KI im E-Commerce

Die KI-gesteuerte Personalisierung verändert die Art und Weise, wie Kunden einkaufen. Durch den Einsatz von ML-Algorithmen (maschinelles Lernen) können E-Commerce-Unternehmen maßgeschneiderte Produktempfehlungen anbieten, die Suchfunktionalität verbessern und insgesamt bessere Nutzererfahrungen bieten. Beispielsweise kann KI das Nutzerverhalten analysieren, um genaue Produktvorschläge zu machen, wodurch die Zeit für die Entscheidungsfindung verkürzt wird und Kund*innen schneller das finden, was sie benötigen. Eine leistungsstarke Anwendung der KI ist die Produktbilderkennung. Mit dieser Technologie können Kunden Bilder von Artikeln hochladen, an denen sie interessiert sind, und das System kann automatisch ähnliche Produkte vorschlagen. Dies verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern verkürzt auch die Zeit bis zum Kauf.

Neben der Verbesserung der Personalisierung kann KI das Vertrauen und die Sicherheit verbessern. Nutzer*innen generierte Inhalte wie Bewertungen und Produktfotos können automatisch gescannt werden, um die Einhaltung der Plattform-Richtlinien zu gewährleisten, unangemessene Inhalte zu reduzieren und das Vertrauen der Verbraucher*innen in die Marke zu erhöhen.

KI hilft E-Commerce-Unternehmen, durch intelligentere Werbung und Kundensegmentierung die Rentabilität zu steigern. Durch die Analyse von Kundendaten – wie deinen Browsergewohnheiten, dem Kaufverlauf und den Präferenzen – kann die KI potenziellen Käufer*innen zielgerichtetere und relevantere Anzeigen bereitstellen. ML-Modelle können auch Produkt Metadaten anreichern und Unternehmen dabei helfen, Trends frühzeitig zu erkennen und die Produktentwicklung und das Marketing entsprechend zu priorisieren. Durch die Identifizierung hochwertiger Kundensegmente können beispielsweise E-Commerce-Unternehmen ihre Marketingstrategien verfeinern, um sich auf die profitabelsten demografischen Merkmale zu konzentrieren. Darüber hinaus ermöglichen es Algorithmen für die dynamische Fahrpreisanpassung, die auf KI basieren, Unternehmen, die Preise in Echtzeit je nach Nachfrage anzupassen und so den Umsatz zu maximieren und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben.

In der schnelllebigen Welt des digitalen Handels ist Geschwindigkeit entscheidend. KI automatisiert viele betriebliche Prozesse und ermöglicht es Unternehmen, mit der sich ändernden Marktdynamik Schritt zu halten. Von der Nachfrageprognose bis hin zur Bestandsverwaltung hilft KI Unternehmen dabei, ihre Lieferkette zu optimieren und Ineffizienzen zu reduzieren. KI-basierte Nachfrageprognosen können Veränderungen im Verbraucherverhalten vorhersagen und Unternehmen dabei helfen, die richtigen Produkte zur richtigen Zeit auf Lager zu haben. Dies führt zu reduzierten Lagerbeständen und niedrigeren Bestandskosten. Ebenso kann KI die Lagerverwaltung optimieren, indem sie Bestände in Echtzeit verfolgt und Versandprozesse mithilfe von Geräten des Internet der Dinge (IoT) optimiert.

In Bereichen, in denen es auf die Genauigkeit ankommt, wie etwa bei der Betrugserkennung und der Lieferketten Logistik, kombinieren Human-in-the-Loop-Methoden die Genauigkeit der KI mit der menschlichen Aufsicht, um ein Höchstmaß an Genauigkeit und Qualität zu gewährleisten.

Die Vorabkosten für die KI-Implementierung können für einige Unternehmen unerlaubt sein. Der Aufbau interner KI-Systeme erfordert erhebliche Ressourcen, einschließlich Zeit, Geld und Fachwissen. Das manuelle Beschaffen, Bereinigen und Anreichern von Daten – wesentliche Aufgaben, damit KI effektiv funktionieren kann – kann arbeitsinaktiv und zeitaufwendig sein.

Um diese Kosten zu senken, greifen viele Unternehmen auf KI-Lösungen von Drittanbietern zurück, die Skalierbarkeit bieten, ohne dass große interne Teams erforderlich sind. Die Scaled Solutions von Uber können das erforderliche Fachwissen und die Infrastruktur bereitstellen und gleichzeitig die Kosten überschaubar halten.

Personalisierungs- und Empfehlungssysteme stützen sich in starkem Maße auf Daten, aber unvollständige oder ungenaue Produktdaten können ihre Wirksamkeit einschränken. Wenn in einem Produktkatalog beispielsweise detaillierte Attribute wie Farbe, Größe oder Material fehlen, haben KI-Modelle Schwierigkeiten, genaue Empfehlungen zu geben. Ebenso können unzureichende Metadaten zum Nutzerverhalten Empfehlungssysteme für Inhalte stören.

KI kann dabei helfen, diese Probleme anzugehen, indem sie Produktdaten anreichert und Artikel genauer kategorisiert. Modelle für maschinelles Lernen können Daten aus Bildern, Texten und anderen Quellen extrahieren und strukturieren. So wird sichergestellt, dass Ihre E-Commerce-Plattform über die erforderlichen Informationen verfügt, um genaue Suchergebnisse und Empfehlungen bereitzustellen.

Herkömmliche, manuelle Betriebsprozesse können mit der schnelllebigen Welt des E-Commerce nicht mithalten. Ein Beispiel: Das Erkennen aufkommender Trends oder das Verwalten des Onboardings neuer Händler*innen erfordert oft erheblichen menschlichen Aufwand, was den Prozess verlangsamt und wichtige Geschäftsentscheidungen verzögert.

KI beschleunigt diese Prozesse, indem sie Aufgaben automatisiert, die sonst manuelle Arbeit erfordern würden. KI kann beispielsweise angesagte Produkte in Echtzeit erkennen und Unternehmen dabei helfen, den Anforderungen des Marktes immer einen Schritt voraus zu sein und schnell von neuen Chancen zu profitieren.