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

Forrester prognostiziert, dass jeder fünfte US- und EMEA-Einzelhändler im Jahr 2025 kundenorientierte GenAI-Anwendungen starten wird. Erweiterte Produktsuche, personalisierte Empfehlungen und verbesserte Kategorienavigation sind die wichtigsten Anwendungsfälle. Warum also führten automatisierte Interaktionen dazu, dass die Kundenerfahrung in den USA um 5% sank und erreichte damit den niedrigsten Stand 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 zu viel Technologie ohne strategischen Nutzen für die Kunden eingesetzt wurde. Von 50 CIOs und CTOs in Fortune-500-Unternehmen, die zu ihren GenAI-Projekten befragt wurden, stellten die meisten fest, dass ihre Pilottechnologie das falsche Geschäftsanliegen ansprach.

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 anpassen, die ihren Anwendungsfall entsprechen, und nicht umgekehrt. Hier sind vier Lektionen, die Einzelhändler auf ihrem Weg zur Verbesserung der Benutzeroberfläche (UX) mit GenAI berücksichtigen sollten.

Stellen Sie sicher, dass Business-Daten-KI-Übereinstimmung besteht

RAND-Forscher fanden 2024 heraus, dass 80% der KI-Projekte aufgrund von fünf Schlüsselbereichen fehlschlagen: nicht ausgerichtete Ziele, Datenmangel, tech-first-Ansatz, Infrastrukturlücken und überambitionierte KI.

Einzelhändler benötigen eine solide Datenbasis und Expertise, um die erforderlichen Algorithmen zu entwickeln und ihre GenAI-Investitionen erfolgreich umzusetzen. Sie sollten sich selbst 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 mehr einzigartige Datenformate das Unternehmen hat, desto anpassungsfähiger muss die Lösung sein.

Eine dritte Frage, die sie sich stellen sollten, lautet: “Welche spezifischen Talente und Strukturänderungen sind erforderlich, um GenAI effektiv zu nutzen?” Das Verständnis des Ausbildungsbedarfs, der Motivation, der Kosten und der Zeit wird Einzelhändlern helfen, die Rendite auf Investitionen (ROI) für die Entwicklung, Anpassung oder Verwaltung von Lösungen im Unternehmen zu entscheiden.

Heute können Nicht-Experten mit No-Code-Tools arbeiten oder einen langfristigen KI-Partner beauftragen, um die Vorteile zu nutzen. Wenn sie Drittanbieter-GenAI-Lösungen auswählen, sollten E-Commerce-Manager Faktoren priorisieren, die über Preis und ROI hinausgehen, wie Skalierbarkeit, Leistung, Datensicherheit, Anbieterexpertise und Kompatibilität des Technologie-Stapels. Ein klares Geschäftsmodell und erwartete Ergebnisse sind entscheidend, bevor sie sich zu einer neuen Integration verpflichten.

Wählen Sie einen inkrementellen Ansatz

Im Jahr 2024 bewertete die BCG-Gruppe die Übernahmerate der Top-E-Commerce-GenAI-Anwendungsfälle, wie z. B. die Erstellung von Inhalten wie Blogs, Produktdescriptions und Produktbildergänzungen. Fortgeschrittenere Anwendungsfälle umfassen personalisierte Produktvorschläge, dynamische Preise und Wettbewerbsanalysen. Die Teammitglieder sollten sich mit systematischen Diensten vertraut machen, bevor sie sich komplexeren Aufgaben zuwenden, um sich nahtlos an neue Prozesse anzupassen.

Einzelhändler sollten ihren E-Commerce-Teams empfehlen, out-of-the-box-GenAI-Tools zu nutzen, um sich mit den Fähigkeiten des Tools vertraut zu machen. Einfache Anwendungsfälle und No-to-Low-Code-Lösungen wie Produktdescriptions und Bildergenerierung sind hervorragende Ausgangspunkte, da sie den Teammitgliedern die möglichen Zeitersparnisse zeigen und ihnen helfen, ihre Betriebsabläufe an die häufigen Validierungsprüfungen anzupassen. Sie sollten wöchentliche oder vierzehntägige 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 die Teammitglieder sich mit den GenAI-Tools vertraut gemacht haben, können Einzelhändler neue Anwendungsfälle einführen. Ingenieure können die Entwicklung mit KI-gestützter Code-Vervollständigung rationalisieren. Marketing-Experten können KI-gesteuerte personalisierte Upselling- und Cross-Selling-Empfehlungen einführen, und Loyalty-Manager können adaptive Loyalty-Kampagnen auf der Grundlage des Kundenengagements aufbauen.

