Customer Experience im KI-Zeitalter: Eine Bestandsaufnahme
Die fortlaufende Evolution des Kundenerlebnisses
Wie KI das Kundenerlebnis in jedem Schritt optimiert – von den Daten bis zur Bereitstellung.
Übersicht.
Für unsere Studie aus 2025 zu Customer Experience im KI-Zeitalter haben wir über 3.400 Führungskräfte aus neun Regionen und acht verbraucherorientierten Branchen befragt. Ziel war es, zu verstehen, wie Unternehmen auf die grundlegenden Veränderungen im Kundenerlebnis reagieren und wie sie sich auf die Transformation angesichts der rasanten KI-Innovation vorbereiten.
Das Kundenerlebnis entwickelt sich weiterhin mit hohem Tempo, angetrieben durch steigende Erwartungen, schwindende Aufmerksamkeitsspannen und den rasanten Fortschritt der KI. Für Führungskräfte ist dies kein Zieleinlauf, sondern eine fortlaufende Reise, bei der sich Kundenverhalten, Kanäle und Tools ständig verändern.
In diesem Bericht erfahrt ihr, wie Unternehmen die Transformation des Kundenerlebnisses in vier Hauptbereichen gestalten:
Die Customer Journeys schlägt durch die Verlagerung zur LLM-gestützten Entdeckung neue Wege ein.
Moderne Datenbehandlung ermöglicht eine bessere Personalisierung.
Kundinnen und Kunden erwarten heute qualitativ hochwertigen Content in Echtzeit und großem Umfang.
Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, Agent-basierte KI einzuführen.
„Erfolg in der heutigen Umgebung erfordert mehr als nur die Einführung der neuesten Plattformen oder Tools. Es geht darum, die richtigen Strukturen aufzubauen, Zusammenarbeit zu fördern und Teams zu befähigen, schnell und souverän zu handeln. KI ist jetzt ein Katalysator auf dieser Reise – sie beschleunigt Innovation, ermöglicht klügere Entscheidungen und hilft Unternehmen, angesichts ständiger Veränderungen agil zu bleiben. Erfolgreich sind die Unternehmen, die Transformation als eine Reise betrachten – eine Reise, die Agilität, Vertrauen und einen unermüdlichen Fokus auf Ergebnisse erfordert.“
Christopher Young
Senior Director, Global Industry Strategy, Adobe
LLMs als neues Eingangstor zur Markenentdeckung
Die Entdeckung von Marken gestaltet sich heute völlig anders als noch vor fünf Jahren. Die Customer Journey ist fragmentiert, Erwartungen steigen und KI verändert grundlegend, wie Menschen nach Marken suchen, diese entdecken und eine Beziehung zu ihnen aufbauen.
Die Customer Journey schlägt neue Wege ein
Die Customer Journey von heute verzweigt sich, bildet Schleifen und verbindet sich neu. Weniger linear, mehr wie ein Netzwerk. Unsere Forschung zeigt: Kaufende haben sieben bedeutsame Interaktionen über verschiedene Kanäle, bevor sie einen Kauf tätigen. Sie springen zwischen Produktseiten und Preisvergleichen, Bewertungen und Threads, Influencer-Videos und Ladenregalen hin und her. Geräteübergreifend erwartet die Kundschaft, dass Marken Schritt halten und sofortige Antworten, Mobile-First-Erlebnisse und eine konsistente Kommunikation bieten. Marken, die dies nicht schaffen, haben das Nachsehen.
Kaum haben Unternehmen begonnen, sich anzupassen, bahnt sich jedoch ein noch größerer Wandel an. KI verändert den Ausgangspunkt der Entdeckung grundlegend. Der Beginn der Journeys und die Faktoren für das Vertrauen der Kundschaft werden dadurch neu definiert.
