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Einsatzmöglichkeiten von KI im E-Commerce

Hohe Kundenzufriedenheit, Kostenoptimierung und Umsatzsteigerung – das sind die wesentlichen Ziele der Händler, die verstärkt auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) setzen. Doch welche sind die erfolgversprechendsten Einsatzmöglichkeiten?

So möchte laut einer Gartner-Umfrage ein Drittel der Retailer ihre Investitionen im Bereich KI zukünftig erhöhen. Basierend auf umfangreichen Datenmengen stellen smarte Technologien Zusammenhänge sowie Kausalitäten her, identifizieren Muster und treffen daraufhin Entscheidungen. Daraus ergibt sich eine Vielzahl neuer Potenziale für den E-Commerce. Einer Forrester-Studie zufolge sind bereits 92 % der Händler davon überzeugt, dass KI die Kundenzufriedenheit erhöht und Mehrwerte für den Konsumenten schafft. Die Experten sind sich einig: Künstliche Intelligenz ist kein Hype, sondern wird den E-Commerce langfristig verändern und den Erfolg sowie die Wettbewerbsfähigkeit der Retailer erhöhen. Als neue Schlüsseltechnologie für den Handel sind Anwendungsbereiche über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg möglich, um sie agiler und effektiver bei gleichzeitig sinkenden Kosten zu gestalten. Dadurch eröffnen sich für die Branche hinsichtlich Kundenverhalten, Produkten, Prozessen und Lieferketten völlig neue Chancen.

Die erfolgsversprechenden Einsatzmöglichkeiten von KI im E-Commerce sind:

 

1. Personalisierung


Personalisierung ist der Trend im Onlinehandel. Zu ihrer Verbesserung und Unterstützung kommt schon jetzt häufig KI zum Einsatz. So werden alle Daten des Kunden gesammelt, Aktivitäten mit dem jeweiligen Webshop beobachtet und analysiert. Eine KI-basierte Lösung erkennt Regeln in Form von Mustern in den Daten, auf die eine entsprechende Reaktion automatisiert folgt. Besucht beispielsweise eine Frau den Webshop eines Modehändlers, kann der Algorithmus ihr Geschlecht anhand ihrer Kaufhistorie oder ihres Surf-Verhaltens identifizieren und ihr gezielt Damenmode anzeigen. Neben der individuellen Ansicht des Webshops aufgrund der demographischen Merkmale des Users lässt sich auch die Ansprache in E-Mails oder Begrüßungstexten völlig unterschiedlich und zielführender ausspielen. Durch die Personalisierung profitiert der Kunde unter anderem von einem wesentlich erleichterten sowie zeitsparenden Einkaufsprozess.

 

2. Produktempfehlungen


Als erfolgversprechendste Form der Personalisierung gelten individuell angepasste Produktempfehlungen. Diese erhöhen darüber hinaus die Kaufwahrscheinlichkeit. Ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz basieren diese lediglich auf Vermutungen und veralteten Marketingregeln. Erst durch KI ist es möglich, für jeden einzelnen Kunden personalisierte Produktempfehlungen auf der Grundlage von echten Daten zu generieren und diese in Echtzeit auszuspielen. Auf der Basis von Einkaufshistorien, Präferenzen, dem Surf-Verhalten und gesammelten Kundeninformationen werden Vorhersagen getroffen, optimale Zeitfenster ermittelt und in Inhalts- bzw. Produktvorschläge übersetzt. Kurz gesagt: Der Kunde erhält im passenden Moment die richtigen Produktempfehlungen, was im Ergebnis zu mehr Produkten im Warenkorb führt.

 

3. Der Webshop


Die Landing Page ist die erste Interaktion, die ein Kunde mit einem Webshop hat. Sie beeinflusst maßgeblich, ob sich ein Interessent letztendlich zu einem Käufer entwickelt. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz wird die Landing Page automatisch für den jeweiligen Nutzer individualisiert – ohne dass er die Änderungen bemerkt. Produkte unterschiedlicher Kategorien erscheinen in angepasster Rangfolge, um die Kaufwahrscheinlichkeit zu erhöhen und dem Kunden den Such- sowie Einkaufsprozess zu erleichtern. Auch die On-Site-Suche bietet Platz für KI. Schließlich erfolgt jede Webshop-Suche mit einer Absicht, die eine smarte Lösung mithilfe des Suchwortes, dem Kontext und dem sonstigen Kaufverhalten des Konsumenten ermittelt. Auf dieser Basis erhält der Interessent angepasste Suchergebnisse, was die Abbruch- und Abwanderungsrate reduziert. So findet der potenzielle Kunde mit höherer Wahrscheinlichkeit was er sucht und liefert der selbstlernenden KI durch eingegebene Stichworte zudem Futter für ihre Weiterentwicklung.

