„Ich brauche neue Laufschuhe für ­einen Halbmarathon in sechs Wochen – hauptsächlich Asphalt, maximal 180 €. Meine alten Schuhe waren vorne etwas eng“: Mit diesen zwei ­Sätzen können ambitionierte Läufer den KI-Assistenten ihrer Wahl nach dem passenden Laufschuh-­Modell fragen. Sie müssen keine Test­berichte lesen und sich anschließend im rich­tigen Webshop durch zahl­reiche Filter klicken oder den Weg ins Fach­geschäft auf sich nehmen. Selbst die Warenbestellung können KI-Agenten erledigen.

Das Ziel ist in allen drei Fällen (Kauf mit KI, über den Webshop oder im physischen Geschäft) dasselbe: „Hinter jedem Kauf steht ein Bedürfnis oder ein Vorhaben“, so Magdalena Jetzinger, Strategy Consultant bei der Digitalagentur IBM iX. Das mag banal klingen, doch in vielen Kaufprozessen müssen sich Kunden nach dem „Weg“ des Unternehmens richten: In einem klassischen Webshop müssen sie händisch nach Geschlecht, Kategorie, Preisklasse und Marke filtern, bevor sie eine Liste an Produkten bekommen, die für sie infrage kommen. Die Kaufabsicht rückt in den Hintergrund.

Mit KI lassen sich Kauferlebnisse erstmals in größerem Umfang an der Kaufabsicht und am Kontext des Kunden ausrichten, so Jetzinger – und er kann mit dem beginnen, was er eigentlich erreichen möchte. Die Absicht bestimmt dabei nicht nur, welche Produkte relevant sind, sondern auch, wie das Kauferlebnis aussehen sollte und wie viel davon der Mensch selbst übernimmt oder an KI delegiert. IBM iX nennt diesen Ansatz „Intent-Based Experience“.

Die gängige Personalisierung blickt in der Regel in den Rückspiegel: Wer nach Laufschuhen gesucht hat, bekommt weitere empfohlen. Sollte der Kunde tatsächlich noch nach Schuhen suchen, passt das auch. Doch es kann auch sein, dass er bereits neue gekauft hat; oder keine wollte und aus anderen Gründen recherchiert hat. Eine klar formulierte Absicht verrät mehr: Was ist das Ziel? Was sind die Rahmenbedingungen? Was sind die Unsicherheiten? Wer sagt: „Ich laufe meinen ersten Halbmarathon und weiß nicht, welcher Schuh zu mir passt“, braucht vermutlich keine lange Liste an Vorschlägen, sondern eine klare Empfehlung. „Um relevant zu sein, muss eine Marke nicht möglichst viel über mich wissen“, sagt Jetzinger, „sie muss verstehen, was ich in diesem Moment erreichen will.“

Handelsunternehmen müssen sich die Frage stellen, wie viel KI übernehmen soll. Routine lässt sich leicht abgeben: Wer Verbrauchs­material nachbestellt oder den günstigsten Liefertermin sucht, braucht kein aufwendiges Einkaufserlebnis. Anders ist es, wenn Menschen unsicher sind, ­etwas ausprobieren oder sich inspirieren lassen wollen. Eine „Intent-Based Experience“ automatisiert deshalb nicht möglichst viel, sondern bietet, was die Situation verlangt – unab­hängig davon, ob das ein Agent, eine Website oder ein Gespräch in der Filiale ist.

Künstliche Intelligenz verändert auch, welche Aufgaben beim Kunden liegen. Bei den Laufschuhen kann ein KI-Assistent Angebote vergleichen und drei passende Modelle vorschlagen. Danach hat der Käufer die Wahl, Testberichte zu lesen oder die Schuhe in einem Geschäft anzuprobieren, oder er gibt das Kaufsignal und ein KI-Agent bestellt das neue Paar Schuhe. „Wir diskutieren viel darüber, ob künftig der Mensch oder ein Agent einkaufen wird. In der Realität wird es sehr oft beides sein“, sagt Edwin Denk, Practice Lead Commerce bei IBM iX. Es käme auch darauf an, wonach gesucht wird: Den Wocheneinkauf würden die meisten eher abgeben als die Suche nach einem Geburtstagsgeschenk, sagt er.

Je stärker KI Suche und Vergleich übernimmt, desto wichtiger wird es für Marken, bei einem konkreten Kunden-Intent überhaupt als relevante Option berücksichtigt zu werden. Wer Laufschuhe anbietet, muss deshalb sicherstellen, dass Produkte und Informationen von KI-Platt­formen gefunden, verstanden und in die
Auswahl einbezogen werden.

Websites, Apps und Geschäfte verschwinden also nicht, so Jetzinger – aber sie sind nur noch ein Glied in einer Kette an „Kunden-Touchpoints“. Jetzinger zeichnet eine mögliche Customer Journey vor: Die Suche beginnt beim KI-Assistenten und geht auf der Website einer bestimmten Marke weiter. Die Entscheidung fällt im Geschäft, nachdem sich der Kunde ein besseres Bild vom Produkt gemacht hat; nachbestellt wird über den KI-Agenten. Für den Kunden ist das ein einziger Vorgang, doch für viele Unternehmen sind es vier verschiedene Welten. „Wenn der Kunde zwischen Mensch und KI wechselt, darf nicht jedes Mal alles bei null beginnen“, sagt Denk, „sein Anliegen muss erhalten bleiben.“ Die Übergänge zwischen den Phasen müssen auch mitgedacht werden: Welche Informationen bleiben, wann hilft ein Wechsel, wo braucht es einen Menschen?

Auch der Blick auf Erfolg verändert sich. Viele Website-Aufrufe von derselben IP-Adresse können großes Interesse bedeuten – oder aber ein System, das es schwierig macht, das richtige Produkt zu finden. Ähnlich mehrdeutig ist ein schneller Ausstieg: Vielleicht hat jemand nicht gefunden, wonach er gesucht hat – oder aber er ist schnell auf die richtigen Informationen gestoßen. Entscheidend ist am Ende nicht die Aktivität auf einem einzelnen Kanal, sondern wie gut die Experience eine Kaufabsicht in eine Kaufentscheidung übersetzt hat – und letztlich den Kunden dazu bewegt hat, auf „Bestellen“ zu klicken.

Für Unternehmen bedeutet das, dass sie Kundenerlebnisse neu organisieren müssen. Statt Kanäle getrennt zu optimieren, beginnt die Arbeit bei den wichtigsten Absichten der Kunden: was jemand erreichen will, was künstliche Intelligenz ihm abnehmen kann und wo ein Mensch dabei helfen kann. „Die Frage ist für mich nicht, wie wir Menschen auf unseren Kanälen halten“, sagt Experte Denk – „sondern warum ein Kunde oder sein Agent uns überhaupt miteinbeziehen sollte.“

Foto: Christian Huber