Mystery-Shopping-Studie 2018: Jeder zehnte Online-Shop antwortet nicht auf Kundenanfragen über Facebook

Der Online-Handel verdrängt zunehmend herkömmliche Vertriebskanäle. Die Welt des Online-Handels wird dabei immer größer. Doch wie genau tickt der deutsche E-Commerce-Markt? Welche Standards setzen etablierte Online-Shops, welche vielleicht innovative Newcomer? Vor allen Dingen stellt sich die Frage: Wie erlebt ein Kunde seinen Online-Kauf? Zur Beantwortung dieser Fragen hat das Forschungsinstitut ibi research an der Universität Regensburg zum zweiten Mal eine umfangreiche Studie zum Thema Online-Shopping im deutschen E-Commerce durchgeführt und dazu 125 Testkäufe getätigt.

Die aktuelle Studie zeigt sowohl die wesentlichen Veränderungen zum Vorjahr als auch den aktuellen Ist-Zustand im deutschen B2C-E-Commerce. Bei 125 Testkäufen in deutschen Online-Shops wurden jeweils reale Kundensituationen nachgestellt und anschließend das Einkaufserlebnis anhand eines zuvor festgelegten Kriterienkatalogs bewertet. Dazu wurden standardisierte Einkaufskriterien, wie beispielsweise Warenkorbwert, Bestellzeitpunkt sowie Zahlungsverfahren ausgewählt und in den ausgesuchten Online-Shops geprüft. Über 200 Kriterien wurden je Einkauf erhoben und ausgewertet. Durch die breite Fächerung des Untersuchungspanels war es möglich, branchenspezifische Unterschiede zu analysieren und beispielsweise Neuerungen oder Schwächen zu identifizieren. Unterstützt wurde das Forschungsprojekt von Salesforce und SIX Payment Services.

Kommunikation in sozialen Netzwerken

Ein wichtiger Bereich des Einkaufsprozesses ist die Präsenz und Kommunikation der Online-Shops in sozialen Netzwerken. Bei der Analyse der Nutzung sozialer Netzwerke zeigte sich, dass Facebook mit 88 Prozent Nutzungsquote das beliebteste Netzwerk unter den Händlern ist, während YouTube (64 %), Instagram (60 %) und Twitter (59 %) mit deutlichem Abstand folgen. Die Nutzungsintensität kann jedoch abhängig von der Branche unterschiedlich sein: beispielsweise nutzen die Shops aus der Kategorie Wohnen, Heimwerken und Garten, die Plattform YouTube stärker als Shops aus anderen Branchen (100 % statt 50-75 %).

Im Rahmen der Studie wurde nicht nur die Präsenz in den sozialen Medien analysiert, sondern auch die Nutzung beziehungsweise der Service innerhalb dieser Netzwerke untersucht. So zeigte sich, dass auf Kundenanfragen über Facebook acht von zehn Shops innerhalb eines Tages antworteten. Zehn Prozent der Shops reagierten jedoch gar nicht. Am schnellsten antworteten die Unternehmen aus dem Bereich Fast Moving Consumer Goods (FMCG) und Freizeit/Hobby, am langsamsten die Generalisten und die Sport-/Outdoor-Shops.

Fazit: Nutzung sozialer Medien weit verbreitet – Reaktionszeiten ausbaufähig

Aus den Ergebnissen der Studie geht hervor, dass über alle Phasen des Einkaufsprozesses hinweg bereits Quasi-Standards existieren, die Online-Shopper gewöhnlich erwarten und somit von den Händlern angeboten werden sollten. Zu den obligatorischen Standards im Bereich Kundenservice zählen neben dem Angebot von direkten Kontaktmöglichkeiten via E- Mail und Telefon auch die Nutzung von sozialen Netzwerken wie Facebook, Instagram und Twitter als unmittelbaren Kanal für Kundenanfragen. Jeder zehnte Online-Shop ist sich dessen anscheinend nicht bewusst, und jeder fünfte Shop benötigt fast einen ganzen Tag für die Beantwortung einer Frage. Hier gibt es Optimierungspotenzial, nicht nur in der Verkürzung der Reaktionszeiten von Kundenanfragen. Der Einsatz von Social Media sollte nicht nur der optischen Präsenz im Internet dienen, sondern ganzheitlich als Kommunikationskanal sowohl in die eine als auch in die andere Richtung gesehen und gelebt werden.

