73 Prozent wollen mit KI shoppen – aber nur 28 Prozent trauen ihr den Kauf zu

73 Prozent. So viele Verbrauchende in Deutschland sagen laut Sapio-Umfrage im Auftrag von Shopify (online, Juli), dass sie in der Weihnachtssaison voraussichtlich KI für mindestens eine Shopping-Aufgabe nutzen wollen. Das ist eine Absicht, kein Umsatz. Und die Zahl, auf die es für Ihre Kasse ankommt, steht weiter unten in derselben Erhebung: Nur 28 Prozent vertrauen einer KI an, einen Kauf in ihrem Namen auszulösen.

Heute, Mittwoch, 7.10., liegen zwei Dokumente nebeneinander, die man ungern in einem Atemzug nennt. Am Dienstag hat Shopify seine Saison-News veröffentlicht, am Montag hatte der HDE sein Konsumbarometer für Oktober vorgelegt. Hier die Selbstauskunft von Shoppern aus dem Sommer, dort die gedämpfte Stimmung im Herbst. Wir bei digital-magazin.de haben beides gelesen, und meine Frage ist ganz schlicht: Was fangen Händlerinnen und Händler damit an, ohne sich eine Umsatzprognose zurechtzubiegen?

Eine Vorwarnung gleich zu Beginn: Es gibt in diesem Text keine Sensation. Es gibt eine Treppe aus Prozentzahlen, einen Index, eine Interessenlage und ein paar nüchterne Ratschläge. Wer einen Countdown bis zur KI-Kasse erwartet, wird enttäuscht. Wer wissen will, was sich in der Saison belastbar planen lässt, liest richtig.

Was Sapio und Shopify gemessen haben: Absicht, nicht Kasse

Beginnen wir mit der Methodik, denn ohne sie ist jede Prozentzahl bloße Dekoration. Das Germany Factsheet, das Shopify veröffentlicht hat, beruht auf einer Online-Befragung von Sapio. Die Konsumentenseite wurde im Juli 2026 erhoben, in Deutschland mit 2.000 Befragten ab 18 Jahren. Die Händlerseite, also kleine und mittlere Unternehmen mit unter 1.000 Mitarbeitenden, folgte im August mit 1.000 Befragten in Deutschland.

Das Ganze ist also Selbstauskunft. Menschen sagen, was sie vorhaben, nicht, was sie getan haben. Wer schon einmal erlebt hat, wie viele Leute im Januar ins Fitnessstudio gehen wollten, ahnt, wie belastbar Absichten im Dezember sind. Ich finde, man sollte das nicht kleinreden, aber eben auch nicht in den Business Case schreiben. Zwischen „Ich würde das vermutlich nutzen“ und „Ich habe es bezahlt“ liegt ein Checkout, und der ist bekanntlich der gnadenloseste Filter im ganzen Handel.

Dahinter steckt eine Treppe, die das Factsheet gut sichtbar macht. Die Absicht, KI für mindestens eine Shopping-Aufgabe zu nutzen, liegt laut Sapio bei 73 Prozent. Dass die KI ein Produkt empfiehlt, finden 49 Prozent in Ordnung. Dass sie einen Warenkorb zusammenstellt, akzeptieren 36 Prozent. Und dass sie den Kauf im Namen der Nutzenden abschließt, nennen 28 Prozent. Alle vier Werte sind Angaben von Befragten über das, was sie sich vorstellen können.

1. Absicht, KI für mindestens eine Aufgabe zu nutzen: 73 Prozent (Selbstauskunft laut Sapio).
2. Einverstanden mit KI-Produktempfehlung: 49 Prozent.
3. Einverstanden mit KI-Warenkorb: 36 Prozent.
4. Vertrauen in KI-Kauf im eigenen Namen: 28 Prozent.

Jede Stufe frisst Zustimmung. Das ist kein Skandal, sondern normales Verhalten: Beim Empfehlen riskiere ich nichts, beim Bezahlen meine Kreditkarte. Der Checkout ist der Ort, an dem Vertrauen Geld kostet. Wer als Shop-Betreibende einen KI-Kanal bewertet, sollte deshalb nicht auf die oberste Stufe der Treppe schauen, sondern auf die unterste.

Wer nutzt KI schon heute?