„Moderne Käufer und Käuferinnen folgen keinem vorgegebenen Pfad, sie befinden sich gleichzeitig auf mehreren Journeys. Wir dachten, Mobilgeräte haben eine Transformation ausgelöst, was zweifellos auch zutrifft, aber KI ist der größte Joker, den ich je gesehen habe.“
Chief Digital Officer
KI-Konversation ist die neue Suchleiste
KI-gestützte Entdeckung wird schnell zur neuen Eingangstür für Produkt- und Markeninteraktion. Statt Suchbegriffe in eine Suchmaske einzugeben, chattet die Kundschaft mit KI-Assistenten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren. Es sind fortschrittliche KI-Systeme, die mit riesigen Mengen von Text und Sprache trainiert wurden, um natürliche Antworten zu generieren. Tools wie ChatGPT und Gemini gestalten bereits jetzt die Informationssuche neu.
Kunden und Kundinnen können beispielsweise ein LLM fragen: „Was ist der beste Wanderrucksack für Wochenendtrips unter 200 €?“ und erhalten kuratierte Empfehlungen. Mitarbeitende können hingegen sagen: „Zeige mir die Kundenbindungszahlen des letzten Quartals in Nordamerika“ und so in Sekundenschnelle die genauen Daten aus internen Berichten abrufen.
Dies ist die folgenreichste Veränderung bei der Entdeckung von Marken seit der Einführung der Suchleiste. Laut unserer Forschung werden derzeit nur 1 % der globalen organischen B2C-Suchen auf LLMs durchgeführt, doch wird diese Zahl voraussichtlich bis 2027 auf 20 % ansteigen (Abbildung 1). Marken, die natürlichen, glaubwürdigen Content priorisieren, der widerspiegelt, wie Menschen Fragen stellen, werden Auffindbarkeit und das Vertrauen von LLMs gewinnen.
Abbildung 1: Das aktuelle und erwartete Volumen der organischen B2C-Suche auf LLMs.
Vertrauen schafft Auffindbarkeit
Wenn KI-Sprachmodelle Verbraucherfragen beantworten, suchen sie nach zuverlässigen Quellen. Deshalb sind Glaubwürdigkeitsmerkmale und Vertrauensindikatoren entscheidend, damit euer Content an die Oberfläche gelangt. Signale wie klare Autorenschaft, konsistentes Branding, präzise Informationen und Inhalte, die über oberflächliche Antworten hinausgehen, helfen zu beweisen, dass eine Marke vertrauenswürdig ist.
Unsere Forschung zeigt: 91 % der Unternehmen berücksichtigen bereits die Auswirkungen der KI-Sprachmodell-Suche. Das unterstreicht, wie transformativ dieser Wandel für das Kundenerlebnis ist. Führende Unternehmen reagieren darauf, indem sie diese Vertrauenssignale stärken und auf Fragen fokussierte Inhalte erstellen. So richten sie sich an KI-Systeme aus, wenn es um die bei einer LLM-basierten Suche herangezogenen Quellen geht (Abbildung 2). Doch auch wenn KI bei der Entdeckung eine wichtige Rolle spielt, zeigt die Forschung: Am meisten vertraut die Kundschaft nach wie vor dem Vertrautem – der eigenen Gruppe.
Abbildung 2: Unternehmensstrategien zur Bewältigung des Wandels hin zu einer LLM-basierten Suche.
Kundinnen und Kunden vertrauen einander mehr als Marken
In den letzten zwei Jahren haben Kunden und Kundinnen 72 % mehr Bewertungen und Erfahrungsberichte sowie 69 % mehr Influencer-Content vor einem Kauf konsumiert – ein klares Zeichen dafür, dass sie sich mehr denn je mit Inhalten auseinandersetzen (Abbildung 3). Sie vertrauen Stimmen aus ihrer eigenen Gruppe und authentischen Perspektiven weit mehr als dem Hochglanz-Marketing.
