Künstliche Intelligenz: Anwendungsbereiche im E-Commerce
5.4.2023
Künstliche Intelligenz: Anwendungsbereiche im E-Commerce
Im E-Commerce, aber auch in anderen Industrien, wird der Begriff "Künstliche Intelligenz" oft irreführend verwendet, weil in der Realität keine echte künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Oftmals steckt in Wahrheit Machine- oder Deep Learning hinter den Versprechen. Ganz falsch sind solche Versprechen dann aber doch nicht, immerhin ist Machine Learning eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Künstliche Intelligenz ist demnach als Oberbegriff für Technologien zu verstehen, die es Computern ermöglichen, menschliches Denken und Verhalten zu imitieren. Machine Learning ist also eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen. Im E-Commerce kann künstliche Intelligenz (beziehungsweise Machine Learning) beispielsweise dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen für Kunden zu erstellen oder Betrug zu erkennen. Zu den konkreten Beispielen aber später mehr. Vorab differenzieren wir die Begriffe noch etwas stärker, um Unklarheiten vorzubeugen.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning: Wo ist der Unterschied?
Künstliche Intelligenz kann als Überbegriff verstanden werden, der über Machine Learning und Deep Learning steht. Alle diese Bereiche haben unterschiedliche Charakteristika, die sie auszeichnen. Die nachfolgende Darstellung soll dir dabei helfen die Bereiche künftig besser voneinander unterscheiden zu können.
Machine Learning
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit der Mustererkennung aus Daten. Dabei werden Maschinen nicht explizit programmiert, sondern nutzen statistische Modelle sowie Daten, um auftretende Muster zu erkennen. Mit statistischen Lernmethoden und neuronalen Netzen werden Algorithmen beispielsweise darauf trainiert, Gesichter auf Bildern oder auch handgeschriebene Zahlen zu erkennen. Charakteristisch für die Algorithmen von Machine Learning ist, dass sich ihre Leistung mit der weiteren Aufnahme von Daten zunehmend verbessert.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Unterbegriff des Machine Learning und dieser Begriff wiederum unterliegt dem der künstlichen Intelligenz. Beim Deep Learning handelt es sich um eine Lernmethode, welche mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese neuronalen Netze, welche dem menschlichen Gehirn ähnlich sind, befähigen aus einer großen Anzahl an Daten (Big Data) Informationen aufzunehmen und weiterzugeben.
Künstliche Intelligenz
Die Anfänge künstlicher Intelligenz liegen weit zurück. Bereits in den 1950ern wurde mit dem sogenannten Turing-Test festgestellt, ob Züge einer künstlichen Intelligenz bestehen oder nicht. Beim Turing-Test kommuniziert ein menschlicher Tester, über eine Tastatur und einen Bildschirm, ohne zu sehen oder zu hören, mit zwei unbekannten Gesprächspartnern. Einer von ihnen ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Tester nach der ausführlichen Befragung nicht feststellen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und es wird angenommen, dass die Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt. Über die Jahre sind weitere und vor allem aber komplexere Tests hinzugekommen und können hier nachgelesen werden. Von künstlicher Intelligenz wird jedenfalls dann gesprochen, wenn ein Programm erfassen, schlussfolgern, eigenständig handeln und sich anpassen kann.
Künstliche Intelligenz: 9 Anwendungsbereiche im E-Commerce
Die Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz (oder auch Machine Learning) im E-Commerce sind vielfältig und wachsen zunehmend. Hier ein Auszug aus den derzeit gängigsten Anwendungsbereichen:
1. Chatbots und Sprachassistenten im Kundenservice
Du kannst deinen Kundenservice maßgeblich verbessern, indem du Chatbots oder Sprachassistenten nutzt, die deine Kunden in Echtzeit unterstützen können. Du kannst zum Beispiel standardisierte Fragen beantworten, Probleme lösen, Bestellungen aufnehmen oder Feedback sammeln. Du kannst auch Chatbots verwenden, um deine Kunden zu beraten, ihnen passende Produkte zu empfehlen oder ihnen Sonderangebote anzubieten.
2. Bildverarbeitung und Content-Erstellung
Ein weiterer Anwendungsbereich sind die Bilder von Produkten. Hier eigenen sich KI-basierte Tools, um zu verbessern, zu bearbeiten oder zu generieren. Du kannst zum Beispiel die Qualität oder die Auflösung der Bilder erhöhen, unerwünschte Elemente entfernen oder Filter anwenden. Du kannst auch neue Bilder von Produkten erzeugen, die noch nicht existieren oder die aus verschiedenen Perspektiven oder in verschiedenen Farben gezeigt werden.
3. Vorhersagen & Analysen
Künstliche Intelligenz (oder in diesem Fall Machine Learning) eignet sich wunderbar, um verschiedene Aspekte deines Onlineshops vorherzusagen. So zum Beispiel die Nachfrage nach bestimmten Produkten, das Kaufverhalten der Kunden, deinen Umsatz oder sogar deinen Gewinn. Häufig werden anhand smarter Algorithmen auch Vorhersagen getroffen, welche Produkte am besten zu welcher Jahreszeit oder zu welchem Anlass verkauft werden. Dabei werden historische Daten mittels eines Algorithmus analysiert. Anhand historischer Zeitreihen kann dieser erkennen, wie sich beispielsweise Umsätze sowie Käufe sich in der Zukunft entwickeln. Für die Optimale Nutzung von Lagern bietet sich auch die Vorhersage notwendiger Lagerbestände zu bestimmten Jahreszeiten an. KI-basierte Vorhersagen helfen Trends, Saisonalitäten sowie komplexe Muster zu erkennen. Unternehmen, welche über ein fundiertes Fachwissen der Nachfrage ihrer Produkte verfügen, können wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben treffen und mögliche Absatzschwankungen im Vorhinein erkennen.
4. A/B-Tests
Du kannst Machine Learning verwenden, um verschiedene Versionen deiner Website oder deiner Werbekampagnen zu testen und diejenige auszuwählen, die die beste Leistung erzielt. Du kannst zum Beispiel verschiedene Farben, Schriftarten, Bilder oder Texte ausprobieren und sehen, welche die höchste Klickrate, Conversion-Rate oder Kundenbindung haben.
5. Bilderkennung & intelligente Suchfunktionen
Die Analyse und Kategorisierung von Produktbildern, um die Suche und das Browsen zu erleichtern. Du kannst zum Beispiel automatisch Tags oder Beschreibungen für deine Produkte generieren, basierend auf ihren visuellen Merkmalen. Du kannst auch visuelle Suchfunktionen anbieten, die es Kunden ermöglichen, Produkte zu finden, die einem Bild ähneln.
6. Dynamische Preisgestaltung
Basierend auf Faktoren wie dem Angebot und der Nachfrage, dem Wettbewerb, der Saison und dem Kundenprofil, kannst du optimale Preise für deine Produkte bestimmen lassen. Möglich wäre auch die laufende Anapssung der Preise, um mehr Umsatz zu generieren, wenn die Nachfrage hoch ist oder um mit niedrigeren Preisen mehr Kunden anzulocken, wenn die Nachfrage gerade niedrig ist. Ebenfalls möglich sind personalisierte Preise. Je nachdem, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde ein Produkt kauft oder nicht.
7. Personalisierung des Inhalts auf der Website
Machine Learning kann auch den Inhalt deiner Website, oder deiner mobilen App, an die Präferenzen und das Verhalten der Besucher anpassen. Du kannst zum Beispiel verschiedene Versionen deiner Website testen und diejenige auswählen, die die beste Conversion-Rate hat. Du kannst auch verschiedene Inhalte anzeigen, je nachdem, welcher Industrie sie angehören, was sie suchen oder wie oft sie deine Website besuchen.
8. Empfehlungssysteme
Ein weiterer Anwendungsbereich von künstlicher Intelligenz ist die Empfehlung von Produkten, basierend auf den Interessen, dem Verhalten und dem Profil der Kunden. Du kannst zum Beispiel analysieren, welche Produkte die Kunden sich angesehen, in den Warenkorb gelegt oder gekauft haben, und ihnen ähnliche oder ergänzende Produkte vorschlagen. Du kannst auch die Erfahrungen anderer Kunden nutzen und ihnen Produkte empfehlen, die von Kunden mit ähnlichen Vorlieben oder aus der gleichen Region gekauft wurden.
9. Personalisierte Werbung
Die Personalisierung von Online-Werbung sowie das Ausspielen der richtigen Angebote zur richtigen Zeit sind zwei wichtige Aspekte, die jeder Marketer berücksichtigt. Mit der "Next Best Offer"-Methode gelingt es die individuellen Bedürfnisse von potenziellen Kunden anzusprechen. Darunter wird ein analytisches Vorgehen verstanden, mit dem die Kundenbedürfnisse ermittelt werden können. Damit dies gelingt, braucht es Big Data und Machine Learning. Gerade im E-Commerce kann es von Vorteil für den Werbetreibenden sein, wenn er nur diejenigen Produkte ausspielt, welche Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen würden. Durch diese personalisierten Produktempfehlungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs, weshalb es in weiterer Folge zu einem Umsatzwachstum und einer Gewinnsteigerung kommt.
