7 Möglichkeiten, maschinelles Lernen im E-Commerce zu nutzen

Als wir Kinder waren, gab es Science-Fiction-Filme über Künstliche Intelligenz, die uns denken ließen: "Wow, die Zukunft wird fantastisch!". Heute, wo wir in der Zukunft leben, ist KI nicht mehr nur ein Science-Fiction-Konzept. KI ist in verschiedenen Bereichen in unser tägliches Leben integriert, von selbstfahrenden Autos über Gesichtserkennungssysteme und Handelsalgorithmen bis hin zu Nachfrageprognosen.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und lernen. KI wird verwendet, um intelligente Agenten und Systeme zu schaffen, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachverständnis. KI-Technologien können als schwach oder stark eingestuft werden, abhängig von ihrer Fähigkeit, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen („machine learning“, ML) ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen beinhaltet, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. ML wird dabei in verschiedenen Branchen eingesetzt, um die Geschäftstätigkeit und Effizienz zu steigern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. E-Commerce oder Einzelhandel ist eine dieser Branchen.

Möglichkeiten, um Maschinelles Lernen im E-Commerce zu nutzen

E-Commerce kann als Kauf und Verkauf von Waren oder Dienstleistungen über das Internet beschrieben werden. Mit dem Aufstieg der Technologie und der weit verbreiteten Nutzung des Internets ist der E-Commerce zu einem beliebten und bequemen Weg für Unternehmen und Verbraucher geworden, um zu interagieren und Transaktionen zu tätigen, sowie zur Verbesserung des E-Commerce-Betriebs und zur Schaffung neuer Möglichkeiten.

Es hat sich zu einem wichtigen Werkzeug in der E-Commerce-Branche entwickelt und geht vor allem darum, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und neu zu gestalten, wie Unternehmen Waren verkaufen oder kaufen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Algorithmen des maschinellen Lernens E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, das Kundenerlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern.

Schauen wir uns an, wie KI und verwandte Technologien die E-Commerce-Branche voranbringen, von der Verbesserung der Kundeninteraktionen bis hin zur Straffung von Geschäftsprozessen.

1. Personalisierte Empfehlungen

E-Commerce ermöglicht es Unternehmen, Kundenverhalten und -präferenzen zu erfassen und zu analysieren, um Marketingstrategien und Produktangebote zu verbessern. ML-Ingenieure nutzen diese Daten, um die Kundenerfahrung zu personalisieren und zu klassifizieren. Die Algorithmen können personalisierte Produktempfehlungen für einzelne Käufer durch die Analyse des Kunden-Browsings und Kaufhistorie erstellen. Einzelhändler und E-Commerce-Betreiber können den Umsatz steigern und die Kundenbindung stärken.

2. Kundensegmentierung

Die Kundensegmentierung ist der Prozess der Einteilung von Kunden in Gruppen von ähnlichen Personen, die auf bestimmte Weise für das Marketing relevant sind, wie Alter, Geschlecht, Interessen, Ausgabegewohnheiten usw. ML-Ingenieure können diesen Prozess automatisieren und Muster und Charakteristika identifizieren, die nicht sofort offensichtlich sind. So hilft die Kundensegmentierung E-Commerce-Unternehmen, zielgerichtete Marketingkampagnen zu erstellen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich sind.

Eine der wichtigsten Segmentierungsmethoden ist KI-basierte E-Mail Marketing Segmentierung. Jeder Kunde verhält sich einzigartig und erwartet von Online-Shops unterschiedliche persönliche Angebote. Wenn Segmentierung und persönliche Empfehlungsalgorithmen zusammenarbeiten, könnten E-Commerce-Agenturen mehr Conversions und Käufe im Online-Shop erzielen.

3. Verbesserung der Kundenerfahrung

ML-Ingenieure verbessern auch das Kundenerlebnis auf E-Commerce-Webseiten durch geeignete Algorithmen. Beispielsweise ist Natural Language Processing (NLP) als ML-Algorithmus eine perfekte Wahl, um die Suchfunktion auf E-Commerce-Webseiten zu verbessern, indem es genauere und relevantere Ergebnisse liefert und natursprachliche Abfragen versteht.

