Customer Experience Leadership mit AI?

Im digitalen Jetzt sehen wir, dass viele Produkte und Dienstleistungen, vorwiegend aus dem Commodity-Bereich, zunehmend austauschbarer sind. Der Markt ist internationaler, transparenter und alternative Angebote sind oft nur einen Klick entfernt.

Dies bringt einige Herausforderungen mit sich: Die Kosten für die Kundengewinnung steigen stetig an, während die Conversion Rate tendenziell sinkt. Zudem schrumpfen die Margen aufgrund des zunehmenden Preisdrucks.

Laut einer Umfrage von Gartner sehen 81 % der Unternehmen eine einzigartige Customer Experience als das entscheidende Differenzierungsmerkmal und Schlüssel zum langfristigen Erfolg in einem wettbewerbsintensiven Marktumfeld.

Technologie = CX-Erfolg?

Die Digitalisierung führt zwar zu erschwerten Konkurrenzbedingungen, bringt aber auch hilfreiche Werkzeuge mit, die es Unternehmen erlauben, herausragende Kundenerlebnisse zu schaffen.

Das offene Geheimnis einer solchen Customer Experience liegt darin, die Kunden und ihre Herausforderungen umfassend zu verstehen und ihnen darauf basierend eine personalisierte und nahtlose Customer Journey zu bieten.

Laut einer Studie von McKinsey sind über 76 % der Kunden frustriert, wenn sie keine personalisierten Erfahrungen mit Unternehmen machen.

Den Unternehmen stehen bereits jetzt zahlreiche Technologien zur Verfügung, um Kundendaten zu analysieren und mithilfe dieser Erkenntnisse eine personalisierte CX zu bieten. Da diese oft noch manuelle Vorarbeit erfordern und regelbasiert agieren, stoßen sie jedoch häufig an ihre Grenzen:

• Echte Skalierung ist aufgrund von großen Datenmengen, die häufig aufbereitet werden müssen, sowie manuell zu erstellenden Regeln ineffizient und wirtschaftlich oft nicht tragbar.
• Echtzeit-Anpassung an das aktuelle Kundenverhalten ist nur im Rahmen der erstellten Regeln möglich und lässt erfolgskritische Faktoren, wie den Kontext außer Acht.
• Die „manuelle“ Personalisierung ist fehleranfällig und kann inkonsistent sein. So führen einmal missinterpretierte Daten oder übersehene Informationen und Muster zu möglicherweise komplett irrelevanten Inhalten und verfehlen damit ihr Ziel.
• Aufgrund der Begrenzung in der selbstständigen Lernfähigkeit des Systems werden die Fehler erst später oder gar nicht erkannt.
• Fehlende Flexibilität aufgrund von vordefinierten Regeln führt, vorrangig in komplexeren Szenarien, dann doch zu Verallgemeinerung und wird dem Anspruch an echte Personalisierung nicht gerecht.

Ist CX-Magie durch KI möglich?

Die Erkenntnis, dass eine one-size-fits-all CX nicht mehr ausreicht, um Kunden zufriedenzustellen und somit einen im Wettbewerb relevanten Vorsprung zu gewinnen, ist heute wichtiger denn je. Im Jahr 2024 wird der Trend zur Hyperpersonalisierung die CX-Strategien von Unternehmen noch stärker als heute prägen.

Künstliche Intelligenz (KI) wird dabei eine entscheidende Rolle spielen. Sie befähigt die Unternehmen dazu, große Mengen von Daten tiefergehend zu analysieren und daraus wirklich maßgeschneiderte Empfehlungen und personalisierte Produkte und Services für einzelne Kunden zu generieren, persönliche Beratung zu skalieren und Kosten in vielen Bereichen zu senken.

Diese Bereiche stehen dabei im Fokus:

Conversion optimierte Nutzerführung mit KI

Hoch personalisierte Produktempfehlungen: KI analysiert das Verhalten der Kunden, einschließlich ihrer Suchanfragen, gekauften Produkte und konsumierter Informationen auf der Plattform und generiert basierend auf diesen Daten in Echtzeit personalisierte und aktuell in der individuellen Customer Journey relevante Produkt- und Service-Empfehlungen.

KI hilft auch dabei, vorherzusagen, welche Produkte ein Kunde wahrscheinlich demnächst kaufen wird. Das ermöglicht dem Unternehmen, proaktiv relevante Angebote zu unterbreiten, noch bevor dieser Kunde nach den Produkten oder Services sucht. Nebenbei hilft es, die Lagerhaltung zu optimieren und die Lieferfähigkeit von demnächst gefragten Produkten sicherzustellen.

Individuelle Nutzerführung: KI vereinfacht die Navigation, indem sie erkennt, welche Produkte und Kategorien für den Kunden am relevantesten sind und platziert diese prominent im UI. Darüber hinaus identifiziert sie den Kontext von Suchanfragen, passt Filteroptionen basierend auf den Präferenzen des Kunden an und verfeinert so die Suche. Dies reduziert die Anzahl der Klicks, die ein Nutzer benötigt, um ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Information zu finden und führt den Kunden schneller zu seinem Ziel.

Echtzeit-Anpassung von UI: KI gestaltet und erstellt dynamische Inhalte auf den Seiten. Produktdarstellungen, Werbebanner und Empfehlungen werden in Echtzeit angepasst, um den aktuellen Bedürfnissen und Interessen des Kunden gerecht zu werden. Wenn ein Kunde beispielsweise nach bestimmten Produkten sucht oder Artikel in seinen Warenkorb legt, zeigt die KI sofort relevante Empfehlungen oder bietet Rabatte an, um den Kaufanreiz zu erhöhen. Hat der Kunde noch keine Produktauswahl getroffen, unterstützt ihn die KI mit zusätzlichen Beratungsservices.

