Jüngste Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) verändern den Handel in einem exponentiellen Tempo. Da diese Innovationen den Handel dynamisch verändern, ist es für Führungskräfte unerlässlich, ihr Unternehmen vorausschauend und zukunftssicher zu gestalten, um das neue Paradigma zu übernehmen.
Im Zusammenhang mit dieser rasanten Entwicklung sind generative KI und Automatisierung in der Lage, grundlegend relevantere und kontextgerechtere Kauferfahrungen zu schaffen. Sie können Workflows während des gesamten Kaufprozesses vereinfachen und beschleunigen – von der Entdeckung bis zum erfolgreichen Abschluss einer Transaktion. Ein Beispiel: KI-gestützte Tools wie die Sprachnavigation versprechen, die Art und Weise, wie Benutzer mit einem System interagieren, grundlegend zu verändern. Und diese Technologien bieten Marken intelligente Tools, die eine höhere Produktivität und Effizienz ermöglichen, als dies noch vor fünf Jahren möglich war.
KI-Modelle analysieren riesige Datenmengen schnell und werden von Tag zu Tag genauer. Sie können wertvolle Erkenntnisse und Prognosen liefern, um die Entscheidungsfindung im Omnichannel-Commerce zu unterstützen, und ermöglichen es Unternehmen, fundiertere und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Durch die Implementierung effektiver KI-Lösungen – unter Verwendung traditioneller und generativer KI – können Marken nahtlose und personalisierte Einkaufserlebnisse schaffen. Diese Erfahrungen führen zu einer höheren Kundentreue, -bindung und Customer Engagement sowie zu einem höheren Anteil am Kundenbudget sowohl im Business-to-Business-Bereich (B2B) als auch im Business-to-Consumer-Bereich (B2C). Letztendlich führen sie zu einer deutlichen Steigerung der Konversionsrate und damit zu einem bedeutenden Umsatzwachstum durch das veränderte Einkaufserlebnis.
Es hat sich schnell zu einer allgegenwärtigen Nutzung von KI entwickelt. In den Anfängen des E-Commerce wurde traditionelle KI hauptsächlich zur Erstellung dynamischer Marketingkampagnen (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), zur Verbesserung des Online-Einkaufserlebnisses oder zur Sichtung von Kundenanfragen eingesetzt. Heute fördern die fortschrittlichen Funktionen der Technologie eine breite Akzeptanz. KI kann in jeden Berührungspunkt entlang der gesamten Commerce Journey integriert werden. Laut einem aktuellen Bericht des IBM Institute for Business Value integriert die Hälfte der CEOs generative KI in Produkte und Dienstleistungen. Mittlerweile nutzen 43 % die Technologie, um strategische Entscheidungen zu treffen.
Aber die Kunden sind noch nicht ganz überzeugt. Die Vertrautheit mit KI hat mit der Einführung von ChatGPT und virtuellen Assistenten wie Amazons Alexa zugenommen. Da Unternehmen auf der ganzen Welt die Technologie jedoch schnell übernehmen, um Prozesse vom Merchandising bis zum Auftragsmanagement zu optimieren, besteht ein gewisses Risiko. Aufsehenerregende Pannen und kostspielige Rechtsstreitigkeiten drohen die öffentliche Meinung zu trüben und das Versprechen einer generativen, KI-gestützten Handelstechnologie zunichte zu machen.
Der Einfluss generativer KI auf die Social-Media-Landschaft sorgt gelegentlich für schlechte Presse (Link befindet sich außerhalb von ibm.com). Die Ablehnung von Marken oder Einzelhändlern, die KI einsetzen, liegt bei älteren Generationen bei bis zu 38 %, sodass Unternehmen härter arbeiten müssen, um ihr Vertrauen zu gewinnen.