Erstellen Sie eine Sicherheitskultur

Nicht verbundene Systeme sind schwache Punkte, die zu Sicherheitslücken führen können, und GenAI hat das Potenzial, die Einstiegshürde für gering qualifizierte Bedrohungen zu senken. Cyberkriminelle können GenAI nutzen, um Skripte zu erstellen, die funktional schädlich sein könnten, wenn sie richtig verwendet werden, automatisierte Angriffe durchführen und spezifische Schwachstellen angreifen. Einzelhändler sollten eine solide Datenbasis, rationalisierte Workflows und ein gut vernetztes Netzwerk von Anwendungen anstreben, um ihre Systeme sicher und leicht zu überwachen.

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. Multifaktor-Authentifizierung, wie z. B. die Übermittlung von zeitabhängigen Codes an Benutzergeräte per SMS, E-Mail oder einer dedizierten Authentifizierungs-App, wird helfen, Kundenbindungprogramme und Einkaufsplattformen zu sichern – insbesondere, wenn finanzielle Informationen gespeichert sind.

Darüber hinaus müssen Einzelhändler sicherstellen, dass Entwickler regelmäßig Software, Software-Bibliotheken und Systeme aktualisieren, um Schwachstellen zu beheben und Angriffsflächen zu minimieren. Diese sicherheitsbewusste, überprüfende Grundhaltung sollte in der gesamten Organisation verankert werden. Durch regelmäßige Sicherheitsbewusstseins-Schulungen und -Simulationen und die Ermutigung der Mitarbeiter, verdächtige Aktivitäten sofort zu melden, können Einzelhändler eine sicherheitsorientierte Kultur aufbauen.

KI-gestützte Überwachungs- und Warnsysteme, wie z. B. fortschrittliche Endpoint-Erkennung 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.

Seien Sie empathisch 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 die Kluft zwischen ihnen und den Support-Mitarbeitern vergrößern wird. 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 Probleme 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.

Zu Beginn werden mehr Hände an Deck erforderlich sein, um auf Kundenfeedback, Verwirrung oder Anfragen zu reagieren, was ein proaktiver und willkommener Puffer sein wird, wenn Einzelhändler sich an die Fähigkeiten von GenAI anpassen. Echtzeit-Feedback von Support-Teams wird Einzelhändlern helfen, 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. Sie sollten dieses Feedback täglich analysieren, 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, der dort fortfährt, wo der Chatbot aufgehört hat, wenn erforderlich. Es ist auch wichtig, dass Kundenbetreuer ein wichtiger Teil der Benutzeroberfläche bleiben, indem sie für hochwertige Aufgaben wie das Beobachten 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 Antwortkanälen zu vermeiden.

Unabhängig davon, ob Einzelhändler GenAI übernehmen oder nicht, werden Wettbewerber, Kunden und bösartige Akteure dies tun. Die Vorbereitung der Teammitglieder mit einfachen Anwendungsfällen wird ihnen helfen, sich an neue Arbeitsweisen anzupassen und die neue Bedrohungslandschaft besser zu verstehen. Einzelhändler können out-of-the-box-Tools nutzen und GenAI-Projekte in einem phasenweisen Ansatz durchführen, indem sie das Wissen und die Expertise ihrer Teams mit fortschrittlicheren Algorithmen aufbauen, sobald ein Projekt erfolgreich abgeschlossen ist. Durch die Automatisierung der Transaktionsaufgaben und die Beibehaltung eines Expertenteams von menschlichen Agenten können Kunden schneller auf die gewünschten Produkte zugreifen und sich sicher sein, dass ein Agent nur einen Anruf entfernt ist, wenn sie ihn benötigen.