Influencer-Content und nutzergenerierte Inhalte (UGC) gewinnen stark an Bedeutung, da Kaufende nach vertrauenswürdigen Stimmen suchen, die persönliche Erfahrung mit Expertenwissen verbinden. Profitieren werden davon jene Marken,, die glaubwürdige Kundenstimmen verstärken, anstatt mit ihnen zu konkurrieren. Dies gelingt, indem sie Bewertungen auf Produktseiten platzieren, Erfahrungsberichte in Social-Media-Kanäle einbinden und UGC während der gesamten Customer Journey hervorheben – nicht nur beim Checkout.
Abbildung 3: Zunahme des Content-Konsums vor dem Kauf von 2023 bis 2025.
FAZIT
Für KI-basierte Entdeckung optimieren
KI verändert, wie Kunden Marken finden und ihnen vertrauen. Content muss jetzt sowohl für Menschen als auch für KI-Agents lesbar strukturiert sein.
- Erstellt nativen KI-Content, der Fragen direkt beantwortet und für KI-Agents lesbar strukturiert ist.
- Stärkt Vertrauenssignale durch klare Autorenschaft, konsistentes Branding und Analysen, die die Entdeckung durch Konversationen verfolgen.
- Verstärkt authentische Stimmen, indem ihr Bewertungen in den Vordergrund stellt, mit Influencern zusammenarbeitet, die eine echte Affinität zum Produkt haben, und in Community-basierte nutzergenerierte Inhalte investiert.
- Stellt sicher, dass Customer Journeys über alle Kanäle hinweg konsistent bleiben, mit klaren Response-Standards, insbesondere auf Mobilgeräten.
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Content-Skalierung mit KI-Geschwindigkeit
Generative KI kann auf Knopfdruck Text, Bilder, Videos oder Audiodateien erzeugen und revolutioniert damit die Art und Weise, wie Content erstellt, skaliert und bereitgestellt wird. Die damit einhergehende Geschwindigkeit und Personalisierung stellt neue Anforderungen an Workflow, Governance und Qualität.
Content-Qualität aufrechterhalten
Die Nachfrage nach Inhalten ist größer als die Möglichkeiten der meisten Unternehmen, diese bereitzustellen. Dennoch bereiten Marken ihre Prozesse zur Content-Erstellung auf das hohe Volumen vor, indem sie Standards für Compliance und Markensicherheit einführen (Abbildung 4). Generative KI bietet Marketingfachleuten die Möglichkeit, mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, indem sie es Teams erleichtert, schneller mehr Content-Varianten zu produzieren und Kunden in großem Umfang relevante, personalisierte Erlebnisse zu bieten – dabei gilt es jedoch, die Integrität der Marke zu wahren.
Viele Teams sehen sich immer noch gezwungen, Assets von Grund auf neu zu erstellen. Der effizientere Weg ist jedoch, Workflows rund um modulare Systeme neu zu gestalten und Content in wiederverwendbare Komponenten zu zerlegen. Mit integrierten Marken- und Genehmigungsstandards sowie etablierten Prüfprozessen wird der Übergang zu generativer KI deutlich beschleunigt.
Abbildung 4: Wie gut sind Marken in den folgenden Bereiche der Content-Erstellung auf die nächsten 24 Monate vorbereitet?
Der Vorteil der Early Adopter
Early Adopters – darunter 19 %, die Proofs of Concept durchführen, sowie 11 %, die ihre Implementierungen skalieren – erkunden bereits, wie ein hybrides Modell aus Kreativ-Personal und KI aussehen kann. Diese Teams berichten von schnellerem Durchsatz, mehr Personalisierung und betrieblicher Effizienz. Selbst der Einsatz im kleinen Rahmen hilft Unternehmen jetzt, die Chancen einer neuartigen Zusammenarbeit von Mensch und KI in der Zukunft und deren wirtschaftlichen Auswirkungen zu verstehen.
Abbildung 5: Phasen der Einführung generativer KI bei der Content-Erstellung.
