Immer mehr Menschen fragen nicht mehr eine Suchmaschine, sondern einen KI-Assistenten, welcher Anbieter zu ihnen passt. Die Antwort fällt knapp aus und nennt oft nur zwei oder drei Namen. Damit verschiebt sich ein Teil der Customer Journey in einen Raum, den Unternehmen weder sehen noch direkt steuern können.
Die Vorauswahl findet vor dem ersten Kontakt statt
Früher begann die Kundengewinnung mit einer Trefferliste. Interessenten klickten sich durch Websites, Bewertungen und Vergleichsportale und bildeten sich selbst ein Urteil. Heute fassen ChatGPT, Gemini, Perplexity oder Grok diese Recherche in einer einzigen Antwort zusammen. Wer dort nicht genannt wird, kommt in der Vorauswahl gar nicht erst vor. Das Unternehmen erfährt davon nichts: Es gibt keinen Besuch, keine Anfrage und keine verlorene Offerte, die man auswerten könnte.
Für Marketing und Sales heisst das: Die frühe Phase der Customer Journey wird unsichtbar. Die KI beantwortet die Fragen, die früher im ersten Verkaufsgespräch gestellt wurden.
Vertrauen wird geliehen
Eine Empfehlung der KI wirkt auf viele Nutzer neutral. Damit überträgt sich ein Teil des Vertrauens, das sie dem Assistenten entgegenbringen, auf die genannten Anbieter. Das gilt auch umgekehrt. Nennt die KI veraltete Öffnungszeiten, falsche Leistungen oder eine längst gelöste Kritik, beginnt die Kundenbeziehung mit einem Fehler, den das Unternehmen nicht selbst verursacht hat. Der Kundendienst muss dann korrigieren, was eine Maschine behauptet hat, und das in einem Moment, in dem der Kunde bereits mit falschen Erwartungen kommt.
Welche Signale die Modelle auswerten
KI-Modelle haben keine Rangliste, die man kaufen kann. Sie stützen sich auf das, was im Netz über ein Unternehmen steht und wie gut es sich lesen lässt. Vier Signale tauchen dabei immer wieder auf:
- Bewertungen und Erfahrungsberichte: Menge, Aktualität und der Umgang mit Kritik.
- Erwähnungen durch andere: Fachmedien, Verbände, Partner und Branchenverzeichnisse.
- Stimmige Angaben: Name, Leistungen, Standort und Kontaktdaten überall gleich.
- Lesbarkeit für Maschinen: ob Crawler der KI-Anbieter die Website abrufen dürfen und ob die Inhalte klar gegliedert sind.
Auffällig ist, wie nah diese Signale an klassischer Kundenorientierung liegen. Zufriedene Kunden schreiben Bewertungen, gute Arbeit wird von anderen erwähnt, und wer seine Angaben pflegt, wird richtig beschrieben.
Fünf Handlungsempfehlungen
- Messen statt vermuten: Stellen Sie den Assistenten regelmässig die Fragen, die Ihre Kunden stellen würden, etwa nach dem besten Anbieter Ihrer Branche in Ihrer Region. Halten Sie fest, ob und wie Sie genannt werden.
- Angaben vereinheitlichen: Website, Verzeichnisse und Profile sollten dieselben Fakten zeigen. Widersprüche machen eine Empfehlung unsicher.
- Bewertungen aktiv begleiten: Bitten Sie zufriedene Kunden um eine Bewertung und antworten Sie sichtbar auf Kritik. Beides fliesst in das Bild ein, das die KI zeichnet.
- Fragen beantworten, bevor sie gestellt werden: Inhalte, die typische Kundenfragen klar beantworten, werden von den Modellen eher aufgegriffen als reine Werbetexte.
- Den Kundendienst einbeziehen: Wer im Service hört, was Kunden über die KI erfahren haben, erkennt falsche Aussagen früh. Diese Rückmeldungen gehören in Marketing und CRM.
Fazit
KI-Empfehlungen ersetzen die Kundenbeziehung nicht, aber sie entscheiden zunehmend darüber, ob sie überhaupt entsteht. Unternehmen, die regelmässig prüfen, was die Modelle über sie sagen, und ihre Kundenorientierung sichtbar machen, haben in der neuen Vorauswahl die besseren Karten. Am besten gelingt das, wenn die Prüfung kein Einzelprojekt bleibt, sondern fester Teil der Abläufe in Marketing, Vertrieb und Service wird.
