Retail-Chatbot: Kennzahlen, Beispiele & Anleitung

Das kennen wir alle – man steht im Laden, braucht schnell Infos oder eine andere Schuhgröße, aber alle Verkäufer sind beschäftigt. Also wartet man.

Heute lösen Retail-Chatbots genau dieses Problem online – und das sofort.

Ein Retail-Chatbot ist ein KI-gestützter Assistent, der Kunden in Echtzeit auf der Website oder in sozialen Kanälen eines Shops bei der Suche nach Antworten, Produkten und Empfehlungen unterstützt. Die Zahlen zeigen: Sie werden unverzichtbar – die Ausgaben für Chatbots im Einzelhandel sollen von 12 Milliarden $ im Jahr 2023 auf 72 Milliarden $ im Jahr 2028 steigen.

Auch die Kunden reagieren: 69 % der Verbraucher haben bereits KI für das Online-Shopping genutzt, und die Nutzung von KI beim Einkaufen stieg zwischen Februar und November 2025 um 35 %.

In diesem Leitfaden zeigen wir, wie Retail-Chatbots das digitale Einkaufen verändern – und warum immer mehr Marken sie einsetzen, um verlorene Umsätze zurückzugewinnen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Was sind Einzelhandels-Chatbots?

Ein Retail-Chatbot ist ein KI-gestützter Assistent für das Online-Shopping – er nutzt Natural Language Processing (NLP) und Conversational AI, um Kundenfragen zu verstehen und in Echtzeit zu beantworten – von der Produktsuche bis zum Support nach dem Kauf.

Moderne Retail-Chatbots gehen weit über einfache regelbasierte Bots hinaus. Sie basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs), können komplexe Anfragen bearbeiten, Empfehlungen personalisieren und Kunden auf Websites, sozialen Kanälen und in Messenger-Apps begleiten.

Wie funktionieren Einzelhandels-Chatbots?

Einzelhandels-Chatbots nutzen KI-Technologie, um wichtige Teile des Einkaufserlebnisses zu automatisieren.

Durch die Integration mit Warenwirtschafts- und Zahlungssystemen bieten sie Unterstützung in Echtzeit und personalisierte Hilfe, um das Kundenerlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern.

Hier eine Schritt-für-Schritt-Erklärung:

1. Kundenanfragen verstehen

Wenn ein Kunde mit einem Einzelhandels-Chatbot interagiert, erkennt dieser nicht nur die Wörter. Mithilfe von NLP wird analysiert, was der Kunde möchte (Absicht) und welche Details relevant sind (Kontext).

Fragt ein Kunde zum Beispiel: „Haben Sie diese Sneaker in Größe 9?“, erkennt der Chatbot:

• Absicht: Der Kunde möchte wissen, ob das Produkt verfügbar ist.
• Kontext: Das konkrete Produkt (Sneaker) und die gewünschte Größe (9).

2. Personalisierte Unterstützung bieten

Sobald der Chatbot die Absicht (ein bestimmtes Produkt finden) und den Kontext (gewünschte Größe und Stil) erkannt hat, prüft er den Lagerbestand und gibt eine Antwort zur aktuellen Verfügbarkeit.

Sind die Sneaker vorrätig, könnte er sagen: „Ja! Sie sind verfügbar. Möchten Sie sie in Schwarz oder Weiß?“

Ist die Größe nicht verfügbar, kann der Chatbot:

• Empfehlung ähnlicher Stile
• Den Kunden benachrichtigen, sobald der Artikel wieder verfügbar ist
• Die Möglichkeit anbieten, sich auf eine Warteliste setzen zu lassen

3. Transaktionen und Bestellungen abwickeln

Sobald sich ein Kunde zum Kauf entscheidet, steuert der Chatbot den Kaufprozess, indem er mit den wichtigsten Handelssystemen interagiert:

• Order Management System (OMS): prüft den Lagerbestand und erstellt die Bestellung.
• Zahlungsanbieter (Stripe, PayPal usw.): wickelt Transaktionen ab und wendet ggf. Rabatte an.
• Versand- und Logistiksysteme: erfassen Versanddaten und liefern Echtzeit-Lieferprognosen.

Der Rufus-Chatbot von Amazon ermöglicht es Kunden, Produkte zu kaufen, indem er Live-Preise und Lagerbestände über das Amazon-Handelssystem überwacht. Der Checkout wird mit den gespeicherten Kundendaten abgeschlossen, inklusive sofortiger Bestätigung und Sendungsverfolgung.

