Künstliche Intelligenz im E-Commerce: Wie diese sich schnell entwickelnde Technologie Online-Shops verändern wird

Wenn von "künstlicher Intelligenz" die Rede ist, denkt man zunächst an Filme wie Steven Spielbergs A.I. Artificial Intelligence von 2001, den Science-Fiction-Thriller Ex Machina oder den Kultklassiker Blade Runner von 1982.

Im E-Commerce-Sektor geht es jedoch weniger um menschenähnliche Robotik als vielmehr um die lernenden Technologien und Algorithmen, die die Grundlage des Sektors bilden.

KI kann modernen Online-Händlern helfen, ein optimiertes Kundenerlebnis auf und außerhalb ihrer E-Commerce-Websites zu bieten, indem sie die gesammelten Geschäfts- und Kundendaten nutzt, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und die Zukunft genauer vorherzusagen.

Sehen wir uns einige der Möglichkeiten an, wie KI und damit verbundene Technologien die E-Commerce-Branche voranbringen, von der Verbesserung der Kundeninteraktion bis zur Rationalisierung von Geschäftsprozessen.

Von der digitalen Transformation und Software-as-a-Service bis hin zu virtueller Realität und künstlicher Intelligenz - Technologie verschiebt immer wieder die Grenzen dessen, was im E-Commerce möglich ist. 

Mit dem zunehmenden Fortschritt in der Technologie gibt es jeden Tag etwas Neues, das um die Aufmerksamkeit der Online-Händler wirbt. Sie werden nie Probleme haben, etwas Neues und Anderes auszuprobieren — die eigentliche Aufgabe besteht darin, die besten Möglichkeiten für Ihr E-Commerce-Geschäft zu finden.

Künstliche Intelligenz ist nicht nur eine neue Technologie, die wegen ihres "Coolness-Faktors" eingesetzt wird. Die Implementierung von KI hat das Potenzial, eine Vielzahl von Geschäftsfunktionen in Ihrem Unternehmen zu beeinflussen. 

Um zu verstehen, wie sich dies auf Ihr Unternehmen auswirken könnte, ist es hilfreich, die einzelnen Komponenten der künstlichen Intelligenz zu kennen. 

Die Definition von KI ist sehr allgemein und umfasst Data Mining, natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen.

• Data Mining bezieht sich auf die Erfassung aktueller und historischer Daten zur Erstellung von Prognosen. 
• Die natürliche Sprachverarbeitung konzentriert sich auf die Interaktion zwischen Mensch und Computer und darauf, wie Computer die natürliche menschliche Sprache interpretieren. 
• Beim maschinellen Lernen wird eine Sammlung von Algorithmen verwendet, um anhand früherer Erfahrungen oder Beispiele ein Problem zu lösen. Deep Learning “bezieht sich auf die Schichtung von Algorithmen, um ein besseres Verständnis der Daten zu erlangen.”

In den letzten Jahren hat sich die KI-Technologie weiterentwickelt und ist zu einem leistungsstarken Instrument zur Umsatzsteigerung und Betriebsoptimierung geworden. Selbst viele kleine E-Commerce-Unternehmen nutzen Technologien mit einer gewissen KI-Funktionalität.

Amazon hat die Vorteile von künstlicher Intelligenz und verwandten Technologien schon lange erkannt. Das riesige E-Commerce-Unternehmen setzt maschinelles Lernen ein, um die Produktauswahl und das Kundenerlebnis zu verbessern und die Logistik zu optimieren.

Eine kürzlich erschienene Veröffentlichung von McKinsey & Company und der Retail Industry Leaders Association nennt sieben Notwendigkeiten für das Umdenken im Einzelhandel in 2021, und jede einzelne davon könnte in irgendeiner Form durch eine KI-gestützte Technologie unterstützt werden.

Personalisierung hat nach Ansicht der befragten Einzelhändler höchste Priorität, aber nur 15 % geben an, dass sie die Personalisierung über alle Kanäle hinweg vollständig umgesetzt haben. Heben Sie sich von der Masse ab, indem Sie Ihre Botschaft persönlicher gestalten und mit Ihren Kunden ein persönliches Gespräch führen. 

Fortschritte im Bereich der KI und des maschinellen Lernens haben tiefgreifende Personalisierungstechniken ermöglicht, mit denen Inhalte auf den Nutzer zugeschnitten werden können. Durch die Analyse von Big Data aus dem Kaufverhalten und anderen Kundeninteraktionen können Sie herausfinden, was Ihre Kunden wirklich interessiert, und die Botschaft vermitteln, die am besten ankommt.

