Customer Centricity und KI Wie Shop-Betreiber heute bereits vom KI-Einsatz profitieren

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Automatisierte Prozesse können gerade im E-Commerce eine neue Etappe der Customer Centricity einläuten. Aus der Sicht von Webshops steigert der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) den Umsatz und sagt Kundenbedürfnisse proaktiv voraus. Dieser Beitrag stellt dazu sechs KI-Praxisanwendungen vor.

Webshops greifen schon seit Jahren auf künstliche Intelligenz (KI) zurück. Andererseits setzen in Deutschland immer noch sehr viele Shopping-Plattformen KI kaum ein. Hauptgrund dafür: fehlendes Know-how. Dieser Beitrag zeigt sechs Anwendungsbereiche auf, wie Webshop-Betreiber heute schon von KI profitieren.

1. KI für High Quality-Web-Content

Die Erzeugung von Webshop-Content wie Produkt-Kategorie-Texte oder Produktbeschreibungen stellen sehr beliebte Use Cases von KI dar. Das Schreiben dieser Content-Formen erfordert zunächst die Erfüllung verschiedener Vorbedingungen. Dazu ist zum Beispiel ein System zur Datenerfassung sowie zum Datenimport unverzichtbar. Außerdem sollte die KI über ein Sprachmodell verfügen, dass gegebenenfalls konkrete Markenanforderungen erfüllt und Content erstellt, der zu konkreten Kundenpräferenzen passt. Im Hinblick auf die Qualität macht es überdies Sinn, das Sprachmodell an entsprechenden qualitativen Richtlinien – bei Google die EAT-Richtlinie – auszurichten, die etwa die Sichtbarkeit in Suchmaschinen adressieren.

2. Lifetime Value tracken

Der Lifetime Value (LTV) sagt den durchschnittlichen Umsatz, den ein Kunde während seiner gesamten Lebensdauer generiert, voraus. Dies gelingt durch Daten, die das historische Konsumverhalten von Verbrauchern erfassen und aus denen KI dann Schlussfolgerungen zieht – in diesem Fall zum Beispiel der LTV. Auf dieser Basis treffen Webshops strategische Entscheidungen, die etwa das Marketingbudget, die Kampagnenplanung, den Ressourceneinsatz oder die Rentabilität betreffen.

Daraus ergeben sich weitere Umsatz-relevante Fragestellungen: Wie genau verhalten sich Kunden mit den höchsten LTVs? Welcher Kunde erhält welches Angebot? Welches Werbemittel setzen Webshops ein? Diese und weitere Fragen lassen sich über den LTV sehr gut beantworten und unterstützen auch dabei, Kundensegmente gezielt zu erschließen.

3. Conversion- und Affinitätsprognose

Conversion-Prognosen wie zum Beispiel das Datum des nächsten abgeschlossenen Kaufs basieren auf Schlussfolgerungen, die aus historischen Verhaltensdaten der Nutzer – dazu zählt zum Beispiel das Klickverhalten – hervorgehen. Die KI wird mit diesen Daten trainiert und bestimmt auf dieser Grundlage den zukünftigen Kaufzeitpunkt.

Dagegen verstehen Marketer unter Affinitätsprognosen die Neigung des Nutzers beziehungsweise die Wahrscheinlichkeit, mit der Nutzer eine zukünftige Aktion ausführen. Dies kann zum Beispiel ein Kauf, aber auch ein Warenkorbabbruch sein.

4. Churn-Prognosen

Der Begriff „Churn“ beschreibt die durch KI ermittelte Wahrscheinlichkeit zukünftiger Kundenabwanderungen. Die Churn-Rate ist ein Indikator, durch den Shops in der Lage sind, rechtzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Hierzu zählen (Re-)Aktivierungskampagnen, die entsprechende Angebote, Gutscheine, Rabatte oder Discounts enthalten.

