KI trifft Customer Experience: So entstehen revolutionäre Nutzererlebnisse
Die Marketinglandschaft steht heute unter einem enormen Veränderungsdruck. Mit der fortschreitenden Digitalisierung und den sich wandelnden Marktbedingungen werden immer mehr Stimmen laut, die das Selbstverständnis und die Rolle des Marketings in Unternehmen hinterfragen. Klar ist: Das Marketing muss gestärkt werden, um schnell und flexibel auf neue Herausforderungen zu reagieren. Dazu zählen der Wunsch der Konsumenten nach mehr Mitgestaltung, neue digitale Touchpoints, das ungenutzte Potenzial von Big Data sowie die Notwendigkeit, Geschäftsmodelle in dynamischen Märkten kontinuierlich anzupassen.
Eine zentrale Rolle spielt hierbei das Customer Experience Management (CXM). Es versteht sich als innovative Form der marktorientierten Unternehmensführung, bei der der Kunde mit all seinen Bedürfnissen und Interaktionen in den Mittelpunkt rückt. Der strategische Fokus eines Unternehmens auf das gesamte Kundenerlebnis soll helfen, langfristige Kunden-beziehungen aufzubauen. Statt produkt- oder serviceorientiert zu denken, orientieren sich Unternehmen an der Customer Journey – von der Vorkauf- bis zur Nachkaufphase. Ziel ist es, alle marktrelevanten Entscheidungen an diesem umfassenden Ansatz auszurichten und die Customer Journey zur Grundlage aller geschäftsrelevanten Entscheidungen zu machen.
Parallel dazu etabliert sich Künstliche Intelligenz (KI) als Schlüsseltechnologie im CXM. Unternehmen nutzen KI, um personalisierte, effizientere und emotional ansprechendere Kundenerlebnisse zu schaffen (Salesforce 2023). Dieser Artikel zeigt, wie KI bereits heute im CXM eingesetzt wird und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungsmöglichkeiten. Wir beleuchten, welche Möglichkeiten Unternehmen bereits nutzen, um die CX effizienter, persönlicher und kundenorientierter zu gestalten. Gleichzeitig werfen wir einen spannenden Blick in die Zukunft und erkunden, wie KI die Customer Journey revolutionieren kann – von personalisierten Interaktionen bis hin zu völlig neuen Ansätzen der Kundenbindung.
Wie KI die Customer Experience heute schon verändert
KI bietet Unternehmen einzigartige Chancen, die Customer Experience nachhaltig zu verbessern und neu zu definieren. Durch personalisierte Empfehlungen, die individuell auf Kunden zugeschnitten sind, sowie effiziente Serviceprozesse, die jederzeit verfügbar sind, werden Erlebnisse geschaffen, die gleichermaßen relevant und zukunftsorientiert sind (Zendesk 2023). Im Folgenden werfen wir einen genaueren Blick auf konkrete Anwendungsbeispiele, die das Potenzial von KI in der Praxis verdeutlichen.
Hyper-Personalisierung zählt zu den spannendsten und wirkungsvollsten Einsatzfeldern von KI im CXM. Mithilfe intelligenter Algorithmen werden Daten wie Kaufhistorien, Suchanfragen und Klickverhalten analysiert, um passgenaue Inhalte auszuspielen – von Produkt-empfehlungen über maßgeschneiderte Hintergrundinformationen bis hin zu Neuheiten-Hinweisen. Durch die gezielte Kombination von Kanal, Timing und Kundendaten erreicht die Personalisierung dabei einen neuen Reifegrad: Inhalte werden nicht nur relevanter, sondern auch kontextbezogener. Kunden erleben eine Kommunikation, die genau im richtigen Moment, über den passenden Kanal und mit der für sie bedeutendsten Botschaft erfolgt.