4. Übergabe an menschlichen Support

Wenn eine Anfrage zu komplex für den Einzelhandels-Chatbot ist, wird ein Human-in-the-Loop-Eskalationsprozess ausgelöst, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten.

Der Chatbot erkennt zunächst, wenn eine Anfrage außerhalb seiner Möglichkeiten liegt, etwa bei Sonderrabatten oder Betrugsfällen.

Eskalation wird ausgelöst durch Vertrauenswerte, vordefinierte Geschäftsregeln oder explizite Kundenwünsche.

Vor der Übergabe sammelt der Chatbot wichtige Informationen für den Mitarbeiter, darunter:

• Eine Zusammenfassung der Kundenanfrage und bisheriger Interaktionen.
• Alle bereits unternommenen Lösungsversuche oder relevante Richtlinien.

Das System leitet das Gespräch dann an den qualifiziertesten Mitarbeiter weiter und übergibt es innerhalb derselben Chat-Oberfläche.

Nachdem das Anliegen gelöst wurde, übernimmt der Chatbot wieder, um:

• Die Lösung zu bestätigen und weitere Unterstützung anzubieten.
• Aus dem Gespräch zu lernen, um künftige Antworten zu verbessern.

Was können Retail-Chatbots leisten?

Moderne Retail-Chatbots können weit mehr als einfache Kundenanfragen beantworten – sie binden sich in bestehende Systeme ein, begleiten Kunden entlang der gesamten Customer Journey und automatisieren Abläufe, die sonst menschliche Unterstützung erfordern würden.

Produkte empfehlen

Retail-Chatbots nutzen Browserverlauf, frühere Käufe und das aktuelle Verhalten, um personalisierte Produktempfehlungen und Upselling-Möglichkeiten genau zum richtigen Zeitpunkt zu liefern – nicht nur nach dem Kauf, sondern auch schon in der Entdeckungsphase.

Forrester prognostiziert, dass KI-Assistenten für Produktsuche, Preisvergleiche und geführte Kaufentscheidungen im Einzelhandel unverzichtbar werden.

Sucht ein Kunde beispielsweise nach Laufschuhen, könnte der Chatbot passende Sportsocken oder ein zeitlich begrenztes Bundle-Angebot vorschlagen.

Warenkorbwiederherstellung automatisieren

‍Weltweit werden 70 % aller Online-Warenkörbe abgebrochen – aber Bestellungen im Wert von 260 Milliarden $ könnten allein durch ein besseres Checkout-Erlebnis zurückgewonnen werden.

Wenn ein Kunde Produkte in den Warenkorb legt, aber den Kauf nicht abschließt, kann ein Retail-Chatbot rechtzeitig erinnern, letzte Fragen beantworten und Anreize bieten, um den Abschluss zu fördern.

Integration mit internen Systemen

Retail-Chatbots verbinden sich direkt mit CRM-, Lager- und Preissystemen, um Kundendaten synchron und aktuell zu halten.

Fragt ein Kunde nach Lagerbestand oder einer personalisierten Aktion, zieht der Chatbot Live-Daten heran und gibt eine verlässliche Antwort – ganz ohne manuelle Recherche.

Bestellungen verwalten

Fragt ein Kunde „Wo ist meine Bestellung?“, kann ein Retail-Chatbot sofort Sendungsdetails abrufen und ein voraussichtliches Lieferdatum nennen. Bei einer Rücksendung kann er den Prozess starten, Versandetiketten erstellen und den Kunden Schritt für Schritt begleiten – ganz ohne menschliches Zutun.

Anwendungsfälle für Retail-Chatbots

Retail-Chatbots werden in allen Bereichen des Einkaufserlebnisses eingesetzt – von der ersten Produktsuche bis zum Support nach dem Kauf. Hier sind einige der wirkungsvollsten Einsatzmöglichkeiten.

Virtuelle Einkaufsassistenten

Einzelhandels-Chatbots agieren als digitale Verkaufsberater und führen Kunden zu passenden Produkten – basierend auf ihren Vorlieben und ihrer Einkaufshistorie.

Ob Stilberatung oder Benachrichtigung bei Nachschub – Retail-Chatbots bieten rund um die Uhr personalisierte Unterstützung in Echtzeit.