Fazit
Künstliche Intelligenz, wenn auch in vielen Fällen eigentlich von Machine Learning gesprochen werden müsste, ist eine sehr nützliche Technologie für den E-Commerce. Sie hilft dir deine Kunden besser zu verstehen, ihnen eine besseres Erlebnis in deinem Onlineshop zu bieten und so deine Umsätze zu steigern. Die Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz reichen im E-Commerce von der Personalisierung deines Onlineshops, bis hin zur Empfehlung bestimmter Produkte, der Optimierung/Anpassung deiner Preise, der Verbesserung oder Erstellung deiner Bilder, der Verbesserung deiner Vorhersagen, deiner Lagerverwaltung und der Verbesserung deines Kundenservices. Du kannst dir mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning durchaus einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und dich von anderen Onlineshops abheben oder gar deine Umsätze steigern. Wenn du weitere Tipps zur Steigerung deiner Umsätze möchtest, ist unser Blog "Den Umsatz im Onlineshop steigern: 10 Tipps für dich" wahrscheinlich etwas für dich. Wenn dich das Thema Künstliche Intelligenz nun noch mehr interessiert, dann folge einfach dem folgenden Link zu unserem Webinar "Künstliche Intelligenz im Onlinehandel":
Quellen (zuletzt abgerufen am 05.04.2023):
- https://datasolut.com/machine-learning-im-e-commerce/
- https://ecommerceinstitut.de/machine-learning-im-e-commerce/
Speaker
Ergebnisse
Im E-Commerce, aber auch in anderen Industrien, wird der Begriff "Künstliche Intelligenz" oft irreführend verwendet, weil in der Realität keine echte künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Oftmals steckt in Wahrheit Machine- oder Deep Learning hinter den Versprechen. Ganz falsch sind solche Versprechen dann aber doch nicht, immerhin ist Machine Learning eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Künstliche Intelligenz ist demnach als Oberbegriff für Technologien zu verstehen, die es Computern ermöglichen, menschliches Denken und Verhalten zu imitieren. Machine Learning ist also eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen. Im E-Commerce kann künstliche Intelligenz (beziehungsweise Machine Learning) beispielsweise dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen für Kunden zu erstellen oder Betrug zu erkennen. Zu den konkreten Beispielen aber später mehr. Vorab differenzieren wir die Begriffe noch etwas stärker, um Unklarheiten vorzubeugen.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning: Wo ist der Unterschied?
Künstliche Intelligenz kann als Überbegriff verstanden werden, der über Machine Learning und Deep Learning steht. Alle diese Bereiche haben unterschiedliche Charakteristika, die sie auszeichnen. Die nachfolgende Darstellung soll dir dabei helfen die Bereiche künftig besser voneinander unterscheiden zu können.
Machine Learning
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit der Mustererkennung aus Daten. Dabei werden Maschinen nicht explizit programmiert, sondern nutzen statistische Modelle sowie Daten, um auftretende Muster zu erkennen. Mit statistischen Lernmethoden und neuronalen Netzen werden Algorithmen beispielsweise darauf trainiert, Gesichter auf Bildern oder auch handgeschriebene Zahlen zu erkennen. Charakteristisch für die Algorithmen von Machine Learning ist, dass sich ihre Leistung mit der weiteren Aufnahme von Daten zunehmend verbessert.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Unterbegriff des Machine Learning und dieser Begriff wiederum unterliegt dem der künstlichen Intelligenz. Beim Deep Learning handelt es sich um eine Lernmethode, welche mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese neuronalen Netze, welche dem menschlichen Gehirn ähnlich sind, befähigen aus einer großen Anzahl an Daten (Big Data) Informationen aufzunehmen und weiterzugeben.
Künstliche Intelligenz
Die Anfänge künstlicher Intelligenz liegen weit zurück. Bereits in den 1950ern wurde mit dem sogenannten Turing-Test festgestellt, ob Züge einer künstlichen Intelligenz bestehen oder nicht. Beim Turing-Test kommuniziert ein menschlicher Tester, über eine Tastatur und einen Bildschirm, ohne zu sehen oder zu hören, mit zwei unbekannten Gesprächspartnern. Einer von ihnen ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Tester nach der ausführlichen Befragung nicht feststellen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und es wird angenommen, dass die Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt. Über die Jahre sind weitere und vor allem aber komplexere Tests hinzugekommen und können hier nachgelesen werden. Von künstlicher Intelligenz wird jedenfalls dann gesprochen, wenn ein Programm erfassen, schlussfolgern, eigenständig handeln und sich anpassen kann.
Künstliche Intelligenz: 9 Anwendungsbereiche im E-Commerce
Die Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz (oder auch Machine Learning) im E-Commerce sind vielfältig und wachsen zunehmend. Hier ein Auszug aus den derzeit gängigsten Anwendungsbereichen:
1. Chatbots und Sprachassistenten im Kundenservice
Du kannst deinen Kundenservice maßgeblich verbessern, indem du Chatbots oder Sprachassistenten nutzt, die deine Kunden in Echtzeit unterstützen können. Du kannst zum Beispiel standardisierte Fragen beantworten, Probleme lösen, Bestellungen aufnehmen oder Feedback sammeln. Du kannst auch Chatbots verwenden, um deine Kunden zu beraten, ihnen passende Produkte zu empfehlen oder ihnen Sonderangebote anzubieten.
2. Bildverarbeitung und Content-Erstellung
Ein weiterer Anwendungsbereich sind die Bilder von Produkten. Hier eigenen sich KI-basierte Tools, um zu verbessern, zu bearbeiten oder zu generieren. Du kannst zum Beispiel die Qualität oder die Auflösung der Bilder erhöhen, unerwünschte Elemente entfernen oder Filter anwenden. Du kannst auch neue Bilder von Produkten erzeugen, die noch nicht existieren oder die aus verschiedenen Perspektiven oder in verschiedenen Farben gezeigt werden.
3. Vorhersagen & Analysen
Künstliche Intelligenz (oder in diesem Fall Machine Learning) eignet sich wunderbar, um verschiedene Aspekte deines Onlineshops vorherzusagen. So zum Beispiel die Nachfrage nach bestimmten Produkten, das Kaufverhalten der Kunden, deinen Umsatz oder sogar deinen Gewinn. Häufig werden anhand smarter Algorithmen auch Vorhersagen getroffen, welche Produkte am besten zu welcher Jahreszeit oder zu welchem Anlass verkauft werden. Dabei werden historische Daten mittels eines Algorithmus analysiert. Anhand historischer Zeitreihen kann dieser erkennen, wie sich beispielsweise Umsätze sowie Käufe sich in der Zukunft entwickeln. Für die Optimale Nutzung von Lagern bietet sich auch die Vorhersage notwendiger Lagerbestände zu bestimmten Jahreszeiten an. KI-basierte Vorhersagen helfen Trends, Saisonalitäten sowie komplexe Muster zu erkennen. Unternehmen, welche über ein fundiertes Fachwissen der Nachfrage ihrer Produkte verfügen, können wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben treffen und mögliche Absatzschwankungen im Vorhinein erkennen.
4. A/B-Tests
Du kannst Machine Learning verwenden, um verschiedene Versionen deiner Website oder deiner Werbekampagnen zu testen und diejenige auszuwählen, die die beste Leistung erzielt. Du kannst zum Beispiel verschiedene Farben, Schriftarten, Bilder oder Texte ausprobieren und sehen, welche die höchste Klickrate, Conversion-Rate oder Kundenbindung haben.
5. Bilderkennung & intelligente Suchfunktionen
Die Analyse und Kategorisierung von Produktbildern, um die Suche und das Browsen zu erleichtern. Du kannst zum Beispiel automatisch Tags oder Beschreibungen für deine Produkte generieren, basierend auf ihren visuellen Merkmalen. Du kannst auch visuelle Suchfunktionen anbieten, die es Kunden ermöglichen, Produkte zu finden, die einem Bild ähneln.
6. Dynamische Preisgestaltung
Basierend auf Faktoren wie dem Angebot und der Nachfrage, dem Wettbewerb, der Saison und dem Kundenprofil, kannst du optimale Preise für deine Produkte bestimmen lassen. Möglich wäre auch die laufende Anapssung der Preise, um mehr Umsatz zu generieren, wenn die Nachfrage hoch ist oder um mit niedrigeren Preisen mehr Kunden anzulocken, wenn die Nachfrage gerade niedrig ist. Ebenfalls möglich sind personalisierte Preise. Je nachdem, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde ein Produkt kauft oder nicht.
7. Personalisierung des Inhalts auf der Website
Machine Learning kann auch den Inhalt deiner Website, oder deiner mobilen App, an die Präferenzen und das Verhalten der Besucher anpassen. Du kannst zum Beispiel verschiedene Versionen deiner Website testen und diejenige auswählen, die die beste Conversion-Rate hat. Du kannst auch verschiedene Inhalte anzeigen, je nachdem, welcher Industrie sie angehören, was sie suchen oder wie oft sie deine Website besuchen.
