Generative KI ist die neueste Form angewandter künstlicher Intelligenz. Sie ermöglicht es Unternehmen und Verbrauchern, verschiedene Abläufe im Alltag zu automatisieren, zu vereinfachen und anderweitig zu verbessern. Der Onlinehandel bildet dabei keine Ausnahme: Die Einsatzmöglichkeiten generativer KI im E-Commerce reichen von Verkaufs- und Kundenservice-Chatbots über die Erstellung von Inhalten für das Produktmarketing bis hin zur Analyse von Verkaufsdaten und vielem mehr. Anbieter setzen generative KI-Lösungen ein, um Mitarbeiter bei ihrer täglichen Arbeit zu unterstützen und Kunden neue und verbesserte Einkaufserlebnisse zu bieten. Hier erfahren Sie, was Sie über KI und E-Commerce wissen müssen – einschließlich der Vorteile und Herausforderungen sowie einiger empfehlenswerter Tools.
DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE
Generative KI wird eingesetzt, um das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern, die Bestandsverwaltung zu optimieren, das Einkaufserlebnis zu personalisieren und zur Steigerung von Absatz und Umsatz beizutragen. (Zum Abschnitt springen)
Generative KI dient nicht nur der Automatisierung, sondern wird auch für Analysen, die Kommunikation in einem menschlich anmutenden Konversationston über Chatbots sowie die Erstellung von Produktbeschreibungen und anderen Texten für Marketingkampagnen genutzt. (Zum Abschnitt springen)
GenAI-Tools wie OptiMonk, Octane AI und ManyChat sind bei E-Commerce-Unternehmen beliebt, da sie helfen können, die Kommunikation zu optimieren und die Kundenbindung insgesamt zu verbessern. (Zum Abschnitt springen)
5 Auswirkungen generativer KI auf den E-Commerce
Generative KI verändert die E-Commerce-Branche, indem sie das Kundenerlebnis verbessert, die Bestandsverwaltung optimiert und personalisierte Einkaufserlebnisse ermöglicht, die zur Steigerung von Absatz und Umsatz beitragen können. Bei KI geht es nicht nur um die Automatisierung von Prozessen – sie ermöglicht E-Commerce-Unternehmen auch, ansprechendere, personalisierte und effizientere Einkaufserlebnisse zu schaffen, die Kundenbindung und Umsatz steigern.
Verbessertes Kundenerlebnis
Generative KI kann das Kundenerlebnis durch Hyperpersonalisierung, prädiktive Analysen, die Integration emotionaler Intelligenz sowie verbesserte sprachliche und visuelle Interaktionen optimieren. Bei der Hyperpersonalisierung wird KI eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren und hochgradig maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse zu bieten. Dabei werden Produktauswahl, Informationen und Angebote auf Grundlage individueller Vorlieben und Interaktionen angepasst – ähnlich wie bei der beliebten Empfehlungsmaschine von Netflix. Dazu gehören E-Mail-Marketing und Produktempfehlungen auf der Startseite, die Kundenbindung und Konversionsraten verbessern.
Die Integration emotionaler Intelligenz ermöglicht es KI-Systemen, die Emotionen von Kunden zu verstehen und darauf zu reagieren. Mithilfe einer Sentimentanalyse wird die Stimmung der Verbraucher anhand von Text, Stimme und Gesichtsausdrücken bewertet, was zu einfühlsamen Interaktionen und zielgerichtetem Marketing führt. Prädiktive Analysen nutzen künstliche Intelligenz, um vergangene Daten auszuwerten und Kundenbedürfnisse sowie -verhalten vorherzusagen. So können Unternehmen ihre Services anpassen und passende Produkte empfehlen. Darüber hinaus verbessert KI die Analyse von Kundenfeedback und unterstützt fortschrittliche sprachliche und visuelle Interaktionen, wodurch das Kundenerlebnis weiter verfeinert wird.
Optimierte Bestandsverwaltung
Generative KI automatisiert die Bestandsverwaltung, Customer-Relationship-Management-Systeme (CRMs), personalisierte Produktempfehlungen, virtuelle Anproben und Visualisierungen, intelligente Bestandsverwaltung sowie dynamische Preise und Werbeaktionen. KI-gestützte CRMs bieten präzise Datenanalysen und automatisieren zugleich die Dateneingabe und Kundensegmentierung. Personalisierte Produktempfehlungen nutzen Nutzerdaten, um Produkte zu bewerben und so Umsatz und Zufriedenheit zu steigern.
