CX-Experte sagt, dass Unternehmenswebsites mit dem durch KI geprägten Nutzerverhalten nicht Schritt gehalten haben

Chris Gibbins blickt auf eine 25-jährige Karriere im Bereich User Experience und Experimentieren zurück, in der er unter anderem als Leiter für Kundenerfahrung tätig war. Derzeit ist er als Leiter für Experimente bei CreativeCX tätig. Außerdem ist er Mitbegründer der Veranstaltung Experimentation London.

Wir haben uns mit Chris zusammengesetzt, um zu erfahren, wie KI die Erfahrung für seine Teams und seine Kunden verändert. Das hat er uns erzählt.

Treffen Sie Entscheidungen über KI auf Grundlage von Ergebnissen, nicht von Hype

Ich bin seit über 25 Jahren als Praktiker im Bereich Kundenerfahrung und Experimentieren tätig. Und jetzt bin ich Leiter für Experimente bei Creative CX.

Creative CX ist eine auf Experimente spezialisierte Beratung mit etwa 45 Mitarbeitenden. Wir helfen Unternehmen wie Sky, easyJet und Virgin Media O2, messbare Innovationen voranzutreiben, die Kundenerfahrung zu verbessern und jede Kundenreise durch UX und Experimente zu optimieren.

Entscheidend ist, dass wir unseren Kunden auch dabei helfen, diese Fähigkeiten selbst aufzubauen. Das unterscheidet uns von vielen anderen Agenturen und Beratungen. Wir richten UX- und Experimentierprogramme für die Produktteams unserer Kunden ein, sodass wir irgendwann nicht mehr gebraucht werden!

Ich arbeite mit einem talentierten Team von Beraterinnen und Beratern zusammen, darunter UX-Forschende, UX-Designerinnen und UX-Designer, Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Strateginnen und Strategen für Experimente. Außerdem arbeite ich eng mit einigen unserer größten Kunden zusammen und helfe dabei, die Vision und Ausrichtung der Beratung voranzutreiben. Dazu gehört auch, sicherzustellen, dass wir im Bereich der Kundenerfahrung immer einen Schritt voraus sind – was besonders spannend ist, da KI die Landschaft verändert hat!

Meine Leidenschaft ist es, Endkunden dabei zu helfen, Aufgaben problemlos zu erledigen, und gleichzeitig Unternehmen dabei zu unterstützen, messbare Verbesserungen an ihren digitalen Produkten zu erzielen. Ich glaube, dass zwischen den Bedürfnissen der Kunden und denen des Unternehmens in den meisten Situationen kein Konflikt bestehen muss – solange Produkt, UX und Experimente richtig umgesetzt werden!

Außerdem bin ich Mitbegründer von Experimentation London, einer regelmäßigen Community-Veranstaltung, die wir 2024 ins Leben gerufen haben, um die Experimentier-Community in London und im Vereinigten Königreich aufzubauen und zu stärken.

Ich bin optimistisch, was das Potenzial von KI zur Verbesserung der Kundenerfahrung und der Unternehmensleistung betrifft, stehe dem Hype und den Übertreibungen in diesem Bereich aber ebenso skeptisch gegenüber. Eine experimentelle Denkweise ist wichtiger denn je. Wir müssen mit KI experimentieren und auf Grundlage tatsächlicher Ergebnisse besonnene Entscheidungen treffen – nicht aufgrund von Hype!

Wie KI in CX und Entwicklung eingesetzt werden kann

Wir haben KI in viele unserer Prozesse integriert, um die Effizienz zu steigern und unsere Fähigkeiten in den Bereichen Entwicklung, Prozessautomatisierung und der Synthese von UX-Forschung zu erweitern.

Wir haben eine Reihe von Claude-Funktionen entwickelt, die uns bei Letzterem unterstützen. Beispielsweise verfügen wir über eine Funktion, die große Datensätze aus offenen Umfragefragen analysiert – etwas, das zuvor unmöglich war. Eine weitere Funktion, die ich besonders schätze, analysiert sämtliche Ergebnisse aus unseren sehr großen kollaborativen Ideensitzungen.