Ein Bericht des IBM Institute of Business Value kam zu dem Ergebnis, dass es hinsichtlich der Customer Experience noch enormes Verbesserungspotenzial gibt. Nur 14 % der befragten Verbraucher bezeichneten sich selbst als „zufrieden“ mit ihrer Erfahrung beim Online-Kauf von Waren. Ein ganzes Drittel der Verbraucher fand die Erfahrungen mit dem frühen Kundensupport und Chatbots, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwenden, so enttäuschend, dass sie sich nicht noch einmal mit der Technologie beschäftigen wollten.Und die zentrale Bedeutung dieser Erfahrungen ist nicht auf B2C-Anbieter beschränkt. Über 90 % der Geschäftskunden sagen, dass die Customer Experience eines Unternehmens genauso wichtig ist wie das, was es verkauft (Link befindet sich außerhalb von ibm.com).
Schlecht durchgeführte Implementierungen traditioneller oder generativer KI-Technologie im Handel – wie die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen, die mit unzureichenden oder ungeeigneten Daten trainiert wurden – führen zu schlechten Erfahrungen, die sowohl Verbraucher als auch Unternehmen abschrecken.
Um dies zu vermeiden, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, Initiativen zur intelligenten Automatisierung sorgfältig zu planen und zu gestalten, die die Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden, ob Verbraucher oder B2B-Käufer, in den Vordergrund stellen. Auf diese Weise können Marken kontextbezogene, personalisierte Kauferlebnisse schaffen, die nahtlos und reibungslos sind und die Kundentreue und das Vertrauen fördern.
In diesem Artikel werden vier transformative KI-Anwendungsfälle im Handel untersucht, die bereits jetzt das Kundenerlebnis verbessern, insbesondere im E-Commerce-Geschäft und bei den E-Commerce-Plattformkomponenten des gesamten Omnichannel-Erlebnisses. Es wird auch erörtert, wie zukunftsorientierte Unternehmen KI-Algorithmen effektiv integrieren können, um eine neue Ära intelligenter Handelserfahrungen für Verbraucher und Marken einzuleiten. Aber keiner dieser Anwendungsfälle existiert in einem Vakuum. Während sich die Zukunft des Handels entfaltet, interagiert jeder Anwendungsfall ganzheitlich, um die Customer Journey von Anfang bis Ende zu transformieren – für Kunden, für Mitarbeiter und für ihre Partner.
KI-gestützte Tools können bei der Optimierung und Modernisierung von Geschäftsabläufen während der gesamten Customer Journey unglaublich wertvoll sein, aber sie sind im Handelskontinuum entscheidend. Durch die Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen kann KI Muster, Korrelationen und Trends aufdecken, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen. Diese Funktionen können Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Wachstumschancen zu erkennen.Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Handel sind vielfältig und breit gefächert. Dazu gehören:
Traditionelle KI treibt Empfehlungsengines an, die Produkte auf der Grundlage der Kaufhistorie und der Vorlieben der Kunden vorschlagen und so personalisierte Erfahrungen schaffen, die zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung führen. Erfahrung in der Entwicklung von Strategien wie diesen wurde seit Jahren von Online-Händlern verwendet (Link befindet sich außerhalb von ibm.com). Heute ermöglicht die generative KI eine dynamische Kundensegmentierung und -profilierung. Diese Segmentierung aktiviert personalisierte Produktempfehlungen und -vorschläge, wie z. B. Produktpakete und Zusatzverkäufe, die sich an das individuelle Kundenverhalten und die Vorlieben anpassen und zu höheren Interaktions- und Konversionsraten führen.
Die traditionelle KI ermöglicht die Automatisierung von Routineaufgaben wie Bestandsverwaltung, Auftragsabwicklung und Fulfillment-Optimierung, was zu mehr Effizienz und Kosteneinsparungen führt. Generative KI aktiviert prädiktive Analysen und Prognosen, sodass Unternehmen Veränderungen in der Nachfrage vorhersehen und darauf reagieren können, wodurch Fehlbestände und Überbestände reduziert und die Widerstandsfähigkeit der Lieferkette verbessert werden. Es kann auch die Echtzeit-Betrugserkennung und -prävention erheblich verbessern, finanzielle Verluste minimieren und das Kundenvertrauen stärken.
