Shopping-Assistenten: die Lösung für ein nicht vorhandenes Problem

Im E-Commerce wird häufig nicht nur das Produkt verkauft, sondern auch das Versprechen eines besseren Einkaufserlebnisses. Shopping-Assistenten fügen sich genau in dieses Narrativ ein: Sie sollen Kundinnen und Kunden auf dieselbe Weise helfen wie gute Verkaufskräfte in einem Ladengeschäft.

Das Problem besteht darin, dass Online-Shopping einer anderen Logik folgt als ein Gespräch mit einer Person. Genau deshalb kann diese Lösung modern wirken und dennoch an den tatsächlichen Bedürfnissen der Nutzerinnen und Nutzer vorbeigehen.

Warum Shopping-Assistenten möglicherweise das falsche E-Commerce-Problem lösen

Wer ein Ladengeschäft betritt, benötigt möglicherweise Unterstützung dabei, herauszufinden, was gekauft werden soll. Online-Käuferinnen und -Käufer beginnen dagegen nur selten bei null. Vor dem Besuch eines Online-Shops wurden möglicherweise bereits:

• Informationen über Google gesucht
• Kundenbewertungen gelesen
• verschiedene Modelle verglichen
• Preise in mehreren Geschäften geprüft
• bestimmte Funktionen oder Spezifikationen ermittelt
• erste Vorstellungen davon entwickelt, was gekauft werden soll

Wenn sie im Shop ankommen, haben viele Kundinnen und Kunden bereits eine klare Kaufvorstellung. Sie suchen nicht unbedingt ein Gespräch, sondern eine Bestätigung.

In dieser Situation kann ein Chat den Prozess verlangsamen. Statt Produkte unmittelbar zu vergleichen, muss zunächst eine Frage gestellt, auf eine Antwort gewartet, die Empfehlung interpretiert und möglicherweise eine weitere Frage gestellt werden. Was den Kaufprozess vereinfachen soll, kann tatsächlich eine zusätzliche Ebene zwischen der Kundschaft und dem Warenkorb schaffen.

Kundinnen und Kunden wollen meist Entscheidungen, keinen Dialog

Für die meisten Menschen ist Online-Shopping eher eine Aufgabe als ein Erlebnis. Die relevanten Informationen sollen schnell gefunden, Optionen verglichen und der Kauf abgeschlossen werden.

Wichtige Fragen sind häufig unkompliziert:

• Wie hoch ist der Preis?
• Ist das Produkt auf Lager?
• Welche Spezifikationen hat es?
• Wann kann es geliefert werden?
• Wie schneidet es im Vergleich zu ähnlichen Produkten ab?

Kundinnen und Kunden beantworten diese Fragen häufig, während sie mehrere Tabs durchsuchen oder mehrere Geschäfte vergleichen. Eine dialogorientierte Benutzeroberfläche ist nicht immer die effizienteste Möglichkeit, dieses Verhalten zu unterstützen.

Shopping-Assistenten können für Kundinnen und Kunden nützlich sein, die tatsächlich nicht wissen, wonach sie suchen. Diese Gruppe macht jedoch möglicherweise nur einen kleinen Teil der Besucherinnen und Besucher eines Shops aus. Für alle anderen kann eine schrittweise Befragung weniger komfortabel sein als eine gut gestaltete Produktübersicht mit sichtbaren Filtern und direkten Vergleichsmöglichkeiten.

Ein KI-Assistent ist nicht zwangsläufig ein Experte

Das attraktivste Versprechen von Shopping-Assistenten besteht darin, dass künstliche Intelligenz die Bedürfnisse der Kundschaft verstehen und das passende Produkt empfehlen kann. In der Praxis funktionieren viele Assistenten eher wie regelbasierte Empfehlungssysteme, die über natürliche Sprache präsentiert werden.

Sie können:

• Produkteigenschaften erkennen
• Antworten der Kundschaft vordefinierten Kriterien zuordnen
• Produkte anhand ausgewählter Parameter filtern
• Artikel auf Grundlage vorab festgelegter Szenarien empfehlen

Das kann nützlich sein, ist jedoch nicht dasselbe wie eine Beratung durch eine erfahrene Fachkraft. Ein menschlicher Experte kann den Kontext verstehen, Zielkonflikte erklären, ungewöhnliche Anforderungen erkennen und auf praktische Erfahrungen zurückgreifen. Ein Shopping-Assistent ordnet Antworten möglicherweise lediglich einer Produktdatenbank zu.

Der Unterschied ist subtil, aber wichtig. Kundinnen und Kunden erwarten möglicherweise Fachwissen und erhalten stattdessen einen Zuordnungsmechanismus.

Empfehlungen sind nicht immer neutral

Außerdem besteht ein offensichtlicher Interessenkonflikt. Ein Shop kann seinen Assistenten als Hilfe bei der Suche nach dem „richtigen Produkt” beschreiben. Für das Unternehmen kann das richtige Produkt jedoch jenes sein, das sich am profitabelsten verkaufen lässt.

Dabei kann es sich um Folgendes handeln:

• ein teureres Modell
• einen Artikel mit einer höheren Gewinnspanne
• ein Produkt, das der Shop besonders hervorheben möchte
• Bestände, die abverkauft werden sollen

Daher sollte nicht automatisch davon ausgegangen werden, dass Empfehlungen unparteiisch sind. Fragen zu Budget und Vorlieben können zwar hilfreich wirken, ermöglichen es dem Shop jedoch auch, die Auswahl auf Produkte einzugrenzen, die seinen geschäftlichen Zielen dienen.

