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Conversational User Interfaces: Das Ende des Produktkatalogs im B2B-Commerce 

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Allgeier Inovar GmbH

Vom Produktfinder zum digitalen Berater

Besonders wertvoll werden Conversational User Interfaces überall dort, wo Beratung bislang ein zentraler Bestandteil des Vertriebs ist.

B2B-Einkäufer vergleichen regelmäßig technische Daten beziehungsweise Eigenschaften, Kompatibilitäten, Lieferzeiten, Zertifizierungen und Verfügbarkeiten. Ein Conversational Assistent kann Produkte automatisch gegenüberstellen, Unterschiede verständlich erläutern, Ausschlusskriterien berücksichtigen und Empfehlungen transparent begründen.

Noch deutlicher zeigt sich der Mehrwert bei erklärungsbedürftigen Produkten. Fragen wie „Welcher Sensor eignet sich für die Füllstandsmessung aggressiver Chemikalien bei 80 °C?“ oder „Welche Alternative bieten Sie zu Produkt X?“ lassen sich über klassische Navigation kaum effizient beantworten. Ein Conversational Interface hingegen verbindet Produktdaten mit Fachwissen und wird damit zum digitalen Produktexperten.

Unternehmenswissen wird erstmals dialogfähig

In vielen Unternehmen verteilt sich relevantes Wissen auf Datenblätter, Handbücher, Montageanleitungen, Serviceinformationen, Ersatzteillisten oder FAQs. Für Kunden spielt jedoch nicht der Ablageort dieser Informationen eine Rolle. Sie möchten lediglich eine konkrete Antwort auf ihre Frage erhalten.

Ein Conversational User Interface kann diese Wissensquellen intelligent erschließen und beispielsweise beantworten: „Ist dieser Antrieb für den Außeneinsatz geeignet?“

Der Shop entwickelt sich dadurch vom Produktkatalog zu einem zentralen Wissens-portal, das Vertrieb, Service und Kunden gleichermaßen unterstützt.

Personalisierung eröffnet zusätzliche Potenziale

Besonders im B2B entstehen weitere Mehrwerte durch die Einbindung von Kunden- und Prozessdaten.

Ein intelligenter Assistent kann frühere Bestellungen, individuelle Preislisten, Vertragskonditionen, bevorzugte Hersteller oder den vorhandenen Maschinenpark berücksichtigen und daraus personalisierte Empfehlungen ableiten.

Anfragen wie „Bestelle die gleichen Filter wie im letzten Quartal.“ oder „Zeige mir kompatible Ersatzteile für unsere Anlage.“ lassen sich so wesentlich effizienter bearbeiten als mit klassischen Shop-Mechanismen.

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