Wie Verbraucher:innen KI nutzen und was Marken tun können, um davon zu profitieren

KI verändert die Interaktion zwischen Verbraucher:innen und Marken. Von hyper-personalisierten Inhalten bis hin zu sprachgesteuerten Einkaufsassistenten - Verbraucher:innen erwarten heutzutage dynamische, maßgeschneiderte und nahtlose Erlebnisse.

Für Marken stellt dieser Wandel sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance dar: Sie müssen sich an diese steigenden Erwartungen anpassen oder riskieren, ins Hintertreffen zu geraten. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es unabdingbar, Verbraucher:innen auf einer höheren Stufe des Kaufprozesses zu begegnen - mit intelligenteren Tools, besseren Einblicken und innovativen Technologien.

Lassen Sie uns untersuchen, wie KI-gestützte Tools wie Chatbots, prädiktive Analysen, AR/VR und Sprachsuche das Verbraucherverhalten verändern - und wie Marken dies nutzen können, um Loyalität aufzubauen und den Umsatz zu steigern.

‍

Die Macht der maßgeschneiderten Inhalte

Verbraucher:innen erwarten heutzutage Inhalte, die sich so anfühlen, als wären sie nur für sie gemacht worden. KI-gestützte Tools machen dies möglich, indem sie Marken dabei helfen, individuelle Vorlieben zu verstehen und Kund:innen reibungslos durch den Entscheidungsprozess zu führen - vom Stöbern bis zum Kauf.

‍

Die Suche spielt dabei eine große Rolle, denn 55 % der Verbraucher geben sie als wichtigste Quelle für die Recherche vor dem Kauf an. Wenn Marken jedoch die personalisierten Erlebnisse liefern sollen, nach denen sich die Verbraucher sehnen, reicht eine einfache SEO-Strategie, die mit Keywords vollgepackt ist, nicht aus. Sie müssen in größeren Dimensionen denken und Themencluster erstellen - eine Möglichkeit, ein Hauptthema mit verwandten Unterthemen zu verknüpfen, um ein umfassendes, ansprechendes Inhaltsökosystem aufzubauen.

‍

Nehmen Sie eine Marke, die umweltfreundliche Hautpflegeprodukte verkauft. Anstatt sich auf ein einziges Stichwort zu konzentrieren, könnte sie Cluster um ein Kernthema wie "Vorteile nachhaltiger Hautpflege" bilden und verwandte Unterthemen wie "wichtige Inhaltsstoffe", "wie es dem Planeten hilft" und "Kostenvergleiche mit herkömmlichen Produkten" hinzufügen. Dieser Ansatz beantwortet eine Reihe von Verbraucherfragen und hält sie in jeder Phase ihres Entscheidungsprozesses auf dem Laufenden. Es geht um mehr als nur cleveres SEO - es geht darum, ein nahtloses Erlebnis zu schaffen, das sich wertvoll und intuitiv anfühlt.

‍

Wie Marken KI für eine bessere Personalisierung nutzen können

Marken können noch einen Schritt weiter gehen, indem sie KI nutzen, um wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen, vom Surfverhalten bis zur Kaufhistorie. Diese Daten ermöglichen es ihnen, dynamische Inhalte zu erstellen, die sich an individuelle Nutzerprofile anpassen - und die Verbraucher an den wichtigsten Kontaktpunkten mit hochgradig personalisierten Inhalten ansprechen.

Um beim obigen Beispiel zu bleiben: Eine Hautpflegemarke könnte KI nutzen, um die Kaufhistorie eines Nutzers zu analysieren und dann einem wiederkehrenden Kunden mit empfindlicher Haut einen maßgeschneiderten Leitfaden zu den "besten Produkten für trockene Haut" anbieten.

‍

Wie Digital Asset Management (DAM) maßgeschneiderte Inhalte unterstützt

Personalisierung in großem Maßstab kann sich überwältigend anfühlen, aber das DAM-System von Wedia macht es nahtlos. Durch die Nutzung von KI-gestützten Inhaltserkenntnissen können sich Marken ein klares Bild vom Verhalten und den Vorlieben der Zielgruppe machen und so Inhalte erstellen, die wirklich ankommen.

‍

Wedia geht mit seinen Funktionen zur dynamischen Bereitstellung von Inhalten noch weiter in Richtung Personalisierung. Ob es sich um ein Produktvideo auf dem Handy oder ein interaktives Tool auf dem Desktop handelt, Wedia stellt sicher, dass der richtige Inhalt die richtige Zielgruppe zur richtigen Zeit erreicht. Das Ergebnis? Stärkere Bindungen, bedeutungsvolleres Engagement und ein reibungsloseres Kauferlebnis für Kund:innen - einfach und effizient bereitgestellt.

