Wenn die Maschine lernt: So profitiert Ihr Onlineshop von Künstlicher Intelligenz

Spotify schlägt uns Songs vor, die gut zu unserer Playlist passen. Facebook rät uns, mit wem wir befreundet sein könnten. Die Produkte, die uns empfohlen werden, erfüllen Bedarfe, die uns so konkret noch gar nicht bewusst waren. Dass wir so persönlich genommen werden, haben wir einer Riesenmenge an Daten zu verdanken. Und komplexen Algorithmen, die das User-Verhalten erkennen, auswerten und ‒ ganz wichtig ‒ daraus lernen.

Dieses Mal lernen nicht wir Menschen, sondern Maschinen. Durch das sogenannte Machine Learning entsteht Künstliche Intelligenz (KI). 

Wir von dmf sind überzeugt, dass insbesondere der Onlinehandel von dieser Entwicklung profitiert. Die Umsätze im E-Commerce steigen weiterhin, damit erhöht sich auch die Datenbasis, die Shopbetreiber:innen für eine Auswertung und Optimierung der User Experience nutzen können. Grund genug, dass wir noch einmal reinschauen in diesen spannenden Bereich. Wo konkret liegen die Einsatzmöglichkeiten von KI im E-Commerce?

7 Tipps für den Einsatz von KI im Onlineshop

1. Personalisierung 

KI hebt die Personalisierung im Onlineshop auf ein neues Niveau. Sie sammelt Daten über die Käufer:innen und deren Such- und Einkaufsverhalten, „beobachtet“ und trackt alle Aktionen und Interaktionen mit dem Shop und analysiert die gewonnenen Ergebnisse. Sie erkennt Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Daten und gleicht diese mit bisherigen Messungen ab.

So kann neben einer personalisierten Ansprache in Begrüßungstexten oder Produktbeschreibungen auch die Navigation eines Webshops je nach Nutzer:in anders ausfallen. Einer Frau wird beispielsweise zuerst Damenmode angezeigt. Dass User personalisierte Angebote schätzen, bestätigt eine aktuelle Bitcom-Studie. Immerhin 34 Prozent nutzen bereits Kaufempfehlungen im Onlineshop oder würden sie gern nutzen.

2. Ranking

Was für Google-Suchergebnisse gilt, gilt auch im Onlineshop: Die relevanten Produkte gehören nach oben. Die Position auf der Liste beeinflusst dessen Click-Through-Rate (CTR). Wir stellen immer wieder fest, dass das Ranking im Shop noch oft dem Zufall überlassen wird. Wie Händler:innen ihr Ranking im Shop professionalisieren können, darüber haben wir kürzlich einen Beitrag veröffentlicht. 

Auch hier spielt Machine Learning eine große Rolle. Das Ranking im Shop wird lernfähig. Der Einsatz von KI ermöglicht es, durch die Ansammlung und Analyse von Kund:innendaten Produkte vorzuschlagen, die den Interessen und der Kaufhistorie der Kund:innen entsprechen.

Die Künstliche Intelligenz ermittelt nicht nur das ideale Produkt, das vorgeschlagen wird, sondern auch den richtigen Zeitpunkt. Beispielsweise werden hochpreisige Produkte gerne am Monatsanfang empfohlen, da Kund:innen in der Regel zu Beginn eines Monats mehr Geld zur Verfügung haben.

3. Produktoptimierungen

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich auch die Produkte und Dienstleistungen selbst optimieren. Hierzu werden in der Regel Daten aus Kundenmeinungen und -bewertungen gesammelt und diese durch KI-Technologien analysiert. Die gewonnenen Ergebnisse können dann für die Verbesserung der Produkte verwendet werden.

4. Suche 

KI revolutioniert die Suchfunktion im Web. Live Search, die neue Suchfunktion für Adobe Commerce, beispielsweise ist ein Gegenentwurf zu den „handelsüblichen“ Suchengines. 

Die Kernfunktion von Live Search ist die Künstliche Intelligenz, die auf Basis bestehender Daten schon beim Eingeben des Suchbegriffs erste Ergebnisse liefert. Die Ergebnisse werden in Echtzeit ausgegeben, jeder neue Buchstabe löst Ergebnis-Vorschläge aus. Laut Adobe soll allein das die Conversion-Rate um bis zu 50% steigern können.

