Walmart: ChatGPT-Checkout-Konversionsrate liegt bei einem Drittel des Website-Niveaus

• Walmart testete über die Instant-Checkout-Funktion in ChatGPT rund 200.000 Produkte und stellte fest, dass die Konversionsrate im Vergleich zum Checkout auf der Website dreimal niedriger ist
• Direktzahlungen in ChatGPT führten zu geringerer Nutzerzufriedenheit und erreichten nur ein Drittel des Niveaus von Click-out-Transaktionen (Weiterleitung zur Website)
• OpenAI schafft die Instant-Checkout-Funktion in ChatGPT schrittweise ab und stellt auf ein händlerappbasiertes Bezahlmodell um
• Walmart will den eigenen Chatbot Sparky in ChatGPT integrieren, um Account-Login, Warenkorb-Synchronisierung und internes Bezahlen zu unterstützen
• Das Ergebnis zeigt, dass agentic commerce noch nicht ausgereift genug ist, um bestehende Einkaufsformen zu ersetzen

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Ergebnisse von Walmarts ChatGPT-Zahlungsexperiment

• Walmart testete über die Instant-Checkout-Funktion in ChatGPT etwa 200.000 Produkte und stellte fest, dass die Konversionsrate dreimal niedriger war als beim Bezahlen auf der eigenen Website
  • Der Anteil der Nutzer, die den Kauf direkt in ChatGPT abschlossen, lag deutlich unter dem der Nutzer, die zur Walmart-Website weitergeleitet wurden und dort bezahlten
  • Auf Basis dieses Ergebnisses richtet Walmart sich nun auf ein eigenes integriertes Einkaufserlebnis aus
• Daniel Danker (EVP für Produkt und Design bei Walmart) bewertete das Einkaufserlebnis in ChatGPT als „nicht zufriedenstellend“
  • Er erwähnte, dass die Konversionsrate von In-Chat-Zahlungen nur ein Drittel der Click-out-Transaktionen (Weiterleitung zur Website) erreichte
  • Walmart stellt diese Funktion ein und führt derzeit einen neuen Ansatz ein

• Ende von Instant Checkout

  • OpenAI kündigte Anfang dieses Monats an, die Instant-Checkout-Funktion, die direkte Zahlungen in ChatGPT verarbeitete, schrittweise abzuschaffen
  • Stattdessen erfolgt der Wechsel zu einem händlerappbasierten Bezahlmodell
  • Walmart plant, den eigenen Chatbot Sparky in ChatGPT zu integrieren
  • Nutzer können sich mit ihrem Walmart-Konto anmelden, den Warenkorb plattformübergreifend synchronisieren und Zahlungen innerhalb der Walmart-Systeme durchführen
  • Eine ähnliche Integration soll im nächsten Monat auch bei Google Gemini eingeführt werden
  • Das Experiment zeigt, dass agentic commerce noch nicht ausgereift genug ist, um bestehende Einkaufsformen zu ersetzen
  • Die Lenkung auf die eigene Plattform garantiert weiterhin höhere Konversionsraten
  • Siehe dazu auch die Analyse im WIRED-Artikel „Why Walmart and OpenAI Are Shaking Up Their Agentic Shopping Deal”

[xguru]

Wenn ein LLM ein bestimmtes Open-Source-Projekt empfiehlt, denke ich zwar manchmal, dass ich es mal ausprobieren könnte,
aber wenn es gleich Produkte fürs Shopping empfiehlt, frage ich mich eher, ob man dem wirklich trauen kann, und würde das wohl eher meiden.
Na ja, vielleicht ändert sich das irgendwann auch noch.

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• ChatGPT hat mir eine Festplatte mit gutem Preis pro TB empfohlen und mich bis zum Checkout über einen Walmart-Link gebracht, aber im letzten Schritt hieß es, sie sei ausverkauft.
  Auf der Walmart-Seite selbst war sie bereits ebenfalls als ausverkauft markiert. Ich denke, solche Erfahrungen sind einer der Gründe für die niedrige Conversion-Rate.

