Generative AI and Sales Productivity: Field Experiments in Online Retail
Durch groß angelegte randomisierte Feldexperimente auf einer bedeutenden grenzüberschreitenden Handelsplattform zeigt diese Studie, dass die Integration von generativer KI in zentrale Geschäftsprozesse die Vertriebsproduktivität signifikant steigert – primär durch eine Erhöhung der Konversionsraten, ohne dabei die Zufriedenheit nach dem Kauf zu beeinträchtigen – wobei die substanziellsten Gewinne bei weniger erfahrenen Konsumenten beobachtet wurden.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
Stellen Sie sich ein riesiges, globales Online-Einkaufszentrum vor, in dem Millionen von Menschen aus verschiedenen Ländern versuchen, Dinge von Millionen verschiedenen Verkäufern zu kaufen. Manchmal ist das Erlebnis reibungslos; manchmal ist es, als würde man versuchen, eine Nadel im Heuhaufen zu finden, während man eine Sprache spricht, die man nicht beherrscht.
Dieses Papier ist wie ein riesiges, wissenschaftliches Experiment, das innerhalb dieses Einkaufszentrums durchgeführt wurde. Die Besitzer des Einkaufszentrums beschlossen, einen neuen „Smart Assistant“ (Generative KI) in sieben verschiedenen Teilen des Ladens zu installieren, um zu sehen, ob er den Menschen helfen kann, mehr Dinge zu kaufen. Sie haben nicht einfach nur geraten; sie führten einen massiven Test durch, der Millionen von echten Shoppern und Produkten beinhaltete, wobei sie diese in zwei Gruppen aufteilten: Eine Gruppe erhielt die neue KI-Hilfe, und die andere Gruppe nutzte weiterhin die alte, Standard-Methode.
Hier ist, was sie herausgefunden haben, einfach erklärt:
1. Die „Magie“ variiert je nach Abteilung
Die KI funktionierte nicht in jeder Abteilung gleich. Stellen Sie es sich so vor, als würde man verschiedenen Arbeitern ein neues Werkzeug geben:
- Der Kundenservice-Schalter (Der große Gewinner): Wenn Shopper vor dem Kauf Fragen stellten, war der KI-Chatbot ein riesiger Erfolg. In der Kontrollgruppe erhielten diese Shopper oft gar keine Hilfe, weil das menschliche Personal zu beschäftigt war. Die KI griff ein, beantwortete Fragen sofort in jeder Sprache, und die Verkäufe stiegen um 16,3 %. Es war, als hätte man für jeden einzelnen Kunden einen superschnellen, mehrsprachigen Guide eingestellt.
- Die Suchmaschine (Der hilfreiche Übersetzer): Wenn Leute Suchbegriffe in Sprachen wie Arabisch oder Japanisch eingaben, führte das alte System nur eine einfache Wort-für-Wort-Übersetzung durch. Die KI verstand die Bedeutung hinter den Worten. Dies half den Shoppern, etwas besser zu finden, was die Verkäufe um etwa 3 % steigerte.
- Produktbeschreibungen (Der Geschichtenerzähler): Viele Produkte hatten keine schriftlichen Beschreibungen, sondern nur Bilder. Die KI schrieb detaillierte, klare Beschreibungen für diese. Dies half dabei, dass die Verkäufe um etwa 2 % stiegen.
- Die Anzeigen (Ein gemischtes Ergebnis): Als die KI versuchte, Titel für Google-Anzeigen zu schreiben, schnitt sie tatsächlich etwas schlechter ab als Menschen. Es scheint, dass die KI nicht genug auf die spezifischen Tricks trainiert wurde, die zum Klicken bei Anzeigen führen.
- Andere Bereiche: In Bereichen, die die Abwicklung von Zahlungsstreitigkeiten oder die Übersetzung von Live-Chats betrafen, machte die KI den Prozess reibungsloser und angenehmer für alle, obwohl das Papier keine exakten Verkaufszahlen für diese spezifischen Tests hatte.
2. Warum haben die Leute mehr gekauft?
Die Forscher wollten wissen, wie die KI die Menschen dazu brachte, mehr zu kaufen. Hat sie sie davon überzeugt, mehr Geld pro Artikel auszugeben? Oder hat sie sie einfach nur davon überzeugt, etwas zu kaufen?
Die Antwort war Letzteres. Die KI fungierte als Reibungsminderer.
- Mehr „Ja“-Stimmen: Die wichtigste Änderung war, dass mehr Menschen, die gerade überlegten zu kaufen, tatsächlich ihre Geldbörsen zückten. Die „Conversion Rate“ (der Prozentschluss der Browser, die zu Käufern werden) stieg signifikant an.
- Gleiche Warenkörbe: Diejenigen, die tatsächlich kauften, füllten ihre Körbe nicht unbedingt mit teureren Artikeln. Sie kauften einfach die Dinge, für die sie gekommen waren, aber sie fanden sie leichter.
- Keine Reue: Eine große Sorge war, dass die KI die Leute dazu bringen könnte, Dinge zu kaufen, die ihnen nicht gefallen. Die Studie überprüfte dies und stellte fest, dass es keinen Anstieg bei Rücksendungen oder schlechten Bewertungen gab. In einigen Bereichen gingen die Rücksendungen sogar zurück. Die KI hat niemanden getäuscht; sie hat lediglich geholfen, das zu finden, was sie tatsächlich wollten.
3. Wer profitierte am meisten?
Die Studie fand heraus, dass die KI kein „Equalizer“ für alle war; sie half einigen Menschen viel mehr als anderen.
- Die Neulinge: Shopper, die neu auf der Seite waren, nicht oft einkauften oder weniger Geld ausgaben, profitierten am meisten. Stellen Sie sich einen Touristen vor, der die Stadt nicht gut kennt; die KI fungierte für ihn wie ein perfekter Reiseführer. Erfahrene Shopper, die bereits wussten, wie man sich im Laden zurechtfindet, bemerkten kaum eine Veränderung.
- Die kleinen Verkäufer: Es gab einen Hinweis darauf, dass kleinere, neuere Verkäufer stärker profitierten als die großen, etablierten, aber die Daten waren nicht aussagekräftig genug, um dies sicher zu sagen.
4. Das Faz-it
Wenn man das gesamte zusätzliche Geld zusammenzählt, das aus diesen vier erfolgreichen KI-Tools generiert wurde, verdient der Besitzer des Einkaufszentrums etwa 5 $ zusätzlich pro Kunde pro Jahr.
Obwohl 5 $ klein klingen mögen, denken Sie daran, dass dies bei Millionen von Kunden geschieht. Das summiert sich zu einer gewaltigen Menge Geld. Die Studie beweist, dass Generative KI nicht nur ein cooles Spielzeug ist; in der realen Welt des Online-Shoppings kann sie Menschen tatsächlich dabei helfen, schneller zu finden, was sie brauchen, was zu mehr Verkäufen führt, ohne die Kunden unzufrieden zu machen.
Kurz gesagt: Die KI funktionierte am besten, wenn sie als hilfreicher Guide für verwirrte oder neue Shopper agierte und die Verwirrung beseitigte, die normalerweise den Kauf verhindert. Sie hat die Leute nicht gezwungen, mehr auszugeben; sie hat es ihnen nur einfacher gemacht, „Ja“ zu sagen.
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