Personalisierte Preise: KI passt die Preise für Produkte je nach Kundenprofil und Verhalten sowie das vorhandene Angebot an. Unternehmen optimieren damit ihre Gewinne und stellen sicher, dass die Nachfrage bedient werden kann, was wiederum zur Kundenzufriedenheit führt.

KI-unterstützte Beratung

Virtuelle Assistenten: Auf KI-basierende virtuellen Assistenten stehen Kunden zur Verfügung, um bei Fragen und Problemen zu unterstützen und persönliche Beratungen durchzuführen. Kunden haben dank KI die Möglichkeit, mit nahezu realistischen Avataren zu interagieren, was eine gefühlte Nähe herstellt und die persönliche, „zwischenmenschliche“ Beziehung zum Unternehmen intensiviert.

Die KI analysiert Bilder oder Videos, die von Kunden bereitgestellt werden, und unterbreitet auf Basis dieser Analyse entsprechende Produktempfehlungen. Zum Beispiel, wenn ein Kunde ein Bild eines Anzugs hochlädt, kann die KI gezielt nach komplementären Schuhen im Shop suchen. Im Falle des Hochladens eines Bildes eines Wohnzimmers, wird die KI nach passender Dekoration Ausschau halten, um dem Kunden individualisierte Vorschläge zu unterbreiten.

Optimiert das Timing von Interaktionen: Künstliche Intelligenz kann die Frequenz und den Zeitpunkt von personalisierten Benachrichtigungen für jeden Kunden individuell anpassen, um sicherzustellen, dass diese als hilfreich empfunden werden. KI reagiert in Echtzeit auf das Verhalten des Kunden und sendet entsprechend relevante Benachrichtigungen, um etwa den Kunden während seines Einkaufsprozesses aktiv zu unterstützen.

Personalisierte Produkte und Services

Produkt- und Service-Entwicklung: KI analysiert das Kundenverhalten und Feedback, um Muster und Trends zu identifizieren und hilft, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, zu personalisieren und weiterzuentwickeln.

Ein Angebot von generativer KI auf Plattformen ermöglicht es Kunden, Produkte im Self-Service zu personalisieren oder sogar zu gestalten, indem sie ihre individuellen Präferenzen einbringen. Diese Informationen werden mit vorhandenen Kundendaten angereichert und in Designvorschläge für Produkte umgewandelt. Dieser Service eignet sich beispielsweise für Produktgruppen wie Kleidung, Spielzeug, Dekorationsgegenstände und mehr.

Content-Personalisierung: Neben Produkten und Services personalisiert KI auch den Content. Kunden erhalten unterschiedliche Produktbeschreibungen, Bilder und Informationen, die auf ihren individuellen Interessen und Schwerpunkten basieren. Beispielsweise werden technisch versierten Kunden die technischen Daten eines Produktes angezeigt, während Kunden auf kaufmännischer Ebene die wirtschaftlichen Vorteile der Produktnutzung präsentiert bekommen.

Verbesserung der Accessibility

Die barrierefreie Gestaltung von digitalen Plattformen ist eine ethische Verpflichtung und trägt zusätzlich dazu bei, ein breiteres Publikum zu erreichen. KI spielt dabei eine wichtige Rolle:

• Textoptimierung: KI kann Texte auf Webseiten analysieren und automatisch in Formate umwandeln, die z.B. für Menschen mit Sehschwächen besser konsumierbar sind.
• Sprachgesteuerte Navigation: Für Menschen mit eingeschränkter Mobilität oder solche, die Schwierigkeiten beim Tippen haben, ermöglicht KI eine sprachgesteuerte Navigation.
• Automatische Untertitelung und Transkription: KI generiert automatisch Videos und transkribiert Tonaufnahmen, um Gehörlosen und Hörgeschädigten den Zugang zu multimedialem Inhalt zu erleichtern.
• Echtzeit-Übersetzungen: KI liefert eine Übersetzung der Inhalte in Echtzeit, um Menschen mit unterschiedlichen Sprachkenntnissen den Zugang zu Inhalten zu ermöglichen.

CX Leadership benötigt mehr

Die aktuellen Entwicklungen zeigen eine zunehmende Integration von Künstlicher Intelligenz in unterschiedlichen Bereichen der Wertschöpfung von Unternehmen, wie auch in der Customer Experience. Unternehmen, die KI nutzen, um Kunden besser zu verstehen, personalisierte Lösungen anzubieten und in Echtzeit auf Bedürfnisse zu reagieren, können sich auf den oft hart umkämpften Märkten differenzieren.

Während Technologie zweifellos eine treibende Kraft ist, ist es wichtig, zu beachten, dass sowohl die organisatorische als auch die strategische Komponente in der CX von entscheidender Bedeutung sind. KI kann Unternehmen dabei unterstützen, eine herausragende CX zu schaffen, die Grundlage bilden letztlich eine kundenzentrierte Ausrichtung der gesamten Organisation sowie eine gut durchdachte CX-Strategie, die neben den Business-Zielen die individuellen Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden in den Mittelpunkt stellt.

Von der Entwicklung einer CX-Strategie, zur Auswahl der für Sie richtigen Technologie und der zielgerichteten Ausrichtung Ihrer Organisation. Wir unterstützen Sie gerne ganzheitlich. Vereinbaren Sie jetzt Ihr Beratungsgespräch.