Vergleichen lässt sich diese Funktion etwa mit der Autovervollständigung bei Schreib-Programmen. Möglich machen dies zum einen die Daten bisheriger Suchangaben, eine intelligente Synonym-Erkennung und die von Shopbetreiber:innen angelegten Such-Facetten.

5. Kundenkommunikation

Chatbots sorgen dafür, dass immer weniger Kund:innen in Warteschleifen hängen müssen, wenn sie Fragen klären wollen. Sie sind 24/7 erreichbar, und Kund:innen erhalten direkt eine Antwort. Grund genug, dass sie immer häufiger im E-Commerce eingesetzt werden.

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz werden Chatbots jetzt noch smarter und sind von persönlicher Interaktion durch den Händler/die Händlerin kaum noch zu unterscheiden. So könnte ein Chatbot die Anfrage einer Kundin nach einem roten Cocktailkleid mit bisherigen persönlichen Daten der Nutzerin (Alter, Größe, Lieblingsmarke) verknüpfen und so passende Ergebnisse ausspielen.

Neben der Produktsuche können KI-basierte Chatbots auch als Servicemitarbeiter agieren und auf verschiedene „Service-Fragen“ antworten.

6. Check-Out

Auch im letzten Schritt einer klassischen Customer Journey – dem Check-Out – können Händler:innen vom KI-Einsatz profitieren. Insbesondere im Bereich Sicherheit. Die KI erkennt auffällige Muster und fordert – sofern nötig – den/die Nutzer:in zu einer weiteren Verifikation auf.

Auch bei einem nicht abgeschlossenen Warenkorb kann KI helfen. Sie erkennt, wenn ein Check-Out nicht finalisiert wurde und verschickt automatisch eine Erinnerung.

7. Waren- und Lagerbestand

Wie viel Lagerbestand sollten Händler:innen aufbauen? Eine Frage, die nicht nur wichtige Lieferfristen beeinflusst, sondern auch direkten Einfluss auf die Kostenstruktur des Onlineshops hat. Künstliche Intelligenz kann für eine bessere Planbarkeit sorgen und den Waren- und Lagerbestand optimieren.

Durch das Sammeln und Auswerten von Daten sind Prognosen über Retouren, Verkaufsspitzen und Preisentwicklungen möglich. Damit können Händler:innen Lieferengpässe vermeiden und Umsätze besser abschätzen. Das ist besonders bei saisonalen Produkten, wie beispielsweise Grillkohle, hilfreich.

Booster für Automatisierung 

Künstliche Intelligenz im E-Commerce forciert die Automatisierung von Arbeitsschritten. Das steigert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern auch die der Mitarbeiter:innen. Schließlich werden diese so von monotonen Routinetätigkeiten befreit und können sich auf anspruchsvolle Aufgaben konzentrieren. Nicht nur ein Zeitvorteil, sondern auch ein guter Hebel, Fehler zu vermeiden, die bei manuellen Arbeitsschritten auftreten können. 

Um beispielsweise ein Produkt genau einzuordnen, benötigt es Entscheidungsprozesse, die auf Erfahrungen beruhen. Diese Erfahrung wird durch eine große Menge an Daten generiert. Die KI gleicht die Datenmenge mit den Produktinformationen ab und kategorisiert dieses punktgenau.

Ausreißer erkennen

Je größer die Datenmenge, desto schwerer wird es, Unstimmigkeiten zu sehen. Solche Anomalien lassen jedoch auf Betrug oder konkrete Probleme im Kerngeschäft schließen. Sie zu erkennen, ist daher entscheidend. Die sogenannte Automatische Anomalieerkennung funktioniert über komplexe Algorithmen, die Muster in den Daten identifizieren und erkennen, wenn sich Daten außerhalb der Range befinden. 

Abgesehen von diesem sicherheitsrelevanten Aspekt hat das Ermitteln von “Ausreißern” auch eine ganz praktische Dimension. Der Algorithmus erkennt auf diese Weise fehlerhafte Produkttitel, fehlende Bilder und falsche Kategorien. Fehler in den Daten zu erkennen, sorgt für eine saubere Datenbasis und damit für reibungsfreie Prozesse im Onlineshop.