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Die Transformation des eCommerce durch Künstliche Intelligenz (KI) nimmt immer weitere Fahrt auf. Werbetreibende und Shopbetreiber sind gut beraten, die Skills upzudaten. KI wirft aber noch weiterführende Fragen auf. Viele Branchen haben die neuen KI-Tools rasch in ihre Arbeitsweise integriert, während andere mit Unsicherheit konfrontiert sind. Eine grundlegende Erkenntnis, die im Marketing und eCommerce wie auch in anderen Bereichen gilt, lautet: Die Leistungsfähigkeit von KI hängt maßgeblich von dem Menschen ab, der sie lenkt.
Immer schneller kommen neue und immer smartere KI-Anwendungen auf den Markt. Und diese KI-Revolution stellt viele gewohnte Arbeitsprozesse sprichwörtlich auf den „Kopf“. Klar ist: Wenn es mehr und mehr um das „Prompten“ einer Aufgabe und Validierung einer Aufgabe geht, braucht man weniger Personal. Die Verunsicherung angesichts dieser Entwicklungen ist verständlich. Laut einer weltweiten Studie der Unternehmensberatung Boston Consulting Group (BCG) in achtzehn Ländern glauben 36 Prozent der Befragten, dass KI ihre Arbeit obsolet machen könnte. Dies hat zu wachsenden Bedenken über die steigende Rolle von KI am Arbeitsplatz geführt.
Die Rolle von KI im Marketing und eCommerce
Besonders bemerkenswert ist die Offenheit der Marketingbranche gegenüber KI. In Deutschland beispielsweise haben laut einer Umfrage von IPSOS 46 Prozent der Befragten angegeben, dass Produkte und Dienstleistungen, die KI nutzen, sie "nervös" machen, während gleichzeitig 43 Prozent von KI begeistert sind. Unter Marketingexperten ist die Akzeptanz von KI besonders hoch. KI-Anwendungen sind bereits in vielfältiger Form fester Bestandteil des Arbeitsalltags. Eine Studie der Performance-Marketing-Agentur xpose360 im Bereich des Affiliate Marketings zeigt, dass 58 Prozent der befragten Unternehmen KI-basierte Anwendungen nutzen, und 89 Prozent dieser Unternehmen erwarten klare Wettbewerbsvorteile durch KI. Tatsächlich verbessert KI das Marketing erheblich, insbesondere bei der gezielten Ansprache von Zielgruppen.
Durch KI-Marketing-Tools lassen sich immense Datenmengen effektiv analysieren, um ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse und Interessen der Zielgruppen zu entwickeln. Dies ermöglicht eine optimierte Ausrichtung von Marketingaktivitäten und die Identifizierung des besten Zeitpunkts für die Interaktion – sei es über E-Mail, Display Ads oder CTV Spots. Dies führt zu einer stärkeren Kundenbindung und Wirksamkeit, da die Werbung maßgeschneidert und relevant ist und dies an tausenden von Touchpoints in einer Kampagne.
Der sich wandelnde „Human Factor“
Ein herausragendes Merkmal von Künstlicher Intelligenz ist ihre Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Dies unterstützt bei der Identifizierung von Zielgruppen und der Erstellung personalisierter Inhalte. Doch wenn es um kreative und komplexe Aufgaben geht, sieht die Sache anders aus.
Die Rolle des "Human Factor" verändert sich jedoch im Zuge dieser Entwicklungen. KI erfordert immer noch menschliche Validierung, aber der Grad dieser Einbindung nimmt ab. Das bedeutet, dass die Qualität der Ergebnisse stark von der Formulierung der Aufgabe abhängt. Um die Qualität eines KI-Ergebnisses zu bewerten, sind Experten mit entsprechender Erfahrung und Expertise erforderlich. Dennoch wird die Notwendigkeit, intelligenter als die Maschine zu sein, allmählich weniger bedeutsam.
Hinzu kommt, dass am Ende alle auf die gleichen Tools zugreifen und auf denselben Daten basieren. Dies führt in gewissem Maße zu ähnlichen Ergebnissen. Obwohl es bereits beeindruckende KI-Tools zur Text- und Grafikerstellung gibt, einschließlich ganzer Romane oder Werbespots wie dem "Pepperoni Hug", bleibt der menschliche Geist in seiner Fähigkeit, kreative "Out-of-the-Box"-Ideen zu entwickeln und die letzte Verantwortung zu tragen. Dieser "Human Factor" wird zwar nicht verschwinden, aber in KI-gesteuerten Prozessen eine immer geringere Rolle spielen.
