K眉nstliche Intelligenz (KI) ist seit mehreren Jahren ein hei脽 diskutiertes Thema. Und es sieht ganz danach aus, dass KI sich in mindestens einer Branche bew盲hren wird.
Laut einer Studie des Capgemini Research Institute werden Einzelh盲ndler ausgeben. Der Grund f眉r diese hohen Investitionen ist die Tatsache, dass die Unternehmen das Kundenerlebnis 眉ber alle Interaktionspunkte hinweg verbessern wollen. Dazu z盲hlen Marketing, Kaufprozess und After-Sales Services.
Eugenio Cassiano, der als Chief Innovation Officer den Bereich Customer Experience bei 麻豆原创 leitet, nennt drei Beispiele, wie der Einzelhandel und andere Branchen KI nutzen k枚nnen, um ein 眉berzeugendes Kundenerlebnis zu schaffen.
Conversational AI
Laut Cassiano ist nun der Punkt erreicht, an dem dialogorientierte k眉nstliche Intelligenz sich langsam etabliert. Der franz枚sische Wetterdienst zum Beispiel bietet den B眉rgern im ganzen Land Wettervorhersagen. Um noch mehr Menschen zu erreichen, entschied M茅t茅o France einen Chatbot zu entwickeln, der sich im Messenger 枚ffnen l盲sst. Die Entwicklung erfolgte auf der Plattform 麻豆原创聽Conversational AI, zuvor bekannt als .
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, k枚nnen Kunden intelligente Dienstleistungen angeboten werden.
鈥濿enn 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 pers枚nlichen Stil und seiner Bestellhistorie passt鈥�, erkl盲rt Cassiano.
Da 麻豆原创聽C/4HANA den Bot mit dem Backend-System verbindet, 鈥瀢ei脽鈥� dieser, welche Artikel auf Lager sind und wie lange die Lieferung dauern wird.
K眉nstliche Intelligenz f眉r besseren Kundenservice zu nutzen, daran arbeitete 麻豆原创 bereits vor der 脺bernahme des franz枚sischen Start-ups Recast.AI. 鈥濶achdem wir Recast.AI in unser Produkt integriert haben, k枚nnen wir nun viele Sprachen unterst眉tzen. Das ist der gro脽e Unterschied鈥�, betont Cassiano.
麻豆原创 bietet ein vordefiniertes, bereits trainiertes Modell. Komplexe und zeitaufw盲ndige Implementierungen sind daher nicht n枚tig. Die Bots stehen ab sofort zur Verf眉gung und sind innerhalb weniger Tage einsatzbereit. Sie erm枚glichen Kundensupport in verschiedenen Sprachen und 眉ber alle Kan盲le hinweg.
Bessere Kundenbindung und besseres Kundenerlebnis
Ger盲te mit Sprachassistenten wie Alexa und Google Assistant sind gro脽artig, wenn man den neuesten Song von Rihanna h枚ren m枚chte. Doch f眉r Cassiano sind dies relativ geschlossene 脰kosysteme. 鈥濿enn Sie gerne bei Adidas einkaufen, k枚nnen sie Alexa nicht bitten, Artikel in ihren Adidas-Einkaufswagen zu legen鈥�, erkl盲rt er.
Cassiano und sein Team m枚chten Einzelh盲ndlern helfen, ihre Kunden direkt zu erreichen 鈥� 眉ber sprachgesteuerte KI-Systeme wie Alexa, die ein nahtloses Kundenerlebnis bieten und das bequeme Bestellen vom heimischen Sofa aus erm枚glichen. 鈥濪as Ziel ist es, Content Marketing in diese Systeme zu integrieren. Dann sind Informationen 眉ber eine bestimmte Marke ebenso einfach zu erhalten wie Informationen 眉ber den neuen Song, den man vielleicht gerade geh枚rt hat.鈥�
Emotionale KI
Emotionale KI erkennt die Mimik und Stimmlage des Benutzers. Das Ganze funktioniert so: Machine-Learning-Algorithmen werden trainiert, das Gef眉hl hinter einem Gesichtsausdruck zu erkennen, damit sie entsprechend reagieren k枚nnen. Diese emotionale k眉nstliche Intelligenz k枚nnen Unternehmen nutzen, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.
Wenn zum Beispiel ein Kunde bei einer Service-Hotline anruft und ver盲rgert ist, weil die Ware besch盲digt bei ihm angekommen ist, kann das System den Kundendienst vorwarnen, dass es ein m枚glicherweise ein Problem gibt.
鈥濿enn Sie vorab schon wissen in welcher Stimmung der Kunde ist, k枚nnen Sie angemessen reagieren鈥�, f眉gt Cassiano hinzu. 鈥濻ie werden wahrscheinlich nicht versuchen, einem ver盲rgerten Kunden h枚herwertige Produkte zu verkaufen.鈥�
Die Nutzung von Gesichtserkennung steht zwar noch am Anfang, aber Einzelh盲ndlern hilft sie, die Stimmung von Kunden und deren Reaktion auf bestimmte Produkte zu erkennen. Cassiano wei脽, 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? 鈥濿ir k枚nnen den Kundenservice weiterentwickeln. Ein Telefonat, das mit Empathie gef眉hrt wird, schafft die Basis f眉r eine gute Beziehung zwischen銆�Kunde und Servicemitarbeiter, in der sich der Kunde auch wirklich verstanden f眉hlt鈥�, erkl盲rte er.