Mithilfe virtueller Anproben können Käufer sehen, wie Produkte an ihnen aussehen. Das verbessert das Einkaufserlebnis und reduziert Retouren. Eine intelligente Bestandsverwaltung prognostiziert die Nachfrage, optimiert Lagerbestände und automatisiert Nachbestellungen. Dynamische Preise nutzen Marktfaktoren und das Verbraucherverhalten, um Preise und Werbeaktionen in Echtzeit anzupassen und so Rentabilität und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Diese Funktionen helfen E-Commerce-Unternehmen, ihre Produktivität, Kundenzufriedenheit und Rentabilität zu verbessern.
Personalisierte Einkaufserlebnisse
Generative KI verbessert den E-Commerce durch die Personalisierung von Einkaufserlebnissen, die Einbindung erweiterter Realität und die Ermöglichung eines Omnichannel-Vertriebs. Personalisierte Einkaufserlebnisse entstehen durch die Auswertung von Verbraucherdaten und die Anpassung von Produktempfehlungen und Marketingkampagnen an individuelle Vorlieben, wodurch Interaktion und Konversionsraten steigen. Erweiterte Realität ermöglicht es Käufern, sich Produkte in ihrer Umgebung vorzustellen – etwa wie Möbel in einen Raum passen oder Kleidungsstücke getragen aussehen. Das erleichtert die Entscheidungsfindung und senkt die Zahl der Retouren.
Omnichannel-Vertrieb ermöglicht ein konsistentes Einkaufserlebnis über zahlreiche Plattformen hinweg, darunter Onlinehandel, stationäre Geschäfte und Mobilgeräte, und bietet Kunden mehr Möglichkeiten, Produkte zu erwerben. Diese Schnittstelle ermöglicht Bestandsänderungen in Echtzeit und einen einheitlichen Kundenservice über alle Kanäle hinweg. Dabei helfen KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten, den Kundenservice durch schnelle Antworten auf Anfragen zu verbessern und das Einkaufserlebnis weiter zu personalisieren. Zusammengenommen sorgen diese Technologien für ein ansprechenderes, bequemeres und zufriedenstellenderes Einkaufserlebnis, das Loyalität und Umsatzwachstum bei E-Commerce-Unternehmen fördert.
Effizienter Kundenservice
Generative KI bietet schnellen Kundensupport, ermöglicht proaktive Kundenerlebnisse durch den Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten (VAs) und nutzt erweiterte Realität im Kundenservice. KI-gestützte Lösungen bieten effizienten Kundenservice, indem sie Kundenanfragen umgehend lösen, Wartezeiten minimieren und die Zufriedenheit erhöhen. Kundenbedürfnisse vorherzusehen und Probleme zu beheben, bevor sie auftreten, gehört zum proaktiven Kundenservice. Dazu wird KI eingesetzt, um das Verbraucherverhalten zu bewerten und potenzielle Probleme vorherzusagen.
Chatbots und virtuelle Assistenten liefern schnelle, korrekte Antworten auf Kundenfragen und sind rund um die Uhr an sieben Tagen der Woche verfügbar. Dadurch verbessern sie den Support und entlasten menschliche Mitarbeiter, die sich komplexeren Aufgaben widmen können. Erweiterte Realität im Kundenservice ermöglicht es Kunden, Produkte in ihrem Kontext wahrzunehmen – etwa Kleidungsstücke virtuell anzuprobieren oder zu sehen, wie Möbel in ihren Räumlichkeiten wirken. Das führt zu fundierteren Kaufentscheidungen und weniger Retouren. Diese Technologien arbeiten zusammen und schaffen ein nahtloses, reaktionsschnelles und ansprechendes Kundenerlebnis.
Mehr Absatz und Umsatz
Generative KI steigert Absatz und Umsatz im E-Commerce erheblich, indem sie die Wirksamkeit von Anzeigen überwacht und für Werbetreibende Trends erkennt. Durch den Vergleich mehrerer Werbekampagnen ermittelt KI die effizientesten Methoden. Unternehmen können so ihre Marketingausgaben optimieren und sich auf leistungsstarke Anzeigen konzentrieren. Außerdem überwacht generative KI aufkommende Trends und Kundenmuster und liefert E-Commerce-Marketern wichtige Daten, mit denen sie ihre Marketingmaßnahmen und Produktangebote anpassen können. Dazu gehören Empfehlungen für den optimalen Kampagnenstart, die attraktivsten zu bewerbenden Produkteigenschaften und die wirksamsten Preisstrategien zur Kundengewinnung.