Die Besonderheit des „Human Factor“
Aktuell kann KI auch keine Emotionen und authentischen Erfahrungen in die Gestaltung von Kampagnen einbringen. Kreative Marketingstrategien erfordern oft den Funken menschlicher Inspiration, um die begehrte Aufmerksamkeit zu erlangen. Dies ist der "Human Factor".
In einer Welt, in der personalisierte Marketingansätze immer wichtiger werden, ist Empathie ein wertvolles Gut. Gerade dieser Faktor kann am Ende eine emotionale Verbindung herstellen. Obwohl es möglich ist, dass KI in den kommenden Jahren diese Fähigkeit entwickeln wird, bleibt das Ausmaß der menschlichen Empathie ein einzigartiger Wert.
Künstliche Intelligenz ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Marketingexperten bei der Steigerung der Effizienz und der datenbasierten Entscheidungsfindung unterstützen kann. Dennoch sollte KI den "menschlichen Faktor" im Marketing weder ersetzen noch verdrängen. Die Kreativität, Empathie, Flexibilität und ethische Verantwortung von Marketingexperten sind unverzichtbar, um emotionale Verbindungen herzustellen und innovative Strategien zu entwickeln. Angesichts der schwindenden Bedeutung des "Human Factor" wird es für Marketingteams jedoch immer wichtiger, die Potenziale von KI-Tools zu erkennen und zu nutzen. Diejenigen, die diese entscheidende Fähigkeit vernachlässigen, werden zweifellos im späteren Wettbewerb benachteiligt sein.
Die Verbindung von KI und „Human Factor“
Es ist ebenfalls zu beachten, dass die Unterschiede in den Ergebnissen von Experten und KI auf lange Sicht geringfügig sein werden. Die wahre Expertise liegt in der Fähigkeit, klare und präzise Aufgabenstellungen zu formulieren, wodurch KI in vielen Bereichen erfolgreich eingesetzt werden kann, selbst von Personen ohne umfassende Fachkenntnisse in einem bestimmten Bereich.
Die Herausforderung besteht darin, das Beste aus beiden Welten zu vereinen. Durch die bewusste Integration von KI und die Aufrechterhaltung menschlicher Einflüsse können Marketingexperten ihre Kampagnen auf ein neues Niveau heben. KI ist zweifellos faszinierend, aber der "Human Factor" bleibt nach wie vor der entscheidende Schlüssel zum Erfolg im Marketing.
In einer Welt, die von Innovationen und Technologien geprägt ist, könnte man annehmen, dass die Generation Z als die wahren digitalen Natives Künstliche Intelligenz mit offenen Armen empfängt. Doch die Realität zeigt, dass die Reaktionen vielschichtig und teils überraschend sind. Wie genau diese Begeisterung und Besorgnis der Gen Z gegenüber KI aussieht und was Unternehmen in diesem Kontext tun können, wird im Folgenden geklärt.
Begeisterung für KI
Der "Ai Yearbook Trend" verdeutlicht die spielerische Anwendung von KI, die insbesondere von jungen Nutzer*innen gefeiert wurde. Die Smartphone-App EPIK ermöglicht es, in die 1990er zurückversetzt zu werden – und das als amerikanische Highschoolschüler*innen! Dazu müssen der App nur acht bis zwölf Selfies zur Verfügung gestellt werden. Die Begeisterung für den Retro-Trend war gewaltig, und Instagram sowie TikTok wurden mit KI-generierten Jahrbuch-Bildern überschwemmt. Und das trotz Bezahlschranke. So haben iPhone-Nutzer*innen 6,99 Euro zahlen müssen, um 60 Bilder bei einer Wartezeit von bis zu zwei Stunden zu erhalten. Unter dem Hashtag #aiyearbook sind zahlreiche Beispiele zu finden. Der Trend zeigt: Die junge Generation nutzt KI begeistert und ist bereit, dafür zu zahlen.
Jenseits von Social-Media-Trends unterstreicht eine kürzlich durchgeführte Umfrage im Auftrag von "congstar" und "share" die breite Nutzung von KI in der jungen Generation. 68 Prozent der Schüler*innen, Auszubildenden und Studierenden haben demnach ChatGPT oder ähnliche auf KI-basierende Tools bereits bewusst für Hausaufgaben oder Studienarbeiten eingesetzt.
Ein weiteres Phänomen, das die Begeisterung für KI deutlich macht, ist die innovative Wissenssuche. Aufgewachsen mit Technologie-Anwendungen hat die Gen Z das Prompten quasi im Blut. So wird Chat GPT aktiv als Suchmaschine genutzt! Sie wissen demnach, dass eine präzise Frage mit einer ebenso präzisen Antwort belohnt wird. Dies führt zu einer Zeitersparnis, die eine herkömmliche Google-Suche nicht bieten kann. Dennoch sollte betont werden, dass gerade KI-Bots keine fehlerfreie Alternative darstellen.