 

4. Propensity-Modellierung


Künstliche Intelligenz soll nicht erst anspringen, wenn ein Kunde einen Kauf abschließt. Ganz im Gegenteil: Es ist ihre Aufgabe, Vorhersagen über Neigungen (= propensity) oder Tendenzen zu treffen. In diesem Zuge ist die Propensity-Modellierung ein neues, relevantes Stichwort. So merkt sich die KI-basierte Lösung Eigenschaften und kann daraus ableiten, ob es sich bei einem Konsumenten beispielsweise um einen Familienvater handelt, wann sein Kind Geburtstag hat, wie alt es ist und welche Käufe bisher kurz vor dem Geburtstag getätigt wurden. Zu einem bestimmten Zeitpunkt reagiert das System dann automatisiert und empfiehlt dem Vater per E-Mail passende Produkte. Durch die Propensity-Modellierung ermittelt die Künstliche Intelligenz nicht nur den Moment der Kaufbereitschaft, sondern kann den Kauf darüber hinaus mit effektiven Anreizen gezielt anstoßen.

 

5. Produktoptimierung


Bewertungsportale gibt es unzählige und auch Webshops bieten Möglichkeiten, Kundenmeinungen zu erfragen. Diese Rezensionen werden mithilfe von KI-Lösungen gesammelt und analysiert. Die Ergebnisse kann der Händler anschließend zur Optimierung der angebotenen Dienstleistungen und Produkte nutzen oder in zukünftigen Produktinnovationen berücksichtigen. So fühlt sich der Kunde verstanden und das Unternehmen weiß bei der Entwicklung eines neuen Produkts bereits, was die Konsumenten erwarten. Damit erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Produkterfolgs bei einer Markteinführung enorm.

 

6. Optimierung des Lager- und Warenbestands


Planbarkeit ist das A und O im E-Commerce, schließlich verzichtet jeder Händler gerne auf fehlerhafte Verfügbarkeitsanzeigen, Überverkäufe zu Spitzenzeiten und somit unzufriedene Kunden. Um Lieferengpässe zu vermeiden und Umsätze besser abzuschätzen, sammelt das System Daten und wertet sie aus. Die Künstliche Intelligenz optimiert anschließend die Prognosen darüber, welche Produkte zu welchem Zeitpunkt wie häufig gekauft werden und die Vorhersagen über Retourenquoten, Verkaufsspitzen sowie Preisentwicklungen. Dabei berücksichtigt sie außerdem saisonale Faktoren, wie das Wetter, Feiertage und Ferienzeiten.

 

7. Kundenkommunikation


Guter Service und eine schnelle Antwortquote sind wichtig, da kein Interessent in langen Warteschleifen verweilen, sondern Informationen zu Produkten und Dienstleistungen schnellstmöglich erhalten möchte. Als Alternative zu Call-Centern kommen immer häufiger Chatbots oder virtuelle Berater zum Einsatz, die insbesondere im E-Commerce die Kundenkommunikation erleichtern sowie beschleunigen. Mittels Künstlicher Intelligenz lernen diese kontinuierlich hinzu und können hilfreiche Antworten auf Service-Fragen geben. Aber auch bei der Produktsuche können sie potenzielle Kunden ähnlich wie ein Verkäufer unterstützen, indem sie basierend auf persönlichen Daten wie dem Alter, der Kleidergröße sowie der Lieblingsmarke gezielt Produkte anzeigen.

 

Fazit

Schon jetzt hilft die Anwendung von Künstlicher Intelligenz Unternehmen unterschiedlicher Branchen dabei, Prozesse zu beschleunigen und so schneller auf Veränderungen im Markt zu reagieren. Durch ein optimiertes Einkaufserlebnis für den Kunden und die Umsatzsteigerung für den Händler trägt sie zudem maßgeblich zur Wertschöpfung bei. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielseitig – auch zukünftig werden sich zusätzliche Potenziale herauskristallisieren, wie Händler aus smarten Technologien ihren Nutzen ziehen können.


ROQQIO Redaktion

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Dieser Artikel ist in der ROQQIO Redaktion entstanden. Hier schreiben PR- und Marketingexperten zu Themen rund um Trends, Technologien und Entwicklungen im Handel und Handelsmarketing.

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