Zur tatsächlichen Nutzung liefert das Factsheet eine zweite, nüchternere Zahl: 43 Prozent nutzen KI gelegentlich oder häufiger. Bei den 25- bis 34-Jährigen sind es 60 Prozent, bei Menschen mit hohem Einkommen 58 Prozent. Das ist allgemeine KI-Nutzung, nicht zwingend im Shop. Es sagt Ihnen, wer die Werkzeuge kennt, nicht, wer Ihnen darüber etwas abkauft. Der Abstand zwischen den 43 Prozent Nutzung und den 73 Prozent Absicht ist übrigens auch ein hübscher Hinweis darauf, wie großzügig Menschen mit ihren Vorsätzen sind.

Und die Gegenseite? 71 Prozent der befragten Unternehmen erwarten höhere Umsätze. Gleichzeitig sagen 48 Prozent der Konsumierenden, sie hätten im vergangenen Jahr negative wirtschaftliche Auswirkungen gespürt. Zwei Befragtengruppen, zwei Stimmungen, zwei Erhebungszeiträume. Das ist, höflich gesagt, eine interessante Konstellation, und sie sollte jeden skeptisch machen, der aus einer einzigen Zahl eine Saisonstrategie ableitet.

Ländervergleich: Deutschland vorne, aber womit?

Die Shopify-News vom 6.10. nennen global 65 Prozent, die in dieser Saison KI für mindestens eine Shopping-Aufgabe nutzen wollen. Die Länder-Factsheets zeigen für dieselbe Absicht: Deutschland 73, USA 60, Großbritannien 64, Frankreich 63 Prozent. Deutschland liegt damit vorn – bei der Absicht, wohlgemerkt, und wieder als Selbstauskunft aus der Sapio-Erhebung.

Dass ausgerechnet das Land mit dem notorischen Hang zu Rechnungskauf und Datenschutzbedenken die Rangliste anführt, hat mich ehrlich gesagt kurz stutzig gemacht. Möglich ist vieles: andere Erwartungen, andere Gewohnheiten beim Beantworten von Umfragen, schlicht und einfach Höflichkeit gegenüber Interviewern. Das ist reine Spekulation, die Quellen sagen dazu nichts, also stelle ich sie hier nur als Fragezeichen hin und baue nichts darauf.

Die Grafik zeigt in allen fünf Fällen eine Absicht. Ein Prozentpunkt mehr oder weniger sagt nichts darüber, wie viel Umsatz in welchem Land über KI-Kanäle läuft. Wer daraus ein Ranking der „reifsten“ Märkte bastelt, überinterpretiert. Und wer als Händlerin oder Händler im deutschen Markt denkt, er sei dem Rest der Welt voraus, weil ein Balken länger ist, hat noch keinen einzigen Euro mehr in der Kasse.

Dazu passt ein Detail aus den Shopify-News: Global sagt nur ein Drittel der Befragten, einem KI-Agenten schon einmal einen Kauf anvertraut zu haben. Die Frage ist anders formuliert als im deutschen Factsheet, die Richtung entspricht aber den 28 Prozent hierzulande. Die Bereitschaft, Aufgaben abzugeben, endet offenbar dort, wo es ums Bezahlen geht. Das ist ein Muster, das ich aus meiner eigenen Shopping-Praxis nur zu gut kenne: Vergleichen lasse ich mir gern helfen, den Bestellbutton drücke ich lieber selbst.

Das Budget: 198 Euro am Black-Friday-Wochenende

Für das Black-Friday-Wochenende planen Verbrauchende in Deutschland laut Shopify-Factsheet (Absicht/Selbstauskunft) im Schnitt 198 Euro, nach 183 Euro im Vorjahr. Das sind 8,2 Prozent mehr. Ein erfreulicher Wert, der allerdings ebenfalls eine geplante Ausgabe ist und keine gebuchte. Wer ihn in eine Kampagnenplanung gießt, plant mit dem Wunsch der Kundschaft statt mit ihrem Kontoauszug.

Der Blick in die Nachbarschaft relativiert die Freude. In den USA liegt das geplante Budget bei 208 Dollar nach 233 Dollar im Vorjahr, ein Minus von 10,7 Prozent. In Großbritannien sind es 165 Pfund nach 181 Pfund, minus 8,8 Prozent. Frankreich dagegen plant 151 Euro nach 143 Euro, plus 5,6 Prozent. Die Währungen sind verschieden, deshalb stehen die Zahlen hier in Prosa und nicht in einem gemeinsamen Balken. Vergleichen lässt sich die Richtung, nicht die Höhe.