Wirtschaftliche Chancen
Generative KI verändert bereits jetzt die Content-Prozesse in jenen Unternehmen, die sie in die Praxis umsetzen. Diejenigen, die über die Pilotphase hinausgehen, berichten von messbaren Gewinnen. Marken, die generative KI einsetzen, verzeichnen:
niedrigere Kosten pro Asset
Steigerung des Content-Durchsatzes
schnellere Time-to-Market
höhere Qualitätskontrollkosten
Steigerung der Konversionsrate
Governance lässt KI gedeihen
Die größte Herausforderung bei der Erstellung von KI-Content besteht möglicherweise in der Verlässlichkeit. KI beschleunigt zwar die Content-Erstellung, doch können Zweifel an der Genauigkeit oder Compliance alles zum Erliegen bringen. Early Adopters erkennen Governance als den entscheidenden Schlüssel. Indem sie geeignete Richtlinien durch Faktenprüfungen, Copyright-Scans und standardisierte Vorlagen direkt in die Workflows einbetten, reduzieren Unternehmen die Prüfzeiten und stärken das Vertrauen in ihre KI-Ergebnisse.
Berichteten von Herausforderungen bei der Integration der Content-Erstellung mit generativer KI in ihre bestehenden Content-Systeme.
Berichteten von faktischen Ungenauigkeiten und halluziniertem Content bei ihrem generativen KI-Content.
Auf allen Kanälen relevant bleiben
Etablierte Plattformen sind nach wie vor wichtig, doch die meisten Unternehmen sind auf die KI-gestützten Kanäle, die die Zukunft bestimmen, nicht vorbereitet. Mobile ist das deutlichste Beispiel. Trotz jahrelanger „Mobile-First“-Strategien zeigt unsere Forschung, dass viele Marken ihr volles Potenzial noch nicht ausgeschöpft haben (Abbildung 6).
Die Diskrepanz zwischen Bereitschaft und Umsetzung ist in schnelllebigen Bereichen wie Influencer-Ökosystemen und KI-gestützter Suche noch größer, wo sich das Kundenverhalten schneller entwickelt als die Fähigkeiten der Marken.
Abbildung 6: Die Bedeutung eines Kanals für die Kundenakquise im Vergleich zur Effektivität, mit der ein Unternehmen ihn nutzt.
FAZIT
Balance zwischen Skalierung und Qualität
Generative KI eröffnet Chancen und erhöht zugleich den Druck. Führend werden jene Marken sein, die bei der Skalierung Qualitätskontrolle und Authentizität berücksichtigen.
- Entwickelt modulare Systeme, die Content wiederverwenden und die Standards wahren.
- Kombiniert menschliche Expertise mit KI, um Personalisierung im benötigten Umfang zu liefern.
- Stärkt die Governance durch Richtlinien für Qualität, Compliance und Markenvertrauen.
- Behandelt Mobile, Influencer-Ökosysteme und KI-gesteuerte Suche als priorisierte Kanäle für eine kontinuierliche Optimierung.
Moderne Customer Journeys, moderne Technologie, moderne Teams
Moderne Customer Journeys sind komplexer denn je, doch die meisten Unternehmen nutzen dafür veraltete Strukturen. Die Forschung zeigt, dass trotz hoher Investitionen in Daten und Technologie organisatorische Silos und Kompetenzlücken das Marketing weiterhin daran hindern, wirklich vernetzte Erfahrungen zu liefern.
Marketing-Fachleute stehen unter Leistungsdruck
Das Marketing steht unter beispiellosem Druck, Leistungsmetriken zu erfüllen. Die Umfrage ergab, dass 97 % der Unternehmen angeben, ihre Teams sollen effizienter werden, und damit nicht genug (Abbildung 7):
- 93 % sollen direkt zu Verkäufen und Pipelines beitragen.
- 89 % beobachten, dass Marketing-Tech-Investitionen nach Umsatzwirkung priorisiert werden.
