Einzelhändler, lernen Sie diese 4 Lektionen, bevor Sie Ihre GenAI-Investitionen für 2025 tätigen

Forrester sagt voraus eins im Fünf Einzelhändler in den USA und im EMEA-Raum werden 2025 kundenorientierte GenAI-Anwendungen einführen. Die wichtigsten Anwendungsfälle sind eine verbesserte Produktsuche, personalisierte Empfehlungen und eine verbesserte Kategorienavigation. Warum also führten automatisierte Interaktionen dazu, dass der Customer Experience Score in den USA Rückgang um 5 % im Jahr 2023 – der niedrigste Stand seit 2015 – und was können Einzelhändler daraus lernen, bevor sie ihre GenAI-Investitionen tätigen?

Der KPMG-Bericht von 2023 hebt als Ursache für den Rückgang das Nichterfüllen der Kundenerwartungen hervor, sowie den übermäßigen Einsatz von Technologie, der für die Käufer keinen strategischen Nutzen brachte. 50 CIOs und CTOs Die meisten der Fortune 500-Unternehmen, die zu ihren GenAI-Projekten befragt wurden, stellten fest, dass ihre Pilottechnologie den falschen Geschäftsbedarf ansprach.

Mit Blick auf das Jahr 2025 müssen Einzelhändler kundenzentrierte GenAI-Strategien priorisieren. Anstatt die neueste Technologie als nettes Extra zu übernehmen, sollten sie die geschäftlichen Anforderungen berücksichtigen. Einzelhändler sollten ihre Customer Journeys überprüfen, Verbesserungspotenziale identifizieren und Lösungen entwickeln oder übernehmen, die zu ihrem Anwendungsfall passen, und nicht umgekehrt. Hier sind vier Lektionen, die Einzelhändler auf ihrem Weg zur Verbesserung der Benutzererfahrung (UX) mit GenAI berücksichtigen sollten.

Sorgen Sie für Synergien zwischen Unternehmen, Daten und KI

RAND-Forscher fanden im Jahr 2024 heraus, dass 80 % der KI-Projekte scheitern aus fünf Hauptgründen: falsche Zielausrichtung, Datenmangel, technologieorientierter Ansatz, Infrastrukturlücken und überambitionierte KI.

Einzelhändler benötigen eine solide Datengrundlage und Fachwissen, um die erforderlichen Algorithmen zu entwickeln und mit ihren GenAI-Investitionen erfolgreich zu sein. Sie sollten sich fragen: „Wie können wir eine ausreichende Datenverfügbarkeit sicherstellen, um die Anforderungen der Lösung zu erfüllen? Und wie viele dieser Daten sind proprietär?“ Erfolgreiche GenAI-Projekte hängen von hochwertigen, relevanten Informationen ab. Je mehr einzigartige Datenformate das Unternehmen hat, desto anpassbarer muss die Lösung sein.

Eine dritte Frage ist: „Welche spezifischen Änderungen am Talentpool und an der Betriebsstruktur sind erforderlich, um GenAI effektiv zu nutzen?“ Wenn Einzelhändler den Grad der Weiterbildung sowie Motivation, Kosten und Zeit kennen, können sie den Return on Investment (ROI) für die Entwicklung, Anpassung oder Verwaltung von Lösungen im eigenen Unternehmen besser einschätzen.

Heute können auch nichttechnische Experten mit No-Code-Tools arbeiten oder einen langfristigen KI-Partner engagieren, um die Vorteile zu nutzen. Bei der Auswahl von GenAI-Lösungen von Drittanbietern sollten E-Commerce-Manager Faktoren wie Skalierbarkeit, Leistung, Datensicherheit, Fachwissen des Anbieters und Kompatibilität des Technologie-Stacks priorisieren, die über Preis und ROI hinausgehen. Ein klarer Business Case und die erwarteten Ergebnisse sind entscheidend, bevor man sich auf eine neue Integration einlässt.