Sowohl traditionelle als auch generative KI verfügen über entscheidende Funktionen, die Geschäftsmodelle neu definieren können. Sie können beispielsweise die nahtlose Integration einer Marktplatzplattform ermöglichen, auf der KI-gestützte Algorithmen Angebot und Nachfrage aufeinander abstimmen und so Verkäufer und Käufer über verschiedene geografische Gebiete und Marktsegmente hinweg effektiv miteinander verbinden. Generative KI kann auch neue Formen des Commerce ermöglichen – wie Voice Commerce, Social Commerce und Experiential Commerce –, die Kunden ein nahtloses und personalisiertes Einkaufserlebnis bieten.
Traditionelle KI kann den internationalen Einkauf durch die Automatisierung von Aufgaben wie Währungsumrechnungen und Steuerberechnungen. Sie kann zudem die Einhaltung lokaler Vorschriften erleichtern und die Logistik grenzüberschreitender Transaktionen optimieren.
Generative KI kann jedoch einen Mehrwert schaffen, indem sie mehrsprachige Unterstützung und personalisierte Marketinginhalte generiert. Diese Tools passen Inhalte an die kulturellen und sprachlichen Nuancen verschiedener Regionen an und bieten internationalen Kunden und Verbrauchern ein relevanteres Erlebnis.
Durch die Leistungsfähigkeit von KI können Marken ihr Product Experience Management und ihre Benutzererfahrung revolutionieren, indem sie an jedem Berührungspunkt im Handel personalisierte, ansprechende und nahtlose Erfahrungen bieten. Diese Tools können Inhalte verwalten, Produktinformationen standardisieren und die Personalisierung vorantreiben. Mit KI können Marken ein Produkterlebnis schaffen, das informiert, validiert und das für eine Konversion notwendige Vertrauen aufbaut. Zu den Möglichkeiten, das Product Experience Management durch relevante Personalisierung zu transformieren, gehören:
Generative KI kann das Content Management revolutionieren, indem sie die Erstellung, Klassifizierung und Optimierung von Produktinhalten automatisiert. Im Gegensatz zur traditionellen KI, die vorhandene Inhalte analysiert und kategorisiert, kann die generative KI neue Inhalte erstellen, die auf einzelne Kunden zugeschnitten sind. Dieser Inhalt umfasst Produktbeschreibungen, Bilder, Videos und sogar interaktive Erlebnisse. Durch den Einsatz generativer KI können Marken Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig hochwertige, ansprechende Inhalte bereitstellen, die bei ihrer Zielgruppe Anklang finden. Generative KI kann Marken auch dabei helfen, die Konsistenz über alle Kontaktpunkte hinweg aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass die Produktinformationen korrekt, aktuell und für Konversionen optimiert sind.
Generative KI kann die Personalisierung auf die nächste Stufe heben, indem sie maßgeschneiderte Erlebnisse schafft, die auf einzelne Kunden zugeschnitten sind. Durch die Analyse von Kundendaten und Kundenanfragen kann generative KI personalisierte Produktempfehlungen, Angebote und Inhalte erstellen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit zu Konversionen führen.
Im Gegensatz zur traditioneller KI, die Kunden nur anhand vordefinierter Kriterien segmentieren kann, kann die generative KI für jeden Kunden eine einzigartige Erfahrung schaffen, die seine Vorlieben, sein Verhalten und seine Interessen berücksichtigt. Diese Personalisierung ist von entscheidender Bedeutung, da Unternehmen immer häufiger Software-as-a-Service-Modelle (SaaS) einführen: Die weltweite Abrechnung von Abonnementmodellen wird sich in den nächsten sechs Jahren voraussichtlich verdoppeln, und die meisten Verbraucher geben an, dass sie sich durch diese Modelle stärker mit einem Unternehmen verbunden fühlen. Mit dem Potenzial von KI für Hyperpersonalisierung können diese abonnementbasierten Kundenerfahrungen erheblich verbessert werden. Diese Erfahrungen führen zu einem höheren Engagement, einer höheren Kundenzufriedenheit und letztendlich zu höheren Umsätzen.