  • Solche Fälle zeigen für mich, wohin sich die Monetarisierung von Chatbots bewegen könnte.
    Früher hat mir ChatGPT einmal ein USB-Laufwerk unter bestimmten Bedingungen empfohlen (klein, leicht und schnell genug, um ein OS davon zu booten), und ich habe dann tatsächlich eines der empfohlenen Produkte bei Amazon gekauft.
    Wenn so ein Gespräch über einen Affiliate-Link geführt worden wäre, hätte das beiden Seiten genutzt.
    Aber solche Gespräche sind selten, und weil die Monetarisierung schwierig ist, wird OpenAI am Ende wohl doch bei Werbung landen, der Leitwährung des Webs.
  • Mein AI-Agent hat mir Upgrades für RAM, GPU und CPU empfohlen, aber als ich auf die Links geklickt habe, hatte sich der Preis verdoppelt.
  • Ich fände es gut, wenn es vor den Empfehlungen des LLM eine Echtzeit-Bestandsprüfungsschicht gäbe.
  • Reise-Metasearch-Seiten (Skyscanner usw.) haben ein ähnliches Problem.
    Gecachte Informationen sind veraltet, sodass tatsächlicher Bestand oder Preis abweichen. Wegen des hohen Traffics und der niedrigen Conversion-Rate können sie Caching nicht vermeiden.
  • Solche Bestands-Aggregationsseiten haben meistens ähnliche Probleme.
    Der niedrigste Preis stammt oft von Fake-Shops oder von Anbietern, bei denen das Produkt ausverkauft ist, und Produkte wie GPUs oder SSDs sind schwer zu bekommen.
    Ich wünschte, wenigstens ein Anbieter würde wirklich ein Wartelisten-System einführen. Mit Bots zu konkurrieren ist ermüdend.

• Nach dem im Artikel zitierten Abschnitt entwickeln sich agentic commerce langsam wegen Infrastruktur- und Vertrauensproblemen.
  Google hat mit dem Merchant Center bereits zig Millionen SKUs in Echtzeit normalisiert, aber Verbraucher vertrauen weiterhin auf vertraute Checkout-Abläufe wie Apple Pay, Google Wallet oder Amazon One-click.
  OpenAI ist in diesem Bereich neu, und ehrlich gesagt wirkt es nicht so, als hätten sie besonders viel Motivation, darin gut zu werden.

  • Ich glaube schon, dass OpenAI gut darin sein will, aber sie scheinen keinen menschlichen Aufwand hineinstecken zu wollen.
    Sie scheitern wiederholt und hoffen, das Problem über Modelltraining zu lösen, aber bis dahin wird die Qualität niedrig sein und Nutzer werden nicht dabeibleiben.
  • Ich habe das Gefühl, viele AI-Unternehmen leiden an der Ingenieurskrankheit.
    Sie betrachten die Welt zu stark aus einer Technikperspektive und übersehen die geschäftliche Realität.
  • Die Kritik trifft zwar zu, aber die meisten Innovationen wurden anfangs genau so skeptisch gesehen.
    Auch Redfin, Netflix, Amazon, Uber und PayPal galten am Anfang als „wird nicht funktionieren“ und wurden am Ende doch zur Grundinfrastruktur.
  • Vielleicht ist es die bessere Strategie, Partnerschaften mit Unternehmen einzugehen, die darin bereits gut sind.

• ChatGPT Checkout wirkt wie eine Lösung auf der Suche nach einem Problem.
  Einen zusätzlichen Schritt im Bezahlprozess einzubauen und damit die Fehlerwahrscheinlichkeit zu erhöhen, ist unnötig. Shopping ist nicht die Killer-App von GenAI.

  • Das ist ein typisches Muster, bei dem man versucht, AI in jedes Problem hineinzudrücken.
    Der Nutzer sagt „Ich möchte Schuhe kaufen“, und die AI antwortet so etwas wie: „Soll ich Schuhe an Ihre 10 Füße anziehen?“, also eine absurde Reaktion.
  • Aber nicht jeder gehört zur gleichen Zielgruppe wie du.
    Es gibt bereits Menschen, die LLMs wie Suchmaschinen nutzen. Für sie ist die Welt außerhalb des LLM kaum noch sichtbar.
    So wie In-App-Checkout in Social-Media-Apps selbstverständlich geworden ist, könnte sich auch Shopping innerhalb eines LLM natürlich anfühlen.
  • Seiten wie Walmart sind beim Stöbern unbequem.
    Wenn ChatGPT oder Gemini das übernehmen und das Browsing-Erlebnis verbessern würden, wäre das gut.
    Ich mache mir allerdings Sorgen, dass Gespräche dadurch länger werden oder Muster zur Förderung von Impulskäufen entstehen.
  • Solche Interaktionen sind nicht ausreichend getestet.
    Zum Beispiel gab es einen Chatbot für Polizeimeldungen, der Informationen verlangte, die es in Wirklichkeit gar nicht gab, sodass die Meldung nicht abgeschlossen werden konnte.
    Vielleicht braucht man eine Methode, bei der LLMs selbst Rollenspiele durchführen und so Testfälle finden.
  • Man muss klar benennen, für welche Systeme AI ungeeignet ist.

• Guter E-Commerce entfernt alle Hindernisse, damit Nutzer Produkte schnell kaufen können.
  Eine Chat-Oberfläche macht Fragen und Vergleiche jedoch einfacher und steht damit im Widerspruch zu diesem Ablauf.

