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Unternehmenswert durch KI-Copiloten: Einblicke in den Workshop zu intelligenten Assistenten

Geschrieben von Tobias Giese | 06.01.2025 10:17:12

KI-Copiloten – wie Chatbots und virtuelle Assistenten – entwickeln sich rasch von optionalen Tools zu unverzichtbaren Ressourcen, die Unternehmen dabei helfen, einen erheblichen Mehrwert in der Kundenbindung und bei internen Abläufen zu erzielen. So steigt beispielsweise die Konversionsrate von Websites, die Chatbots verwenden, laut einer Studie von Glassix von 10 % auf 33 %. Dies zeigt, dass es bei KI-Copiloten nicht nur um die Automatisierung von Aufgaben geht, sondern auch um die Erzielung greifbarer Ergebnisse.

 

Denke allein an die Auswirkungen auf den Umsatz: Online-Shops berichten von einem Umsatzanstieg von 7 bis 25 %, der direkt auf die Integration von Chatbots zurückzuführen ist, wie im Chatbots Magazine vermerkt. Und es geht nicht nur darum, den Gewinn zu steigern – KI-Copiloten ermöglichen es Unternehmen, den Kundenservice zu verbessern, ohne dass die Support-Teams vergrößert werden müssen. Tatsächlich zeigen Untersuchungen, dass 69 % der Nutzer Chatbots bevorzugen, wenn sie schnelle Antworten suchen, während es 40 % der Kunden egal ist, ob ihr Problem von einem Menschen oder einem KI-Assistenten gelöst wird, solange es gelöst wird (Dashly.io).

Diese Zahlen unterstreichen einen Trend, den wir bei Intershop aus erster Hand beobachten können, wo sich der Fokus auf die Nutzung von KI als strategische, transformative Kraft im Handel verlagert hat. Vor kurzem hatte ich das Privileg, einen Workshop auf der THE SESS10N von diconium zu leiten, einer Veranstaltung, die sich auf digitale Innovation konzentriert, um zu untersuchen, wie Unternehmen KI-Copiloten strategisch einsetzen können, um das Wachstum voranzutreiben, Abläufe zu optimieren und unvergessliche Kundenerlebnisse zu schaffen. Gemeinsam mit unseren Teilnehmern untersuchte ich umsetzbare KI-Strategien, die Bedeutung der Priorisierung wirkungsvoller Projekte und die Notwendigkeit einer skalierbaren KI-Architektur – alles wesentliche Elemente für Unternehmen, die in einer KI-gestützten Landschaft erfolgreich sein wollen.

In den folgenden Abschnitten werde ich die wichtigsten Erkenntnisse aus unserer Sitzung vorstellen, die Unternehmen mit dem Wissen ausstatten sollen, das sie benötigen, um KI so zu implementieren, dass sie sowohl einen unmittelbaren als auch einen dauerhaften Mehrwert bietet.

Entwicklung einer zielgerichteten KI-Strategie

Die erfolgreiche Implementierung von KI geht weit über die Einführung neuer Technologien hinaus – sie erfordert einen strategischen Ansatz, der direkt auf die Geschäftsziele abgestimmt ist und einen messbaren Mehrwert bietet. In unserem Workshop haben wir die wesentlichen Schritte zur Gestaltung einer KI-Strategie untersucht, darunter die Identifizierung von Zielkunden-Personas und die Klärung von Geschäftszielen. Darüber hinaus haben wir Schlüsselbereiche definiert, in denen ein ausgewogener KI-Ansatz eine erhebliche Wirkung erzielen kann.

 

1. Definiere deine Zielkundenpersona.

Um eine effektive KI-Strategie zu entwickeln, müssen Unternehmen zunächst ihre Zielkunden klar identifizieren. Dieser grundlegende Schritt stellt sicher, dass KI-Initiativen auf die individuellen Bedürfnisse verschiedener Kundentypen zugeschnitten sind. Während unseres Workshops hoben die Teilnehmer eine Reihe von Personas hervor, auf die sie sich konzentrieren, wobei B2B-Kunden im Vergleich zu Wiederverkäufern, Einzelhandelsgeschäften und Distributoren/Großhändlern das Hauptziel sind. Die Vielfalt dieser Ergebnisse unterstreicht, wie wichtig es ist, Kundenpersönlichkeiten frühzeitig in der KI-Planungsphase zu definieren.

