KI im Handel: Der Alltag beginnt

Künstliche Intelligenz ist seit einigen Jahren ein häufig diskutiertes Thema. Große Hoffnungen und viele Erwartungen sind daran geknüpft. Etwa im Einzelhandel, der damit praktische Lösungen für den Kundenalltag entwickelt.

Laut einer Studie des CapGemini Research Institute werden Einzelhändler bis 2022 voraussichtlich 7,3 Milliarden Dollar pro Jahr für KI-Lösungen ausgeben. Diese Investitionen haben vor allem mit dem Interesse der Unternehmen zu tun, das Einkaufs- und Kundenerlebnis zu verbessern. Aber neben dem Verkauf geht es auch um Einsatzmöglichkeiten in Einkauf, Marketing und Service. Insgesamt prognostiziert die Studie für den weltweiten Einzelhandel ein jährliches Einsparpotenzial von 340 Milliarden Dollar durch konsequenten KI-Einsatz.

Den Anfang wird der Alltag machen

Der erste Schritt zum Durchbruch für die Künstliche Intelligenz passiert aber vermutlich im Alltagsleben. Wer interessiert sich zum Beispiel nicht für das Wetter? Meteo France stellt den Bürgern im ganzen Land aktuelle Wetterinformationen zur Verfügung. Um noch mehr Menschen zu erreichen, entschied sich das Unternehmen für die Einrichtung eines Chatbots – unterstützt von SAP Conversational AI (früher recast.AI). Mit ihm können die Nutzer über den Facebook Messenger nach der Wetterlage an einem bestimmten Ort fragen und erhalten automatisch eine Echtzeit-Antwort.

Ich bin mir sicher, dass die KI im Unterhaltungssektor eine Art virtueller Türöffner für Einzelhändler sein wird. Beispielsweise kann ein Bot im Frontend eines Online-Shops dazu beitragen, Kunden einen intelligenten Service zu bieten. Sagen wir, jemand hat online eine Jeans bestellt, die nicht passt. Dann kann er mit einem Bot sprechen, der auf die Bestellung und das Profil des Kunden zugreifen und dann selbstständig eine Rückerstattung des Kaufpreises oder einen neuen Artikel anbieten kann.

Und vor allem: Das neue Angebot ist – soweit bekannt – exakt auf den Stil und den bisher Kaufverlauf dieses Kunden zugeschnitten. Möglich macht das unser CRM-System der vierten Generation SAP C/4HANA. Es verbindet den Bot mit dem operativen Backend. Und daher „weiß“ der genau, welche Produkte auf Lager sind und wie lange deren Lieferung dauern wird.

Schon vor dem Erwerb von recast.AI hat SAP mit Künstlicher Intelligenz gearbeitet, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Aber jetzt, mit der Integration dieser Lösung in unsere CRM-Suite, können wir auch viele verschiedene Sprachen unterstützen – das macht einen großen Unterschied im Kundenservice aus.

Integration von Spracherkennung und Bots

SAP bietet ein vordefiniertes ausgefeiltes System, damit Unternehmen sich nicht mit komplexen KI-Implementierungen beschäftigen müssen. Bots stehen jetzt für Ihre Kunden zur Verfügung und sind bereits nach wenigen Tagen einsatzbereit, um Sie in mehreren Sprachen und auf unterschiedlichen Kanälen zu unterstützen – zum Beispiel auch an Selbstbedienungsstationen in einem Store.

Sprachsysteme wie Alexa und Google Home sind großartig, wenn Sie zu Hause den neuesten Rihanna-Song anhören möchten. Nichtsdestotrotz sind es relativ geschlossene Ökosysteme. Sie können Alexa zum Beispiel nicht darum bitten, Ihr neues paar Laufschuhe direkt in Ihren Online-Warenkorb auf der Adidas-Website zu legen.

Darum wollen wir von SAP Sie als Einzelhändler dabei unterstützen, Ihre Kunden über intelligente Spracherkennungssysteme wie Alexa direkt zu erreichen. Denn das erleichtert dem Kunden künftig den Einkauf von Produkten vom Sofa im Wohnzimmer, unterwegs mit dem Smartphone oder auch im Laden.

Unser Ziel besteht darin, Ihren Shopping-Content so in diese Sprachsysteme zu integrieren, dass über diesen Weg Informationen zu einer bestimmten Marke oder ein Produkt genauso einfach zu erhalten sind wie die Antwort auf die Frage nach dem letzten Song, den Sie gerade im Radio gehört haben.

KI erkennt menschliche Emotionen

Künstliche Intelligenz ist heute – neben der Spracherkennung – aber auch in der Lage, Gefühle aus den Gesangs- oder Gesichtsausdrücken von Menschen herauszulesen. Algorithmen für Maschinelles Lernen (ML) werden erfolgreich darauf trainiert, zu erkennen, was diese Ausdrücke bedeuten – etwa Freude, Entspannung, Stress oder Ärger – und lösen dann die entsprechenden Maßnahmen aus. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um das Kundenerlebnis weiter zu verbessern und sich individuell auf die konkrete Situation ihres Gegenübers einzustellen.

Wenn zum Beispiel jemand eine Kundendienst-Hotline anruft und sich darüber ärgert, dass ein Kauf defekt bei ihm angekommen ist, kann das System die Service-Agenten schon vor dem Gespräch darauf aufmerksam machen, dass ein potenzielles Problem vorliegt. Wer die Stimmung und aktuelle Gefühle des Kunden bereits kennt, bevor er mit ihm telefoniert, hat klare Vorteile. Denn er kann sich auf den Anrufer einstellen und vorbereiten, um ihn dementsprechend zu behandeln.

Das große Ziel dabei: Den Kundenservice damit vom reinen Telefonanruf zu einer einfühlsamen, positiven Beziehung zwischen Kunden und Call Center-Agenten weiterzuentwickeln, in der sich die Kunden mit ihrem Anliegen wirklich verstanden fühlen.

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Andreas Helios
Über Andreas Helios 12 Artikel
Andreas Helios leitet seit Mai 2018 das Marketing für den SAP Customer Experience-Bereich in Mittel und Ost-Europa. Zuvor war er 11 Jahre lang für das Enterprise Marketing-Geschäft bei Adobe Systems in Zentraleuropa verantwortlich. Weitere Stationen in seinem Berufsleben waren verantwortliche Positionen im Marketing und Produktmarketing bei IXOS/Opentext, Hyperwave und SyQuest Technology. Andreas Helios hat Wirtschaftswissenschaften an der Universität Augsburg studiert.