Gehen Sie inkrementell vor

Im Jahr 2024 bewertete die BCG Group die Akzeptanzrate des Top E-Commerce GenAI Anwendungsfälle, nämlich Inhaltserstellung wie Blogs, Produktbeschreibungen und Produktbildergänzung. Fortgeschrittenere Anwendungsfälle umfassen personalisierte Produktempfehlungen, dynamische Preisgestaltung und Konkurrenzanalysen. Machen Sie Ihre Teammitglieder mit systematischen Diensten vertraut, bevor Sie sich an komplexere Aufgaben wagen, um sich nahtlos an neue Prozesse anzupassen.

Einzelhändler sollten ihre E-Commerce-Teams ermutigen, sofort einsatzbereite GenAI-Tools zu nutzen, um sich mit den Funktionen des Tools vertraut zu machen. Einfache Anwendungsfälle und No- bis Low-Code-Lösungen wie Produktbeschreibungen und Bilderstellung sind hervorragende Ausgangspunkte, da sie den Teammitgliedern die möglichen Zeiteinsparungen aufzeigen und ihnen helfen, ihre Abläufe so anzupassen, dass häufige Validierungsprüfungen durchgeführt werden. Führen Sie in den frühen Phasen wöchentliche oder zweiwöchentliche Überprüfungen ein, um den Fortschritt des Tools zu messen und die Ansätze im Laufe der Zeit anzupassen. Team-Feedback und -Beteiligung sind der Schlüssel zum Erfolg.

Wenn die Teammitglieder sich besser auskennen, können Einzelhändler neue Anwendungsfälle einführen. Ingenieure können die Entwicklung mithilfe der KI-Codevervollständigungshilfe optimieren. Marketingfachleute können KI-gestützte personalisierte Upselling- und Cross-Selling-Empfehlungen einführen und Loyalty-Manager können adaptive Loyalty-Kampagnen basierend auf dem Grad der Kundenbindung erstellen.

Schaffen Sie eine Kultur, in der Sicherheit an erster Stelle steht

Getrennte Systeme sind schwache Glieder, die zu Sicherheitslücken führen können, und GenAI hat das Potenzial, die Eintrittsbarriere für Bedrohungen mit geringeren Kenntnissen zu senken. Cyberkriminelle können GenAI verwenden, um Skripte zu erstellen, die bei richtiger Verwendung funktional schädlich sein könnten, Angriffe automatisieren und auf bestimmte Schwachstellen abzielen. Einzelhändler sollten auf eine solide Datengrundlage, optimierte Arbeitsabläufe und ein gut vernetztes Anwendungsnetzwerk abzielen, um ihre Systeme sicher und einfach zu überwachen zu halten.

Cyberkriminelle können GenAI auch nutzen, um Verbraucher durch täuschend echt aussehende gefälschte Inhalte zu manipulieren (z. B. Social Engineering und Phishing). Daher wird die Identitätsüberprüfung im Jahr 2025 noch wichtiger sein. Multifaktor Beglaubigung, wie das Senden zeitkritischer Codes an Benutzergeräte per SMS, E-Mail oder einer speziellen Authentifizierungs-App, tragen zur Sicherheit von Kundenbindungsprogrammen und Einkaufsplattformen bei – insbesondere dort, wo Finanzinformationen gespeichert werden.

Darüber hinaus müssen Einzelhändler sicherstellen, dass Entwickler Software, Softwarebibliotheken und Systeme regelmäßig aktualisieren, um Schwachstellen zu beheben und Angriffsflächen zu minimieren. Diese sicherheitsbewusste, auf Überprüfung ausgerichtete Denkweise sollte sich in der gesamten Organisation widerspiegeln. Indem sie regelmäßig Schulungen und Simulationen zum Thema Sicherheitsbewusstsein durchführen und ihre Mitarbeiter dazu ermutigen, verdächtige Aktivitäten umgehend zu melden, können Einzelhändler eine sicherheitsorientierte Kultur aufbauen.

