Customer Engagement: SAP sieht 2026 als Stresstest

Kaufentscheidungen werden zunehmend durch KI-Agenten unterstützt. Gleichzeitig können viele Unternehmen vorhandene Kundendaten noch immer nicht schnell genug in konkrete Maßnahmen übersetzen. Laut dem SAP Engagement Index 2026 wird Customer Engagement deshalb von einer Marketingaufgabe zu einer unternehmensweiten operativen Herausforderung.

Customer Engagement verschiebt sich vom Kanal zum Prozess

Unternehmen haben Customer Engagement lange vor allem als Aufgabe von Marketing, Vertrieb und Kundenservice behandelt. Kampagnen wurden geplant, Zielgruppen definiert und Reaktionen anschließend ausgewertet. Dieses Modell gerät unter Druck, wenn KI-Systeme Kaufentscheidungen beschleunigen und Kunden innerhalb kurzer Zeit zwischen Informationssuche, Produktauswahl und Bestellung wechseln.

Nach Angaben des SAP Engagement Index 2026 nutzen 26 Prozent der befragten Verbraucher bereits KI-Agenten, um Kaufentscheidungen vorzubereiten oder zu treffen. In der Generation Z liegt der Anteil bei 41 Prozent. Zudem erklären 67 Prozent, dass KI ihnen schnellere und fundiertere Entscheidungen ermögliche.

Damit verkürzt sich das Zeitfenster, in dem Unternehmen auf ein erkennbares Kundeninteresse reagieren können. Eine passende Produktempfehlung, ein verfügbarer Artikel und eine belastbare Lieferzusage müssen im entscheidenden Moment zusammenkommen. Eine personalisierte Werbebotschaft hilft wenig, wenn das beworbene Produkt nicht lieferbar ist oder der Kundenservice keine Informationen zur Bestellung besitzt.

Agentic AI soll Erkenntnisse direkt in Maßnahmen überführen

SAP verbindet diese Entwicklung mit dem Begriff Agentic AI. Gemeint sind KI-Systeme, die Informationen nicht nur analysieren, sondern auf Basis definierter Regeln selbstständig weitere Aktionen anstoßen können.

Im Customer Engagement könnte ein solches System beispielsweise ein steigendes Interesse an einem Produkt erkennen, Zielgruppen anpassen, Lagerbestände berücksichtigen und die Kundenkommunikation verändern. Der praktische Nutzen entsteht allerdings erst dann, wenn Marketing-, Handels-, Service- und Betriebsdaten miteinander verbunden sind.

Genau hier liegt nach Einschätzung von SAP das Problem vieler Unternehmen. Kundendaten befinden sich häufig in unterschiedlichen Systemen, Abteilungen arbeiten mit eigenen Datenbeständen und die Qualität der Informationen ist nicht überall einheitlich. Unter diesen Bedingungen kann KI zwar Muster erkennen, aber nicht zuverlässig handeln.

Sara Richter, CMO bei SAP Engagement Cloud, bezeichnet Engagement deshalb als unternehmensweite Echtzeit-Kompetenz. Unternehmen mit stärker vereinheitlichten Kernsystemen seien besser in der Lage, Kundeninteraktionen über mehrere Geschäftsbereiche hinweg zu koordinieren.

Die Aussage ist plausibel, kommt jedoch von einem Anbieter, der selbst Software zur Verbindung dieser Systeme verkauft. Der SAP Engagement Index beschreibt daher nicht nur eine Marktentwicklung, sondern stützt zugleich die strategische Positionierung der SAP Engagement Cloud.

Sportevents und Weihnachtsgeschäft als operative Stresstests

Große Sportveranstaltungen und das Weihnachtsgeschäft erzeugen kurzfristig hohe Nachfrage, stark schwankende Zugriffszahlen und zusätzliche Anfragen an den Kundenservice. Marketingkampagnen können solche Spitzen zwar verstärken, aber nicht allein bewältigen.

Entscheidend ist, ob die dahinterliegenden Prozesse mithalten. Preisänderungen, Werbeaktionen, Lagerbestände, Bestellabwicklung, Lieferinformationen und Rückfragen müssen aufeinander abgestimmt sein. Kommt es an einer Stelle zu Verzögerungen, wird aus Reichweite schnell Frust.

SAP bezeichnet solche Phasen deshalb als operative Stresstests. Diese Einordnung trifft einen Schwachpunkt vieler Digitalstrategien: Unternehmen investieren häufig sichtbar in personalisierte Werbung und neue KI-Anwendungen, während Produktdaten, Warenwirtschaft und Serviceprozesse weiterhin getrennt arbeiten.

