Künstliche Intelligenz (KI), einst Hirngespinst von Science-Fiction-Geschichten, ist mittlerweile in unseren Alltag eingezogen. Sie wird genutzt, um E-Mails zu schreiben, das Wetter zu überprüfen und sogar Krankheiten zu diagnostizieren. Besonders im E-Commerce hat KI einen signifikanten Einfluss.
Früher betrachteten Unternehmen fortschrittliche Technologien wie KI als „nice to have“, die hauptsächlich dazu dienten, Kund:innen zu begeistern und Wiederholungskäufe zu fördern. Heute sind ist KI im E-Commerce voll angekommen und Unternehmen nutzen sie, um ihr Geschäft auszubauen, global zu operieren und die Kundennachfrage über verschiedene Kanäle hinweg zu erfüllen.
E-Commerce-Unternehmen haben KI in verschiedenen Geschäftsbereichen implementiert und werden weiterhin neue und innovative Anwendungen für KI im E-Commerce finden, während die Akzeptanz wächst und die Technologie sich weiterentwickelt. Hier ist alles, was du wissen musst.
Arten von KI im E-Commerce
KI ist keine einzelne Technologie; sie umfasst verschiedene Modelle. Es gibt vier führende KI-Technologien, die im E-Commerce verwendet werden:
- Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP): Die natürliche Sprachverarbeitung konzentriert sich darauf, es Computern zu ermöglichen, natürliche menschliche Sprache zu interpretieren und zu generieren.
- Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML): Maschinelles Lernen verwendet statistische Techniken, einschließlich Algorithmen, um es Computern zu ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Deep-Learning-Modelle – wie Transformer und große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie ChatGPT von OpenAI – nutzen Algorithmen, um Daten besser zu verstehen.
- Computer Vision (CV): Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, Informationen aus Bildern und Videos zu interpretieren.
- Datenanalyse: Datenanalyse ist der Prozess der Entdeckung von Daten, um KI-Algorithmen und -Systeme zu informieren.
7 Anwendungen von KI im E-Commerce
- Personalisierte Produktempfehlungen
- Chatbots und virtuelle Assistent:innen
- Betrugsbekämpfung und -prävention
- Bestandsmanagement
- Dynamische Preisgestaltung
- Vorhersage von Kundenabwanderung
- Generative KI
Von der Unterstützung der Kund:innen bei der Produktsuche bis hin zur Preisangleichung kannst du KI in allen Geschäftsabläufen und Prozessen deines E-Commerce-Unternehmens anwenden. Hier sind die sieben Hauptanwendungsfälle:
1. Personalisierte Produktempfehlungen
Personalisierte Produktempfehlungen nutzen Daten aus dem vergangenen Kundenverhalten, der Browsing-Historie und der Kaufhistorie, um Produkte vorzuschlagen.
Beispielsweise kann KI, die auf NLP basiert, die Sprache und Bilder von Online-Käufer:innen verstehen, um sie mit gewünschten Produkten abzugleichen. KI-gestützte Funktionen wie „Kund:innen kauften auch“ oder „Kund:innen haben sich auch angesehen“ können ergänzende Produkte basierend auf Größe, Farbe, Form, Material und Marke vorschlagen.
2. Chatbots und virtuelle Assistent:innen
Chatbots und virtuelle Assistent:innen können als Kundenservicemitarbeitende für dein E-Commerce-Unternehmen fungieren, indem sie Kundenanfragen bearbeiten und das Online-Shopping durch Tipps erleichtern. Sie nutzen KI, NLP und, neuerdings, generative KI, um Kundenanfragen zu verstehen und zu beantworten.
Du kannst Chatbots und virtuelle Assistent:innen nutzen, um:
- Effiziente Kundeninteraktionen zu ermöglichen. Chatbots und virtuelle Assistent:innen können einfache Transaktionen abwickeln, Bestellungen bearbeiten und personalisierte Angebote bereitstellen, was es einfacher macht, eine große Anzahl von Anfragen über verschiedene Point-of-Sale (POS)-Kanäle zu bearbeiten – sei es im stationären Handel, online oder über eine mobile App.