  • Unternehmen versuchen, Nutzer durchzuschleusen.
    Es wirkt, als wollten sie nicht, dass wir nachdenken oder vergleichen.
  • Bei mir ist es eher umgekehrt. Tippen oder Spracheingabe ist lästig.
    Selbst bei Amazon erledige ich die meisten Dinge per Klick. Möglichst wenig Texteingabe ist die zentrale Optimierung.
  • Zielgerichtete Werbung ist aber immer noch miserabel.
    Wenn ich einen Rasenmäher gekauft habe, bekomme ich weiter nur Rasenmäher-Werbung. Das sind keine Produktempfehlungen für verwandte Artikel, sondern bloß stumpfe Wiederholung.
  • Ich will ein faires und konsistentes Shopping-System.
    Wenn etwas auf einer anderen Seite günstiger ist, soll es mir das sagen, und es sollte echte Bewertungen anzeigen.
    Eine Chat-Oberfläche, die objektivere Vergleiche als Amazon ermöglicht, hätte vielleicht tatsächlich Potenzial.
  • Noch beängstigender ist die Möglichkeit, dass Unternehmen Chatbots statt Suche erzwingen.
    Wenn Amazon das Suchfeld durch eine Chatbox ersetzt, könnten Nutzer nicht mehr den gesamten Bestand sehen.

• Walmart ist ein Unternehmen, das nicht einmal kontaktloses Bezahlen unterstützt.
  Es drängt sein eigenes Bezahlsystem, um Kundendaten direkt einzusammeln.
  Dass gerade Walmart die gesamte Suche und den gesamten Checkout an einen Dritten abgibt, ergibt keinen Sinn. Diese Zusammenarbeit war wohl nur ein Experiment.

• AI kann nicht gleichzeitig Ehrlichkeit und Marketinginstrument sein.
  Wenn man sie bittet, „das beste Produkt“ zu empfehlen, dann ist sie bei Ehrlichkeit nicht werbetauglich, und bei Werbung nicht ehrlich.

  • Schon jetzt sind Chatbots ohnehin nicht völlig ehrlich.
    Unternehmen werden am Ende wohl in die Marketing-Richtung gehen.
  • LLMs haben gar kein echtes Konzept von „Ehrlichkeit“.
    Fragen wie „das beste Produkt“ sind ihrem Wesen nach Probleme ohne richtige Antwort.

• Es gibt viel Skepsis, aber mir hat Gemini beim Finden von RC-Flugzeugteilen sehr geholfen.
  Ich habe verstanden, wie Servomotoren, Motoren, Batterien usw. spezifiziert sind und zusammenspielen.
  Wenn ich direkt in Gemini mit Google Pay oder Apple Pay bezahlen könnte, würde ich sofort kaufen.
  Wenn ChatGPT das schon kann, würde ich es direkt ausprobieren wollen.

  • Solcher Komfort kann am Ende aber auch zu einer Delegation des Denkens führen.
    Nutzer recherchieren dann nicht mehr selbst und merken vielleicht nicht, wenn das System immer schlechter wird (en****shittified).
  • Der durchschnittliche Walmart-Einkauf dürfte allerdings weit von solchen Hightech-Produktkategorien entfernt sein.

• Die Vorstellung, „AI werde E-Commerce lösen“, zeugt von Unkenntnis der letzten 25 Jahre Geschichte.
  In der AI-Branche fehlt es weiterhin oft an Domänenexpertise.

  • Ich weiß nicht einmal, was genau damit gemeint ist, dass „AI E-Commerce löst“.
    E-Commerce funktioniert bereits gut; das Problem sind minderwertige Produkte, gefälschte Bewertungen und übermäßiges Marketing.
    Wenn selbst Experten wie Walmart mit OpenAI kooperiert haben, würde mich die theoretische Begründung dahinter interessieren.
    Interessant ist, dass Walmart trotz der schlechten Ergebnisse offenbar am Ende beschlossen hat, einen eigenen Chatbot in die OpenAI-App zu integrieren.

• Walmart kann auf der eigenen Website über Upselling mehr verdienen.
  ChatGPT kann diese Struktur nur schwer schlagen, aber für Verbraucher könnte es die bessere Erfahrung sein.
  Am Ende könnte OpenAI sich eher nach dem Amazon-Modell entwickeln, also plattformzentriert statt verkäuferzentriert.

• Vielleicht liegt der Kern des Problems darin, dass ChatGPT den Verbrauchern stärker gedient hat.

  • Mit der Zeit wird ChatGPT am Ende wohl doch so funktionieren, dass es sich selbst mehr nützt als allen anderen.
  • Noch ist es zu früh für ein endgültiges Urteil, aber alle Verkäufer denken über diese Balancefrage nach.
  • Unternehmen wie OpenAI werden vermutlich versuchen, das Problem zu „lösen“, indem sie LLMs in Richtung Verkäuferverhalten feinabstimmen.
    Ich freue mich auf die Zukunft und habe gleichzeitig ein bisschen Angst davor.