Künstliche Intelligenz (KI) hat einen Großteil der menschlichen Erfahrung verändert – von der Arbeitswelt bis hin zu unseren Einkaufsgewohnheiten.
Sie werden vielleicht schockiert sein, wenn Sie hören, dass die Marktgröße von KI heute 207 Milliarden US-Dollar beträgt und bis 1.85 voraussichtlich auf 2030 Billionen US-Dollar anwachsen wird neueste Prognosen. Dieser Unterschied stellt eine erhebliche Chance für Ihr E-Commerce-Unternehmen dar, dem Trend einen Schritt voraus zu sein, Ihre Konkurrenten auszustechen und letztendlich Ihren Gewinn zu steigern.
Ein beliebtes Beispiel für KI ist der Einsatz von Chatbots im E-Commerce. Chatbots können routinemäßige Kundendienstaufgaben wie die Beantwortung von häufig gestellten Fragen (FAQs) und die Bearbeitung von Kundenbeschwerden umgehend erledigen, wodurch menschliche Kundendienstmitarbeiter für die Bearbeitung komplexerer Anfragen entlastet werden, die Wartezeiten der Kunden verkürzt und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessert wird.
Wenn Sie diese Vorteile nutzen möchten, ist es von entscheidender Bedeutung, eine Marketingstrategie zu entwickeln, die KI einbezieht. In diesem Artikel werden einige der spannendsten Anwendungsfälle für KI im Jahr 2023 besprochen, wie z. B. personalisierte Dienstleistungen, Straffung der Lieferkette, optimale Preisstrukturen, und mehr.
Wir tauchen in die E-Commerce-Kundenreise ein und untersuchen, wie KI personalisierte Dienste anbieten, Ihre Lieferketten rationalisieren, optimale Preisstrukturen berechnen und vieles mehr kann.
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So nutzen Sie KI im E-Commerce: 8 Anwendungsfälle
Einer der aufregendsten Aspekte der KI-Technologie ist die rasante Geschwindigkeit, mit der sie sich entwickelt. Das bedeutet jedoch auch, dass es schwierig sein kann, den Überblick über Trends zu behalten.
Wenn Sie jedoch einige der neuesten branchenverändernden Lösungen und innovativen Einsatzmöglichkeiten erkunden, können Sie Inspiration für die Verbesserung der Customer Journey im E-Commerce finden.
Wir tauchen in die E-Commerce-Kundenreise ein, indem wir sie abbilden und untersuchen, wie KI personalisierte Dienste anbieten, Ihre Lieferketten rationalisieren, optimale Preisstrukturen berechnen und vieles mehr kann.
Produktempfehlungen
Produktempfehlungen sind ein wesentlicher Bestandteil des E-Commerce-Kundenerlebnisses, und KI hat die Art und Weise, wie dies geschieht, revolutioniert. Durch die Analyse des Kundenverhaltens und der Präferenzen können KI-Algorithmen liefern hoch personalisierte Empfehlungen die das gesamte Kundenerlebnis verbessern.
Hier ist, wie es funktioniert:
- Kollaboratives Filtern: Diese Technik untersucht die Kaufhistorie von Kunden mit ähnlichen Vorlieben und empfiehlt Produkte, die sie auch gekauft haben. Möglicherweise haben Sie dies schon einmal in Form eines Abschnitts „Kunden kauften auch“ an der Kasse gesehen.
- Inhaltsbasierte Filterung: Bei dieser Methode werden die Eigenschaften von Produkten betrachtet, die ein Kunde bereits gekauft hat. Wenn Ihr Produkt beispielsweise AA-Batterien benötigt, würde der Algorithmus Ihnen diese Batterien wahrscheinlich auch vorschlagen.
- Verarbeitung natürlicher Sprache: KI kann auch Produktbeschreibungen und Benutzerbewertungen analysieren und so den individuellen Vorlieben eines Kunden eine weitere Ebene der Personalisierung hinzufügen.
Zusammen ermöglichen diese Methoden hochpräzise Empfehlungen auf der Grundlage tatsächlicher Daten und erhöhen so die Chancen eines potenziellen Kunden, eine Kaufentscheidung zu treffen.
