ENGLISCH Personalisierung Software Services (SaaS) Intelligente Suche
Senke die Absprungrate | epoq Search
Guided Selling
Verringere die Retourenquote | epoq Advise/Browse
Recommendation Engine
Erhöhe den Warenkorbwert | epoq Inspire
Personalisierter Shoppingbereich New
Steigere die Wiederkaufrate | epoq Stream
Personalisierte E-Mail
Steigere den Traffic | epoq Connect
Kampagnen & Anwendung Customer Targeting Neu Umsetzung & Expertise KI-Technologie Data Science Integration & Optimierung Customer Service Customer Success Monitoring & Steuerung Control Desk Weitere Themen Partner FAQ Datenschutz
Referenzen Company Software Geeks Team
100% geballte Personalisierungs-Kompetenz – auch ohne Anzug & Krawatte
Jobs
Trägst du auch gerne Turnschuhe und interessierst dich für dieses Internet?
Company News Events
Ob Fachvorträge, Messen oder sonstige E-Commerce-Events – wir sind mal hier, mal dort. Lerne uns kennen!
Presse
Wir entwickeln uns stetig weiter. Neue Kunden, Partner, Produkte und vieles mehr. Informiere dich jetzt!
Blog Insights Erfolgskonzepte Case Studies
Erfahre, wie unsere Kunden personalisieren und ihre KPIs steigern.
Webinare
Wir teilen mit dir unsere Best Practices in Sachen Personalisierung.
Use Cases
Starte mit diesen Use Cases und steigere deine Conversion Rate.
Wissenstransfer Video Clips
Erlebe unsere Services und Use Cases in einem unserer Video Clips.
Web Demos
Wir zeigen dir die verschiedenen Personalisierungsmöglichkeiten live.
Infomaterial Ratgeber
Checkliste, Infografiken, E-Books…
KI-Technologie
Infos rundum unsere Technologie (Produktdaten, KI-Verfahren…).

Blogartikel

Effektive Strategien für die Warenkorb-Optimierung

Blogartikel jetzt lesen!
  ENGLISCH Personalisierung Software Services (SaaS) Intelligente Suche
Senke die Absprungrate | epoq Search
Guided Selling
Verringere die Retourenquote | epoq Advise/Browse
Recommendation Engine
Erhöhe den Warenkorbwert | epoq Inspire
New Personalisierter Shoppingbereich
Steigere die Wiederkaufrate | epoq Stream
Personalisierte E-Mail
Steigere den Traffic | epoq Connect
Kampagnen & Anwendung Neu Customer Targeting Umsetzung & Expertise KI-Technologie Data Science Integration & Optimierung Customer Service Customer Success Monitoring & Steuerung Control Desk Weitere Themen Partner FAQ Datenschutz
Referenzen Company Software Geeks Team
100% geballte Personalisierungs-Kompetenz – auch ohne Anzug & Krawatte
Jobs
Trägst du auch gerne Turnschuhe und interessierst dich für dieses Internet?
Company News Events
Ob Fachvorträge, Messen oder sonstige E-Commerce-Events – wir sind mal hier, mal dort. Lerne uns kennen!
Presse
Wir entwickeln uns stetig weiter. Neue Kunden, Partner, Produkte und vieles mehr. Informiere dich jetzt!
Blog Insights Erfolgskonzepte Case Studies
Erfahre, wie unsere Kunden personalisieren und ihre KPIs steigern.
Webinare
Wir teilen mit dir unsere Best Practices in Sachen Personalisierung.
Use Cases
Starte mit diesen Use Cases und steigere deine Conversion Rate.
Wissenstransfer Video Clips
Erlebe unsere Services und Use Cases in einem unserer Video Clips.
Web Demos
Wir zeigen dir die verschiedenen Personalisierungsmöglichkeiten live.
Infomaterial Ratgeber
Checkliste, Infografiken, E-Books…
KI-Technologie
Infos rundum unsere Technologie (Produktdaten, KI-Verfahren…).

Blogartikel

Effektive Strategien für die Warenkorb-Optimierung

Blogartikel jetzt lesen!
Zur Übersicht Startseite / Blog / Mit künstlicher Intelligenz im E-Commerce zum Predictive Retailer – Realität oder Vision?

Mit künstlicher Intelligenz im E-Commerce zum Predictive Retailer – Realität oder Vision?