Unabhängig davon, ob eine Organisation B2B-Kunden, B2C-Verbraucher oder andere Gruppen bedient, hat diese Definition Einfluss auf alles, von der Priorisierung von KI-Projekten bis hin zu den Personalisierungsfunktionen, die ein KI-Copilot bieten könnte. Beispielsweise könnte ein B2B-orientiertes Unternehmen Tools für vorausschauende Nachbestellungen oder dialogorientierte Produktentdeckung priorisieren, die auf komplexe Kaufzyklen zugeschnitten sind. Durch das Verständnis ihrer Zielpersonen können Unternehmen KI-Initiativen besser auf die Kundenerwartungen abstimmen, was zu relevanteren und wirkungsvolleren Lösungen führt. 

 

2. Klärung der Geschäftsziele für die KI-Implementierung.

Die Definition von Geschäftszielen ist ein weiterer entscheidender Schritt bei der Entwicklung einer gezielten KI-Strategie. Während des Workshops teilten die Teilnehmer ihre Hauptziele für die Einführung von KI-Assistenten mit, wobei die „Steigerung der Kundenzufriedenheit“ und die „Verbesserung der Produktentdeckung“ als oberste Prioritäten herauskamen. Zu den weiteren Zielen gehörten die Gewinnung neuer Kunden, die Steigerung des Umsatzes, die Verbesserung der Konversionsraten und die Schaffung eines effizienteren Kaufprozesses.

Diese Ziele prägen die Ausrichtung von KI-Projekten, indem sie ein klares Verständnis dafür vermitteln, wie Erfolg aussieht. Unternehmen, die beispielsweise die Kundenzufriedenheit und die Produktentdeckung verbessern möchten, könnten sich auf den Einsatz virtueller Einkaufsassistenten oder die Suche in natürlicher Sprache konzentrieren. Umgekehrt könnten Unternehmen, die ihr Umsatzwachstum priorisieren, von prädiktiven Analysen profitieren, die personalisierte Werbeaktionen oder Upselling-Möglichkeiten unterstützen. Die Festlegung dieser Ziele hilft Organisationen, die Auswirkungen von KI zu messen und ihre Bemühungen auf umfassendere Geschäftsziele auszurichten.

 

3. Bereiche mit maximaler KI-Wirkung identifizieren.

Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, sollten sich Unternehmen auf Bereiche konzentrieren, in denen KI sowohl bei internen Abläufen als auch bei Kundeninteraktionen einen erheblichen Mehrwert schaffen kann. Ein ausgewogener Ansatz in diesen Bereichen steigert nicht nur die Effizienz und Produktivität, sondern fördert auch eine stärkere Kundenbindung und -interaktion.

  • Interne Optimierung für Effizienz und Agilität
    Durch den Einsatz von KI für interne Abläufe können Unternehmen Ressourcen freisetzen, Arbeitsabläufe optimieren und eine bessere Entscheidungsfindung in allen Abteilungen unterstützen. Im Marketing können KI-gestützte Tools beispielsweise wiederkehrende Aufgaben wie die E-Mail-Segmentierung oder die Planung von Social-Media-Aktivitäten automatisieren, sodass sich die Teams auf übergeordnete Strategien und kreative Initiativen konzentrieren können. In ähnlicher Weise profitieren Kundensupport-Teams von KI-gestützten Assistenten, die häufig gestellte Fragen (FAQs) bearbeiten oder Anfragen effektiv weiterleiten und so schnellere und präzisere Antworten gewährleisten. Untersuchungen zeigen, dass KI-gestützte Automatisierung Unternehmen viel Zeit und Kosten sparen kann und sowohl die Konzentration als auch die Produktivität der Mitarbeiter verbessert.
  • Kundenorientierte KI für mehr Engagement und Loyalität
    Auf der kundenorientierten Seite hat KI ein enormes Potenzial, die Benutzererfahrung zu verbessern, indem sie Interaktionen intuitiver und personalisierter gestaltet. Virtuelle Einkaufsassistenten können Kunden beispielsweise durch komplexe Kaufprozesse führen und Produktvorschläge auf der Grundlage von Präferenzen und dem Browserverlauf unterbreiten. Ein McKinsey-Bericht hebt hervor, dass Personalisierung den Umsatz um 10–15 % steigern kann, was die Auswirkungen kundenorientierter KI-Tools auf die Kundenbindung und -loyalität verdeutlicht. Die Suche in natürlicher Sprache ist ein weiteres wertvolles Tool, das es Kunden ermöglicht, im Gespräch nach Produkten zu suchen, wodurch ihr Gesamterlebnis verbessert und die Kaufwahrscheinlichkeit erhöht wird. Durch die Priorisierung kundenorientierter KI können Unternehmen eine tiefere Markentreue fördern und sich in wettbewerbsintensiven Märkten von der Konkurrenz abheben.

