Bereits vor 3 Wochen haben wir an dieser Stelle KI als Megatrend im e-Commerce diskutiert. Diese Woche folgt der Deep-Dive rund um das Thema Shopping-Assistenz. Comsysto Reply realisiert seit über 15 Jahren komplexe e-Commerce-Lösungen für Kunden aus allen Branchen. Parallel dazu verfolgen und analysieren wir relevante Trends in unserem e-Commerce Lab, um schon heute bereit für die Herausforderungen von morgen zu sein. Unsere Insights teilen wir hier - jede Woche dienstags!
e-Commerce und LLMs
Seit gut 2 Jahren diskutiert fast jede Industrie, wo der Einsatz von LLMs (Large Language Models) komplett neue Anwendungsfelder öffnet oder bestehende revolutioniert. Gerade dort, wo intensiv mit Endnutzern interagiert wird, sehen wir schon heute riesige Veränderungen. Prominentestes Beispiel dafür ist ChatGPT, die am schnellsten wachsende App aller Zeiten (Forbes). Und um im e-Commerce-Sektor zu bleiben: bei Amazon ist der Shopping Assistant “Rufus” für einige Kunden seit einem Jahr in ihrer Mobile App verfügbar (Amazon). Kein Wunder also, dass die meisten Experten sowohl für 2024 (z.B. Geert Leeman von SAP in seinem Ausblick vor gut einem Jahr) als auch für dieses Jahr (z.B. E-Commerce Germany) einen virtuellen Berater für Online-Shops als einen der wichtigsten Trends sehen.
Aber warum ist das so relevant?
Wir haben es letzte Woche bereits ausführlicher diskutiert: an Marktplätzen führt kein Weg vorbei! Und mit der Integration von Produkten von Partnern und externen Verkäufern wächst der Produktkatalog deutlich - das macht es für Nutzer immer schwieriger, diesen überhaupt effektiv zu navigieren.
Gerade die Suche und Auswahl eines Artikels führt leicht zu Frust und in letzter Konsequenz zum “Drop-Off” (Shopify), den wir alle vermeiden wollen. In einer Welt, mit der Nutzer immer häufiger “conversational”, also mit natürlicher Sprache, interagieren dürfen wir davon ausgehen, dass dieser Trend nicht vor Online-Shops Halt machen wird. Das bedeutet in der Praxis, dass Nutzer mit einem virtuellen Assistenten sprechen oder chatten und im Hintergrund die passenden Kataloge und Filter zur Suchanfrage selektiert werden. Gepaart mit Daten aus früheren Bestellungen und einer umfassenden Wissensbasis zur jeweiligen Artikelkategorie ist es so möglich, Nutzer ohne unnötige Interaktionen zu genau den Produkten zu führen, die sie gerade suchen.
Doch damit nicht genug! Sobald der Kunde seinen gesuchten Artikel gefunden hat steht die nächste Hürde bereit: Wie soll er sich zwischen vielen auf den ersten Blick ähnlichen oder sogar identischen Artikeln entscheiden? Auch bei diesem Problem, häufig als “Entscheidungsparalyse” (Shopify) bezeichnet, kann KI helfen: indem sie die richtigen Fragen stellt, welche sich aus der bisherigen Suchhistorie und der bereits geführten Konversation ergeben. Dabei können ganz ähnliche Fragetechniken zum Einsatz kommen wie durch menschliche Verkäufer (z.B. business-wissen.de), die Nutzer beispielsweise ganz natürlich zu den Produktbewertungen führen.
Ähnlich wie bei einem riesigen Produktportfolio wird der Nutzer aber auch hier häufig überflutet! Ja, Reviews sind eine Bereicherung für jeden Online Shop (Trusted Shops), aber sie können Kunden auch schnell überfordern, wie nicht nur akademische Studien (z.B. UNLV) zeigen. Darum ist es besonders wichtig, den Nutzer möglichst nur mit essentiellen Informationen zu versorgen. Das kann eine Zusammenfassung aller Bewertungen oder eine Auswahl der für diese spezielle Anfrage wichtigsten Reviews sein. Eine Problemstellung wie gemacht für LLMs…
Wie kann ich einen Shopping Assistant integrieren?
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zur Produktberatung zu integrieren. Der einfachste Startpunkt ist es, das praktisch überall vorhandene Suchfeld durch die Anbindung eines LLMs so zu erweitern, dass es auch natürliche Sprache versteht. Deutlich mehr dazu kann man beispielsweise bei den KI-Personalisierungs-Experten von Bloomreach nachlesen.
Einen Schritt weiter geht der Einsatz eines Chats – auch hier wird die bestehende Suche sowie die Filterfunktion benutzt, allerdings führt der Nutzer nun ein wirklich interaktives Gespräch, um Schritt für Schritt die Auswahl und damit die gezeigten Produkte zu verfeinern. Das ist nicht nur praktisch, sondern auch die perfekte Gelegenheit um weitere Informationen zu erfragen oder Cross-Selling zu betreiben - ganz wie im Offline-Handel.
Für alle, die es gerne noch technischer hätten: In unserem e-Commerce Lab arbeiten wir gerade an einem Artikel für unseren Engineering Blog zu genau diesem Themenfeld. Wie muss ein AI-Agent aufgebaut sein, und wie integriere ich ihn in meinen Online-Shop und in meine Systemlandschaft? Mehr dazu demnächst hier!
Und das Erlebnis aus Nutzersicht einfach mal ausprobieren möchte, wird sicherlich auf der AWS Demo Seite zum Thema Shopping Assistant für die Bekleidungsbranche nicht enttäuscht!
Das war’s für heute - und so geht es weiter
Ausnahmsweise schließen wir heute mal nicht mit einem Blick auf die nächste Ausgabe dieses Newsletters, sondern auf den Kalender. Am 19. und 20. Februar findet in Berlin die E-Commerce Expo statt - sehen wir uns dort?
Bis nächste Woche - im besten Fall sogar persönlich!
Christian & das Comsysto Reply e-Commerce Lab