8. Empfehlungssysteme
Ein weiterer Anwendungsbereich von künstlicher Intelligenz ist die Empfehlung von Produkten, basierend auf den Interessen, dem Verhalten und dem Profil der Kunden. Du kannst zum Beispiel analysieren, welche Produkte die Kunden sich angesehen, in den Warenkorb gelegt oder gekauft haben, und ihnen ähnliche oder ergänzende Produkte vorschlagen. Du kannst auch die Erfahrungen anderer Kunden nutzen und ihnen Produkte empfehlen, die von Kunden mit ähnlichen Vorlieben oder aus der gleichen Region gekauft wurden.
9. Personalisierte Werbung
Die Personalisierung von Online-Werbung sowie das Ausspielen der richtigen Angebote zur richtigen Zeit sind zwei wichtige Aspekte, die jeder Marketer berücksichtigt. Mit der "Next Best Offer"-Methode gelingt es die individuellen Bedürfnisse von potenziellen Kunden anzusprechen. Darunter wird ein analytisches Vorgehen verstanden, mit dem die Kundenbedürfnisse ermittelt werden können. Damit dies gelingt, braucht es Big Data und Machine Learning. Gerade im E-Commerce kann es von Vorteil für den Werbetreibenden sein, wenn er nur diejenigen Produkte ausspielt, welche Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen würden. Durch diese personalisierten Produktempfehlungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs, weshalb es in weiterer Folge zu einem Umsatzwachstum und einer Gewinnsteigerung kommt.
Fazit
Künstliche Intelligenz, wenn auch in vielen Fällen eigentlich von Machine Learning gesprochen werden müsste, ist eine sehr nützliche Technologie für den E-Commerce. Sie hilft dir deine Kunden besser zu verstehen, ihnen eine besseres Erlebnis in deinem Onlineshop zu bieten und so deine Umsätze zu steigern. Die Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz reichen im E-Commerce von der Personalisierung deines Onlineshops, bis hin zur Empfehlung bestimmter Produkte, der Optimierung/Anpassung deiner Preise, der Verbesserung oder Erstellung deiner Bilder, der Verbesserung deiner Vorhersagen, deiner Lagerverwaltung und der Verbesserung deines Kundenservices. Du kannst dir mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning durchaus einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und dich von anderen Onlineshops abheben oder gar deine Umsätze steigern. Wenn du weitere Tipps zur Steigerung deiner Umsätze möchtest, ist unser Blog "Den Umsatz im Onlineshop steigern: 10 Tipps für dich" wahrscheinlich etwas für dich. Wenn dich das Thema Künstliche Intelligenz nun noch mehr interessiert, dann folge einfach dem folgenden Link zu unserem Webinar "Künstliche Intelligenz im Onlinehandel":
Quellen (zuletzt abgerufen am 05.04.2023):
- https://datasolut.com/machine-learning-im-e-commerce/
- https://ecommerceinstitut.de/machine-learning-im-e-commerce/
Im E-Commerce, aber auch in anderen Industrien, wird der Begriff "Künstliche Intelligenz" oft irreführend verwendet, weil in der Realität keine echte künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Oftmals steckt in Wahrheit Machine- oder Deep Learning hinter den Versprechen. Ganz falsch sind solche Versprechen dann aber doch nicht, immerhin ist Machine Learning eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Künstliche Intelligenz ist demnach als Oberbegriff für Technologien zu verstehen, die es Computern ermöglichen, menschliches Denken und Verhalten zu imitieren. Machine Learning ist also eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen. Im E-Commerce kann künstliche Intelligenz (beziehungsweise Machine Learning) beispielsweise dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen für Kunden zu erstellen oder Betrug zu erkennen. Zu den konkreten Beispielen aber später mehr. Vorab differenzieren wir die Begriffe noch etwas stärker, um Unklarheiten vorzubeugen.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning: Wo ist der Unterschied?
Künstliche Intelligenz kann als Überbegriff verstanden werden, der über Machine Learning und Deep Learning steht. Alle diese Bereiche haben unterschiedliche Charakteristika, die sie auszeichnen. Die nachfolgende Darstellung soll dir dabei helfen die Bereiche künftig besser voneinander unterscheiden zu können.
Machine Learning
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit der Mustererkennung aus Daten. Dabei werden Maschinen nicht explizit programmiert, sondern nutzen statistische Modelle sowie Daten, um auftretende Muster zu erkennen. Mit statistischen Lernmethoden und neuronalen Netzen werden Algorithmen beispielsweise darauf trainiert, Gesichter auf Bildern oder auch handgeschriebene Zahlen zu erkennen. Charakteristisch für die Algorithmen von Machine Learning ist, dass sich ihre Leistung mit der weiteren Aufnahme von Daten zunehmend verbessert.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Unterbegriff des Machine Learning und dieser Begriff wiederum unterliegt dem der künstlichen Intelligenz. Beim Deep Learning handelt es sich um eine Lernmethode, welche mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese neuronalen Netze, welche dem menschlichen Gehirn ähnlich sind, befähigen aus einer großen Anzahl an Daten (Big Data) Informationen aufzunehmen und weiterzugeben.
Künstliche Intelligenz
Die Anfänge künstlicher Intelligenz liegen weit zurück. Bereits in den 1950ern wurde mit dem sogenannten Turing-Test festgestellt, ob Züge einer künstlichen Intelligenz bestehen oder nicht. Beim Turing-Test kommuniziert ein menschlicher Tester, über eine Tastatur und einen Bildschirm, ohne zu sehen oder zu hören, mit zwei unbekannten Gesprächspartnern. Einer von ihnen ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Tester nach der ausführlichen Befragung nicht feststellen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und es wird angenommen, dass die Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt. Über die Jahre sind weitere und vor allem aber komplexere Tests hinzugekommen und können hier nachgelesen werden. Von künstlicher Intelligenz wird jedenfalls dann gesprochen, wenn ein Programm erfassen, schlussfolgern, eigenständig handeln und sich anpassen kann.
Künstliche Intelligenz: 9 Anwendungsbereiche im E-Commerce
Die Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz (oder auch Machine Learning) im E-Commerce sind vielfältig und wachsen zunehmend. Hier ein Auszug aus den derzeit gängigsten Anwendungsbereichen:
1. Chatbots und Sprachassistenten im Kundenservice
Du kannst deinen Kundenservice maßgeblich verbessern, indem du Chatbots oder Sprachassistenten nutzt, die deine Kunden in Echtzeit unterstützen können. Du kannst zum Beispiel standardisierte Fragen beantworten, Probleme lösen, Bestellungen aufnehmen oder Feedback sammeln. Du kannst auch Chatbots verwenden, um deine Kunden zu beraten, ihnen passende Produkte zu empfehlen oder ihnen Sonderangebote anzubieten.
2. Bildverarbeitung und Content-Erstellung
Ein weiterer Anwendungsbereich sind die Bilder von Produkten. Hier eigenen sich KI-basierte Tools, um zu verbessern, zu bearbeiten oder zu generieren. Du kannst zum Beispiel die Qualität oder die Auflösung der Bilder erhöhen, unerwünschte Elemente entfernen oder Filter anwenden. Du kannst auch neue Bilder von Produkten erzeugen, die noch nicht existieren oder die aus verschiedenen Perspektiven oder in verschiedenen Farben gezeigt werden.
3. Vorhersagen & Analysen
Künstliche Intelligenz (oder in diesem Fall Machine Learning) eignet sich wunderbar, um verschiedene Aspekte deines Onlineshops vorherzusagen. So zum Beispiel die Nachfrage nach bestimmten Produkten, das Kaufverhalten der Kunden, deinen Umsatz oder sogar deinen Gewinn. Häufig werden anhand smarter Algorithmen auch Vorhersagen getroffen, welche Produkte am besten zu welcher Jahreszeit oder zu welchem Anlass verkauft werden. Dabei werden historische Daten mittels eines Algorithmus analysiert. Anhand historischer Zeitreihen kann dieser erkennen, wie sich beispielsweise Umsätze sowie Käufe sich in der Zukunft entwickeln. Für die Optimale Nutzung von Lagern bietet sich auch die Vorhersage notwendiger Lagerbestände zu bestimmten Jahreszeiten an. KI-basierte Vorhersagen helfen Trends, Saisonalitäten sowie komplexe Muster zu erkennen. Unternehmen, welche über ein fundiertes Fachwissen der Nachfrage ihrer Produkte verfügen, können wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben treffen und mögliche Absatzschwankungen im Vorhinein erkennen.
4. A/B-Tests
Du kannst Machine Learning verwenden, um verschiedene Versionen deiner Website oder deiner Werbekampagnen zu testen und diejenige auszuwählen, die die beste Leistung erzielt. Du kannst zum Beispiel verschiedene Farben, Schriftarten, Bilder oder Texte ausprobieren und sehen, welche die höchste Klickrate, Conversion-Rate oder Kundenbindung haben.
5. Bilderkennung & intelligente Suchfunktionen
Die Analyse und Kategorisierung von Produktbildern, um die Suche und das Browsen zu erleichtern. Du kannst zum Beispiel automatisch Tags oder Beschreibungen für deine Produkte generieren, basierend auf ihren visuellen Merkmalen. Du kannst auch visuelle Suchfunktionen anbieten, die es Kunden ermöglichen, Produkte zu finden, die einem Bild ähneln.
