Seit einigen Jahren hat sich die künstliche Intelligenz (KI) in der E-Commerce-Welt etabliert. Obwohl viele Plattformen bereits seit einigen Jahren mit KI-Modellen und Werkzeugen arbeiten, sah die Mehrheit der Kunden die Auswirkungen von KI nicht direkt. Mit der Implementierung von intelligenten Chatbots und Empfehlungsalgorithmen, hat sich dies in den letzten Jahren grundlegend verändert.
Wir wollen auf die fünf wichtigsten Anwendungsgebiete von KI im E-Commerce Bereich etwas näher eingehen.
Anwendungsgebiete von KI
1. Personalisierung
Wohl eine der wichtigsten Aspekte des KI im E-Commerce, ist die Personalisierung. Gezielte Personalisierung für die Kunden, hat sich bei vielen E-Commerce-Unternehmen wie z. B. Amazon, EBay und anderen als sehr effizient und nützlich erwiesen.
Die künstliche Intelligenz schafft eine bessere Personalisierung ohne menschliche Interaktion. Es kann viele verschiedene Daten und Ressourcen nutzen, um die individuelle Kommunikation zu individualisieren. Und durch maschinelles Lernen wird die KI jeden Tag intelligenter. Es ist eine Art automatisierte Business-Intelligenz auf einem sehr hohen Niveau.
Einsatz von Predictive Analytics im E-Commerce
Personalisierung hört nicht hier auf. Kunden können auch Produktvorschläge erhalten, welche nicht nur auf dem basieren, was der Benutzer gesucht und nachgeschlagen hat sonder von weiteren Aspekten.
Die KI kann zum Beispiel eingesetzt werden, um vorherzusagen, welcher Kunde in Zukunft welche Produkte kaufen möchte. Und dies abhängig von verschiedenen Kundeninformationen, wie zum Beispiel seine Vorlieben in Kombination mit dem Alter, Standort, lokalen Trends oder lokale Wetterinformationen usw. Diese Art von Prädikativen Analysenmodellen ist wahrscheinlich einer der wichtigsten Treiber des KI im E-Commerce.
Das Ziel ist, besser zu berücksichtigen, was der Kunde höchstwahrscheinlich als Nächstes kaufen möchte und dies in Kombination zu setzen, mit dem idealen Zeitpunkt wann wir dieses Angebot einem Kunden zeigen sollen.
2. Preisgestaltung
Was nicht weniger wichtig hat, ist die Preisgestaltung. Predictive Analytics wird bereits aktiv eingesetzt, um für jeden Kunden den richtigen Preispunkt zur richtigen Zeit zu identifizieren. Mithilfe der KI können die bestehenden Preis Algorithmen optimiert werden, was dazu führt, dass diese schneller, zuverlässiger und günstiger werden.
3. Bestandsmanagement
Mit Predictive Analytics können E-Commerce-Unternehmen auch ihren Lagerbedarf prognostizieren und besser bewirtschaften. Das ist extrem wertvoll, da Lagerbestände kostspielig sind. Zusätzlich können durch die optimierte Analyse der Bestände und der Nachfrage langfristig Ressourcen gespart werden.
4. Optimierte Werbung
Marketingspezialisten kämpfen seit Langem dafür bessere Leads, aus ungelesenen Werbe-E-Mails oder von Kunden angefangenen Bestellprozesse, generieren zu können. Mithilfe von KI und prädiktiver Analyse können wir nun z. B. Anzeigen besser auf der Basis historischen Daten und des Verhaltens jedes einzelnen Benutzers ausspielen.
Der Unterschied zwischen dem traditionellen Retargeting und dem vorausschauenden Retargeting besteht darin, dass beim traditionellen Retargeting alle Kunden gleich behandelt werden, unabhängig davon, wie ihr Verhalten auf der Website war. Während das Predictive Retargeting das Nutzerverhalten auf der Grundlage historischer Daten analysiert. Es bietet somit genauere und personalisierte Optimierungsoptionen für das Retargeting an.
5. Suche
Dieses Thema hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erregt und viele E-Commerce-Unternehmen sind sich der anstehenden Veränderungen bewusst. Sie achten proaktiv auf mögliche Veränderungen in der SEO-Optimierung, sowie der Keyword-Recherche und -Analyse.
Die Fortschritte in der Verarbeitung von natürlicher Sprache, ermöglicht es neuartige Produkt Suchen zu implementieren. Früher mussten Online-Shop-Nutzer bei der Eingabe in ein Suchfeld korrekte Keywords angeben, um das gesuchte Produkt zu finden. Die Evolution in der Verarbeitung natürlicher Sprache (engl. NLP or natural language processing) ermöglicht es uns, dass das im Suchfeld eingegebene Keyword mit dem Produkt in Verbindung gebracht wird, auch wenn dies nicht genau ein Keyword des Produkts selbst ist. Dies erhöht die Chancen, dem Kunden korrekte Produktangebote zu zeigen und verlorene Suchanfragen oder fehlende Keyword Zuweisungen zu vermeiden.
Trotz natürlicher Sprachverarbeitung haben Sprach- und Bildsuchmethoden vor allem bei der Generation Z an Popularität gewonnen. Hauptsächlich, da diese ihr Handy als primäres Gerät nutzen. E-Commerce-Unternehmen sind sich dieser verändernden Gewohnheit bewusst und viele von ihnen arbeiten bereits an der Implementierung von Sprach- und Bildsuche in ihren Online-Shops. Durch das Hochladen eines Bildes in einem Online-Shop erhält man alle relevanten Produkte, die zu dem Bild passen. Diese Möglichkeit ist für viele Nutzer einfach und wesentlich natürlicher als die Eingabe der richtigen Wörter in einem Eingabefeld.
Zusammenfassung
Es ist nur eine Frage der Zeit, bevor die meisten E-Commerce-Plattformen KI breit einsetzen werden. Der Wandel ist in vollem Gang und viele Unternehmen experimentieren mit verschiedenen KI-Technologien. Die KI Technologie hat bereits bewiesen, dass sie sich positiv auf den E-Commerce Bereich auswirkt, indem sie mehr Komfort, schnellere Entscheidungsprozesse und eine bessere Benutzerfreundlichkeit für den Kunden bietet.
Wir freuen uns, Sie auf dem Laufenden zu halten und auf alle Änderungen im Marketingbereich vorzubereiten. Seien Sie proaktiv und implementieren Sie KI Technologien noch heute in Ihre Marketingstrategie.
