Künstliche Intelligenz im E-Commerce
ID: 2011023
Die künstliche Intelligenz (KI) hält immer stärker Einzug im E-Commerce. Viele Betreiber von Onlineshops nutzen diese Technologie für ihre Produktempfehlungen, Personalisierung, Logistik und Produktoptimierung. Das gilt bspw. auch für casalist.de, einer Plattform rund um Einrichtung, Garten und Dekoration.
Personalisierung und Produktempfehlungen
Um dem Kunden ein ideales Einkaufserlebnis zu bieten und damit sowohl dessen Zufriedenheit als auch den Absatz des Online-Shops zu steigern, sind personalisierte Produktempfehlungen unabdingbar.
Kommt die Produktempfehlung zum richtigen Zeitpunkt, ist die Chance groß, dass sich der Kunde entscheidet, das Produkt zu kaufen. Beispielsweise könnte es sich lohnen, hochpreisige Produkte am Anfang eines Kalendermonats anzubieten, da viele Kunden hier über mehr Geld verfügen.
Da sich allerdings jeder Kunde anders verhält, unterschiedliche Interessen oder Einkommenssituationen hat, lässt sich eine ideale Produktempfehlung nur schwer anhand eines mathematischen Models implementieren.
Um den verschiedenen Bedürfnissen der Kunden dennoch gerecht zu werden, ist der Einsatz von KI hilfreich. Bei einer ausreichenden und diversen Datenmenge lassen sich KI-Modelle trainieren, die der hohen Komplexität gerecht werden und weniger Ressourcen benötigen als die Erstellung mathematischer Modelle durch einen Menschen.
Propensity-Modellierung
Die Propensity-Modellierung ist eine Reihe von Ansätzen zur Erstellung von Vorhersagemodellen, um das Verhalten einer Zielgruppe durch die Analyse ihres früheren Verhaltens vorherzusagen. Propensity-Modelle helfen dabei, die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, mit der jemand eine bestimmte Aktion durchführt. Diese Handlungen können von der Annahme eines personalisierten Angebots oder eines Kaufs bis hin zur Anmeldung für einen Newsletter oder zur Abwanderung etc. reichen.
Eine probabilistische Schätzung, ob Kunden eine dieser Handlungen ausführen werden oder nicht, wird als Propensity-Score bezeichnet. Mit diesen Scores können fundierte Echtzeit-Schätzungen über den Wert eines Kunden vorgenommen werden.
Waren- und Lagerbestand
Im Einkauf und in der Lagerbestandsverwaltung gibt es enorm viele Faktoren, die es zu berücksichtigen gilt. Zum Beispiel müssen aktuelle Bestände, Nachfrage, Lieferzeiten und Verfügbarkeit der Produkte einbezogen werden, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Durch das Sammeln und Auswerten von Daten kann eine KI eine detaillierte Prognose zu beispielsweise Kaufzyklen erstellen. Dadurch können Bestände besser prognostiziert und optimiert werden.
Zu beachten gilt allerdings auch hier, dass eine ausreichende und diverse Datenmenge unabdingbar ist. So lassen sich beispielsweise die Auswirkungen von Sonderfällen wie Pandemien oder Finanzkrisen aufgrund der meist geringen Datenverfügbarkeit bis heute schlecht abbilden.
Produktoptimierung
Hersteller und Online-Händler sind bestrebt, ihre Produkte regelmäßig zu optimieren. Hierzu wird in der Regel Kundenfeedback gesammelt und ausgewertet. Hier kann die KI helfen, große Datenmengen zu verarbeiten und aufzubereiten. So lassen sich effizienter konkrete Erkenntnisse zur Optimierung der Produkte finden.
Kommunikation
Schnelle Kommunikation mit dem Kunden wird immer wichtiger und beeinflusst die Kundenzufriedenheit. Jedoch wird der Einsatz von Personal zunehmend teurer und treibt damit die Gesamtkosten.
Um die Personalaufwendungen zu reduzieren und dennoch niedrige Reaktionszeiten zu halten, helfen KI-basierte Chatbots. Diese können simple Kundenanfragen häufig ganz alleine bearbeiten, sodass das Personal lediglich in Sonderfällen tätig werden muss.
Fazit
Der Einsatz von KI hilft Unternehmen im E-Commerce bereits heute, Prozesse zu beschleunigen und damit schneller auf Veränderungen im Markt zu reagieren. Dabei ist besonders die Menge und Qualität der Daten ein wichtiger Erfolgsfaktor.
Pressekontakt:
Devin Munsch, devin.munsch@casalist.de
Jermaine J. Ernst, jermaine.ernst@casalist.de
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Datum: 29.09.2022 - 11:13 Uhr
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