Dieser duale Ansatz – der sowohl betriebliche Anforderungen als auch das Kundenerlebnis berücksichtigt – stellt sicher, dass KI-Investitionen in allen Geschäftsbereichen einen Mehrwert schaffen. Mit einer ausgewogenen Strategie können Unternehmen sowohl unmittelbare Gewinne als auch nachhaltiges Wachstum erzielen, wodurch KI zu einem leistungsstarken Faktor für langfristigen Erfolg wird.

  

Priorisierung von KI-Projekten mit hoher Wirkung

Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen bei der Implementierung von KI besteht darin, zu bestimmen, welche Projekte priorisiert werden sollen. KI bietet zwar eine Vielzahl potenzieller Anwendungen, doch ist es unerlässlich, Ressourcen für Initiativen mit dem höchsten Potenzial für eine Kapitalrendite (ROI) bereitzustellen. In unserem Workshop haben wir das RICE-Rahmenwerk vorgestellt – einen strukturierten Ansatz, der Unternehmen dabei hilft, Projekte zu priorisieren, indem der potenzielle Wert gegen die Machbarkeit abgewogen wird. Dieses Rahmenwerk berücksichtigt vier Schlüsselfaktoren: Reichweite, Wirkung, Vertrauen und Aufwand.

Verwendung des RICE-Frameworks

Der RICE-Rahmen ermöglicht es Unternehmen, jede KI-Initiative anhand folgender Kriterien zu bewerten:

  • Reichweite: Wie viele Menschen oder Prozesse werden von diesem Projekt profitieren?
  • Auswirkung: Welchen potenziellen Wert oder Nutzen hat das Projekt, wenn es erfolgreich ist?
  • Vertrauen: Wie sicher sind wir uns bei den Schätzungen zu Reichweite und Auswirkungen?
  • Aufwand: Wie viel Zeit, Ressourcen und Budget sind für die Umsetzung des Projekts erforderlich?

Durch die Berechnung eines RICE-Scores für jedes Projekt können Unternehmen Initiativen mit dem größten potenziellen Einfluss priorisieren und gleichzeitig sicherstellen, dass die Ressourcen sinnvoll eingesetzt werden. Während des Workshops identifizierten die Teilnehmer mehrere KI-Projekte mit hoher Wirkung, die erhebliche Vorteile bringen könnten.

 

Beispiele für wirkungsvolle KI-Initiativen

1. Konversationelle Produktentdeckung

Der konversationelle Handel nutzt die KI-gesteuerte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um es Kunden zu ermöglichen, Produkte im Rahmen eines Gesprächs zu suchen. Diese Schnittstelle ahmt einen natürlichen Dialog nach und ermöglicht es Kunden, Fragen zu stellen und ihre Suche durch Folgeanfragen zu verfeinern. Die Bereitstellung einer Schnittstelle in natürlicher Sprache verbessert die Personalisierung und Zugänglichkeit, sodass Kunden die benötigten Produkte schnell finden und die Bindung an die Marke vertiefen können. Diese Initiative schneidet in den Bereichen Reichweite und Wirkung gut ab, da sie das Einkaufserlebnis verbessert und die Konversionsraten erhöht, insbesondere im E-Commerce.

2. Vorausschauende Nachbestellung

Die vorausschauende Nachbestellung nutzt KI, um anhand früherer Kaufdaten vorherzusagen, wann Kunden bestimmte Produkte wahrscheinlich nachbestellen müssen. Für Unternehmen, die sich auf die Kundenbindung konzentrieren, bietet diese Funktion eine nahtlose Möglichkeit für Kunden, ohne zusätzlichen Aufwand mit den wichtigsten Produkten versorgt zu bleiben. Durch die Erleichterung von Nachbestellungen kann die vorausschauende Nachbestellung die Kundenbindung und den langfristigen Umsatz erheblich steigern.