Besorgnis
Obwohl die Generation Z gerne auf KI-Trends aufspringt und sie in ihrem täglichen Leben nutzt, steht sie der Technologie auch kritisch gegenüber. Dies wird besonders deutlich anhand der neuesten Veröffentlichung von Meta. Was zunächst wie ein Volltreffer klingt: Stars sind durch KI zum Greifen nah – wird kritisch gesehen. Worum geht es?
Meta hat eine KI-Chatbot namens Billie eingeführt, die auf Instagram das Erscheinungsbild von Kendall Jenner annimmt und es Nutzer*innen ermöglicht, interaktive Gespräche zu führen. Der Instagram Account verzeichnet momentan 239k Follower*innen. Die Chat-Funktion ist zwar erst in den USA nutzbar, trotzdem äußern sich insbesondere junge Menschen kritisch gegenüber Metas Innovation: “Creepy” schreibt eine Nutzerin und erhält über 10.000 zustimmende Likes. Dies ist nur eins von vielen Negativbeispielen. Neben Kendall Jenner finden sich weitere Accounts auf der Plattform z.B. von Rapper Snoop Dogg, der als Dungeon Master vertreten ist.
Die Kritik der Generation Z an KI äußert sich aber nicht nur in Kommentarspalten. Fast 30 Prozent der Generation Z befürchten, dass sie durch den KI-Einsatz ihren Job verlieren könnten, so eine repräsentative Umfrage, die das Meinungsforschungsinstitut Civey im Auftrag von eco - Verband der Internetwirtschaft e.V. Anfang November 2023 durchgeführt hat. Die Bedenken der Generation Z spiegeln sich hier insbesondere im Hinblick auf Junior-Level-Aufgaben wider. Die Angst liegt darin, dass durch die Automatisierung von Einstiegsaufgaben durch KI-Systeme nicht nur eine mögliche Entwertung dieser Positionen entstehen könnte, sondern auch die Karriereentwicklung und Lernmöglichkeiten für junge Fachkräfte beeinträchtigt werden. Folglich betrachten junge Menschen KI als potenzielles Hindernis für ihre berufliche Zukunft.
Was bedeutet das für Unternehmen?
Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, sich bewusst zu machen, dass KI die Lebenswelt der Gen Z auf breiter Ebene beeinflusst, sei es in Bezug auf Social-Media-Trends oder in der Angst, in Zukunft keinen Job zu haben. Die bestehende Besorgnis kann insbesondere durch gezielte Aufklärung abgemildert werden. Unternehmen können Bildungsinitiativen starten, um die Generation Z über die Funktionsweise von KI aufzuklären. Dies kann durch Schulungen, Webinare oder informative Ressourcen erfolgen.
Weiterhin könnten kurze, teamübergreifende KI-Updates eingeführt werden, die wöchentlich stattfinden. Außerdem ist es wichtig, die Nutzung von KIs aktiv zu fördern. So werden Tools aufgrund einer Bezahlschranke oft nicht ausprobiert. Genau hier können Unternehmen ansetzen und Budget freigeben, um die KI der Wahl auszuprobieren. Wer noch ein Stück weiter gehen will, kann daraus einen unternehmensinternen Wettbewerb für junge Mitarbeitende machen. So fühlen sich Personen gehört und motiviert, sich zum einen selbst weiterzubilden, aber auch die ideale KI zu finden, die dem Unternehmen weiterhelfen kann.
Es gibt noch viele weitere Möglichkeiten, auf die Sorgen der jungen Menschen einzugehen. Im ersten Schritt ist es dennoch wichtig zu verstehen, dass sich die Generation in vielen unterschiedlichen Lebensabschnitten befindet. So gehen die Gen Z´ler noch zur Schule, bestreiten ihre Ausbildung oder starten gerade in das Berufsleben. Eine neue Technologie kann in diesen jungen Jahren besorgniserregend wirken, insbesondere wenn noch nicht viele Entwicklungen miterlebt wurden. Gerade deswegen ist es entscheidend, in der Zukunft auf die Befürchtungen der jungen Menschen einzugehen, Verständnis zu zeigen und als Unternehmen aufzuklären und damit Sicherheit zu geben. Gleichzeitig sollte die Generation in Bezug auf KI nicht unterschätzt werden, denn sie nutzen die Innovationen bereits aktiv - sei es auf Social Media oder im Alltag.