Deutschland ist also bei der KI-Absicht vorn und beim geplanten Budgetplus ebenfalls vorn. Fast zu schön. Meiner Einschätzung nach erklärt das Factsheet nicht, warum, und ich halte es für unseriös, daraus eine Kausalität zu stricken. Dass Menschen mehr ausgeben wollen und gleichzeitig KI nutzen wollen, heißt nicht, dass das eine das andere auslöst. Zwei Umfrageergebnisse nebeneinander sind keine Erklärung, sondern zwei Umfrageergebnisse.

Rückgang: Konsumbarometer bei 93,51

Am Montag, 5.10., hat der HDE sein Konsumbarometer für Oktober veröffentlicht. In der Pressemitteilung heißt es, die Verbraucherstimmung verschlechtere sich deutlich, die Erwartungen an das Weihnachtsgeschäft trübten sich etwas ein. Man beachte die Wortwahl: deutlich bei der Stimmung, „etwas“ beim Weihnachtsgeschäft. Beides steht im selben Text, und beides sollte man so zitieren, wie es dasteht.

Die Zahlen aus dem zugehörigen PDF: Das Konsumbarometer liegt bei 93,51 Punkten, nach 94,70 im September – ein Rückgang um 1,19 Punkte. Die Anschaffungsneigung sinkt auf 84,15 nach 86,47, also um 2,32 Punkte. Die Einkommenserwartung liegt bei 97,28 nach 99,19 im Vormonat. Alle drei Werte weisen in dieselbe Richtung, und gerade die Anschaffungsneigung ist für Händlerinnen und Händler der Wert, der am nächsten an der Kasse liegt.

Wichtig ist, was der Wert ist. Das Barometer beruht auf einer monatlichen Befragung von 1.600 Personen durch das HRI im Auftrag des HDE. Es bildet die erwartete Stimmung für die kommenden drei Monate ab und nicht das aktuelle Kaufverhalten. Es ist ein Stimmungsindikator, kein Kassenbon. Wer ihn als Umsatzvorhersage liest, macht denselben Fehler wie jemand, der die 73 Prozent als Umsatzvorhersage liest, nur mit umgekehrtem Vorzeichen.

Juli-Absicht trifft Oktober-Stimmung

Jetzt kommt der Punkt, an dem Vorsicht gefragt ist. Die Shopify-Prozente (73, 49, 36, 28) sind Anteile von Befragten, die etwas vorhaben. Die HDE-Punkte sind ein Index. Das sind unterschiedliche Größen, erhoben zu unterschiedlichen Zeitpunkten bei verschiedenen Stichproben. Man kann sie nebeneinander lesen, aber nicht verrechnen, nicht addieren und schon gar nicht als „vorher, nachher“ derselben Sache deuten.

Was sich legitim sagen lässt: Im Juli war laut Sapio die Absicht groß, KI beim Shoppen zu nutzen, und für das Black-Friday-Wochenende war ein höheres Budget geplant. Im Oktober meldet der HDE eine schwächere erwartete Stimmung und eine geringere Anschaffungsneigung. Das ist eine Spannung, keine Widerlegung. Und es ist ausdrücklich kein Beleg dafür, dass Shopify irgendetwas falsch berichtet hätte. Beide Dokumente können für sich stimmen und trotzdem zusammen ein unbequemes Bild ergeben.

Wie solche Stimmungslagen mit dem Online-Anteil zusammenhängen können, haben wir an anderer Stelle am Beispiel der Debatte um Online-Anteil und Konsumstimmung aufgedröselt. Ich lasse das hier bewusst bei diesem Verweis, weil die Einordnung sonst ausufert. Für den Moment genügt die Erkenntnis, dass Stimmung und Kaufverhalten nicht deckungsgleich sind – in keine Richtung.

Und was machen Sie nun mit zwei Signalen, die sich nicht sauber auflösen lassen? Klartext: Sie planen mit Spannen statt mit Punktwerten. Ein Szenario mit geplantem Budgetplus, ein Szenario mit zurückhaltender Kundschaft, und dazwischen Ihre eigenen Zahlen aus dem Vorjahr. Das ist weniger elegant als eine einzelne Prognose, aber es hält länger als jede Umfrage.