Auf der Entwicklungsseite haben wir die Geschwindigkeit bei der Entwicklung von A/B-Tests mithilfe des maßgeschneiderten Rahmenwerks, das wir mit Unterstützung von KI entwickelt haben, deutlich erhöht. Dadurch können wir die Innovationsrate für Kunden steigern und komplexere Experimente innerhalb desselben Budgets umsetzen.

Natürlich unterscheidet sich die Entwicklung von A/B-Tests vom Programmieren von Grund auf – bei dem wir noch größere Effizienzgewinne erwarten können –, da wir vorhandenen Code häufig mithilfe einer Nach-Rendering-Methode verändern. Dadurch entstehen viele Komplexitäten, weshalb Menschen weiterhin beteiligt sein müssen.

Apropos Programmieren von Grund auf: Das Prototyping ist ein Bereich, den KI für uns erheblich verbessert hat. Wir verwenden Claude, um vollständig funktionierende, codierte Prototypen zu entwerfen. Dadurch können wir detailgetreue Prototypen in 1–2 Tagen statt in 1–2 Wochen erstellen!

Besonders begeistert sind wir von Methoden zur Erstellung von Live-Prototypen, mit denen wir vollständig funktionierende Konzepte auf bestehenden Websites erstellen und anschließend mit echten Nutzern testen können. Das ist weitaus besser als die alte Methode, Figma-Bildschirme zusammenzufügen!

Warum CX-Führungskräfte sich auf Probleme und Experimente konzentrieren müssen

Ich empfehle, bei allen Arbeiten im Bereich Produkt und Kundenerfahrung eine Strategie zu verfolgen, bei der Probleme an erster Stelle stehen und überall experimentiert wird.

Lösungsorientierte Ideen gibt es überall. Teams verbringen so viel Zeit damit, nicht existierende Probleme zu lösen, indem sie raten und Wettbewerber kopieren. Ein problemorientierter Ansatz bedeutet dagegen, hochwertige Forschung zur Identifizierung von Chancen durchzuführen, um die wichtigsten Kundenprobleme entlang einer durchgängigen Kundenreise aufzudecken und – entscheidend – diese Probleme richtig zu verstehen, bevor man sich daranmacht, sie zu lösen.

Roadmaps sind nicht länger voller Lösungen. Stattdessen sind sie voller zu lösender Probleme. Außerdem geht dieser Ansatz das Problem des Bestätigungsfehlers an – also dass Menschen Forschung missbrauchen, um ihre bestehenden Ideen zu untermauern.

Unser Ansatz, überall zu experimentieren, bedeutet, dass wir glauben, jedes Team sollte auf jeder Plattform Experimente durchführen. Der Schlüssel zum Erfolg einer Marke liegt in den potenziellen Gewinnen aus den Ideen aller. Und Experimentieren ist der Schlüssel dazu, dieses Potenzial zu nutzen, denn richtig umgesetzt ermöglicht es allen, mutiger vorzugehen, häufiger mehr Ideen zu testen und oft mehrere Ideen gleichzeitig zu prüfen – und das alles innerhalb des Sicherheitsnetzes eines Experiments.

Es gibt einen Grund, warum Medikamente auf diese Weise entwickelt werden. Wir glauben, dass dieselbe wissenschaftliche Methode entscheidend für die Schaffung der besten Kundenerlebnisse ist. Und jetzt macht KI das ganz einfach!

Warum KI nicht die Antwort auf alles ist

Bei all dem gilt jedoch: Derzeit gibt es so viel KI-Lärm und FOMO. KI ist nicht die Antwort auf alles, und daran sollte man sich erinnern.

Trotz all der effektiven Einsatzmöglichkeiten von KI stellen wir sicher, dass sie keine endgültigen CX-Entscheidungen trifft. Wir setzen sie auch nicht zur Durchführung von Nutzerforschung ein – obwohl sie bei der Synthese und bei Aspekten der Notizenerfassung unterstützt. Wir benötigen hochwertige Forschung und Daten, und menschliche Experten müssen diese Forschung durchführen, um das zu gewährleisten. Schlechte Daten/Erkenntnisse führen zu schlechten Entscheidungen.

Wenn KI dir hilft, ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen, und wenn sie dir dabei hilft, ein echtes Kundenproblem effektiver zu lösen, als du es sonst könntest, dann ist das wunderbar. Aber bitte betrachte sie nicht als Lösung für jedes Problem.

