Thought Leadership
Generative KI verändert das Gesicht des Einzelhandels – und zwar rasant. Einzelhändler, die KI verwenden, erzielen durchschnittlich bereits nach 14 Monaten $ 3,45 US Rendite auf jeden ausgegebenen US Dollar.
Aber auch die Kunden profitieren von den Vorteilen eines durch KI verbesserten Kundenerlebnisses. Aktuelle Verbraucherstudien zeigen, dass Kunden vom Einsatz generativer KI-Tools zur Verbesserung ihres Online-Einkaufserlebnisses begeistert sind.
Allerdings gibt es eine entscheidende Hürde, die dem Erfolg der generativen KI im Wege steht: Daten.
Laut einem Bericht über globale KI-Trends im Jahr 2023 ist eine der größten Herausforderungen für Innovationen der Zugang zu sauberen und vertrauenswürdigen Daten. Ohne sie kann eine gut gemeinte KI-Verbesserung dazu führen, dass Kunden enttäuscht werden und der Ruf einer Marke darunter leidet.
Im nächsten Jahrzehnt wird der entscheidende Faktor für E-Commerce-Unternehmen nicht die Investition in KI sein, sondern die Tatsache, ob sie in Lösungen investieren, um mit Echtzeitdaten die Technologie effektiv zu nutzen.
Frustrierende Chatbot-Konversationen gehören der Vergangenheit an
Falsche und unvollständige Produktinformationen, veraltete Informationen über Browsing-Muster, und voreingenommene Trainingsdaten, die nicht genau die Kundenanforderungen widerspiegeln – bisher trugen diese Faktoren zu einem KI-Einkaufsassistenten bei, der – aus menschlicher Sicht – unhöflich, abweisend und ignorant wirkte. KI-gesteuerte Chatbots können anstatt dieser generischen Antworten, die von einem vordefinierten Skript gesteuert werden, sofortige Unterstützung bieten, Fragen beantworten und Kunden während ihres Einkaufs begleiten. Alles in einem angenehmen Umgangston.
Daten-Streaming versorgt KI-Modelle mit laufenden Gesprächsdaten in Echtzeit und verbessert so kontinuierlich jede Interaktion mit zeitnahen und personalisierten Antworten. Einzelhändler können auf diese Weise das Online-Einkaufserlebnis modernisieren und ein vollständiges Bild ihrer Kunden erhalten. Sie profitieren so von der betrieblichen Effizienz der KI bei Kundeninteraktionen, ohne dabei von unpersönlichen, regelbasierten Antworten eingeschränkt zu sein.
Die moderne KI erfordert eine moderne Datenstrategie
Die Einzelhandelsbranche erzeugt jede Stunde 40 Petabyte an Daten, was acht Millionen zweistündiger Filme entspricht. Die Daten im Einzelhandel sind jedoch in der Regel isoliert, wodurch Unternehmen nur aus einem kleinen Teil dieser Daten Erkenntnisse gewinnen können. Das Ergebnis ist ein unvollständiges Bild ihrer Kunden.
Daten-Streaming kombiniert Daten aus mehreren Quellen, unabhängig davon, wo diese Daten gespeichert sind. Dadurch wird eine einheitliche Übersicht für generative KI-Modelle ermöglicht, was deren Leistung verbessert und ihre Entwicklung bis hin zur Bereitstellung vereinfacht. Einzelhändler können so die Daten, die sie zur Unterstützung ihrer generativen KI-Anwendungsfälle benötigen, auf einfache Weise verbinden, verarbeiten, integrieren und skalieren.
Eine nahtlose Datenintegration sowie standardisierte Daten über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg sind für den Einzelhandel erforderlich, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und das Potenzial von KI bestmöglich auszuschöpfen. Die Daten müssen dabei auch auf dem neuesten Stand sein, damit die Informationen nicht erst aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und in ein einheitliches Format gebracht werden müssen, bevor sie integriert werden können.
In Zukunft wird es unter anderem möglich sein, visuelles Merchandising in Geschäften, Trendanalysen zur Verbesserung von Produktlinien und virtuelle Anproben in der erweiterten Realität durchzuführen. Einzelhändler können generative KI nutzen, um personalisierte Kundenerlebnisse anzubieten und innovative Lösungen zu entwickeln, die den Kundenbedürfnissen in einem wettbewerbsintensiven Markt entsprechen.
(lb/Confluent)
