Geschenkekauf 2.0: Wie Verbraucher mit KI schenken

Rund ein Drittel (34 Prozent) der deutschen Befragten haben laut der Erhebung bereits KI-Tools wie ChatGPT, Gemini oder Apple Intelligence für den Geschenkekauf genutzt und liegen damit im Durchschnitt der befragten Märkte. Von einem eigenständigen KI-Berater, der die Geschenke aussucht, kann demnach kaum die Rede sein. Vielmehr ist die KI ein Rechercheinstrument, das gezielt die Fragen der Nutzer zu Preis und Produkt beantwortet. Gut die Hälfte derjenigen, die KI eingesetzt haben, nutzte sie für die Preissuche (52 Prozent), knapp die Hälfte für den Vergleich von Produkten und Marken (48 Prozent).

Die Konsequenz für Handel und Markenanbieter ist naheliegend. Produktdaten müssen so strukturiert sein, dass sie in KI-gestützten Suchergebnissen überhaupt auffindbar sind. Wenn die KI Vorschläge liefert, aber keine Kaufentscheidungen trifft, sind Geschenkkarten eine risikoarme Option für den Käufer.

Deutlich weiter fortgeschritten ist die KI-gestützte Personalisierung auf Nutzerseite. Insgesamt 72 Prozent der deutschen KI-Nutzer haben bereits eine Geschenkkarte per Bild, Nachricht oder Video personalisiert und bilden damit den Spitzenwert aller 16 befragten Märkte. Personalisierung ist für die meisten von ihnen längst Alltag, nur eben nicht anbietergesteuert.

Messaging Apps als möglicher Kanal

Der Versand dieser persönlich gestalteten Geschenkkarten dürfte zunehmend dorthin wandern, wo die Personalisierung stattfindet – in den Chat. Messaging Apps gewinnen damit für Handel und Markenanbieter zunehmend an Bedeutung. In den Märkten, in denen entsprechende Infrastruktur bereits verfügbar ist, wählen Nutzer Marke und Betrag, zahlen per Mobile Payment und versenden die Geschenkkarte direkt im Chat. Der unkomplizierte Prozess begünstigt zudem Micro-Gifting. Anstelle eines großen Anlassgeschenks senden sich User kleine digitale Aufmerksamkeiten, wie einen Kaffeegutschein als Dankeschön.

Nach Prognosen von Statista soll der globale Social-Commerce-Markt bis 2030 knapp eine Billion US-Dollar erreichen. Ob dieses Wachstum in Europa im gleichen Tempo stattfindet, ist allerdings offen. Die technische Infrastruktur für Commerce auf Messaging-Plattformen gilt hierzulande als noch nicht vollständig ausgereift. Die Gaming-Branche zeigt jedoch, wie reibungsarm digitales Schenken im Idealfall funktionieren kann. Spieler von Fortnite, League of Legends oder Roblox entdecken, kaufen, versenden und empfangen Skins oder Ingame Währungen zu niedrigen Preisen, ohne dafür die Plattform zu wechseln.

Wo Agentic AI an ihre Grenzen stößt

Während Konsumenten bei Recherche, Personalisierung und Kanal technologieoffen sind, beobachten wir, dass die vielbeschworene KI-Echtzeit-Personalisierung durch die Anbieter noch hinterherhinkt. Erste Hindernisse treten im stationären Handel auf. Sobald Kunden für ein personalisiertes Angebot eine neue App installieren oder ein Konto anlegen müssen, bricht nach unserer Beobachtung ein Großteil vorzeitig ab. Dieser Trend zeigt sich erfahrungsgemäß auch in einer gegenläufigen Produktentwicklung: Statt zunehmend individualisierter Angebote gewinnen aktuell eher breiter angelegte Formate wie Punktekarten oder Multi-Voucher-Karten an Bedeutung.

Ein Grund dafür liegt im Geschäftsmodell: Zwischenanbieter, die Geschenkkarten zwischen Marken und Handel vermitteln, darunter auch BHN, aktivieren meist nur Codes und wickeln Zahlungen ab – aus Datenschutzgründen jedoch ohne Kenntnis darüber, wer die Karte kauft oder erhält. Ohne diese Daten lässt sich keine belastbare Personalisierung realisieren. Auch Agentic AI, verstanden als Systeme, die eigenständig Empfehlungen geben und Käufe anstoßen, befindet sich nach dieser Einschätzung noch in einem frühen Stadium. Naheliegender ist deshalb die umgekehrte Reihenfolge: zuerst klären, welches Problem gelöst werden soll, und erst dann entscheiden, ob und wie KI dabei unterstützt.

Was Anbieter aus den Daten mitnehmen können

Die Ergebnisse sprechen dafür, dass sich neue Technologien im Handel dann durchsetzen, wenn sie bestehende Verhaltensweisen unterstützen, statt zusätzliche Hürden aufzubauen. Preisvergleiche per KI-Chat und der Versand von Geschenkkarten über Messenger gehören für einen Teil der deutschen Verbraucher bereits zum Alltag. Umfassende Personalisierung durch Agentic AI bleibt davon vorerst unberührt, da vielen Anbietern die nötigen Kundendaten fehlen. Wirkungsvoller dürfte kurzfristig sein, in strukturierte Produktdaten, Sichtbarkeit auf Messaging-Kanälen und flexible Geschenkkarten-Formate zu investieren.

Methodik

Im Januar 2026 befragte BHN 15.815 Verbraucher ab 18 Jahren in 16 EMEA-Märkten, darunter 2.258 in Deutschland, um im Rahmen einer quantitativen Erhebung mehr über die Vorlieben der Verbraucher in Bezug auf Geschenkkarten und ihre Einkaufsgewohnheiten zu erfahren. Die Teilnehmerdaten stammen von Cint, einem unabhängigen Drittanbieter für Online-Panels. Die Befragung wurde über eine digitale Umfrageplattform durchgeführt. Eine öffentliche Auswertung der Studie liegt bislang nicht vor. Die Rohdaten liegen der Redaktion vor.