Insbesondere im Recruiting ergibt die Einführung von KI-Tools Sinn. Doch wo viele Chancen aufwarten, lauern Fallstricke im Verborgenen
Disruption fordert Innovation. Dennoch scheuen viele HR-Akteure bislang den Einsatz von KI-Tools in der Personalbeschaffung. Dabei erleichtert ein hoher bestehender Datafizierungsgrad im Recruiting-Prozess die Einführung der Emerging Tech in Theorie und Praxis. Die geringe Experimentierfreude des Personalmanagements kann Unternehmen schlimmstenfalls fähige Kandidat:innen kosten. Denn wenn es darum geht, Talente für sich zu gewinnen, ist der professionelle Bewerbungsprozess ein unterschätzter Dreh- und Angelpunkt. Insbesondere Unternehmen mit hohem Mitarbeiterbedarf unterstützt KI dabei, Bewerbungen schnell zu sichten und Job-Anwärter:innen eine qualifizierte Rückmeldung zu geben. In Zeiten rar gesäter Talente am Arbeitsmarkt dürfen Unternehmen Ressourceneinsparungen durch den Einsatz von KI nicht auf Kosten der Candidate Experience erreichen – der Faktor Mensch bleibt als Bestandteil des Bewerbungsprozesses essentiell. An welchen Punkten im Recruiting KI-Tools einen Mehrwert bieten und welche Hürden Verantwortungstragende überwinden müssen, erläutert das folgende Listing.
Active Sourcing
Unternehmen aller Größen wetteifern um Fachkräfte und Nachwuchstalente. Wer nach dem Post-and-Pray-Prinzip lediglich Jobinserate veröffentlicht und auf Bewerbungen hofft, den lässt die Konkurrenz schnell alt aussehen. Vor allem mittelständische Firmen aktivieren enorme Potenziale durch die Ansprache passiver Kandidat:innen. Hier erleichtert Sparringspartner KI dem Recruiting, die passenden Personen für aktuell und künftig zu besetzende Stellen zu identifizieren oder den Talent Pool zu erweitern.
Per CV-Parsing liest die künstliche Intelligenz wesentliche Daten aus Online-Profilen aus. KI-basierte Matching-Anwendungen schlagen anhand konkreter Suchkriterien Talente vor, die mit den Anforderungen eines Jobprofils mehrheitlich übereinstimmen. „Viele der herkömmlichen Bewerbungsplattformen bringen längst nicht mehr die gewünschten Ergebnisse ein. Social-Plattformen wie LinkedIn hingegen liefern schnell hochwertige Kontakte. Der potenzielle Bewerberpool ist in solchen Netzwerken sehr groß – KI filtert die Profile und schreibt Personen individuell, auf deren Präferenzen abgestimmt, an“, erläutert Edgar Ehlers, Gründer und Geschäftsführer der agilen Strategieberatung ee factor. „Die immense Reichweite beschert als positiven Nebeneffekt auch dem eigenen Netzwerk Wachstum.“
Erstkontakt mit Kandidat:innen
Ein Chatbot generiert den Erstkontakt zu Kandidat:innen. Vielversprechende Profile ausfindig machen und per individueller Ansprache echte Kontakte knüpfen – ein Leichtes für entsprechende KI-Tools. Nichtsdestotrotz verlangt künstliche Intelligenz Stand heute nach engmaschigen Kontrollen: „Die meisten KI-Lösungen sind neu am Markt und noch störanfällig. Ich empfehle jedem User die Ergebnisse der Systeme auf Richtigkeit zu prüfen, um Fehler schnellstmöglich zu evaluieren und zu beseitigen“, so Ehlers. Viele Bewerbende stehen dem Einsatz von KI im Recruiting bislang kritisch gegenüber. Die Nutzung von künstlicher Intelligenz über den Erstkontakt hinaus sollte also wohldosiert geschehen und gegebenenfalls von Aufklärung durch das Recruiting begleitet sein. Der Faktor Mensch bleibt auch im Personalbeschaffungsmanagement unabdingbar.
Datenschutzauflagen
Kommt es zu personenbezogenen Daten von Job-Anwärter:innen, bestehen über die üblicherweise geltenden Datenschutzbestimmungen hinaus enge Vorschriften. Unterstützt und vereinfacht eine künstliche Intelligenz den Recruiting-Prozess, sollte Klarheit über die Rechtslage herrschen. So erkennen und umgehen Recruiter mögliche Fallstricke frühzeitig. Fundierte Informationen zur Funktion und Trainingsweise der KI-Lösung sind notwendig, um die Rechtssicherheit im Vorwege abzuschätzen. Verarbeiten HR-Teams personenbezogene Daten mithilfe von KI, so muss für jeden Datenverarbeitungsvorgang eine sogenannte datenschutzrechtliche Erlaubnisnorm bestehen. Außerdem dürfen Recruiter nach dem Prinzip der Datenminimierung nur solche persönlichen Daten erheben und verarbeiten, die für die Erfüllung spezifischer Zwecke erforderlich sind.
