Künstliche Intelligenz (KI) ist seit mehreren Jahren ein heiß diskutiertes Thema. Und es sieht ganz danach aus, dass KI sich in mindestens einer Branche bewähren wird.
Laut einer Studie des Capgemini Research Institute werden Einzelhändler bis 2022 jährlich 7,3 Milliarden Dollar für KI ausgeben. Der Grund für diese hohen Investitionen ist die Tatsache, dass die Unternehmen das Kundenerlebnis über alle Interaktionspunkte hinweg verbessern wollen. Dazu zählen Marketing, Kaufprozess und After-Sales Services.
Eugenio Cassiano, der als Chief Innovation Officer den Bereich Customer Experience bei SAP leitet, nennt drei Beispiele, wie der Einzelhandel und andere Branchen KI nutzen können, um ein überzeugendes Kundenerlebnis zu schaffen.
Conversational AI
Laut Cassiano ist nun der Punkt erreicht, an dem dialogorientierte künstliche Intelligenz sich langsam etabliert. Der französische Wetterdienst Météo France zum Beispiel bietet den Bürgern im ganzen Land Wettervorhersagen. Um noch mehr Menschen zu erreichen, entschied Météo France einen Chatbot zu entwickeln, der sich im Facebook Messenger öffnen lässt. Die Entwicklung erfolgte auf der Plattform SAP Conversational AI, zuvor bekannt als Recast.AI.
Cassiano vertritt die Ansicht, dass KI im Einzelhandel als eine Art virtueller Concierge eingesetzt werden kann. Mit einem Chatbot, der in das Frontend einer E-Commerce-Website eingebettet ist, können Kunden intelligente Dienstleistungen angeboten werden.
„Wenn ein Kunde online eine Jeans bestellt hat und feststellt, dass sie ihm nicht passt, kann er mit einem Chatbot sprechen. Der Bot hat Zugriff auf die Bestellung und die Kundendaten und ist dadurch in der Lage, dem Kunden eine Gutschrift anzubieten oder einen neuen Artikel, der zu seinem persönlichen Stil und seiner Bestellhistorie passt“, erklärt Cassiano.
Da SAP C/4HANA den Bot mit dem Backend-System verbindet, „weiß“ dieser, welche Artikel auf Lager sind und wie lange die Lieferung dauern wird.
Künstliche Intelligenz für besseren Kundenservice zu nutzen, daran arbeitete SAP bereits vor der Übernahme des französischen Start-ups Recast.AI. „Nachdem wir Recast.AI in unser Produkt integriert haben, können wir nun viele Sprachen unterstützen. Das ist der große Unterschied“, betont Cassiano.
SAP bietet ein vordefiniertes, bereits trainiertes Modell. Komplexe und zeitaufwändige Implementierungen sind daher nicht nötig. Die Bots stehen ab sofort zur Verfügung und sind innerhalb weniger Tage einsatzbereit. Sie ermöglichen Kundensupport in verschiedenen Sprachen und über alle Kanäle hinweg.
Bessere Kundenbindung und besseres Kundenerlebnis
Geräte mit Sprachassistenten wie Alexa und Google Assistant sind großartig, wenn man den neuesten Song von Rihanna hören möchte. Doch für Cassiano sind dies relativ geschlossene Ökosysteme. „Wenn Sie gerne bei Adidas einkaufen, können sie Alexa nicht bitten, Artikel in ihren Adidas-Einkaufswagen zu legen“, erklärt er.
Cassiano und sein Team möchten Einzelhändlern helfen, ihre Kunden direkt zu erreichen – über sprachgesteuerte KI-Systeme wie Alexa, die ein nahtloses Kundenerlebnis bieten und das bequeme Bestellen vom heimischen Sofa aus ermöglichen. „Das Ziel ist es, Content Marketing in diese Systeme zu integrieren. Dann sind Informationen über eine bestimmte Marke ebenso einfach zu erhalten wie Informationen über den neuen Song, den man vielleicht gerade gehört hat.“
Emotionale KI
Emotionale KI erkennt die Mimik und Stimmlage des Benutzers. Das Ganze funktioniert so: Machine-Learning-Algorithmen werden trainiert, das Gefühl hinter einem Gesichtsausdruck zu erkennen, damit sie entsprechend reagieren können. Diese emotionale künstliche Intelligenz können Unternehmen nutzen, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.
Wenn zum Beispiel ein Kunde bei einer Service-Hotline anruft und verärgert ist, weil die Ware beschädigt bei ihm angekommen ist, kann das System den Kundendienst vorwarnen, dass es ein möglicherweise ein Problem gibt.
„Wenn Sie vorab schon wissen in welcher Stimmung der Kunde ist, können Sie angemessen reagieren“, fügt Cassiano hinzu. „Sie werden wahrscheinlich nicht versuchen, einem verärgerten Kunden höherwertige Produkte zu verkaufen.“
Die Nutzung von Gesichtserkennung steht zwar noch am Anfang, aber Einzelhändlern hilft sie, die Stimmung von Kunden und deren Reaktion auf bestimmte Produkte zu erkennen. Cassiano weiß, dass es bei der Gesichtserkennung Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes gibt. Deshalb sucht sein Team nach Wegen, diese Technologie im Laden und nicht auf individueller Ebene einzusetzen.
Welches Ziel strebt Cassiano an? „Wir können den Kundenservice weiterentwickeln. Ein Telefonat, das mit Empathie geführt wird, schafft die Basis für eine gute Beziehung zwischen Kunde und Servicemitarbeiter, in der sich der Kunde auch wirklich verstanden fühlt“, erklärte er.