6. Dynamische Preisgestaltung
Basierend auf Faktoren wie dem Angebot und der Nachfrage, dem Wettbewerb, der Saison und dem Kundenprofil, kannst du optimale Preise für deine Produkte bestimmen lassen. Möglich wäre auch die laufende Anapssung der Preise, um mehr Umsatz zu generieren, wenn die Nachfrage hoch ist oder um mit niedrigeren Preisen mehr Kunden anzulocken, wenn die Nachfrage gerade niedrig ist. Ebenfalls möglich sind personalisierte Preise. Je nachdem, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde ein Produkt kauft oder nicht.
7. Personalisierung des Inhalts auf der Website
Machine Learning kann auch den Inhalt deiner Website, oder deiner mobilen App, an die Präferenzen und das Verhalten der Besucher anpassen. Du kannst zum Beispiel verschiedene Versionen deiner Website testen und diejenige auswählen, die die beste Conversion-Rate hat. Du kannst auch verschiedene Inhalte anzeigen, je nachdem, welcher Industrie sie angehören, was sie suchen oder wie oft sie deine Website besuchen.
8. Empfehlungssysteme
Ein weiterer Anwendungsbereich von künstlicher Intelligenz ist die Empfehlung von Produkten, basierend auf den Interessen, dem Verhalten und dem Profil der Kunden. Du kannst zum Beispiel analysieren, welche Produkte die Kunden sich angesehen, in den Warenkorb gelegt oder gekauft haben, und ihnen ähnliche oder ergänzende Produkte vorschlagen. Du kannst auch die Erfahrungen anderer Kunden nutzen und ihnen Produkte empfehlen, die von Kunden mit ähnlichen Vorlieben oder aus der gleichen Region gekauft wurden.
9. Personalisierte Werbung
Die Personalisierung von Online-Werbung sowie das Ausspielen der richtigen Angebote zur richtigen Zeit sind zwei wichtige Aspekte, die jeder Marketer berücksichtigt. Mit der "Next Best Offer"-Methode gelingt es die individuellen Bedürfnisse von potenziellen Kunden anzusprechen. Darunter wird ein analytisches Vorgehen verstanden, mit dem die Kundenbedürfnisse ermittelt werden können. Damit dies gelingt, braucht es Big Data und Machine Learning. Gerade im E-Commerce kann es von Vorteil für den Werbetreibenden sein, wenn er nur diejenigen Produkte ausspielt, welche Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen würden. Durch diese personalisierten Produktempfehlungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs, weshalb es in weiterer Folge zu einem Umsatzwachstum und einer Gewinnsteigerung kommt.
Fazit
Künstliche Intelligenz, wenn auch in vielen Fällen eigentlich von Machine Learning gesprochen werden müsste, ist eine sehr nützliche Technologie für den E-Commerce. Sie hilft dir deine Kunden besser zu verstehen, ihnen eine besseres Erlebnis in deinem Onlineshop zu bieten und so deine Umsätze zu steigern. Die Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz reichen im E-Commerce von der Personalisierung deines Onlineshops, bis hin zur Empfehlung bestimmter Produkte, der Optimierung/Anpassung deiner Preise, der Verbesserung oder Erstellung deiner Bilder, der Verbesserung deiner Vorhersagen, deiner Lagerverwaltung und der Verbesserung deines Kundenservices. Du kannst dir mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning durchaus einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und dich von anderen Onlineshops abheben oder gar deine Umsätze steigern. Wenn du weitere Tipps zur Steigerung deiner Umsätze möchtest, ist unser Blog "Den Umsatz im Onlineshop steigern: 10 Tipps für dich" wahrscheinlich etwas für dich. Wenn dich das Thema Künstliche Intelligenz nun noch mehr interessiert, dann folge einfach dem folgenden Link zu unserem Webinar "Künstliche Intelligenz im Onlinehandel":
Quellen (zuletzt abgerufen am 05.04.2023):
- https://datasolut.com/machine-learning-im-e-commerce/
- https://ecommerceinstitut.de/machine-learning-im-e-commerce/
Im E-Commerce, aber auch in anderen Industrien, wird der Begriff "Künstliche Intelligenz" oft irreführend verwendet, weil in der Realität keine echte künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Oftmals steckt in Wahrheit Machine- oder Deep Learning hinter den Versprechen. Ganz falsch sind solche Versprechen dann aber doch nicht, immerhin ist Machine Learning eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Künstliche Intelligenz ist demnach als Oberbegriff für Technologien zu verstehen, die es Computern ermöglichen, menschliches Denken und Verhalten zu imitieren. Machine Learning ist also eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen. Im E-Commerce kann künstliche Intelligenz (beziehungsweise Machine Learning) beispielsweise dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen für Kunden zu erstellen oder Betrug zu erkennen. Zu den konkreten Beispielen aber später mehr. Vorab differenzieren wir die Begriffe noch etwas stärker, um Unklarheiten vorzubeugen.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning: Wo ist der Unterschied?
Künstliche Intelligenz kann als Überbegriff verstanden werden, der über Machine Learning und Deep Learning steht. Alle diese Bereiche haben unterschiedliche Charakteristika, die sie auszeichnen. Die nachfolgende Darstellung soll dir dabei helfen die Bereiche künftig besser voneinander unterscheiden zu können.
Machine Learning
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit der Mustererkennung aus Daten. Dabei werden Maschinen nicht explizit programmiert, sondern nutzen statistische Modelle sowie Daten, um auftretende Muster zu erkennen. Mit statistischen Lernmethoden und neuronalen Netzen werden Algorithmen beispielsweise darauf trainiert, Gesichter auf Bildern oder auch handgeschriebene Zahlen zu erkennen. Charakteristisch für die Algorithmen von Machine Learning ist, dass sich ihre Leistung mit der weiteren Aufnahme von Daten zunehmend verbessert.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Unterbegriff des Machine Learning und dieser Begriff wiederum unterliegt dem der künstlichen Intelligenz. Beim Deep Learning handelt es sich um eine Lernmethode, welche mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese neuronalen Netze, welche dem menschlichen Gehirn ähnlich sind, befähigen aus einer großen Anzahl an Daten (Big Data) Informationen aufzunehmen und weiterzugeben.
Künstliche Intelligenz
Die Anfänge künstlicher Intelligenz liegen weit zurück. Bereits in den 1950ern wurde mit dem sogenannten Turing-Test festgestellt, ob Züge einer künstlichen Intelligenz bestehen oder nicht. Beim Turing-Test kommuniziert ein menschlicher Tester, über eine Tastatur und einen Bildschirm, ohne zu sehen oder zu hören, mit zwei unbekannten Gesprächspartnern. Einer von ihnen ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Tester nach der ausführlichen Befragung nicht feststellen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und es wird angenommen, dass die Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt. Über die Jahre sind weitere und vor allem aber komplexere Tests hinzugekommen und können hier nachgelesen werden. Von künstlicher Intelligenz wird jedenfalls dann gesprochen, wenn ein Programm erfassen, schlussfolgern, eigenständig handeln und sich anpassen kann.
Künstliche Intelligenz: 9 Anwendungsbereiche im E-Commerce
Die Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz (oder auch Machine Learning) im E-Commerce sind vielfältig und wachsen zunehmend. Hier ein Auszug aus den derzeit gängigsten Anwendungsbereichen:
1. Chatbots und Sprachassistenten im Kundenservice
Du kannst deinen Kundenservice maßgeblich verbessern, indem du Chatbots oder Sprachassistenten nutzt, die deine Kunden in Echtzeit unterstützen können. Du kannst zum Beispiel standardisierte Fragen beantworten, Probleme lösen, Bestellungen aufnehmen oder Feedback sammeln. Du kannst auch Chatbots verwenden, um deine Kunden zu beraten, ihnen passende Produkte zu empfehlen oder ihnen Sonderangebote anzubieten.
2. Bildverarbeitung und Content-Erstellung
Ein weiterer Anwendungsbereich sind die Bilder von Produkten. Hier eigenen sich KI-basierte Tools, um zu verbessern, zu bearbeiten oder zu generieren. Du kannst zum Beispiel die Qualität oder die Auflösung der Bilder erhöhen, unerwünschte Elemente entfernen oder Filter anwenden. Du kannst auch neue Bilder von Produkten erzeugen, die noch nicht existieren oder die aus verschiedenen Perspektiven oder in verschiedenen Farben gezeigt werden.
3. Vorhersagen & Analysen
Künstliche Intelligenz (oder in diesem Fall Machine Learning) eignet sich wunderbar, um verschiedene Aspekte deines Onlineshops vorherzusagen. So zum Beispiel die Nachfrage nach bestimmten Produkten, das Kaufverhalten der Kunden, deinen Umsatz oder sogar deinen Gewinn. Häufig werden anhand smarter Algorithmen auch Vorhersagen getroffen, welche Produkte am besten zu welcher Jahreszeit oder zu welchem Anlass verkauft werden. Dabei werden historische Daten mittels eines Algorithmus analysiert. Anhand historischer Zeitreihen kann dieser erkennen, wie sich beispielsweise Umsätze sowie Käufe sich in der Zukunft entwickeln. Für die Optimale Nutzung von Lagern bietet sich auch die Vorhersage notwendiger Lagerbestände zu bestimmten Jahreszeiten an. KI-basierte Vorhersagen helfen Trends, Saisonalitäten sowie komplexe Muster zu erkennen. Unternehmen, welche über ein fundiertes Fachwissen der Nachfrage ihrer Produkte verfügen, können wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben treffen und mögliche Absatzschwankungen im Vorhinein erkennen.