3. Nachhaltigkeitsmerkmale

Da Verbraucher zunehmend Wert auf umweltfreundliche Praktiken legen, sind KI-Lösungen, die Nachhaltigkeitsmerkmale beinhalten, zu einem starken Unterscheidungsmerkmal geworden. Ein Kunde, der auf Nachhaltigkeit Wert legt, könnte beispielsweise die Möglichkeit bevorzugen, Produkte nach Umweltkriterien zu sortieren, umweltfreundliche Versandmethoden auszuwählen oder den CO₂-Fußabdruck direkt auf der Produktseite zu vergleichen. Indem sie diese Präferenzen berücksichtigen, sprechen Unternehmen nicht nur umweltbewusste Kunden an, sondern verbessern auch ihren Ruf als Marke. Dieses Projekt ist für Unternehmen, die sich für Umweltverantwortung einsetzen, von großer Bedeutung, da es sowohl die Kundennachfrage als auch die Ziele der sozialen Verantwortung von Unternehmen unterstützt.

Das RICE-Rahmenwerk hilft Unternehmen, sich auf KI-Initiativen zu konzentrieren, die am besten zu den Geschäftszielen, den Kundenbedürfnissen und den verfügbaren Ressourcen passen. Durch die Auswahl von Projekten mit hoher Wirkung wie diesen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Investitionen den klarsten Weg zur Wertschöpfung bieten, wodurch es einfacher wird, sowohl unmittelbare Vorteile als auch nachhaltiges Wachstum zu erzielen.

  

Aufbau einer skalierbaren KI-Architektur

Der Aufbau einer starken KI-Grundlage erfordert mehr als nur die Implementierung einzelner KI-Tools. Es bedarf einer umfassenden Architektur, die skalierbar und anpassungsfähig ist und zukünftiges Wachstum unterstützen kann. Das Herzstück eines erfolgreichen KI-Copilot-Systems ist eine mehrschichtige Architektur, die so konzipiert ist, dass sie sich nahtlos in den Geschäftsbetrieb integrieren lässt und gleichzeitig langfristige Flexibilität gewährleistet. In unserem Workshop haben wir die wesentlichen Komponenten dieser Architektur erörtert, die sich in drei Hauptschichten unterteilen lässt: das Frontend, die KI-Orchestrierungs- und Workflow-Schicht und die Datenplattform/das Backend. Zusammen bilden diese Schichten das Rückgrat eines reaktionsschnellen, skalierbaren KI-Systems.

 

1. Frontend

Das Frontend dient als Benutzerschnittstelle, über die Kunden und Geschäftsanwender mit dem KI-Copiloten interagieren. Diese Ebene ist für die Schaffung einer intuitiven, barrierefreien Erfahrung unerlässlich und erleichtert es den Benutzern, mit dem KI-Assistenten zu kommunizieren. Das Frontend umfasst in der Regel Funktionen wie Chat-Schnittstellen, Spracherkennung und visuelle Schnittstellen, die sowohl natürliche Sprache als auch bildbasierte Interaktionen unterstützen.

  • Natural Language Interface (NLI): Eine entscheidende Komponente des Frontends ist das Natural Language Interface, das es Benutzern ermöglicht, mit dem KI-Copiloten im Gespräch zu interagieren. Diese Schnittstelle verbessert die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit und ermöglicht es den Kunden, auf eine natürliche Weise zu interagieren, sei es durch getippte Anfragen oder Sprachbefehle. Das NLI übersetzt die Benutzereingaben in verwertbare Daten für das Backend und schafft so die Voraussetzungen für ein nahtloses, benutzerfreundliches Erlebnis.
  • API- oder Modulanruf-Integration: APIs und Modulanrufe ermöglichen eine effiziente Kommunikation zwischen dem Frontend und der KI-Orchestrierungs- und Workflow-Ebene und stellen sicher, dass Daten und Befehle aus Benutzerinteraktionen reibungslos an die nächste Ebene weitergeleitet werden.