Shopify verkauft, was es misst: die Interessenlage

Klartext: Shopify veröffentlicht diese Zahlen nicht aus Gemeinnützigkeit. Das Unternehmen bietet Shopify Catalog und Agentic Storefronts an, über die Produkte in KI-Kanälen wie ChatGPT, Google und Muse auffindbar und verkaufbar werden sollen. Die Umfrage stammt von Sapio im Auftrag von Shopify, die News heißen „Welcome to the first holiday season of the agentic era“. Wer eine Infrastruktur verkauft, erzählt gern die Geschichte, dass die Nachfrage schon vor der Tür steht.

Das ist legitim. Jedes Unternehmen kommuniziert so, und die Autorinnen und Autoren der Factsheets haben nichts getan, was man ihnen vorwerfen müsste. Es ist nur wichtig, dass Sie es beim Lesen mitdenken. In den Shopify-News finden sich weitere Zahlen: 65 Prozent der Shopper wollen global KI für mindestens eine Aufgabe nutzen, 71 Prozent der regelmäßigen KI-Nutzenden entscheiden sich eher für Indie-Marken, 81 Prozent wählen mehr „persönliche“ Produkte, 35 Prozent suchen die beste Version statt der billigsten. Das klingt nach Rückenwind für kleinere Händler. Ob es das ist, entscheidet sich am Verhalten, nicht an der Umfrage.

Was die Quellen nicht sagen, ist mindestens so aufschlussreich wie das, was sie sagen. Es gibt keine Ist-Umsätze der 73 Prozent. Es gibt keine Conversion-Raten für Agentic Storefronts. Es gibt keinen deutschen Händlerfall. Die Zahlen, die Sie für einen Business Case bräuchten, fehlen schlicht. Ein Shop mit 200 Artikeln im Sortiment und ein Shop mit 20.000 stünden vor denselben Lücken, nur dass der kleine sich den Irrtum weniger leisten kann.

Abgrenzung: Agent-Kauf mit Freigabe

Die Frage, wie ein Agent einen Kauf überhaupt auslösen darf, ist ein eigenes Thema. Wie das im Checkout mit Freigabe durch die Käuferseite aussieht, haben wir in unserem Beitrag zu Agent-Käufen mit Freigabe im Shopify-Checkout beschrieben. Hier reicht der Hinweis: Technisch möglich ist vieles, ob Kundinnen und Kunden es zulassen, zeigen die 28 Prozent aus der Sapio-Befragung.

Ich finde, das ist die eigentliche Pointe der Erhebung. Die Branche diskutiert den vollautomatischen Kauf, während sich mehr als zwei Drittel der Befragten diesen Schritt nicht zutrauen. Beim Empfehlen und beim Vorsortieren dagegen liegt die Selbstauskunft deutlich höher. Dort findet die erste Runde statt. Wer also heute in Agentic Storefronts investiert, wettet im Grunde darauf, dass sich die Bereitschaft an der Kasse schneller bewegt als bisher gemessen. Möglich, aber eben eine Wette und keine Planung.

Warenkorb-Watchlist: Wer wartet, kauft später

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Eine Zahl im Factsheet gefällt mir besonders, weil sie unspektakulär ist: 24 Prozent legen Artikel in den Warenkorb und warten auf einen Preisrutsch. Als Auslöser nennen die Befragten einen Preisrückgang oder eine Aktion (33 Prozent), einen Rabatt oder Gutschein (24 Prozent) und mehr Zeit zum Nachdenken (23 Prozent). Auch das ist Selbstauskunft, aber sie deckt sich mit dem, was jeder Shop-Betreibende in seinen Auswertungen erwartet.

Der Warenkorb ist für diese Gruppe keine Kaufabsicht, sondern eine Merkliste. Das Problem dabei: Viele Shops behandeln jeden abgebrochenen Checkout als verlorenen Umsatz, den man mit einer Rabattmail zurückholen muss. Wer so arbeitet, trainiert seine Kundschaft zum Warten und knabbert an der eigenen Marge. Schlicht und einfach. Ein Beispiel: Ein Shop für Laufschuhe, der jedem liegen gelassenen Warenkorb nach einem Tag zehn Prozent anbietet, bringt der Kundschaft bei, den Warenkorb absichtlich liegen zu lassen. Die Conversion sieht kurzfristig gut aus, die Marge sieht schlechter aus als vorher.