KI kann Marketingkommunikation außerdem an individuelle Kundenpräferenzen anpassen, was Interaktion und Konversionen steigert. Durch kontinuierliches Lernen aus Kundeninteraktionen und Rückmeldungen stellt generative KI sicher, dass Marketingkampagnen langfristig relevant und erfolgreich bleiben. Diese datengestützte Strategie erhöht nicht nur den Erfolg von Marketinginitiativen, sondern stellt auch sicher, dass Unternehmen den Branchentrends vorausbleiben.
Einsatzmöglichkeiten generativer KI im E-Commerce
Generative KI kann verschiedene Bestandteile des E-Commerce-Workflows eines Unternehmens ergänzen oder sogar ersetzen. In der gesamten E-Commerce-Branche profitieren sowohl Anbieter und ihre Mitarbeiter als auch Kunden und potenzielle Käufer von künstlicher Intelligenz.
KI-gestützte Analysen
Da der E-Commerce weniger persönlichen Kundenkontakt bietet als der traditionelle Handel, kann es besonders schwierig sein, die Kundenzufriedenheit anhand verschiedener Parameter und Datenpunkte zu messen. Onlineunternehmen nutzen seit vielen Jahren Datenanalysetools, um besser zu verstehen, wie Kunden mit ihren Marken interagieren. Diese Tools waren jedoch hinsichtlich der Menge und Qualität der erfassten Daten sowie der Geschwindigkeit ihrer Aktualisierung eingeschränkt.
Im Gegensatz dazu liefern datenanalytische Tools auf Basis generativer KI Führungskräften und Datenwissenschaftlern mehr kontextbezogene Kundendaten, die in Echtzeit und über verschiedene Datenpunkte zu Einkauf, Kanälen und Demografie hinweg aktualisiert werden. Diese Tools für generative KI können Daten in verschiedenen unstrukturierten Formaten erfassen, darunter Kundenserviceanfragen, Beiträge und Kommentare in sozialen Medien, Anzeigenklicks und Interaktionen sowie andere Daten, deren Erfassung bisher schwierig war.
Darüber hinaus gehen diese Tools häufig über prädiktive Analysen hinaus. Sie liefern Einblicke in aktuelle Entwicklungen und geben konkrete Empfehlungen dazu, was Anbieter tun können, um künftig bessere Ergebnisse, Produkte und Services zu erzielen.
Weitere Möglichkeiten, generative KI und Datenanalysen für bessere Ergebnisse im E-Commerce zu kombinieren, bestehen darin, Produkte, Websites und andere kundenorientierte Elemente schnell daraufhin zu prüfen, ob sie Qualitätsanforderungen erfüllen; präzisere und zeitnahe Prognosen für die Lieferkette zu erstellen; sowie Bestandsverwaltung und Bedarfsprognosen effektiver zu steuern.
Chatbots, Agenten und Coaches für den Kundenservice
Unternehmen können rund um die Uhr Chatgespräche mit Chatbots auf Basis generativer KI und virtuellen Agenten führen, die den Eindruck vermitteln, ein Mensch interagiere mit dem Kunden. Operative Chatbots sind nicht neu. Die Fähigkeiten generativer KI zur Inhaltserstellung und Vorhersage verbessern jedoch Chatbots, die stark auf von Menschen erstellten Workflows und vorgefertigten Antworten beruhen, welche die Kundenbedürfnisse nicht immer erfüllen.
Wenn ein Kundenserviceproblem eskaliert werden muss, können generative KI-Agenten außerdem eingesetzt werden, um komplexere Kommunikation an menschliche Kundenservice-Mitarbeiter weiterzuleiten. Diese erhalten alle kontextbezogenen Informationen, die sie für eine effektive Nachverfolgung benötigen. Darüber hinaus können diese KIs menschliche Kundenservice-Mitarbeiter dabei coachen, bessere Kundeninteraktionen zu führen, die dem Tonfall und den Bedürfnissen der jeweiligen Person entsprechen.
KI-Suche für Kunden
Tools für generative KI ermöglichen es Unternehmen, Online-Wissensdatenbanken schnell zu erweitern und dadurch zahlreiche Kundenfragen zu beantworten, die zuvor möglicherweise nicht berücksichtigt oder in frühen Versionen der Online-Ressourcen nicht ausreichend abgedeckt wurden. Diese Datenbanken können anschließend in Markenwebsites und Apps eingebettet und in manchen Fällen mit dem Internet verbunden werden, um Suchfunktionen in Echtzeit und zielgerichtetere Anzeigen zu ermöglichen.
