Im Interview erklärt der CEO von COBE Felix van de Sand, wie die neuen Shopping-Funktionen von Perplexity eine Reihe von UX-Innovationen im eCommerce einläuten und Händler:innen davon profitieren.
Kosteneinsparung, personalisierte User:innen Journeys, bessere Kundenbindung: die Vorteile von Conversational Interfaces für den eCommerce sind zahlreich. Sie führen die Nutzer:innen weg von den oft statischen Suchmasken hin zu dynamischen Dialogen.
So ist der Launch des neue Einkaufsassistenten von Perplexity für zahlreiche Händler:innen eine Zäsur: Sie fragen sich, wie er das Kaufverhalten beeinflussen wird und wie sie zukünftig von den neuen KI-Features profitieren können.
Das ist der Einkaufsassistent von Perplexity
Der neue KI-gestützte Einkaufsassistent ist eine Komplettlösung, mit der Nutzer:innen verschiedenste Produkte in der Software recherchieren und kaufen können. Er ermöglicht nahtlose Interaktionen direkt aus den generierten Antwort heraus, beispielsweise in Form von Affiliate Links zu Onlineshops. Nach Google und Social Media Plattformen könnten KI gestützte Shopping-Tools zukünftig die neuen Gatekeeper im Internet sein.
Ein paar interessante Antworten dazu hat Felix van de Sand, CEO von COBE. Für Händler und neue Plattformen sieht er echte Chancen in Perplexity, weil sie mit kreativen Ansätzen in UX und UI die Marktspielregeln beeinflussen könnten – vor allem, wenn diese Ansätze nicht nur funktional, sondern auch überraschend und emotional ansprechend sind. Wir haben van de Sand gefragt, welche neuen Anforderungen hinsichtlich Personalisierung, Kontextverständnis und Nutzerführung durch Perplexity entstehen.
So können Händler von Perplexity profitieren:
Perplexity hat ein-Händlerprogramm gestartet, das es vorerst großen Einzelhändlern ermöglicht, ihre Produkt-Datenbanken mit dem KI-Tool zu teilen, um so besser auffindbar zu sein. Darüber hinaus können sie die Funktion One-Click-Checkout integrieren und erhalten einen kostenlosen API-Zugang. Damit können Shopanbieter:innen auf Basis ihre Produkte individuelle Perplexity-gestützten Sucherlebnisse erstellen. Über ihr Dashboard bekommen Händler:innen Einblicke in Such- und Einkaufstrends gibt, die ihre Produkte betreffen.
PAGE: Welche neuen Anforderungen an Personalisierung entstehen durch Tools wie Perplexity?
Felix van de Sand: In der Interaktion mit einem KI-Shopping-Agenten geben Nutzer:innen Kontrolle ab – sie gewinnen Zeit, haben aber auch weniger Einfluss darauf, mit welchen Schwerpunkten oder nach welchen Prioritäten die Künstliche Intelligenz beispielsweise Produkte sucht und vergleicht. Anbieter von KI-Assistenten müssen eine gesunde Datengrundlage zu ihren Kund:innen haben, um die Bedürfnisse, Präferenzen und Suchkontexte ihrer Nutzer:innen individuell zu adressieren. Der Shopping-Agent muss sich wie ein extrem empathischer Personal Shopping Guide anfühlen, der die Nutzer:innen mindestens so gut kennt, wie sie sich selbst kennen – wenn nicht besser.
Was ist bei der Umsetzung solcher Shop-Assistenten besonders wichtig?
Wir sind noch nicht so weit, dass Nutzer:innen KI blind vertrauen. Daher ist es für den Erfolg des Tools wichtig, dass die Ergebnisse für die Kund:innen relevant sind, den Datenschutz beachten, sich schnell an veränderte Eingaben anpassen und transparent machen, warum bestimmte Empfehlungen oder Inhalte gezeigt werden.
Wie lässt sich mit Hilfe von KI kontextabhängige Suche verbessern?
Kontextverständnis bedeutet, die Situation, Bedürfnisse und Ziele der Nutzer:innen in einem spezifischen Moment zu erfassen und darauf basierend passende Interaktionen oder Inhalte anzubieten. Dabei geht es unter anderem um physische, soziale und digitale Aspekte – wo befinden sich Nutzer:innen, was machen sie gerade nebenbei in der realen Welt, welche Betriebssysteme nutzen sie oder lassen sich Anforderungen an Barrierefreiheit in den Einstellungen feststellen?
Was ist bei der Umsetzung zu beachten?
