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 Nutzererfahrung 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 Experimentieren in London.

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

Entscheidungen über KI auf Grundlage von Ergebnissen statt von Hype treffen

Ich bin seit über 25 Jahren im Bereich CX und Experimentieren tätig. Heute bin ich Leiter für Experimente bei Creative CX.

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

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

Ich arbeite mit einem talentierten Team aus Beraterinnen und Beratern zusammen, darunter UX-Forschende, UX-Designerinnen und UX-Designer, Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Strateginnen und Strategen für Experimentieren. 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 Kundenerfahrung immer einen Schritt voraus sind – gerade jetzt ist das besonders spannend, da KI die Spielregeln verändert hat!

Es ist mir ein wichtiges Anliegen, Endkunden dabei zu helfen, Aufgaben mühelos 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 – sofern Produktentwicklung, UX und Experimentieren richtig umgesetzt werden!

Außerdem bin ich Mitbegründer von Experimentieren in London, einer regelmäßigen Gemeinschaftsveranstaltung, die wir 2024 ins Leben gerufen haben, um die Gemeinschaft des Experimentierens 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 jedoch gleichermaßen skeptisch gegenüber. Eine experimentelle Denkweise ist wichtiger denn je. Wir müssen mit KI experimentieren und besonnene Entscheidungen auf Grundlage tatsächlicher Ergebnisse statt von Hype treffen!

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. So haben wir beispielsweise 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 Frameworks, das wir mit unterstützender KI entwickelt haben, deutlich erhöht. Dadurch können wir die Innovationsrate für Kunden steigern und komplexere Experimentaufbauten innerhalb desselben Budgets umsetzen.

Natürlich unterscheidet sich die Entwicklung von A/B-Tests von der Programmierung von Grund auf – bei der wir mit noch größeren Effizienzgewinnen rechnen können –, da wir häufig vorhandenen Code mithilfe einer Methode nach dem Rendern verändern. Das bringt viele Komplexitäten mit sich, weshalb Menschen weiterhin eingebunden sein müssen.

Apropos Programmierung von Grund auf: Prototyping ist ein Bereich, der durch KI für uns deutlich verbessert wurde. Wir verwenden Claude, um vollständig funktionsfähige, programmierte Prototypen zu entwickeln. Dadurch können wir hochauflösende Prototypen in 1–2 Tagen statt in 1–2 Wochen erstellen!

Besonders spannend finden wir Methoden für Prototyping in Echtzeit, bei denen wir vollständig funktionsfähige Konzepte auf bestehenden Websites entwickeln und anschließend mit echten Nutzern testen können. Das ist deutlich besser als die alte Methode, Figma-Bildschirme zusammenzufügen!

Warum CX-Führungskräfte sich auf Probleme und Experimentieren 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 Recherche zur Entdeckung von Chancen durchzuführen, um die wichtigsten Kundenprobleme entlang einer durchgängigen Kundenreise aufzudecken und – entscheidend – diese Probleme richtig zu verstehen, bevor man sich daran macht, sie zu lösen.

Roadmaps sind nicht mehr voller Lösungen. Stattdessen sind sie voller zu lösender Probleme. Und dieser Ansatz geht auch das Problem des Bestätigungsfehlers an – also die missbräuchliche Nutzung von Forschung, um bestehende Ideen zu untermauern.

Und unser Ansatz, überall zu experimentieren, bedeutet, dass wir glauben, jedes Team sollte auf jeder Plattform experimentieren. Der Schlüssel zum Erfolg einer Marke liegt in den möglichen Gewinnen aus den Ideen aller. Und Experimentieren ist der Schlüssel dazu, dieses Potenzial auszuschöpfen, denn wenn es richtig durchgeführt wird, 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 Medizin auf diese Weise entwickelt wird. Wir glauben, dass dieselbe wissenschaftliche Methode entscheidend dafür ist, die besten Kundenerlebnisse zu schaffen. Und jetzt macht AI das ganz einfach!

Warum AI nicht die Antwort auf alles ist

Bei all dem gibt es derzeit so viel AI-Lärm und FOMO. AI ist nicht die Antwort auf alles, und das sollte man sich in Erinnerung rufen.

Trotz all der effektiven Einsatzmöglichkeiten von AI stellen wir sicher, dass AI keine endgültigen CX-Entscheidungen trifft. Wir verwenden AI auch nicht zur Durchführung von Nutzerforschung – obwohl sie bei der Synthese und bei Teilen 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 AI dir hilft, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten, und wenn sie dir 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 die Telefonnummer, um mit einem echten Menschen zu sprechen!

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

Chris States

Achte darauf, AI keine übermäßig eindeutigen Anweisungen zu geben, wie etwa “liste die 10 wichtigsten Themen auf.” AI wird oft halluzinieren, um diese Zahl zu erreichen!

Bei der Nutzung von AI müssen wir genau auf die Qualität des endgültigen Ergebnisses achten. Denn AI liegt oft mit großer Überzeugung falsch.

Infolgedessen werden einige der Effizienzgewinne durch den zusätzlichen Zeitaufwand für die Qualitätssicherung aufgehoben – 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, AI keine übermäßig eindeutigen Anweisungen zu geben, wie etwa „liste die 10 wichtigsten Themen auf“. AI wird oft halluzinieren, um diese Zahl zu erreichen!

Wie sich das Nutzerverhalten durch AI verändert

Unternehmenswebsites und -Apps haben noch nicht mit den veränderten Erwartungen der Öffentlichkeit Schritt gehalten, die durch die Nutzung von AI entstanden sind.

Wir haben kürzlich in mehreren Forschungsprojekten einen interessanten Trend festgestellt: Nutzer interagierten mit Unternehmenswebsites und -Apps ganz anders als vor der Nutzung von AI. Hier sind zwei Beispiele:

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

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

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 dabei 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. Konzentrieren Sie sich zu 100 % darauf, echte Probleme und Chancen für Ihre Kunden zu lösen. Das bedeutet, die eingesparte Umsetzungszeit in vorgelagerte Recherche und Strategie zu investieren.
2. Nutzen Sie die Möglichkeiten von Experimenten vollständig, um diese gesteigerte Geschwindigkeit bei Funktionen, Verbesserungen und Innovationen für das Kundenerlebnis bereitzustellen. Validieren Sie in großem Maßstab; raten Sie nicht. Andernfalls werden Sie doppelt so schnell schreckliche Erlebnisse schaffen!
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. Investieren Sie jedoch nicht Unmengen an Ressourcen in die Lösung nicht vorhandener Kundenprobleme.

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