- 85 % geben an, dass Budgets enger an Umsatz- als an Markenmetriken gekoppelt sind.
Dieser Fokus auf Leistung formt die Rolle der Marketing-Fachleute neu. Sie werden für Effizienz und Verkaufswirkung zur Verantwortung gezogen und empfinden dies nun als ihre definierende Priorität, während weniger in den herkömmlichen Markenaufbau investiert wird.
Abbildung 7: Der Prozentsatz der Befragten, die Aussagen über die Entwicklung ihrer Marketing-Abteilungen zustimmen.
Datenfragmentierung blockiert Personalisierung
Unternehmen sind sich einig, dass die Zukunft auf Customer Journeys aufgebaut sein sollte. Doch die Ausführung bleibt in der Realität oft hinter den Erwartungen zurück. Unsere Forschung zeigt, dass die meisten Marketing-Strukturen heute noch immer Produkte (28 %) statt Kundensegmente (14 %) priorisieren, obwohl Führungskräfte überwiegend Kundensegmente als ideales Modell betrachten. Dieser Wandel kann nur mit einer integrierten und zugänglichen Datengrundlage erfolgen, doch die meisten Unternehmen werden noch immer durch fragmentierte Daten ausgebremst.
Kundeninformationen sind in getrennten Systemen isoliert oder auf Teams verteilt, die nicht miteinander vernetzt sind. Nur 4 % der Unternehmen verfügen über vollständig integrierte und zugängliche Daten, während 49 % teilweise integrierte Daten haben. Ohne ein einheitliches, nutzbares Kundenprofil, das durch Echtzeitdaten geprägt ist, bleibt die Personalisierung oberflächlich und inkonsistent.
Die Modernisierung von Daten und deren Nutzbarmachung eröffnet neue Möglichkeiten. Retail-Media-Netzwerke, Datenmonetarisierung und KI-gesteuerte Dienste erfordern ein Integrationsniveau, das den meisten Unternehmen fehlt, sodass datenkompetente Wettbewerber ihnen das Feld streitig machen und eine überproportionale Wertschöpfung erzielen. Wenn Unternehmen diese Lücke nicht schließen, riskieren sie, bei der Bereitstellung des von der Kundschaft erwarteten Echtzeit-Contents weiter ins Hintertreffen zu geraten.
Eine Kluft beim Vertrauen in Technologie
Personalisierung kann ohne Orchestrierung – die Fähigkeit, Berührungspunkte über die gesamte Journey hinweg zu koordinieren – nicht funktionieren. Die meisten Unternehmen trauen ihren Tools nicht zu, dies zu gewährleisten. Die Forschung zeigt, dass Unternehmen zunehmend weniger darauf vertrauen, dass ihre aktuellen Plattformen in den nächsten 24 Monaten ihren Anforderungen gerecht werden, während sich die KI-gestützte Customer Experience beschleunigt. Nur 28 % der Führungskräfte vertrauen ihren Mess-Plattformen, lediglich 21 % setzen auf ihre Personalisierungs- und Empfehlungs-Engines, und gerade einmal 15 % glauben, dass ihre Journey-Orchestrierungs-Plattformen den Erwartungen genügen (Abbildung 8).
Ohne zuverlässige Orchestrierung wird es schwieriger, Marketing mit realen Ergebnissen zu verknüpfen, Wert nachzuweisen und mit den Kundenerwartungen Schritt zu halten. Unternehmen müssen ihre Technologie-Stacks unter die Lupe nehmen und sich fragen, was aufgerüstet oder integriert werden soll und welche Lücken geschlossen werden müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie müssen auch prüfen, ob sie über das Personal und die Strukturen verfügen, um das Beste aus der Transformation herauszuholen.
Abbildung 8: Prozentsatz der Führungskräfte, die glauben, dass ihre aktuelle Plattform ihre Anforderungen in den nächsten 24 Monaten erfüllen wird.
