20.09.2017

Zalando will Startups auf seine Plattform holen

Das E-Commerce-Imperium Zalando will sich einmal mehr unter die Startup-Szene mischen. Selbst ist das Unternehmen diesen Schuhen längst entwachsen. Einst gegründet mit Investorenkapital der drei Samwer-Brüder und deren Inkubator Rocket Internet, sind die Gründer David Schneider und Robert Gentz mittlerweile selbst zunehmend als Business-Angel aktiv.
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Benjamin Wörner

Der Online-Shop mit Firmensitz in Berlin wuchs mit seiner Spezialisierung auf Verkauf und Versand von Schuhen und Modeartikeln rasant. Bald ist es zehn Jahre her, dass Robert Gentz und David Schneider Schuhe von einer Altbauwohnung ausverschickten. Heute sitzt der MDax-Konzern in einem neuen Gebäude mitten in Berlin, sieben Stockwerke hoch und 29.000 Quadratmetern groß. Die Mitarbeiterzahlen steigerten sich rasant. Waren es Ende 2010 noch 400, lag der Stand vier Jahre später schon bei 7500. Ende 2016 waren es knapp 12.000 Mitarbeiter und mittlerweile hält Zalando bei 13.000 Mitarbeitern, davon mehr als 5.700 in Berlin.

Vom reinen Online-Händler hin zur Technologieplattform für Mode

Das Unternehmen hat in den vergangenen Jahren kräftig investiert, vor allem in der Technik, wo 1800 Mitarbeiter angestellt sind. 2015 eröffnete das Unternehmen zusätzliche Technologie-Standorte in Hamburg und Dortmund. Das deutet auf eine Entwicklung vom reinen Online-Händler hin zur Technologieplattform für Mode hin. Für die Eröffnung der zwei neuen Hubs in Helsinki and Dublin war Benjamin Wörner, Commercial Lead Product Partnerships zuständig. Nun will er mit Zalando Build eine Plattform für Startups launchen.
Junge Unternehmen sollen ihre technischen Lösungen in Zalando Fashion Store integrieren. Was haben Startups davon, wenn sie Zalando einer übermächtigen Konkurrenz, ihr Know How bieten? – Diese Frage käme oft von Startups, sagt Wörner und betont den Zugang zum größten Online-Publikum. Außerdem gehe es um einen Paradigmenwechsel in der Art, wie Zalando Partnerschaften mit externen Parteien abwickelt, auf Augenhöhe nämlich. „Es geht nicht nur darum, die Software eines Startups zu kaufen. Sie haben ein hohes Maß und Kontrolle über ihre Produkte“, meint Wörner.

Redaktionstipps

70 % der Seitenaufrufe, 55 % der Bestellungen werden mobil getätigt

Ein Produkt herzunehmen und im Internet zu verkaufen – Das war vielleicht 2008 revolutionär, 2017 ist es ein alter Hut. Auch wenn die Marke Zalando einen sehr hohen Bekanntheitsgrad hat, muss das Unternehmen die Kunden immer wieder durch Werbung zum Kauf animieren. Zalando gibt zu, dass es den Trend zum mobilen Internet zunächst verschlafen hat. Umso kräftiger will man entgegensteuern. Da nach Angabe des Unternehmens etwa 70 Prozent der Seitenaufrufe von Mobilgeräten kommen und mehr als 55 Prozent der Bestellungen mobil getätigt werden. Dabei geht es immer mehr in Richtung Personalisierung wie zum Beispiel mit dem automatisierten Antwortservice – einem Chatbot names Emma. Zalando erkennt, dass für seine Ziele, Machine Learning wichtig ist. „Der Computer soll wissen, wonach der Kunde sucht und wo es im Shop zu finden ist“, erklärt Linda Hübner, eine Unternehmenssprecherin. Benjamin Wörner beschreibt die Vision so: „Jeder Kunde hat dann eine komplett personalisierte Erfahrung“. Linda brauche zum Beispiel von ihrem Nutzerverhalten viele Inhalte, Inspirationen, Videos, Blogger-Styles. Er hingegen mag so etwas gar nicht. „Mir sind eher viele Optionen, die eigene Auswahl mit ausgeweitete Filter lieber“, nennt Wörner als Beispiel.