Wird diese Merklistenlogik künftig von KI-Agenten übernommen, die Preise beobachten und Bescheid geben, verschärft sich das Muster. Was die Quellen dazu nicht sagen, ist, ob das so kommt. Sicher ist nur: Wer seine Preislogik nicht erklären kann, ist für Menschen wie für Maschinen ein schlechter Verhandlungspartner.

Recherche, Kontrolle, Qualität

Das Factsheet liefert dazu weitere Selbstauskünfte: 75 Prozent fühlen sich nach der Recherche stärker in Kontrolle. Beim Wert nennen 44 Prozent höhere Qualität, 44 Prozent längere Lebensdauer, und 29 Prozent sehen Wert darin, über die Preisgestaltung mehrere Artikel zu kaufen. Das passt zur Shopify-Zahl, wonach 35 Prozent die beste Version statt der billigsten suchen. Wohlgemerkt: Es passt zusammen, es beweist sich nicht gegenseitig.

Für Ihren Shop heißt das: Recherche ist kein Störfall, sondern Teil der Kaufreise. Wenn eine KI diese Recherche übernimmt, liest sie Ihre Produktseite wie eine sehr ungeduldige Einkäuferin. Fehlen Maße, Materialien, Lieferzeiten oder Rückgabebedingungen, wird sie eher woanders weiterlesen. Ein Möbelshop, der die Sitzhöhe nur im Produktfoto zeigt, ein Kosmetikshop ohne Inhaltsstoffliste im Text, ein Elektronikhändler, der die Kompatibilität erst im Kleingedruckten erwähnt: Alle drei machen es Menschen schwer und Maschinen unmöglich.

Die Fußnote mit den Cases: Zahlen ohne Nenner

Shopify nennt in den News drei US-Marken. Stanley 1913 habe fünfmal so viele KI-vermittelte Bestellungen wie im Vorjahr, bei ILIA hätten sich die „AI-referred“-Verkäufe fast verdreifacht, und Cottonique berichtet ein Plus von 276 Prozent bei diesen Verkäufen bei einem Gesamtumsatzplus von 52 Prozent.

Das sind Händlerangaben, und zwar ohne Ausgangswerte. Von welcher Menge aus? Fünfmal null bleibt null, fünfmal eine Million ist ein Ereignis. Zudem ist „AI-referred“ in den Quellen nicht definiert. Ob damit Klicks, Sitzungen, Bestellungen oder etwas anderes gemeint ist, wissen wir nicht. Als Benchmark für deutsche Shops taugt das nicht, und ich würde es auch nicht als Stimmungsbeleg heranziehen. Eine Fußnote eben, mehr nicht.

Was deutsche Händlerinnen und Händler jetzt tun sollten

Genug der Skepsis, jetzt konkret. Wir bei digital-magazin.de sehen den Druck auf den Handel jeden Tag in den Gesprächen und Zahlen – er ist real, das zeigt auch die Debatte darüber, warum viele Händler mit dem Onlinehandel unzufrieden sind. Genau deshalb lohnt es sich, Investitionen an Kriterien zu hängen, nicht an Hoffnung. Mein Vorschlag in vier Schritten.

1. Produktdaten agentenlesbar machen. Vollständige Attribute, saubere Varianten, klare Preise und Lieferzeiten, eindeutige Rückgabebedingungen. Das nützt Menschen, Suchmaschinen und KI gleichermaßen und kostet kein Abo.
2. Die Warenkorb-Watchlist ernst nehmen. Wenn 24 Prozent auf Preisrutsche warten, brauchen Sie eine Strategie jenseits des Reflex-Rabatts: Erinnerungen ohne Preisnachlass, Verfügbarkeitshinweise, transparente Preislogik.
3. Ein Exit-Kriterium für KI-Checkout definieren. Vor dem Start festlegen, ab wann Sie abbrechen: etwa wenn nach einem festen Zeitraum der Aufwand die messbaren Bestellungen aus diesem Kanal übersteigt. Ohne Ausstiegskriterium wird jeder Test zum Dauerprojekt.
4. Die 73 Prozent nicht als Umsatzprognose verwenden. Sie sind die Absicht von Befragten im Juli. Planen Sie mit eigenen Daten: Zugriffe, Bestellungen, Retouren, Marge je Kanal.

