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

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 wiederkehrenden Kunden personalisierte Einkaufserlebnisse bieten, jederzeit auf allen Kanälen mit Neukunden in Kontakt treten und rund um die Uhr Kundensupport bieten.

Die Implementierung von KI-Chatbots kann jedoch eine erhebliche Herausforderung sein. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage unter großen Einzelhändlern ergab Folgendes nur 4% haben generative KI-Tools in ihren 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 kostspielig 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 auch flexibler und skalierbarer als herkömmliche Entwicklung.
  
  

Warum Einzelhändler KI-Chatbots und virtuelle Assistenten benötigen

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

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 Fragen dazu beantworten oder ähnliche Artikel vorschlagen, die dem Kunden gefallen könnten. Dieses direkte Engagement kann die Konversionen erhöhen und den Umsatz Ihres Unternehmens steigern.

Generative KI-gestützte virtuelle Assistenten können auch die Loyalität bestehender Kunden 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. Diese personalisierte Aufmerksamkeit ähnelt der, die ein Kunde von einem persönlichen Käufer erhalten würde, und sie kann zu einer erheblichen Steigerung der Wiederholungsverkäufe führen.

Die Vorteile von KI-Chatbots und virtuellen Assistenten gehen über die Verbesserung des Kundenerlebnisses und die Steigerung des Umsatzes hinaus. Sie senken auch die Kosten, indem sie viele Aspekte des Kundendienstes automatisieren. Kunden können mit einem Chatbot sprechen, um nach dem Status einer Online-Bestellung zu fragen oder eine Rücksendung einzuleiten, sodass sich die Mitarbeiter auf komplexere Probleme konzentrieren können. Dies reduziert den Personalbedarf der Einzelhändler insgesamt, erhöht 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 Ansätze setzen darauf, dass professionelle Entwickler Chatbots von Grund auf neu entwickeln und Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache in Workflows zur Erfassung und Analyse von Kundendaten integrieren. Dies ist ein langsamer Prozess, für den häufig Datenwissenschaftler hinzugezogen werden müssen, um den besten Weg zu finden, die Daten Ihres Unternehmens zu nutzen.

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

Wie Low Code den Einsatz von KI-Chatbots beschleunigt

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

Bei Low-Code-Ansätzen entfällt ein Großteil der Codierung, die traditionell für die Entwicklung und Bereitstellung von Chatbots erforderlich war. Anstelle von Code 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 mehrere wichtige Arten.

Erstens minimieren Low-Code-Plattformen den Code, der zum Erstellen eines Chatbots benötigt wird. Viele verfügen über vorgefertigte Integrationen für beliebte KI-Modelle. Sie müssen also lediglich die Daten bereitstellen und die Benutzeroberfläche entwerfen.

Das bedeutet, dass Sie sich auf Ihr bestehendes IT-Team verlassen können, um die Entwicklung voranzutreiben, anstatt ein Team von Entwicklern einzustellen, das rund um die Uhr arbeitet. So ist es möglich, sofort mit Ihrem Projekt zu beginnen, anstatt zu warten, bis ein neues Team zusammengestellt ist. Die Gesamtkosten für den Aufbau eines KI-Chatbots oder eines virtuellen Assistenten sind ebenfalls drastisch niedriger, da weniger Entwickler beteiligt sind.

Ein weiterer Vorteil der Low-Code-Entwicklung besteht darin, dass viele Probleme umgangen werden, die bei herkömmlichen Entwicklungsansätzen auftreten. Low-Code-Tools machen es beispielsweise einfach, benutzerdefinierte Datenpipelines und automatisierte Datenbanken zu erstellen, die Datensilos sofort aufbrechen. 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 herkömmlichen Entwicklungsmethoden oft nicht der Fall ist. Mit Low-Code können Sie einen einfachen Chatbot für einen kundenorientierten Kanal — wie Ihren Online-Shop — entwickeln und ihn dann auf weitere Kanäle erweitern und später weitere Funktionen hinzufügen.

Dieser schrittweise Ansatz erhöht auch die Wahrscheinlichkeit eines Projekterfolgs. Sie können einen Chatbot-Prototyp schnell bereitstellen und sehen sofort Ergebnisse in Bezug auf Ihre Konversionsrate oder Kundenzufriedenheitsbewertungen. Anschließend können Sie Ihren Chatbot auf der Grundlage des Kundenfeedbacks iterativ 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 arbeitet ausschließlich 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.

Mithilfe der von Ihnen gewählten Low-Code-Plattform können Sie die Datenflüsse Ihres Unternehmens in ein generatives KI-Modell integrieren. Anschließend können Sie eine neue Datenpipeline für Ihren Chatbot erstellen oder kontinuierlich Daten aus Ihren vorhandenen Datenbanken in das KI-Modell streamen.

Stellen Sie Ihren Chatbot schließlich in Ihrem Online-Shop, Ihrer mobilen App und Ihrer Kundenservice-Plattform bereit. Mendix bietet Tools, mit denen Sie diese Integrationen optimieren und sicherstellen können, dass Kundeninteraktionsdaten zur eingehenden Analyse in Ihr Unternehmen zurückfließen.

CLEVR kann Ihrem Unternehmen während des gesamten Implementierungsprozesses als kompetenter Partner zur Seite stehen. Er bietet umfassenden Support, einschließlich der Identifizierung von Möglichkeiten für generative KI innerhalb der Customer Journey und der Unterstützung beim Aufbau eines leistungsfähigen Chatbots oder 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 wir diesen Artikel recherchiert haben

Dieser Leitfaden basiert auf einer Umfrage unter Führungskräften im Einzelhandel 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.

Häufig gestellte Fragen

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Low-Code-Entwicklungsansätze können viel kostengünstiger sein als herkömmliche Methoden zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Chatbots. Low-Code erfordert weniger Entwickler und verkürzt die Entwicklungszyklen, sodass Unternehmen weniger für Entwicklergehälter ausgeben müssen. Es ist auch weniger wahrscheinlich, dass kritische Geschäftsabläufe gestört werden, wodurch kostspielige Ausfälle verhindert werden.

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Low-Code-Plattformen erleichtern die Implementierung von KI-Chatbots und virtuellen Assistenten auf veralteten oder veralteten IT-Infrastrukturen im Einzelhandel. Sie ermöglichen es Ihnen, benutzerdefinierte Datenpipelines für den Informationsaustausch mit einem KI-Modell zu erstellen. Low-Code ermöglicht auch eine nahtlose Integration zwischen vorhandener Einzelhandelssoftware und neuen generativen KI-Tools.

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