- Kundendaten zu sammeln. Chatbots und virtuelle Assistent:innen können Kundendaten wie Größenangaben und Anfragen sammeln, die bei der Produktentwicklung und Verbesserung des Kundenservices helfen können.
- Den Checkout zu optimieren. Online-Unternehmen können einen Chatbot in die Checkout-Seite integrieren, sodass Kund:innen einfach nach Produktdetails, Mengen für stark nachgefragte Artikel und Versandinformationen fragen können, ohne ihren Warenkorb zu verlassen.
- 24/7 Kundenservice anzubieten. Chatbots und virtuelle Assistent:innen können rund um die Uhr schnelle Antworten bereitstellen, sodass deine Live-Support-Mitarbeitenden komplexere Kundenservice-Anliegen bearbeiten können. KI kann dir helfen, die Kosten für den Kundenservice zu senken, indem sie Streitfälle automatisch löst und Rückerstattungen bearbeitet.
3. Betrugsbekämpfung und -prävention
KI kann bei der Betrugsbekämpfung und -prävention helfen, indem sie Daten analysiert, Anomalien erkennt und Transaktionen in Echtzeit überwacht. Die Technologie kann ungewöhnliche Transaktionen identifizieren, wie z. B. hochpreisige Überweisungen, mehrere Transaktionen innerhalb eines kurzen Zeitraums oder von unbekannten Standorten, und diese zur weiteren Untersuchung kennzeichnen.
Du kannst auch maschinelles Lernen nutzen, um Benutzerprofile basierend auf Verhaltensdaten wie Browsing-Gewohnheiten, Transaktionshistorie und Gerätehistorie zu erstellen und dann aktuelle Verbraucherverhalten mit historischen Daten zu vergleichen, um betrügerisches Verhalten zu identifizieren. Wenn ein:e Benutzer:in beispielsweise plötzlich einen großen Kauf von einem unbekannten Standort aus tätigt, kann das maschinelle Lernmodell dies als Betrug kennzeichnen, wenn es nicht mit ihrem Datenprofil übereinstimmt.
4. Bestandsmanagement
KI kann dir helfen, den Bestand zu verwalten, indem sie historische Verkaufsdaten analysiert und die zukünftige Nachfrage vorhersagt. Echtzeitdaten durch Sensoren und RFID-Tags – drahtlose Identifikationstechnologie, die Radiofrequenzen nutzt – können dir einen Überblick darüber geben, welche Produkte verkauft werden, wo sie hingehen und ob sie aus einem stationären Geschäft oder einem Verteilungszentrum stammen.
KI-gestütztes Bestandsmanagement kann die Prozesse zur Auffüllung des Bestands automatisieren, indem es sich mit Lieferant:innen verbindet, um eine rechtzeitige Nachbestellung sicherzustellen. Du kannst KI auch nutzen, um Transitzeiten und Versandverzögerungen vorherzusagen und diese Updates mit den Stakeholder:innen, einschließlich Kund:innen, zu kommunizieren.
5. Dynamische Preisgestaltung
Dynamische Preisgestaltung ermöglicht es dir, deine Preise und Angebote basierend auf dem Nutzerverhalten in Echtzeit, globalem Angebot und Nachfrage sowie Wettbewerbern anzupassen. Mit der Kraft der KI kannst du optimale Rabattmöglichkeiten antizipieren und dynamisch den minimalen Rabatt bestimmen, der erforderlich ist, um einen erfolgreichen Verkauf zu erzielen.
KI gibt Multichannel-Händler:innen mehr Flexibilität in der Preisgestaltung. Durch den Einsatz von KI können Händler:innen die Preise über verschiedene POS-Kanäle hinweg variieren, abhängig von der beobachteten Nachfrage. Wenn du beispielsweise Produkte auf deiner Website und auf Amazon verkaufst, kannst du deine Artikel auf Amazon intelligent rabattieren, wenn es einen signifikanten Anstieg der Kaufaktivitäten über diesen speziellen Kanal gibt.