Die Umsetzung von Kontextverständnis erfordert eine Kombination aus Technologien, Design-Ansätzen und kontinuierlicher Optimierung. In modernen UX-Designprozessen wird der Nutzungskontext früh in der Konzeption berücksichtigt, zum Beispiel durch Nutzertests in realistischen Szenarien und der Analyse von Pain Points in spezifischen Kontexten.
Für die Zukunftsfähigkeit einer KI basierten Anwendungen ist entscheidend, dass sie diese Informationen in Echtzeit verarbeiten können – was wiederum eine ganze Menge Daten aus verschiedenen Quellen erfordert. Das können Sensoren, Nutzerprofile oder frühere Interaktionen mit den Anwendungen sein.
In der Praxis werden Anbieter nach dem Prinzip von progressive Profiling vorgehen: Anstatt alle Informationen auf einmal zu sammeln, kann ein System sukzessive den Kontext verstehen, indem es über Zeit hinweg mit den Nutzer:innen lernt und interagiert. Gerade in Deutschland wird für die Akzeptanz in der Praxis der Datenschutz entscheidend sein. Nutzer:innen sollten klar kommuniziert bekommen, welche Daten gesammelt werden, warum und wie sie verwendet werden, sowie die Möglichkeit haben, diese einzuschränken.
Welchen Herausforderungen stehen UX-Designer:innen jetzt bei der Nutzerführung gegenüber?
Die Nutzerführung in conversational Interfaces, wie Chatbots oder Sprachassistenten muss klar, intuitiv und unterstützend sein. So müssen Nutzer:innen beispielsweise leicht erkennen können, was für eine Art von Dialog sie erwartet, welche Aufgaben das Interface lösen kann und wie sie mit dem Bot kommunizieren können. Beispielsweise sollte ein Bot mit einem kurzen Info-Text starten, wie: »Ich helfe dir, ein Produkt zu finden oder eine Bestellung zu verfolgen.«
Punkten kann ein KI-Agent dann mit kurzen, präzisen Antworten und einer proaktiven Gesprächsführung – also Angeboten wie: »Soll ich Dir dazu mehr heraussuchen?« Entscheidend ist auch der Umgang mit Fehlern, die Nutzer:innen unweigerlich machen werden. Beispielsweise sollten Bots nachfragen und alternative Vorgehensweise anbieten können.
Es ist vor allem wichtig, die Zielgruppe genau zu verstehen – es braucht nicht nur Daten, sondern auch tiefgehendes User Research und eine ausgiebige Testphase mit verschiedenen Nutzergruppen.
Wie müssen diese Dialoge genau gestaltet sein?
Eine lebendige, fast menschliche Dialogführung trägt zur Emotionalisierung des Austauschs bei und stärkt die Anbahnung einer parasozialen Beziehung zur Künstlichen Intelligenz. Dabei wirken sich vor allem natürlich wirkende Formulierungen positiv aus: Kurze, klare Sätze, Umgangssprache, eine freundliche, entgegenkommende Tonalität und Empathie erzeugen Sympathie. Auch positive Bestärkung, wie Lob nach erreichten Zwischenzielen und einfühlsames Behandeln von Eingabefehlern tragen dazu bei, wie »Ich bin mir nicht ganz sicher, was du meinst. Kannst du das bitte nochmal versuchen.« Mit einem zur Brand Personality passenden Auftreten kann dieser emotionale Austausch die Beziehung zur dahinterstehenden Marke wesentlich stärken.
Wie können sich Marken in der KI-getrieben Suche von anderen anheben?
Indem sie Erlebnisse schaffen, die über reine Funktionalität hinausgehen und Nutzer:innen. Aktiv einbinden. Die richtige Ansprache zur richtigen Zeit und im richtigen Kontext erzeugt das Gefühl, verstanden zu werden, was wiederum emotionale Bindung erzeugt. Unerwartete, aber positive Erlebnisse im Interface-Design, wie Animationen, die sich dynamisch an die Situationen und Präferenzen der Nutzer:innen anpassen, Mikro-Interaktionen, Gamification, wie Fortschrittsanzeigen, Challenges, Belohnungen oder VR und AR Features, machen die Interaktion einzigartig und eindrucksvoll.
Gerade für den emotionalen Austausch bietet es sich außerdem oft an, Inspiration aus der Gaming- oder Entertainment-Branche zu suchen. Es ist wichtig, experimentierfreudig zu bleiben und bereit zu sein, Fehler zu machen. Für den mittelfristigen Erfolg sollte man bei allen Spielereien und Experimenten nie das Ziel aus den Augen verlieren: Es muss darum gehen, Nutzer:innen die einzigartige, individuelle Marke zu vermitteln und ihnen ein Erlebnis zu bieten, dass sich wiedererkennbar von der Masse abhebt.