Diskriminierungsrisiko
Künstliche Intelligenz beeinflusst die Chancengleichheit im Bewerbungsprozess positiv. Davon gehen ein Drittel der insgesamt 1.005 Befragten aus, die im Jahr 2022 an einer repräsentativen Studie der IU Internationalen Hochschule Erfurt teilnahmen. Intelligente Systeme fällen Entscheidungen grundsätzlich objektiv und frei von Vorurteilen. Doch im dichter werdenden Algorithmus-Dschungel lassen die selbstlernenden Systeme kaum Rückschlüsse auf die Quelle ihrer Ergebnisse zu.
Datenanalysen im Personalbeschaffungsprozess, durchgeführt von KI-Anwendungen, werfen deshalb ethische Fragen auf. Wie ist das Resultat eines Datenverarbeitungsprozesses zustande gekommen? Wer die Qualität der Trainingsdaten nicht kritisch hinterfragt, riskiert eine sogenannte stellvertretende Diskriminierung. „War eine Gruppe in früheren Datensätzen überrepräsentiert, so bevorzugt die KI sie auch in Zukunft“, erklärt Agilist Ehlers. „Besetzte ein Unternehmen offene Stellen bislang mit primär männlichen Personen, so lernt das System aus der Datenbasis, Männer vorzugsweise einzustellen – und benachteiligt in der Konsequenz weibliche Kandidat:innen“, verdeutlicht der Autor seines Erstlingswerks „Digitale Ethik“ die bestehende Problematik.
Die jüngsten Enthüllungen von Elon Musk über den ersten menschlichen Patienten mit einem Neuralink-Gehirnchip, der eine Computermaus allein durch Gedanken steuern kann, markieren einen Meilenstein in der Neurotechnologie, berichtet Andreas Knobloch in Heise.
Das Implantat, das 1.024 Elektroden enthält, ermöglicht eine beeindruckende Gedankensteuerung. Musk sieht in dieser Technologie das Potenzial, Krankheiten wie Fettleibigkeit, Autismus, Depression oder Schizophrenie zu behandeln. Dennoch steht Neuralink vor Herausforderungen, darunter Forderungen nach Überprüfung der Sicherheitsprotokolle. Auch gab es Untersuchungen wegen möglicher Verstöße gegen Tierschutzgesetze während der Tests an Affen.
Bereits Ende Januar implantierte Neuralink erstmals erfolgreich einen Computer im menschlichen Gehirn. Das Experiment zeigt vielversprechende Ergebnisse mit ersten Anzeichen für neuronale Aktivität und erfolgreich erkannte Neuronen-Spikes.
Die Zukunft der Brain-Computer-Schnittstellen verspricht eine aufregende Entwicklung, sowohl in der medizinischen Behandlung als auch in der menschlichen Interaktion mit Technologie.
Stuttgart, 1. Februar 2024. Mit dem Jahreswechsel hat das deutsche SaaS-Unternehmen priceintelligence zur XPLN GmbH umfirmiert. Hintergrund für diesen Schritt ist die massive Erweiterung des eigenen Leistungsangebots, mit dem das Stuttgarter Unternehmen zu einem der führenden Anbieter im Bereich Digital Shelf Analytics im DACH-Raum wird. Führende Analysten wie Gartner oder Forrester attestieren dem Bereich Digital Shelf Analytics ein enormes Potenzial in den kommenden Jahren. XPLN sieht sich dank der Verfügbarkeit und Aufbereitung hochwertiger Daten mit Hilfe von smarten Technologien und Künstlicher Intelligenz in Kombination mit einer hohen Beratungskompetenz hierfür hervorragend gerüstet. Namhafte Kunden wie Hugo Boss, Gardena oder Victorinox sowie zahlreiche weitere Top-Marken nehmen schon jetzt die Expertise von XPLN in Anspruch.
XPLN steht auch in Zukunft für hochwertige Daten, exzellentes Preismonitoring und Dynamic Pricing, in der Weiterentwicklung des Leistungsportfolios steckt jedoch das wahre Potenzial für Markenhersteller und Plattformen. Die selbst entwickelten und KI-gestützten Lösungen des Dienstleisters ermöglichen nicht nur die Analyse von Preisen und Produktpräsentationen auf unzähligen Marktplätzen, Plattformen und Kanälen, sondern auch von Kundenbewertungen und Rankings bei relevanten Suchbegriffen sowie das Tracking der Produktverfügbarkeit oder Retail Media-Monitoring. Die übersichtliche Zusammenstellung in Dashboards inklusive der engen Betreuung und professionellen Beratung durch XPLN runden das Digital Shelf Analytics (DSA) Angebot ab. In der Praxis bedeutet das: mehr Transparenz und eine zuverlässige Datengrundlage für souveräne Entscheidungen für Marken und Hersteller, die so ihre Performance im Digital Commerce entscheidend verbessern können – von Sichtbarkeit und Conversions über Umsatz bis hin zu ROAS und Retourenquote.
