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Dieser Artikel wurde zuerst auf E-Commerce Germany News veröffentlicht.
Dieser Beitrag untersucht die transformative Wirkung von Chatbots und virtuellen Shopping Assistenten auf den Kundensupport und bietet einen umfassenden Einblick in die generative KI im E-Commerce.
Einführung
Chatbots und virtuelle Shopping-Assistenten haben einen bemerkenswerten Wandel erlebt und sind heute wertvolle Helfer im Kundensupport und im E-Commerce im Allgemeinen. Sie gehen über die traditionellen automatisierten Lösungen hinaus und sind zu hoch entwickelten KI-basierte Tools geworden. Da Unternehmen zunehmend KI integrieren, um ihre Kundensupport-Prozesse zu verbessern, bietet dieser Artikel einen umfassenden Marktüberblick, in dem die verschiedenen Rollen von Chatbots und virtuellen Shopping-Assistenten beschrieben werden. Außerdem werden ihre technologische Entwicklung, ihre Vorteile sowie die Herausforderungen und Zukunftstrends aufgezeigt.
1. Markt
Herausforderungen für den Kundensupport im E-Commerce
Der Marktüberblick über den Kundensupport zeigt eine Landschaft, die von den unterschiedlichen Erwartungen und Vorlieben der Verbraucher:innen geprägt ist.
Laut aussagekräftigen Statistiken nutzen 78 % der Verbraucher:innen verschiedene Kanäle, um kauf- oder supportbezogene Fragen zustellen[1], was unterstreicht, dass Unternehmen einen vielschichtigen Support-Ansatz verfolgen müssen.
Bemerkenswert ist, dass 94 % der Befragten angeben, dass sie nach einer positiven Erfahrung mit dem Kundendienst wahrscheinlich erneut einkaufen werden[2], was die zentrale Rolle des Kundendienstes für die Kundenbindung unterstreicht.
Die Erwartung nach Effizienz ist offensichtlich: 83 % der Befragten erwarten, dass komplexe Probleme in einem einzigen Gespräch gelöst werden, und erwarten einen direkten Kontakt für alle Anfragen[3].
Darüber hinaus sind 80 % der Verbraucher:innen bereit, über Fehler hinwegzusehen, solange der Service insgesamt ausgezeichnet ist[4], was die Bedeutung eines gleichbleibend hohen Standards beim Kundensupport angesichts unvermeidlicher Herausforderungen unterstreicht.
Diese Statistiken verdeutlichen die wichtigsten Berührungspunkte und Erwartungen, die Unternehmen bei der Navigation durch die dynamische Landschaft des Kundensupports auf dem heutigen Markt berücksichtigen müssen.
KI im E-Commerce
Gartner prognostiziert bis 2025 eine signifikante Verlagerung des Einsatzes generativer KI-Technologie in Kundenservice-Organisationen, von denen rund 80 % diese Technologie übernehmen sollen[5].Das Hauptziel besteht darin, sowohl die Produktivität der Agenten als auch das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern (Gartner, 2023). Dies spiegelt einen strategischen Schritt hin zur Nutzung fortschrittlicher KI-Funktionen zur Rationalisierung von Abläufen und zur Verbesserung der Qualität von Kundeninteraktionen wider.
Die jüngste Umfrage von Gartner (2023) unterstreicht die zentrale Rolle der generativen KI bei der Gestaltung von Kundenerlebnissen[6].So nennen 38 % der Branchenführer die Verbesserung der Kundenerfahrung und -bindung als Hauptziel beim Einsatz von Anwendungen, die auf großen Sprachmodellen basieren[7].
Dies deckt sich mit den allgemeinen Branchentrends, denn InsightAceAnalytics geht davon aus, dass der Markt für KI-gestützte E-Commerce-Lösungen bis 2030 einen Wert von 16,8 Milliarden US-Dollar haben wird[8].
