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

Forrester prognostiziert, dass ein von fünf US- und EMEA-Einzelhändlern Kundenorientierte GenAI-Anwendungen im Jahr 2025 einführen wird. Erweiterte Produktsuche, personalisierte Empfehlungen und verbesserte Kategorienavigation sind die wichtigsten Anwendungsfälle. Warum haben automatisierte Interaktionen jedoch den Kundenerfahrungswert in den USA um 5% im Jahr 2023 gesenkt – den niedrigsten Wert seit 2015 – und was können Einzelhändler aus diesem Umstand lernen, bevor sie ihre GenAI-Investitionen tätigen?

Der KPMG-Bericht von 2023 hebt den Misserfolg bei der Erfüllung der Kundenanforderungen als Grund für den Rückgang hervor, da die Technologie übermäßig eingesetzt wurde, ohne strategischen Nutzen für die Kunden zu bieten. Von 50 CIOs und CTOs in Fortune-500-Unternehmen, die nach ihren GenAI-Projekten befragt wurden, stellten die meisten fest, dass ihre Pilottechnologie das falsche Geschäftsanliegen angegriffen hat.

Wenn wir in das Jahr 2025 eintreten, müssen Einzelhändler kundenorientierte GenAI-Strategien priorisieren. Anstatt die neueste Technologie als “nice-to-have” zu übernehmen, sollten sie sich auf die Geschäftsanforderungen konzentrieren. Einzelhändler sollten ihre Kundenreisen überprüfen, die Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren und Lösungen entwickeln oder übernehmen, die ihren Anwendungsfall entsprechen, und nicht umgekehrt. Hier sind vier Lektionen, die Einzelhändler auf ihrem Weg zur Verbesserung der Benutzererfahrung (UX) mit GenAI berücksichtigen sollten.

Gewährleisten Sie die Synergie zwischen Geschäft, Daten und KI

RAND-Forscher stellten 2024 fest, dass 80% der KI-Projekte aufgrund von fünf Schlüsselbereichen fehlschlagen: fehlgeleitete Ziele, Datenmangel, tech-getriebener Ansatz, Infrastrukturdefizite und überambitionierte KI.

Einzehändler benötigen eine solide Datenbasis und Expertenwissen, um die erforderlichen Algorithmen zu entwickeln und ihre GenAI-Investitionen erfolgreich umzusetzen. Sie sollten sich fragen: “Wie können wir sicherstellen, dass genügend Daten verfügbar sind, um die Anforderungen der Lösung zu erfüllen? Und wie viel dieser Daten ist proprietär?” Erfolgreiche GenAI-Projekte hängen von hochwertigen, relevanten Informationen ab. Je einzigartiger die Datenformate des Unternehmens sind, desto anpassungsfähiger muss die Lösung sein.

Eine dritte Frage, die sich Einzelhändler stellen sollten, lautet: “Welche spezifischen Talentpool- und Organisationsstrukturveränderungen sind erforderlich, um GenAI effektiv zu nutzen?” Das Verständnis des Ausbildungsbedarfs, der Motivation, der Kosten und der Zeit wird Einzelhändlern helfen, die Rentabilität der Entwicklung, Anpassung oder Verwaltung von Lösungen im eigenen Haus zu entscheiden.

Heute können Nicht-Technik-Experten mit Hilfe von No-Code-Tools oder durch die langfristige Partnerschaft mit einem KI-Partner die Vorteile nutzen. Wenn sie externe GenAI-Lösungen auswählen, sollten E-Commerce-Manager Faktoren wie Skalierbarkeit, Leistung, Datensicherheit, Anbieter-Expertise und Tech-Stack-Kompatibilität priorisieren, die über den Preis und die Rentabilität hinausgehen. Ein klares Geschäftsmodell und erwartete Ergebnisse sind entscheidend, bevor sie sich für eine neue Integration entscheiden.