KI-gestützte Suche liefert Kunden nicht nur die besten Suchergebnisse für ihre Anfragen, sondern bietet häufig auch Kontextinformationen, Vorschläge für nächste Suchen und weitere Angaben, die sie bei ihrem Einkauf unterstützen können.
Produktbeschreibungen und Texterstellung
Unternehmen experimentieren mit generativer KI für die Inhaltserstellung, und die E-Commerce-Welt bietet zahlreiche Möglichkeiten, Lücken mit KI zu schließen. So können Tools für generative KI beispielsweise schnell Produktbeschreibungen, Produktleitfäden und Whitepaper, Marketing- und Vertriebsblogs, E-Mails und Marketingkampagnen, Chatbot-Antworten sowie zielgerichtete Anzeigeninhalte erstellen.
Dank der Geschwindigkeit und des Umfangs, mit denen Tools für generative KI zur Texterstellung arbeiten können, erstellen und überarbeiten Unternehmen Inhalte schnell. Zugleich können sie diese Tools einsetzen, um die Kundenstimmung in Anfragen zu erkennen und entsprechend zu reagieren. Besonders in Marketing- und Kommunikationskampagnen lassen sich viele dieser Tools zur Inhaltserstellung außerdem trainieren und so einrichten, dass sie Kunden bei Bedarf automatisch antworten und nachfassen.
Operative Unterstützung im Backoffice
Immer mehr KI-Tools konzentrieren sich darauf, eine zentrale Lösung für operative Aufgaben im E-Commerce-Backoffice bereitzustellen, darunter Anforderungen an Inhaltserstellung, Aufgabenverwaltung, Shopverwaltung und Anzeigenmanagement. Ein Beispiel ist Shopify Magic, eine Reihe generativer KI-Funktionen, die direkt in die Shopify-Commerce-Plattform integriert sind. Die neueste Funktion heißt Sidekick. Dabei handelt es sich um einen Shopify-Assistenten, der Anbieter bei der Verwaltung ihrer Aufgabenlisten unterstützt und konkrete Fragen beantwortet – von Kundeninteraktionen bis hin zu den Vorbereitungen für einen bevorstehenden Verkauf.
Virtuelle Kundenerlebnisse
Obwohl sich dieser Bereich noch relativ früh in seiner Entwicklung befindet, wachsen virtuelle Kundenerlebnisse wie virtuelle Anproben für Online-Modehändler schnell und gewinnen eine treue Kundenbasis. Von dieser Innovation profitieren vor allem Bekleidungshändler. Doch auch andere Erlebnisse mit erweiterter oder virtueller Realität sind in Entwicklung. Sie ermöglichen Nutzern ein Einkaufserlebnis aus der Ferne, das sich „real“ anfühlt. Außerdem gibt es inzwischen immer mehr kundenorientierte Apps, die verschiedene Elemente generativer KI – etwa KI-Assistenten, Chatbots, geführte Suche und maßgeschneiderte Produktempfehlungen – kombinieren, um ein reibungsloseres Einkaufserlebnis zu schaffen.
KI-Technologien im E-Commerce
Diese KI-Technologien und -Lösungen definieren den E-Commerce neu, indem sie tiefere Einblicke liefern, Prozesse automatisieren und die Interaktion mit Verbrauchern verbessern. Das führt zu höherer Produktivität, größerer Kundenzufriedenheit und einem insgesamt erfolgreicheren Geschäft.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) bezeichnet den Einsatz komplexer Algorithmen, die aus Daten lernen, um Prognosen oder Entscheidungen zu erstellen, und sich kontinuierlich verbessern, je mehr Informationen verarbeitet werden. Im E-Commerce wird ML für personalisierte Empfehlungen, dynamische Preise und eine intelligente Bestandsverwaltung eingesetzt. Personalisierte Empfehlungen nutzen Nutzerverhalten, Kaufhistorie und Surfgewohnheiten, um passende Waren vorzuschlagen und so Kundenbindung und Konversionsraten zu verbessern. Dynamische Preise passen Preise in Echtzeit an Veränderungen der Nachfrage, die Preise von Wettbewerbern und Marktbedingungen an, sodass Unternehmen ihre Einnahmen maximieren können. Für die Bestandsverwaltung prognostiziert ML die künftige Nachfrage anhand früherer Verkaufsdaten, saisonaler Trends und Marktveränderungen. So können Unternehmen angemessene Lagerbestände vorhalten und Überbestände sowie Fehlbestände reduzieren.
Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu interpretieren, zu verstehen und darauf zu reagieren, und überbrückt so die Kluft zwischen menschlicher Kommunikation und digitalen Interaktionen. Im E-Commerce wird NLP für Sentimentanalysen, die Automatisierung des Kundenservice und die Inhaltserstellung eingesetzt. Die Sentimentanalyse hilft Unternehmen, Kundenmerkmale anhand von Bewertungen, sozialen Medien und Feedback zu beurteilen und dadurch fundierte Anpassungen an Produkten und Services vorzunehmen. Außerdem automatisiert sie den Kundenservice mithilfe von Chatbots und VAs, die Routinefragen beantworten, Bestellungen bearbeiten und individuelle Antworten liefern. Das kann die Effizienz der Belegschaft und die Kundenzufriedenheit steigern. Darüber hinaus unterstützt NLP die Erstellung von Produktbeschreibungen, Blogs, Artikeln und anderen Marketinginhalten, um eine konsistente Markenstimme eines E-Commerce-Unternehmens zu wahren.
Computer Vision
Computer Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Eingaben zu verstehen und zu analysieren, wodurch automatisierte visuelle Erkennung und Entscheidungsprozesse entstehen. Im E-Commerce wird Computer Vision für die visuelle Suche, die Produktkennzeichnung und die Qualitätskontrolle eingesetzt. Nutzer können dadurch Waren finden, indem sie Fotos hochladen, was Einkaufserlebnis und Interaktion verbessert. Bei der Produktkennzeichnung kategorisiert und markiert Computer Vision Artikel automatisch und vereinfacht so Bestandsverwaltung und Suchfunktionen. Qualitätskontrolle nutzt visuelle Prüfungen, um Fehler oder Unregelmäßigkeiten an Artikeln vor dem Versand zu erkennen. So werden hohe Produktqualitätsstandards eingehalten und Retourenquoten gesenkt.
Chatbots und virtuelle Assistenten
Chatbots und virtuelle Assistenten nutzen KI, um mit Kunden zu kommunizieren und ihnen Hilfe in Echtzeit sowie maßgeschneiderte Erlebnisse zu bieten. Diese Technologien übernehmen zahlreiche Aufgaben, etwa das Beantworten von Fragen, die Bearbeitung von Bestellungen und das Abgeben von Empfehlungen – und das rund um die Uhr. Chatbots sind darauf ausgelegt, häufige Kundenanfragen zu erkennen und zu beantworten. Dadurch entlasten sie menschliche Mitarbeiter und steigern die Effizienz des Kundenservice. Virtuelle Assistenten gehen noch einen Schritt weiter, indem sie komplexere Interaktionen und maßgeschneiderten Support bieten und Daten nutzen, um Antworten und Empfehlungen an Kundenprofile anzupassen.
Prädiktive Analysen
Prädiktive Analysen nutzen statistische Algorithmen und Verfahren des maschinellen Lernens, um vergangene Daten zu untersuchen und künftige Ergebnisse zu schätzen. Im E-Commerce unterstützen sie Bedarfsprognosen, Kundensegmentierung und Marketingoptimierung. Bedarfsprognosen ermöglichen es Unternehmen, künftige Verkäufe zu schätzen und Bestände effektiv zu verwalten, wodurch das Risiko von Über- oder Fehlbeständen sinkt. Bei der Kundensegmentierung werden Kunden anhand ihres Verhaltens, ihrer Vorlieben und demografischen Merkmale kategorisiert. Das ermöglicht relevantere und erfolgreichere Marketinginitiativen. Die Marketingoptimierung nutzt prädiktive Analysen, um die effektivsten Wege zu identifizieren, Kunden zu erreichen und anzusprechen, die Kampagnenleistung zu optimieren und den Return on Investment (ROI).
3 KI-Tools für den E-Commerce
Wenn es um KI-Technologien für den E-Commerce geht, stechen einige Alternativen hervor. Zwar ist der Markt voller zuverlässiger Tools, doch wir empfehlen insbesondere drei davon – wegen ihrer vielseitigen Funktionen wie der Optimierung von Konversionsraten, Quiz-Funnels zur Auswahl qualifizierter Leads und Chatbots für eine bessere Kundenbindung.
