Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im eCommerce

Personalisierte Produktempfehlungen

Eine der sinnvollsten Anwendungen ist die Personalisierung. Durch den Einsatz von Machine Learning-Algorithmen können Online-Shops personalisierte Produktempfehlungen anbieten, die auf dem früheren Verhalten und den Vorlieben der Kunden basieren. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer erhöhten Conversion-Rate. Der Online-Shop von „Shein“ und „Zalando“ sind Paradebeispiele für die erfolgreiche Nutzung von KI zur Personalisierung. Durch die Analyse von Kaufhistorien und Browsing-Daten bietet der Shop seinen Kunden maßgeschneiderte Produktempfehlungen an, was maßgeblich zu ihrem Erfolg beiträgt.

Die überwiegende Mehrheit der Online-Shopping-Plattformen im Moment funktioniert nach wie vor nach einem recht traditionellen Einzelhandelsmodell. Diese Plattformen sagen uns, den Verbrauchern, was wir kaufen sollen und wie wir es kaufen können. Der Unterschied zu KI-gestützten intelligenten Apps besteht darin, dass die Nutzer selbst Einfluss darauf haben, was ihnen präsentiert wird. Konkret bedeutet das: Wir gehen davon aus, dass dieses Produkt Ihnen gefallen wird, weil Sie uns durch 50 verschiedene Signale verdeutlicht haben, welchen Stil Sie mögen, welche Preisspanne für Sie angemessen ist und welche Passform Ihren Vorlieben entspricht. Diese Art von Komplexität kann nicht einfach durch das Backend einer Website gesteuert werden; sie erfordert eine Technologie, die flexibel auf die individuellen Präferenzen der Nutzer reagieren kann.

Chatbots und virtuelle Assistenten

Ein weiteres wichtiges Anwendungsgebiet von KI im eCommerce sind Chatbots und virtuelle Assistenten. Diese Technologien nutzen Natural Language Processing (NLP), um Kundenanfragen in Echtzeit zu beantworten und eine personalisierte Betreuung zu bieten. Chatbots können dabei helfen, häufige Fragen zu beantworten, Produkte zu empfehlen und sogar Bestellungen aufzugeben. Dies verbessert nicht nur die Kundenerfahrung, sondern entlastet auch den Kundenservice.

Optimierung von Preisstrategien

KI wird auch zur Optimierung von Preisstrategien verwendet. Dynamic Pricing-Algorithmen analysieren Marktdaten, Wettbewerbspreise, Kundennachfrage und Wahl des Devices (auf dem wir online shoppen), um in Echtzeit optimale Preise festzulegen. Dies ermöglicht es Online-Shops, ihre Margen zu maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben.

Betrug frühzeitig erkennen

Weiteres Einsatzgebiet von KI ist die Betrugserkennung. Machine Learning-Modelle können ungewöhnliche Muster und Anomalien in Transaktionen erkennen und so potenziellen Betrug frühzeitig verhindern. Dies schützt sowohl das Unternehmen als auch die Kunden vor finanziellen Verlusten.

Zalando: Höhere Effizienz und Kundenzufriedenheit durch KI

Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI im eCommerce ist der Online-Händler Zalando. Zalando nutzt Machine Learning-Modelle, um:

•       personalisierte Empfehlungen zu geben,

•       die Lagerbestände zu optimieren und

•       die Logistik zu verbessern.

Dies hat zu einer erheblichen Steigerung der Effizienz und Kundenzufriedenheit geführt. Auch eBay setzt auf KI, um seinen Nutzern eine personalisierte Suche und Produktempfehlungen zu bieten.

Fazit: Diese Vorteile bietet der Einsatz von KI

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im eCommerce bietet zahlreiche Vorteile. Von der Personalisierung über Chatbots und Dynamic Pricing bis hin zur Betrugserkennung.

KI kann dazu beitragen:

•       die Effizienz zu steigern,

•       die Kundenerfahrung zu verbessern und

•       die Umsätze zu erhöhen.

Durch den Einsatz moderner Technologien und die richtige Implementierung können Unternehmen die Vorteile von KI voll ausschöpfen und ihren Wettbewerbsvorteil sichern.

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Michael

Bildnachweis Titelbild: AndreyPopov/istock