Wie Einzelhändler können KI-Chatbots und virtuelle Assistenten mit Low-Code schnell einsetzen

Generative KI-Tools wie Chatbots und virtuelle Assistenten haben das Potenzial, die Kundenreise im Einzelhandel drastisch zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Sie können wiederkehrende Kunden personalisierte Einkaufserlebnisse bieten, jederzeit auf allen Kanälen mit Neukunden in Kontakt treten und Kundensupport rund um die Uhr anbieten.

Die Implementierung von KI-Chatbots kann jedoch eine große Herausforderung sein. Eine kürzlich ausgeführte Umfrage unter großen Einzelhändlern ergab Folgendes nur 4% haben generative KI-Tools in ihrem Unternehmen erfolgreich skaliert.

Aus diesem Grund haben wir diesen Leitfaden zusammengestellt. Im Folgenden erklären wir, wie Einzelhändler KI-Chatbots und virtuelle Assistenten mit geringem Codeaufwand schnell einsetzen und damit beginnen können, die Möglichkeiten generativer KI zu nutzen.

Wenig Zeit? Hier ist ein kurzer Überblick

• KI-Chatbots und virtuelle Assistenten können die Kundenbindung fördern, den Umsatz steigern und die Kosten für den Kundenservice senken.
• Traditionelle Entwicklungsansätze machen den Einsatz eines KI-Chatbots teuer und zeitaufwändig. Sie haben Schwierigkeiten, Herausforderungen wie Datensilos oder Datenschutzanforderungen zu bewältigen, und benötigen professionelle Entwickler.
• Low-Code reduziert die Bereitstellungszeit für KI-Chatbots, indem der Bedarf an professionellen Entwicklern reduziert wird und Tools zur Umgehung von Datenproblemen angeboten werden. Low Code ist außerdem flexibel und skalierbar wie eine typische Entwicklung.
  
  

Warum Einzelhändler KI-Chatbots und virtuelle Assistenten benötigen

KI-Chatbots und virtuelle Assistenten sind vielversprechend für den Einzelhandel. Diese Tools können das Kundenerlebnis verändern und mehrere verbessern die Betriebseffizienz und senken die Kosten.

Eine wichtige Möglichkeit, wie KI-Chatbots dies erreichen können, besteht darin, direkt mit Kunden in Kontakt zu treten. Wenn ein Kunde beispielsweise in ihrem Online-Shop auf ein Produkt klickt, kann ein Chatbot dazu Fragen beantworten oder ähnliche Artikel vorschlagen, die Kunden könnten fallen. Dieses direkte Engagement kann die Konversionen erhöhen und den Umsatz Ihres Unternehmens steigern.

Generative KI-gestützte virtuelle Assistenten können auch die Loyalität der Bestandskunden stärken. This can also analysis the preferences of a customer, to show new products or him help by the choice of the correct size for a new outfit. Diese persönliche Aufmerksamkeit wie die, dass ein Kunde einen Kunden von einem persönlichen Kunden erhält, und dieser kann zu einer deutlichen Steigerung der Wiederholungsverkäufe führen.

Die Vorteile von KI-Chatbots und virtuellen Assistenten umfassen die Verbesserung des Kundenerlebnisses und die Steigerung des Umsatzes. Sie senken auch die Kosten, indem sie viele Aspekte des Kundendienstes automatisieren. Kunden können mit einem Chatbot sprechen, um eine Anfrage oder eine Rücksendung anhand des Status einer Online-Bestellung oder einer Retoure vorzunehmen, sodass sich die Mitarbeiter auf komplexere Probleme konzentrieren können. Dadurch wurden die persönlichen Bedürfnisse der Einzelhändler reduziert, insgesamt erhöht sich die betriebliche Effizienz und spart Geld.

Die Herausforderungen der traditionellen Chatbot-Entwicklung

Obwohl KI-Chatbots vielversprechend sind, nutzen sie derzeit nur wenige Einzelhändler in großem Umfang. Das liegt daran, dass traditionelle Ansätze zur Chatbot-Entwicklung kostspielig, zeitaufwändig und schwierig zu skalieren sind.

Diese Anwendungen, dieser professionelle Entwickler, Chatbots von der Basis bis zur Neuentwicklung und Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Workflows bis hin zur Verarbeitung und Analyse von Kundendaten. Das ist ein langsamer Prozess, denn oft werden Datenwissenschaftler eingesetzt, um den besten Weg zu finden, um die Daten zu finden, die Ihr Unternehmen am besten nutzt.

Erschwerend kommt hinzu, dass Entwickler zahlreiche Herausforderungen an diesen Weg stellen können. Datensilos, datenschutzprobleme und veraltete IT-Systeme, die den Datenaustausch nicht ohne weitere Unterstützung unterstützen, können die Entwicklung verlangsamen und die Kosten in die Höhe treiben. Das Ergebnis ist, dass auf den ersten Blick wie ein einfaches Projekt erscheinen mag, die IT-Ressourcen Ihres Unternehmens erheblich belasten können.

