Warenkorbabbruch zählt eine Käuferin, die einen Warenkorb betrachtet und sich von ihm abwendet. Nimmt man den Warenkorb weg, wird die Messung nicht schwieriger. Sie verliert ihren Gegenstand. Das Baymard Institute beziffert die durchschnittliche dokumentierte Quote auf 70,22 %, ermittelt aus fünfzig Einzelstudien. Die Seite verrät nicht, wie auch nur eine der fünfzig das Ereignis definiert hat.

OpenAIs Agentic Checkout Spec verschmilzt zwei Schritte des Funnels zu einem einzigen Aufruf. ChatGPT sendet die Anfrage an den /checkout_sessions-Endpunkt des Händlers mit bereits ausgewählten Artikeln, sodass der Händler die Käuferin zum ersten Mal in Form eines bereits gefüllten Warenkorbs zu Gesicht bekommt. „In den Warenkorb legen” und „Checkout beginnen” hören auf, getrennte Ereignisse auf der Website des Händlers zu sein, weil keines von beiden dort stattgefunden hat.

Dieselbe Spezifikation erlaubt einer Sitzung vier Zustände: not_ready_for_payment, ready_for_payment, completed, canceled. Einen fünften gibt es nicht. Eine Sitzung, der die Käuferin still den Rücken kehrt, hört einfach auf – in welchem Zustand auch immer sie zuletzt war –, ohne definiertes Timeout und ohne auslösendes Ereignis. Der Händler sitzt auf einem Warenkorb, den niemand verlassen hat, weil das Verlassen nie protokolliert wurde.

Baymard räumt ein, dass ein Großteil der 70 % nie ein Fehlschlag war. 42 % der US-Käufer geben an, abgebrochen zu haben, weil sie nur stöberten statt kaufen zu wollen – und das Stöbern liegt inzwischen bei der Software. Man stelle sich einen Agenten vor, der bei drei Händlern gleichzeitig eine aktive Sitzung eröffnet und nur bei einem abschließt. Zwei Händler bleiben auf einem vollen Warenkorb sitzen, den nie ein Mensch dort abgestellt hat. Einer von ihnen schickt womöglich eine Erinnerungsmail an eine Kundin, die längst gekauft hat.

Verschwunden ist der Gegenstand nicht. Er hat nur den Besitzer gewechselt. Googles Universal Cart, im Mai auf der I/O vorgestellt, fasst Artikel mehrerer Händler gleichzeitig und trägt sie von der Suche in Gemini weiter. Googles eigenes Beispiel ist eine Käuferin, die Teile aus verschiedenen Shops in einem einzigen Warenkorb sammelt. Dieser Warenkorb steckt in niemandes Funnel und damit in niemandes Nenner.

Googles Händlerdokumentation lobt das Modell unter anderem mit dem Argument, es könne den Warenkorbabbruch senken – was in dem Sinne stimmt, dass ein Laden ohne Tür auch keinen Diebstahl verzeichnet.

Die Branche hat entschieden, dass sich das Problem von selbst erledigt hat. OpenAI fuhr Instant Checkout im März zurück, und Walmarts Daniel Danker erklärte gegenüber Wired, wie Modern Retail berichtete, dass die Konversion innerhalb des Chatbots dreimal niedriger lag als auf Pfaden, die zum Weiterklicken führten. Seine genannte Begründung lohnt einen zweiten Blick: Käufer hatten bereits Artikel in einem Walmart-Warenkorb liegen und wollten nicht, dass der Assistent einen davon allein kauft. Eine Käuferin, zwei Warenkörbe – und nur einer davon zählbar.

Forrester stellt fest, dass das Kaufen innerhalb einer Answer Engine unter den regelmäßigen Nutzern dieser Tools der am wenigsten angenommene Anwendungsfall ist, und dass 35 % der US-amerikanischen Gen-Z-Onliner im vergangenen Monat in ChatGPT nach Produkten gesucht haben. Keine der beiden Zahlen ist groß. Größe ist hier nicht das Problem. Ein Nenner geht nicht kaputt, weil er schrumpft – er geht kaputt, weil er unvollständig wird.

Baymard beziffert den vermeidbaren Verlust auf 260 Milliarden US-Dollar und sieht die Lösung in besserem Checkout-Design. Design setzt eine Oberfläche voraus, und genau die Oberfläche ist verschwunden. Gast-Checkout und kürzere Formulare sind Antworten auf eine Käuferin, die etwas vor sich sieht. Die Quote wird weiterhin auf zwei Nachkommastellen genau zitiert werden. Das ist inzwischen das Verlässlichste an ihr.