Beispiel: Fromages d’ici nutzt Froméo, einen KI-gestützten virtuellen Einkaufsassistenten, um Kunden mit persönlichen, dialogbasierten Empfehlungen durch einen Katalog von über 1.000 Käsesorten zu führen.

FAQ-Bearbeitung

beantworten häufige Kundenanfragen, etwa zu Geschäftsbedingungen oder Rückgabeprozessen, ohne dass Mitarbeitende eingreifen müssen.

Retail-Chatbots dienen als FAQ-Chatbots und beantworten häufige, wiederkehrende Kundenfragen – etwa zu Ladenrichtlinien, Größen, Rückgaben und mehr – sofort und zu jeder Zeit, sodass das Support-Team entlastet wird.

Bestellverfolgung und Rückgaben

„Wo ist meine Bestellung?“ ist eine der häufigsten Fragen im Einzelhandel. Chatbots integrieren sich in Bestellmanagementsysteme, liefern aktuelle Sendungsverfolgung, starten Rückgaben, erstellen Versandetiketten und begleiten Kunden durch jeden Schritt – ganz ohne menschliches Zutun.

Unterstützung im Geschäft

Manche Händler setzen ihren Chatbot auch außerhalb der Website ein – etwa an Kiosken oder in mobilen Apps im Laden, um Kunden bei der Lagerbestandsprüfung, Produktsuche oder beim Vergleich von Spezifikationen zu unterstützen – und so die Brücke zwischen stationärem und digitalem Einkauf zu schlagen.

Betrugsprävention

Durch die Integration mit Zahlungsanbietern und Betrugserkennung prüfen Retail-Chatbots Transaktionen und führen Kunden in Echtzeit durch sichere Bezahlprozesse – das senkt das Risiko unbefugter Käufe, ohne das Checkout-Erlebnis zu erschweren.

Vorteile von Retail-Chatbots

24/7-Support bieten

Kunden halten sich nicht an Geschäftszeiten – und Chatbots auch nicht. Im Gegensatz zu menschlichen Agenten bieten Retail-Chatbots rund um die Uhr Unterstützung, vermeiden lange Wartezeiten und sorgen dafür, dass Kunden sofort Antworten erhalten.

Diese Verfügbarkeit wirkt sich direkt auf den Umsatz aus. 72 % der Kunden erwarten sofortigen Service, und 64 % geben mehr aus, wenn ihre Anliegen direkt im Chat gelöst werden – 24/7-Erreichbarkeit ist also kein Extra mehr, sondern ein Umsatztreiber.

Umsatz und Personalisierung steigern

Retail-Chatbots analysieren Kundenpräferenzen und frühere Käufe, um im richtigen Moment relevante Produkte zu empfehlen – so werden aus passiven Besuchern aktive Käufer.

Fromages d’ici hat das selbst erlebt: 20 % der Nutzer haben nach dem Chat mit Froméo mehr Inhalte auf der Website entdeckt – ein Beleg dafür, wie Conversational Commerce die Produkterkundung fördert.

Kosten senken

Da die Margen schrumpfen, ist Kostensenkung eines der stärksten Argumente für KI im Einzelhandel.

Chatbots übernehmen die häufigsten und aufwändigsten Anfragen – Sendungsverfolgung, Verfügbarkeit, Rückgaberichtlinien – und automatisieren sie in großem Umfang, ohne die Antwortqualität zu beeinträchtigen.

Laut Forrester stehen Einzelhändler 2026 vor einer Situation, in der Investitionen in kundennahe Automatisierung unverzichtbar sind.

Omnichannel-Erlebnis verbessern

Retail-Chatbots integrieren sich über Websites, Apps und Messenger-Plattformen wie WhatsApp-Chatbots und Facebook Messenger-Chatbots hinweg – und treffen Kunden dort, wo sie ohnehin schon sind.

Dank Backend-Synchronisierung stehen aktuelle Daten kanalübergreifend zur Verfügung, sodass der Kontext nie verloren geht, wenn Kunden zwischen Kontaktpunkten wechseln.

So erstellen Sie einen Retail-Chatbot

Einen Chatbot zu bauen beginnt mit einem klaren Anwendungsfall, nicht mit einem Tool. Die besten Umsetzungen konzentrieren sich auf ein konkretes Ziel – Produktfragen beantworten, Warenkörbe zurückholen oder beim Kauf beraten – und bauen darauf auf.

