Integration von KI-Agenten im Einzelhandel: Strategien und Herausforderungen

Die digitale Transformation des Einzelhandels schreitet mit der Integration künstlicher Intelligenz (KI) in kundenorientierte Prozesse fort. Insbesondere die Entwicklung und der Einsatz von KI-Agenten gewinnen an Bedeutung. Große Einzelhändler wie Kroger und Lowe's erproben diese Technologien aktiv, verfolgen dabei aber eine Strategie, die darauf abzielt, die Kontrolle über die Kundenschnittstelle und die gesammelten Daten zu behalten, anstatt diese vollständig an externe Technologieanbieter abzugeben.

Die strategische Bedeutung von KI-Agenten im Einzelhandel

Der Einzelhandel befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, bei dem Kaufentscheidungen zunehmend durch automatisierte Assistenten und Chatbots beeinflusst werden. Für Händler birgt dies die Gefahr, die direkte Kontrolle über die Präsentation, den Verkauf und die Bündelung ihrer Produkte zu verlieren, wenn Kunden primär über Drittanplattformen interagieren. Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, investieren Unternehmen in eigene KI-gestützte Shopping-Tools.

Ein zentrales Anliegen der Einzelhändler ist es, eine enge Kundenbindung aufrechtzuerhalten, während sich das Einkaufsverhalten in Richtung Automatisierung verlagert. Die Implementierung von KI-Agenten, die in die eigenen Apps und Websites integriert sind, ermöglicht es, maßgeschneiderte Erlebnisse zu bieten und gleichzeitig wertvolle Daten im eigenen Ökosystem zu halten.

Kroger und Lowe's als Vorreiter

Kroger, ein führender Lebensmittelhändler, testet einen KI-Shopping-Agenten in seiner mobilen App. Dieser Agent ist in der Lage, Produkte zu vergleichen, Einkäufe abzuwickeln und Empfehlungen basierend auf individuellen Gewohnheiten und Bedürfnissen der Kunden anzupassen. Krogers Chief Digital Officer, Yael Cosset, betont die Dringlichkeit dieser Entwicklung: "Die Dinge entwickeln sich in einem Tempo, das, wenn man nicht bereits tief in [KI-Agenten] involviert ist, wahrscheinlich einen Wettbewerbsnachteil schafft." Der Agent berücksichtigt Faktoren wie Zeitlimits oder Essenspläne und nutzt dabei die bereits vorhandenen Daten des Händlers, einschließlich Preissensibilität und Markenpräferenzen. Dieses Vorgehen zielt darauf ab, die Entscheidungshoheit innerhalb der eigenen Systeme von Kroger zu bewahren.

Ähnlich verfährt Lowe's, ein Baumarktbetreiber. Dort ist ein Shopping-Agent von Google hinter dem hauseigenen virtuellen Assistenten Mylow integriert. Lowe's berichtet von einer Verdoppelung der Konversionsraten, wenn Kunden Mylow online nutzen. Trotz der Zusammenarbeit mit Google setzt Lowe's auf eine Multi-Vendor-Strategie und arbeitet auch mit anderen Anbietern wie OpenAI zusammen. Seemantini Godbole, Chief Digital and Information Officer bei Lowe's, begründet dies mit der schnelllebigen Natur der Technologie: "Die Technologie, die wir entwickeln, kann in zwei Wochen veraltet sein."

Die Rolle von Google Cloud und Gemini Enterprise for Customer Experience

Google Cloud unterstützt Einzelhändler mit Lösungen wie Gemini Enterprise for Customer Experience (CX). Diese Plattform ist darauf ausgelegt, Shopping- und Kundenservice-Funktionen auf einer einzigen, intelligenten Oberfläche zu vereinen. Angetrieben durch fortschrittliche Gemini-Modelle, bietet Gemini Enterprise for CX vorkonfigurierte Agenten, die schnell implementiert werden können, um den gesamten Kundenlebenszyklus zu managen – von der ersten Produktentdeckung bis zur autonomen Lösung von Problemen nach dem Kauf. Diese Agenten gehen über einfache Chatbots hinaus, indem sie komplexe, mehrstufige Aktionen autonom ausführen können.

Darshan Kantak, VP of Product, Applied AI bei Google, hebt hervor, dass die KI-Erfahrung den Marken gehört, die sie aufbauen. Google stellt dabei die Engine zur Verfügung, während die Marken ihre eigene Signaturerfahrung gestalten und die Kontrolle über ihre Daten und Kundenbeziehungen behalten. Dies zeigt eine Verschiebung hin zu einer Architektur, in der Technologieanbieter als Ermöglicher agieren, die Händler jedoch die strategische Führung behalten.

Herausforderungen und Chancen

Die Entwicklung und Pflege dieser komplexen Systeme ist eine Herausforderung. Die zugrunde liegenden Modelle entwickeln sich rasant, was eine kontinuierliche Anpassung und Weiterentwicklung erfordert. Daher ist die Diversifizierung der Technologiepartner eine gängige Strategie, um nicht von einem einzigen Anbieter abhängig zu sein und flexibel auf Veränderungen reagieren zu können.

Einige Händler, wie Papa Johns, verfolgen einen pragmatischeren Ansatz. Sie entwickeln keine eigenen KI-Modelle, sondern testen Googles Agenten für die Essensbestellung, um spezifische Aufgaben wie die Schätzung der benötigten Pizzamenge basierend auf einem hochgeladenen Foto zu bewältigen. Kevin Vasconi, Chief Digital and Technology Officer bei Papa Johns, betont: "Ich möchte kein KI-Experte im Bau von Agenten sein. Ich möchte ein KI-Experte darin sein, wie ich die Agenten nutze." Dies spiegelt eine Sichtweise wider, die den Fokus auf die Anwendung und den Nutzen der KI legt, anstatt auf den Besitz der Technologie.

Analysten sehen in Googles Tools eine Möglichkeit, die Einstiegshürde für Einzelhändler zu senken, die nicht bei Null anfangen möchten. Ed Anderson, Technologieanalyst bei Gartner, merkt an: "Die eigentliche Herausforderung hier ist die Anwendung der Technologien. Diese Ankündigungen sind ein Schritt nach vorne, sodass Einzelhändler nicht bei Null anfangen müssen."

Ausblick

Die Einführung von KI-Agenten im Einzelhandel ist noch in einer frühen Phase. Die Händler testen, mischen Anbieter und halten sich mit festen Verpflichtungen zurück. Detaillierte Ergebnisse aus den Pilotprojekten von Kroger, Lowe's und Papa Johns wurden bisher nicht veröffentlicht. Diese Vorsicht deutet darauf hin, dass viele Unternehmen noch dabei sind, das richtige Gleichgewicht zwischen der Abgabe von Kontrolle an externe Plattformen und dem Erhalt der eigenen Autonomie zu finden, während sich der Einkaufsprozess zunehmend automatisiert.

Die Ära des "Agentic Commerce" verspricht eine personalisierte und effiziente Einkaufserfahrung, die über einfache digitale Interaktionen hinausgeht. Für B2B-Kunden im Bereich KI bedeutet dies eine wachsende Nachfrage nach flexiblen, anpassbaren und sicheren KI-Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Markenidentität zu wahren und gleichzeitig von den Vorteilen der Automatisierung zu profitieren.

Bibliography:

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