4. A/B-Tests
Du kannst Machine Learning verwenden, um verschiedene Versionen deiner Website oder deiner Werbekampagnen zu testen und diejenige auszuwählen, die die beste Leistung erzielt. Du kannst zum Beispiel verschiedene Farben, Schriftarten, Bilder oder Texte ausprobieren und sehen, welche die höchste Klickrate, Conversion-Rate oder Kundenbindung haben.
5. Bilderkennung & intelligente Suchfunktionen
Die Analyse und Kategorisierung von Produktbildern, um die Suche und das Browsen zu erleichtern. Du kannst zum Beispiel automatisch Tags oder Beschreibungen für deine Produkte generieren, basierend auf ihren visuellen Merkmalen. Du kannst auch visuelle Suchfunktionen anbieten, die es Kunden ermöglichen, Produkte zu finden, die einem Bild ähneln.
6. Dynamische Preisgestaltung
Basierend auf Faktoren wie dem Angebot und der Nachfrage, dem Wettbewerb, der Saison und dem Kundenprofil, kannst du optimale Preise für deine Produkte bestimmen lassen. Möglich wäre auch die laufende Anapssung der Preise, um mehr Umsatz zu generieren, wenn die Nachfrage hoch ist oder um mit niedrigeren Preisen mehr Kunden anzulocken, wenn die Nachfrage gerade niedrig ist. Ebenfalls möglich sind personalisierte Preise. Je nachdem, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde ein Produkt kauft oder nicht.
7. Personalisierung des Inhalts auf der Website
Machine Learning kann auch den Inhalt deiner Website, oder deiner mobilen App, an die Präferenzen und das Verhalten der Besucher anpassen. Du kannst zum Beispiel verschiedene Versionen deiner Website testen und diejenige auswählen, die die beste Conversion-Rate hat. Du kannst auch verschiedene Inhalte anzeigen, je nachdem, welcher Industrie sie angehören, was sie suchen oder wie oft sie deine Website besuchen.
8. Empfehlungssysteme
Ein weiterer Anwendungsbereich von künstlicher Intelligenz ist die Empfehlung von Produkten, basierend auf den Interessen, dem Verhalten und dem Profil der Kunden. Du kannst zum Beispiel analysieren, welche Produkte die Kunden sich angesehen, in den Warenkorb gelegt oder gekauft haben, und ihnen ähnliche oder ergänzende Produkte vorschlagen. Du kannst auch die Erfahrungen anderer Kunden nutzen und ihnen Produkte empfehlen, die von Kunden mit ähnlichen Vorlieben oder aus der gleichen Region gekauft wurden.
9. Personalisierte Werbung
Die Personalisierung von Online-Werbung sowie das Ausspielen der richtigen Angebote zur richtigen Zeit sind zwei wichtige Aspekte, die jeder Marketer berücksichtigt. Mit der "Next Best Offer"-Methode gelingt es die individuellen Bedürfnisse von potenziellen Kunden anzusprechen. Darunter wird ein analytisches Vorgehen verstanden, mit dem die Kundenbedürfnisse ermittelt werden können. Damit dies gelingt, braucht es Big Data und Machine Learning. Gerade im E-Commerce kann es von Vorteil für den Werbetreibenden sein, wenn er nur diejenigen Produkte ausspielt, welche Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen würden. Durch diese personalisierten Produktempfehlungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs, weshalb es in weiterer Folge zu einem Umsatzwachstum und einer Gewinnsteigerung kommt.
Fazit
Künstliche Intelligenz, wenn auch in vielen Fällen eigentlich von Machine Learning gesprochen werden müsste, ist eine sehr nützliche Technologie für den E-Commerce. Sie hilft dir deine Kunden besser zu verstehen, ihnen eine besseres Erlebnis in deinem Onlineshop zu bieten und so deine Umsätze zu steigern. Die Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz reichen im E-Commerce von der Personalisierung deines Onlineshops, bis hin zur Empfehlung bestimmter Produkte, der Optimierung/Anpassung deiner Preise, der Verbesserung oder Erstellung deiner Bilder, der Verbesserung deiner Vorhersagen, deiner Lagerverwaltung und der Verbesserung deines Kundenservices. Du kannst dir mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning durchaus einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und dich von anderen Onlineshops abheben oder gar deine Umsätze steigern. Wenn du weitere Tipps zur Steigerung deiner Umsätze möchtest, ist unser Blog "Den Umsatz im Onlineshop steigern: 10 Tipps für dich" wahrscheinlich etwas für dich. Wenn dich das Thema Künstliche Intelligenz nun noch mehr interessiert, dann folge einfach dem folgenden Link zu unserem Webinar "Künstliche Intelligenz im Onlinehandel":
Quellen (zuletzt abgerufen am 05.04.2023):
- https://datasolut.com/machine-learning-im-e-commerce/
- https://ecommerceinstitut.de/machine-learning-im-e-commerce/
Im E-Commerce, aber auch in anderen Industrien, wird der Begriff "Künstliche Intelligenz" oft irreführend verwendet, weil in der Realität keine echte künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Oftmals steckt in Wahrheit Machine- oder Deep Learning hinter den Versprechen. Ganz falsch sind solche Versprechen dann aber doch nicht, immerhin ist Machine Learning eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Künstliche Intelligenz ist demnach als Oberbegriff für Technologien zu verstehen, die es Computern ermöglichen, menschliches Denken und Verhalten zu imitieren. Machine Learning ist also eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen. Im E-Commerce kann künstliche Intelligenz (beziehungsweise Machine Learning) beispielsweise dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen für Kunden zu erstellen oder Betrug zu erkennen. Zu den konkreten Beispielen aber später mehr. Vorab differenzieren wir die Begriffe noch etwas stärker, um Unklarheiten vorzubeugen.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning: Wo ist der Unterschied?
Künstliche Intelligenz kann als Überbegriff verstanden werden, der über Machine Learning und Deep Learning steht. Alle diese Bereiche haben unterschiedliche Charakteristika, die sie auszeichnen. Die nachfolgende Darstellung soll dir dabei helfen die Bereiche künftig besser voneinander unterscheiden zu können.
Machine Learning
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit der Mustererkennung aus Daten. Dabei werden Maschinen nicht explizit programmiert, sondern nutzen statistische Modelle sowie Daten, um auftretende Muster zu erkennen. Mit statistischen Lernmethoden und neuronalen Netzen werden Algorithmen beispielsweise darauf trainiert, Gesichter auf Bildern oder auch handgeschriebene Zahlen zu erkennen. Charakteristisch für die Algorithmen von Machine Learning ist, dass sich ihre Leistung mit der weiteren Aufnahme von Daten zunehmend verbessert.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Unterbegriff des Machine Learning und dieser Begriff wiederum unterliegt dem der künstlichen Intelligenz. Beim Deep Learning handelt es sich um eine Lernmethode, welche mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese neuronalen Netze, welche dem menschlichen Gehirn ähnlich sind, befähigen aus einer großen Anzahl an Daten (Big Data) Informationen aufzunehmen und weiterzugeben.
Künstliche Intelligenz
Die Anfänge künstlicher Intelligenz liegen weit zurück. Bereits in den 1950ern wurde mit dem sogenannten Turing-Test festgestellt, ob Züge einer künstlichen Intelligenz bestehen oder nicht. Beim Turing-Test kommuniziert ein menschlicher Tester, über eine Tastatur und einen Bildschirm, ohne zu sehen oder zu hören, mit zwei unbekannten Gesprächspartnern. Einer von ihnen ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Tester nach der ausführlichen Befragung nicht feststellen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und es wird angenommen, dass die Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt. Über die Jahre sind weitere und vor allem aber komplexere Tests hinzugekommen und können hier nachgelesen werden. Von künstlicher Intelligenz wird jedenfalls dann gesprochen, wenn ein Programm erfassen, schlussfolgern, eigenständig handeln und sich anpassen kann.
Künstliche Intelligenz: 9 Anwendungsbereiche im E-Commerce
Die Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz (oder auch Machine Learning) im E-Commerce sind vielfältig und wachsen zunehmend. Hier ein Auszug aus den derzeit gängigsten Anwendungsbereichen:
1. Chatbots und Sprachassistenten im Kundenservice
Du kannst deinen Kundenservice maßgeblich verbessern, indem du Chatbots oder Sprachassistenten nutzt, die deine Kunden in Echtzeit unterstützen können. Du kannst zum Beispiel standardisierte Fragen beantworten, Probleme lösen, Bestellungen aufnehmen oder Feedback sammeln. Du kannst auch Chatbots verwenden, um deine Kunden zu beraten, ihnen passende Produkte zu empfehlen oder ihnen Sonderangebote anzubieten.