OptiMonk
OptiMonk ist auf die Optimierung der Konversionsrate (CRO) spezialisiert. Dazu werden auf Grundlage des Besucherverhaltens personalisierte Nachrichten und zielgerichtete Pop-ups versendet. Mit Exit-Intent-Technologien und A/B-Tests unterstützt das Tool E-Commerce-Unternehmen dabei, abspringende Kunden zurückzugewinnen und ihre Kommunikation zu optimieren. Außerdem lässt es sich in Shopify und WooCommerce integrieren, steigert die Nutzerinteraktion, senkt die Absprungrate und erhöht durch maßgeschneiderte Interaktionen auf der Website den Gesamtumsatz.
OptiMonk bietet einen kostenlosen Tarif, in dem Nutzer alle Funktionen für eine Domain sowie unbegrenzt viele Kampagnen und Nutzerplätze verwenden können. Die kostenpflichtigen Tarife beginnen bei 39 US-Dollar für die Analyse von 30.000 Seitenaufrufen pro Monat.
Octane AI
Octane AI verbessert das E-Commerce-Erlebnis durch unterhaltsame Quiz-Funnels, die auf Grundlage von Nutzerpräferenzen Produkte vorschlagen. Diese anpassbaren Quizze erfassen nützliche Kundeninformationen und lassen sich mit E-Mail-Marketing- und CRM-Anwendungen verknüpfen, um Kunden besser anzusprechen und zu segmentieren. Das Tool personalisiert das Einkaufserlebnis, steigert den Umsatz und liefert präzise Statistiken zur Optimierung der Quizleistung.
Octane bietet drei Preisoptionen: 50 US-Dollar pro Monat für 200 Interaktionen bei der Zero-Party-Data-Journey mit Quizzen und Pop-ups; 200 US-Dollar pro Monat für 1.500 Interaktionen, Zugriff auf exklusive Funktionen und personalisierte Quizze; sowie 500 US-Dollar pro Monat für individuell vereinbarte Interaktionen, Managed Services und Zugriff auf alle Funktionen.
Manychat
Manychat ist eine Chatbot-Plattform, die Kundeninteraktionen über Social-Media-Plattformen wie Facebook Messenger, Instagram und WhatsApp automatisiert. Sie automatisiert Kundensupport, Marketing- und Verkaufsgespräche und bietet zugleich einen Drag-and-drop-Chatbot-Builder zur Erstellung individueller Chatabläufe. Manychat verbessert das Kundenerlebnis durch schnelle Antworten, spart Zeit durch Automatisierung und steigert den Umsatz, indem Kunden mit maßgeschneiderter und zeitnaher Kommunikation angesprochen werden.
Manychat bietet einen kostenlosen Tarif mit unbegrenzt vielen Workflows für 1.000 Kunden, Zugriff auf grundlegende Arbeitstools und 10 Tags zur Kundensegmentierung. Der kostenpflichtige Tarif kostet 15 US-Dollar pro Monat und umfasst exklusive erweiterte Funktionen, eine unbegrenzte Kundenreichweite und Zugriff auf Analysen. Außerdem bietet Manychat individuell kalkulierte Tarife an. Diese umfassen alle Funktionen sowie Onboarding und Premium-Kundensupport, einen Ticket-Support rund um die Uhr, priorisierten Zugang zu Automatisierungsexperten und unbegrenzte Schulungen.
Fazit: Vorteile generativer KI im E-Commerce
Der Markt für generative KI und E-Commerce ist reif für neue Tools und Funktionen, die nahezu täglich auf den Markt kommen, um die unterschiedlichen Wünsche und Bedürfnisse von Anbietern, Mitarbeitern und Kunden zu erfüllen. Zwar stehen nicht alle Menschen dem Einsatz künstlicher Intelligenz bei Aufgaben offen, die traditionell einen von Menschen geleiteten Kundenservice erforderten. Dennoch integrieren immer mehr Unternehmen diese Technologie, um neue Annehmlichkeiten und Erlebnisse für Kunden zu schaffen und dem Fachkräftemangel zu begegnen. Mit generativer KI als Unterstützung können E-Commerce-Unternehmen zuversichtlich voranschreiten und ihr Geschäft auf nachhaltige und innovative Weise ausbauen.
Sehen Sie sich an, wie Google’s Gemini im Vergleich zu ChatGPT abschneidet – in unserem direkten Vergleich zweier der derzeit beliebtesten Lösungen für generative KI auf dem Markt.