5. Product Recommendations

Markenshops wie jene der Deutschen Telekom, der Bahn, aber auch Streaming-Portale wie WOW, Netflix, Amazon oder Spotify investieren große Summen in die Weiterentwicklung ihrer Empfehlungs-KI. Beruhten diese bisher auf Verhaltensdaten wie Klicks und Check-outs, greifen sie heute auch auf Kunden- oder Produktinformationen zurück, die KI aus Datenfeeds gewinnt. Dabei nutzen die Markenshops Algorithmen, die Kunden mit personalisierten Angeboten versorgen, die deren (Nutzer-)Präferenz entsprechen.

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6. Intelligente Kundensegmente

Ziel der Segmentierung ist es, Kampagnen zielgerichtet auszurollen und Streuverluste zu minimieren. Die intelligente Kundensegmentierung per KI umfasst die automatisierte Unterteilung aller Kunden anhand ein- oder mehrdimensionaler Kriterien in mehrere homogene Kunden- beziehungsweise Zielgruppen. Diese zeichnen sich durch eine hohe interne Ähnlichkeit beziehungsweise durch möglichst trennscharfe, intersegmentielle Merkmale (etwa Einkommen, Wohnort und so weiter) aus. Als Datenbasis empfehlen sich Datenquellen wie zum Beispiel Web-Analyse- sowie CRM-Systeme oder etwa die Kaufhistorie, mit denen die KI gefüttert wird.

Wichtige Vorbedingung: KI und Mensch als Team denken

Wie ersichtlich wird, können Webshop-Betreiber heute schon enormes Wertschöpfungspotenzial durch den Einsatz von KI erschließen – abseits aller Meldungen rund um KI-Sprachtools und teils abschreckenden Mensch-Maschine-Dialogen. Denn: Die Chancen überwiegen. Datenbasierte Performanceoptimierung durch KI oder / und KI-basierte Content-Erzeugung gehen bestenfalls Hand in Hand. Während erstere Variante schon mit großem Erfolg in vielen Webanalyse-Lösungen eingesetzt wird, steht letztere noch am Anfang.

KI zum jetzigen Zeitpunkt bedingungslos zu vertrauen, wäre allerdings die falsche Herangehensweise. Dazu erzielt sie, auch wenn datenbasierte Performanceoptimierung mittlerweile sehr gute Ergebnisse liefert, gerade bei der Erstellung von Content noch keine zufriedenstellenden Resultate. Aber: Der effiziente, faktenprüfende KI-Content-Generator – zum Beispiel in Form von Text- oder Bild-Engines – und der unberechenbare, kreative Verstand des Menschen könnten in gar nicht mal so ferner Zukunft das beste Content-Team bilden, das jemals existiert hat.

Bei dieser Betrachtungsweise nehmen KI-Webshop-Profis zunächst einmal die äußerst zeitintensive Recherche-Arbeit ab und können punktuell kreative Impulse setzen. Vor diesem Hintergrund erzeugt KI wie zum Beispiel ChatGPT halbfertige Text-Bausteine, die der Mensch etwa zu Corporate Content weiterverarbeitet.

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Künstliche Intelligenz trifft Customer Experience

Fazit: Customer Centricity und KI optimieren die Customer Experience

Einer auf oberlo.com veröffentlichten Studie zufolge berichten fast 50 Prozent der Befragten von massiven Kosteneinsparungen, die durch die Implementierung von KI erzielt wurden. Doch zugleich leistet KI auch einen ebenso zentralen Beitrag für die Optimierung der Customer Experience. Beim Treffen von Kaufentscheidungen kommt KI, die Verbraucher etwa in Gestalt personalisierter Angebote aktivieren, mittlerweile eine mindestens so große Bedeutung wie dem Preis oder dem Produkt. Und genau aus diesem Grund sollten Webshop-Betreiber auch den Datenschutz besonders genau im Auge behalten: Aus Kundensicht stellt er ein hohes Gut dar. Webshops, die den Datenschutz vernachlässigen, werden sehr wahrscheinlich mit Sanktionen bestraft – nicht nur durch den Kunden, sondern auch durch den Gesetzgeber.

*Dr. Thilo Gans ist Geschäftsführer der Solute GmbH.

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