2. Bildverarbeitung und Content-Erstellung
Ein weiterer Anwendungsbereich sind die Bilder von Produkten. Hier eigenen sich KI-basierte Tools, um zu verbessern, zu bearbeiten oder zu generieren. Du kannst zum Beispiel die Qualität oder die Auflösung der Bilder erhöhen, unerwünschte Elemente entfernen oder Filter anwenden. Du kannst auch neue Bilder von Produkten erzeugen, die noch nicht existieren oder die aus verschiedenen Perspektiven oder in verschiedenen Farben gezeigt werden.
3. Vorhersagen & Analysen
Künstliche Intelligenz (oder in diesem Fall Machine Learning) eignet sich wunderbar, um verschiedene Aspekte deines Onlineshops vorherzusagen. So zum Beispiel die Nachfrage nach bestimmten Produkten, das Kaufverhalten der Kunden, deinen Umsatz oder sogar deinen Gewinn. Häufig werden anhand smarter Algorithmen auch Vorhersagen getroffen, welche Produkte am besten zu welcher Jahreszeit oder zu welchem Anlass verkauft werden. Dabei werden historische Daten mittels eines Algorithmus analysiert. Anhand historischer Zeitreihen kann dieser erkennen, wie sich beispielsweise Umsätze sowie Käufe sich in der Zukunft entwickeln. Für die Optimale Nutzung von Lagern bietet sich auch die Vorhersage notwendiger Lagerbestände zu bestimmten Jahreszeiten an. KI-basierte Vorhersagen helfen Trends, Saisonalitäten sowie komplexe Muster zu erkennen. Unternehmen, welche über ein fundiertes Fachwissen der Nachfrage ihrer Produkte verfügen, können wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben treffen und mögliche Absatzschwankungen im Vorhinein erkennen.
4. A/B-Tests
Du kannst Machine Learning verwenden, um verschiedene Versionen deiner Website oder deiner Werbekampagnen zu testen und diejenige auszuwählen, die die beste Leistung erzielt. Du kannst zum Beispiel verschiedene Farben, Schriftarten, Bilder oder Texte ausprobieren und sehen, welche die höchste Klickrate, Conversion-Rate oder Kundenbindung haben.
5. Bilderkennung & intelligente Suchfunktionen
Die Analyse und Kategorisierung von Produktbildern, um die Suche und das Browsen zu erleichtern. Du kannst zum Beispiel automatisch Tags oder Beschreibungen für deine Produkte generieren, basierend auf ihren visuellen Merkmalen. Du kannst auch visuelle Suchfunktionen anbieten, die es Kunden ermöglichen, Produkte zu finden, die einem Bild ähneln.
6. Dynamische Preisgestaltung
Basierend auf Faktoren wie dem Angebot und der Nachfrage, dem Wettbewerb, der Saison und dem Kundenprofil, kannst du optimale Preise für deine Produkte bestimmen lassen. Möglich wäre auch die laufende Anapssung der Preise, um mehr Umsatz zu generieren, wenn die Nachfrage hoch ist oder um mit niedrigeren Preisen mehr Kunden anzulocken, wenn die Nachfrage gerade niedrig ist. Ebenfalls möglich sind personalisierte Preise. Je nachdem, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde ein Produkt kauft oder nicht.
7. Personalisierung des Inhalts auf der Website
Machine Learning kann auch den Inhalt deiner Website, oder deiner mobilen App, an die Präferenzen und das Verhalten der Besucher anpassen. Du kannst zum Beispiel verschiedene Versionen deiner Website testen und diejenige auswählen, die die beste Conversion-Rate hat. Du kannst auch verschiedene Inhalte anzeigen, je nachdem, welcher Industrie sie angehören, was sie suchen oder wie oft sie deine Website besuchen.
8. Empfehlungssysteme
Ein weiterer Anwendungsbereich von künstlicher Intelligenz ist die Empfehlung von Produkten, basierend auf den Interessen, dem Verhalten und dem Profil der Kunden. Du kannst zum Beispiel analysieren, welche Produkte die Kunden sich angesehen, in den Warenkorb gelegt oder gekauft haben, und ihnen ähnliche oder ergänzende Produkte vorschlagen. Du kannst auch die Erfahrungen anderer Kunden nutzen und ihnen Produkte empfehlen, die von Kunden mit ähnlichen Vorlieben oder aus der gleichen Region gekauft wurden.
9. Personalisierte Werbung
Die Personalisierung von Online-Werbung sowie das Ausspielen der richtigen Angebote zur richtigen Zeit sind zwei wichtige Aspekte, die jeder Marketer berücksichtigt. Mit der "Next Best Offer"-Methode gelingt es die individuellen Bedürfnisse von potenziellen Kunden anzusprechen. Darunter wird ein analytisches Vorgehen verstanden, mit dem die Kundenbedürfnisse ermittelt werden können. Damit dies gelingt, braucht es Big Data und Machine Learning. Gerade im E-Commerce kann es von Vorteil für den Werbetreibenden sein, wenn er nur diejenigen Produkte ausspielt, welche Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen würden. Durch diese personalisierten Produktempfehlungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs, weshalb es in weiterer Folge zu einem Umsatzwachstum und einer Gewinnsteigerung kommt.
Fazit
Künstliche Intelligenz, wenn auch in vielen Fällen eigentlich von Machine Learning gesprochen werden müsste, ist eine sehr nützliche Technologie für den E-Commerce. Sie hilft dir deine Kunden besser zu verstehen, ihnen eine besseres Erlebnis in deinem Onlineshop zu bieten und so deine Umsätze zu steigern. Die Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz reichen im E-Commerce von der Personalisierung deines Onlineshops, bis hin zur Empfehlung bestimmter Produkte, der Optimierung/Anpassung deiner Preise, der Verbesserung oder Erstellung deiner Bilder, der Verbesserung deiner Vorhersagen, deiner Lagerverwaltung und der Verbesserung deines Kundenservices. Du kannst dir mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning durchaus einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und dich von anderen Onlineshops abheben oder gar deine Umsätze steigern. Wenn du weitere Tipps zur Steigerung deiner Umsätze möchtest, ist unser Blog "Den Umsatz im Onlineshop steigern: 10 Tipps für dich" wahrscheinlich etwas für dich. Wenn dich das Thema Künstliche Intelligenz nun noch mehr interessiert, dann folge einfach dem folgenden Link zu unserem Webinar "Künstliche Intelligenz im Onlinehandel":
Quellen (zuletzt abgerufen am 05.04.2023):
- https://datasolut.com/machine-learning-im-e-commerce/
- https://ecommerceinstitut.de/machine-learning-im-e-commerce/
Im E-Commerce, aber auch in anderen Industrien, wird der Begriff "Künstliche Intelligenz" oft irreführend verwendet, weil in der Realität keine echte künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Oftmals steckt in Wahrheit Machine- oder Deep Learning hinter den Versprechen. Ganz falsch sind solche Versprechen dann aber doch nicht, immerhin ist Machine Learning eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Künstliche Intelligenz ist demnach als Oberbegriff für Technologien zu verstehen, die es Computern ermöglichen, menschliches Denken und Verhalten zu imitieren. Machine Learning ist also eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen. Im E-Commerce kann künstliche Intelligenz (beziehungsweise Machine Learning) beispielsweise dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen für Kunden zu erstellen oder Betrug zu erkennen. Zu den konkreten Beispielen aber später mehr. Vorab differenzieren wir die Begriffe noch etwas stärker, um Unklarheiten vorzubeugen.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning: Wo ist der Unterschied?
Künstliche Intelligenz kann als Überbegriff verstanden werden, der über Machine Learning und Deep Learning steht. Alle diese Bereiche haben unterschiedliche Charakteristika, die sie auszeichnen. Die nachfolgende Darstellung soll dir dabei helfen die Bereiche künftig besser voneinander unterscheiden zu können.
Machine Learning
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit der Mustererkennung aus Daten. Dabei werden Maschinen nicht explizit programmiert, sondern nutzen statistische Modelle sowie Daten, um auftretende Muster zu erkennen. Mit statistischen Lernmethoden und neuronalen Netzen werden Algorithmen beispielsweise darauf trainiert, Gesichter auf Bildern oder auch handgeschriebene Zahlen zu erkennen. Charakteristisch für die Algorithmen von Machine Learning ist, dass sich ihre Leistung mit der weiteren Aufnahme von Daten zunehmend verbessert.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Unterbegriff des Machine Learning und dieser Begriff wiederum unterliegt dem der künstlichen Intelligenz. Beim Deep Learning handelt es sich um eine Lernmethode, welche mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese neuronalen Netze, welche dem menschlichen Gehirn ähnlich sind, befähigen aus einer großen Anzahl an Daten (Big Data) Informationen aufzunehmen und weiterzugeben.
Künstliche Intelligenz
Die Anfänge künstlicher Intelligenz liegen weit zurück. Bereits in den 1950ern wurde mit dem sogenannten Turing-Test festgestellt, ob Züge einer künstlichen Intelligenz bestehen oder nicht. Beim Turing-Test kommuniziert ein menschlicher Tester, über eine Tastatur und einen Bildschirm, ohne zu sehen oder zu hören, mit zwei unbekannten Gesprächspartnern. Einer von ihnen ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Tester nach der ausführlichen Befragung nicht feststellen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und es wird angenommen, dass die Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt. Über die Jahre sind weitere und vor allem aber komplexere Tests hinzugekommen und können hier nachgelesen werden. Von künstlicher Intelligenz wird jedenfalls dann gesprochen, wenn ein Programm erfassen, schlussfolgern, eigenständig handeln und sich anpassen kann.