Da die Nachfrage nach solchen Technologien weitersteigt, ist der Markt für generative KI im E-Commerce für ein erhebliches Wachstum bereit. Prognosen gehen davon aus, dass der Markt bis 2032[9] ein Volumen von 2.530,89 Mio. USD erreichen wird, was die zunehmende Anerkennung der transformativen Rolle der generativen KI bei der Gestaltung der Zukunft des E-Commerce verdeutlicht.
Weitere Statistiken zeigen, dass KI-Chatbots von Einzelhandels- und E-Commerce-Unternehmen in großem Umfang eingesetzt werden. Etwa 80 % der Unternehmen haben bereits KI-Chatbots eingeführt oder planen deren Einführung[10], was einen deutlichen Wandel hin zu automatisierten und intelligenten Kundeninteraktionen signalisiert.
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Chatbots
Marktforscher:innen von Gartner prognostizieren, dass Chatbots bis 2027 für mehr als ein Viertel aller E-Commerce-Unternehmen zum primären Kundenservice-Kanal werden[11].
Der Chatbot-Markt, der 2021 ein Volumen von 524 Millionen Euro hatte, wird bis 2030 voraussichtlich 3.858 Millionen Euro erreichen[12].
2. Definition und Entwicklung dieser Technologien im E-Commerce
Was sind Chatbots und virtuelle Assistenten?
Chatbots und virtuelle Einkaufsassistenten sind zu einem festen Bestandteil der E-Commerce-Landschaft geworden. Chatbots, die häufig auf künstlicher Intelligenz beruhen, sind Computerprogramme, die eine menschliche Konversation simulieren und den Nutzer:innen sofortige Antworten und Hilfe bieten.
Virtuelle Einkaufsassistenten hingegen gehen noch einen Schritt weiter, indem sie den Nutzer:innen durch das gesamte Einkaufserlebnisführen, Produktempfehlungen geben und nahtlose Transaktionen ermöglichen.
Entwicklung dieser Technologien: vom regelbasierten Chatbot zu Conversational AI
Die Entwicklung von Chatbots hat sich von rudimentären regelbasierten Systemen zu den ausgefeilten Funktionen entwickelt, die die GPT-Technologie heute bietet. In der Anfangsphase arbeiteten Chatbots nach vorgegebenen Regeln und reagierten auf bestimmte Schlüsselwörter und Befehle. Diese regelbasierten Chatbots ermöglichten zwar grundlegende Interaktionen, hatten aber oft Schwierigkeiten, mit den Nuancen der natürlichen Sprache umzugehen und waren nicht anpassungsfähig.
Die Weiterentwicklung des maschinellen Lernens brachte einen bedeutenden Wandel mit sich, der es Chatbots ermöglichte, aus Benutzerinteraktionen zu lernen und ihre Antworten im Laufe der Zeit zu verbessern. Dieser kontinuierliche Lernprozess ermöglicht es ihnen, sich weiterzuentwickeln und sicherzustellen, dass sie mit den neuesten Trends, Nutzerpräferenzen und Branchenentwicklungen Schritt halten.
Das Aufkommen von generativer KI und ChatGPT und ihre Rolle bei der Verbesserung von Chatbots
Der Durchbruch kam jedoch mit der Einführung der generativen künstlichen Intelligenz und der GPT-Technologie. Generative künstliche Intelligenz (Generative KI oder GenAI) ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die sich darauf konzentriert, kontextuell relevante Inhalte selbstständig zu erstellen. Generative KI steigert die Fähigkeiten von Chatbots erheblich. Sie können Benutzereingaben auf dynamische, nuancierte und menschenähnliche Weise verstehen und darauf reagieren. Erreicht wird dies durch fortschrittliche NLP-Algorithmen (Natural Language Processing)*, die den Chatbot in die Lage versetzen, den Kontext eines Gesprächs zu verstehen, und kontextbezogene Antworten zu generieren.