Ein schrittweiser Ansatz verfolgen

Im Jahr 2024 bewertete die BCG-Gruppe die Einführungsrate der Top-E-Commerce-GenAI-Anwendungsfälle; namentlich die Erstellung von Inhalten wie Blogs, Produktdescriptions und Produktdarstellungen. Fortgeschrittenere Anwendungsfälle umfassen personalisierte Produktempfehlungen, dynamische Preise und Wettbewerbsanalysen. Teammitglieder sollten sich mit systematischen Diensten vertraut machen, bevor sie sich an komplexere Aufgaben wagen, um sich nahtlos an neue Prozesse anzupassen.

Einzehändler sollten ihre E-Commerce-Teams ermutigen, out-of-the-box-GenAI-Tools zu nutzen, um sich mit den Fähigkeiten des Tools vertraut zu machen. Einfache Anwendungsfälle und No-Code-Lösungen wie Produktdescriptions und Bilderstellung sind hervorragende Ausgangspunkte, da sie Teammitgliedern die möglichen Zeitersparnisse zeigen und ihnen helfen, ihre Betriebsabläufe an die häufigen Validierungsprüfungen anzupassen. Sie sollten wöchentliche oder zweiwöchentliche Überprüfungen in den Anfangsphasen einführen, um den Fortschritt des Tools zu messen und die Ansätze entsprechend anzupassen. Team-Feedback und -Teilnahme sind entscheidend für den Erfolg.

Wenn Teammitglieder sich mit den Tools vertraut gemacht haben, können Einzelhändler neue Anwendungsfälle einführen. Ingenieure können die Entwicklung mit Hilfe von KI-gestützter Code-Vervollständigung rationalisieren. Marketing-Experten können KI-gesteuerte personalisierte Upselling- und Cross-Selling-Empfehlungen einführen, und Loyalty-Manager können adaptive Treueprogramme basierend auf dem Kundenengagement-Level aufbauen.

Eine Sicherheitskultur schaffen

Getrennte Systeme sind schwache Punkte, die zu Sicherheitslücken führen können, und GenAI kann die Einstiegshürde für gering qualifizierte Bedrohungen senken. Cyberkriminelle können GenAI nutzen, um Skripte zu erstellen, die funktional schädlich sein können, wenn sie richtig eingesetzt werden, und automatisierte Angriffe durchführen, die spezifische Schwachstellen angreifen. Einzelhändler sollten eine solide Datenbasis, rationalisierte Betriebsabläufe und ein gut vernetztes Anwendungsnetzwerk anstreben, um ihre Systeme sicher und leicht zu überwachen zu halten.

Cyberkriminelle können GenAI auch nutzen, um Verbraucher durch hoch überzeugende gefälschte Inhalte (z. B. Social Engineering und Phishing) zu manipulieren. Daher wird die Identitätsüberprüfung im Jahr 2025 noch wichtiger. Mehrfaktor-Authentifizierung, wie z. B. die Übermittlung von zeitabhängigen Codes an Benutzergeräte per SMS, E-Mail oder einer dedizierten Authentifizierungs-App, kann helfen, Kundenbindungprogramme und Einkaufsplattformen zu sichern – insbesondere wenn finanzielle Informationen gespeichert sind.

Zusätzlich müssen Einzelhändler sicherstellen, dass Entwickler regelmäßig Software, Software-Bibliotheken und Systeme aktualisieren, um Schwachstellen zu beheben und die Angriffsfläche zu minimieren. Diese sicherheitsbewusste, überprüfende Einstellung sollte in der gesamten Organisation gefiltert werden. Durch regelmäßige Sicherheitsbewusstseins-Schulungen und Simulationen und die Ermutigung von Mitarbeitern, verdächtige Aktivitäten sofort zu melden, können Einzelhändler eine sicherheitsorientierte Kultur aufbauen.