Das Umsatzpotenzial bleibt liegen
“Nachdem viele Unternehmen erst einmal alle verfügbaren Plattformen und Marktplätze mit ihren Produkten versorgt haben, stehen sie nun vor der großen Herausforderung, sich um die enorme Anzahl an Verkaufskanälen und Produkten kümmern und diese auch fortlaufend optimieren zu müssen”, beschreibt XPLN Geschäftsführer Sebastian Klumpp, selbst ehemaliger E-Commerce-Manager mit zwanzig Jahren Erfahrung, das Problem vieler Unternehmen. “Da sie das kaum schaffen, bleibt sehr viel Umsatzpotenzial auf der Strecke.” Den hierfür nötigen Datenschatz samt effizienter Technologie, um die Daten in der Tiefe und Breite zu sammeln, zu verdichten und richtig zu interpretieren, stellt XPLN seinen Kunden zur Verfügung. Die Automatisierung schont Ressourcen bei besserer Performance und hilft, die richtigen Vertriebskanäle gewinnbringend zu bespielen.
Überblick auf einen Blick schaffen
Die entsprechende Marktexpertise sowie die über Jahre entwickelte Technologie machen XPLN zum Vorreiter im deutschsprachigen Markt. Die Umfirmierung war aus Sicht von Sebastian Klumpp ein notwendiger, konsequenter Schritt. “Ungenutzte Marktpotenziale, Überangebot, Überforderung und Unübersichtlichkeit prägen heute das Management der zahlreichen E-Commerce-Plattformen”, so Klumpp. “XPLN tritt an, um Marken, Marktplatzbetreibern und Händlern zu neuen Handlungsspielräumen und besseren Entscheidungsgrundlagen sowie mehr Effizienz und Qualität zu verhelfen.”
Pressekontakt:
pr://ip - Primus Inter Pares GmbH Georg Buterus Neubrückenstraße 12-14 48143 Münster T: +49 151 43281374 M: buterus@pr-ip.de
XPLN GmbH
Sebastian Klumpp, CEO Motorstr. 25 70499 Stuttgart T: +49 152 06 335 455 M: sklumpp@xpln.com
Über XPLN
Die XPLN GmbH schafft als führender Anbieter von Digital Shelf Analytics (DSA) im DACH-Raum bessere Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen. Durch fundierte und teils automatisierte Maßnahmen kann so ungenutztes Umsatzpotenzial in den digitalen Marktplätzen erschlossen werden. Die Grundlage sind die selbst entwickelte, KI-gestützte Software und die datenbasierte Kundenberatung des Stuttgarter Unternehmens. XPLN ist seit rund zehn Jahren im E-Commerce-Bereich tätig und arbeitet als SaaS-Unternehmen für große Enterprise-Kunden wie HUGO BOSS, GARDENA, LLOYD Shoes und Euronics.
Als Teil der Parsionate Gruppe, die große Unternehmen und Marken bei Strategieprojekten und Datenmanagement berät, ist XPLN direkt an den europäischen Markt angebunden und profitiert von Synergien mit der Konzerngruppe.
Bereits heute bestimmt der Nutzer durch sein Nutzungsverhalten, über welches Endgerät er angesprochen werden möchte und erwartet eine durchgängige Darstellungsqualität und eine optimale Anpassung der Inhalte an seinen aktuellen Nutzungskontext. Die Erwartungen des Nutzers erfüllen und ihn mit einbeziehen – eine konsequente Kundenorientierung gewinnt zunehmend an Relevanz. Kundenorientierung bedeutet, die Bedürfnisse des Kunden zu erkennen und an allen Touchpoints zu erfüllen. Ziel ist die nachhaltige Steigerung des Customer Lifgetime Value. Laut einer Studie von Oracle entsteht europäischen Unternehmen bis zu 18 Prozent Umsatzverlust durch fehlende oder inkonsistente Kundenorientierung.