KI-Tools ermöglichen es Einzelpersonen, durch Prozesse wie die visuelle Suche mehr über Produkte zu erfahren, indem sie ein Foto eines Artikels machen, um mehr darüber zu erfahren. Generative KI geht noch einen Schritt weiter und transformiert Produktinformationen, indem sie interaktive, immersive Erlebnisse schafft, die den Kunden helfen, Produkte besser zu verstehen und fundierte Kaufentscheidungen zu treffen. Generative KI kann beispielsweise 360-Grad-Produktansichten, interaktive Produktdemos und virtuelle Anprobefunktionen erstellen. Generative KI kann beispielsweise 360-Grad-Produktansichten, interaktive Produktdemos und virtuelle Anprobefunktionen erstellen. Im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die statische Produktinformationen bereitstellt, kann die generative KI ansprechende, einprägsame Erlebnisse schaffen, die die Konversionsrate steigern und die Markentreue fördern.
Generative KI kann Suchmaschinen und Empfehlungen revolutionieren, indem sie Kunden personalisierte, kontextbezogene Ergebnisse liefert, die ihren Absichten und Vorlieben entsprechen. Im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die auf Keyword-Matching basiert, kann die generative KI natürliche Sprache und Absichten verstehen und Kunden relevante Ergebnisse liefern, die mit größerer Wahrscheinlichkeit ihren Suchanfragen entsprechen. Generative KI kann auch Empfehlungen erstellen, die auf dem individuellen Kundenverhalten, den Vorlieben und Interessen basieren, was zu einer höheren Kundenbindung und höheren Verkaufszahlen führt. Durch den Einsatz generativer KI können Marken intelligente Such- und Empfehlungsfunktionen bereitstellen, die die allgemeine Produkterfahrung verbessern und die Konversionsrate steigern.
Generative KI und Automatisierung können es Unternehmen ermöglichen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, um Prozesse in der gesamten Lieferkette zu optimieren und Ineffizienz und Verschwendung zu reduzieren. Eine aktuelle Analyse (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) von McKinsey ergab beispielsweise, dass fast 20 % der Logistikkosten auf „blinde Übergaben“ zurückzuführen sind – also auf den Moment, in dem eine Sendung irgendwo zwischen dem Hersteller und dem Bestimmungsort abgegeben wird. Dem McKinsey-Bericht zufolge könnten diese ineffizienten Interaktionen in den Vereinigten Staaten jedes Jahr zu Verlusten in Höhe von bis zu 95 Milliarden US-Dollar führen. KI-gestützte Auftragsintelligenz kann einige dieser Ineffizienzen durch folgende Maßnahmen reduzieren:
Durch die Berücksichtigung von Faktoren wie Bestandsverfügbarkeit, Standortnähe, Versandkosten und Lieferpräferenzen können KI-Tools die kostengünstigsten und effizientesten Fulfillment-Optionen für eine einzelne Bestellung dynamisch auswählen. Diese Tools können die Priorität von Lieferungen vorgeben, die Auftragsweiterleitung vorhersagen oder Lieferungen so versenden, dass sie den Nachhaltigkeitsanforderungen entsprechen.
Durch die Analyse historischer Daten kann KI die Nachfrage vorhersagen und Unternehmen dabei helfen, ihr Bestandsniveau zu optimieren und Überschüsse zu minimieren. Dadurch können Kosten gesenkt und die Effizienz gesteigert werden. Echtzeit-Bestandsaktualisierungen ermöglichen es Unternehmen, sich schnell an veränderte Bedingungen anzupassen und Ressourcen effektiv zuzuweisen.
KI-gestütztes Order Management bieten Echtzeit-Einblick in alle Aspekte des kritischen Workflows des Order Managements. Diese Tools ermöglichen es Unternehmen, potenzielle Störungen proaktiv zu erkennen und Risiken zu minimieren. Diese Transparenz hilft Kunden und Verbrauchern, darauf zu vertrauen, dass ihre Bestellungen genau zum versprochenen Zeitpunkt und auf die versprochene Weise geliefert werden.
Intelligente Zahlungen verbessern den Zahlungs- und Sicherheitsprozess und steigern die Effizienz und Genauigkeit. Solche Technologien können bei der Verarbeitung, Verwaltung und Sicherung digitaler Transaktionen helfen und frühzeitig vor potenziellen Risiken und Betrugsmöglichkeiten warnen.