KI-gestützte Überwachungs- und Warnsysteme, wie z. B. erweiterte Endpoint Detection and Response (EDR)-Lösungen, können Einzelhändlern ebenfalls dabei helfen, Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und einzudämmen. Dennoch ist es wichtig, dass alle Mitarbeiter regelmäßig überprüfen, ob die Systeme, insbesondere die Cybersicherheitssoftware, ordnungsgemäß funktionieren.

Seien Sie von Natur aus empathisch

Der größte Grund für das Misstrauen gegenüber KI ist ihr Einsatz in Kundensupportkanälen. 53% der Kunden würden einen Wechsel zur Konkurrenz in Betracht ziehen, wenn sie herausfänden, dass ein Unternehmen KI für den Kundenservice einsetzen würde.

Kunden befürchten, dass GenAI die Kluft zwischen ihnen und den Supportmitarbeitern vergrößert. Sie möchten die Gewissheit haben, dass ihre Probleme verstanden und bestmöglich gelöst werden, idealerweise von Managern, die befugt sind, ihnen für ihre Probleme kostenlose Geschenke anzubieten. Einzelhändler können diese Schritte jedoch in ihre automatisierten Dienste integrieren. Trotzdem ist es wichtig, zunächst mit einfachen Aufgaben zu beginnen. Häufig gestellte Fragen und Online-Informationen über Konversations-Chatbots zugänglicher zu machen, ist ein hilfreicher Anwendungsfall.

Zu Beginn sind mehr Mitarbeiter, die auf Kundenfeedback, Unklarheiten oder Fragen reagieren, ein proaktiver und willkommener Puffer, während sich Einzelhändler an die Fähigkeiten von GenAI gewöhnen. Echtzeit-Feedback von Supportteams hilft Einzelhändlern, sich alle Szenarien vorzustellen, in denen Aufgaben für GenAI-Tools zu komplex sind. In diesen Szenarien müssen Chatbots Kunden mit einer Wartemeldung wie der Schaltfläche „Angebot nicht hilfreich? Kontaktieren Sie einen Agenten“ an einen Agenten weiterleiten. Analysieren Sie dieses Feedback täglich, bis alle möglichen häufigen Fragen einfach und automatisch beantwortet sind.

Es ist wichtig, dass alle Aufgaben, die GenAI-Tools übernehmen, nahtlos in einen Agenten-Chat umgewandelt werden, der bei Bedarf dort weitermacht, wo der Chatbot aufgehört hat. Es ist auch wichtig, dass Kundendienstmitarbeiter ein wichtiger Teil der Benutzerreise bleiben und für wichtige Aufgaben wie das Überwachen der Daten und das Identifizieren der zugrunde liegenden Ursachen wiederkehrender Kundenprobleme freigehalten werden. Auf diese Weise haben Einzelhändler eine Grundlage, um Lösungen vorzuschlagen und zukünftigen Problemen mit automatisierten Antwortkanälen vorzubeugen.

Unabhängig davon, ob sich Einzelhändler für die Einführung von GenAI entscheiden oder nicht, werden dies Wettbewerber, Kunden und böswillige Akteure tun. Wenn Sie Teammitglieder mit einfachen Anwendungsfällen vorbereiten, können sie sich besser an neue Arbeitsweisen anpassen und die neue potenzielle Bedrohungslandschaft besser verstehen. Einzelhändler können sofort einsatzbereite Tools nutzen und GenAI-Projekte schrittweise testen. Dabei bauen sie bei jedem erfolgreichen Projekt auf das Wissen und die Expertise ihrer Teams auf und nutzen fortschrittlichere Algorithmen. Durch die Automatisierung der Transaktionsaufgaben und die Einbindung eines Expertenteams menschlicher Agenten können Kunden schneller auf gewünschte Produkte zugreifen und sich darauf verlassen, dass bei Bedarf ein Agent nur einen Anruf entfernt ist.