Deep Learning im E-Commerce: Die KI lernt eigenständig dazu

Definition: Was ist Deep Learning im E-Commerce?

Deep Learning beschäftigt sich wie auch das übergeordnete Thema Machine Learning mit den Lernprozessen künstlicher Intelligenz. Es basiert auf sogenannten neuronalen Netzen. Diese sind ähnlich aufgebaut wie das Gehirn: Sie bestehen aus verschiedenen Schichten, den Eingangs-, Zwischen- und Ausgangsneuronen, die das künstliche Gehirn miteinander verknüpft. Je umfangreicher dieses Neuronensystem ist, desto komplexere Sachverhalte kann der Deep-Learning-Algorithmus verarbeiten.

Um die Definition von Deep Learning besser zu verstehen, hilft ein Blick darauf, wie Menschen lernen. Sie erfassen alle Details einer Situation und wägen ab, ehe sie eine Entscheidung treffen. Anschließend hinterfragen sie ihre Entscheidung: War sie nicht korrekt, erfolgt eine Korrektur und der Mensch lernt daraus. War sie in Ordnung, bestätigt dies die erste Auswahl.

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Nach demselben Prinzip funktioniert Deep Learning: Die Maschine trifft eigenständig Entscheidungen und hinterfragt diese. Deep Learning ist also in der Lage, sich selbstständig weiterzuentwickeln und aus Fehlern ebenso wie aus Erfolgen zu lernen.

Deep Learning vs. Machine Learning: KI schlägt Kopf

Deep Learning und Machine Learning eint, dass beide die künstliche Intelligenz für Unternehmen in der E-Commerce-Technologie nutzbar machen. Doch trotz der gemeinsamen Basis gibt es einen wesentlichen Unterschied:

• Beim Machine Learning muss der Mensch in den Lernprozess eingreifen. Er unterstützt bei der Datenanalyse und macht Vorgaben für den Entscheidungsprozess.
• Beim Deep Learning hat der Mensch lediglich die Aufgabe, die Datenbasis zur Verfügung zu stellen. Die Maschine analysiert alle Informationen eigenständig, leitet daraus eine Prognose ab, trifft eine Entscheidung und lernt aus dem Ergebnis. Der Mensch muss in den Lernprozess der selbstlernenden Algorithmen nicht eingreifen. Die Kehrseite ist allerdings, dass für Deep Learning extrem mehr Daten benötigt werden.

Beispiel: Das Modell soll lernen, ob es sich um einen Apfel oder eine Banane handelt und bekommt hierfür Bilder von beiden Objekten zum Lernen. Beim Machine Learning kann hier ein Mensch als Features beispielsweise Farbe und Form vorgeben, um das Problem bereits ganz gut zu lösen. Beim Deep Learning wird das Bild, d. h. alle Pixel als Input reingegeben. Beim Output gibt das Netzwerk ein Signal ab, ob es glaubt, dass es eher ein Apfel oder eine Banane ist. Dann bekommt es das Feedback, ob die Vorhersage stimmt. Basierend darauf werden die Parameter des Netzwerks in mehreren Stufen angepasst. Dieser Prozess wiederholt sich so lange, bis das Modell keine besseren Vorhersagen mehr machen kann bzw. die Parameter nicht mehr angepasst werden.

Während beim Machine Learning ein Mensch die Merkmalsextraktion vornimmt, analysiert die Maschine beim Deep Learning alle Informationen eigenständig.
(Quelle: Eigene Darstellung)

Übrigens: Nach dem Prinzip “Trial and Error” lernt die Maschine beim Reinforcement Learning. Sie verfügt zunächst nicht über die notwendigen Informationen, um Entscheidungen zu treffen, sondern muss sich diese selbst erarbeiten.

Einsatz von Deep Learning im E-Commerce: Beispiele aus der Praxis

Die künstliche Intelligenz ist keine Zukunftsmusik – sie wird bereits heute erfolgreich in der E-Commerce Data Science eingesetzt. Die folgenden Beispiele für Deep Learning zeigen, wie du das eigenständige maschinelle Lernen im Online-Handel einsetzen kannst.

Potenzial: Welche Vorteile liefert Deep Learning im E-Commerce?

Deep Learning entfaltet im E-Commerce zahlreiche Vorteile:

• Höhere Umsätze: Personalisierte Angebote, optimierte Suchergebnisse und Preise sowie eine individuelle Kundenbetreuung – Deep Learning legt den Grundstein für eine bessere Vertrauensbasis und in der Folge höhere Umsätze.
• Relevantere Marketingkampagnen: Mithilfe von Deep-Learning-Methoden kannst du Marketingkampagnen noch persönlicher für jeden Kunden gestalten. Die Streuverluste lassen sich dadurch deutlich reduzieren, ein effektiveres Marketing ist möglich.
• Innerbetriebliche Effizienz: Zeitraubende Arbeiten wie Kundenservice oder Prognosen lassen sich dank intelligenter E-Commerce Data Science automatisieren und somit effizienter gestalten. Das setzt Kapazitäten für strategische Aufgaben frei.
• Besser informierte Entscheidungen: Deep Learning ermöglicht im E-Commerce durchdachte Entscheidungen auf der Basis von Fakten und Erfahrungswerten – dank Real Time Analytics sogar in Echtzeit. KI kann Unternehmenserfolg planen, statt ihn nur zu prognostizieren.

Fazit: Deep Learning im E-Commerce erfolgreich einsetzen

Mit Deep Learning verbesserst du die Customer Journey für deine Kunden, gestaltest ein personalisiertes Einkaufserlebnis, revolutionierst deinen Kundenservice und beugst Betrugsfällen vor. Somit kannst du deine Umsätze steigern, deine Marketingkampagnen optimieren und die Abläufe im Betrieb effizienter gestalten.

Häufige Fragen zu Deep Learning im E-Commerce