In ähnlicher Weise haben sich virtuelle Einkaufsassistenten von einfachen Empfehlungsmaschinen zu präzisen Tools entwickelt, die die Präferenzen der Nutzer:innen analysieren, und maßgeschneiderte Vorschläge unterbreiten.
Ein bemerkenswertes Beispiel für generative KI und Conversational AI ist ChatGPT, ein von OpenAI entwickeltes Sprachmodell. GPT-Modelle (Generative Pre-trained Transformer) werden anhand umfangreicher Datensätze mit verschiedenen Internettexten trainiert. ChatGPT ist bekannt für seine bemerkenswerte Fähigkeit, kohärenten und kontextuell relevanten Text zu generieren. Es wurde bereits in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Chatbots und virtuelle Assistenten im E-Commerce, um das Verständnis natürlicher Sprache und die Generierung von Antworten zu verbessern.
3. Die Bedeutung von Chatbots und virtuellen Shopping-Assistenten für den modernen Kundenservice
Die Einführung von Chatbots und virtuellen Shopping-Assistenten ist zum Synonym für verbesserte Serviceeffizienz und Kundenzufriedenheit geworden.
Herausforderung
Der E-Commerce-Sektor hat in den letzten Jahren eine beeindruckende Entwicklung durchlaufen und ist zu einem zentralen Bestandteil der globalen Wirtschaft geworden. Die Digitalisierung hat diesen Wandel vorangetrieben und Unternehmen stehen nun vor der Herausforderung, Kundeninteraktionen effektiv und effizient zu managen.
Die Erwartungen der Verbraucher:innen sind hoch. Sie verlangen eine konsistente Interaktion mit Unternehmen und sind frustriert, wenn sie bei der Kommunikation mit verschiedenen Vertretern Informationen wiederholen oder neu erklären müssen. Der E-Commerce-Sektor steht daher vor der Herausforderung, ein Höchstmaß an Kundenservice zu bieten und gleichzeitig die Effizienz zu steigern.
Markt und Kundenpräferenzen
Laut Tidio würden 62 % der Verbraucher:innen lieber einen Kundenservice-Bot nutzen, als auf menschliche Mitarbeiter:innen zu warten, die ihre Anfragen beantworten. Diese Statistik unterstreicht die wachsende Vorliebe für sofortige und automatisierte Support-Lösungen.[13]
Laut Daten von PSFK bevorzugen 74 % der Internetnutzer:innen die Verwendung von Chatbots, wenn sie Antworten auf einfache Fragen suchen. Dies unterstreicht die Benutzerfreundlichkeit dieser KI-gesteuerten Tools und macht sie zu einer bevorzugten Wahl für die schnelle Beantwortung von Fragen.[14]
Effizienz
Wie Gartner hervorhebt, leisten virtuelle Einkaufsassistenten einen wichtigen Beitrag für Unternehmen, indem sie die Anzahl der Anrufe, Chats und E-Mail-Anfragen um 70 % reduzieren.[15] Diese Reduzierung führt nicht nur zu einer Rationalisierung des Kundensupports, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, ihre Ressourcen effizienter einzusetzen.
Unternehmen, die diese Technologien einsetzen, berichten auch von erheblichen Verbesserungen bei der Geschwindigkeit der Beschwerdebehebung, wobei die MIT Technology Reviewfeststellt, dass 90 % der Unternehmen erhebliche Verbesserungen erfahren haben.[16]
82 % der Unternehmen, die Conversational Marketing-Tools einsetzen, betrachten sie als unverzichtbaren Bestandteil ihrer Vertriebs- und Marketingstrategie und betonen ihre Rolle für den Geschäftserfolg.