‍

Wie Chatbots und virtuelle Assistenten Kaufentscheidungen erleichtern

KI-gesteuerte Chatbots haben das Potenzial, ein äußerst wichtiges Instrument für die Informationsbeschaffung vor dem Kauf zu sein.

‍

Aber während 44 % der Verbraucher:innen angeben, dass sie daran interessiert wären, Chatbots für die Suche nach Produktinformationen zu nutzen, bevor sie eine Kaufentscheidung treffen, tun dies nur 4 % tatsächlich. Es besteht eine klare Diskrepanz zwischen den Wünschen und Bedürfnissen der Verbraucher:innen und dem, was die vorhandenen Chatbots bieten können.

‍

Dies stellt eine Chance für Marken dar, die bereit sind, einen "Launch-and-Learn"-Ansatz für generative KI zu verfolgen, insbesondere da die Nutzung von Chatbots weiter zunimmt. Heute nutzen 60 % der B2B- und 42 % der B2C-Unternehmen Chatbot-Software, mit einem prognostizierten Wachstum von 34 % bis 2025.

‍

In den nächsten Jahren wird diese wachsende Akzeptanz die Kundeninteraktionen völlig verändern. Fortschrittliche KI-Modelle wie GPT-4, PaLM 2 von Google, Claude 2 von Anthropic und LLaMA von Meta führen diese Entwicklung an und ermöglichen Chatbots, über einfache Antworten hinauszugehen. Diese hochentwickelten großen Sprachmodelle (LLMs) ermöglichen eine nuancierte, menschenähnliche Interaktion, die es Chatbots erlaubt, sich an die einzigartigen Bedürfnisse jedes einzelnen Verbrauchers anzupassen und komplexe Kaufentscheidungen zu vereinfachen.

‍

Wie Wedia helfen kann

Wedia zentralisiert die Inhalte, auf die Chatbots zugreifen, wie z. B. Produktbilder, Videos und Beschreibungen. Durch die Organisation und Speicherung von Markeninhalten an einem Ort ermöglicht DAM Chatbots, detaillierte, genaue und visuell reichhaltige Antworten zu geben, die den Kunden personalisierte, genaue Informationen liefern.

‍

Immersivere Verbrauchererlebnisse mit AR und VR

KI, Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) revolutionieren die Art und Weise, wie Verbraucher Kaufentscheidungen treffen, indem sie sowohl online als auch in den Geschäften die Möglichkeit bieten, Produkte auszuprobieren, bevor sie sie kaufen.

‍

Für Marken ist dies ein entscheidender Faktor - vor allem, da der physische Einzelhandel nach wie vor unverzichtbar ist und mehr als die Hälfte der Verbraucher:innen es vorzieht, in einem Geschäft einzukaufen. Doch obwohl Kund:innen das persönliche Erlebnis nach wie vor schätzen, sind sie auch auf der Suche nach technischen Innovationen, die diese Interaktionen aufwerten und personalisieren. Laut einer aktuellen Studie des globalen Zahlungs- und Einkaufsdienstes Klarna erwarten 81 % der Generation Z und der Millennials , dass AR das Einkaufen in Geschäften verbessern wird.

‍

In Branchen wie der Mode- und Beautybranche, in denen Anprobe und Visualisierung eine wichtige Rolle beim Kauf spielen, erleichtern AR-gesteuerte virtuelle Anproben den Verbraucher:innen, sich ein Bild von den Produkten in Echtzeit zu machen. Walmart beispielsweise ermöglicht es Kund:innen, eigene Fotos zu verwenden, um Artikel digital anzuprobieren, während die Funktion "virtuelle Anprobe" von Google es Nutzer:innen ermöglicht, Kleidung an Modellen mit verschiedenen Körpertypen, Hautfarben und Haartexturen bei mehreren Einzelhändlern zu betrachten. Die künstliche Intelligenz unterstützt diese Visualisierungen, indem sie Daten nutzt, um auf der Grundlage einzigartiger Merkmale spezifische Produkte zu empfehlen, z. B. passende Grundierungstöne oder ergänzende Accessoires.