Danach geht es darum, die richtigen Daten (wie Produktkataloge oder Bestellsysteme) anzubinden, die Interaktion mit Nutzern zu gestalten und eine Plattform zu wählen, die sowohl einfache Abläufe als auch fortgeschrittene Automatisierung unterstützt, wenn der Bedarf wächst.

1. Definieren Sie Ihren Anwendungsbereich

Die meisten Retail-Chatbots scheitern, weil sie alles auf einmal abdecken wollen – Produktsuche, Bestell-Support, Kundenbindung, Upselling – bevor einer dieser Bereiche wirklich funktioniert. Starten Sie stattdessen mit einem wirkungsvollen Anwendungsfall.

Wählen Sie etwas Konkretes: Sendungsverfolgung, Produktempfehlungen oder FAQ-Entlastung. Definieren Sie dann vor dem Bau drei Dinge:

• Das Hauptanliegen der Nutzer, das Sie bedienen
• Die Kennzahl, die den Erfolg misst (Konversionsrate, Entlastungsvolumen, CSAT)
• Was der Bot explizit noch nicht übernehmen wird

Gerade der letzte Punkt ist genauso wichtig wie die ersten beiden. Ein klarer Umfang sorgt dafür, dass Sie etwas liefern, messen und verbessern können – bevor Sie erweitern.

2. Die richtige Plattform wählen

Die Plattformwahl beeinflusst alles Weitere, daher sollte sie früh erfolgen. Achten Sie auf native NLP, Echtzeit-Datenabruf und Integrationsmöglichkeiten für Ihre bestehende Infrastruktur – nicht nur auf eine schicke Demo.

Wenn Sie Optionen vergleichen, ist unsere Liste der besten KI-Plattformen ein guter Ausgangspunkt.

Tipp: Gerade im Einzelhandel zählt Flexibilität. Sie brauchen eine Plattform, die sowohl strukturierte Abläufe (geführte Produktsuche, Checkout-Support) als auch offene Gespräche unterstützt – ohne dass Sie beim Ausbau alles neu bauen müssen. Mit den Autonomous Nodes von Botpress können Agenten dynamisch zwischen beiden wechseln – das ist besonders wichtig, wenn Ihr Bot über den ersten Anwendungsfall hinauswächst.

‍3. Entwickeln und integrieren

Verbinden Sie Ihren Chatbot von Anfang an mit Ihrer Retail-Infrastruktur – E-Commerce-Plattform (Shopify, Magento, WooCommerce usw.), Bestellmanagement und CRM. Ohne diese Integrationen kann der Bot keine korrekten Preise, aktuellen Lagerbestand oder zuverlässige Sendungsverfolgung liefern – das sind die Basics, die Kunden erwarten.

Beim Conversation Design gilt: Trainieren Sie mit echten Daten. Nutzen Sie vergangene Support-Tickets, Chatprotokolle und Suchanfragen – nicht Annahmen darüber, wie Kunden sprechen. Passen Sie sich an regionale Formulierungen und verschiedene Sprachen an, falls Ihre Zielgruppe das erfordert.

Bauen Sie auch proaktive Elemente ein – Erinnerungen an abgebrochene Warenkörbe, Benachrichtigungen bei Nachschub, Empfehlungen basierend auf dem Surfverhalten. Diese Maßnahmen steigern den Umsatz, ohne dass der Kunde aktiv werden muss.

4. Übergabe an Menschen einplanen

Nicht jedes Gespräch sollte automatisiert werden. Komplexe Rückgaben, Zahlungsstreitigkeiten und verärgerte Kunden profitieren von einer reibungslosen Weiterleitung an einen menschlichen Agenten – mit vollständigem Kontext, damit der Kunde sich nicht wiederholen muss.

Definieren Sie diese Eskalationsregeln frühzeitig; nachträgliches Einbauen ist mühsam.

5. Starten, überwachen und verbessern

Behandeln Sie den Chatbot nach dem Start als Produkt, nicht als Projekt. Verfolgen Sie Engagement-Raten, Lösungsquoten und Auswirkungen auf die Konversion kontinuierlich.

Im echten Betrieb zeigen sich Lücken, die im Test nie auffallen – die erfolgreichsten Bots sind die, die nach dem Start regelmäßig optimiert werden.