Gezielte Marketing- und Werbebotschaften, die auf die Kunden zugeschnitten sind, können die Kundenbindung steigern. Eine Studie von McKinsey zur Omnichannel-Personalisierung hat ergeben, dass Omnichannel-Personalisierungsstrategien ein Steigerungspotenzial von 10-15 % bei Umsatz und Kundenbindung haben. 

In dem Bericht heißt es: "Ein entscheidendes Element der Personalisierung ist die Entwicklung besserer Daten und Erkenntnisse über die Kunden, ein Vermögenswert, der in der gesamten Wertschöpfungskette zusätzlichen Wert schafft. ... Unserer Studie zufolge wird der ROI für Personalisierung den des traditionellen Massenmarketings schnell übertreffen."

Das Ziel der Automatisierung ist es, eine bestimmte Aufgabe mit so wenig menschlichen Eingriffen wie möglich zu erledigen. Das kann alles sein, von der Planung von E-Mails in einem CRM- oder einem Marketing-Tool über die Verwendung von Zapier zur Automatisierung von Aufgaben bis hin zur Nutzung fortschrittlicher Technologien zur Unterstützung bei der Einstellung von Mitarbeitern. 

Im Zusammenhang mit zukünftigen E-Commerce-Trends wird heute jedoch am häufigsten über Robotik und maschinelles Lernen gesprochen.

KI kann eine große Rolle bei der Automatisierung der sich wiederholenden Aufgaben spielen, die den Betrieb Ihres Online-Shops sicherstellen. Mit KI können Sie beispielsweise Produktempfehlungen, Treuerabatte, einfachen Support und vieles mehr automatisieren.

Mit Hilfe von KI können Sie Ihren Verkaufsprozess effizienter gestalten, indem Sie Daten über Ihre Kunden sammeln, die Nachverfolgung von Anfragen nach abgebrochenen Warenkörben und vieles mehr. Sie können den Kunden beim Durchlaufen des Verkaufstrichters helfen, indem Sie sie bei einfachen Fragen mit Chatbots arbeiten lassen.

Im E-Commerce gibt es zahlreiche Anwendungsbereiche für künstliche Intelligenz, und viele davon sind Ihnen wahrscheinlich bekannt — Sie wissen vielleicht nur nicht, dass die Technologie, auf der sie beruhen, tatsächlich mit künstlicher Intelligenz zu tun hat. Hier finden Sie sechs der häufigsten Anwendungsbereiche: 

1. Personalisierte Produktempfehlungen.
2. Optimierung der Preisgestaltung.
3. Verbesserter Kundendienst.
4. Kundensegmentierung.
5. Intelligente Logistik. 
6. Absatz- und Nachfrageprognosen.

Es ist einfacher denn je, Kundendaten über ihr Online-Einkaufserlebnis zu sammeln und zu verarbeiten. Mithilfe künstlicher Intelligenz werden personalisierte Produktempfehlungen auf Basis des bisherigen Kundenverhaltens und ähnlicher Kunden angeboten.

Websites, die Ihnen auf der Grundlage bisheriger Einkäufe Artikel empfehlen, die Ihnen gefallen könnten, nutzen maschinelles Lernen, um Ihr Kaufverhalten zu analysieren. Einzelhändler verlassen sich auf maschinelles Lernen, um Daten zu erfassen, zu analysieren und sie zu nutzen, um ein personalisiertes Erlebnis zu bieten, eine Marketingkampagne zu implementieren, die Preisgestaltung zu optimieren und Kundeneinblicke zu generieren.

Mit der Zeit wird das maschinelle Lernen für alltägliche Anwendungen in E-Commerce-Unternehmen immer seltener die Mitwirkung von Datenwissenschaftlern erfordern.

KI-gestützte dynamische Preisgestaltung ist eine Strategie zur Änderung des Produktpreises auf der Grundlage von Angebot und Nachfrage. Mit Zugang zu den richtigen Daten können die heutigen Tools vorhersagen, wann und was preisreduziert werden muss, und berechnen dynamisch den für den Verkauf erforderlichen Mindestrabatt.

Mit virtuellen Assistenten und Chatbot-Technologien können Sie den Eindruck eines besseren Kundendienstes erwecken. Diese Bots sind zwar nicht völlig selbstständig, können aber einfache Vorgänge abwickeln, so dass sich die Live-Support-Mitarbeiter auf komplexere Probleme konzentrieren können. 

Virtuelle Agenten haben zudem den Vorteil, dass sie rund um die Uhr verfügbar sind, so dass einfache Fragen und Probleme zu jeder Tageszeit beantwortet werden können, ohne dass Ihr Kunde warten muss.