‍

Diese technologische Innovation geht über das Online-Shopping hinaus und bereichert auch das Einkaufserlebnis in Geschäften. Intelligente Anproberäume, die mit KI-gesteuerten Spiegeln ausgestattet sind, ermöglichen es den Kund:innen, Kleidung zu visualisieren, Größen anzufordern und Stilvorschläge zu erhalten, ohne die Artikel physisch anprobieren zu müssen. Die Luxusmarke Coach hat sogar AR-Spiegel in ihren Geschäften eingeführt. Sie ermöglichen es Passanten, Handtaschen in einem virtuellen Raum anzuprobieren und schaffen so eine dynamische und interaktive Einkaufsumgebung.

‍

Für Marken ist es entscheidend, diese Tools jetzt einzuführen, um den sich ändernden Verbrauchererwartungen voraus zu sein. Wie die Klarna-Studie zeigt, erwarten 48 % der Kund:innen, dass sie in Zukunft virtuelle Umkleidekabinen für ihre Einkäufe nutzen werden, und 59 % sind offen für Roboter in Geschäften, die Maß nehmen und Stylingvorschläge machen. Durch Investitionen in KI-gesteuerte Personalisierung und virtuelle Einkaufserlebnisse können Marken diese Anforderungen erfüllen, Kund:innen an sich binden und sich gleichzeitig auf eine immersivere Zukunft des Einzelhandels vorbereiten.

Hier kommt Wedia ins Spiel

‍

Die DAM-Lösung von Wedia unterstützt AR und VR durch die Verwaltung hochauflösender Assets, die über immersive Plattformen genutzt werden können. Marken können AR/VR-Assets speichern, organisieren und verteilen und so eine schnelle, skalierbare Bereitstellung für digitale Erlebnisse gewährleisten, die bei Verbraucher:innen Anklang finden und Reibungsverluste bei der Kaufentscheidung verringern.

‍

Prädiktive Analysen, die Verbraucherbedürfnisse vorhersehen

Wenn Marken die Möglichkeiten der prädiktiven Analytik nutzen, können sie nicht nur den Umsatz steigern, sondern auch die Kundenbindung und die Markentreue.

‍

Mithilfe der prädiktiven Analytik können sie erkennen, welche Kund:innen wahrscheinlich von zusätzlichen Produkten und Dienstleistungen profitieren werden, und künftige Bedürfnisse und Trends aktiv antizipieren, bevor Verbraucher:innen sie wahrnehmen. Sie können auch die Kundenbindung verbessern, indem sie vorhersagen, welche Kund:innen das größte Risiko haben, sich von der Marke abwenden und wie man sie am besten anspricht, damit sie sich angesprochen fühlen.

‍

Vorhersehbare Verbraucherbedürfnisse und Stärkung der Markentreue

Einzelhandelsmarken können prädiktive Analysen nutzen, um bevorstehende saisonale Veränderungen zu verfolgen und ihre digitalen Werbeaktionen auf das sich ändernde Wetter abzustimmen. Auf diese Weise können sie vorhersehen, wann ein Verbraucher seine Garderobe auffrischen muss, und entsprechende Artikel anbieten, wenn die Nachfrage natürlich ansteigt.

‍

McDonald's nutzte prädiktive Analytik, um das Kundenerlebnis anzupassen. Das Unternehmen entwickelte digitale Drive-Thru-Menüs, die sich auf der Grundlage verschiedener Faktoren ändern - von der Tageszeit über das Wetter bis hin zu historischen Umsatzdaten. Auf diese Weise konnten sie Kund:innen an einem heißen Tag ein kaltes Getränk oder einen Kaffee zum Frühstück anbieten.

‍

Prädiktive Analysen spielen auch eine Rolle bei der Stärkung der Kundenbindung, indem sie das Einkaufserlebnis mühelos und proaktiv gestalten. Lebensmittel-Lieferdienste wie Instacart analysieren das Kaufverhalten, um Nachschub für Grundnahrungsmittel vorzuschlagen, sobald diese zur Neige gehen. Verbraucher:innen sparen so Zeit und mentale Anstrengung, ihre Vorratskammern manuell aufzufüllen. Diese prädiktive Ebene reagiert auf Lifestyle-Bedürfnisse und Gewohnheiten und zeigt ein tiefes Verständnis für die Routinen und Vorlieben der Verbraucher:innen.

‍

Verbesserung des Kundensupports und Verringerung der Kundenabwanderung

Der Kundensupport ist ein weiterer Bereich, in dem die prädiktive Analytik brilliert. Sie kann wiederkehrende Probleme erkennen, bevor sie eskalieren, und ermöglicht es Marken, proaktive Maßnahmen zu ergreifen. Wenn ein Energieversorger beispielsweise Muster eines erhöhten Energieverbrauchs bei extremen Wetterbedingungen feststellt, können prädiktive Erkenntnisse proaktive Maßnahmen auslösen, wie etwa die Benachrichtigung von Kund:innen über den erwarteten hohen Bedarf, das Anbieten von Energiespartipps oder sogar die Empfehlung maßgeschneiderter Energiepläne.