9 Kennzahlen zur Bewertung von Retail-Chatbots

1. Containment-Rate

Die Containment Rate gibt an, wie viel Prozent der Chatbot-Gespräche vollständig gelöst werden, ohne dass ein menschlicher Agent eingreifen muss.

Formel

Containment Rate = (Anzahl der vom Chatbot gelösten Gespräche ÷ Gesamtzahl der Gespräche) × 100

Beispiel

Bearbeitet ein Chatbot 10.000 Gespräche im Monat und 9.500 werden ohne Eskalation gelöst, beträgt die Containment Rate: (9.500 ÷ 10.000) × 100 = 95 %

2. Conversion-Rate

Die Conversion Rate gibt an, wie viel Prozent der Chatbot-Interaktionen zu einer gewünschten Aktion führen, z. B. Kauf, Anmeldung oder Hinzufügen eines Produkts zum Warenkorb.

Formel

‍Conversion Rate = (Anzahl der Conversions ÷ Gesamtzahl der Chatbot-Sitzungen) × 100

Beispiel

‍Führt ein Chatbot 2.000 Sitzungen im Monat durch und 300 davon enden mit einem Kauf oder einer Anmeldung, beträgt die Conversion Rate: (300 ÷ 2.000) × 100 = 15 %

3. Warenkorbwiederherstellungsrate

Die Warenkorbwiederherstellungsrate gibt an, wie viel Prozent der abgebrochenen Warenkörbe durch den Chatbot erfolgreich zurückgewonnen werden.

Formel

‍Warenkorbwiederherstellungsrate = (Zurückgewonnene Warenkörbe ÷ Gesamtzahl der vom Chatbot bearbeiteten abgebrochenen Warenkörbe) × 100

Beispiel

‍Brechen 500 Nutzer ihren Warenkorb ab und der Chatbot spricht sie erneut an, und 125 schließen den Kauf ab, beträgt die Wiederherstellungsrate: (125 ÷ 500) × 100 = 25 %

4. Einfluss auf den durchschnittlichen Bestellwert (AOV)

Der durchschnittliche Bestellwert (AOV) misst den durchschnittlichen Betrag pro Bestellung und kann genutzt werden, um Chatbot-beeinflusste Käufe mit allen Käufen zu vergleichen.

Formel

‍AOV = Gesamtumsatz ÷ Gesamtzahl der Bestellungen

Beispiel

‍Erzielen Chatbot-Nutzer 50.000 $ Umsatz bei 1.000 Bestellungen, beträgt der AOV: 50.000 $ ÷ 1.000 = 50 $

5. Kundenzufriedenheit (CSAT)

Die Kundenzufriedenheit (CSAT) ist der durchschnittliche Wert, den Kunden ihrer Chatbot-Erfahrung geben – meist über Umfragen nach der Interaktion erhoben.

Formel

‍CSAT = (Anzahl positiver Antworten ÷ Gesamtzahl der Antworten) × 100

Beispiel

‍Antworten 200 Nutzer auf eine Umfrage und 160 bewerten die Erfahrung positiv, beträgt der CSAT-Wert: (160 ÷ 200) × 100 = 80 %

6. Antwortzeit

Die Antwortzeit ist die durchschnittliche Zeit, die der Chatbot benötigt, um auf eine Nutzeranfrage zu reagieren.

Formel

‍Durchschnittliche Antwortzeit = Gesamte Antwortzeit ÷ Anzahl der Antworten

Beispiel

‍Benötigt ein Chatbot insgesamt 5.000 Sekunden für 1.000 Nachrichten, beträgt die durchschnittliche Antwortzeit: 5.000 ÷ 1.000 = 5 Sekunden

7. Retention

Die Retentionsrate gibt an, wie viel Prozent der Nutzer nach ihrer ersten Sitzung erneut mit dem Chatbot interagieren.

Formel

‍Bindungsrate = (Wiederkehrende Nutzer ÷ Gesamte Nutzerzahl) × 100

Beispiel

‍Wenn 1.000 Nutzer mit dem Chatbot interagieren und 300 für eine weitere Sitzung zurückkehren, beträgt die Bindungsrate: (300 ÷ 1.000) × 100 = 30 %

8. Klickrate (CTR)

Die Klickrate (CTR) ist der Prozentsatz der Nutzer, die auf Chatbot-Vorschläge wie Produktlinks, Angebote oder Empfehlungen klicken.

