Illustration Absmeier foto freepik

Wie die wachsende KI-Akzeptanz die Consumer Journey transformiert.

Ob via Dialog-KI Kaufempfehlungen einholen oder Bestellungen über einen Sprachassistenten tätigen – bereits heute halten KI-Tools Einzug im Shopping-Erlebnis. Dieser Trend soll in den nächsten Jahren weiter an Fahrt aufnehmen. Bis 2030 werden KI-affine Verbraucher laut Studie »New Minds, New Markets« der rund 46 Prozent der Kaufkraft weltweit ausmachen – und allein in Deutschland rund 540 Milliarden Umsatz generieren. Cognizant hat in der Studie »New Minds, New Markets« gemeinsam mit Oxford Economics durch die Befragung von 8.400 Teilnehmerinnen und Teilnehmer untersucht, wie die wachsende KI-Affinität der Verbraucher ihr Verhalten entlang der Consumer Journey transformiert [1].

Demografische Unterschiede bei der KI-Akzeptanz

Nicht alle Verbraucher begrüßen KI gleichermaßen oder im gleichen Tempo. Die KI-Akzeptanz der verschiedenen Zielgruppen quantifiziert Cognizant mittels des sogenannten AI Intensity Index [2]. Je höher dieser Wert bei bestimmten Verbrauchern ausfällt, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie beim Einkaufen auf KI zurückgreifen, beispielsweise bei der Produktsuche.

Basierend auf dem AI Intensity Index lassen sich vier demografische Gruppen unterscheiden: Early Adopters, Accelerators, Agnostics und Anchors.

Early Adopters: Diese Tech-Enthusiasten machen die oberen 17 Prozent der Accelerators aus. Aufgrund ihres jungen Alters (in der Regel 18-24 Jahre) fällt die Kaufkraft der Early Adopters aktuell noch geringer aus, diese Zielgruppe birgt jedoch aufgrund ihrer Begeisterung für technologische Innovationen ein enormes Potenzial für die Zukunft.
Accelerators: Im oberen Viertel des AI Intensity Index angesiedelt, verfügt diese KI-affine Zielgruppe im Alter von 18-44 Jahren im Schnitt über einen höheren Bildungsgrad, ein höheres Einkommen und mehr Kaufkraft.
Agnostics: Das »Mittelfeld« mit Personen ohne eine starke Haltung zu KI macht 50 Prozent aus. Ihr Verhalten und ihr Einfluss auf die Verbreitung von KI ist schwierig zu antizipieren.
Anchors: Das untere Viertel im AI Intensity Index, in der Altersgruppe 55+ Jahre angesiedelt, steht KI eher verhalten gegenüber. Ihre Skepsis könnte die Verbreitung von KI zunächst hemmen. Doch mit sinkender Kaufkraft dieser Zielgruppe wächst der Einfluss anderer Demografien, vor allem der Accelerators.

Unabhängig von ihrer Position im AI Intensity Index sind sich die Befragten in bestimmten Punkten einig:

75 Prozent der Studienteilnehmer empfinden aktuell Frust im Einkaufsprozess. Ein Plus an Komfort könnte demnach ein starkes Argument für den Einsatz von KI sein.
Für 22 Prozent der Verbraucher ist Zeitersparnis das Hauptargument für den Einsatz für KI, während 12 Prozent damit gerne nach dem besten Schnäppchen suchen.
Bei allem Komfort-Potenzial der KI geben Verbraucher ungerne die Kontrolle ab. Drei Viertel der Befragten würden nicht zulassen, dass eine KI automatisch Waren nachbestellt oder ohne zusätzliche Autorisierung größere Zahlungen tätigt.
Inzwischen haben viele Verbraucher keine Scheu, auch sensible Prozesse mobil zu tätigen: 52 Prozent der Befragten nutzen Mobile Banking, 44 Prozent buchen ihre Reisen übers Smartphone. Es ist davon auszugehen, dass dieses Grundvertrauen auch der KI-Integration zugutekommen könnte. Demnach könnte KI eine höhere Akzeptanz genießen, wenn sie zunächst in vertraute Applikationen oder Endgeräte integriert wird.