Für weitere Informationen können Sie die komplette Studie »ibi-Mystery-Shopping-Studie 2018 – Die Realität des deutschen E-Commerce« kostenlos herunterladen unter: www.ibi.de/mystery-shopping

 

Workshop-Empfehlung: Wie sieht eine gute und effektive Social-Media-Strategie aus? Lernen Sie im ibi-Praxisworkshop »Social-Media-Marketing« am 28.03.2019 in Regensburg die Grundlagen rund um das Thema soziale Netzwerke und deren Nutzung für die Unternehmenskommunikation kennen. Wir schauen uns Facebook, Instagram, Business Netzwerke wie XING und LinkedIn, Pinterest, YouTube genauer an und arbeiten die Unterschiede heraus. Wir erklären unter anderen wie man seine Zielgruppe in den Social- Media-Kanälen findet, welcher Kommunikationskanal sich für welches Unternehmensziel eignet oder wie man ein gutes Ranking auf den jeweiligen Plattformen bekommt. Unsere versierte Workshop-Leiterin, selbst Unternehmerin und Bloggerin mit viel Praxiserfahrung, wird Sie durch den Tag und die Themen führen. Die Teilnahme ist auf maximal 10 Anmeldungen begrenzt, da manche Themenbereiche in individuelle Sektionen aufgeteilt sind, bei der intensiv auf die einzelnen Teilnehmer eingegangen wird! Weitere Informationen und Anmeldung : https://ibi.de/SMM-Workshop/

 


 

Customer Experience als Allein­stellungs­merkmal – Wie künstliche Intelligenz den E-Commerce verändert

Der E-Commerce wächst zwar nach wie vor, doch es sind die größten Online-Shops und Marktplätze, die am meisten zulegen – Stichwort: Marktkonsolidierung. Interessanterweise ist es nicht der Preis, der Kunden zu Amazon treibt: Laut einer Studie von Adobe wünschen sich Kunden vor allem Bequemlichkeit und ein gutes Einkaufserlebnis (Customer Experience).

Natürlich lässt sich Customer Experience durch schönes Design, lesbare Schrift und die richtigen Bezahlvorgänge verbessern – und auch diese Dinge sollten Sie nicht außer Acht lassen. Doch auch die »unsichtbaren Seiten« eines Shops sind ein wichtiger Partner im Spiel um die beste Customer Experience: Wie gut ein Shop auf die speziellen Bedürfnisse des Kunden eingeht, lässt sich heute durch Algorithmen und künstliche Intelligenz signifikant verbessern. Im Endeffekt nützt einem Besucher ein schöner Shop nichts, wenn er nicht das findet, was er kaufen möchte. Indem komplizierte Mathematik den Kauf für den Kunden einfacher macht, lassen sich die Umsätze nach unseren Erfahrungen im zweistelligen Prozentbereich steigern. Und auch von der Kundentreue her werden laut der Studie von Adobe diejenigen Anbieter bevorzugt, die kontinuierlich Innovationen einführen, um das Einkaufserlebnis zu verbessern.

KI ist nicht gleich KI. Aber das kann Ihnen egal sein. Bereits in den 1970ern sprach man von »künstlicher Intelligenz«: Damals waren damit aber Expertensysteme gemeint, denen Menschen das ganze Wissen detailliert eingegeben hatten. Und auch der Sieg von Deep Blue über Kasparaov 1997 war ein Sieg hoher Kalkulationsgeschwindigkeit in Kombination mit dem Wissen etlicher Schach-Großmeister. Im Gegensatz dazu hat AlphaGo Zero nur die Spielregeln des Go-Spiels bekommen, und die moderne KI hat sich die meisterhafte Strategie selbst beigebracht. Heutige künstliche Intelligenz ist also viel weiter. Grob lässt sich KI in folgende drei Bereiche unterscheiden. KI bezeichnet alles, wo Computer selbständig scheinbar intelligente Entscheidungen treffen. Von Machine Learning redet man, wenn der Computer aufgrund konkreter Erfahrungen, die er im Einsatz täglich macht, sein Vorgehen anpasst. Ursprüngliche Verfahren mussten immer wieder von Menschen erweitert werden.

 

Abbildung 1: In diese drei Bereiche lässt sich KI unterscheiden.

Abbildung 1: In diese drei Bereiche lässt sich KI unterscheiden.