KI erleichtert auch die Sortimentsintelligenz – datengestützte Optimierung der Produktvielfalt und -auswahl. Sortimentsintelligenz liefert Einblicke in deine Produkte und Wettbewerber:innen, was die Anpassung deiner Auswahl und Preisgestaltung erleichtert. Du kannst KI auch verwenden, um die Preise deiner Wettbewerber:innen anzugleichen und sicherzustellen, dass deine Kund:innen immer das beste Angebot erhalten.
6. Vorhersage von Kundenabwanderung
KI ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen, ihre Kund:innen besser zu verstehen und neue Trends zu identifizieren. Sie kann Kundeninteraktionen über POS-Kanäle hinweg analysieren und Einblicke zur Optimierung bieten, während mehr Verbraucherdaten verfügbar werden.
Maschinelles Lernen kann deinem Unternehmen helfen, Kundenabwanderung zu identifizieren und zu reduzieren, indem es vorhersagt, wann Kund:innen möglicherweise kurz davor stehen, deine Plattform zu verlassen. Zunächst kann KI Daten zu Indikatoren für Kundenabwanderung wie abgebrochene Warenkörbe, Browsing-Abbrüche oder die Absprungrate der Website abrufen. Anschließend kannst du automatisierte E-Mails zur Kaufabschlusserinnerung, Treuerabatte und Nachfragen zu abgebrochenen Warenkörben versenden, um es den Kund:innen zu erleichtern, den Kaufprozess abzuschließen.
7. Generative KI
Generative KI ist ein KI-System, das Texte, Bilder oder andere Medien basierend auf Eingaben generiert. Beliebte generative Tools sind ChatGPT und DALL-E. E-Commerce-Unternehmen nutzen generative KI, um die Produktion ihrer Marketingmaterialien zu skalieren und diese auf verschiedene Zielgruppen zuzuschneiden.
Ein Beispiel: Ein:e Texter:in kann eine Marketing-E-Mail verfassen und sie durch ein generatives KI-Tool laufen lassen, um sie für verschiedene Kundensegmente anzupassen. Marketer:innen können generative KI zudem nutzen, um Feedback zu ihrer Markenbotschaft und -positionierung zu erhalten, um sicherzustellen, dass sie mit den Zielkunden-Personas übereinstimmt.
Vorteile der Nutzung von KI im E-Commerce
KI bietet E-Commerce-Unternehmen mehrere Vorteile:
- Steigerung des Umsatzes. KI kann dir helfen, einen effizienteren Verkaufsprozess zu schaffen, indem sie Kundendaten sammelt und analysiert, um deinen Sales Funnel zu personalisieren. Mit mehr Daten kannst du die richtigen Interessenten zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft ansprechen. Der französische Lieferservice Chronopost verzeichnete einen 85%igen Anstieg des Umsatzes, nachdem er KI-gesteuerte Kampagnen während der Feiertage 2022 eingesetzt hatte.
- Besseren und personalisierten Kundenservice. KI kann Kundenfeedback und große Datenmengen aus mehreren Kontaktpunkten analysieren, um Kundeninteraktionen zu messen. E-Commerce-Websites können diese Daten nutzen, um ein nahtloses Omnichannel-Kundenerlebnis zu bieten. Die Sammlung von Kundendaten hilft dir, die Vorlieben der Käufer:innen zu identifizieren, damit du maßgeschneiderte Angebote erstellen kannst, die sie zum Kauf anregen. Marken wie Ruti haben virtuelle Verkaufsassistenten implementiert (auf Englisch), was zu einer Steigerung der Conversion Rate und des durchschnittlichen Bestellwerts führte.
