KI in der Customer Experience: Warum der Mehrwert nicht beim Tool beginnt

Genau dieser Frage widmete sich die SYBIT Masterclass „In einer Nacht zum KI-Shop – was wie Zukunft klingt, funktioniert heute schon“ auf dem OMR Festival. Moderiert wurde die Session von Jana Kiechle, Director Marketing & Go-to-Market Strategy bei SYBIT. Gemeinsam mit Ron Boes, Director Portfolio & Innovation bei SYBIT, Jonas Degener, Business Consultant bei SYBIT, und Filiz Elikci, Performance Marketing Managerin bei NovaTaste, diskutierte sie, wie KI in der Customer Experience heute schon konkret eingesetzt werden kann – von Commerce über Sales bis Service.

Die zentrale Botschaft: KI entfaltet ihren Wert nicht, wenn Unternehmen mit der Technologie beginnen. Sie entfaltet ihn dort, wo ein klarer Use Case auf ein relevantes Kunden- oder Prozessproblem trifft.

Vom Webshop zum digitalen Verkaufsberater

Den Auftakt bildete ein bewusst zugespitztes Beispiel: ein KI-gestützter Webshop, der über Nacht aufgebaut wurde. Doch hinter dem Titel der Masterclass stand die eigentliche Frage, wie stark sich digitale Kundenerlebnisse verändern, wenn KI Kundinnen und Kunden aktiv durch eine Entscheidung führt.

Ron Boes veranschaulichte dies anhand eines Szenarios aus dem Baumarkt-Kontext: Ein Paar möchte eine Einfahrt selbst bauen, die beiden wissen aber nicht genau, welche Materialien, Mengen, Geräte und Arbeitsschritte sie benötigen. Ein klassischer Webshop bietet in diesem Fall Kategorien, Filter und Produktsuche. Ein KI-gestützter digitaler Verkaufsberater kann dagegen den Bedarf strukturieren, Rückfragen stellen, passende Produkte empfehlen, Qualitätsunterschiede erklären, Zubehör ergänzen und sogar Mietgeräte oder Services einbinden.

Damit wird der Webshop nicht nur zum Vertriebskanal, sondern zum beratenden System. Gerade bei erklärungsbedürftigen Produkten, komplexen Sortimenten oder B2B-Beschaffungsprozessen kann diese Form des Guided Buying Unsicherheit reduzieren, Vertrauen aufbauen und Kaufentscheidungen erleichtern.

Für Commerce-Verantwortliche liegt darin ein entscheidender Perspektivwechsel: Der Business Value von KI entsteht durch bessere Orientierung entlang der Customer Journey. Und das ist jetzt schon möglich.

Customer first statt Technology first

Dass dieser Perspektivwechsel in der Praxis entscheidend ist, machte Filiz Elikci von NovaTaste deutlich. Sie beschrieb, wie wichtig es ist, KI nicht von der Technologie her zu denken, sondern von den tatsächlichen Bedürfnissen der KundInnen.

Ein prägendes Beispiel war für sie die direkte Arbeit mit Kunden auf einer Messe. Dort wurde deutlich, dass viele nicht zuerst nach neuen digitalen Features fragen. Sie fragen sich vielmehr: Macht mir dieser digitale Prozess die Arbeit leichter? Spart er Zeit? Verstehe ich, was ich tun muss? Entsteht für mich ein konkreter Mehrwert?

Daraus ergibt sich eine klare Handlungslogik: Unternehmen sollten zuerst analysieren, wo Reibung in der Customer Journey entsteht. Erst danach stellt sich die Frage, ob und wie KI dabei helfen kann. Das kann ein besserer Registrierungsprozess sein, eine effizientere Content-Erstellung im CMS, Unterstützung im Performance Marketing, ein digitaler Verkaufsberater oder ein intelligenter Serviceprozess.

Die gemeinsame Erkenntnis aus der Masterclass: KI-Projekte sollten nicht mit der Frage beginnen, was technologisch möglich ist. Sie sollten mit der Frage beginnen, welches Kundenproblem gelöst werden soll.

KI im Sales: Mehr Kontext, bessere Gespräche

Neben Commerce wurde auch der Vertrieb als zentrales Anwendungsfeld betrachtet. Hier liegt der Mehrwert von KI häufig nicht in spektakulären neuen Funktionen, sondern in sehr konkreten Entlastungen im Alltag.

Ron Boes zeigte, wie KI Vertriebsteams bei der Besuchsvorbereitung unterstützen kann. Viele relevante Informationen liegen heute verteilt in CRM-Systemen, Bestellhistorien, Gesprächsnotizen, Angeboten, Websites, Marktdaten oder weiteren Quellen. Der vielzitierte 360-Grad-Blick auf den Kunden bleibt dadurch oft unvollständig.

KI kann diese Informationen bündeln, strukturieren und in eine nutzbare Form bringen – etwa als kompaktes Briefing vor dem Kundentermin oder sogar als Audio-Zusammenfassung auf dem Weg zum Gespräch. Kurz: Vorbereitung per Podcast. Auch die Nachbereitung kann durch KI vereinfacht werden, wenn aus gesprochenen Notizen strukturierte Besuchsberichte, Aufgaben oder CRM-Einträge entstehen.