Shopping-Assistenten sind nicht für alle Kundinnen und Kunden gleichermaßen nützlich

Online-Käuferinnen und -Käufer lassen sich im Allgemeinen in drei große Gruppen einteilen.

Die erste Gruppe besteht aus Kundinnen und Kunden, die unsicher sind, was sie benötigen, und tatsächlich Orientierung brauchen. Für sie kann ein Shopping-Assistent hilfreich sein.

Die zweite Gruppe weiß, wonach sie sucht – sei es anhand eines Produktnamens, eines Modells, einer Kategorie oder bestimmter Spezifikationen. Diese Kundinnen und Kunden möchten schnell zu den relevanten Produkten gelangen.

Die dritte Gruppe besteht aus Personen, die Produkte vergleichen. Mehrere Optionen sollen nebeneinander geprüft, Unterschiede bewertet und die passendste Auswahl getroffen werden.

Die zweite und dritte Gruppe ist für einen Online-Shop häufig besonders wertvoll, da diese Kundinnen und Kunden mit einer starken Kaufabsicht eintreffen. Für sie stellt ein Chat möglicherweise keine Unterstützung dar. Stattdessen kann er zu einem weiteren Hindernis werden, das den Vergleich und den Kaufabschluss verlangsamt.

Positive Leistungskennzahlen müssen im Kontext betrachtet werden

Anbieter von Shopping-Assistenten heben häufig Kennzahlen hervor wie:

• höhere Konversionsraten
• höhere durchschnittliche Bestellwerte
• weniger Produktrücksendungen

Diese Ergebnisse klingen überzeugend, lassen sich ohne detaillierte Daten jedoch nur schwer bewerten. Ein höherer durchschnittlicher Bestellwert kann beispielsweise darauf hindeuten, dass der Assistent die Kundschaft unterstützt – oder dass sie zu teureren Produkten gelenkt wird.

Ebenso kann eine höhere Konversionsrate auf ein sehr eng begrenztes Nutzersegment zurückzuführen sein und nicht auf den Shop insgesamt. Ohne ordnungsgemäße A/B-Tests lässt sich nicht feststellen, ob der Assistent das Einkaufserlebnis tatsächlich verbessert oder lediglich das Verhalten einer begrenzten Gruppe verändert.

Unternehmen sollten außerdem die Nutzungs- und Abbruchraten untersuchen. Wie viele Kundinnen und Kunden öffnen den Assistenten? Wie viele schließen die Interaktion ab? Wie viele verlassen den Shop, nachdem ihnen mehrere Fragen gestellt wurden? Diese Zahlen sind entscheidend, um zu verstehen, ob das Tool einen Mehrwert schafft oder Reibung verursacht.

Das eigentliche Problem kann in der grundlegenden Benutzerfreundlichkeit liegen

In vielen Online-Shops werden entgangene Verkäufe nicht durch das Fehlen einer virtuellen Beratung verursacht. Die Ursache sind grundlegende Probleme bei der Benutzerfreundlichkeit, etwa:

• eine ungenaue oder ineffektive Suchfunktion
• verwirrende Produktkategorien
• unklare Navigation
• fehlende oder schlecht gestaltete Filter
• unvollständige Produktbeschreibungen
• unzureichende Produktvergleichsfunktionen
• widersprüchliche Produktdaten

Diese Probleme beeinträchtigen direkt die Fähigkeit der Kundschaft, Produkte zu finden und zu bewerten. Ein Shopping-Assistent löst sie nicht zwangsläufig. Stattdessen kann er sie hinter einer dialogorientierten Benutzeroberfläche verbergen.

Wenn die passenden Produkte aufgrund einer mangelhaften Suchfunktion nicht gefunden werden, wird das grundlegende Sucherlebnis durch das Hinzufügen eines Chats nicht verbessert. Den Kundinnen und Kunden wird lediglich eine weitere Möglichkeit geboten, die Schwächen der Suche zu umgehen.

Bessere Grundlagen sollten an erster Stelle stehen

Shopping-Assistenten haben im E-Commerce durchaus ihre Berechtigung. Sie können Kundinnen und Kunden unterstützen, die Beratung benötigen – insbesondere in komplexen Kategorien, in denen Produkte schwer zu verstehen oder zu vergleichen sind. In solchen Fällen können geführte Empfehlungen wertvoll sein.

Die meisten Online-Einkäufe erfordern jedoch etwas Einfacheres: schnellen, klaren und präzisen Zugang zu Informationen.

Vor der Investition in einen dialogorientierten Assistenten sollte sichergestellt werden, dass Folgendes vorhanden ist:

• eine zuverlässige Suchfunktion im Shop
• logisch strukturierte Kategorien
• nützliche Filter
• übersichtliche Produktseiten
• präzise Spezifikationen
• relevante Produktempfehlungen
• effektive Vergleichsfunktionen

Wenn diese Grundlagen gut funktionieren, kann ein Chat für die meisten Kundinnen und Kunden überflüssig sein. Ist dies nicht der Fall, wird der Assistent das zugrunde liegende Problem wahrscheinlich nicht lösen. Möglicherweise kaschiert er lediglich eine mangelhafte Benutzerfreundlichkeit durch den Anschein personalisierter Unterstützung.

Die zentrale Frage lautet daher nicht, ob ein Shop einen KI-Shopping-Assistenten hinzufügen kann. Entscheidend ist vielmehr, ob die Kundschaft tatsächlich ein Gespräch benötigt oder lediglich eine schnellere und klarere Möglichkeit, eine Entscheidung zu treffen.