AI-ChatBot
Optimierung der Customer Journey: Echtzeit-KI-Unterstützung
Projektbeschreibung
ON AG (ON Running) wollte die Customer Journey im Shoppingprozess mit KI-basiertem Echtzeit‑Support auf ein neues Level heben.
Unsere Aufgabe: KI-Potenziale ausloten, ein MVP entwickeln und die Lösung innerhalb von drei Monaten in die bestehende Systemarchitektur integrieren – Markteintritt: USA.
Timeline
From explorations to development and launch in the US in 3 Months.
Hintergrund
ON Running, die innovative Schweizer Sportmarke für Laufschuhe und Performance-Bekleidung, entschied sich dafür, mittels KI einen dialogbasierten Chatbot in die digitale Customer Experience zu integrieren.
Das Ziel: mit Large Language Models einen wirklich persönlichen, zeitnahen Support bieten und damit das Shopping-Erlebnis deutlich aufwerten. In diesem Projekt arbeitete ich eng mit den KI- und Backend-Teams zusammen und übernahm federführend die mobile Integration—um ON Running’s Anspruch an herausragende UX auch im Chatbot zu wahren.
This category details the step-by-step approach taken during the project, including research, planning, design, development, testing, and optimization phases.
Research & Planung
Wir analysierten E‑Commerce Chatbots und identifizierten typische Schwachstellen: schlechte User Experience, wenig Personalisierung, eingeschränkte Systemintegration. Best Practices erfolgreicher Lösungen zeigten uns: klare Zielsetzungen, nahtlose Systemintegration und laufendes Performance-Monitoring sind entscheidend. Diese Erkenntnisse bildeten die Grundlage für unsere KI-gesteuerte Chatbot-Strategie.
Design & Prototyping
Im intensiven Design-Sprint mit dem internen Creative Team entwickelten wir ein schlankes MVP: fokussiert auf essenzielle Features, mit minimalistischer und klarer UI, bereit für agile Iterationen. Das Design ermöglichte schnelle Validierung und bot genug Flexibilität für gezielte Feature-Extensions.
Entwicklung & Implementierung
Ich implementierte das MVP – mit zentralen Funktionalitäten für unmittelbaren User-Mehrwert. Ein durchdachtes Analytik-Konzept erlaubte Echtzeit-Tracking von Chat-Interaktionen und User-Feedback. Feature‑Flags ermöglichten gestaffelte Rollouts—Pilotphase mit 10 % der US‑Nutzerbasis innerhalb eines Monats.
Pilot, Testing & Optimierung
Wir rollten den Chatbot schrittweise aus, beobachteten Engagement-Daten und zogen Insights für gezielte Verbesserungen. Der Pilot war erfolgreich – darauf basierte ein klarer Ausbau- und Übergabeplan an ON Running’s internes Team für langfristige Wartung und Weiterentwicklung.
Lösung im Einsatz
The resulting AI-powered Chatbot Pilot offered a glips into the future of E-Commerce.
Nahtlose Nutzerkommunikation
Mit LLM‑Unterstützung ein Gesprächserlebnis, das echt wirkt—selbstverständlich, menschlich, individuell.
Vor dem Kauf
Intelligente Produktempfehlungen im Dialog – abgestimmt auf Nutzerwünsche, lernfähig durch Feedback-Schleifen.
Nach dem Kauf
Support-relevante Infos wie Auftragsstatus, Retoureninformationen, FAQs – alles direkt im Chat.
Ein erfolgreicher Pilot mit deutlich steigender Nutzerzufriedenheit. Binnen drei Monaten lanciert, wertvolle Insights gesammelt, Stärken und Schwächen identifiziert – und schließlich: Gründung eines internen AI-Initiativteams bei ON Running.
Technologien im Einsatz
Flutter • Dart • Firebase • Sentry • Google Analytics • Strapi • REST • LLM • Chatbot • Automatisiertes Testen mit Maestro • Docker • Contentful • iOS / Android