KI-gestützte Überwachungs- und Warnsysteme, wie z. B. fortschrittliche Endgeräte-Erkennungs- und Reaktionslösungen (EDR), können Einzelhändlern auch helfen, Bedrohungen in Echtzeit zu erkennen und abzuwehren. Es ist jedoch wichtig, dass alle Mitarbeiter daran gewöhnt sind, zu überprüfen, ob Systeme, insbesondere Sicherheitssoftware, ordnungsgemäß funktionieren.

Empathie durch Design

Der größte Grund für das Misstrauen gegenüber KI ist ihre Verwendung in Kundenunterstützungskanälen. Etwa 53% der Kunden würden in Betracht ziehen, zu einem Wettbewerber zu wechseln, wenn sie herausfinden, dass ein Unternehmen KI für den Kundenservice einsetzt.

Kunden befürchten, dass GenAI eine größere Kluft zwischen ihnen und den Support-Mitarbeitern aufbaut. Sie wollen die Gewissheit, dass ihre Probleme verstanden und auf die beste Weise möglich gelöst werden, idealerweise mit Managern, die die Befugnis haben, kostenlose Geschenke für ihre Schwierigkeiten anzubieten. Einzelhändler können jedoch diese Schritte in ihre automatisierten Dienste integrieren. Es ist jedoch wichtig, mit einfachen Aufgaben zu beginnen. Die Bereitstellung von FAQs und Online-Informationen über konversationale Chatbots sind nützliche Anwendungsfälle.

Am Anfang werden mehr Mitarbeiter benötigt, um auf Kundenfeedback, Verwirrung oder Anfragen zu reagieren, was ein proaktiver und willkommener Puffer ist, wenn Einzelhändler sich an die Fähigkeiten von GenAI anpassen. Echtzeit-Feedback von Support-Teams hilft Einzelhändlern, alle Szenarien zu erkennen, in denen Aufgaben zu komplex für GenAI-Tools sind. In diesen Szenarien müssen Chatbots Kunden an einen Agenten mit einer Haltemeldung weiterleiten, wie z. B. einem “Angebot nicht hilfreich? Kontaktieren Sie einen Agenten”-Button. Dieses Feedback sollte täglich analysiert werden, bis alle möglichen häufigen Anfragen einfach und automatisch beantwortet werden.

Es ist entscheidend, dass alle Aufgaben, die GenAI-Tools übernehmen, nahtlos in einen Agenten-Chat übergehen, wenn erforderlich. Es ist auch entscheidend, dass Kundenunterstützungs-Mitarbeiter ein wichtiger Teil der Benutzererfahrung bleiben, indem sie für hochwertige Aufgaben wie das Überwachen der Daten und das Identifizieren der zugrunde liegenden Ursachen wiederkehrender Kundenprobleme eingesetzt werden. Auf diese Weise haben Einzelhändler eine Grundlage, um Lösungen vorzuschlagen und zukünftige Probleme mit automatisierten Reaktionskanälen zu verhindern.

Unabhängig davon, ob Einzelhändler GenAI übernehmen oder nicht, werden Wettbewerber, Kunden und bösartige Akteure dies tun. Die Vorbereitung von Teammitgliedern auf einfache Anwendungsfälle hilft ihnen, sich an neue Arbeitsweisen anzupassen und das neue Bedrohungslandschaft besser zu verstehen. Einzelhändler können out-of-the-box-Tools und GenAI-Projekte in einem schrittweisen Ansatz nutzen, indem sie auf ihrem Wissen und ihrer Expertise aufbauen, indem sie fortschrittlichere Algorithmen verwenden, sobald ein Projekt erfolgreich abgeschlossen ist. Durch die Automatisierung von Transaktionsaufgaben und die Beibehaltung eines Experten-Teams von menschlichen Agenten können Kunden schnelleren Zugang zu den gewünschten Produkten haben und sich sicher fühlen, dass ein Agent nur einen Anruf entfernt ist, wenn sie ihn benötigen.