Wenn Sie einen Onlineshop besitzen und die KI-Funktionen für den E-Commerce nicht nutzen, verpassen Sie Chancen. Der Einsatz von KI kann die Art und Weise revolutionieren, wie Sie Kunden gewinnen, Abläufe optimieren und den Umsatz steigern.
Von personalisierten Produktempfehlungen, die den durchschnittlichen Bestellwert verbessern, bis hin zu visuellen Elementen, die Käufer beeindrucken, und Chatbots – KI verändert die E-Commerce-Landschaft. Es gibt auch KI-Tools zur Nachfrageprognose, zur Automatisierung von Aufgaben, zur Betrugsprävention und zur Anpassung des Markenerlebnisses im großen Maßstab.
In diesem Leitfaden lernen Sie die wichtigsten KI-Tools für den E-Commerce kennen, mit denen Sie die Markentreue fördern und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können.
Inhaltsverzeichnis
Zukünftige Trends in der E-Commerce-KI
KI-Grundlagen zur Skalierung Ihres Onlineshops
Fallstudie: Chovm Cloud für generative KI
Zusammenfassung
Zukünftige Trends in der E-Commerce-KI
Zweifellos sieht die Zukunft der E-Commerce-KI rosig aus, denn mehrere innovative Trends stehen kurz davor, den Markt neu zu beleben. Lassen Sie uns einen Blick auf einige der vielversprechendsten Entwicklungen werfen, die sich am Horizont abzeichnen.
Einkaufen mit Augmented Reality
Überlegen Sie, wie es wäre, in die Kleidung zu passen, ohne das Haus zum Einkaufen verlassen zu müssen, sich vorzustellen, wo die Möbel stehen würden, oder neue Lippenstiftfarben aufzutragen, ohne jemals das Haus verlassen zu müssen.
AR-Shopping (Augmented Reality) ist eine Anwendung, die die Kamera Ihres Smartphones oder Tablets nutzt, um Bilder von Produkten in die tatsächliche Umgebung einzublenden.
Dabei handelt es sich um eine ideale Einkaufstechnologie, die den Käufern ein echtes Gefühl dafür vermittelt, was sie kaufen. Dadurch verringert sich die Zahl der Kunden, die Ihre Waren zurückschicken, weil sie mit dem Kauf nicht zufrieden sind.
Sprachgesteuerte Einkaufsassistenten
Intelligente Assistenten wie Amazons Alexa oder Apples Siri entwickeln sich nicht nur zu Plattformen für den Sprachkauf. Sie ermöglichen es Kunden, Produkte anzusehen, sie in den Einkaufswagen zu legen, für sie zu bezahlen, ihre Bestellungen zu verfolgen und Vorschläge zu erhalten, welche Produkte für sie möglicherweise von Interesse sein könnten – und das alles über Sprachbefehle.
Verbesserter Betrugsschutz
Mit der Zunahme der E-Commerce-Transaktionen steigen auch die Methoden der Betrüger. Doch die KI macht dabei keine Pause. Modelle für maschinelles Lernen können große Datensätze durchsuchen, um verdächtige und riskante Muster und Anzeichen zu identifizieren, die ein Mensch nicht erkennen könnte.
Diese hohe Sicherheit schützt Online-Shops und Käufer vor Betrug und sorgt gleichzeitig für ein reibungsloses Transaktionserlebnis.
Erweiterte Verhaltensanalyse
In Zukunft wird KI kein passives Tool mehr sein, das auf die Aktionen des Kunden reagiert – stattdessen wird sie Ergebnisse auf der Grundlage von Mustern vorhersagen.
Durch den Einsatz von Deep Learning kann KI die Neigungen, die Kaufhistorie und den Browserverlauf jedes Verbrauchers analysieren, um seine zukünftigen Absichten und Wünsche nachzubilden.