Ein gelungenes Beispiel ist Netflix, das anhand von Nutzerpräferenzen nicht nur individuelle Serien- und Filmempfehlungen generiert, sondern auch die Startbilder für Inhalte dynamisch anpasst. So sehen Kunden bei demselben Film jeweils andere Vorschau-Bilder, je nachdem, welche Genres oder Schauspieler sie bevorzugen. Neuere Predictive Analytics Algorithmen könnten dann sogar vorhersagen, wann für einen Kunden ein bestimmter Inhalt infrage kommt. Diese Form der Hyper-Personalisierung sorgt dafür, dass Inhalte nicht nur entdeckt, sondern auch konsumiert werden – ein Ansatz, der die Kundenbindung erheblich steigert.
Zweitens revolutioniert KI bereits heute die Arbeitsweise im Kundenservice und hebt die Effizienz sowie die Qualität der Interaktionen auf ein neues Niveau. Chatbots und virtuelle Assistenten übernehmen Routineanfragen und repetitive Aufgaben, was nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern auch Servicemitarbeiter entlastet (PwC 2023). KI-gestützte Weiterleitungs-Systeme, wie sie beispielsweise von Zendesk genutzt werden, analysieren eingehende Anfragen und leiten sie intelligent an die richtigen Ansprechpartner oder Abteilungen weiter (Zendesk 2023). Dies beschleunigt die Bearbeitungszeit und sorgt für reibungslosere Prozesse. KI-gestützte Assistenten mit höherem Reifegrad können nicht nur einfache Anfragen bearbeiten, sondern auch komplexe Anliegen verstehen und lösen. Dank Technologien wie Natural Learning Processing (NLP), können sie die Intention hinter den Worten eines Kunden verstehen und präzise sowie kontextbezogene Antworten liefern.
Ein beeindruckendes Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI im Kundenservice bietet KLM Royal Dütsch Airlines. Ihr virtueller Assistent "Blue Bot" unterstützt Kunden bei der Buchung von Flügen, der Suche nach Informationen und der Beantwortung häufig gestellter Fragen. Dabei verwendet Blue Bot NLP, um natürliche Gespräche zu ermöglichen, und lernt kontinuierlich aus jeder Interaktion, um die Antworten und Reaktionen präziser zu gestalten (NICE 2023). Gleichzeitig konnte KLM die Effizienz ihres Kundenservices deutlich steigern und die Bearbeitungskosten senken. Die Kombination aus intelligenter Automatisierung und direkten menschlichem Eingreifen auf Wunsch des Kunden schafft ein hybrides Modell, das Effizienz und Kundenzufriedenheit auf ein neues Level hebt.
Ein dritter wichtiger Bereich, in dem KI einen Beitrag zum CXM leistet, ist die Kundenbindung und Churn-Prävention. Die Kombination aus intelligenter Segmentierung und gezielten Maßnahmen zur Kundenbindung ermöglicht es Unternehmen, proaktiv Kundenabwanderungen zu verhindern. Sobald durch die Segmentierung gefährdete Kunden identifiziert werden, kann die KI gewisse Maßnahmen vorschlagen oder automatisiert umsetzen, um das Abwanderungsrisiko zu minimieren (Simform 2024).
Sentiment-Analysen, die auf Kundenfeedback, Social-Media-Interaktionen und Online-Bewertungen basieren, liefern wertvolle Hinweise auf die Zufriedenheit und die Stimmung der Kunden. So lassen sich negative Entwicklungen frühzeitig erkennen, bevor ein Kunde die Marke verlässt
Ein starkes Beispiel für die erfolgreiche Nutzung von KI zur Churn-Prävention ist Spotify. Die Plattform analysiert kontinuierlich das Nutzungsverhalten ihrer Nutzer, beispielsweise welche Playlists gehört, wie oft Songs übersprungen oder welche Genres bevorzugt werden. Erkennt das System eine längere Inaktivität oder eine Abweichung vom üblichen Hörverhalten, reagiert es mit personalisierten Empfehlungen wie kuratierten Playlists oder Benachrichtigungen zu neuen Songs und Alben, die den bisherigen Vorlieben entsprechen. Zusätzlich erhält der Nutzer Anreize wie verlängerte Testphasen oder exklusive Inhalte, um ihn wieder zu aktivieren und seine Bindung zur Plattform zu stärken (KPMG 2024).