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Chatbots für den Kundenservice
Chatbots scheinen in aller Munde zu sein, insbesondere seit der mit Spannung erwarteten Einführung von ChatGPT-4 von OpenAI im März 2023. Von all den spannenden Anwendungsfällen generativer Textprogramme ist eine Anwendung im E-Commerce der Einsatz von Kundenservice-Chatbots.
Chatbots können routinemäßige Kundendienstaufgaben wie die Beantwortung von FAQs und die Bearbeitung von Kundenbeschwerden erledigen – und das alles im Handumdrehen. Dies gibt menschlichen Kundendienstmitarbeitern die Möglichkeit, komplexere Anfragen zu bearbeiten, was die Wartezeiten der Kunden verkürzt und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessert.
Darüber hinaus können Chatbots Kundendaten nutzen, um ihre Antworten zu personalisieren und so das Kundenservice-Erlebnis individueller zu gestalten. Da diese Programme immer ausgefeilter werden, wissen Ihre Kunden eines Tages möglicherweise nicht einmal mehr, ob sie mit einem Menschen oder einem Roboter sprechen.
Ebenso könnten Sie Chatbots in Ihre SMS-Apps für Unternehmen integrieren, um die Produktivität zu steigern und Kommunikationsfehler zu reduzieren.
Personalisiertes E-Mail-Marketing
Künstliche Intelligenz wird häufig in personalisierten E-Mail-Kampagnen eingesetzt, um Marken dabei zu helfen, gezielte und relevante Nachrichten an ihre Kunden zu senden. Wenn Sie jemals eine E-Mail von einer Marke erhalten haben, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass diese in irgendeiner Form KI-gesteuert ist.
Wie genau? Nun, KI-Algorithmen können Ihren Browserverlauf und Ihr Kaufverhalten analysieren, um Inhalte zu erstellen, die Sie persönlich ansprechen. Sobald die KI beispielsweise herausfindet, dass Sie frischgebackene Eltern sind, erhalten Sie wahrscheinlich einzigartige und relevante Sonderangebote, etwa Rabatte auf Babykleidung oder Kinderwagen.
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Darüber hinaus kann die KI Sie bei der zeitlichen Planung von E-Mail-Kampagnen unterstützen und sicherstellen, dass Nachrichten zum optimalen Zeitpunkt mit maximaler Wirkung gesendet werden, beispielsweise zu den Zeiten, zu denen ein einzelner Kunde zuvor Ihren Online-Shop durchstöbert hat.
Durch das Versenden personalisierter E-Mails, die auf die Interessen und Bedürfnisse eines Kunden zugeschnitten sind, können Marken ihre Öffnungsraten und Klickraten steigern und letztendlich den Umsatz steigern.
Wenn Sie nach einer anderen Möglichkeit suchen, das Benutzererlebnis Ihrer Website zu verbessern, sollten Sie die Einbettung Ihres Instagram-Feeds in Ihre Website in Betracht ziehen. Dies kann Ihren Kunden einen Einblick in die Persönlichkeit Ihrer Marke geben und sie mit Ihren Inhalten beschäftigen, auch wenn sie nicht aktiv einkaufen.
Bilderkennung für die Produktsuche
Die KI-Bilderkennung führt eine neue Funktion für Käufer ein: die Produktsuche.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie dies funktionieren kann:
- Ein Käufer kann ein Foto eines Artikels in einem Ihrer physischen Geschäfte machen und die KI findet dann die Online-Seite dieses Produkts.
- Ein Käufer kann ein Foto von allem in seinem Zuhause machen und die KI kann anhand seines Aussehens ähnliche Artikel vorschlagen.
Ein weiterer Vorteil der KI-gestützten Bilderkennung im E-Commerce besteht darin, dass sie die Anzahl manueller Aufgaben für Online-Händler reduzieren kann. Anstatt beispielsweise jedes Produkt manuell mit bestimmten Schlüsselwörtern zu kennzeichnen, kann die Bilderkennungstechnologie Produkte automatisch anhand der im Bild erkannten Merkmale kennzeichnen.