 

Wer in der Szene unterwegs ist, schaut bisweilen müde lächelnd auf alte Verfahren herab: Alles, was nicht Deep Learning ist, ist dann keine »richtige« KI. Wie aber Google-Spezialist Francois Challet in seinem Buch »Deep Learning with R« anhand einer Wettervorhersage aufzeigt, können bei manchen Aufgaben einfachere Verfahren durchaus mit einem furchtbar rechenaufwendigen LSTM-Netz mithalten oder übertreffen sogar dessen Ergebnisse. Für manche Aufgaben können moderne Verfahren zaubern. Aber um einen Nagel in die Wand zu schlagen, hilft ein Hammer mehr als ein Zauberstab.

Was heißt das für einen Onlineshop? Buzzwords am besten ignorieren und die Ergebnisse verschiedener Anbieter in einem A/B-Test vergleichen. 

Fast unmerklich, aber effektiv: Was KI heute im E-Commerce leistet.Durch ihre große Anpassungsfähigkeit sind KI-Verfahren prädestiniert für den digitalen Handel, wo sich Nachfrage-Peaks, Sortimente, Preise und Kundenpräferenzen immer kurzfristig ändern können.

Manche der unten aufgeführten Systeme sind sicher nichts Neues. Dennoch schadet ein kleiner Überblick sicher nicht: Denn wer noch keine Recommendation Engine oder keine Personalisierung einsetzt, sollte dies überdenken – Erfahrungen zeigen, dass Umsatzzuwächse im zweistelligen Prozentbereich möglich sind.

Recommendation Engine. Viele Onlineshops setzen bereits auf Recommendation Engines nach dem Motto »Kunden, die Ihr Produkt gekauft haben, haben auch dieses andere gekauft«. Das Problem für kleinere Händler bei diesem Ansatz sind geringe Datenmengen: Wenn viele Produkte noch nie in Kombinationen mit anderen gekauft werden, gibt es keine Empfehlung. Und bei einzelnen Verbundkäufen kann man falsch liegen: In der Anfangszeit bekam man dann schon mal den Blumentopf zum Motorrad-Lexikon angeboten, einfach weil ein anderer Kunde beides schon einmal zusammen gekauft hatte.

Heutige Recommendation Engines ziehen zusätzliche Parameter zur Verarbeitung heran und können aus einzelnen Kombi-Käufen abstrahieren, was im Allgemeinen zusammenpasst. Ein guter Anbieter zeigt daher einem Händler vorab eine Demo, die mit den eigenen Daten des Händlers spielt. 

 

Abbildung 2: Erfolgreich getestet im Lebensmittel-Großhandel: Der Predictive Basket sagt dem Kunden voraus, was er heute vermutlich braucht und macht den Einkauf um bis zu zwei Drittel schneller.

 

Personalisierung. Wo früher noch anhand von soziodemografischen Faktoren wie Alter und Geschlecht grobmaschig auf Zielgruppen »personalisiert« wurde, können heutige Machine-Learning-Verfahren anhand der Klickhistorie die Vorlieben und Interessen des individuellen Kunden schlussfolgern und das Angebot gezielt auf ihn zuschneiden. Seien es bestimmte Marken, Farben, Kategorien oder Preisspannen – oder auch besondere Produktbeschreibungstexte, auf die er anspricht. 

Der Kunde kommt dadurch bei 500 Digitalkameras oder 1000 Schuhen schneller zum gewünschten Produkt, oft findet er das Gewünschte trotz generischer Suche (»Kamera«) gleich auf der ersten Ergebnisseite.

 

Abbildung 3: Personalisiert – jeder Kunde bekommt sein individuell angepasstes Suchergebnis.

 

Online-Shopping neu gedacht: KI-Verfahren, die vor dem Durchbruch stehen.  Seit 20 Jahren gibt es E-Commerce, und seit 20 Jahren hat sich der Kaufvorgang im Online-Shop kaum verändert. Künstliche Intelligenz eröffnet hier neue Möglichkeiten: Sie kann interagieren statt nur zu reagieren, kann hören, sehen, Gefühle erkennen – und lernen. In den kommenden Jahren wird es daher Entwicklungen geben, die die Art und Weise des Einkaufens völlig verändern.

