Künstliche Intelligenz im Einzelhandel: 5 Strategien für eine bessere Customer Journey

Die Erwartungen der Kund:innen haben sich gewandelt und der Wunsch nach maßgeschneiderten Produktempfehlungen nimmt stetig zu. Aufgabe der Händler:innen ist es nun, diesem Wunsch mithilfe KI-gesteuerter Empfehlungen gerecht zu werden und eine Zukunft des Einkaufens zu gestalten, die die Vernetzung zwischen Konsument:in und Produkt auf eine neue Ebene bringt.

Die Suche steht nach wie vor im Zentrum des Online-Kaufs. Dabei wünscht sich die Mehrheit der Verbraucher:innen heute ein personalisiertes Einkaufserlebnis, ohne lange Suche nach Produkten. Diese Tatsache bietet ein immenses Potenzial für Marken, die Customer Journey durch personalisierte Empfehlungen zu optimieren und Kund:innen schon vor der Suche Produkte vorzuschlagen, die genau auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Personalisierung von Angeboten und Empfehlungen

Verbraucher:innen erwarten heutzutage maßgeschneiderte, kuratierte Erlebnisse. Künstliche Intelligenz kann dir an dieser Stelle dabei helfen, das Online-Shopping-Verhalten und die Vorlieben deiner Kund:innen noch besser zu verstehen. Anhand von Daten wie Kaufhistorie, Suchanfragen und demografischen Informationen können Algorithmen (etwa durch maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Data Mining) Muster und Zusammenhänge identifizieren und so Profile erstellen. Die KI-Algorithmen verwenden die erstellten User-Profile, um Produktempfehlungen zu berechnen, die die Kund:innen gezielt ansprechen sollen. Die Empfehlungen werden bei Interaktionen von Benutzer:innen und deren Feedback, wie zum Beispiel Bewertungen und Kommentare, in Echtzeit angepasst und so stetig verbessert. Dies steigert die Relevanz deiner Inhalte und erhöht so ebenfalls die Wahrscheinlichkeit von Cross-Selling und Up-Selling.

Eine weitere Möglichkeit ist die Einbindung von ChatGPT in die eigene KI-Strategie. ChatGPT bietet schon jetzt eine Vielzahl an Verwendungsmöglichkeiten und auch der Handel kann davon profitieren. Mit OpenAI kannst du ein eigenes Plugin entwickeln und in ChatGPT integrieren. Auf diese Weise kannst du die Fähigkeiten von ChatGPT nach deinen Interessen erweitern und lenken. Verbraucher:innen können sich das Plugin im ChatGPT Plugin Store installieren, für Einkaufsinspiration nutzen und werden über den angezeigten Produktlink ganz einfach zur Produktseite geleitet.

Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenzen

Integriere Chatbots und virtuelle Assistenzen in deinen Online Shop und Kund:innendienstprozess. Diese KI-gesteuerten Tools können Anfragen von Kund:innen schneller beantworten, selbstständig den Bestellstatus überprüfen, Hilfestellung bei der Produktsuche bieten und sogar einfache Transaktionen abschließen. Auf diese Weise kannst du den Kund:innenservice rund um die Uhr verbessern und gleichzeitig die Effizienz steigern. Die Fähigkeiten von Chatbots lassen sich mit Natural Language Processing (NLP) kontinuierlich verbessern, um sicherzustellen, dass sie die menschliche Sprache verstehen und darauf entsprechend reagieren können. So können Kund:innen mit Chatbots auf eine recht natürliche Weise kommunizieren.

Anwendung von Predictive Analytics für das Lagerbestandsmanagement

Die Nutzung von KI-gestützten Predictive Analytics hilft dabei, das Kaufverhalten der Kund:innen vorherzusagen und die Nachfrage einzelner Produkte besser zu prognostizieren. Während im stationären Einzelhandel bereits KI-gestützte Kamerasysteme eingesetzt werden, die beispielsweise signalisieren, wenn ein Produkt ausverkauft ist, so kann KI im E-Commerce durch die Analyse von historischen Verkaufsdaten, saisonalen Trends und weiteren Faktoren dazu beitragen, den Lagerbestand effizienter zu verwalten und sicherzustellen, dass Produkte stets verfügbar sind, wenn Kund:innen danach suchen. Auf diese Weise kannst du Lagerkosten reduzieren und die Zufriedenheit deiner Kund:innen steigern.

Kampagnenentwicklung und Erfolgsmessung

Die durch Predictive Analytics generierten Daten ermöglichen nicht nur eine präzise Überwachung der Lagerbestände, sondern können dir auch bei der Entwicklung personalisierter Marketing-Kampagnen auf Grundlage des Kund:innenverhaltens, der Interessen und Präferenzen helfen. Für eine höhere Transparenz der Kosten für Werbe- und Marketing-Maßnahmen kannst du darüber hinaus Rentabilitätsanalyse-Tools auf Einzelproduktebene (SKU-Ebene) einsetzen. Durch die Auswertung dieser Daten lassen sich wichtige Erkenntnisse zu Werbeausgaben und deren Auswirkungen gewinnen, was dir die Optimierung deiner Ausgaben ermöglicht. Dadurch haben Unternehmen, die Kaufdaten auf SKU-Ebene nutzen, einen deutlichen Vorteil bei der Förderung maßgeschneiderter Erlebnisse. In Zukunft werden KI-gestützte Empfehlungsmaschinen, basierend auf Daten auf SKU-Ebene, Möglichkeiten für ein neues Level des Verbraucher:innen-Engagements zwischen Einzelhändler:innen, Entwickler:innen und Produkten schaffen. Wenn du diese Trends schon jetzt aufgreifst und in die richtigen Technologien investierst, bist du dafür bestens vorbereitet.

Optimierung der Customer Journey

Daten zur Kund:innenbindung und -abwanderung helfen dir dabei, Kund:innen mit hohem Abwanderungsrisiko frühzeitig zu erkennen und gezielte Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu halten. Anhand der Daten lässt sich außerdem erkennen, an welchen Stellen du die Customer Journey proaktiv anpassen solltest. Auf diese Weise kannst du die Kund:innenbindung verbessern und langfristige Beziehungen fördern.

Die Integration von KI in den Handel kann die Customer Journey erheblich verbessern, indem sie personalisierte, effiziente und reibungslose Einkaufserlebnisse schafft und gezielteres Marketing ermöglicht. Dabei sollten bei der Nutzung von Kund:innendaten für personalisierte Dienstleistungen der Datenschutz und die Datensicherheit immer höchste Priorität haben. Achte darauf, die geltenden Datenschutzbestimmungen und -richtlinien strikt einzuhalten, um das Vertrauen der Kund:innen in intelligente Shopping-Assistenzen und in deine Marke zu wahren.