Ausweitung der Mitarbeiterkompetenz
Die Aktualisierung der Technologie ist nur die halbe Miete. Führungskräfte stufen als größte Hürden bei der Transformation organisatorische und personelle Herausforderungen konsequent höher ein als technische. Das Aufbrechen von Silos und die Gewinnung oder Bindung von Talenten mit zeitgemäßen Fähigkeiten stehen dabei ganz oben auf ihrer Prioritätenliste. Das eigentliche Problem ist die fehlende Abstimmung. Führungskräfte haben möglicherweise die richtige Vision, doch in der Praxis sind Teams noch immer durch Abteilungsfunktionen und konkurrierende Anreize getrennt.
Um den Wert neuer Technologien voll auszuschöpfen, bedarf es einer funktionsübergreifenden Zusammenarbeit, unterstützt durch strukturelle Veränderungen und auf dem aktuellen Stand befindliche Fähigkeiten des Personals. Ohne die richtigen Mitarbeitenden und die geeignete Teamzusammensetzung bleiben selbst die fortschrittlichsten Plattformen hinter ihren Möglichkeiten zurück.
„Wir haben auf schmerzliche Weise gelernt, dass eine technische Transformation ohne entsprechende organisatorische Veränderungen zum Scheitern verurteilt ist. Du kannst die ausgeklügeltsten Marketing-Plattformen implementieren, aber wenn deine Teams in funktionalen Silos mit konkurrierenden Prioritäten verharren, wirst du das Potenzial nie voll ausschöpfen.“
Chief Strategy and Digital Officer
Alles zusammenführen
Diese Kluft zwischen Ambition und Umsetzung ist real und bedeutet, dass selbst die besten Technologie- und Daten-Upgrades ohne die geeigneten Mitarbeitenden und Teamstrukturen ihr Ziel verfehlen werden. Die Unternehmen, die diese Lücke schließen – indem sie moderne Fähigkeiten fördern, Silos abbauen und kundenorientierte Teams aufbauen – werden diejenigen sein, die Marketing in einen nachhaltigen Wachstumsmotor verwandeln.
Abbildung 9: Bevorstehende Veränderungen im Marketing in den nächsten 12 Monaten.
FAZIT
Von Komplexität zur Klarheit
Transformation voranzutreiben erfordert mehr als nur neue Technologie. Es geht darum, neu zu überdenken, wie Teams, Daten und Messrahmen zusammenarbeiten, um konsistente Kundenerlebnisse zu liefern.
- Vereinfacht die Tech-Stacks und priorisiert Orchestrierungstools für End-to-End-Journeys.
- Brecht Silos auf, indem ihr Personal mit aktuell gefragten Kompetenzen rekrutiert und Anreize an den Kundenergebnissen ausrichtet.
- Findet die Balance zwischen Marke und Performance, indem ihr langfristige Beziehungen genauso belohnt wie kurzfristige Ergebnisse.
- Entwickelt einheitliche Messsysteme, die nicht nur kanalspezifische Erfolge sondern die gesamte Journey verfolgen.
KI erhält ein Agent-basiertes Upgrade
Agent-basierte KI bezeichnet Systeme, die über die bloße Generierung von Antworten hinausgehen. Anstatt darauf zu warten, dass ein Teammtglied den nächsten Schritt ausführt, können Agent-basierte Systeme Workflows automatisieren, Aufgaben abteilungsübergreifend weiterleiten oder Erkenntnisse aus verschiedenen Systemen aufzeigen.
Agent-basierte KI und ihre Bedeutung
Umfragen zufolge planen 30 % der Unternehmen bis 2027 Agent-basierte KI-Fähigkeiten einzuführen. Die wahre Chance liegt in der Fähigkeit der Agent-basierten KI, Kontexte zu verstehen, Bedürfnisse vorherzusehen und Teams dabei zu unterstützen, schneller zu arbeiten und gleichzeitig bessere Kundenerlebnisse zu liefern. Im großen Maßstab bedeutet das, dass sich KI von einem Unterstützungs-Tool zu einem aktiven Partner im Geschäftsgeschehen entwickelt , indem sie Routineprozesse übernimmt, Erkenntnisse in Echtzeit liefert und es Menschen ermöglicht, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren.
