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Warenkorb Analyse für E-Commerce

Warenkorbanalysen identifizieren häufig zusammen gekaufte Produkte um zielgerichtet verlässliche Empfehlungen zu geben.

Beschreibung

Einer der schönen Aspekte der künstlichen Intelligenz ist die Möglichkeit, Daten zu nutzen, um Muster im menschlichen Verhalten zu finden. Ein sehr auffälliges Muster, das im E-Commerce ausgiebig analysiert wird, ist die Frage, welche Produkte zusammen gekauft werden.

Die Anwendung liegt auf der Hand: Wenn wir wissen, welche Produkte üblicherweise zusammen gekauft werden, können wir daraus Empfehlungen für diejenigen ableiten, die eines der Produkte gekauft haben. Dies setzt voraus, dass diese Produkte irgendwie zusammengehören und daher die Schwelle, das empfohlene Produkt zu kaufen, niedriger ist als üblich.

Jeder kennt die Abschnitte “Kunden haben auch gekauft” oder “Das könnte Ihnen gefallen” auf E-Commerce-Websites. Diejenigen Besucher, die eine solche Rubrik mit ihren eigenen Daten füllen möchten, werden von diesem Produkt unterstützt.

Dieses Produkt befindet sich derzeit in der Entwicklung. Wenn Sie wissen wollen, wann es in Betrieb genommen wird, können Sie sich gerne in unseren Newsletter eintragen:

Was ist der Vorteil von Produktempfehlungen auf der Grundlage von Daten?

Manuelle Produktempfehlungen beruhen in der Regel auf Vermutungen und Bauchgefühl. Wenn wir hingegen Daten verwenden, nutzen wir die “Crowd Intelligence”. So können wir quantitativ abschätzen, was am besten zur aktuellen Situation des Kunden passt.

Neben diesem operativen Ergebnis kann das Wissen darüber, welche Produkte üblicherweise zusammen gekauft werden, einen großen Einfluss auf die Auswahl zusätzlicher Produkte haben, die erworben oder entwickelt werden sollen. Wenn man weiß, wie das Cross-Selling erleichtert werden kann, kann man besser auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen und somit die Zufriedenheit erhöhen.

Und schließlich geht es nicht nur um den Zustand einer Website selbst. Die Ergebnisse der Warenkorbanalyse können auch für andere Aktivitäten genutzt werden, z. B. für personalisierte Newsletter. Das Anbieten von Produkten, die zu früheren Käufen passen, senkt offensichtlich die Wiederkaufsschwelle, was zu erhöhtem Traffic und Erfolg führt.

Wie funktioniert die Warenkorbanalyse bei kobold.ai?

Bei Kobold AI nutzen wir einen Algorithmus, der seine Geschichte im Einzelhandel hat. Die sogenannte Assoziationsanalyse nutzt Warenkörbe (d.h. Artikel, die innerhalb einer Sitzung gekauft werden), um Muster abzuleiten, welche Artikel ungewöhnlich oft zusammen gekauft werden.

Um dies zu erreichen, haben wir eine vollautomatische Vorverarbeitung der bereitgestellten Daten implementiert, die anschließend in einen Data-Mining-Algorithmus einfließt, der diese Koinzidenzen aufspürt. Die Ergebnisse werden zum einen in einem ausführlichen Bericht, zum anderen in einer detaillierten Berichtsdatei mit allen Ergebnissen dargestellt.

Welche Daten werden für die Warenkorbanalyse verwendet?

Die Warenkorbanalyse basiert auf sogenannten Warenkörben, d.h. einer Sitzung, in der mehrere Artikel gekauft werden. Die Eingabedaten umfassen also eine Liste von Käufen mit allen Artikeln. Diese Transaktionsdaten können aus Ihrem ERP- oder E-Commerce-System abgerufen werden.

Kilian

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