In diesem Zusammenhang kommt vielen Händlern das Stichwort Voice Commerce in den Sinn. Spracherkennung wurde seit über 30 Jahren erforscht, aber erst ein Durchbruch bei tiefen neuronalen Netzen im Jahr 2006 ermöglichte es, Stimmen sprecherunabhängig zu erkennen – kurz darauf kam Siri. Inzwischen sind Home-Assistenten wie Alexa sehr beliebt, jedoch kauft fast niemand darüber ein. Denn visuell kann man viel besser vergleichen und auswählen. Merke: »Voice ist seriell, Choice ist parallel«. Wer seinem elektronischen Helfer aufträgt: »Alexa, ich brauche einen Rucksack«, dem liest Alexa eine Liste von gefühlt 200 Produkten vor – nicht gerade hilfreich. Mit dem Echo Show hat Amazon versucht, ein Alexa-Gerät mit Bildschirm zu etablieren. Aber einer der Vorteile von Home-Assistenten ist, dass man eben nicht an den Bildschirm muss. Bis jetzt haben sich daher die »Show«-Geräte nicht durchgesetzt. Wahrscheinlich werden herkömmliche Online-Shops nicht ersetzt, bis Augmented-Reality-Brillen kontinuierlich getragen werden.

Sinnvoll ist Voice Commerce schon heute für die Nachbestellung gewohnter Artikel (»Alexa, Waschmittel kaufen«) – insbesondere in Verbindung mit der Predictive-Basket-Technologie. Auch Visual Search basiert auf neuronalen Netzen, doch die Technologie funktioniert noch nicht so zuverlässig wie die Spracherkennung. Sobald die Entwicklung aber weit genug fortgeschritten ist, wird Visual Search einen festen Platz im Markt einnehmen. Denn es ist praktisch: Als Kunde kann ich einfach einen Gegenstand fotografieren, für den ich mich interessiere – und das System sagt mir, welches Produkt es sein könnte oder kann ähnliche Produkte im Sortiment vorschlagen.

Bei Händlern, bei denen Kunden immer wieder die gleichen Produkte bestellen – wie Lebensmittel, Apotheke, Drogerie oder B2B –, ermöglicht es KI, den Einkaufsvorgang zu transformieren: Mit einer neuen KI-Technologie, dem Predictive Basket, lässt sich voraussagen, was der Kunde in seiner aktuellen Session kaufen will. Die KI berechnet die Vorschläge auf Basis des Verhaltens des einzelnen Kunden und aufgrund des Verhaltens aller anderen Kunden. So lernt sie den Kauf-Rhythmus des Kunden kennen und passt sich immer besser darauf an. Bei einem österreichischen Lebensmittel-Großhändler kommt der Predictive Basket bereits heute erfolgreich zum Einsatz.

 

Statement: Digitale Kundenerfahrung – der erste Eindruck zählt

Carlo Pacifico, Regional Vice President der Region DACH bei New Relic, Anbieter von Digital Performance Lösungen

Carlo Pacifico, Regional Vice President der Region DACH bei New Relic, Anbieter von Digital Performance Lösungen

Digitale Kundenerfahrung zählt zu einem wesentlichen Bestandteil des Geschäftserfolgs. Dafür muss vor allem die digitale Interaktion auf allen Kanälen schnell und effizient sein. KPIs wie die Verfügbarkeit, Datendurchsatz oder die Reaktionszeiten zeigen an, wie reibungslos die Interaktion des Kunden mit digitalen Angeboten läuft. Wenn Services zu langsam reagieren oder gar nicht genutzt werden können, ist der User schnell frustriert. Wir bei New Relic sehen, dass der Kunde null Toleranz für eine schlechte Kundenerfahrung hat. Ist er einmal frustriert, ist er für das Unternehmen verloren. Auch Fehlermeldungen sollten deshalb gut beobachtet werden. Ein Indikator, der die Application Performance an einem Index für Kundenzufriedenheit misst, ist der Apdex. Er zeigt an, zu welchem Grad die Performance den Erwartungen der Nutzer entspricht. Je agiler die eigenen Ressourcen genutzt werden, umso besser können zum Beispiel unerwartete Spitzenlasten ausgeglichen oder neue Services schneller auf den Markt gebracht werden.

 

Chat Commerce. 76 Prozent der Chinesen nutzen WeChat. Daraus abzuleiten, dass ChatCommerce in Kürze auch hierzulande dominant wird, wäre aber ein Trugschluss: Denn WeChat ist nicht einfach ein Chat – es ist soziale Plattform, elektronische Geldbörse, der Taxidienst, inzwischen auch akzeptierter offizieller Ausweis-Ersatz in manchen Behörden. Die niederländische Handelsforscherin Prof. Kitty Koelemejer sagt: »weChat is the Chinese internet«. Also das ganze Internet, nicht nur der Messenger! Ein Fünftel der Nutzer verbrachten bereits 2017 täglich mehr als 240 Minuten – 4 Stunden täglich! – in WeChat.

