B2B C-Commerce: KI erschafft zukunftsfähige Customer Journey

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C-Commerce: Die Erwartungen an B2B-Einkaufsprozesse verändern sich. 94 Prozent der Käufer bestellen am liebsten online. 68 Prozent erwarten ein personalisiertes Kundenerlebnis. 64 Prozent der Führungskräfte würden für personalisierte Preise in Echtzeit den Anbieter wechseln. Viele Fertigungsunternehmen erkennen die Dringlichkeit, für zeitgemäße Kundenerlebnisse die Customer Journey zu modernisieren. Generative KI-Modelle helfen dabei.

Die Bedingungen, unter denen Unternehmen heute erklärungsbedürftige Produkte verkaufen, sind hochkomplex. Komplizierte Strukturen treffen auf siloartige Betriebsmodelle und veraltete Technologien, und viele Geschäftsbereiche basieren auf manuellen Prozessen. Verkaufen lässt sich am besten mit einer lückenlosen Customer Journey. Doch Unternehmen, die die Interaktion digitalisieren, müssen hohe Anforderungen erfüllen, die schnell die verfügbaren Kapazitäten und Kompetenzen übersteigen. 

Der Umsetzung eines orchestrierten digitalen Verkaufsprozesses stehen einige Komplexitätstreiber im Weg. 

• 1. Verschiedenen Kundenrollen müssen ausbalanciert und adressiert werden.

•  2. Unterschiedliche Touchpoints und wechselnde Zuständigkeiten entlang interner Strukturen beeinträchtigen das Kundenerlebnis. 

• 3. Die verschiedenen Vertriebsstrukturen erfordern eine hohe Flexibilität bei der Orchestrierung. 

• 4. Digitalisierte Prozesse und Kanäle benötigen professionell organsierte Daten. 

• 5. Viele Betriebe verlassen sich auf unflexible und nicht skalierbare technische Altsysteme.

C-Commerce mit generativer KI

Eine mögliche Antwort ist der Conversational Commerce, kurz C-Commerce. Der Vertrieb läuft dabei in Echtzeit über eine automatisierte Interaktion mit den Kunden. Wir haben eine visionäre Perspektive für eine Customer Journey im C-Commerce einschließlich Configure Price Quote und Aftersales auf umsatzorientierten Websites formuliert. Generative KI fungiert hier als eine Art Hyperpersonalisierungsmaschine. Die KI-Modelle lernen Muster und Strukturen der Trainingsdaten und entwickeln automatisiert neue Daten – zum Beispiel personalisierte Informationen für Nutzer einer Website, die in Echtzeit generiert und ausgespielt werden.

Stellen wir uns das fiktive Unternehmen Ineq vor, das komplexe Produktionsanlagen für verschiedene Branchen verkauft. Ineq fehlen personelle Kapazitäten, um in großem Umfang aktuelle personalisierte Inhalte auf der Website und in anderen digitalen Kanälen manuell zu erstellen und zu pflegen. Unser Ansatz für Ineq besteht aus den nachfolgenden vier Modulen.

Dialogbasierte Technik

Dialogorientierte Einstiegspunkte bieten nutzerzentrierte Inhalte für ein personalisiertes Einkaufserlebnis. Auf Basis der kontinuierlichen Kommunikation mit dem Nutzer stellt die KI Landingpages bereit. Daten werden in Echtzeit interpretiert und Produkte auf Basis der jeweils spezifischen Kundenanforderungen konfiguriert.

Service-Integration

Beim Check-out erhält der Kunde automatisiert Angebote für personalisierte produktspezifische Dienstleistungen. Einheitliche Nutzerbewegungen durch aktive Steuerung ermöglichen ein unkompliziertes Upselling von Service-Angeboten.

Erleichterter Einkaufsprozess dank C-Commerce

Der Nutzer wird bei einer Kontaktaufnahme direkt an den Verkauf weitergeleitet. So findet er ohne Umwege einen kompetenten Ansprechpartner, das Unternehmen spart personelle Ressourcen und verliert weniger potenzielle Käufer auf dem Weg zum richtigen Mitarbeiter.