Der Einsatz eines geeigneten Korpus und robuster NLP-Algorithmen erhöht die Leistungsfähigkeit und Funktionalität der Webseiten-Suchbereiche. Die Suchergebnisse könnten zu dem passen, was Online-Besucher suchen und möchten. Noch wichtiger ist, dass sie Online die richtigen Produkte, die sie auch wollen erreichen können. Je intelligenter und besser die Suchergebniskapazität basierend auf künstlicher Intelligenz ist, desto schneller und besser erhalten die Online-Besucher die erwarteten Produkte. KI-basierte Suchmaschinen in E-Commerce-Plattformen ermöglichen es Kunden, die Verweildauer der Besucher auf der Plattform zu erhöhen.

4. Chatbots

ML-Entwickler können auch Chatbots erstellen, um Kunden bei ihren Fragen zu unterstützen und personalisierte Empfehlungen zu geben. Heute bieten die meisten Online-Shops nur vorbestimmte Antworten und Fragen ihren Besuchern. Jedoch ärgert das die Kunden und Besucher manchmal, weil sie ihre Bedürfnisse richtig beschreiben oder in den Chatbots die richtigen Fragen stellen müssen. Darüber hinaus könnten KI-basierte Chatbots im E-Commerce direkte Fragen und Follow-up-Fragen erhalten, um ihren Kunden besser zu Antworten und fein abgestimmtere Antworten zu geben.

5. Virtuelle Anprobefunktionen

ML-Entwickler können Computer-Vision-Algorithmen verwenden, um virtuelle Anprobefunktionen zu erstellen, damit Kunden vor dem Kauf sehen können, wie ein Produkt an ihnen aussehen würde. KI-basierte Computer-Vision-Algorithmen können automatisch die Upselling-Chancen für jeden Online-Kunden verbessern. Die Analyse und Modellierung der historischen Daten vergangener Einkäufe und das "In den Warenkorb legen", können dazu beitragen, ähnliche Artikel und Produkte zu empfehlen, die für sie von Interesse sein könnten.

6. Dynamische Preisbildungsstrategie

Die dynamische Preisstrategie ist der Name eines neuen Spiels im Online-Geschäft. Alle Unternehmen wissen, dass Käufer immer die gleichen Produkte auf verschiedenen E-Commerce-Plattformen vergleichen, bevor sie etwas online kaufen. ML ermöglicht es ihnen, die Preise auf der Grundlage des Mindestpreises ihrer Wettbewerber, der Betriebs- und Lagerkosten, des Angebots und der Nachfrage abzustimmen. Man kann dies nicht manuell tun, und ML kann auf einfache Weise riesige Mengen an Datenerfassung, -ringen, -verarbeitung und eine bessere dynamische Preisgestaltung in Echtzeit automatisieren. Diese Fähigkeit mit ML-Algorithmen hilft Online-Unternehmen, frühe Trends zu artikulieren und Anforderungen für die Produkte vorherzusagen, die für die Auflistung auf der E-Commerce-Plattform unerlässlich sind.

7. Datenschutz, Einkaufssicherheit, Betrugsprävention

Der E-Commerce hat viele Vorteile, aber auch seine eigenen Herausforderungen. Eine der größten Herausforderungen ist das Risiko von Betrug und Sicherheitsverletzungen. E-Commerce-Unternehmen müssen für den Schutz von Kundendaten und -transaktionen sorgen. Darüber hinaus müssen Unternehmen verschiedene Vorschriften zum Schutz der Privatsphäre und des Datenschutzes einhalten. Auch hier kommt ML praktisch zum Einsatz. ML kann helfen, Betrug und Risiken bei E-Commerce-Zahlungen zu erkennen. Durch die Analyse von Kundenverhaltensmustern können Algorithmen verdächtige Aktivitäten erkennen und kennzeichnen, was E-Commerce-Unternehmen dabei hilft, Betrug zu verhindern und die sensiblen Informationen ihrer Kunden zu schützen.

Fazit

Der E-Commerce ist einer der Sektoren, die heute maßgeblich von KI beeinflusst und geprägt werden. ML wird zu einem unverzichtbaren Werkzeug für E-Commerce-Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben und ihren Gewinn verbessern möchten. Durch den Einsatz von maschinellen Lernen zur Analyse von Kundendaten und zur Entscheidungsfindung können E-Commerce-Unternehmen das Kundenerlebnis verbessern, den Umsatz steigern und das Risiko senken. Einzelhändler können auch manuelle Aufgaben eliminieren und ein optimiertes Kundenerlebnis bieten, indem sie Einblicke in Geschäfts- und Kundendaten gewinnen.