- Neuverteilung von Zeit und Ressourcen. KI kann dir helfen, Aufgaben und Prozesse wie E-Mail-Versand, Auftragsabwicklung, Kundenservice und Zahlungsabwicklung zu automatisieren. Automatisierungen helfen dir, Arbeitskosten zu senken und die Betriebseffizienz zu verbessern, sodass du weniger Zeit mit Wartung und mehr Zeit mit Innovation verbringen kannst. KI-gestützte Prognosen im Lieferkettenmanagement können Fehler laut McKinsey um bis zu 50 % reduzieren (auf Englisch), was den Verlust von Verkäufen und Produktverfügbarkeiten um bis zu 65 % verringert.
Herausforderungen bei der Nutzung von KI im E-Commerce
Obwohl KI im E-Commerce mehrere Vorteile bietet, kann sie auch Herausforderungen mit sich bringen:
- Datenprivatsphäre. KI-Algorithmen sind auf Verbraucherdaten angewiesen, um personalisierte Empfehlungen und Vorhersagen zu treffen. Die Erhebung dieser Daten wirft Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre und des Datenschutzes auf. KI stellt auch ein Sicherheitsrisiko für Unternehmen in Bezug auf geistiges Eigentum (hier ein englisches Beispiel) dar, was zu unbeabsichtigten Leaks und Sicherheitsverletzungen führen kann.
- Hohe Anfangsinvestitionen. Die Implementierung von KI kann kostspielig sein. Sie erfordert Investitionen in Infrastruktur, Fachkräfte und Wartung. Darüber hinaus liefern KI-Lösungen möglicherweise nicht immer einen positiven Return on Investment (ROI).
- Potenzial für schlechten Kundenservice. Da der Kundenservice durch KI auf Chatbots angewiesen ist, kann es dir an der gleichen Unterstützung und Empathie fehlen wie bei einem menschlichen Kundenservicemitarbeitenden. Schlecht umgesetzt kann KI-Kundenservice zu Reibungen, Unzufriedenheit der Kund:innen und einem schlechten Ruf führen.
FAQ zu KI im E-Commerce
Wie verändert KI die E-Commerce-Branche?
KI-Tools bieten Einzelhandelsunternehmen die analytischen Einblicke und Daten, die sie benötigen, um ihre Kund:innen zu verstehen, informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten und ihre Abläufe zu optimieren. Infolgedessen hilft künstliche Intelligenz im E-Commerce, dass Geschäfte ihr Angebot maximieren, die Conversion Rate steigern und den Umsatz erhöhen.
Wie wird maschinelles Lernen im E-Commerce eingesetzt?
Einzelhändler:innen verlassen sich auf Algorithmen des maschinellen Lernens, um Daten zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen, um ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten, die Preisgestaltung zu optimieren und Kunden-Insights zu generieren. E-Commerce-Unternehmen nutzen maschinelles Lernen auch, um Angebot und Nachfrage zu steuern, Abwanderung vorherzusagen, Betrug zu erkennen und Chatbots sowie dynamische Preisgestaltung zu unterstützen. Sie können es auch verwenden, um Automatisierungen einzurichten, die die Abläufe rationalisieren.
Wie wird KI im E-Commerce Marketing eingesetzt?
KI wird im E-Commerce Marketing eingesetzt, um E-Commerce-Unternehmen zu helfen, ihre Kund:innen zu verstehen und neue Kaufverhalten und Trends zu identifizieren. Sie ermöglicht es Unternehmen auch, gezieltere Anzeigen, Marketingkampagnen und Angebote zu erstellen. Marketer:innen nutzen generative KI-Tools, um ihre Inhaltserstellung zu skalieren und sicherzustellen, dass ihre Botschaften mit der Zielgruppe des Unternehmens übereinstimmen. Schließlich verwenden Marketer:innen KI, um potenzielle Kund:innen mit einer Omnichannel-Strategie erneut anzusprechen, um sie zu ermutigen, Waren und Dienstleistungen zu kaufen.