Doch große Chancen bergen oft auch große Risiken. Fehlt es an Vertrauen und Kontrolle, kann Agent-basierte KI mehr Probleme schaffen als lösen. Mit der richtigen Steuerung lässt sich das Risiko jedoch in einen Vorteil verwandeln.
„Wir haben festgestellt, dass eine starke Governance die Einführung tatsächlich beschleunigt, indem sie klare Leitlinien und Entscheidungsrahmen vorgibt, die Teams Selbstvertrauen geben, Innovationen voranzutreiben.“
Chief Technology Officer
Governance als Beschleuniger
KI ohne Aufsicht setzt Unternehmen Risiken aus, dennoch fehlt den meisten Unternehmen noch eine formelle Governance. Wo Strukturen existieren, liegt der Fokus oftmals auf Compliance anstatt auf Befähigung (Abbildung 10).
Mit der richtigen Führung ist Governance ein unglaublicher Wachstumsmotor. Klare Rahmenbedingungen, Verantwortlichkeit und ethische Richtlinien reduzieren Unsicherheiten und geben sowohl der KI als auch den Teams das Vertrauen, schneller voranzukommen. Wenn Unternehmen jetzt Governance einführen, werden sie in der Lage sein, Agent-basierte KI sicher und wettbewerbsfähig zu skalieren.
Abbildung 10: Die Einführung verschiedener Elemente der KI-Governance.
FAZIT
Vorbereitung auf skalierbare KI
Agent-basierte KI hat das Potenzial, die Arbeitsweise grundlegend zu verändern. Um dieses Potenzial zu nutzen, braucht es jedoch Vertrauen und Kontrolle. Der Weg nach vorn führt über Pilotprojekte mit echten Anwendungsfällen, begleitet von Governance-Maßnahmen, um eine schnelle und verantwortungsvolle Einführung sicherzustellen.
- Nutzt Pilotprojekte für Agent-basierte KI in hochwertigen, risikoarmen Anwendungsfällen, um den ROI nachzuweisen und Vertrauen aufzubauen.
- Kombiniert menschliche Expertise mit KI, um Probleme effizienter zu lösen und ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen.
- Etabliert Governance-Rahmen, die über Compliance hinausgehen und Richtlinien sowie Verantwortlichkeiten schaffen, die die Einführung beschleunigen.
Führt die Transformation an
KI definiert neu, wie Entdeckung, Content, Daten und Kundenerlebnis zusammenwirken. Um dieses Potenzial zu nutzen, benötigen Unternehmen die geeigneten Strukturen, Talente und Datengrundlagen. Erfolgreiche Firmen machen die Kundschaft zum Mittelpunkt, brechen Silos auf und richten Teams an kanalübergreifenden Customer Journeys aus.
Wenn ihr bereit zum Skalieren seid, bieten Partner wie Adobe die Technologie und Expertise, um KI in nachhaltigen Wettbewerbsvorteil und Wachstum umzuwandeln.
Methodik.
Für die Studie Die Customer Experience im KI-Zeitalter: Eine Bestandsaufnahme (The State of Customer Experience in an AI-Driven World) hat Adobe mit Incisiv zusammengearbeitet und 3.467 Führungskräfte aus neun Regionen und acht Branchen befragt. Nahezu zwei Drittel kamen aus Unternehmen mit einem Umsatz in Milliardenhöhe, über die Hälfte bekleideten Positionen auf VP-Stufe oder höher. Wir konnten so die Perspektiven echter Entscheidungstragender erfassen und erhielten einen umfassenden Einblick, wie Unternehmen die Transformation der Customer Experience in einer KI-gestützten Welt angehen.
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