Die Vorliebe für Chatbots wird auch durch die Tatsache verdeutlicht, dass 69 % der Verbraucher:innen sie aufgrund ihrer Fähigkeit, sofortige Antworten zu liefern, bevorzugen. Diese Vorliebe steht im Einklang mit der heutigen Nachfrage nach schnellen und effizienten Interaktionen und macht Chatbots zu einem bevorzugten Mittel für Kund:innen, die sofortige Lösungen für ihre Anfragen suchen.[18]
4. Vorteile für den Kundensupport
Generative KI, wenn sie in Chatbots und virtuelle Assistenten integriert wird, hat eine transformative Wirkung auf den Kundensupport. Die Vorteile des Einsatzes von generativer KI in diesem Zusammenhang sind vielfältig.
Effizienzsteigerung
Die Einbindung generativer KI in Chatbots und virtuelle Assistenten steigert die Effizienz von Kundensupportprozessen erheblich. Traditionell haben die Teams des Kundensupports mit einem hohen Aufkommen an Anfragen zu kämpfen, die oft ein manuelles Eingreifen erfordern. Generative KI befähigt diese automatisierten Systeme dazu, Benutzeranfragen zu verstehen, den Kontext zu erkennen und kontextbezogene Antworten zu geben. Diese Effizienz beschleunigt nicht nur die Beantwortung von Anfragen, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, rund um die Uhr schnellen und präzisen Support zu leisten. Dadurch steigt die Kundenzufriedenheit, und Unternehmen können ihre Support-Ressourcen effektiver einsetzen.
Skalierbarkeit
Generative KI spielt eine zentrale Rolle bei der Bewältigung der Skalierbarkeitsherausforderungen im Kundensupport. Chatbots und virtuelle Assistenten, die von generativer KI angetrieben werden, weisen eine bemerkenswerte Fähigkeit auf, eine große Anzahl von Anfragen gleichzeitig zu bearbeiten. Diese Skalierbarkeit ist besonders wichtig für Unternehmen, die Schwankungen in der Kundenaktivität ausgesetzt sind, um sicherzustellen, dass sie Spitzenzeiten effizient bewältigen können, ohne Kompromisse bei der Qualität des Supports einzugehen. Ganz gleich, ob es um die Bearbeitung von Routineanfragen oder die Bewältigung von Spitzen bei Kundeninteraktionen während Werbeveranstaltungen geht, die Skalierbarkeit generativer KI-gesteuerter Systeme versetzt Unternehmen in die Lage, flexibel auf sich verändernde Kundenbedürfnisse zu reagieren.
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Verfügbarkeit und Kundenzufriedenheit
Wie bereits erwähnt, legen Kunden großen Wert auf eine effiziente Lösung von Beschwerden und die schnelle Bearbeitung ihrer Probleme. Folglich haben sie hohe Erwartungen an einen erstklassigen Kundenservice. Chatbots bieten sich als Lösung an, da sie rund um die Uhr Kundensupport bieten. Diese ständige Erreichbarkeit reduziert nicht nur die Belastung des Kundensupports, sondern stellt auch sicher, dass Kundenanfragen umgehend bearbeitet werden, was zu einem verbesserten Gesamtserviceerlebnis beiträgt.
Datenanalyse durch AI-Driven Commerce
AI-Driven Commerce (KI-gesteuerter Handel) bezieht sich auf den Einsatz von KI und maschinellem Lernen im E-Commerce. Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, um Geschäftsentscheidungen zu optimieren und personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und Datenanalysen können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse über das Kaufverhalten, die Vorlieben und die Bedürfnisse ihrer Kund:innen gewinnen. So können sie personalisierte Empfehlungen, individualisierte Marketingkampagnen, und maßgeschneiderte Angebote bereitstellen.
KI-gesteuerter Handel ermöglicht auch eine automatisierte Preisgestaltung, Bestandsverwaltung und Nachfrageprognose, was zu effizienteren Geschäftsabläufen führt. Darüber hinaus ermöglicht die Integration von KI-Technologien im E-Commerce die Automatisierung von Aufgaben wie Kundensupport und Transaktionsabwicklung. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Kosten senken und gleichzeitig ein besseres Kundenerlebnis bieten. KI-gesteuerter Handel ist ein aufkommender Trend, der Unternehmen hilft, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und die ständig steigenden Anforderungen der Kunden zu erfüllen.