 

2. KI-Orchestrierung und Workflow-Ebene

Die KI-Orchestrierungs- und Workflow-Ebene fungiert als Kontrollzentrum des Systems, koordiniert verschiedene KI-Funktionalitäten und wickelt komplexe Interaktionen ab. Diese Ebene ist für die Verwaltung von Workflows, den Aufruf spezifischer KI-Module und die Koordinierung von Antworten auf Benutzeranfragen verantwortlich.

  • KI-Workflow-Management: Diese Ebene koordiniert die Logik und den Ablauf von Benutzerinteraktionen und bestimmt die geeigneten KI-Modelle oder -Tools zur Bearbeitung bestimmter Aufgaben, wie z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für Textabfragen oder die Bilderkennung für visuelle Eingaben.
  • Integration mit externen APIs: Die Orchestrierungsebene verwaltet auch Verbindungen mit externen APIs, sodass der Copilot nahtlos auf externe Datenquellen zugreifen, Antworten anreichern und komplexe Vorgänge ausführen kann.
  • Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit: Dieser modulare Aufbau ermöglicht einfache Upgrades und Anpassungen, sobald neue KI-Funktionen verfügbar werden. So kann der KI-Copilot beispielsweise neue Sprachmodelle integrieren, Empfehlungsmaschinen aktualisieren oder Sprachinteraktionsfunktionen hinzufügen, ohne dass bestehende Arbeitsabläufe unterbrochen werden.

 

 3. Data platform/backend

Das Herzstück jedes skalierbaren KI-Systems ist eine robuste Datenplattform, die als Grundlage für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten dient. Diese Backend-Plattform versorgt den Copiloten mit den Daten, die er benötigt, um genaue, personalisierte Antworten zu liefern und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

  • Zentralisierte Datenspeicherung: Ein zentralisiertes Daten-Repository konsolidiert alle relevanten Kunden-, Transaktions- und Produktdaten und unterstützt so fortschrittliche Analysen und Echtzeit-Entscheidungsfindung. Diese Konfiguration ermöglicht es dem KI-Copiloten, auf die neuesten Kundeninformationen, Produktdetails und Transaktionshistorien zuzugreifen, wodurch sichergestellt wird, dass die Antworten präzise und kontextbezogen sind.
  • APIs für eine nahtlose Kommunikation: APIs erleichtern die Kommunikation zwischen der KI-Orchestrierungs- und Workflow-Ebene und der Backend-Datenplattform und ermöglichen einen Echtzeit-Datenzugriff. Diese APIs unterstützen eine effiziente Datenabfrage und -aktualisierung, sodass der KI-Copilot reaktionsschnell bleibt und mit aktuellen Informationen abgeglichen wird.
  • Fortgeschrittene Analyse- und Machine-Learning-Modelle: Die Datenplattform enthält auch Machine-Learning-Modelle und Analysetools, die die Fähigkeiten des KI-Copiloten verbessern. Durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten verfeinern diese Modelle ihre Vorhersagen, personalisieren Empfehlungen und verbessern im Laufe der Zeit die Kundeninteraktionen.

 

Die Vorteile einer skalierbaren Copilot-Architektur

Durch Investitionen in eine gut strukturierte, skalierbare Architektur können Unternehmen ihre KI-Fähigkeiten weiterentwickeln, um sowohl aktuellen als auch zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden. Dieser Ansatz bringt mehrere Vorteile mit sich:

  • Zukunftssichere Investitionen: Eine modulare, API-gesteuerte Architektur ermöglicht einfache Aktualisierungen und die Integration neuer KI-Funktionen, wodurch der Bedarf an Systemüberholungen reduziert wird.
  • Verbesserte Kundenerfahrung: Durch die nahtlose Verwaltung und Verarbeitung von Kundendaten ermöglicht der Copilot personalisierte, kontextbezogene Interaktionen, die die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöhen.
  • Operative Effizienz: Eine mehrschichtige Architektur mit klaren API-Verbindungen gewährleistet einen reibungslosen Datenfluss zwischen allen Komponenten und erleichtert es Unternehmen, ihre Abläufe zu skalieren, ohne dabei an Leistung einzubüßen.

Eine durchdachte KI-Copilot-Architektur ist für Unternehmen, die ihre KI-Fähigkeiten nachhaltig ausbauen wollen, von entscheidender Bedeutung. Durch Investitionen in ein mehrschichtiges Setup mit einem robusten Frontend, einer flexiblen KI-Orchestrierungs- und Workflow-Schicht und einem datenreichen Backend können Unternehmen kontinuierliche Innovationen unterstützen und auf sich verändernde Marktanforderungen reagieren.

