Customer Experience: Wie sich diese mit künstlicher Intelligenz verbessern lässt

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Ob im Onlineshop oder beim Kundenservice: Verbraucher erwarten heute einen auf sie abgestimmten Informations- und Kaufprozess. Wie KI-basierte Technologie hierbei eine optimierte Customer Experience ermöglichen kann.

Aufgabe des Marketings bei E-Commerce-Anbietern ist es, die Erfahrungen der Verbraucher beim Onlineshopping kontinuierlich zu verbessern. Anbieter, die es schaffen, KI nicht nur partiell im E-Commerce einzubinden, sondern den Einsatz zu skalieren, generieren enorme Wettbewerbsvorteile. Denn wer Emotionen, Bedürfnisse und Wünsche auf allen digitalen Kanälen und Touchpoints präzise erfasst, Zwischentöne heraushört und darauf eingeht, sorgt für eine optimierte Customer Experience. Und verbessert zudem Produkt und Service.

Customer Experience: Erstellen von adaptiven Nutzer-Profilen

Schon heute kommen Konsumenten in fast jeder Phase des Onlineshopping-Prozesses mit künstlicher Intelligenz in Berührung – oft unbemerkt. Bereits beim ersten Kontakt von Interessenten mit einer Marke lässt sich beispielsweise das Suchverhalten analysieren sowie mit Stimmungs-, Standort-, und demografischen Daten kombinierten um so ein adaptives, auf Trends und saisonalen Aspekten basierendes User-Profil zu erstellen. Dies ermöglicht es, auf Grundlage kleinster Attribute des Kundenverhaltens, Konsumenten komplexe persönliche Empfehlungen zu geben. Nach dem Kauf unterstützt ein Chatbot-basierter Support bei Servicethemen. Geht es um Weiterempfehlungen, können etwa Stimmungsanalysen Begriffe herausfiltern und auswerten, um die Haltung eines Users gegenüber einem Produkt einzufangen und Optimierungen anzustoßen. All diese Beispiele helfen dabei, die Customer Experience im E-Commerce zu verbessern. Folgende von KI geprägte Strategien und Ansätze haben dabei den größten Einfluss auf die Customer Experience.

Virtuelle Assistenten verbessern die Customer Experience

Als vor einigen Jahren die ersten Chatbots das Licht der Welt erblickten, schreckten sie Kunden in der Regel eher ab. Die Qualität des Dialogs war damals unzureichend, die Technologie nicht ausgereift. Seither hat sich viel getan: Jüngst erleben virtuelle Assistenten – auch aufgrund des Pandemie-bedingten E-Commerce-Booms – einen regelrechten Hype. Die Bedenken der Verbraucher gegenüber Chatbots schwinden. Indem sie nun vermehrt genutzt werden, verbessert die Technologie zugleich ihre Fähigkeiten kontinuierlich.

Man geht davon aus, dass ab diesem Jahr 70 bis 90 Prozent der Kundensupport-Anfragen von Chatbots vorbearbeitet werden. Die Vorteile liegen auf der Hand: Chatbots und virtuelle Assistenten ermöglichen einen One-to-One-Kundenservice – in Echtzeit und über alle digitalen Touchpoints hinweg. Die Technologien lernen zudem aus jeder Kundenkonversation, verbessern so den Prozess der Spracherkennung sowie -interpretation und beseitigen Barrieren zwischen Bots und Menschen.

Sentiment-Analyse: Emotionen aus Rezensionen herauslesen

Noch sind viele Stimmungsanalysen binär und spiegeln nur positive oder negative Re-aktionen der Verbraucher wider. Und obgleich traditionelles Datentracking in der Stimmungsanalyse nicht ausreichend ist, da sich die menschliche Sprache ständig anpasst, weiterentwickelt und verändert, birgt diese Technologie enormes Potenzial: Indem man die KI mit menschlichen Texten trainiert, kann sie heutzutage Nuancen in den Emotionen von Verbrauchern erkennen, Gefühle sowie Stimmungsschwankungen verstehen und interpretieren. Dies lässt sich für eine positive Kundenreise im Online-handel nutzen – um Rezensionen über ein Produkt oder einen Service genauer analysieren zu können.

Das britische Finanzunternehmen Barclays trackte beispielsweise die Diskussionen über eine neue mobile Bankanwendung in den sozialen Medien und durchleuchtete die Kundenbeschwerden über die verschiedenen Anwendungsfunktionen. Ziel war es, nicht nur das Produkt zu verbessern, sondern auch ein allgemeines Stimmungsbild der Kunden gegenüber der Marke zu erfassen. Dieses lässt sich mit verschiedenen weiteren Faktoren zu einem Gesamtbild verdichten und es lassen sich entsprechende Reaktionen oder Interaktionen starten. Unternehmen sind also gut beraten, die Messung des Kundenerlebnisses anzupassen.

Customer Journey Analytics: Kundenerlebnis in Echtzeit tracken

Die Customer Journey zu planen war in der Vergangenheit ein Best-Case-Szenario oh-ne Validierungs-Option. Das heißt: Abweichungen seitens der Kunden von der geplanten Customer Journey ließen sich schwer erfassen und noch schwieriger auswerten. Inzwischen sind wir einen Schritt weiter: Als Status quo gelten Consumer Journeys, die mit KPIs versehen sind und sich auf Grundlage von Daten nachverfolgen lassen. Konsolidierte Echtzeitanalysen aller Touchpoints ermöglichen die Prognose von Hinder-nissen in der Customer Journey, die es rechtzeitig zu vermeiden gilt.

Lufthansa etwa verwendet ein Customer-Journey-Framework zur kontinuierlichen Verfolgung von Gesprächen über die Customer Experience. Damit wird fortlaufend die Zufriedenheit während des gesamten Reisetages durchleuchtet. Der Buzz entlang der Customer Journey wird überwacht und analysiert, um ihn mit den Ergebnissen von Marktforschungsumfragen zur Zufriedenheit mit der Airline abzugleichen. Dabei zeigt sich, dass KI die Kundenforschung transformiert. Und zwar, indem die statische Planung in eine Optimierung der Customer Experience in Echtzeit überführt wird.

Als Schlüssel zu einer optimierten, personalisierten Customer Experience im E-Commerce ist also gerade das Zusammenspiel der verschiedenen KI-Services entscheidend. Davon profitieren Händler und Konsumenten gleichermaßen. Händler gewinnen über generierte Daten bessere Einblicke in das Verhalten ihrer Kundschaft. So können sie anschließend ihre Marketingstrategien daran ausrichten und Produkte sowie Services weiterentwickeln. Kunden erhalten wiederum personalisierte, passgenaue Angebote in allen Phasen des Kaufprozesses.

Über den Autor: Dr. Oliver Bohl ist Geschäftsführer der Digitalagentur Triplesense Reply. Er engagiert sich in verschiedenen Verbänden wie BVDW, Bitkom und LBMA. Außerdem ist er Lehrbeauftragter zu Themen des digitalen Marketings und der Plattformökonomie an europäischen Hochschulen. Triplesense Reply entwickelt digitale Lösungen, in deren Zentrum die User Experience steht. Die digitalen Services decken die Bereiche Commerce, Kundenbindung und Kommunikation. (sg)

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