Guided Selling
Guided Selling (deutsch: geführtes Verkaufen) ist ein Ansatz im E-Commerce, bei dem Unternehmen ihren Kund:innen eine unterstützende und interaktive Kaufberatung anbieten. Durch den Einsatz von Guided-Selling-Technologien, wie Chatbots, Produktassistenten oder interaktive Frage-Antwort-Systeme, werden Kund:innen gezielt durch den Kaufprozess geführt. Ziel ist es, den Kund:innen bei der Produktauswahl zu unterstützen, ihre Bedürfnisse zu verstehen und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben.
Guided Selling kann dazu beitragen, Unsicherheiten zu überwinden, da die Kund:innen durch den interaktiven Prozess mehr Vertrauen in ihre Kaufentscheidung gewinnen. Diese personalisierte Beratung führt nicht nur zu einem verbesserten Kundenerlebnis, sondern kann auch zu höheren Konversionsraten und größerer Kundenzufriedenheit führen. Durch den Einsatz von Guided-Selling-Technologien können Unternehmen ihre Verkaufsergebnisse verbessern und eine stärkere Kundenbindung aufbauen, indem sie ihren Kund:innen ein interaktives und individuelles Einkaufserlebnis bieten.
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5. Praktische Aspekte der Integration von generativer KI
Die Integration von generativer KI in Kundensupport-Plattformen ist ein strategisches Unterfangen, das eine sorgfältige Berücksichtigung verschiedener praktischer Aspekte erfordert. Dazugehören Schulungen, Anpassungen und die Integration menschlicher Berührungspunkte, um eine nahtlose und effektive Implementierung zu gewährleisten.
Integration in Plattformen
CRM-Integration: Die nahtlose Integration von KI-Chatbots in CRM-Systeme bietet einen umfassenden Überblick über die Kundendaten und ermöglicht personalisierte Empfehlungen und Interaktionen auf der Grundlage von Bestellhistorie, Präferenzen und demografischen Daten.
Kommunikationsportale: KI-Chatbots lassen sich nicht nur auf der Website eines Unternehmens einsetzen, sondern auch in beliebte Messaging-Plattformen wie WhatsApp und Facebook Messenger integrieren und ermöglichen so mühelose Kundeninteraktionen, Supportanfragen und Bestellvorgänge.
E-Commerce-Plattformen: KI-Chatbots lassen sich nahtlos in Plattformen wie Shopware und Shopify integrieren und optimieren den Einkaufsprozess, indem sie bei der Produktauswahl helfen, Bestellungen automatisieren und wichtige Informationen liefern, ohne das Benutzererlebnis zu beeinträchtigen.
Training
Ein wesentlicher Aspekt bei der Integration von generativer KI in Kundensupport-Plattformen ist die Trainingsphase. Beim Training des Modells wird es einer Vielzahl von Daten ausgesetzt, um sicherzustellen, dass es die Absichten und den Kontext umfassend versteht. Die Feinabstimmung des Modells auf branchenspezifische Daten und Kundeninteraktionen ist entscheidend für die Verbesserung seiner Leistung.Regelmäßige Aktualisierungen und Nachschulungen sind notwendig, um das Modell auf dem neuesten Stand zu halten und es an die sich verändernden Kundenbedürfnisse und sprachlichen Nuancen anzupassen.
Personalisierung
Die Personalisierung spielt eine zentrale Rolle beider Anpassung generativer KI an spezifische Geschäftsanforderungen. Dazugehört, dass das Modell so konfiguriert wird, dass es mit dem Tonfall, dem Stil und den spezifischen Supportszenarien der Marke übereinstimmt. Durch die Möglichkeit, Antworten anzupassen, wird sichergestellt, dass die generative KI nicht nur die branchenspezifische Terminologie versteht, sondern auch die einzigartige Persönlichkeit und die Werte des Unternehmens widerspiegelt. Diese Anpassung fördert ein kohärentes und auf die Marke abgestimmtes Kundenerlebnis.
