Künstliche Intelligenz

Die wichtigsten Einsatzmöglichkeiten für KI im E-Commerce

| Autor / Redakteur: Marc Bohnes* / Lena Höhn

Wer eine KI-Lösung einsetzt, hat seinen Shop damit noch nicht zukunftssicher aufgestellt. Er hat aber mit KI neue Möglichkeiten bei der Hand, die strategischen Ziele zu erreichen.
Wer eine KI-Lösung einsetzt, hat seinen Shop damit noch nicht zukunftssicher aufgestellt. Er hat aber mit KI neue Möglichkeiten bei der Hand, die strategischen Ziele zu erreichen. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Künstliche Intelligenz (KI) ist im E-Commerce zu einem mächtigen Buzzword geworden. Doch bei aller Bewunderung: KI wird häufig missverstanden und an die Stelle einer ganzheitlichen Strategie gesetzt. Das kann sie allerdings nicht leisten. Wie KI bei Potenzialen und Problemen hilft.

KI ist eine Technologie und ändert im E-Commerce und Online-Marketing das „Wie?“ – das „Warum?“ bleibt grundsätzlich gleich. Also wie kann KI dabei helfen, die größten Potenziale zu nutzen und Problempunkte anzugehen? Wie werden bessere Kundenerlebnisse generiert? Es gibt fünf grundsätzliche Einsatzfelder, in denen die KI dabei hilft.

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1. Empfehlungen

Produktempfehlungen ohne KI fußen auf alten Marketingregeln und qualifizierten Vermutungen darüber, was der Kunde vielleicht gerne hätte. Mit KI können Inhalte auf Grundlage von Datensätzen und in Echtzeit personalisiert an Kunden ausgespielt werden. Die Lösung lernt mit der Zeit, was der Kunde mag und was ihn interessiert. Und verbindet das mit anderen Erkenntnissen. Die KI ist dabei so leistungsfähig, dass sie mittlerweile sogar Vorhersagen trifft, die in Inhalts- und Produktvorschläge übersetzt werden. Die Trefferquote ist dabei nicht 100 %, aber wesentlich höher als ohne KI.

Viele KI-Lösungen neueren Typs sind mittlerweile so transparent, dass Marketer jederzeit sehen, welche Filter und Entscheidungsregeln im Einsatz sind. Und sie können an vielen Punkten im Funnel Parameter für die Entscheidungen setzen und ändern. Zum Beispiel, wenn ein neues Produkt im Sortiment ist oder eine Verkaufsaktion ansteht.

2. Segmentierung

Die Möglichkeit, Nutzerdaten in Segmente zu ordnen, ist eine große Stärke von KI-Lösungen. Dabei sind moderne Lösungen in der Lage, im Grunde unendlich große Datenmengen auf dynamische, gefilterte Zwischenstufen zu segmentieren und zu visualisieren. Dadurch werden die Daten auch für Etailer und Marketer handelbar. Statt langen Zahlenkolonnen sehen sie diese in Form von Grafiken. Dadurch können sie ganz neue Erkenntnisse ableiten: Muster im Kundenverhalten und Datenkorrelationen tauchen auf – und können ganze Marketingkampagnen tragen.

Mit einer KI-Lösung können Etailer mit ihren Daten spielen. Sie können zum Beispiel prüfen, wie sich die Customer Journey ändert, wenn sie über verschiedene Kanäle beginnt. Kauft ein Kunde, der über ein Werbebanner kommt anders ein als ein Kunde, der über eine Suchmaschine im Shop landet? Was heißt das für mein Marketing? Diese Segmentierung kann auch sehr kleinteilig gemacht werden und unterstützt die Personalisierung.

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3. Landing Pages

Landing Pages können über KI-Lösungen mittlerweile automatisch generiert werden – und damit personalisiert werden. Dafür werden zum Beispiel die Produkte in eine für den jeweiligen Nutzer angepasste Reihenfolge gebracht. Das erhöht die Relevanz der Inhalte und die Konversion.

4. On-Site-Suche

Die im Online-Shop eingegebenen Suchbegriffe liefern der KI viel Futter. Hinter jeder Suche steckt eine Absicht, die gemeinsam mit dem Kontext und dem sonstigen Verhalten des Nutzers von der KI abgeleitet wird. Die Erfahrung zeigt darüber hinaus, dass vor allem die Indizierung von Inhalten auf der Website für eine bessere User-Experience bei der Suche sorgt. Die Abbruchrate bei der Suche sinkt und die Konversion nimmt zu.

Die Inhalte zu indizieren heißt einfach, dass alle Inhalte vorab mit Suchfiltern ausgestattet werden. Dabei hilft auch die KI: Sie kann vorab sinnvolle Verknüpfungen erstellen und steigert durch Machine Learning mit der Zeit auch ihre Vorhersagegenauigkeit.

5. Propensity-Modellierung

KI soll im besten Fall Vorhersagen treffen: Sie soll also nicht erst reagieren, wenn der Kunde bereits einen Kauf tätigt, sie soll erkennen, wenn er kurz davor steht. Auch das tut sie, indem sie Daten auswertet. Wenn bestimmte Faktoren zur gleichen Zeit zutreffen, zum Beispiel eine Tageszeit, ein Angebot und ein Datum, dann kann sie im richtigen Moment dafür sorgen, dass der Kunde mehr kauft.

Steht zum Beispiel ein Kindergeburtstag an, kommt ein Kunde vielleicht jedes Jahr ungefähr zur gleichen Zeit auf die Seite eines Spielzeughändlers. Wenn die KI sogar noch das Alter des Kindes ableitet, dann kann hier, noch bevor der Kunde anfängt zu suchen, zum Beispiel per Mail empfohlen werden, was er bald suchen wird.

KI-Lösungen, die zur Vorhersage in der Lage sind, können auf nahezu jeder Stufe des digitalen Erlebnisses eingesetzt werden und eignen sich insbesondere für E-Mails und andere Formen der Omnichannel-Koordination. Damit können sie im digitalen Handel dabei helfen, bisherige Strategien zur Gewinnung, Bindung und zum Halten von Kunden auszuwerten und neu zu gestalten. Und sie kann bei der Bestandsverwaltung und bei Prognosen helfen.

Wer eine KI-Lösung einsetzt, hat seinen Shop damit alleine noch nicht zukunftssicher aufgestellt. Eine Strategie braucht er trotzdem. Er hat aber mit KI neue Möglichkeiten bei der Hand, die strategischen Ziele zu erreichen. Wer nicht weiß, wo er anfangen soll, sollte versuchen KI nach und nach in den fünf Einsatzfeldern zu integrieren.

* Marc Bohnes ist Director Campaign Strategy bei Episerver.

Dieser Beitrag erschien zuerst auf unserem Partnerportal Marconomy und wurde von Lena Höhn betreut.

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