Verknüpfung von Online und Offline, Lieferung innerhalb einer Stunde

Er spricht vom Weiterentwickeln von einem puren Online-Händler zu einer Plattform für die gesamte Online-Modewelt: „Das bedeutet, dass alle Teilnehmer im Ökosystem verbunden werden sollen: Marken, Technologie-Anbieter, Kunden etc.“ So lautet das Konzept der Plattform-Strategie, auf die Zalando vor zwei Jahren umgestellt hat. Das Ziel: Alle Player am Modewelt miteinander zu verbinden. So kommen Stylisten mit Kunden zusammen oder man entwickelt Marketingstrategien mit anderen Unternehmen. Außerdem gehe es um die Verknüpfung von Online und Offline. Manche Bestellungen werden in lokale Geschäfte ausgeliefert. Zalando will die Testkultur leben und startet immer wieder Pilotprojekte. So testet man in Berlin gerade die Auswahlvariante eines Wunschzeitfensters. Innerhalb von einer Stunde soll die Ware beim Konsumenten ankommen.

Fokus Personalisierung

Mit dem neuen Projekt namens Zalando Build will man diese „Plattform-Strategie weiter ausbauen und gleichzeitig eben stärker auf Personalisierung im Shop setzen”. Konkret soll das aber heißen: „Wir geben Startups künftig die Möglichkeit, sich anzudocken und mit ihrem Produkt Zalando-Kunden neue Funktionalitäten zu bieten“ Der Hintergedanke ist, dass wir in Zukunft jedem Kunden eine personalisierte Erfahrung auf der Seite bieten möchten. Das braucht mehr Inhalt, Lösungen, Funktionalitäten. Bisher habe Zalando viele Neuerungen innerhalb des Unternehmens entwickeln. Jetzt möchte man sich öffnen. „Mit Build vernetzen wir uns mit der internationalen Startup-Szene und kreieren gemeinsam neue Funktionalitäten fürs Online-Shopping“, sagt Marc Lamik, Head of Partnerships bei Zalando.

Das israelische Startup Bllush ist erster Partner

Erster Partner ist das israelische Startup Bllush. Es verbindet Fotos von Social Media-Influencern mit dem Zalando Fashion Store. Alle Fotos sind “shoppable”, das heißt abgebildete Kleidungsstücke sind mit dem entsprechenden Artikel im Shop verknüpft und können direkt in den Warenkorb gelegt werden. Die Funktion wird zunächst für Sportbekleidung auf der deutschen Seite, spricht zalando.de verfügbar sein. „Aber da die es keine Sprachinhalte beinhalte, könne man problemlos den Pilot rasch ausweiten“, erklärt Wörner.

Was bedeutet das für österreichische Startups? – Anfragen aus Österreich kamen schon, weiß Wörner. Doch das gesamte Build-Programm sei in einer frühen Phase. „Das Schöne an Build ist, dass es speziell auf Märkte zugeschnitten werden kann. Ein österreichisches Startup könnte also etwas für den Markt entwickeln, den es am besten kennt.“ Im Übrigen geht es um digitale Erfahrungen auf der Seite, neue Methoden und Startup-Ideen bezüglich Zahlungsmöglichkeiten sind nicht im Build-Programm erfasst.
Apropos Zahlung: Was kostet Zalando Build? – „Im Moment haben ein Team von zehn bis 15 Leuten damit beschäftigt. Die Entwicklung des Zalando Build Projekts läuft seit einem halben Jahr. Jetzt gehen wir erstmals damit an die Öffentlichkeit.“

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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