 

Beschleunigung des Fortschritts durch Partnerschaften

Eine der effektivsten Möglichkeiten, in einer schnelllebigen KI-Landschaft agil zu bleiben, sind Partnerschaften mit spezialisierten Anbietern. Bei Intershop arbeiten wir mit vertrauenswürdigen KI-Partnern wie SPARQUE.AI zusammen, um unseren Kunden bewährte, marktreife Lösungen anzubieten, die die KI-Implementierung beschleunigen und den Zeit-, Risiko- und Ressourcenaufwand für die Entwicklung neuer Technologien von Grund auf reduzieren.

Eine unserer wichtigsten partnerschaftsorientierten Lösungen ist der Intershop Copilot, eine leistungsstarke KI-Lösung, die auf B2B-Kunden zugeschnitten ist. Der Copilot wurde als KI-gestützter Beschaffungs- und Serviceassistent konzipiert und nutzt generative KI und Large Language Models (LLMs), um Kundenanfragen präzise zu verstehen und darauf zu reagieren. Mit einer dialogbasierten Benutzeroberfläche bietet der Copilot ein personalisiertes Einkaufserlebnis, das auf die individuellen Bedürfnisse von B2B-Nutzern zugeschnitten ist.

Durch die nahtlose Integration in die leistungsstarke Produktentdeckungsmaschine von SPARQUE.AI generiert der Copilot gezielte Produktempfehlungen und maßgeschneiderte Suchergebnisse, die zu höheren durchschnittlichen Bestellwerten führen und wertvolle Cross-Selling-Möglichkeiten erschließen. Wichtige Funktionen wie die Warenkorbverwaltung, die bildbasierte Produkterkennung und die Sprachsteuerung optimieren den Beschaffungsprozess und erhöhen die Kundenzufriedenheit, was den Intershop Copilot zu einem transformativen Aktivposten für den B2B-E-Commerce macht.

 

Vorteile eines partnerschaftlichen Ansatzes

Durch die Zusammenarbeit mit spezialisierten Anbietern erhalten Unternehmen Zugang zu modernster Technologie und Branchenexpertise, die ihnen klare Vorteile bieten:

  • Schnellere Markteinführung: Der Einsatz validierter Tools verkürzt den Weg zur Bereitstellung, sodass Unternehmen schneller Ergebnisse sehen und sich effektiver an Marktveränderungen anpassen können.
  • Geringeres Risiko: Etablierte Anbieter bringen bewährte Lösungen und integriertes Fachwissen mit, wodurch die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Einführung neuer Technologien minimiert werden.
  • Mehr Kundennutzen: Diese partnerschaftlichen Lösungen gehen auf echte Geschäftsanforderungen ein und steigern die Kundenzufriedenheit und -bindung durch die Bereitstellung relevanter, zuverlässiger Tools.

Mit einem partnerschaftlichen Ansatz können Unternehmen sicher auf fortschrittliche KI-Funktionen zugreifen und Risiken mindern, sodass sie schneller innovativ sein und ihren Kunden einen höheren Mehrwert bieten können.

  

Ein Blick in die Zukunft: Die Zukunft des KI-gestützten Handels gestalten

Für Unternehmen, die bereit sind, die Leistungsfähigkeit von KI zu nutzen, ist ein klarer, strategischer Ansatz unerlässlich. Bei Intershop sind wir bestrebt, die Erkenntnisse und Werkzeuge bereitzustellen, die erforderlich sind, um KI-Investitionen zu tätigen, die sich auszahlen, und unseren Kunden dabei zu helfen, die Effizienz zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern und in einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft an der Spitze zu bleiben.

Durch die Entwicklung einer durchdachten KI-Strategie, die Priorisierung von Initiativen mit hoher Wirkung und die Einrichtung einer skalierbaren Architektur können wir alle die Kraft der KI nutzen, um sinnvolle Veränderungen im E-Commerce zu bewirken. Die Erkenntnisse aus unserem Workshop sind erst der Anfang, und wir freuen uns darauf, diesen Weg mit Unternehmen fortzusetzen, die sich durch die aufregenden Möglichkeiten der KI navigieren.