On-Device

Wir verfolgen einen agnostischen Ansatz für die Endgeräte. Ein Produktionsmitarbeiter erhält etwa Informationen und bestellt Ersatzteile direkt über die Benutzeroberfläche der Maschine, die er bedient. Zudem kann er unmittelbar den Einkauf auslösen, ohne diesen zuvor zu beantragen. Der Prozess wird stattdessen automatisiert weitergeleitet, etwa auf das Tablet des Beschaffungsmitarbeiters. Die Realisierung erfolgt über eine Headless-Commerce-Plattform. Durch die Trennung von Back- und Front-End sind mehrere Front-Ends möglich. Der so geschaffene On-Device-Zugang ermöglicht eine nahtlose Kommunikation mit dem Kunden. Die Interaktion wird von generativer KI mit individuellen Daten aus der bisherigen Kommunikation angereichert.

Folgende Effekte sind zu erwarten: Die multifunktionale personalisierte Unterstützung stärkt das Vertrauen in die Marke und reduziert Kundenanfragen. Das vollständig automatisierte und generative Angebotssystem erhöht die Kaufbereitschaft und steigert den Umsatz. Die KI rationalisiert Prozesse, verbessert datengesteuerte Entscheidungen und schafft zusätzlichen Kundennutzen. So sparen sowohl die Kunden als auch die Mitarbeitenden Zeit. Kundenzufriedenheit und -bindung wachsen. Ein hybrider Vertrieb ermöglicht zudem 50 Prozent mehr Umsatz.

C-Commerce ist keine Zukunftsmusik: Voraussetzungen sind gegeben

Alles, was Hersteller benötigen, um diese Vision umzusetzen, ist nahe der Marktreife oder bereits im Einsatz. Denn die Konkurrenz schläft nicht. Im Jahr 2022 nutzten 26 Prozent der Hersteller Headless-Commerce-Lösungen. 50 Prozent der Unternehmen, die ihren Marktanteil um mehr als zehn Prozent steigern konnten, hatten zuvor neue Vertriebstechnologien eingeführt. Auch die Kunden sind längst bereit. 88 Prozent haben erste Erfahrungen mit einem Chatbot gemacht. Bis zu 80 Prozent bevorzugen den digitalen und Self-Service-Vertriebskontakt. Jetzt gilt es, Infrastruktur und Prozesse auf eine zukunftssichere C-Commerce-Plattform vorzubereiten. Kleine Schritte sind komplexen Change-Projekten vorzuziehen und bringen Herstellern bereits zeitnah einen Mehrwert.

Abläufe werden mit C-Commerce effizienter und transparenter

Es wird Transparenz über bestehende Inhalte geschaffen und Prozesse zur Content-Erstellung werden mit klaren Verantwortlichkeiten strukturiert. Dies befähigt Unternehmen, digitale Inhalte in großem Umfang zu erstellen. Effizienz und Effektivität verbessern sich. Digitale Kanäle werden auf Basis von Headless-Plattformen zum Aufbau kritischer Infrastrukturen und Kompetenzen eingeführt und entwickelt. Hersteller stärken so ihre Positionierung im Wettbewerb. Prozesse in der Wertschöpfungskette werden digitalisiert und automatisiert. Abläufe werden dadurch effizienter und transparenter.

Die Workflows hinter der Preisgestaltung werden analysiert und optimiert, um die Preise zu automatisieren und zu personalisieren. Dies schafft eine faktenbasierte Preisgestaltung, mit optimierten Margen. Es wird eine ganzheitliche Strategie mit klaren Verantwortlichkeiten, Workflows, Kontrollmechanismen und Transparenz implementiert. Datengesteuerte Anwendungsfälle können schnell entwickelt und ausgeführt werden und der Datenaustausch wird erleichtert.

Der Autor Fabian Tönnesmann ist Partner und Managing Director bei Eraneos Germany. 
Autor Nikolai Roll ist Senior Manager bei Eraneos Germany.