24. Jan 2017 | Aktualisiert am 24. January 2017 | | Daniela Ilincic | Künstliche Intelligenz | Warenkorbwert erhöhen

Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz im E-Commerce sollen Händler zum Predictive Retailer werden. Spezifische Kundenbedarfe werden vor dem Besuch im Online-Shop vorhergesehen und das gewünschte Produkt zur richtigen Zeit empfohlen. Dadurch soll beispielsweise einer berufstätigen Mutter, das passende Produkte für einen bevorstehenden Ausflug ihres Kindes, im Online-Shop eingeblendet werden. Realität oder Vision?

 

Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:

Künstliche Intelligenz im E-Commerce
Relevante Empfehlungen über künstliche Intelligenz im E-Commerce ausspielen
Vom Shop-Betreiber zum Predictive Retailer
Fazit:

 

Künstliche Intelligenz im E-Commerce

Bevor wir künstliche Intelligenz im E-Commerce erklären, definieren wir zunächst den Begriff Künstliche Intelligenz (KI). Künstliche Intelligenz bezeichnet eine Menge an Methoden, über welche der Computer derart programmiert wird, dass dieser auf Basis des menschlichen Handelns, Probleme löst. Dazu werden Algorithmen aus der Mathematik und Informatik verwendet, um intelligentes Verhalten zu simulieren. Da das Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz mit anderen wissenschaftlichen Bereichen wie Psychologie, Neurologie und Kommunikationswissenschaft Berührungspunkte aufweist, finden sich in der Praxis verschiedene Anwendungsbereiche der künstlichen Intelligenz, wie z. B. die Anwendung im E-Commerce.¹


Bleibe up to date in Sachen Personalisierung: Melde dich zum epoq Newsletter an: Jetzt anmelden!


Künstliche Intelligenz im E-Commerce wird bereits eingesetzt, um bestimmte Muster im Kaufverhalten eines Kunden zu erkennen und Vorhersagen über den Kauf eines Produktes zu treffen. So ist es heute bereits möglich, einem Kunden Produkte nach seinem Geschmack im Online-Shop zu empfehlen und dadurch den Kauf zu begünstigen. Ist es aber auch möglich, im Voraus zu erkennen, was der Kunde als nächstes benötigt, um sein Bedürfnis schneller zu befriedigen und die Zufriedenheit zu erhöhen? Um diese Frage zu beantworten, erklären wir dir zunächst die Entstehung von individuellen und relevante Empfehlungen.

 

Relevante Empfehlungen über künstliche Intelligenz im E-Commerce ausspielen

Um individuelle und relevante Empfehlungen über künstliche Intelligenz im E-Commerce auszuspielen, muss:

  • das Verhalten der Besucher im Online-Shop erfasst und in einer Wissensbasis gesammelt werden. Dies geschieht über ein integriertes Tracking in einem Online-Shop.
  • über Reinforcement Learning, einen Teilbereiche der künstlichen Intelligenz, eine Analyse des Klick- und Kaufverhaltens eines Besuchers sowie der Gesamtheit der Besucher im Online-Shop erfolgen.

Das Ergebnis ist eine Vorhersage über den Kauf eines bestimmten Produkts, durch eine bestimmte Person. Dieses Produkt wird daraufhin einem Online-Shopper, welchem zuvor eine ID zugewiesen wurde, in Echtzeit empfohlen, während er sich im Online-Shop befindet.

Die selbstlernenden Algorithmen erfassen die Reaktion (z. B. Kauf oder Nichtkauf) und beziehen dieses Wissen für weitere Empfehlungen mit ein. Es entsteht ein Lernprozess, welcher die Empfehlungen stetig optimiert. Es ist also heutzutage bereits möglich, relevante Empfehlungen auszuspielen. Kann aber auch der spezifische Bedarf einer Person in Voraus ermittelt werden, um die Empfehlung noch genauer zu machen?

Ein Knoten stellt den Prozess der künstliche Intelligenz im E-Commerce mit den vier wesentlichen Komponenten einer Personalisierung dar.

Vom Shop-Betreiber zum Predictive Retailer

Als Predictive Retailer soll der spezielle Bedarf eines Kunden im Voraus genau vorhergesehen werden, um weiter strategische Entscheidungen treffen zu können. Dadurch könnte z. B. der Lieferprozess bereits eingeleitet werden, bevor das Produkt bestellt wird. Dies würde die Kundenzufrieden durch eine noch schnellere Lieferzeit steigern.