Dies ermöglicht eine nahezu perfekte Zielgruppenansprache und die Möglichkeit, bestimmte Produkte, Inhalte und Angebote präventiv zu präsentieren.
KI-Grundlagen zur Skalierung Ihres Onlineshops
Produktempfehlungs-KI
Onlineshops sollten am besten den Einsatz personalisierter Produktempfehlungen in Betracht ziehen, um das Kundenerlebnis und den Umsatz zu verbessern.
Techniken des maschinellen Lernens sagen die Präferenzen eines Kunden anhand seines Browserverlaufs, seiner Kaufgewohnheiten und anderer demografischer Daten voraus, um gezielte Produktvorschläge zu unterbreiten.
Diese können auf Produktseiten, auf der Bestellbestätigungsseite oder durch gezieltes E-Mail-Marketing platziert werden.
Tools wie Amazon personalisieren or Algolia Verwenden Sie kollaboratives Filtern und Deep Learning, um die Genauigkeit der angebotenen Empfehlungen zu verbessern und so die Konversionsraten und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Automatisierte Preisgestaltungstools
Es gibt viele KI-Preisgestaltungstools, wie zum Beispiel Prisync und Preis.ai, die es Online-Händlern ermöglichen, den richtigen Preis für ihre Produkte basierend auf bestimmten Faktoren festzulegen, wie etwa den Preisen ähnlicher Produkte auf dem Markt, der Nachfrage, der Zeit und dem Lagerbestand.
Diese Tools nutzen Techniken des maschinellen Lernens, um Verkaufsaufzeichnungen, Markttrends und Kundenverhalten zu analysieren und so die besten Preisstrategien zu ermitteln.
Dynamische Preisfunktionen ermöglichen Preisänderungen in Echtzeit und stellen so sicher, dass das Einzelhandelsgeschäft relevant bleibt und gleichzeitig seine Gewinne maximiert.
Darüber hinaus ermöglicht es automatisierte Preisgestaltungstechniken, um zu bestimmen, welche Produkte beworben, rabattiert oder sogar in ein Paket aufgenommen werden sollen, um den Umsatz zu steigern und überschüssige Lagerbestände abzubauen.
Warenwirtschaftssysteme
Mithilfe von KI-Technologie implementierte Bestandsverwaltungssysteme können dabei helfen, die richtige Menge an Lagerbeständen zu bestimmen, die bestellt oder auf Lager gehalten werden muss, um Situationen zu vermeiden, in denen es zu Lagerüberschüssen oder Lagerausfällen kommt.
Werkzeuge wie Ecomdash or Ordnung Nutzen Sie Big Data und Predictive Analytics, um die Kundennachfrage vorherzusagen und berücksichtigen Sie dabei saisonale Schwankungen, Verkaufstrends und andere Einflüsse wie das Wetter oder Veranstaltungen.
Durch Nachfrageprognosen sind Einzelhändler in der Lage, bessere Entscheidungen hinsichtlich der Produktbeschaffung, Produktion und Verteilung zu treffen, was wiederum die Kosten für die Lagerhaltung und Lagerausfälle minimiert.
KI kann auch Lagerbestände mit geringer Umschlagshäufigkeit oder veraltete Lagerbestände erkennen und Einzelhändler dabei unterstützen, die notwendigen Schritte zu unternehmen, beispielsweise Preisnachlässe anzubieten oder die Bestellung beim Hersteller zu reduzieren.
KI zur Nachfrageprognose
Präzise Tools zur Bedarfsprognose wie Salesforce Einstein or Leafoi.ai sind für eine effektive Bestandsverwaltung und Lieferkettenplanung von entscheidender Bedeutung.
KI-Algorithmen können riesige Datenmengen analysieren, darunter historische Verkäufe, Markttrends, Kundenverhalten und externe Faktoren, um die zukünftige Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen vorherzusagen.
Fortgeschrittene Techniken wie Zeitreihenanalyse, maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle können komplexe Muster erfassen und genauere Prognosen liefern.