Im Großen und Ganzen sparen Bilderkennungslösungen Käufern und Einzelhändlern Zeit, und Sie sollten zweifellos darüber nachdenken, sie hinzuzufügen. Allerdings benötigen Sie einen schnellen und zuverlässigen Dienst mit entkoppelter Architektur, um diese Funktionen angemessen zu unterstützen.
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Prädiktive Analysen für die Bestandsverwaltung
„Predictive Analytics“ ist im Grunde ein schicker Begriff für die Nutzung von Daten, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Im E-Commerce kann dies unglaublich nützlich sein Bestandsverwaltung.
Die Implementierung eines KI-Tools für prädiktive Analysen kann Ihnen dabei helfen, den Überblick über die Bestandsverwaltung zu behalten und sicherzustellen, dass Ihnen nie der Lagerbestand ausgeht oder Sie zu viel Lagerbestand haben.
Beispielsweise analysieren KI-Algorithmen häufig Daten wie vergangene Verkaufsmuster, saisonale Trends und sogar Wettervorhersagen, um die zukünftige Nachfrage nach bestimmten Produkten vorherzusagen. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Lagerbestände entsprechend anpassen, um Fehlbestände oder Überbestände zu vermeiden, die kostspielig sein können.
KI kann auch dabei helfen, sich langsam verkaufende oder margenschwache Produkte zu identifizieren, sodass Unternehmen fundierte Entscheidungen darüber treffen können, welche Artikel sie rabattieren oder ganz aus ihrem Lagerbestand entfernen. Darüber hinaus können prädiktive Analysen dazu beitragen, den Lagerbetrieb zu optimieren, indem sie vorhersagen, welche Produkte schneller verkauft werden und an besser zugänglichen Standorten platziert werden sollten.
Zusammengenommen werden datengesteuerte Entscheidungen zur Bestandsverwaltung Ihre Effizienz verbessern und Ihre Betriebskosten senken.
Betrugserkennung und -prävention
Betrug ist für E-Commerce-Unternehmen ein großes Problem, aber KI kann dabei helfen, ihn zu erkennen und zu verhindern.
Hier sind einige häufige Dinge, auf die die KI achtet:
- Ungewöhnliches Kaufverhalten, beispielsweise eine Reihe hochwertiger Bestellungen, die in kurzer Zeit aufgegeben werden, insbesondere wenn sie von neuen oder zuvor inaktiven Konten stammen.
- Verdächtige IP-Adressen oder Standorte, beispielsweise Käufe in Ländern, in die Ihr Dienst nicht liefert.
- Ungewöhnliche ZahlungsmethodenB. Einkäufe mit mehreren Kreditkarten oder eine als gestohlen gemeldete Karte.
- Unerklärliche Versanddetails, beispielsweise Bestellungen an eine von der Rechnungsadresse abweichende Lieferadresse oder an eine Spedition.
- Ein ungewöhnlich hohe Anzahl fehlgeschlagener Anmeldeversuche oder Anfragen zum Zurücksetzen des Passworts.
Durch eine umfassende und unvoreingenommene Betrachtung der Website-Sicherheit kann KI dazu beitragen, sowohl den Kunden als auch den Einzelhändler zu schützen. Dies erhöht das Vertrauen der Kunden in Ihre Website und ermöglicht Ihrem Team, sich auf wichtigere Geschäftsaspekte zu konzentrieren.
Preisoptimierung
Bei der Preisoptimierung geht es darum, für jedes Produkt den richtigen Preis festzulegen, um den Gewinn zu maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben.
Mit KI können Unternehmen das Kundenverhalten, Markttrends und die Preise der Wettbewerber analysieren, um fundiertere Preisentscheidungen zu treffen. Beispielsweise kann ein Einzelhändler die Preise für sich langsam verkaufende Artikel senken, um Lagerbestände aufzuräumen, oder an einem regnerischen Tag sogar den Preis für Regenschirme erhöhen!