Kombination mit menschlicher Unterstützung
Während generative KI die Effizienz steigert, ist es für eine umfassende Kundensupport-Strategie unerlässlich, ein Gleichgewicht mitmenschlichen Berührungspunkten zu wahren. Die Integration generativer KI in einer Weise, die nahtlose Übergänge zwischen automatisierten und menschlich unterstützten Interaktionen ermöglicht, sorgt für ein personalisiertes und einfühlsames Kundenerlebnis. Menschliche Agenten können bei komplexen Anfragen einspringen und das Einfühlungsvermögen und nuancierte Verständnis aufbringen, das KI möglicherweise nicht vollständig erfassen kann. Dieser hybride Ansatz optimiert die Stärken sowohl der KI als auch der menschlichen Agenten und liefert ein abgerundetes Supportsystem.
6. Herausforderungen, Lösungen und Zukunftsaussichten
Herausforderungen im Zusammenhang mit generativer KI
Der Umgang mit generativer KI bringt Herausforderungen mit sich, die mit dem Schutz der Privatsphäre und der Beantwortung komplexer Anfragen zusammenhängen.
Der Datenschutz ist bei KI-Anwendungen von größter Bedeutung. In dem Maße, in dem diese KI-gesteuerten Einheiten zu einem integralen Bestandteil der Kundeninteraktionen werden, wird der Schutz der Privatsphäre der Benutzer:innen zu einem entscheidenden Erfordernis. Der Prozess der Verbesserung des Kundensupports durch generative KI umfasst die Sammlung und Analyse von Nutzerdaten, um personalisierte Erfahrungen zu ermöglichen. Es ist eine Herausforderung für Unternehmen, ein Gleichgewicht zwischen der Nutzung von Nutzerdaten für maßgeschneiderte Interaktionen und der Wahrung der Privatsphäre des Einzelnen zu finden. Robuste Datenschutzrahmen, transparente Datennutzung und die Einhaltung europäischer Vorschriften sind wesentliche Komponenten, um sicherzustellen, dass die Kund:innen Vertrauen haben und sich bei ihren Interaktionen mit KI-gesteuerten Chat-Systemen sicher fühlen.
Die Bewältigung komplexer Anfragen erweist sich als eine bemerkenswerte Herausforderung im Bereich der Chatbots und virtuellen Einkaufsassistenten, die durch generative KI gestärkt werden. Die Bereitstellung genauer und relevanter Informationen in Echtzeit erfordert eine kontinuierliche Verfeinerung und Feinabstimmung der KI-Modelle. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und maschineller Lerntechniken können diese Systeme Muster erkennen, aus Nutzerinteraktionen lernen und sich in ihrem Verständnis komplexer Anfragen weiterentwickeln.
Lösungen und Best Practices
Beider Bewältigung von Herausforderungen und der Vermeidung negativer Ergebnisse bei dialogorientierten KI-Plattformen für den Kundensupport können mehrere strategische Maßnahmen ergriffen werden:
KI-Modell-Verfeinerung: Die kontinuierliche Verfeinerung von KI-Modellen ist unerlässlich, um ihr Echtzeitverständnis und ihre Reaktionsfähigkeit bei komplexen Anfragen zu verbessern.
Fortgeschrittene Algorithmen: Die Integration fortschrittlicher Algorithmen stärkt die Fähigkeit des Systems, komplizierte Szenarien und sich entwickelnde Benutzerinteraktionen effektiv zu bewältigen.
Fortlaufende Schulung: Die Implementierung kontinuierlicher Schulungsprotokolle stellt sicher, dass KI-Systeme reaktionsschnell und relevant bleiben, indem sie sich an die dynamische Natur von Kundenanfragen anpassen.
