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.

The implementation of KI-chatbots can but be a major challenge. 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 Developern reduziert wird und Tools zur Umgehung von Datenproblemen angeboten werden. Low Code is also flexible and skalable as typical development.
  
  

Warum Einzelhändler KI-Chatbots und virtuelle Assistenten benötigen

KI-Chatbots und virtuelle Assistenten sind vielversprechend für den Einzelhandel. This tools can change the customer experience and several improve the operating efficiency and reduce the costs.

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. This direct engagement can increase the konversions and increase the sales your company.

Generative KI-gestützte virtuelle Assistenten können auch die Loyalität der Bestandskunden stärken. Sie können beispielsweise die Präferenzen eines Kunden analysieren, um neue Produkte vorzuschlagen oder ihm bei der Auswahl der richtigen Größe für ein neues Outfit zu helfen. This personal attention like the, the a customer will receive a customer by a personal customer, and they can to a significant steigerung of the repeated sales.

The benefits of KI-Chatbots and Virtual Assistants go over the improvement of customer experiences and the increase of the sales. Sie senken auch die Kosten, indem sie viele Aspekte des Kundendienstes automatisieren. Customers can speak with a chatbot, to take to request or a return by the status of a online order or a return, sodass die Mitarbeiter sich auf komplexere Probleme konzentrieren können. This reduced the personal needs of the einzelhändler, erhöht insgesamt 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.

This applications, that professional entwickler chatbots from basic to new development and models for processing natural language in workflows to processing and analysis of customer data. This is an slow process, for the often data wissenschaftler are used to find the best way to find the best way, the data your company use.

Erschwerend kommt hinzu, dass Entwickler auf diesem Weg zahlreiche Herausforderungen 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. Apart of code Low-Code-Plattformen Use anpassbare Templates, 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.

First minimize low code platforms the code, that need to create a chatbots. Viele verfügen über vorgefertigte Integrationen für beliebte KI-Modelle. This must also only provide the data and design the user interface.

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. The total costs for the building a KI-chatbots or an a Virtual Assistant are also drastisch low, da weniger Developer 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 to create also also easy, benutzerdefinierte Datenpipelines and automated databases, which data silos immediately break. 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. With Low-Code you can develop an easy chatbot for a customer orientated channel — like your online shop — and then to further channels and later additional functions.

This schrittweise approach increase also the probability of a project follow. 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 works only with 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.

With your selected low code platform you can integrated the data flows your company in a generatives KI-model. Anschliessend can create a new data pipeline for your chatbot or streaming data from their existing databases in the KI model.

Stell your chatbot final in your online shop, your mobile app and your customer service platform. Mendix bietet Tools, mit denen Sie diese Integrationen optimieren und sicherstellen können, dass Kundeninteraktionsdaten zur eingehenden Analyse in Ihr Unternehmen zurückfließen.

CLEVR can be their company during the full implementation process as a kompetenter partner to page. It offers comprehensive support, including identification of opportunities for generative KI within the Customer Journey and support with the build a performance chatbots or virtual assistant with 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

This guide based on an survey under leadership in the retail and the latest knowledge from publications of the retail industry. Es stützt sich auch auf Beiträge von IT-Führungskräften, Betriebsleitern im Einzelhandel und Experten für Kundenerlebnis, die derzeit Low-Code and generative KI-Tools verwenden.