Mithilfe künstlicher Intelligenz zur Nachfrageprognose können Einzelhändler Nachfragespitzen oder -einbrüche vorhersehen und so Produktion, Personaleinsatz und Logistik entsprechend anpassen. So können sie die Kundenbedürfnisse erfüllen und gleichzeitig Abfall und überschüssige Lagerbestände minimieren.
Chatbots und virtuelle Assistenten
Chatbots und virtuelle Assistenten sind ebenfalls KI-basierte Lösungen, die Kunden jederzeit Support bieten, häufig gestellte Fragen beantworten, Kunden durch den Kaufprozess navigieren und einfache Kundenprobleme lösen können.
Diese KI-Assistenten können in den Online-Shop, Social-Media-Plattformen oder sogar Messaging-Apps integriert werden und ermöglichen ein nahtloses und personalisiertes Einkaufserlebnis.
Chatbots und virtuelle Assistenten sind hilfreich, um die Anzahl grundlegender Kundendienstanfragen zu reduzieren, die manuell bearbeitet werden müssen.
Solche KI-Assistenten sind durch die Anwendung fortschrittlicher NLP- und maschineller Lernansätze in der Lage, Kundenanfragen effizient zu bearbeiten, was die Kundenzufriedenheit und -treue erhöht.
Betrugserkennungssysteme
Da das Internet immer häufiger für Einkäufe genutzt wird, kommt es häufiger zu Kreditkartenbetrug, Identitätsdiebstahl und Kontodiebstahl.
Eine Betrugserkennung in Echtzeit ist durch den Einsatz künstlicher Intelligenzsysteme möglich, die bei der Analyse von Transaktionsmustern, Benutzerverhalten und anderen damit verbundenen Aktivitäten helfen.
Der Einsatz von Algorithmen im maschinellen Lernprozess ermöglicht es dem System, aus neuen Betrugsmustern zu lernen, was zu einer höheren Genauigkeit führt.
Daher ist es für Online-Händler wichtig, betrügerische Transaktionen zu erkennen und einzudämmen, die ihr Geschäft, ihre Kunden und ihre Marke gefährden können, und potenzielle Verluste und rechtliche Konsequenzen zu verringern.
Fallstudie: Chovm Cloud für generative KI
Chovm Cloud bietet eine Reihe generativer KI-Dienste (GenAI), mit denen grundlegende Modelle (FMs) und KI-Lösungen entwickelt, verbessert und implementiert werden können. Das Hauptprodukt ist Tongyi Qianwen (Qwen), ein großes Sprachmodell mit über 90 erfolgreichen Anwendungen in verschiedenen Bereichen.
Die neueste Version, Qwen 2.5, verfügt über verbesserte Fähigkeiten im Bereich Argumentation, Code-Verständnis und Textverständnis.
GenAI ist ein ganzheitliches Prozess-Serviceangebot von Chovm Cloud, das FM-Schulungen und -Feinabstimmungen sowie die Bereitstellung von Online-Diensten auf Basis einer KI-Infrastruktur umfasst, die speziell für überragende Leistung und Effizienz entwickelt wurde.
Chovm Cloud bietet Benutzern verschiedene Formen gebrauchsfertiger KI-Computerdienste, ein breites Spektrum an Open-Source-FM-Optionen und ein effizientes Betriebsmanagement, sodass Unternehmen intelligente Kundenerlebnisse schaffen und die GenAI-Transformation fördern können.
Zusammenfassung
Der Einsatz künstlicher Intelligenz im E-Commerce revolutioniert den Betrieb von Geschäften und – noch wichtiger – die Handhabung des Kundenerlebnisses.
Mit der Expansion des E-Commerce-Bereichs können wir in Zukunft wahrscheinlich mehr KI-Funktionen erwarten, etwa das Einkaufen über Augmented Reality und Sprachassistenten wie Alexa.