Anpassung an Benutzerinteraktionen: Die Systeme sollten sich an die sich entwickelnden Benutzerinteraktionen anpassen, damit sie die vielfältigen und nuancierten Kundenanfragen effektiv beantworten können.
Kollaboration: Die Förderung der Zusammenarbeit zwischen KI-Experten und Fachleuten verbessert das Verständnis komplexer Szenarien und optimiert die Systeme für die effektive Bearbeitung komplizierter Kundenanfragen.
Mit dem Aufkommen der generativen KI wird es immer wichtiger zu erkennen, ob die generierten Inhalte auf tatsächlichen Informationen oder auf Schlussfolgerungen beruhen, was einen höheren Standard der Qualitätskontrolle erforderlich macht. Dieser Wandel veranlasst Unternehmen dazu, neue Qualitätsprüfungen für Aufgaben einzuführen, die früher von Menschen erledigt wurden, z. B. die Überprüfung von E-Mails, die von Supportmitarbeiter:innen verfasst wurden. Darüber hinaus wird es immer dringlicher, gründliche Qualitätskontrollen für KI-gestützte Prozesse durchzuführen.
Zukünftige Trends, Innovationen und Perspektiven für Chatbots
Die Zukunft des Marktes ist auf transformative Veränderungen ausgerichtet, die durch strategische Investitionen und technologische Weiterentwicklungen gesteuert werden. Wie Userpilot im Jahr 2022[19]berichtet, investieren mehr als 50 % der Führungskräfte in die Agilität des Kundenservice, die Automatisierung und den Self-Service-Support. Dies unterstreicht einen wichtigen Trend, bei dem Unternehmen Technologien und Strategien priorisieren, die die Effizienz und Reaktionsfähigkeit des Kundendienstes verbessern.
Im zweiten Quartal 2023 erlebten generative KI-Startups mit Sitz in der DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) einen signifikanten Anstieg der Finanzierung, der die Gesamtfinanzierung, die sie im gesamten Jahr 2022[20]erhielten, übertraf. Die Daten zeigen einen bemerkenswerten Anstieg: Im zweiten Quartal 2023 wurden beeindruckende 248 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln verzeichnet, verglichen mit 210 Millionen US-Dollar im gesamten Jahr 2022. Dieser finanzielle Aufschwung unterstreicht das wachsende Vertrauen und das gesteigerte Investitionsinteresse in den innovativen und aufstrebenden generativen KI-Sektor in der DACH-Region und signalisiert eine vielversprechende Entwicklung und Expansion von KI-Startups in diesem geografischen Gebiet.
Laut CMSWire[21]wird die Entwicklung des Kundenerlebnisses bis 2024 durch KI-gesteuerte Personalisierung und Omnichannel-Interaktionen vorangetrieben werden. Diese Prognose unterstreicht die wachsende Bedeutung des Einsatzes von KI, um personalisierte Erlebnisse und nahtlose Interaktionen über verschiedene Kanäle hinweg zu schaffen. Unternehmen, die die Bedeutung einer tiefgreifenden Kundenbindung erkannt haben, richten ihre Strategien auf diese kommenden Trends aus, um Erlebnisse zu schaffen, die nicht nur effizient sind, sondern auch auf individuelle Präferenzen zugeschnitten sind. Die Kombination aus agilem Kundenservice, Automatisierung und KI-gesteuerter Personalisierung wird den Markt prägen und eine Zukunft schaffen, in der Unternehmen gut gewappnet sind, um die dynamischen Bedürfnisse und Erwartungen ihrer Kunden zu erfüllen.
