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„Der manuelle Proof entscheidet, ob der Einsatz von KI wirklich Sinn macht“

Als mittelständisches Unternehmen ist ROSE Bikes Vorreiter im Einsatz Künstlicher Intelligenz und plant seine Customer Intelligence noch weiter auszuweiten, so dass vorhandene Datenmengen zielführend ausgewertet und angewendet werden. Mit Sebastian Bomm, Director User Experience & Customer Intelligence bei ROSE Bikes, sprechen wir über die Implementierung von KI im Business Alltag.

Wie haben Sie Ihren Business Case im Unternehmen entwickelt?

Sebastian Bomm: Wenn man einen Blick auf viele Handelsunternehmen wirft, wird immer noch häufig die Kontaktangst mit KI deutlich. Für die meisten ist es eine Art „Black Box“, da sie nicht genau einschätzen können, was dort passiert. Dabei ist es für uns als Konsumenten ein mittlerweile selbstverständliches und omnipräsentes Thema, das auch nicht erst gestern auf der Bildfläche erschienen ist.  

Wir gehen mit diesem Thema wie mit jedem anderen um: Erst einmal in kleinen Tests manuell Erfahrungen aufbauen, um Effekte inhaltlich verstehen und Erfolge messen zu können. Erst dann denken wir über die Implementierung von beispielsweise Automatisierungstechniken nach, die wir dann entweder in Eigenregie oder mit der Unterstützung unserer Technologiepartner umsetzen. Grundsätzlich ist dieser manuelle Proof am Anfang jedoch enorm wichtig. Beispielsweise schauen wir, dass wir unserer Kundin oder unserem Kunden, die oder der gerade ein Rennrad gekauft hat, nach einem gewissen Zeitraum auf Basis des Kaufs weitere relevante Inspiration anbieten. Dies probiert man am Anfang manuell aus, wenn dies positive Metriken erzeugt, folgt die Weiterentwicklung und die Bearbeitung in größeren Volumina mit noch mehr Relevanz nach Kundeninteresse mithilfe von Automatisierung.

Daher mein Tipp: Man muss sich einfach einen Ruck geben und klein anfangen, in Experimenten denken, damit die Hemmschwelle nicht immer größer und irgendwann unüberwindbar wird.

In welchen weiteren Bereichen kommt KI bei ROSE Bikes ebenfalls zum Einsatz?

Bomm: Insgesamt verwenden wir einen nicht geringen Anteil entsprechender Anwendungen für interne Zwecke, beispielsweise bei der Strukturierung von Daten. Aktuell beschäftigen wir uns bspw. mit dem Natural Language Processing, um große Mengen von Textdaten bearbeiten und einfache Kundeninteraktion automatisieren zu können, was wiederum unserem großartigen Kundenservice dabei hilft, sich noch stärker auf die Beratungsfälle zu konzentrieren, die wirklich persönliche Beratung erfordern. Ebenso werden wir in unseren Analytics mehr Effizienz und Tempo erreichen.

Neben den intern-prozessual ausgerichteten Aktivitäten geht es aber vordergründig, wie bereits beschrieben, immer um die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Darauf zahlt letztendlich alles ein.

Intern entwickeln oder extern einkaufen. Was ist Ihr Ansatz?

Bomm: Das hängt vom Einsatzgebiet und unseres Entwicklungsstands ab. Langfristig sollte man aber natürlich auch auf eigene Kompetenzen setzen, damit man unabhängig und schnell handeln und möglichst viel intern lernen kann. In Zukunft wird dies nach unserer Meinung ein entscheidender Wettbewerbsfaktor sein. Wenn nicht sogar ein Teil der Kernkompetenz, die man im Onlinehandel haben muss.

Welche weiteren Potenziale sehen Sie?

Bomm: Potenziale gibt es ohne Ende eigentlich in jedem Bereich. Das steht außer Frage. Generell liegen große Möglichkeiten in der Verbesserung der Kundenbetreuung wie auch der Optimierung von internen Prozessen. Automatisierung von bestimmten Tätigkeiten oder Abläufen sollte immer ein Zeitgewinn sein, um Luft für andere Tätigkeiten, neue Experimente und Weiterentwicklung zu schaffen.

Darüber hinaus sehen wir ein riesiges Potenzial bei der Datenvernetzung von unterschiedlichen Touchpoints, sei es online, stationär oder auch im Umgang mit unseren Produkten.

Wir wollen uns immer noch nützlicher für unsere Kund*innen machen, ihnen noch mehr Aufwände abnehmen, noch serviceorientierter sein und das beste Einkaufserlebnis der Branche anbieten.

Herr Bomm, wir danken Ihnen für das Gespräch.

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