Bleibe up to date in Sachen Personalisierung: Melde dich zum epoq Newsletter an: Jetzt anmelden!


Der heutige Technologiestandard ermöglicht bereits, auf den Kundenbedarf einzugehen und diesen zu befriedigen. Um jedoch noch genauere Empfehlungen einzublenden, sind noch umfangreichere Daten nötig. Dazu gehören z. B. Daten hinsichtlich des Lebensstils, des Berufs, der Motivation und der Werte. Um diese zu verarbeiten, benötigt man wiederum eine weiterentwickelte Technologie. Deshalb ist der Predictive Retailer, welcher den spezifischen Bedarf einer Person vor dem Shopbesuch erkennt, derzeit noch eine Vision, die angestrebt wird.

 

Fazit:

Um den Kundenbedarf vorausschauend zu befriedigen, sind eine Wissensbasis und die Verfahren der künstlichen Intelligenz notwendig. Dadurch werden personalisierte Empfehlungen ermöglicht. Um jedoch als Predictive Retailer den Bedarf von Personen vor dem Shopbesuch zu ermitteln, sind noch umfangreichere Daten sowie die Weiterentwicklung der Verfahren nötig. Somit ist der Predictive Retailer eine Vision, die es zu erreichen gilt, um die Kundenzufriedenheit noch weiter zu erhöhen. Eine Investition in solch eine vorausschauende Technologie, lohnt sich deshalb schon heute.

Quellen: ¹ planetwissen

 

Erfahre, wie Internetstores relevante Empfehlungen einsetzt:

Lies jetzt die Case Study!

Mehr Infos zur künstlichen Intelligenz im E-Commerce >>

Hast du Fragen oder Anregungen? Teile sie gerne mit uns via Kommentarfunktion!

War dieser Beitrag hilfreich?

Beitrag teilen

Daniela Ilincic

Head of Marketing

Daniela Ilincic ist als Head of Marketing bei epoq tätig. Sie kommt aus dem Digital Marketing mit den Schwerpunkten SEO und Content Marketing. Sie hat den digitalen Vertriebskanal bei epoq aufgebaut, welchen sie mit ihrem Team weiter optimiert. Neben ihrer Tätigkeit vermittelt sie gerne marktrelevante Informationen zu digitalen Themen.

Arie Vareschi  
Mir gefällt dein Blog wirklich richtig gut! Ich hoffe es kommen noch viele neue informative Beiträge! :)
Fanny Goldbach  
Hi Arie, vielen Dank für dein positives Feedback! LG epoq

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.

Diese Blogartikel könnten dich auch interessieren
Blogpost

Guided Selling UX: So funktioniert kontextbezogene Beratung

Je passender du den Dialog zwischen Touchpoint und Shopkunde darstellst, desto besser ist die Guided Selling UX. Im Online Shop hat sich die personalisierte digitale Bedarfsermittlung über verschiedene Fragestellungen hinsichtlich der Gudied Selling UX bewährt. Diese erfolgt Schritt für Schritt, bis das passende Produkt gefunden ist. Oft angewandt für erklärungsbedürftige Produkte eines tiefen Produktsortiments, wie z. B. für Laptops. Aber wie lässt sich die Guided Selling UX für selbsterklärende Produkte wie z. B. für einen Rock gestalten, die eher nach den persönlichen Präferenzen bewertet und ausgewählt werden, als nach der passenden Funktionalität? Auf diese Frage wollen wir in diesem Blogbeitrag eingehen.

Michael Bernhard: 12. Apr 2021

Mehr Erfahren
Blogpost

Leitfaden für die Analyse und Optimierung deiner intelligenten Suche im Control Desk

Du möchtest noch tiefer in die Analyse deiner Suche einsteigen, um die Kundenintensionen anhand der Suchanfragen richtig zu deuten und Optimierungspotenzial zu erkennen? Der Analyse-Bereich der Suche im Control Desk bietet dir facettenreiche Möglichkeiten, um Suchanfragen genau unter die Lupe zu nehmen, Trends zu erkennen und durch Optimierungen auf Suchbegriff- und Produktebene die Performance deiner Suche zu steigern. Wir zeigen dir, wie es geht und geben dir einen umfangreichen Einblick in den neuen Analyse-Bereich im Control Desk.

Nadine Langendörfer: 16. Mrz 2021

Mehr Erfahren