Dieser enorme Run wird in Europa aller Voraussicht nach nicht kommen. Trotzdem kann Chat im Online-Shop sinnvoll sein. Nur wie? Auf Fragen einfach eine Liste von Produkten zu zeigen, bringt nicht wirklich Mehrwert. Sinn ergibt der Chat im Shop vor allem, wenn spezielle Fragen beantwortet werden können: Welche Batterien brauche ich dafür? Was ist der größte Fernseher unter 2000 Euro? Kann ich mir das am Samstag liefern lassen? Welche Pralinen enthalten keine Nüsse? Für manche Fragen braucht man heutzutage noch einen Menschen auf der anderen Seite. Semantische Suche steht aber auf der Türschwelle. Und dann muss man den Usern noch klarmachen, dass sie Fragen stellen dürfen, denn …

Semantische Suche. … eine »richtige« semantische Suche versteht ganze Sätze wie »Ich suche eine Flugreise über Weihnachten mit meiner kleinen Tochter an einen schönen Strand«. So etwas hatte FactFinder speziell für die Reiseindustrie 2013 entwickelt und in sechs Reiseportalen live geschaltet. Aber Kunden sind faul, wollen nicht so viel tippen: So haben 98 Prozent der User nur ein einziges Wort eingegeben, meist so etwas wie »Mallorca« – und die Reiseportale haben unsere innovative Technologie wieder abgeschaltet.

Heute wird Semantik für andere Zwecke verwendet. Mittels Machine Learning lernt die Suchmaschine die Zusammenhänge zwischen Suchanfragen und Produkteigenschaften. Die Suchergebnisse werden dadurch präziser, indem zum Beispiel bei der Suche nach »Schalter« gerade nicht das »Gehäuse mit Schalter« gefunden wird, sondern nur die Schalter. Der Benutzer tippt also wie bisher nur ein Wort – aber die Maschine denkt mit!

Fazit: Alles ist im Wandel. Und trotzdem sollte man heute Chancen nutzen. KI ist inzwischen ein riesiges Feld, das sich exponentiell ausweitet: Der Wandel wird immer schneller. Das Moore’sche Gesetz besagt für IT-Systeme eine Verdoppelung der Geschwindigkeit etwa alle zwei Jahre. Im Bereich KI-Hardware ging es in den letzten Jahren wesentlich schneller. Die neue Generation der KI-Prozessoren von Google leistet acht (!) Mal so viel wie die letzte vor 18 Monaten.

Neben den genannten KI-Verfahren, die entweder bereits im Einsatz sind oder kurz vor der Marktreife stehen, gibt es viele weitere Ansätze, die Stand heute jedoch noch große technologische Schritte erfordern. Einen besonders großen Wandel bringen wird Virtual Reality (im Online-Shop) bzw. Augmented Reality (im stationären Handel) sowie KI-basierte Einkaufsassistenten, die durch Sensoren erkennen, was ich benötigen werde, und selbstständig nach passenden Produkten suchen und nach günstigen Preisen Ausschau halten.

Ob es nun darum geht, die Customer Experience durch KI punktuell zu verbessern oder völlig neu zu gestalten: KI-Systeme bieten schon heute eine große Chance, noch mehr Einkaufskomfort und Kundenorientierung zu schaffen – und sich dadurch vom Wettbewerb abzuheben Als Händler braucht man nur eines zu tun: sie nutzen. 


Carsten Kraus ist gewählter Vorsitzender der bwcon-Fachgruppe für künstliche Intelligenz, Mitglied des Netzwerks für Hochbegabte »Mensa« sowie Gründer und Geschäftsführer von Omikron Data Quality, deren Geschäftsbereich FACT-Finder europäischer Anbieter für E-Commerce-Suche und Navigation ist. Durch seine weitreichende Expertise in beiden Bereichen – Künstliche Intelligenz und E-Commerce – besitzt Carsten Kraus eine einzigartige Perspektive auf die Zukunft des Online-Handels. In seinen Vorträgen veranschaulicht er unter anderem, wie intelligente Verfahren den E-Commerce künftig verändern und wie Unternehmen den digitalen Wandel bestmöglich realisieren.

 

 

Illustration: © VAleri Hadeev /shutterstock.com

 

 

 

 

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