E-Commerce macht Kaufvorgänge einfacher und besser – wenn man vom E-Commerce-Boom und den hohen Nutzerzahlen in Deutschland ausgeht schon: Rund 55 Millionen Nutzer*innen greifen aktuell auf E-Commerce Lösungen für ihre Einkäufe zurück. In der Theorie sehen das die Verbraucher*innen aber anders. Denn bisher würde lediglich die Hälfte der deutschen Online-Shopper diese Aussage bestätigen.
Nur knapp 20 % erwarten vom Internet ein angenehmes Einkaufserlebnis, wie eine Studie von KPMG zeigt. Aber was wollen die Kund*innen und woran liegt es, das sie von vorne herein beim Online-Shopping kein gutes und angenehmes Kauferlebnis erwarten? Ein Grund: Häufig halten Online-Shops nicht das, was ihre attraktiven Oberflächen versprechen. Die richtige Strategie für eine verbesserte Customer Experience sehen viele Unternehmen im Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI).
Algorithmen analysieren dabei laufend das Kaufverhalten und entwickeln darauf basierende Kaufempfehlungen und -vorhersagen. Laut einer Forrester-Studie glauben 92 % der Unternehmen, dass KI zur Steigerung der Kundenzufriedenheit führt und einen Mehrwert für die Verbraucher schafft. Große Einzelhändler setzen für ihr Online-Geschäft schon lange auf KI, zunehmend in Verbindung mit Machine Learning und Robotic Process Automation (RPA), bei der sich häufig wiederholende oder fehleranfällige Tätigkeiten von Software-Robotern erlernt werden.
Future Commerce: Welche KI-Anwendungsfälle passen zu welchen Unternehmen?
Gut funktionierende Prozesse wirken sich positiv auf die Wahrnehmung eines Einkaufserlebnisses aus, das ist nichts Neues und stimmt auch für Online-Geschäfte. KI kann dabei direkt oder indirekt auf den Einkaufsprozess einwirken. KI-Chatbots und KI-gestützte Voice-Chats ahmen die menschliche Kommunikation mittlerweile auf natürliche Weise nach und bieten Kunden bereits jetzt große Zufriedenheit in der direkten Kommunikation und Interaktion. Das liegt aber auch an ihrer 24/7-Erreichbarkeit. Deep Learning funktioniert wie das Gehirn der KI: Lernalgorithmen suchen bei jedem Kundenkontakt nach Regelmäßigkeiten und erstellen daraus Modelle, über die sich Chats stetig verbessern. Bosch beispielsweise setzt Voice- und Chatbots bereits in vielen Prozessen vorbildlich ein. Und bei DATEX simulieren Sprachassistenten Anwälte, Steuerberater und Wirtschaftsprüfer. In großen Konzernen werden Voice- und Chatbots auch in der internen Kommunikation eingesetzt, beispielsweise für Helpdesks oder wiederkehrende Personalfragen. KI-Chatbots und Voice-Chats gehören somit zu den wichtigsten Anwendungsfällen für KI im E-Commerce, vor allem im B2C-, aber auch zunehmend im B2B-Markt.
Schlecht funktionierende Verfügbarkeitsanzeigen hingegen sind im E-Commerce ein No-Go. Eine Lösung dafür ist KI zur Optimierung von Beständen und Lagerbeständen. Künstliche Intelligenz liefert zuverlässig Vorhersagen zu Umsatzspitzen, Retourenquoten oder Preisentwicklungen zu bestimmten Zeiten, etwa in den Ferien oder an Feiertagen. Auch saisonale oder witterungsbedingte Schwankungen werden automatisch berücksichtigt.
Artificial Intelligence: Mensch oder Maschine?
Ein besonders interessanter Anwendungsfall im E-Commerce ist die präzise Vorhersage des Kaufzeitpunkts. Künstliche Intelligenz kann das Kaufverhalten und die Vorlieben eines bestimmten Benutzers registrieren, zum Beispiel eines Vaters, der jedes Jahr zu einem konkreten Termin ein Geschenk zum Geburtstag seines Kindes kauft und das Internet nach bestimmten Produkten durchsucht. Diese werden ihm dann zum richtigen Termin automatisch empfohlen, noch bevor er überhaupt eine Suche gestartet hat.
Zur Personalisierung von Angeboten überwacht Artificial Intelligence (AI) alle Aktivitäten im Webshop und analysiert beispielsweise das Geschlecht, die Kaufhistorie sowie das Surf- und Klickverhalten der Nutzer. Artificial Intelligence (AI) ist der Überbegriff für durch Maschinen erbrachte, menschenähnliche Intelligenzleistungen. Die Ansprache mit Begrüßungstexten und E-Mails wird so automatisch an die Vorlieben des jeweiligen Users angepasst.
Allerdings erfordern intelligente Produktempfehlungen sehr große Datenmengen zur Verarbeitung in Algorithmen. Die Empfehlungssysteme hierfür sind mittlerweile technisch zwar sehr ausgereift, kleinere Unternehmen werden jedoch kaum in der Lage sein, die benötigten Datenmengen bereitzustellen.
Fazit
Künstliche Intelligenz (KI) passt sich immer besser dem menschlichen Verhalten an und wird intuitiver. Dadurch fühlen sich Online-Käufe weniger technisch an und werden positiver wahrgenommen. Da immer mehr Unternehmen die Technologie annehmen, gibt es auch immer mehr Möglichkeiten zur Verbesserung durch kontinuierliches Lernen der Algorithmen. Speziell in der DACH-Region und in Europa müssen Sprach- und Chatbots allerdings höchste Standards für Datenschutz und Datensicherheit erfüllen. Um hier auf der sicheren Seite zu sein, ist die Wahl einer Conversational-AI-Plattform empfehlenswert, die dem „AIC4-Standard“ entspricht und auch die Anforderungen des Bundesamtes für Sicherheit (BSI) damit voll erfüllt.