Künstliche Intelligenz: 9 Anwendungsbereiche im E-Commerce
Die Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz (oder auch Machine Learning) im E-Commerce sind vielfältig und wachsen zunehmend. Hier ein Auszug aus den derzeit gängigsten Anwendungsbereichen:
1. Chatbots und Sprachassistenten im Kundenservice
Du kannst deinen Kundenservice maßgeblich verbessern, indem du Chatbots oder Sprachassistenten nutzt, die deine Kunden in Echtzeit unterstützen können. Du kannst zum Beispiel standardisierte Fragen beantworten, Probleme lösen, Bestellungen aufnehmen oder Feedback sammeln. Du kannst auch Chatbots verwenden, um deine Kunden zu beraten, ihnen passende Produkte zu empfehlen oder ihnen Sonderangebote anzubieten.
2. Bildverarbeitung und Content-Erstellung
Ein weiterer Anwendungsbereich sind die Bilder von Produkten. Hier eigenen sich KI-basierte Tools, um zu verbessern, zu bearbeiten oder zu generieren. Du kannst zum Beispiel die Qualität oder die Auflösung der Bilder erhöhen, unerwünschte Elemente entfernen oder Filter anwenden. Du kannst auch neue Bilder von Produkten erzeugen, die noch nicht existieren oder die aus verschiedenen Perspektiven oder in verschiedenen Farben gezeigt werden.
3. Vorhersagen & Analysen
Künstliche Intelligenz (oder in diesem Fall Machine Learning) eignet sich wunderbar, um verschiedene Aspekte deines Onlineshops vorherzusagen. So zum Beispiel die Nachfrage nach bestimmten Produkten, das Kaufverhalten der Kunden, deinen Umsatz oder sogar deinen Gewinn. Häufig werden anhand smarter Algorithmen auch Vorhersagen getroffen, welche Produkte am besten zu welcher Jahreszeit oder zu welchem Anlass verkauft werden. Dabei werden historische Daten mittels eines Algorithmus analysiert. Anhand historischer Zeitreihen kann dieser erkennen, wie sich beispielsweise Umsätze sowie Käufe sich in der Zukunft entwickeln. Für die Optimale Nutzung von Lagern bietet sich auch die Vorhersage notwendiger Lagerbestände zu bestimmten Jahreszeiten an. KI-basierte Vorhersagen helfen Trends, Saisonalitäten sowie komplexe Muster zu erkennen. Unternehmen, welche über ein fundiertes Fachwissen der Nachfrage ihrer Produkte verfügen, können wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben treffen und mögliche Absatzschwankungen im Vorhinein erkennen.
4. A/B-Tests
Du kannst Machine Learning verwenden, um verschiedene Versionen deiner Website oder deiner Werbekampagnen zu testen und diejenige auszuwählen, die die beste Leistung erzielt. Du kannst zum Beispiel verschiedene Farben, Schriftarten, Bilder oder Texte ausprobieren und sehen, welche die höchste Klickrate, Conversion-Rate oder Kundenbindung haben.
5. Bilderkennung & intelligente Suchfunktionen
Die Analyse und Kategorisierung von Produktbildern, um die Suche und das Browsen zu erleichtern. Du kannst zum Beispiel automatisch Tags oder Beschreibungen für deine Produkte generieren, basierend auf ihren visuellen Merkmalen. Du kannst auch visuelle Suchfunktionen anbieten, die es Kunden ermöglichen, Produkte zu finden, die einem Bild ähneln.
6. Dynamische Preisgestaltung
Basierend auf Faktoren wie dem Angebot und der Nachfrage, dem Wettbewerb, der Saison und dem Kundenprofil, kannst du optimale Preise für deine Produkte bestimmen lassen. Möglich wäre auch die laufende Anapssung der Preise, um mehr Umsatz zu generieren, wenn die Nachfrage hoch ist oder um mit niedrigeren Preisen mehr Kunden anzulocken, wenn die Nachfrage gerade niedrig ist. Ebenfalls möglich sind personalisierte Preise. Je nachdem, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde ein Produkt kauft oder nicht.
7. Personalisierung des Inhalts auf der Website
Machine Learning kann auch den Inhalt deiner Website, oder deiner mobilen App, an die Präferenzen und das Verhalten der Besucher anpassen. Du kannst zum Beispiel verschiedene Versionen deiner Website testen und diejenige auswählen, die die beste Conversion-Rate hat. Du kannst auch verschiedene Inhalte anzeigen, je nachdem, welcher Industrie sie angehören, was sie suchen oder wie oft sie deine Website besuchen.
8. Empfehlungssysteme
Ein weiterer Anwendungsbereich von künstlicher Intelligenz ist die Empfehlung von Produkten, basierend auf den Interessen, dem Verhalten und dem Profil der Kunden. Du kannst zum Beispiel analysieren, welche Produkte die Kunden sich angesehen, in den Warenkorb gelegt oder gekauft haben, und ihnen ähnliche oder ergänzende Produkte vorschlagen. Du kannst auch die Erfahrungen anderer Kunden nutzen und ihnen Produkte empfehlen, die von Kunden mit ähnlichen Vorlieben oder aus der gleichen Region gekauft wurden.
9. Personalisierte Werbung
Die Personalisierung von Online-Werbung sowie das Ausspielen der richtigen Angebote zur richtigen Zeit sind zwei wichtige Aspekte, die jeder Marketer berücksichtigt. Mit der "Next Best Offer"-Methode gelingt es die individuellen Bedürfnisse von potenziellen Kunden anzusprechen. Darunter wird ein analytisches Vorgehen verstanden, mit dem die Kundenbedürfnisse ermittelt werden können. Damit dies gelingt, braucht es Big Data und Machine Learning. Gerade im E-Commerce kann es von Vorteil für den Werbetreibenden sein, wenn er nur diejenigen Produkte ausspielt, welche Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen würden. Durch diese personalisierten Produktempfehlungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs, weshalb es in weiterer Folge zu einem Umsatzwachstum und einer Gewinnsteigerung kommt.
Fazit
Künstliche Intelligenz, wenn auch in vielen Fällen eigentlich von Machine Learning gesprochen werden müsste, ist eine sehr nützliche Technologie für den E-Commerce. Sie hilft dir deine Kunden besser zu verstehen, ihnen eine besseres Erlebnis in deinem Onlineshop zu bieten und so deine Umsätze zu steigern. Die Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz reichen im E-Commerce von der Personalisierung deines Onlineshops, bis hin zur Empfehlung bestimmter Produkte, der Optimierung/Anpassung deiner Preise, der Verbesserung oder Erstellung deiner Bilder, der Verbesserung deiner Vorhersagen, deiner Lagerverwaltung und der Verbesserung deines Kundenservices. Du kannst dir mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning durchaus einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und dich von anderen Onlineshops abheben oder gar deine Umsätze steigern. Wenn du weitere Tipps zur Steigerung deiner Umsätze möchtest, ist unser Blog "Den Umsatz im Onlineshop steigern: 10 Tipps für dich" wahrscheinlich etwas für dich. Wenn dich das Thema Künstliche Intelligenz nun noch mehr interessiert, dann folge einfach dem folgenden Link zu unserem Webinar "Künstliche Intelligenz im Onlinehandel":
Quellen (zuletzt abgerufen am 05.04.2023):
- https://datasolut.com/machine-learning-im-e-commerce/
- https://ecommerceinstitut.de/machine-learning-im-e-commerce/
Künstliche Intelligenz: Anwendungsbereiche im E-Commerce
Im E-Commerce, aber auch in anderen Industrien, wird der Begriff "Künstliche Intelligenz" oft irreführend verwendet, weil in der Realität keine echte künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt. Oftmals steckt in Wahrheit Machine- oder Deep Learning hinter den Versprechen. Ganz falsch sind solche Versprechen dann aber doch nicht, immerhin ist Machine Learning eine Art von künstlicher Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Künstliche Intelligenz ist demnach als Oberbegriff für Technologien zu verstehen, die es Computern ermöglichen, menschliches Denken und Verhalten zu imitieren. Machine Learning ist also eine Methode, um künstliche Intelligenz zu erreichen. Im E-Commerce kann künstliche Intelligenz (beziehungsweise Machine Learning) beispielsweise dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen für Kunden zu erstellen oder Betrug zu erkennen. Zu den konkreten Beispielen aber später mehr. Vorab differenzieren wir die Begriffe noch etwas stärker, um Unklarheiten vorzubeugen.
Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning: Wo ist der Unterschied?
Künstliche Intelligenz kann als Überbegriff verstanden werden, der über Machine Learning und Deep Learning steht. Alle diese Bereiche haben unterschiedliche Charakteristika, die sie auszeichnen. Die nachfolgende Darstellung soll dir dabei helfen die Bereiche künftig besser voneinander unterscheiden zu können.
