Künstliche Intelligenz im E-Commerce: Potential und Beispiele

Der E-Commerce boomt! Spätestens seit der Corona-Pandemie hat jedes Unternehmen erkannt, dass ein Onlinehandel Sinn macht. Und die Zahlen bestätigen dies: Allein im Jahr 2021 stieg der Umsatz um 19% an.

Das tolle am E-Commerce: Da die Einkäufe digital abgewickelt werden, werden Daten generiert. Und diese Daten können ausgewertet und mittels künstlicher Intelligenz weiterverarbeitet werden um Mehrwert zu schaffen. Wie genau? Dies zeigt dieser Artikel.

Was ist künstliche Intelligenz?

Bevor wir in das eigentliche Potential im E-Commerce einsteigen, ein kurzer Ausflug was KI eigentlich ist. Sehr einfach gesagt ist KI die Nutzung von Daten um Mehrwert zu schaffen. 

Die Daten werden mittels Algorithmen verarbeitet, um Muster zu erkennen. Diese Muster erlauben einen Einblick oder die Nachahmung von Verhaltensweisen. 

Ein paar Beispiele:

  • Zeitreihenanalysen erlauben die Prognose von zukünftigen Zahlen, zum Beispiel den Umsatz vorhersagen
  • Klassifikation kann Informationen in Gruppen sortieren, zum Beispiel Fehler in der Produktion erkennen
  • Clustering erkennt ähnliche Datensätze um zum Beispiel Gruppen zu identifizieren

Zusammen haben alle Algorithmen zum Ziel, entweder Vorhersagen zu treffen oder Ähnlichkeiten zu identifizieren, um sie anhand von neuen Daten replizierbar zu machen. Also weit weg von der Idee, ein emotionaler Roboter zu sein, fokussiert sich der heutige Einsatz von KI vor allem auf die Lösung von ganz spezifischen Problemen. 

Das Potential von KI im E-Commerce

Künstliche Intelligenz ist schon seit langem im E-Commerce angekommen. Kein Wunder: schließlich sind alle Verhaltensweisen digital abbildbar und können somit einfach analysiert werden. Mehr noch: durch die digitalen Plattformen können auch Versuche, KI einzusetzen, direkt und schnell ausgespielt werden.

Diese Grundlagen eröffnen ein sehr hohes Potential von Datenanalyse und künstlicher Intelligenz im E-Commerce. Grundsätzlich muss man zwischen drei Kategorien des Einsatzes von KI im Onlinehandel unterscheiden:

  1. Kundenverständnis
  2. Prozessoptimierung
  3. Umsatzerhöhung

Ein besseres Kundenverständnis durch KI

Kunden hinterlassen viele Daten im Onlinehandel. Vom Kundenkonto über das Einkaufsverhalten bis zu detaillierter Information über das Browsing-Verhalten gibt es viele Möglichkeiten, Daten auszuwerten. Verarbeitet man diese Kundeninformation, findet man schnell heraus, was die Bedürfnisse der Kunden sind und was genau angeboten werden muss, um diese zu erfüllen.

Prozessoptimierung im Onlinehandel

Die Margen im E-Commerce werden immer geringer. Der Grund sind die niedrigen Starthürden und auch immer mehr Konkurrenz. Umso wichtiger, dass die Prozesse optimal laufen. 

Hier leistet KI großartige Arbeit. Ob Vorhersagen von Besuchern, Einkäufen, Lieferzeiten oder anderes: umso mehr man an Daten über die verschiedenen Prozesse hat, umso besser kann man Ansätze entwickeln, diese zu optimieren und automatisieren. 

Mehr Umsatz im Onlineshop

Am Ende ist der beste Hebel für KI jedoch die Erhöhung des Umsatzes. Verstehen, was Kunden suchen und passgenaue Angebote machen ist ein sicherer Weg, um mehr Erfolg mit seinem Onlineshop zu haben.

Hierbei spielen nicht nur interne Daten wie Transaktionen oder das Suchverhalten im Shop eine Rolle, sondern auch externe Daten können genutzt werden um zum Beispiel Trends zu erkennen und für das eigene Sortiment zu nutzen.