[1] Salesforce, The state of the connected customer, 2019, https://www.salesforce.com/content/dam/web/en_us/www/assets/pdf/salesforce-state-of-the-connected customer-report-2019.pdf
[2]behaviors based on their customer service experience worldwide, 2022, https://www.statista.com/statistics/1323488/consumer-behavior-customer-service-worldwide/
[3] Salesforce, The state of the connected customer, 2019, https://www.salesforce.com/content/dam/web/en_us/www/assets/pdf/salesforce-state-of-the-connected customer-report-2019.pdf
[4] Salesforce, Salesforce, The state of the connected customer 4th edition, 2022, https://c1.sfdcstatic.com/content/dam/web/en_us/www/documents/research/salesforce-state-of-the connected-customer-4th-ed.pdf
[5] Gartner, Gartner Reveals Three Technologies That Will Transform Customer Service and Support By 2028, 2023, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-30-gartner-reveals-three-technologies that-will-transform-customer-service-and-support-by-2028
[6] Gartner, Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise, 2023, https://www.gartner.com/en/topics/generative-ai
[7] https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-30-gartner-reveals-three-technologies-that will-transform-customer-service-and-support-by-2028
[8] Insight Ace Analytic, AI-enabled E-Commerce Solutions Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology, By Application, By Deployment, By Region, and Segment Forecasts 2023-2030, 2022, https://www.insightaceanalytic.com/report/global-ai-enabled-e-commerce-solutions-market/1198
[9] Precedence Research, Generative AI in E-Commerce Market: Projections 2023-2032, 2022, https://www.precedenceresearch.com/generative-ai-in-e-commerce-market
[10] Insight Ace Analytic, AI-enabled E-Commerce Solutions Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology, By Application, By Deployment, By Region, and Segment Forecasts 2023-2030, 2022, https://www.insightaceanalytic.com/report/global-ai-enabled-e-commerce-solutions-market/1198
[11] Gartner, Gartner Predicts Chatbots Will Become a Primary Customer Service Channel Within Five Years, 2022, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-07-27-gartner-predicts-chatbots-will-become-a primary-customer-service-channel-within-five-years
[12] Market Research Community, Chatbot Market Size, Share & Trends Analysis, By Type (Standalone, Web based, Messenger-based/Third party), By Application (Bots for Service, Bots for Social Media), Region and Forecast Period 2022 – 2030, 2022, https://marketresearchcommunity.com/chatbot-market/
[13] Tidio, The Future of Chatbots: 80+ Chatbot Statistics for 2023, 2023, https://www.tidio.com/blog/chatbot statistics/
[14] PSFK, AI-Driven Business Optimization in Consumer Goods, 2023, https://www.psfk.com/report/2024-trends sustainable-packaging-interactive-augmented-reality-brand-consumer-connections-water-conservation curated-retail-experiences-ai-customization-global-expansion/r/reclwqdbUORCjeSIP
[15] Gartner, Gartner Says 25 Percent of Customer Service Operations Will Use Virtual Customer Assistants by 2020, 2018, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-02-19-gartner-says-25-percent-of customer-service-operations-will-use-virtual-customer-assistants-by-2020
[16] MIT Technology Review Insights, Humans + bots: tension and opportunity, 2018, https://www.technologyreview.com/2018/11/14/239924/humans-bots-tension-and-opportunity/
[17] Drift, 2021 State of conversational marketing, 2021, https://www.drift.com/books-reports/conversational marketing-trends/#2021+Report+Key+Findings
[18] Outgrow, Stay Ahead of the Curve: 50 Chatbot Statistics Every Marketer Should Know, 2023, https://outgrow.co/blog/vital-chatbot-statistics
[19] Userpilot, 13 Emerging Customer Service Trends to Follow in 2023, 2023, https://userpilot.com/blog/customer-service-trends/
[20] NGP Capital, DACH Startups Decoded: Key trends & opportunities unveiled in our report, 2023, https://www.ngpcap.com/insights/dach-startups-decoded-key-trends-and-opportunities-unveiled-in-our-report
[21] CMS Wire, Data, Predictions and Participation: Navigating the Nuances of Next-Gen CX in 2024, 2023, https://www.cmswire.com/customer-experience/data-predictions-and-participation-navigating-the-nuances-of next-gen-cx-in-2024/