Manchmal brauchen Menschen keinen weiteren Chatbot. Stattdessen benötigen sie vielleicht einfach nur die Telefonnummer, um mit einem echten Menschen zu sprechen!

Warum CX-Führungskräfte bei der Nutzung von KI die Qualitätssicherung verstärken müssen

Chris States

Achte darauf, der KI keine allzu eindeutigen Anweisungen zu geben, wie etwa “Liste die 10 wichtigsten Themen auf.” Die KI wird häufig halluzinieren, um diese Anzahl zu erreichen!

Bei der Nutzung von KI müssen wir der Qualität des endgültigen Ergebnisses große Aufmerksamkeit schenken. Denn KI liegt oft selbstbewusst falsch.

Infolgedessen werden einige der Effizienzgewinne durch den zusätzlichen Zeitaufwand für die Qualitätssicherung ausgeglichen – ganz gleich, ob es um CX-Aufgaben, Entwicklung oder die Synthese groß angelegter Umfragedaten geht.

Hier ist ein Tipp – etwas, das ich aus Erfahrung gelernt habe. Achte darauf, der KI keine allzu eindeutigen Anweisungen zu geben, wie etwa "Liste die 10 wichtigsten Themen auf." Die KI wird häufig halluzinieren, um diese Anzahl zu erreichen!

Wie sich das Nutzerverhalten durch KI verändert

Websites und Apps von Unternehmen sind noch nicht mit den veränderten Erwartungen der Öffentlichkeit Schritt gehalten, die durch die Nutzung von KI entstanden sind.

Wir haben kürzlich in mehreren Forschungsprojekten einen interessanten Trend beobachtet: Nutzer interagierten mit Websites und Apps von Unternehmen ganz anders als vor der Nutzung von KI. Hier sind zwei Beispiele:

1. Interne Seitensuche: Viele Nutzer geben in interne Seitensuchen genau das ein, was sie auch in ChatGPT eingeben würden – einschließlich Produkttyp, Eigenschaften und anderer kontextbezogener Aspekte ihrer Bedürfnisse. Dadurch wird die herkömmliche Seitensuche völlig aus dem Konzept gebracht und liefert katastrophale Ergebnisse.
2. Arbeiten mit LLMs: Viele Nutzer sagen, dass sie inzwischen Produkt-URLs kopieren und zu ChatGPT/Claude wechseln, wo sie Fragen stellen – beispielsweise nach ausführlichen Vergleichen.

Da sich Website- und App-Erlebnisse nicht aktualisiert haben, um diese neuen Verhaltensweisen zu unterstützen, leidet die gesamte Nutzerreise.

Drei Faktoren, die die Beschleunigung durch KI für CX-Führungskräfte wertvoll machen können

KI hat die Umsetzung durch Teams (Design und Entwicklung) bereits erheblich beschleunigt, und das wird so weitergehen. Wenn es Ihnen wie mir sehr wichtig ist, Ihren Kunden zu helfen, einfacher einzukaufen, zu buchen, sich anzumelden und ihre Aufgaben zu erledigen, dann kann das eine sehr gute Sache sein – unter drei Bedingungen. Sie müssen:

1. Sich zu 100 % darauf konzentrieren, echte Probleme und Chancen für Ihre Kunden zu lösen. Das bedeutet, die durch die schnellere Umsetzung eingesparte Zeit in vorgelagerte Forschung und Strategie zu investieren.
2. Die Möglichkeiten von Experimenten vollständig nutzen, um diese erhöhte Geschwindigkeit bei Funktionen, Verbesserungen und Innovationen für das Kundenerlebnis bereitzustellen. In großem Maßstab validieren, nicht raten. Andernfalls schaffen Sie doppelt so schnell furchtbare Erlebnisse!
3. Vermeiden Sie bei KI-Funktionen den Fehler, der bei der Personalisierung gemacht wurde. Nur weil jemand sagt, dass etwas KI ist, und vorschlägt, es zur Website hinzuzufügen, bedeutet das keineswegs, dass es nützlich sein wird. Wenn es kein echtes Kundenproblem löst, wird es niemals funktionieren und die Situation wahrscheinlich verschlimmern. Führen Sie es als Experiment ein. Aber investieren Sie nicht Unmengen an Ressourcen in die Lösung nicht vorhandener Kundenprobleme.

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