Zum ersten Punkt noch ein Wort aus der Praxis. Agentenlesbar heißt nicht, dass Sie eine neue Technik einkaufen müssen, bevor Sie anfangen. Es heißt zunächst, dass jede Information, die ein Mensch auf Ihrer Seite sucht, auch als Text auffindbar ist. Prüfen Sie Ihre zehn meistverkauften Artikel so, als hätten Sie noch nie davon gehört. Was Sie dabei vermissen, vermisst auch ein Agent. Das kostet einen Nachmittag, nicht ein Quartalsbudget.

Zum dritten Punkt: Ein Exit-Kriterium klingt nach Pessimismus, ist aber das Gegenteil. Wer vorher festlegt, woran er einen Kanal misst, kann ihn ohne Gesichtsverlust beenden oder mit gutem Gewissen ausbauen. Die Zahlen dafür liefert niemand außer Ihnen selbst, denn Conversion-Raten für Agentic Storefronts nennen die Quellen nicht. Das ist, ehrlich gesagt, kein Vorwurf an Shopify, sondern schlicht der Stand der Dinge im ersten Saisonlauf.

Wer Werkzeuge für die Händlerseite sucht, findet Orientierung auch bei der Konkurrenz. Ein Beispiel dafür, wie sich Tooling für Verkaufende entwickelt, ist der Amazon Seller Assistant. Das ist ein anderer Kontext, aber er zeigt, dass KI auf der Händlerseite oft früher nützlich wird als im Kundenkontakt. Der Verkaufende hat Daten, Zeitdruck und klare Aufgaben, die Kundschaft hat Misstrauen.

Was ich nicht tun würde

Ich würde nicht den kompletten Checkout umbauen, weil 73 Prozent in einer Umfrage Ja sagen. Ich würde auch keine Kampagne auf ein Plus von 8,2 Prozent beim Black-Friday-Budget stützen, während der HDE eine schwächere Anschaffungsneigung meldet. Und ich würde keine Rabattschlacht starten, nur weil 33 Prozent auf Preisrutsche warten. Die Marge ist kein Spielgeld.

Ehrlich gesagt ist das die unglamouröse Wahrheit: Der größte Hebel für die Saison liegt nicht im Agenten-Checkout, sondern in sauberen Produktseiten, einem schnellen Checkout und klaren Konditionen. Das verbessert die Conversion, egal ob am Ende ein Mensch oder eine KI die Seite liest. Es ist weniger spannend als eine Ankündigung zum Beginn des agentischen Zeitalters, aber es lässt sich messen, und das ist im Handel schon die halbe Miete.

Offene Frage: Wer liest Ihre Produktseite?

Die Saison wird zeigen, ob die Treppe von 73 über 49 und 36 auf 28 Prozent flacher wird. Wir bei digital-magazin.de beobachten das weiter, auch mit Blick darauf, was andere Quellen sagen. Die Saisonzahlen von Google sind etwa eine andere Quelle mit eigener Interessenlage und gehören nicht in denselben Topf wie die Sapio-Erhebung von Shopify. Wer beide in einen Mittelwert gießt, hat am Ende eine Zahl, die niemand erhoben hat.

Meine Einschätzung bleibt dabei nüchtern. KI wird beim Shopping zuerst dort mitreden, wo Vertrauen billig ist: bei Recherche, Vergleich und Vorauswahl. Beim Bezahlen bleibt die Kundschaft vorerst lieber selbst am Steuer. Ob sich das bis zum Jahresende ändert, weiß heute niemand, und eine Umfrage aus dem Juli kann es auch nicht wissen. Der HDE kann es für die Stimmung der nächsten drei Monate ebenfalls nur schätzen.

Die Frage, die Sie sich stellen sollten, lautet deshalb nicht, ob 73 Prozent stimmen. Sie lautet: Können Ihre Produkte gefunden, verglichen und verstanden werden, auch von jemandem, der keine Geduld hat? Wenn ja, sind Sie für jede Variante der Saison besser aufgestellt. Wenn nein, hilft Ihnen auch der schönste Agent nichts.

Ein letzter Gedanke, den ich nicht als Prognose verstanden wissen will: Die Geschichte dieser Saison wird vermutlich nicht in einer Pressemitteilung entschieden, sondern in Ihren eigenen Zahlen. Wer im Januar sagen kann, welcher Kanal wie viele Bestellungen zu welcher Marge gebracht hat, ist klüger als jede Umfrage. Und wer es nicht sagen kann, sollte spätestens jetzt anfangen mitzuschreiben.