Der Zugang zu mehr Geschäfts- und Kundendaten sowie zu einer größeren Verarbeitungsleistung ermöglicht es E-Commerce-Betreibern, ihre Kunden besser als je zuvor zu verstehen und neue Trends zu erkennen.

In einem Insight von Accenture heißt es: "KI-Systeme können sehr schnell hochkomplexe und vielfältige Optionen für die Kundeninteraktion untersuchen und ihre Leistung kontinuierlich optimieren, wenn mehr Daten zur Verfügung stehen. Das bedeutet, dass Marketingexperten Parameter festlegen können und der KI erlauben, zu optimieren und zu lernen, um eine höhere Zielgenauigkeit zu erreichen."

Laut einem Bericht von Emerging Tech Brew "zeigt sich die Prognosefähigkeit des maschinellen Lernens in der Logistik und hilft bei der Vorhersage von Laufzeiten, Nachfrage und Lieferverzögerungen". 

Bei der intelligenten Logistik geht es um die Nutzung von Echtzeitinformationen durch Sensoren, RFID-Etiketten usw. für die Lagerverwaltung und zur besseren Vorhersage der Nachfrage. Systeme mit maschinellem Lernen werden im Laufe der Zeit immer intelligenter, um bessere Prognosen für ihre Lieferketten- und Logistikfunktionen zu erstellen.

Insbesondere in einer Welt während und nach der COVID-19-Pandemie sollten Sie Ihren Lagerbestand sowohl auf der Grundlage von Echtzeitdaten als auch von historischen Daten planen. Künstliche Intelligenz kann Ihnen dabei helfen. Ein kürzlich erschienener Bericht von McKinsey legt nahe, dass Investitionen in Echtzeit-Kundenanalysen auch in Zukunft wichtig sein werden, um Veränderungen in der Kundennachfrage zu überwachen und darauf zu reagieren, die für Preisoptimierungen oder gezieltes Marketing genutzt werden können.

Es ist immer verlockend, sich auf neue, spannende Technologien einzulassen. Bevor Sie jedoch ein neues Programm einführen, sollten Sie sich einen Plan zurechtlegen, damit Sie nicht viel Zeit und Geld durch Fehlstarts verlieren.

Irgendwo müssen Sie anfangen — und Ihre Strategie wird den Weg weisen, den Sie von dort bis zu Ihrem AI-Ziel gehen müssen. Überlassen Sie diese Aufgabe nicht einfach einem neu eingestellten KI-Experten oder Ihrem CIO oder CTO. 

Überlegen Sie sich genau, was Sie mit KI bezwecken wollen. Wählen Sie einen praktischen Ansatz, und vergessen Sie nicht, klein anzufangen. Sie können später immer noch auf Ihren Erfolgen aufbauen.

Die erfolgreichsten KI-Anwendungen entstehen an der Schnittstelle von Geschäftszielen, differenzierten Daten und leicht verfügbaren Modellen der künstlichen Intelligenz. All das bedeutet, dass Sie sich auf umsatzsteigernde Möglichkeiten konzentrieren sollten, bei denen Sie einen Datenvorteil haben und die für bewährte KI-Technologie geeignet sind.

Selbst wenn Sie ein Kenner der künstlichen Intelligenz sind, sollten Sie die Hilfe eines Experten in Anspruch nehmen. Stellen Sie ein Expertenteam auf Projekt- oder Teilzeitbasis ein, das Sie bei der Erstellung einer strategischen KI-Roadmap unterstützt. Diese Drittparteien können auch dabei helfen, Ihr MVP (Minimum Viable Product) zu realisieren.

Sobald Sie von dem, was Ihr Team erarbeitet hat, überzeugt sind, ist es an der Zeit, die Lösung in vollem Umfang zu entwickeln. Wundern Sie sich nicht, wenn es noch einige Versuche braucht, bis es so funktioniert, wie Sie es erwarten. Je vertrauter Ihnen und Ihrem Team die Arbeit im Bereich der KI wird, desto mehr profitieren Sie von den Projekten, die Sie umsetzen.

Die KI der Zukunft klingt wie aus einem Film, aber es gibt schon heute viele KI-Technologien, die zwar weniger spektakulär erscheinen, aber das Kundenerlebnis verbessern, die Konversionsraten erhöhen und die Geschäftsabläufe optimieren können.

Wenn Sie auf Ihrer E-Commerce-Website das bestmögliche Einkaufserlebnis bieten möchten, sollten Sie sich mit den verschiedenen Vorteilen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auseinandersetzen. KI kann Ihnen helfen, Ihre Kunden- und Geschäftsdaten besser zu nutzen, um einen funktionierenden Plan für Ihre Zukunft zu erstellen.