Es existieren drei grundsätzliche Treiber, die Unternehmen zu mehr Kundenorientierung drängen: Wettbewerber, die Kunden selbst sowie Unternehmensinterna. (Quelle: Herhausen)
Wettbewerbsbezogene Treiber: Unternehmen bewegen sich in zunehmend gesättigten Märkten, in die immer neue Wettbewerber drängen. Dies ist zum einen zurückzuführen auf die Globalisierung der Märkte, in Form von internationalen Unternehmen, die auf den deutschen Markt drängen. Zum anderen hat der technologische Fortschritt, insbesondere die Digitalisierung, zahlreiche Markteintrittbarrieren teils signifikant gesenkt. Ein großer E-Commerce Konzern konkurriert nicht mehr nur mit anderen Konzernen, sondern auch mit zahlreichen kleinen und mittelständischen, teils spezialisierten, Unternehmen und sogar Privatleuten, die Auktions- und Handelsplattformen zum Vertrieb nutzen. In dieser zunehmend komplexen, dynamischen Welt gewinnt der Wettbewerb kontinuierlich an Schärfe. Es wird für Unternehmen immer schwieriger, sich zu differenzieren.
Kundenbezogene Treiber: Die bereits erwähnten Faktoren “Globalisierung” und “technologischer Fortschritt” haben nicht nur Auswirkungen auf den Wettbewerb auf dem Anbietermarkt, sondern vor allem auf den Kunden. Diesem eröffnen sich durch die Digitalisierung eine Vielzahl an Möglichkeiten, um sich über Unternehmen und deren Angebote zu informieren und auszutauschen – sowohl mit anderen Kunden als auch mit den Unternehmen selbst. Die Nutzung von Social Media, Communities oder Bewertungsplattformen ist für den digitalen Kunden zu einer Selbstverständlichkeit geworden. Laut einer Bitkom Studie recherchieren beispielsweise 58 Prozent der Kunden vor einem Kauf in Preisvergleichsportalen. Das klassische Differenzierungsmerkmal Preis verliert in einem transparenten Markt zunehmend an Bedeutung. Hinzu kommen mehr und mehr Entscheidungsmöglichkeiten zwischen verschiedenen Anbietern sowie geringe Wechselbarrieren. Die Konsequenz: Kunden werden mündiger und formulieren immer höhere Ansprüche an Unternehmen. 92 Prozent möchten von Marken und Anbietern stärker nach ihren Bedürfnissen gefragt werden. 87 Prozent möchten stärker eingebunden werden (Quelle: Edelman PR). Falls diese Ansprüche nicht erfüllt werden, ist der “attraktivere” Anbieter in der digitalen Welt nicht weit entfernt. Glücklicherweise haben fast drei Viertel der Unternehmen diese “neue Macht” des Kunden bereits erkannt (Quelle: Oracle).
Unternehmensbezogene Treiber: Unternehmen stehen unter einem immer höheren Druck, ihre Kundenbeziehungen hinsichtlich wirtschaftlicher Rentabilität zu optimieren. Durch eine konsequente kundenorientierte Ausrichtung des Unternehmens kann diesen Anforderungen Rechnung getragen werden. Studien belegen, dass Kundenorientierung sich positiv auf den Unternehmenserfolg und den Börsenwert von Unternehmen auswirkt (Quellen: Walker / Tuli und Bharadwaj). Hinzu kommen die Wechselwirkungen mit anderen Entwicklungen im Unternehmen. Um beispielsweise einen authentischen, persönlichen Dialog im E-Mail Marketing zu führen – siehe Trend 2: Digital Customer Journey – ist Kundenorientierung unerlässlich. Andersherum verpufft Kundenorientierung durch inkongruente Kommunikation über verschiedene Touchpoints in verschiedenen CLC-Phasen – das stringente Kundenerlebnis auch im Online Dialog kann seine volle Wirkung nicht entfalten.
Customer Experience Management an allen Touchpoints
Kundenorientierung muss für den Kunden an allen Touchpoints, an denen er in Kontakt mit dem Unternehmen kommt, durchgängig und erlebbar sein – z.B. in Produkten, dem Service, der PoS Gestaltung und insbesondere der Kommunikation. Das Stichwort lautet Customer Experience Management: eine durchgängig positive Erfahrung an jedem Touchpoint gewährleisten. Der Kunde möchte nicht als Teil einer diffusen Masse sondern als Individuum verstanden werden. Er erwartet: Wertschätzung, Qualität und Verständnis für seine Bedürfnisse. Dass sich Customer Experience Management auszahlt, zeigt eine aktuelle Studie von IBM. Laut der Studie sind die Umsätze von Unternehmen, die proaktives, kanalübergreifendes Customer Experience Management betreiben, in den letzten drei Jahren bis zu 1,8 Mal so stark gewachsen, wie bei Unternehmen, welche dies nicht tun.