‍

Tools wie Velaris verbessern diesen Ansatz, indem sie mithilfe von KI vergangene Kundeninteraktionen analysieren und personalisierte nächste Schritte empfehlen, z. B. das Anbieten einer Lösung oder eines Anreizes, bevor Unzufriedenheit aufkommt. Predictive Analytics hilft auch dabei, gefährdete Kund:innen zu identifizieren, so dass Marken mit maßgeschneiderten Anreizen oder Support eingreifen können, um sie wieder zu binden. Durch frühzeitiges Erkennen von Bedürfnissen und frühzeitiges Handeln können Marken das Kundenerlebnis verbessern, die Kundenabwanderung verringern und eine dauerhafte Loyalität fördern.

‍

Mehr Komfort durch Sprachsuche

Verbraucher:innen nutzen zunehmend Sprachassistenten wie Alexa und Google Assistant, um schnelle Antworten zu erhalten, ihre Zeitpläne zu verwalten und Einkäufe zu tätigen. Die Hälfte der US-Bevölkerung nutzt täglich Sprachsuchfunktionen, und von 2019 bis 2021 wurden 8,9 Millionen Gesundheits- und Schönheitsprodukte, 8,8 Millionen Elektronikartikel und 8,5 Millionen Haushaltswaren über intelligente Lautsprecher gekauft.

‍

Dies unterstreicht die zunehmende Akzeptanz des Voice Commerce. Es bietet Marken eine enorme Chance, sich ein wachsendes Segment von Verbraucher:innen zu erschließen, die die Einfachheit des Fragenstellens in natürlicher Sprache und des freihändigen Einkaufs schätzen.

‍

Sprachsuche in Aktion

Walmart und Home Depot sind zwei Marken, die bereits auf sprachgesteuerte Technologie setzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

‍

Walmart hat sich mit Google zusammengetan, um die Sprachsuche in sein Shopping-Ökosystem zu integrieren. Kund:innen können mit dem Google Assistant Einkaufslisten erstellen, Artikel in den Online-Warenkorb legen oder sogar den Kassiervorgang nur mit ihrer Stimme einleiten. Nutzer:innen können die Einkaufshistorie abrufen, Nachbestellungen optimieren und zwischen Lieferung oder Abholung im Geschäft wählen, um ein flexibles Einkaufserlebnis zu ermöglichen.

‍

In ähnlicher Weise bietet Home Depot seinen eigenen Sprachassistenten, Home Depot Skill, der mit Alexa, Google Assistant und Apple HomePod kompatibel ist, an. Kund:innen können über Sprachbefehle Produkte finden, Preise prüfen und auf Produktdetails zugreifen. Die Home Depot-App geht noch einen Schritt weiter und nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um spezifische Fragen zu beantworten, z. B. "Welche Schraubengröße benötige ich für die Trockenbauwand?

‍

Durch die Integration von sprachgesteuerten Tools können Marken auf die Vorlieben ihrer Kund:innen eingehen und gleichzeitig das Omnichannel-Erlebnis verbessern. So wird sichergestellt, dass Kund:innen - egal ob sie Hautpflegeprodukte oder Baumaterialien kaufen - relevanten, effizienten und ansprechenden Support erhalten, egal wie sie einkaufen.

‍

Sind Sie bereit, die Fähigkeiten der KI zu nutzen?

KI verändert die Interaktion zwischen Verbraucher:innen und Marken. Sie fördert die Nachfrage nach personalisierten, immersiven und nahtlosen Erlebnissen.

‍

Die Verwaltung und Bereitstellung der anspruchsvollen Inhalte, die für diese Erlebnisse erforderlich sind, kann jedoch sehr komplex sein.

‍

Hier macht Wedia den entscheidenden Unterschied. Mit zentralem Asset-Management, automatisierter Content-Erstellung und -Organisation sowie dynamischer Medienwiedergabe und -distribution unterstützt Wedia Marken dabei, Innovationen voranzutreiben, die sich wandelnden Verbrauchererwartungen zu erfüllen und sich im Wettbewerb zu profilieren.

‍

Erfahren Sie mehr darüber, wie Wedia DAM Ihrer Marke helfen kann, im Zeitalter der KI erfolgreich zu sein. Buchen Sie noch heute eine Demo

‍