KI und Customer Experience: Ein Blick in die Zukunft
Künstliche Intelligenz (KI) hat die Customer Experience bereits verändert, doch ihr volles Potenzial entfaltet sie erst in einer fortschreitenden Entwicklung.
Diese lässt sich in drei zentrale Stufen unterteilen: der aktuelle Status quo mit parallelen Agenten und individuellen Lösungen, der Übergang zu Multi-Agenten-Systemen mit nahtlosen API-Verbindungen und schließlich die Vision von holistischen Omnichannel-Ökosystemen. Jede Entwicklungsstufe trägt dazu bei, die Customer Journey effizienter und nahtloser zu gestalten.
Status-Quo: Parallele Agenten und individuelle Lösungen
Im derzeitigen Entwicklungsstand nutzen viele Unternehmen KI-Agenten als separate, oft isolierte Lösungen. Diese Agenten übernehmen klar definierte Aufgaben, wie die Bearbeitung von Anfragen über einen Chatbot, die Bereitstellung von Produktempfehlungen oder die Automatisierung von Feedback-Systemen. Obwohl diese Technologien wertvolle Einzellösungen bieten, arbeiten sie häufig unabhängig voneinander. Die Folge: Daten und Interaktionen sind fragmentiert, und Kunden erleben keine konsistente Customer Journey. Besonders in Unternehmen mit mehreren Touchpoints zeigt sich dieses Problem. Jede Abteilung oder Plattform implementiert ihre eigene Lösung, ohne dass diese miteinander kommunizieren. Kunden, die auf verschiedenen Kanälen interagieren, müssen oft wiederholt Informationen bereitstellen oder Prozesse mehrfach durchlaufen. Das Ergebnis sind ineffiziente Prozesse für das Unternehmen und ein minderwertiges Nutzungserlebnis.
Ein Beispiel ist ein E-Commerce-Unternehmen, das einen Chatbot auf seiner Website einsetzt, während der Kundenservice in der App über eine andere Lösung abgewickelt wird. Ein Kunde, der online eine Frage stellt und später über die App nachverfolgen möchte, wird oft keine Verknüpfung zwischen den Kanälen vorfinden. Diese isolierten Systeme können zwar ihre spezifischen Aufgaben erfüllen, bieten aber keine ganzheitliche, nahtlose Erfahrung aus Sicht des Kunden über mehrere Touchpoints.
Stufe 2: Multi-Agenten-Systeme mit API-Integration
Die nächste Entwicklungsstufe adressiert diese Fragmentierung durch die Einführung von Multi-Agenten-Systemen (MAS), die über APIs miteinander verbunden sind. MAS sind ein etabliertes Feld, das sich auf die Interaktion, Kooperation und das Verhalten von mehreren autonomen Agenten konzentriert. Diese Systeme haben bereits heute breite Anwendung und sind besonders nützlich in Szenarien mit dezentraler Kontrolle, wie Verkehrsleitsystemen und dezentralen Energienetzen.
Für den Endverbraucher in Business-to-Consumer Märkten könnte dies bedeuten, dass solche Systeme Daten und Aktionen über mehrere Touchpoints hinweg synchronisieren. Die Customer Journey wird dadurch nicht nur flüssiger, sondern auch relevanter, da Kundeninteraktionen in Echtzeit zwischen den Systemen ausgetauscht werden können. In dieser Entwicklungsphase werden verschiedene KI-Agenten zu einem Netzwerk verbunden, das als Einheit arbeitet. So kann beispielsweise ein Sprachassistent nahtlos mit einer E-Commerce-Plattform interagieren, oder etablierte KI-Assistenten wie ChatGPT nahtlos in anderen Applikationen und Umgebungen arbeiten. Unternehmen profitieren von einer zentralisierten Datenbasis, die für alle Kanäle und Touchpoints zugänglich ist.
