Revolutioniert Künstliche Intelligenz alles? Diese Frage sorgt aktuell in vielen Unternehmen für Bewegung – vor allem in der Marketing- und Produktkommunikation. Neue Technologien wie Large Language Models (LLMs) oder Agentic AI eröffnen völlig neue Wege der digitalen Beratung und Interaktion. Doch bei aller Begeisterung wird eines oft übersehen: Ohne eine saubere Datenbasis bleibt jede noch so intelligente Lösung weit hinter ihren Möglichkeiten zurück.
Der Ausgangspunkt: Produktkommunikation in Zeiten von KI
Vor dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz waren es in der Regel geschulte Fachkräfte – Händler, Beraterinnen und Berater – die Kund:innen im Detail zu komplexen Produkten informieren konnten. Sie kannten die Unterschiede, erklärten Features und ordneten das Angebot passend zum Bedarf ein. Diese Beratungssituation war persönlich, kontextbezogen – und in der Regel qualitativ hochwertig.
Mit dem Einzug digitaler Touchpoints und der zunehmenden Nutzung von KI-Systemen verändert sich diese Beratungssituation grundlegend. Immer häufiger übernehmen Websites, Chatbots, Vergleichsportale oder Sprachassistenten die Interaktion mit Kund:innen.
Wichtig dabei: Unternehmen behalten zwar bei eigenen Kanälen wie ihrer Website oder ihrem Chatbot die Kontrolle über Botschaften und Inhalte. Doch sobald Informationen von außen genutzt werden – etwa durch ChatGPT – endet diese Kontrolle. Die KI zieht dann ihre Schlüsse aus den öffentlich verfügbaren Informationen. Fehlen hier sauber strukturierte, aktuelle Daten, steigt die Gefahr von Fehlinterpretationen oder Halluzinationen – und damit von schlechter Beratung, ohne dass das Unternehmen noch eingreifen kann.
Deshalb gilt: Nur wer Produktinformationen konsistent, verständlich und strukturiert bereitstellt – unabhängig vom Kanal –, kann auch im Zeitalter von KI eine hochwertige, markengerechte Beratung sicherstellen.
Die Herausforderung: Von rohen Daten zu intelligenter Beratung
Viele Unternehmen glauben zunächst, es reiche aus, bestehende Produktdaten in ein LLM zu geben, um dann automatisch smarte Beratungsergebnisse zu erhalten. Die Realität zeigt jedoch: Unvollständige oder uneinheitliche Daten führen schnell zu falschen Empfehlungen. Das System kann z. B. fälschlicherweise davon ausgehen, dass nur ein Produkt ein bestimmtes Feature besitzt – nur weil es in der Marketingbeschreibung vorkommt, aber beim Vergleichsprodukt nicht.
Die Lösung: Eine produktübergreifende Content-Strategie
Genau an diesem Punkt setzte ein strategisches Projekt mit STIHL an. Ziel war es, den Wandel in der Produktkommunikation nicht nur kurzfristig zu begleiten, sondern eine zukunftssichere Basis für alle digitalen Beratungsszenarien zu schaffen. Die Lösung: eine umfassende Produkt-Content-Strategie, die über alle Touchpoints hinweg funktioniert – also unabhängig davon, ob die Informationen auf einer Website, in einer App, von einem Chatbot oder per Sprachassistent genutzt werden.
Kern der Lösung ist ein modularer Aufbau: Inhalte werden entlang definierter Bausteine strukturiert, die auf klaren Nutzerbedürfnissen, Markenwerten und CX-Leitplanken basieren. Diese Module lassen sich je nach Anwendungsfall flexibel kombinieren – für verschiedene Zielgruppen, Kontexte und Kanäle. So entsteht aus denselben Inhalten eine durchgängige, hochwertige und gleichzeitig individuell passende Beratung.
Digitale Beratung auf gleichbleibend hohem Niveau
Mit dieser Struktur wird es möglich, digitale Beratungssituationen zu schaffen, die über alle Touchpoints hinweg gleichbleibend hohe Beratungsqualität sicherstellen.
Der große Vorteil eines modular aufgebauten, strukturierten Produkt-Contents liegt außerdem in der Qualität und Effizienz der Verwaltung: Inhalte lassen sich zentral erfassen, systematisch pflegen und flexibel erweitern. Dadurch wird es deutlich einfacher, die Informationen vollständig, korrekt und aktuell zu halten – auch über lange Produktlebenszyklen hinweg.
Zudem wird die Pflege effizienter: Doppelungen und Inkonsistenzen lassen sich vermeiden, Redaktionsaufwände reduzieren sich, und der Überblick über alle Produktinformationen verbessert sich spürbar.
Auch für den Einsatz von KI bringt das erhebliche Vorteile: Nur wenn das Modell auf hochwertige, klar strukturierte Daten zugreifen kann, sind präzise, vertrauenswürdige Empfehlungen möglich. Zudem lassen sich durch diese Basis hyperpersonalisierte Beratungsszenarien realisieren, etwa für spezifische Kundenanfragen im Key Account Management oder für die individuelle Produktempfehlung im E-Commerce.
Wer KI einsetzen will, muss mit Qualität beginnen
Künstliche Intelligenz revolutioniert die Art, wie Kund:innen mit Unternehmen kommunizieren. Doch sie zeigt dabei vor allem, was schon immer wichtig war, und jetzt noch entscheidender wird: Strukturierte, strategisch aufgebaute Produktinformationen sind die Voraussetzung, um neue Potenziale zu heben – sei es für personalisierte Beratung, Omnichannel-Kommunikation oder automatisierte Content-Erstellung.
Für Unternehmen bedeutet das: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um die Datenbasis zu schaffen, auf der künftige KI-Systeme aufbauen können. Quality in – Quality out. Ein Prinzip, das seit jeher galt und im Zeitalter von KI aktueller ist denn je.