Sowohl traditionelle als auch generative KI verbessern Transaktionsprozesse für B2C- und B2B-Kunden, die in Online-Shops einkaufen. Traditionelle KI optimiert POS-Systeme, automatisiert neue Zahlungsmethoden und erleichtert kanalübergreifende Mehrfachzahlungslösungen, rationalisiert Abläufe und verbessert die Kundenerfahrung. Generative KI erstellt dynamische Zahlungsmodelle für B2B-Kunden und adressiert deren komplexe Transaktionen mit maßgeschneiderter Rechnungsstellung und prädiktivem Verhalten. Die Technologie kann auch strategische und personalisierte Finanzlösungen bieten. Zudem kann generative KI die Kundenzahlungen im B2C-Bereich durch die Erstellung personalisierter und dynamischer Preisgestaltungsstrategien verbessern.
Traditionelle KI und maschinelles Lernen eignen sich hervorragend für die Verarbeitung großer Mengen von B2C- und B2B-Zahlungen und ermöglichen es Unternehmen, verdächtige Trends schnell zu erkennen und darauf zu reagieren. Traditionelle KI automatisiert die Erkennung von unregelmäßigen Mustern und potenziellem Betrug und reduziert so den Bedarf an kostspieligen menschlichen Analysen. In der Zwischenzeit trägt die generative KI dazu bei, verschiedene Betrugsszenarien zu simulieren, um neue Arten von betrügerischen Aktivitäten vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie auftreten, und so die allgemeine Sicherheit von Zahlungssystemen zu erhöhen.
Im Handel hilft traditionelle KI dabei, Transaktionsdaten zu sichern und die Einhaltung von Zahlungsvorschriften zu automatisieren, sodass sich Unternehmen schnell an neue Finanzgesetze anpassen und laufende Prüfungen von Zahlungsprozessen durchführen können. Generative KI verbessert diese Funktionen weiter, indem sie Vorhersagemodelle entwickelt, die Änderungen in den Zahlungsvorschriften vorhersehen. Sie kann zusätzlich komplizierte Datenschutzmaßnahmen automatisieren und Unternehmen dabei helfen, die Vorschriften einzuhalten und Kundendaten effizient zu schützen.
Die heutige Geschäftswelt verwandelt sich rasch in ein digital vernetztes Ökosystem. In dieser Realität ist die Integration generativer KI in den Omnichannel-Handel – sowohl B2B als auch B2C – unerlässlich. Damit diese Integration jedoch erfolgreich ist, muss Vertrauen im Mittelpunkt ihrer Umsetzung stehen. Es ist auch wichtig, die richtigen Momente im Kaufprozess für die KI-Integration zu identifizieren. Unternehmen müssen ihre bestehenden Workflows umfassend prüfen, um sicherzustellen, dass KI-Innovationen sowohl effektiv als auch auf die Erwartungen der Verbraucher abgestimmt sind. Die transparente Einführung von KI-Lösungen mit soliden Datensicherheitsmaßnahmen ist unerlässlich.
Unternehmen müssen die Einführung vertrauenswürdiger generativer KI als Chance begreifen, die Customer Experience zu verbessern, indem sie sie personalisierter, dialogorientierter und reaktionsschneller gestalten. Dies erfordert eine klare Strategie, die menschenzentrierte Werte in den Vordergrund stellt und durch konsistente, beobachtbare Interaktionen Vertrauen schafft, die den Wert und die Zuverlässigkeit von KI-Verbesserungen demonstrieren.
Vertrauenswürdige KI wird die Kundeninteraktion neu definieren und es Unternehmen ermöglichen, ihre Kunden mit einem bisher unerreichten Maß an Personalisierung genau dort abzuholen, wo sie sich befinden. Durch die Arbeit mit KI-Systemen, die zuverlässig und sicher sind und auf die Bedürfnisse der Kunden und die Geschäftsergebnisse abgestimmt sind, können Unternehmen tiefere, vertrauensbasierte Beziehungen aufbauen. Diese Beziehungen sind für ein langfristiges Engagement unerlässlich und werden für den zukünftigen Geschäftserfolg, das Wachstum und letztlich die Rentabilität jedes Unternehmens von entscheidender Bedeutung sein.
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