Echtzeit bedeutet in diesem Zusammenhang nicht, jede Kundenreaktion automatisch mit einer neuen Botschaft zu beantworten. Es bedeutet vor allem, dass aktuelle und konsistente Informationen verfügbar sind, bevor eine Maßnahme ausgelöst wird. Ohne belastbare Daten beschleunigt Automatisierung lediglich fehlerhafte Entscheidungen.

SAP Engagement Cloud verbindet Kunden- und Betriebsdaten

Die Anfang 2026 vorgestellte SAP Engagement Cloud soll Kunden-, Handels- und Betriebsdaten zusammenführen. Unternehmen sollen dadurch nicht erst im Nachhinein analysieren, warum eine Kampagne funktioniert oder eine Bestellung gescheitert ist. Stattdessen sollen Maßnahmen während einer laufenden Interaktion angepasst werden können.

SAP ordnet die Plattform in seine Strategie für ein sogenanntes Autonomous Enterprise ein. Dabei sollen KI-gestützte Systeme über die reine Analyse hinausgehen und koordinierte Aktionen in zentralen Geschäftsprozessen ausführen.

Als Praxisbeispiel nennt SAP den Gitarrenhersteller Gibson. Das Unternehmen nutzt KI nach eigenen Angaben, um vorhandene Kundendaten zu vereinheitlichen und Muster schneller zu erkennen. Auf dieser Grundlage sollen Kunden gezielter angesprochen werden, anstatt überwiegend allgemeine Kampagnen auszuspielen.

Das Beispiel zeigt allerdings vor allem das mögliche Einsatzfeld. Es liefert keine Angaben dazu, wie stark sich Umsatz, Wiederkaufsrate oder Kundenbindung tatsächlich verändert haben. Für eine wirtschaftliche Bewertung wären messbare Ergebnisse über einen längeren Zeitraum erforderlich.

Die Studie bildet vor allem große Unternehmen ab

Die Untersuchung wurde von Opinium durchgeführt. Nach Angaben von SAP umfasst die weltweite Befragung 2.000 Verbraucher sowie 750 leitende Entscheidungsträger aus IT, Technologie, Marketing, Finanzen und Service.

Einbezogen wurden Unternehmen aus dem Einzelhandel, der Konsumgüterbranche, der Automobilindustrie, der Fertigung, der Versorgungswirtschaft und dem Großhandel. Die deutschen Unternehmensdaten stammen ausschließlich von Betrieben mit mehr als 500 Mitarbeitern und einem Jahresumsatz von mehr als 250 Millionen US-Dollar.

Die Ergebnisse lassen sich daher nicht ohne Weiteres auf kleine Händler oder den Mittelstand übertragen. Große Unternehmen verfügen zwar häufig über mehr Daten und höhere IT-Budgets, müssen aber zugleich komplexere Systemlandschaften koordinieren. Kleinere Unternehmen haben dagegen weniger Datenquellen, können Prozesse teilweise aber schneller vereinheitlichen.

Die Befragung fand zwischen dem 31. Dezember 2025 und dem 16. Januar 2026 statt. Die Prozentwerte beschreiben somit Einschätzungen und Nutzungsverhalten zu Beginn des Jahres 2026. Sie belegen nicht, dass der Einsatz von KI-Agenten automatisch zu höheren Umsätzen oder einer stärkeren Kundenbindung führt.

Entscheidend ist die Datenbasis, nicht das KI-Etikett

Für Unternehmen besteht die zentrale Aufgabe nicht darin, möglichst schnell eine weitere KI-Anwendung einzuführen. Zunächst müssen Kundendaten, Produktinformationen, Lagerbestände und Serviceprozesse zuverlässig miteinander verbunden werden.

Agentic AI kann Entscheidungen beschleunigen und Abläufe koordinieren. Sie kann aber keine fehlenden Daten korrigieren, unklare Zuständigkeiten beseitigen oder widersprüchliche Systeme automatisch in eine belastbare Prozesslandschaft verwandeln.

Das Weihnachtsgeschäft und große Sportevents werden deshalb tatsächlich zu Belastungstests – allerdings weniger für die Kreativität der nächsten Kampagne als für die Qualität der internen Abläufe. Beim Customer Engagement entscheidet sich 2026 nicht nur, wer Kunden im richtigen Moment erreicht. Entscheidend ist auch, wer das gegebene Versprechen anschließend einhalten kann.

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