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Mit unserer E-Commerce-Data-Science fördern wir die Forschung & Entwicklung unserer KI-Technologie

epoq Suite

Startseite » Personalisierung » Technologie » Data Science

Unsere E-Commerce-Data-Science sorgt für die stetige Entwicklung unserer KI-Technologie

E-Commerce-Data-Science ist eine Datenwissenschaft, welche sich mit der Gewinnung von Wissen aus Daten im Bereich des digitalen Handels beschäftigt. Hierfür werden große Datenmengen, auch „Big Data“, analysiert und „Smart Data“ daraus extrahiert (Data Mining). Diese relevanten Daten werden schließlich über Verfahren der künstlichen Intelligenz (Machine Learning) genutzt, um Handlungsempfehlungen für den E-Commerce abzuleiten. Hierbei geht es meistens um Vorhersagen zum Kaufverhalten (Predictive Analytics) hinsichtlich bestimmter Personalisierungsmaßnahmen. Deshalb ist unsere E-Commerce-Data-Science ein wichtiger Bestandteil unserer E-Commerce-Technologie, um die Personalisierung stetig zu weiterzuentwickeln.

Diese Daten sind für unsere E-Commerce-Data-Science relevant

Für unsere E-Commerce-Data-Science ist das Klick- und Kaufverhalten deines digitalen Handels essentiell sowie dein Produktkatalog. Darüber hinaus können aber auch weitere Daten mit einfließen, z. B. aus:

  • deinem CRM-System
  • deinem stationären Handel (Kaufdaten, Kundenkarten, etc.)
  • verschiedenen externen Datenquellen (z. B. Retourendaten aus einem Warenwirtschaftssystem)

So findet die Weiterentwicklung unserer E-Commerce-Technologie statt

Digitaler Handel

Analyse

Unser Data-Science-Team analysiert das tägliche Geschehen im digitalen Handel und denkt sich in die Geschäftsbereiche und Produkte hinein.

Entwicklung

Theorien

Unser Data-Science-Team nutzt das gesammelte Wissen aus dem Bereich der Konsum-Psychologie, um neue Theorien zu entwickeln, die zu noch besserer Personalisierung führen.

Design

KI-Engine

Anschließend überführt unser Data-Science-Team die entwickelten Theorien in das Design unserer KI-Engine. Es wird ein bestimmtes Ziel vorgegeben, das innerhalb eines grob abgesteckten Rahmens optimiert werden soll. So lässt sich schnell ermitteln, welche Theorie am besten ist und welche Parameter-Einstellungen zum Einsatz kommen.

A/B-Test

Verifizierung

Wir verifizieren über A/B-Tests die Effektivität der gewonnenen Theorie im Hinblick auf den Status quo. Hier führen wir statistische Maßnahmen durch, um eine hohe Entscheidungsgenauigkeit zu erlangen.

Plattform

Aufnahme

Die geprüfte Theorie wird zum Bestandteil unserer Personalisierungsplattform und steht dir für die vollumfänglich Personalisierung deines Online Shops zur Verfügung.

Die essentiellen Verfahren zur Weiterentwicklung unserer KI-Engine

Data Mining

Im Bereich Data Mining geht es um die explorative Datenanalyse. Wir setzen dazu statistische Methoden ein, um wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Dafür nutzen wir die klassische und bayessche Statistik.

Klassische Statistik

Hierbei handelt es sich um eine quantitative Datenauswertung. Es wird das Eintreten einer Größe, unter bestimmten Bedingungen analysiert, wie z. B. die durchschnittliche Höhe des Umsatzes. Damit überprüfen wir unsere Theorien innerhalb der A/B-Tests auf Zufall oder Muster.

Bayessche Statistik

Hier wird die Wahrscheinlichkeit zwischen zwei Elementen berechnet wie z. B. die Wahrscheinlichkeit, dass es regnet, wenn eine schwarze Wolke auftritt (Berechnung von Verbundwahrscheinlichkeiten). Anders gesagt, wenn jemand Produkt A kauft, wie wahrscheinlich ist es, dass derjenige Produkt B kauft? Damit überprüfen wir unsere Theorien innerhalb der A/B-Tests auf Zufall oder Muster.

Machine Learning

Im Bereich Machine Learning ist die künstliche Intelligenz zu Hause. Methoden und Techniken aus Supervised und Reinforcement Learning werden genutzt, um die KI-Engine selbstständig lernen zu lassen.

Supervised Learning

Hier wird eine Eingangsgröße und eine Zielgröße definiert. Der Algorithmus muss von der Eingangsgröße zur Zielgröße gelangen. Hierzu erhält er Beispiele, um zu lernen, wie er diese Vorgabe erreicht.

Reinforcement Learning

Learning by doing mit anschließender Anpassung, basierend auf dem Ergebnis. So lernt der Algorithmus, was am besten funktioniert.

Auf den richtigen Einsatz von Data Mining und Machine Learning kommt es an

Unsere E-Commerce-Data-Science nutzt Predictive Analytics, um aus historischen Daten zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Hierzu wird ein mathematisches Modell erstellt, welches wichtige Trends erfasst. Die richtige Kombination der Verfahren aus dem Bereich Data Mining und Machine Learning, in Verbindung mit einem hohen Maß an Konsum-Psychologie, ermöglicht unserem Data-Science-Team, wertvolle Vorhersagen für die Zukunft über Predictive Analytics zu treffen. Dadurch schafft es unser Data-Science-Team, unsere KI-Engine stetig weiterzuentwickeln.

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Verschiedene Empfehlungssysteme im E-Commerce

Empfehlungssysteme gehören in den meisten Online Shops zum Standard. Doch betrachtet man die ausgespielten Empfehlungen genauer, zeigt sich, dass es hier große Unterschiede gibt. Unterschiede in den Empfehlungen entstehen durch die eingesetzte Personalisierung. Denn je nach Funktionsweise des Empfehlungssystems werden verschiedene Schwerpunkte bei der Personalisierung gesetzt. Welche Empfehlungssysteme es gibt und wann der Einsatz welches Systems für deinen Online Shop sinnvoll ist, erfährst du in diesem Artikel.

Michael Bernhard: 30. Okt 2020

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Big Data im E-Commerce – das solltest du wissen

Als Shopbetreiber hast du die Möglichkeit viele Daten über deine Nutzer zu sammeln – also, Big Data im E-Commerce zu generieren. Die große Ansammlung an Daten liefert dir aber zunächst noch keine nützlichen Informationen. Denn du musst zielgerichtete Analysen für bestimmte Anwendungsfälle durchführen, damit du wichtige Erkenntnisse sammeln kannst. Wie das funktioniert, kannst du in diesem Blogartikel nachlesen.

Daniela Ilincic: 15. Nov 2018

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