Schwankende KI-Akzeptanz entlang der Consumer Journey

Die Erhebung zeigt, dass die Akzeptanz von KI nicht nur grundsätzlich zwischen unterschiedlichen demografischen Gruppen variiert, sondern auch entlang des Einkaufsprozesses. Hier unterscheidet man grundsätzlich drei Phasen (Touchpoints):

Learn (Verbraucher erfahren von neuen Produkten),

Buy (der Kaufvorgang an sich) und

Use (Anwendung des erworbenen Produkts).

Auf Basis von Umfragedaten und detaillierten Interviews hat Cognizant den sogenannten Comfort Quotient für diese Touchpoints ermittelt. Je höher dieser Wert, desto wohler fühlen sich die Verbraucher mit dem Einsatz von KI in der jeweiligen Phase.

Learn: In dieser Sondierungsphase fühlen sich Verbraucher mit KI-gestützten Tools am wohlsten. Entsprechend liegt der durchschnittliche Comfort Quotient mit 47 Punkten am höchsten, mit Early Adopers (58 Punkte) und Accelerators (50 Punkte) als zentralen Treibern.
Buy: Während der Kaufentscheidung ist die Zurückhaltung im Bezug auf KI am höchsten (Comfort Quotient: 27 Punkte). Hier zögern selbst die technikaffinen Early Adopters und kommen auf einen untypisch niedrigen Comfort Quotient für 34. Es ist wenig überraschend, dass dieser Wert bei der Demografie der Anchors bei 16 liegt.
Use: Ist der Kauf erstmal getätigt, erholt sich der Comfort Quotient leicht auf 39 Punkte. In der Consumer Journey ist »Use« die Phase, in der sich selbst Anchors am wohlsten mit KI fühlen, wie der Comfort Quotient von 34 zeigt.

Demnach steckt das größte kurzfristige Potenzial aus Unternehmenssicht darin, die Produktentdeckung mit KI-gesteuerten Tools anzureichern. In der Einkaufsphase gilt es, das Sicherheitsbedürfnis der Verbraucher zu respektieren – für das vollautomatisierte Einkaufen ist es derzeit etwas zu früh. Es ist denkbar, dass mit wachsendem Vertrauen in KI als Ganzes auch das Vertrauen in den KI-Einsatz während der Buy-Phase sukzessive wachsen wird. Der höhere Comfort Quotient in der Use-Phase ist ein positives Signal für Unternehmen. Darin steckt für sie die Chance, Kundenbeziehungen auch mittels KI nachhaltig zu stärken.

»Durch das Verständnis des ›KI-gesteuerten Kunden‹ und seiner sich verändernden Wünsche, Bedürfnisse und Erwartungen können Unternehmen die Zukunft der Märkte antizipieren und sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen. Die Studie zeigt, wie KI die Customer Journey verändern wird – von der KI-gesteuerten Entdeckung eines Produkts bis hin zum autonomen Konsum. Sie liefert so einen Fahrplan für Unternehmen, die in dieser neuen Ära des agentenbasierten Handels erfolgreich sein wollen.«, so Dr. Kathrin Kind-Trüller, Chief Data Scientist und AI & Advanced Analytics Director bei Cognizant EMEA und APAC.

[1] https://www.cognizant.com/us/en/aem-i/new-minds-new-markets-ai-customer-experience

[2] https://www.cognizant.com/en_us/insights/documents/the-influence-of-ai-on-consumer-behaviour.pdf

545 Artikel zu „KI Customer Journey“

News | IT-Security | Ausgabe 9-10-2023 | Security Spezial 9-10-2023

Die neue Rolle von KI- und ML-basierten Analytics-Lösungen bei der Bekämpfung von Online-Fraud – Besserer Schutz und optimierte Customer Journey

9. Oktober 2023

Zunehmende Fallzahlen bei Online-Betrugsfällen verändern die Geschäftsprioritäten im Finanz- und Telekommunikationssektor. Bei fast drei von vier Entscheidungsträgern standen 2022 Investitionen zur Verbesserung des Schutzes vor Betrug deshalb ganz oben auf der Agenda [1].