In der Marketingkommunikation bedeutet Kundenorientierung, sich zu lösen von der undifferenzierten, werblichen Push-Kommunikation, bei der Unternehmen alleine Zeitpunkt, Kanal und Inhalt der Ansprache bestimmen. Kundenorientierte Kommunikation ist superpersonalisiert – siehe Trend 3: Superpersonalisierung. Sie reagiert nicht nur in Echtzeit auf den Kunden, sondern geht proaktiv auf ihn zu und antizipiert Ereignisse, um ihn in den Dialog mit einzubinden. Denn exzellente Kommunikation ist persönlich und überraschend. Da diese Anforderung manuell nicht zu erfüllen ist, ist kundenorientiertes Marketing in jedem Fall automatisiertes, datengetriebenes Marketing. Der Closed-Loop Prozess von Datenerfassung, Informations- und Wissensgewinnung sowie -überführung dieses Wissens in konkrete Kommunikations-Maßnahmen kann nur IT-gestützt erfolgen.
Kundenorientierung unternehmensweit etablieren
Kundenorientierung ist keine Insellösung einzelner Unternehmensbereiche, sondern bedarf der gemeinsamen Ausrichtung aller Unternehmensbereiche an den Bedürfnissen des einzelnen Kunden. Es gilt, die gekapselten Inseln aus Entwicklung, Produktmanagement, Marketing, CRM, Vertrieb, Service, IT und die Trennung in Distributionskanäle zu überwinden und die relevanten Geschäftsprozesse kundenorientiert auszurichten. Dass dies eine nicht zu unterschätzende Herausforderung ist, zeigt eine aktuelle Studie von Oracle. Für rund ein Viertel der Unternehmen ist eine nicht integrierte Organisation das wichtigste Hindernis auf dem Weg zu einer kundenorientierten Unternehmensausrichtung. Kundenorientierung betrifft jedoch nicht nur Prozesse und Organisation. Auch Felder wie Unternehmenskultur, Managementstil, strategische Ausrichtung oder Mitarbeiterkompetenzen sind relevant und bedürfen möglicherweise einer tiefgreifenden Veränderung. Daher ist die konkrete Umsetzung von Kundenorientierung im Unternehmen in jedem Fall ein individuelles Vorgehen, das den jeweiligen spezifischen Anforderungen jedes Unternehmens – z.B. im Bezug auf das Geschäftsmodell – Rechnung tragen muss.
Dabei kommt dem Marketing, als verantwortlicher Bereich für das Customer Experience Management, die Rolle einer Querschnittsfunktion in einem kundenorientierten Unternehmen zu. Aufgabe des Marketing ist es, genau das Kundenwissen, welches an den einzelnen Touchpoints benötigt wird, aus den unrterschiedlichsten Quellen strukturiert aufzubereiten, um ein kundenindividuelles, durchgängiges mit anderen Worten ein optimales Erlebnis zu garantieren. Die hierfür benötigten Daten liegen oftmals im gesamten Unternehmen verstreut – z.B. im Vertrieb, im Call-Center, im Warenwirtschaftssystem und natürlich im Marketing selbst. Voraussetzung ist in jedem Fall, dass ausreichende Zustimmungen zur Nutzung insbesondere personenbezogener Daten eingeholt wurden. Von Nöten ist ein rechtssicheres Datennutzungsmanagement – siehe Trend 1: Datennutzungsmanagement.
Zusammenfassung
Eine konsequente Kundenorientierung ist für Unternehmen nicht mehr länger Kür sondern Pflicht. Getrieben wird Kundenorientierung dabei vom Wettbewerb – Differenzierung wird immer schwieriger -, vom Kunden – er nutzt seine neue Macht in einem transparenten Markt – und nicht zuletzt durch die Unternehmen selbst – steigender Erfolgsdruck und interne Wechselwirkungen. Kundenorientierung muss für den Kunden an allen Touchpoints, an denen er in Kontakt mit dem Unternehmen kommt, erlebbar sein. Das Stichwort lautet Customer Experience Management: Eine durchgängig positive Erfahrung an jedem Touchpoint gewährleisten. In der Marketing Kommunikation bedeutet das: superpersonalisierter Dialog. Kundenorientierung ist keine Insellösung, sondern bedarf der Ausrichtung aller Unternehmensbereiche an den Bedürfnissen des Kunden. Dabei kommt dem Marketing eine Querschnittsfunktion im Unternehmen zu: allen Bereichen das benötigte Wissen zur Verfügung stellen und sie bei der Gestaltung der Customer Experience unterstützen.
Quellen
Edelman PR: Brandshare 2013
Herhausen, Dennis: Customer Centricity
Oracle: Global Insights on Succeeding in the Customer Experience Era
Tuli, Kapil R. / Bharadwaj, Sundar G.: “Customer Satisfaction and Stock Returns Risk”
Walker: Walker Index
