher Sprache mit einem System interagieren kann, wirkt ein statischer Filter limitiert. Käufer sind nicht weniger anspruchsvoll geworden, sondern anspruchsvoller. Sie erwarten Relevanz statt Reibung.

Wie verändert AI den Kaufprozess konkret?

AI sortiert nicht nur, sie versteht den Kontext. Ein klassischer Filter fragt nach Merkmalen, eine AI-Konversation fragt, was der Kunde wirklich braucht, in welcher Situation und mit welcher Priorität. Sagt ein Kunde, er suche etwas Hochwertiges für den Alltag, das nicht zu teuer ist, leitet die AI daraus passende Empfehlungen ab und erklärt sie. Ein Filter kennt Attribute, eine Decision-Engine erkennt Absichten, Unsicherheiten und Zielkonflikte. AI macht den Shop nicht intelligenter, sondern dialogfähiger.

Warum bezeichnet ihr GuidelyPro.AI nicht als Chatbot, sondern als Decision-Engine?

Ein Chatbot gilt als Support-Werkzeug, er beantwortet Fragen. GuidelyPro.AI soll Entscheidungen strukturieren und Conversion beeinflussen. Wir wollen kein weiteres Chatfenster einbauen, sondern den Moment verbessern, in dem aus Interesse eine Kaufentscheidung wird. Das System führt durch relevante Fragen, erkennt Bedürfnisse und empfiehlt Produkte im Kontext. Es geht nicht um Kommunikation an sich, sondern um bessere Ergebnisse für Shopbetreiber.

Viele AI-Tools fokussieren auf Kundenservice. Warum liegt der grössere Hebel früher?

Kundenservice setzt erst nach dem Problem an. Wir setzen früher an, bevor der Kunde unsicher wird und den Warenkorb verlässt. Tools, die beantworten, wo eine Bestellung steckt, schaffen Effizienz, verändern aber nicht die Conversion. Wir fragen früher. Warum kauft ein interessierter Besucher nicht, welche Information fehlt, welche Unsicherheit blockiert? Diese Verschiebung erzeugt messbare Effekte. Shops, die GuidelyPro.AI einsetzen, sehen im Schnitt rund 38% mehr Umsatz, einen um 15% höheren durchschnittlichen Bestellwert und eine um 18% bessere Marge, weil weniger Retouren durch falsche Produktentscheidungen entstehen.

Was war dein überraschendstes Learning beim Aufbau?

Wie gross die Lücke zwischen Produktinteresse und Kaufklarheit ist. Viele Shopbetreiber denken, ein Kunde sei schon weit, wenn er Produkte anschaut. Genau dort ist er oft am unsichersten. Er vergleicht, zweifelt, springt ab. Das Learning: Der Kunde braucht nicht mehr Informationen, sondern bessere Orientierung. Wir bauen kein Tool, das mehr Content liefert, sondern eines, das Relevanz herstellt.

Wie sieht ein typischer Online-Shop in fünf Jahren aus?

Der klassische Shop verschwindet nicht, aber seine Oberfläche verändert sich stark. Heute ist er oft eine digitale Produktablage. In fünf Jahren funktioniert er wie ein interaktiver Berater. Der Kunde beschreibt sein Bedürfnis, beantwortet wenige Fragen und bekommt eine kuratierte Auswahl mit Begründung. Verschwinden werden komplexe Filterstrukturen. Der Shop der Zukunft zeigt nicht, was verfügbar ist, sondern was sinnvoll ist.

Wenn du in zehn Jahren zurückblickst, was muss passiert sein, damit es sich gelohnt hat?

Es hat sich gelohnt, wenn GuidelyPro.AI Online-Shopping einfacher, relevanter und menschlicher gemacht hat. Wachstum und Marktposition gehören dazu. Aber entscheidend ist für mich, dass wir ein echtes Problem gelöst haben. Dass Händler nicht mehr nur um Aufmerksamkeit kämpfen, sondern bessere Einkaufserlebnisse schaffen. Und dass Käufer schneller zu Entscheidungen kommen, die wirklich passen.