Ein aktuelles Beispiel bietet Uber, bei dem verschiedene Agenten zusammenarbeiten, um eine nahtlose Nutzererfahrung zu gewährleisten. Wenn ein Kunde ein Problem mit einer Fahrt meldet, greifen mehrere Komponenten des Systems ineinander. Der Support-Bot übernimmt die automatische Analyse und Klassifikation der Beschwerde, beispielsweise als Preisanfrage oder als Problem mit der Fahrt. Gleichzeitig wird der Fahrer durch einen separaten KI-Agenten über den Vorfall informiert, falls dies erforderlich ist. Ein weiterer Agent stellt dem Kunden schließlich eine Lösung bereit, die von einer Gutschrift für die nächste Fahrt bis hin zu einem alternativen Kontaktweg reichen kann. Diese autonomen Systeme agieren unabhängig voneinander, sind jedoch durch ein übergreifendes Netzwerk miteinander verbunden. Ihre dezentrale, autonome und kooperative Arbeitsweise ermöglicht eine schnelle und konsistente Lösung für den Kunden.
Stufe 3: Omnichannel-Ökosysteme mit holistischen Netzwerken
Die letzte Entwicklungsstufe führt zu einer wahrlich nahtlosen Customer Experience in Form von holistischen Omnichannel-Ökosystemen. In dieser Vision arbeiten Agenten nicht nur zusammen, sondern sind Teil eines vollständig integrierten Netzwerks, das die gesamte Customer Journey über alle Touchpoints, Kanäle und Applikationen hinweg abbildet. Diese Systeme ermöglichen es, Kundenbedürfnisse nicht nur zu erfüllen, sondern sie proaktiv zu antizipieren und automatisch die passenden Lösungen bereitzustellen. In einem solchen Ökosystem fließen Daten kontinuierlich zwischen verschiedenen Agenten.
Ein Beispiel für ein vernetztes System ist ein Smart-Home-Ökosystem, das mit einer Einzelhandelsplattform und einem Kundendienst verknüpft ist. Angenommen, Ihr Kühlschrank erkennt, dass die Milch aufgebraucht ist, und teilt diese Information Ihrem Sprachassistenten mit. Der Assistent fügt die Milch nicht nur automatisch Ihrem Einkaufswagen hinzu, sondern informiert Sie auch über relevante Sonderangebote für ähnliche Produkte. Beim Besuch im Laden synchronisiert sich die Einkaufsliste auf Ihrem Smartphone, ergänzt durch personalisierte Empfehlungen. Gleichzeitig kommuniziert der Assistent mit der KI des Geschäfts, um Ihnen entweder den Weg durch den Laden zu erleichtern oder Ihre Produkte vorab für eine Express-Abholung zusammenzustellen. Dieser reibungslose Ablauf spart Zeit und schafft ein maßgeschneidertes Einkaufserlebnis, das individuell auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt ist.
Die Stärke dieser Omnichannel-Ökosysteme liegt darin, dass Kunden keine Unterbrechungen oder Inkonsistenzen mehr erleben, sondern eine einheitliche Betreuung, die ihre Bedürfnisse in den Mittelpunkt stellt. Die Evolution von KI-Assistenten und Multi-Agenten-Systemen zeigt, wie technologische Innovation die Customer Experience kontinuierlich verbessern kann. Während der aktuelle Status quo noch von isolierten Anwendungen geprägt ist, bieten Multi-Agenten-Systeme bereits einen Vorgeschmack auf die Möglichkeiten eines vollständig vernetzten Ökosystems. Die Vision eines holistischen Omnichannel-Ansatzes eröffnet schließlich das Potenzial für die nächste Revolution von KI-basierten Nutzungserlebnissen.
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