Für Sales-Organisationen entsteht dadurch ein doppelter Effekt: Vertriebsteams gewinnen Zeit und gehen besser vorbereitet in Kundengespräche. Gleichzeitig verbessert sich die Datenqualität im CRM, was wiederum Grundlage für bessere Forecasts, gezielteres Cross- und Upselling sowie fundiertere Vertriebsentscheidungen ist. Wie Ron Boes sagte: ein heute recht einfach umgesetzter Use Case, mit gleichzeitig enormer Wirkung.

KI im Service: Vom Postfach zum intelligenten Prozess

Im Kundenservice zeigt sich der Business Value, den KI heute schon erzeugen kann, besonders deutlich. Hohe Anfragevolumen, verschiedene Eingangskanäle, manuelle Weiterleitungen, wiederkehrende Themen und steigende Erwartungen an Antwortgeschwindigkeit prägen den Alltag vieler Serviceorganisationen.

Jonas Degener stellte dazu in der Masterclass den Virtual Service Agent vor. Was er kann: Serviceanfragen werden kanalübergreifend erfasst, analysiert, übersetzt, priorisiert und mit passenden Antwortvorschlägen vorbereitet. Je nach Prozess kann die Bearbeitung teilautomatisiert erfolgen oder bewusst mit einem Human-in-the-Loop kombiniert werden.

Der Punkt ist dabei nicht, den Menschen im Service zu ersetzen. Vielmehr kann KI Service-Teams dort entlasten, wo manuelle Tätigkeiten Zeit binden: beim Sortieren von Anfragen, beim Klären von Zuständigkeiten, beim Suchen relevanter Informationen, beim Übersetzen oder beim Erstellen konsistenter Antworten.

So wird KI zu einem Hebel für bessere Reaktionszeiten, höhere Antwortqualität und effizientere Prozesse. Gleichzeitig entsteht mehr Freiraum für die Fälle, in denen Fachwissen, Empathie und Entscheidungskompetenz gefragt sind.

Ohne Architektur bleibt KI ein Experiment

Ein zentrales Thema der Masterclass war auch  die technologische Grundlage. Denn so überzeugend einzelne KI-Use-Cases auch sein können: Skalierbar werden sie erst, wenn Daten, Prozesse und Systeme sinnvoll zusammenspielen.

Jonas Degener verglich Enterprise Architecture mit einem Betriebssystem. Wie bei einem Smartphone braucht es eine stabile Basis, auf der neue Anwendungen schnell entwickelt, getestet und ausgerollt werden können. Übertragen auf Unternehmen bedeutet das: KI braucht definierte Datenzugriffe, Integrationen, Sicherheitsmechanismen, klare Prozesslogiken und eine Architektur, die neue Use Cases nicht jedes Mal bei null beginnen lässt.

In der Masterclass wurde dieses Architekturverständnis anhand verschiedener Ebenen beschrieben: von Datenquellen über Daten- und Integrationsschichten bis hin zu Agenten und Anwendungen. Entscheidend ist, dass KI nicht isoliert auf einzelne Datenbestände zugreift, sondern in eine belastbare Enterprise Architecture eingebettet wird.

Für IT-Verantwortliche ergibt sich daraus eine strategische Rolle. Sie müssen Innovation nicht bremsen, sondern den Rahmen schaffen, in dem Fachbereiche schnell, sicher und wirtschaftlich neue KI-Use-Cases entwickeln können.

Der eigentliche Hebel liegt im Zusammenspiel

Die Masterclass machte deutlich: KI verändert nicht nur einzelne Funktionen in Commerce, Sales oder Service. Sie verändert die Art, wie Unternehmen Kundenerlebnisse gestalten, Prozesse automatisieren und digitale Lösungen entwickeln. Die gute Nachricht: sie kann das heute schon.

Im Commerce wird der Webshop zum beratenden System.
Im Sales hilft KI, Kontext schneller nutzbar zu machen.
Im Service unterstützt sie intelligente Bearbeitungsprozesse.
In der IT schafft sie neue Anforderungen an Architektur, Daten und Governance.

Der gemeinsame Nenner bleibt jedoch derselbe: Der Use Case steht vor der Technologie. Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen wollen, müssen zunächst verstehen, wo Business Value entsteht – und dann Daten, Prozesse und Systeme so aufstellen, dass dieser Wert skalierbar realisiert werden kann.

Der „KI-Shop in einer Nacht“ war damit weniger ein Versprechen, dass komplexe Transformation über Nacht geschieht. Er war ein Beleg dafür, wie schnell konkrete Lösungen entstehen können, wenn Zielbild, Datenbasis und Architektur zusammenspielen.

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Die vollständige Aufzeichnung der OMR-Masterclass „In einer Nacht zum KI-Shop – was wie Zukunft klingt, funktioniert heute schon“ zeigt, wie KI heute bereits konkrete Mehrwerte in Commerce, Sales und Service schaffen kann – und welche Grundlagen Unternehmen dafür benötigen.

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https://www.sybit.com/de/events/sap-cx-webinare/omr-masterclass-on-demand-ki