Formel

‍CTR = (Anzahl der Klicks ÷ Anzahl der Impressionen) × 100

Beispiel

‍Wenn ein Chatbot 2.000 Produktempfehlungen anzeigt und Nutzer auf 400 davon klicken, beträgt die CTR: (400 ÷ 2.000) × 100 = 20 %

9. Operative Effizienz

Die operative Effizienz misst, wie stark der Chatbot den Supportaufwand und die Kosten durch Automatisierung von Gesprächen reduziert.

Formel

‍Kosten pro Konversation = Gesamte Supportkosten ÷ Gesamte Konversationen

Beispiel

‍Wenn menschlicher Support 10.000 $ für 5.000 Konversationen kostet (2 $ pro Konversation) und der Chatbot 3.000 davon nahezu kostenlos übernimmt, sinken die effektiven Kosten pro Konversation deutlich mit zunehmender Automatisierung.

Individuellen Einzelhandels-Chatbot entwickeln und bereitstellen

Botpress ist eine äußerst flexible, unternehmensgerechte Chatbot-Plattform für den Einzelhandel. Unsere Technologie ermöglicht es Unternehmen, individuelle Chatbots zu erstellen, die Kundeninteraktionen verbessern und den Umsatz steigern.

Mit nahtloser Integration in E-Commerce-Plattformen, CRMs und Messaging-Apps kann Ihr Chatbot Kunden überall dort erreichen, wo sie einkaufen.

Unsere erweiterte Sicherheits-Suite stellt sicher, dass Kundendaten jederzeit geschützt und vollständig von Ihrem Team kontrolliert werden.

FAQs

Wie helfen Einzelhandels-Chatbots, Warenkorbabbrüche zu reduzieren?

‍Einzelhandels-Chatbots holen verlassene Warenkörbe zurück, indem sie rechtzeitig Erinnerungen senden, Kundenfragen beantworten und Anreize bieten, um den Checkout zu fördern. So helfen sie Händlern, einen Teil der typischerweise 70 % abgebrochenen Online-Warenkörbe zurückzugewinnen.

Können Einzelhandels-Chatbots rund um die Uhr arbeiten?

‍Ja, Einzelhandels-Chatbots bieten rund um die Uhr Unterstützung, sodass Kunden jederzeit sofort Antworten erhalten – ohne Wartezeiten. Das steigert die Kundenzufriedenheit und erhöht das Umsatzpotenzial.

Welche Aufgaben kann ein Einzelhandels-Chatbot übernehmen?

‍Einzelhandels-Chatbots können Produktempfehlungen geben, FAQs beantworten, Bestellungen verfolgen, Rückgaben abwickeln, Warenkörbe zurückholen und sogar Betrugsprävention leisten, indem sie mit Lagerverwaltung, Zahlungsanbietern und Bestellplattformen integriert werden.

Ersetzen Einzelhandels-Chatbots menschliche Kundensupport-Teams?

‍Nein, Einzelhandels-Chatbots sind dafür gedacht, wiederkehrende und häufige Anfragen zu bearbeiten und menschliche Teams zu unterstützen, nicht zu ersetzen. Komplexe Anliegen werden an menschliche Mitarbeiter weitergeleitet, wobei der Gesprächskontext erhalten bleibt.

Wie viel kostet es, einen Einzelhandels-Chatbot zu erstellen?

‍Einfache FAQ- oder Bestellverfolgungs-Chatbots können kostenlos oder für wenige hundert Dollar mit Low-Code-Plattformen erstellt werden. Fortgeschrittene Chatbots mit umfangreichen Integrationen verursachen je nach Umfang und Anpassung höhere laufende Kosten.

Kann ich einen Einzelhandels-Chatbot ohne technische Kenntnisse erstellen?

‍Ja, Sie können einen Einzelhandels-Chatbot ohne Entwickler oder technisches Vorwissen mit No-Code- oder Low-Code-Plattformen wie Botpress erstellen, die intuitive Oberflächen, Vorlagen und Drag-and-Drop-Tools für Konversationsabläufe bieten.

Wie messe ich, ob mein Einzelhandels-Chatbot erfolgreich ist?

‍Wichtige Kennzahlen sind die Lösungsquote (Anteil der Anfragen, die ohne menschliche Hilfe gelöst werden), Konversionsrate, Rückgewinnungsrate abgebrochener Warenkörbe, Kundenzufriedenheit, Reaktionszeit und operative Effizienz bei der Reduzierung von Supportkosten.