Wie beschleunigt Low Code den Einsatz von KI-Chatbots

Die gute Nachricht ist, dass es einen Weg gibt, diese Herausforderungen zu umgehen: Low-Code-Entwicklung.

Bei Low-Code-Ansätzen entfällt ein großer Teil der Codierung, die traditionell für die Entwicklung und Bereitstellung von Chatbots erforderlich war. Ein Teil des Codes Low-Code-Plattformen Verwenden Sie anpassbare Vorlagen, Drag-and-Drop-Oberflächen und vorgefertigte Inhaltselemente, um KI-gestützte Tools zu erstellen.

Low-Code beschleunigt den Einsatz von KI-Chatbots auf vielen wichtigen Arten.

Minimiere zunächst den Code für Low-Code-Plattformen, die Chatbots erstellen müssen. Viele verfügen über vorgefertigte Integrationen für beliebte KI-Modelle. Dieser muss auch nur die Daten bereitstellen und die Benutzeroberfläche gestalten.

Das bedeutet, dass Sie auf Ihr bestehendes IT-Team verlassen können, um die Entwicklung zu unterstützen, anstatt ein Entwicklerteam einzustellen, das rund um die Uhr arbeitet. Es ist also möglich, sofort mit Ihrem Projekt zu beginnen, anstatt zu warten, bis ein neues Team zusammengestellt ist. Die Gesamtkosten für den Bau eines KI-Chatbots oder eines virtuellen Assistenten sind ebenfalls drastisch niedrig, da weniger Entwickler beteiligt sind.

Ein weiterer Vorteil der Low-Code-Entwicklung besteht darin, dass viele Probleme umgangen werden, die bei den gängigen Entwicklungsansätzen auftreten. Low-Code-Tools zum Erstellen auch einfacher, benutzerdefinierter Datenpipelines und automatisierter Datenbanken, die Datensilos sofort durchbrechen. Sie bieten auch detaillierte Datensicherheitskontrollen, um sicherzustellen, dass vertrauliche Kundeninformationen sicher behandelt werden können. Da weniger Probleme zu bewältigen sind, kann die Entwicklung viel schneller voranschreiten.

Darüber hinaus ermöglichen Low-Code-Ansätze Flexibilität und Skalierbarkeit auf eine Weise, die bei den gewohnten Entwicklungsmethoden oft nicht der Fall ist. Mit Low-Code können Sie einen einfachen Chatbot für einen kundenorientierten Kanal — wie Ihren Online-Shop — und dann für weitere Kanäle und später zusätzliche Funktionen entwickeln.

Dieses schrittweise Vorgehen erhöht auch die Wahrscheinlichkeit, dass ein Projekt folgt. Sie können schnell einen Chatbot-Prototyp bereitstellen und sofort Ergebnisse in Bezug auf Ihre Konversionsrate oder Kundenzufriedenheitsbewertungen sehen. Anschliessend können Sie Ihren Chatbot iterativ auf der Grundlage des Kundenfeedbacks verbessern.

So setzen Sie KI-Chatbots mit Low-Code ein

Der Aufbau eines KI-Chatbots mit Low-Code beginnt mit der Auswahl einer Low-Code-Plattform.

CLEVR funktioniert nur mit Mendix-Low-Code wegen seiner fortschrittlichen Funktionen für KI-Integration und Datensicherheit. Mendix ist außerdem hochflexibel und eignet sich daher ideal für verschiedene Einzelhandelsunternehmen und Chatbot-Bereitstellungen.

Mit Ihrer ausgewählten Low-Code-Plattform können Sie die Datenflüsse Ihres Unternehmens in ein generatives KI-Modell integrieren. Anschliessend kann eine neue Datenpipeline für Ihren Chatbot erstellen oder Daten aus ihren vorhandenen Datenbanken im KI-Modell streamen.

Stell deinem Chatbot das Finale in deinem Online-Shop, deiner mobilen App und deiner Kundenservice-Plattform vor. Mendix bietet Tools, mit denen Sie diese Integrationen optimieren und sicherstellen können, dass Kundeninteraktionsdaten zur eingehenden Analyse in Ihr Unternehmen zurückfließen.

CLEVR kann ihnen während des gesamten Implementierungsprozesses als kompetenter Partner zur Seite stehen. Es bietet umfassenden Support, einschließlich der Identifizierung von Möglichkeiten für generative KI im Rahmen der Customer Journey und Unterstützung beim Aufbau eines Performance-Chatbots oder eines virtuellen Assistenten mit Mendix. Darüber hinaus stellt CLEVR sicher, dass die KI-Tools flexibel und skalierbar bleiben, was eine kontinuierliche Verbesserung des Kundenerlebnisses ermöglicht.

Wie haben wir diesen Artikel recherchiert

Dieser Leitfaden basiert auf einer Umfrage unter Leitung des Einzelhandels und den neuesten Erkenntnissen aus Veröffentlichungen der Einzelhandelsbranche. Es stützt sich auch auf Beiträge von IT-Führungskräften, Betriebsleitern im Einzelhandel und Experten für Kundenerlebnis, die derzeit Low-Code- und generative KI-Tools verwenden.