Beispiele für den Einsatz von KI im E-Commerce

Als praktische Beispiele für das Potential von KI im online handel, hier unsere Top Anwendungsfälle: 

  • Produktempfehlungen: “Kunden die das gekauft haben, kauften auch” hat schon jeder gelesen. Im Hintergrund läuft eine KI, die anhand von Produktähnlichkeiten oder Einkaufsverhalten passende Empfehlungen gibt. Besonders interessant im Onlineshop, aber auch super für personalisierte Newsletter. (mehr zu KI-Produktempfehlungen erfahren)
  • Automatische Produktbeschreibung: Man füttert einen Algorithmus mit Stammdaten und bekommt dafür eine ausformulierte Produktbeschreibung. Diese KI basiert auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und gewinnt immer mehr an Qualität und Relevanz.
  • Vorhersage von Absatz: Anhand historischer Daten kann man einfach Vorhersagen, wie viel Absatz für verschiedene Produkte erwartet wird. Dieses Wissen kann eingesetzt werden um die dazugehörigen Prozesse zu optimieren (z.B. Einkauf) oder den Absatz zu fördern (z.B. Marketingkampagnen). (mehr zu KI-Prognose von Absatz erfahren)
  • Produktdatenqualitätsanalyse: Wer einen Onlineshop hat, weiß um die Anforderung der verschiedenen Kanäle. Und auch um die Probleme, wenn die Produktdaten nicht passen. KI hilft: Eine automatische Analyse in welchem Zustand die Daten sind, erlaubt es, Probleme zu beheben. (mehr zu KI-gestützer Produktdatenanalyse erfahren)
  • Personalisierung: Gruppenanalysen wie RFM-Analyse oder Data-Driven Personas, aber auch single-customer Personalisierung erlaubt zielgenau Identifikation und Empfehlung für jeden Kunden.  (mehr zu datenbasierten Personas erfahren)

Wie kann man KI im E-Shop einsetzen?

Das Potential und die Vorteile sind klar. Aber wie kann man nun künstliche Intelligenz im Onlineshop einsetzen?

Viele E-Commerce Shops beinhalten einige KI Algorithmen bereits bei der Installation. Als notorischen Vorreiter gilt hier die Produktempfehlung. Möchte man solche Informationen hingegen über das Shop-Frontend hinaus einsetzen, wird es schnell schwierig. Wie lösen?

Option 1: Beratung oder Agentur engagieren 

Liebend gern unterstützen KI-Agenturen oder Unternehmensberatungen ein Unternehmen dabei, das Potential im E-Commerce von auszunutzen.  Der Vorteil? Eine schnelle, effektive und erfahrene Unterstützung. Der Nachteil? Hohe Kosten und wenig Wissenstransfer ins Unternehmen.

Option 2: Software einkaufen

Inzwischen gibt es zahlreiche Unternehmen die sich auf die Umsetzung eines oderer mehrerer KI-Anwendungsfälle spezialisiert haben. Deren Software wird meist auf monatlicher Basis eingekauft und löst Probleme wie hochindividuelle Produktempfehlungen oder Smart Search. Der Vorteil? Schnelle, professionelle und kontinuierliche Lösung eines Potentials. Nachteil? Systemintegration, hohe Kosten und hoher Aufwand für jeden einzelnen Use Case.

Option 3: Self-Service KI-Produkte

Eine andere Option sind Self-Service KI-Produkte. Hierzu werden Anwendungsfälle in standardisierte Produkte verpackt, die man sich einfach in einem Onlineshop kaufen, mit eigenen Daten anreichern und somit einsetzen kann.

Self-Service KI ist somit besonders zugänglich für Nicht-Experten und stellt eine große Bandbreite Anwendungsfällen bereit. Der Vorteil? Günstiger, professioneller Einsatz ohne Aufwand oder hohe Kosten. Der Nachteil? Während Self-Service KI bei vielen Anwendungsfällen perfekt funktionieren, sind Ad-Hoc KI-Auswertungen bei anderen nicht praktikabel (z.B. Einbettung von Real-Time Empfehlungen auf der Website).

Kilian