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Drei Herausforderungen im Digital Commerce - und wie sie durch Natural Language Generation gelöst werden können
Harald Oberhofer
Head of Marketing, Retresco
Der Begriff Digital Commerce fasst eine Vielzahl Unternehmen aus unterschiedlichsten Branchen zusammen. Handelsmarken mit traditionell stationärem Geschäft, die sich mitten in der Digitalen Transformation befinden sind damit ebenso gemeint wie E-Commerce-Unternehmen, deren DNA seit Gründung rein digital ist. Fashionmarken auf der Suche nach dem direkten Kontakt zu Kundinnen und Kunden über digitale Touchpoints, Autokonzerne mit dem Ziel durch digitale Angebote interne und externe Stakeholder besser zu erreichen, B2B- und B2C-Verkaufsplattformen unter hohem Innovationsdruck oder die Tourismusbranche, die nach dem Höhepunkt der Corona-Pandemie auf digitalen Kanälen viel Potential sieht.
Was die Akteure des Digital Commerce eint: sie alle kaufen und verkaufen Produkte und/oder Dienstleistungen im Internet mit on- oder offline Transaktion. Und: sie stehen dabei vor ähnlichen Herausforderungen.
Die Herausforderungen des Digital Commerce
Herausforderung Nr. 1: Wachstum steigern
Technische Innovationen, steigende Erwartungen der Kundinnen und Kunden nach mehr und besseren digitalen Touchpoints, Wettbewerbsdruck und zahlreiche externe, Einflüsse schaffen ein herausforderndes Spannungsfeld für nachhaltiges Wachstum von Unternehmen.
Natural Language Generation (NLG) – auch als automatische Textgenerierung bezeichnet – ist ein Teilbereich aus dem Gebiet Künstliche Intelligenz und gehört laut Gartner zu den wichtigsten KI-Technologien der kommenden Jahre. NLG wandelt Daten automatisiert in Text und ermöglicht so eine Vielzahl von konkreten Einsatzszenarien, die ein höheres Maß an Flexibilität und Dynamik in Wachstumsprozessen unterstützen.
NLG-Lösungen erstellen relevanten Content ressourcenschonend und skalierbar, ein Beispiel sind Produktbeschreibungen für Onlineshops. Im Vergleich zu herkömmlichen Prozessen der Textproduktion bedeutet die Automatisierung von Produkttexten signifikant sinkende Kosten bei gleichzeitig exponentieller Zunahme des Outputs.
Auf diese Weise lassen sich große Mengen von Produkten schnell online sichtbar machen und verkaufen -– eine Grundvoraussetzung für Wachstum im Digital Commerce. Weil Natural Language Generation die Bereitstellung von Content in unterschiedlichen Sprachen bietet, ist die Technologie auch ein Schlüssel zur Expansion in internationale Märkte.
Herausforderung Nr. 2: Steigerung der operativen Effizienz
Prozesse und Prozessschritte der Erstellung von Content sind in Unternehmen meist über zahlreiche interne Stakeholder und externe Dienstleister verteilt und unterliegen oftmals keiner zentralen Verantwortung und Steuerung. Diese herkömmlichen Abläufe in der Content-Produktion können den hohen Ansprüchen von Anbietern, Herstellern, Kundinnen und Kunden kaum noch wirtschaftlich sinnvoll gerecht werden.
Lösungen aus dem Bereich Natural Language Generation ermöglichen volle Kontrolle über sämtliche Prozesse der skalierbaren Erstellung von qualitativ hochwertigem Content und befreien von Abhängigkeiten gegenüber internen Dienstleistern und Agenturen. Die Effizienz steigt nachweislich, wenn Prozessschritte wie Datenanalyse, Textgenerierung und Übersetzung zentralisiert in einer Lösung stattfinden.
Hierdurch wird der Gesamtprozess der Contenterstellung nicht nur verkürzt, sondern kann auch in die Verantwortlichkeit einer Person oder Abteilung gegeben werden. Unternehmensinterne Kompetenzen, Content skalierbar zu erstellen und strategisch zu managen, verbleiben zu 100 Prozent in Fachabteilungen von Unternehmen.
Herausforderung Nr. 3: Verbesserung des Kundenerlebnis
Das Einkaufserlebnis von Kundinnen und Kunden ist meist subjektiv und durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst, die nicht immer in der Kontrolle des Anbieters liegen. Die gute Nachricht: Im Digital Commerce lässt sich die Customer Experience messen, etwa über die Conversion Rate in einem Webshop, Social Media-Signale, die Auswertung von Käuferbewertungen oder Kundenbefragungen (CSAT, NPS). Sollte einer dieser KPIs unbefriedigend ausfallen, muss der Anbieter schnell reagieren.
Messbar verbessern lässt sich Kundenerlebnis beispielsweise durch die Bereitstellung von aktuellen und hochindividualisierten Texten an jedem Punkt der Customer Journey. Ob mit zielgruppengerechten Produktbeschreibungen im eigenen Onlineshop, über Kundenkommunikation via maßgeschneiderten Newslettern oder hochwertige Texte im Printkatalog – Natural Language Generation sorgt für eine durchgehend hohe Qualität von Inhalten auf allen Kanälen und Plattformen und schließt Falschinformationen aus.
Best Practices für den Digital Commerce
Praxisbewährte Beispiele zeigen, dass die Automatisierung der Contenterstellung im Digital Commerce vielfältige Mehrwerte schafft. So generiert beispielsweise MediaMarktSaturn für die Marken der Onlineshops 500.000 Produktbeschreibungen. Die Automatisierungslösung von Retresco optimiert Prozesse der Content-Produktion bei MediaMarktSaturn Deutschland grundlegend. Die Erstellung von Produktbeschreibungen wird nun von einem kleinen Experten-Team effizient gesteuert.
Ein weiteres erfolgreiches Beispiel ist die automatisierte Erstellung von Produkttexten bei Lyreco Switzerland. Für die Erstellung von Produktbeschreibungen im Webshop sowie im Print-Katalog setzt der Schweizer Marktführer für Arbeitsplatzausstattung und Bürobedarf auf automatische Textgenerierung – mit messbaren Erfolgen. Die Automatisierung der Produktion von Content in den Sprachen Deutsch, Englisch, Französisch und Italienisch führte bei Lyreco Switzerland AG bereits nach sechs Monaten zu einer signifikanten Optimierung interner Prozesse und des Time-to-Market neuer Produkte.