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Eine weitere Möglichkeit, mit der KI die Preisoptimierung berechnet, ist Geo-Targeting, das es Ihnen ermöglicht, je nach Standort eines Kunden unterschiedliche Preise anzubieten. Dies ist unerlässlich, wenn Sie Ihr Unternehmen über die Grenzen hinaus skalieren und in mehreren Regionen um Marktanteile konkurrieren möchten.
Wenn Sie dies tun, stellen Sie jedoch sicher, dass die Lieferadresse mit der IP-Adresse jedes Kunden übereinstimmt, damit niemand VPNs verwendet, um diese Funktion zu missbrauchen. Sie möchten auch die richtige Infrastruktur für globale Online-Dienste wie CICD DevOps übernehmen.
Natürlich können Preisoptimierungsalgorithmen auch in Ihre Marketingstrategie einfließen. Beispielsweise möchten Sie einem Kunden, der häufig Premiumprodukte kauft, einen Rabatt auf seinen nächsten Einkauf anbieten und so die Kundenbindung erhöhen.
Kundenstimmungsanalyse
KI kann die Meinungen von Kunden mithilfe einer Technik namens „Sentiment-Analyse“ analysieren. Dazu gehört das Durchsuchen von Produktbewertungen, Social-Media-Beiträgen und Kundendienstinteraktionen, um die zugrunde liegenden Emotionen zu erkennen.
Bei der KI-Kundenstimmungsanalyse wird das Kundenfeedback oft in positive, negative oder neutrale Stimmungen kategorisiert. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Trends und Verbesserungsmöglichkeiten schnell zu erkennen, beispielsweise ein fehlerhaftes Produkt oder ein leistungsschwacher Kundendienstmitarbeiter. Es kann Ihnen sogar dabei helfen, die Schwachstellen Ihrer Kunden zu identifizieren und so Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die diese Probleme lösen.
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Wie wir bereits erwähnt haben, handelt es sich bei KI um eine sich schnell entwickelnde Technologie – und einige Algorithmen zur Stimmungsanalyse können inzwischen Kundenemotionen identifizieren, die über positive oder negative hinausgehen. Es könnte beispielsweise die Frustration, Aufregung oder Verwirrung der Kunden hervorheben und Unternehmen ein tieferes Verständnis dafür vermitteln, wie sich ihre Kunden fühlen und warum.
Insgesamt kann eine KI-gestützte Kundenstimmungsanalyse E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, ihre Kunden besser zu verstehen und gezielte Verbesserungen an ihren Angeboten vorzunehmen.
Zusammenfassung
Es lässt sich nicht leugnen, dass KI die Customer Journey im E-Commerce erheblich verbessert hat, indem sie die Personalisierung verbessert und vereinfacht Seitennavigationund Automatisierung des Kundensupports.
Allein diese Vorteile haben den Erstanwendern der Technologie zu mehr Kundenzufriedenheit, Loyalität und Verkäufen verholfen. Ganz zu schweigen von der verbesserten betrieblichen Effizienz und den Kosteneinsparungen für Unternehmen.
Es ist jedoch wichtig, die Grenzen einer übermäßigen Abhängigkeit von KI anzuerkennen, einschließlich der Möglichkeit von Voreingenommenheit, mangelnder menschlicher Note und der Abhängigkeit von der Datengenauigkeit. Daher sollten Sie darauf abzielen, KI als Ergänzung zum menschlichen Fachwissen und Urteilsvermögen einzusetzen und nicht als vollständigen Ersatz.
Kurz gesagt: Um die Vorteile von KI im E-Commerce voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen einen reflexiven Ansatz verfolgen und Algorithmen regelmäßig bewerten und anpassen. Sie sollten auch in eine zuverlässige Dateninfrastruktur investieren, indem Sie die verschiedenen Arten von Data Warehouses erkunden und eines basierend auf der Größe Ihres Unternehmens und den Tools, die Sie verwenden möchten, auswählen. Zusammen mit KI sichern diese digitalen Tools den zukünftigen Erfolg Ihres Unternehmens.
