Mit voranschreitender Digitalisierung sind Hersteller, Händler, Service- und strategische Innovationspartner gezwungen den Fokus auf ein überzeugend gemeinsam orchestriertes End-to-End-Kundenerlebnis zu richten. Wem dies gelingt, erschließen sich die Potenziale neuer Kundenerlebnisse.

End-to-End-Konzepte sind an sich nichts Neues. Allerdings stellt es produzierende Unternehmen weiterhin vor Herausforderungen, diese in die Tat umzusetzen. Technologische und organisatorische Hürden werden aufgrund unterschiedlicher Strategien, Prioritäten oder Zielausrichtungen häufig nicht gemeinsam angegangen. Die häufigsten Hürden dabei sind:

• fehlender direkter Zugang zum Endkunden für Hersteller,
• nicht ausreichend integrierte Prozesse zwischen Herstellern und Händlern sowie Service-Partnern,
• Fehlende technische Möglichkeiten für die Orchestrierung des Kundenerlebnisses über alle Kundenkanäle und Vertriebsstufen,
• Widerstände gegen notwendige Neugestaltung von Partnerschaften mit Servicepartnern und Händlern,
• Vorbehalte aufgrund von Gefahr der Kannibalisierung von bestehenden indirekten Vertriebskanälen durch neue Paradigmen und Technologien wie der Plattform-Economy oder Erschließung neuer direkter Kundenzugänge über smarte Produkte bzw. „connected products“

Die Digitalisierung verlangt jedoch, die Hürden zu nehmen und neue Wege für das Kundenerlebnis aus Sicht von Marketing, Vertrieb und Service mit den Partnern gemeinsam zu gehen. Wer diese Gelegenheiten auslässt, wird die Kundenerwartungen nicht mehr erfüllen können und im Wettbewerb zurückfallen. Aber wie kann nun schrittgehalten werden, oder besser noch: Wie lässt sich das Endkundenerlebnis hinsichtlich des digitalen Wandels überzeugend gestalten? Es finden sich bereits einige Angebote, die zeigen, wie das Endkundenerlebnis im Zusammenspiel bestehender und neuer Kanäle orchestriert wird:
In der Automobilindustrie nutzen Hersteller über Connected-Car-Konzepte die Daten der Fahrzeuge, um ihren Kunden zusätzliche Dienste anzubieten. Die Möglichkeiten sind hier vielfältig und reichen von der Anzeige eines Händlers samt Navigation bei anstehenden Fahrzeug-Services bis hin zur Auslösung zugehöriger Bestellvorgänge für erforderliche Ersatzteile und Vorschlägen für freie Wartungstermine beim Händler.

In der sogenannten „Weißen Warenindustrie“ werden neue Kundenerlebnisse über „smarte“ Kühlschränke geschaffen, die einen Gang zum Supermarkt überflüssig machen, indem beispielsweise online mit integrierten Services wie Amazons Alexa bestellt oder während des Einkaufs im Supermarkt ein virtueller Blick in den Kühlschrank ermöglicht wird.

Der Einstieg in neue Kundenerlebnisse mit Machine Learning & Künstlicher Intelligenz
Wie aus diesen Szenarien hervorgeht, werden neue Kundenerlebnisse unter anderen mit dem Einsatz von Software as a Service (SaaS) aus den Bereichen des Machine Learning bzw. der künstlichen Intelligenz (KI) geschaffen. Über die Kombination mit Technologien aus diesen Bereichen ist eine weitreichende Automatisierung mit zunehmender Intelligenz möglich - wie das Angebot von nutzerfreundlicheren User Interfaces durch den Einsatz von natürlichsprachigen Services. Beispiele hierfür sind im steigenden Angebot von Bots zu finden. Diese sind unter anderem in der Lage, in einem Support-Center selbstständig Anfragen zu beantworten oder zumindest zu kanalisieren, Bestellungen vorzunehmen oder Termine bei einem Händler zu vereinbaren, bei dem der Endkunde vorab Information über benötigte Ersatzteile, Services und Kosten erhält und sein typisches Fahrverhalten sowie für ihn wünschenswerte Termine in Betracht gezogen werden. Zentral dabei ist, dass das dabei geschaffene Kundenerlebnis einen Mehrwert für den Kunden darstellt und dem Anbieter vertraut wird. Nur so sind wir als Kunden bereit, unsere Informationen mit den Anbietern teilen zu wollen.

Chance mit Machine Learning & Künstlicher Intelligenz ein orchestriertes Kundenerlebnis zu schaffen
Machine Learning und Künstliche Intelligenz bieten zudem die Chance, das Kundenerlebnis aus technischer Perspektive über alle potentiellen Kanäle hinweg zu orchestrieren. Sie ermöglichen so eine engere Bindung der Endkunden an die Händler, die Servicepartner sowie die Hersteller. Zudem eröffnen sich neue Geschäftsmodelle sowie neue Cross- und Upselling-Potentiale für Hersteller, Händler und Servicepartner. Ohne ihr Commitment und Nutzung gemeinsamer Services werden solche Ansätze jedoch nicht funktionieren. Deshalb ist es von entscheidender Bedeutung, alle eingebundenen Partner und Stakeholder zu motivieren und zu aktivieren. Als Startpunkt hilft es, die Auswirkungen durch Machine Learning und Künstlicher Intelligenz auf organisatorische und technische Hürden zu betrachten.

Strukturelle und technologische Transformation
Für ein gemeinsam orchestriertes Kundenerlebnis müssen die Partner an einem Strang ziehen und sich auf gemeinsam genutzte Services committen. Nur so können neue überzeugende Kundenerlebnisse geschaffen werden, die einen Einfluss auf Cross- und Upselling oder auf die Markenpflege haben. Die Basis dafür bilden Cloud-basiertes Machine Learning und Services für Künstliche Intelligenz, die Hersteller zusammen mit ihren Händlern und Partnern nutzen. Unternehmen sollten daher mit Blick auf Künstliche Intelligenz eine strukturelle und technologische Transformation der bestehenden Marketing, Vertriebs- und Servicestrukturen gemeinsam mit ihren Partnern vorantreiben.

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Dieser Beitrag ist bereits erschienen auf Marconomy.de