Machine Learning
Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit der Mustererkennung aus Daten. Dabei werden Maschinen nicht explizit programmiert, sondern nutzen statistische Modelle sowie Daten, um auftretende Muster zu erkennen. Mit statistischen Lernmethoden und neuronalen Netzen werden Algorithmen beispielsweise darauf trainiert, Gesichter auf Bildern oder auch handgeschriebene Zahlen zu erkennen. Charakteristisch für die Algorithmen von Machine Learning ist, dass sich ihre Leistung mit der weiteren Aufnahme von Daten zunehmend verbessert.
Deep Learning
Deep Learning ist ein Unterbegriff des Machine Learning und dieser Begriff wiederum unterliegt dem der künstlichen Intelligenz. Beim Deep Learning handelt es sich um eine Lernmethode, welche mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese neuronalen Netze, welche dem menschlichen Gehirn ähnlich sind, befähigen aus einer großen Anzahl an Daten (Big Data) Informationen aufzunehmen und weiterzugeben.
Künstliche Intelligenz
Die Anfänge künstlicher Intelligenz liegen weit zurück. Bereits in den 1950ern wurde mit dem sogenannten Turing-Test festgestellt, ob Züge einer künstlichen Intelligenz bestehen oder nicht. Beim Turing-Test kommuniziert ein menschlicher Tester, über eine Tastatur und einen Bildschirm, ohne zu sehen oder zu hören, mit zwei unbekannten Gesprächspartnern. Einer von ihnen ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Wenn der Tester nach der ausführlichen Befragung nicht feststellen kann, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden und es wird angenommen, dass die Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt. Über die Jahre sind weitere und vor allem aber komplexere Tests hinzugekommen und können hier nachgelesen werden. Von künstlicher Intelligenz wird jedenfalls dann gesprochen, wenn ein Programm erfassen, schlussfolgern, eigenständig handeln und sich anpassen kann.
Künstliche Intelligenz: 9 Anwendungsbereiche im E-Commerce
Die Anwendungsgebiete von künstlicher Intelligenz (oder auch Machine Learning) im E-Commerce sind vielfältig und wachsen zunehmend. Hier ein Auszug aus den derzeit gängigsten Anwendungsbereichen:
1. Chatbots und Sprachassistenten im Kundenservice
Du kannst deinen Kundenservice maßgeblich verbessern, indem du Chatbots oder Sprachassistenten nutzt, die deine Kunden in Echtzeit unterstützen können. Du kannst zum Beispiel standardisierte Fragen beantworten, Probleme lösen, Bestellungen aufnehmen oder Feedback sammeln. Du kannst auch Chatbots verwenden, um deine Kunden zu beraten, ihnen passende Produkte zu empfehlen oder ihnen Sonderangebote anzubieten.
2. Bildverarbeitung und Content-Erstellung
Ein weiterer Anwendungsbereich sind die Bilder von Produkten. Hier eigenen sich KI-basierte Tools, um zu verbessern, zu bearbeiten oder zu generieren. Du kannst zum Beispiel die Qualität oder die Auflösung der Bilder erhöhen, unerwünschte Elemente entfernen oder Filter anwenden. Du kannst auch neue Bilder von Produkten erzeugen, die noch nicht existieren oder die aus verschiedenen Perspektiven oder in verschiedenen Farben gezeigt werden.
3. Vorhersagen & Analysen
Künstliche Intelligenz (oder in diesem Fall Machine Learning) eignet sich wunderbar, um verschiedene Aspekte deines Onlineshops vorherzusagen. So zum Beispiel die Nachfrage nach bestimmten Produkten, das Kaufverhalten der Kunden, deinen Umsatz oder sogar deinen Gewinn. Häufig werden anhand smarter Algorithmen auch Vorhersagen getroffen, welche Produkte am besten zu welcher Jahreszeit oder zu welchem Anlass verkauft werden. Dabei werden historische Daten mittels eines Algorithmus analysiert. Anhand historischer Zeitreihen kann dieser erkennen, wie sich beispielsweise Umsätze sowie Käufe sich in der Zukunft entwickeln. Für die Optimale Nutzung von Lagern bietet sich auch die Vorhersage notwendiger Lagerbestände zu bestimmten Jahreszeiten an. KI-basierte Vorhersagen helfen Trends, Saisonalitäten sowie komplexe Muster zu erkennen. Unternehmen, welche über ein fundiertes Fachwissen der Nachfrage ihrer Produkte verfügen, können wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben treffen und mögliche Absatzschwankungen im Vorhinein erkennen.
4. A/B-Tests
Du kannst Machine Learning verwenden, um verschiedene Versionen deiner Website oder deiner Werbekampagnen zu testen und diejenige auszuwählen, die die beste Leistung erzielt. Du kannst zum Beispiel verschiedene Farben, Schriftarten, Bilder oder Texte ausprobieren und sehen, welche die höchste Klickrate, Conversion-Rate oder Kundenbindung haben.
5. Bilderkennung & intelligente Suchfunktionen
Die Analyse und Kategorisierung von Produktbildern, um die Suche und das Browsen zu erleichtern. Du kannst zum Beispiel automatisch Tags oder Beschreibungen für deine Produkte generieren, basierend auf ihren visuellen Merkmalen. Du kannst auch visuelle Suchfunktionen anbieten, die es Kunden ermöglichen, Produkte zu finden, die einem Bild ähneln.
6. Dynamische Preisgestaltung
Basierend auf Faktoren wie dem Angebot und der Nachfrage, dem Wettbewerb, der Saison und dem Kundenprofil, kannst du optimale Preise für deine Produkte bestimmen lassen. Möglich wäre auch die laufende Anapssung der Preise, um mehr Umsatz zu generieren, wenn die Nachfrage hoch ist oder um mit niedrigeren Preisen mehr Kunden anzulocken, wenn die Nachfrage gerade niedrig ist. Ebenfalls möglich sind personalisierte Preise. Je nachdem, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde ein Produkt kauft oder nicht.
7. Personalisierung des Inhalts auf der Website
Machine Learning kann auch den Inhalt deiner Website, oder deiner mobilen App, an die Präferenzen und das Verhalten der Besucher anpassen. Du kannst zum Beispiel verschiedene Versionen deiner Website testen und diejenige auswählen, die die beste Conversion-Rate hat. Du kannst auch verschiedene Inhalte anzeigen, je nachdem, welcher Industrie sie angehören, was sie suchen oder wie oft sie deine Website besuchen.
8. Empfehlungssysteme
Ein weiterer Anwendungsbereich von künstlicher Intelligenz ist die Empfehlung von Produkten, basierend auf den Interessen, dem Verhalten und dem Profil der Kunden. Du kannst zum Beispiel analysieren, welche Produkte die Kunden sich angesehen, in den Warenkorb gelegt oder gekauft haben, und ihnen ähnliche oder ergänzende Produkte vorschlagen. Du kannst auch die Erfahrungen anderer Kunden nutzen und ihnen Produkte empfehlen, die von Kunden mit ähnlichen Vorlieben oder aus der gleichen Region gekauft wurden.
9. Personalisierte Werbung
Die Personalisierung von Online-Werbung sowie das Ausspielen der richtigen Angebote zur richtigen Zeit sind zwei wichtige Aspekte, die jeder Marketer berücksichtigt. Mit der "Next Best Offer"-Methode gelingt es die individuellen Bedürfnisse von potenziellen Kunden anzusprechen. Darunter wird ein analytisches Vorgehen verstanden, mit dem die Kundenbedürfnisse ermittelt werden können. Damit dies gelingt, braucht es Big Data und Machine Learning. Gerade im E-Commerce kann es von Vorteil für den Werbetreibenden sein, wenn er nur diejenigen Produkte ausspielt, welche Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen würden. Durch diese personalisierten Produktempfehlungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs, weshalb es in weiterer Folge zu einem Umsatzwachstum und einer Gewinnsteigerung kommt.
Fazit
Künstliche Intelligenz, wenn auch in vielen Fällen eigentlich von Machine Learning gesprochen werden müsste, ist eine sehr nützliche Technologie für den E-Commerce. Sie hilft dir deine Kunden besser zu verstehen, ihnen eine besseres Erlebnis in deinem Onlineshop zu bieten und so deine Umsätze zu steigern. Die Anwendungsbereiche von künstlicher Intelligenz reichen im E-Commerce von der Personalisierung deines Onlineshops, bis hin zur Empfehlung bestimmter Produkte, der Optimierung/Anpassung deiner Preise, der Verbesserung oder Erstellung deiner Bilder, der Verbesserung deiner Vorhersagen, deiner Lagerverwaltung und der Verbesserung deines Kundenservices. Du kannst dir mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Machine Learning durchaus einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und dich von anderen Onlineshops abheben oder gar deine Umsätze steigern. Wenn du weitere Tipps zur Steigerung deiner Umsätze möchtest, ist unser Blog "Den Umsatz im Onlineshop steigern: 10 Tipps für dich" wahrscheinlich etwas für dich. Wenn dich das Thema Künstliche Intelligenz nun noch mehr interessiert, dann folge einfach dem folgenden Link zu unserem Webinar "Künstliche Intelligenz im Onlinehandel":
Quellen (zuletzt abgerufen am 05.04.2023):
- https://datasolut.com/machine-learning-im-e-commerce/
- https://ecommerceinstitut.de/machine-learning-im-e-commerce/
