Künstliche Intelligenz (KI/AI) im E-Commerce

Mit Software den Onlineshop optimieren

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Wie wird mein E-Commerce-Shop zur Nummer 1 in meinem Kundensegment? Diese Gretchenfrage stellen sich viele Unternehmer und ebenso vielfältig ist die Antwort auf diese Frage. Es gibt nämlich eine Vielzahl von Stellschrauben, inneren und äusseren Faktoren und gezielten Massnahmen, um dieses Ziel zu erreichen. Statt dem Ziel Marktführer zu sein gibt es auch eine Menge weiterer Ziele, mit denen sich Anbieter von Onlineshops auseinandersetzen. Sie möchten beispielweise das Usererlebnis verbessern, den Bestellvorgang optimieren, oder die Kundenkommunikation automatisieren. Eine Option um solche Ziele zu erreichen ist der Einsatz von Software mit künstlicher Intelligenz (KI bzw. AI von Artificial Intelligence). Mit einer sauberen Implementierung können sowohl interne Abläufe beschleunigt, als auch das Usererlebnis optimiert werden.

Künstliche Intelligenz – eine Definition

Das Gabler Wirtschaftslexikon definiert KI folgendermassen:

„Erforschung intelligenten Problemlösungsverhaltens sowie die Erstellung intelligenter Computersysteme. Künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt sich mit Methoden, die es einem Computer ermöglichen, solche Aufgaben zu lösen, die, wenn sie vom Menschen gelöst werden, Intelligenz erfordern.“

Eine KI kann somit eigenständig Antworten finden und Fragen lösen, ohne das diese zuvor exakt vorgegeben bzw. programmiert werden müssen. Es handelt sich um einen sehr komplexen Algorithmus, der selbständig Lösungswege erlernt. Ein Beispiel hierfür ist die Überprüfung von neu hochgeladenen Videos bei YouTube. Laut tubefilter.com werden pro Minute über 500 Stunden neues Videomaterial hochgeladen, was eine manuelle Überprüfung unmöglich macht. Durch den Einsatz von intelligenter Software kann automatisiert ermittelt werden, ob die Inhalte den Richtlinien entsprechen.

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Deep Learning

Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernen in Verbindung mit künstlicher Intelligenz. Damit wird die Art und Weise nachgeahmt, wie Menschen bestimmte Kategorien von Wissen erwerben. Vor allem für Data Scientists ist es von grosser Bedeutung, da Deep Learning ein wichtiger Bestandteil von Datenwissenschaft, Statistiken und dem Erstellen von Vorhersagemodellen ist. Komplexe Prozesse wie das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von grossen Datenmengen werden dadurch simpler, schneller und präziser. Die Algorithmen sind hierarchisch aufgebaut und jede Abstraktionsebene enthält dabei Wissen und Informationen, das auf den vorherigen aufbaut. Anhand von Beispielen möchten wir dies erläutern. Ein wenig Vergleichen lässt sich dies mit dem bekannten Spiel „Wer bin ich?“. Bei diesem Ratespiel wird ein Personenname verdeckt auf ein Post-It geschrieben und dem Mitspieler auf die Stirn geklebt. Dieser muss dann anhand deduktiver Fragen erraten, wer er ist. Wählen wir in diesem Beispiel Roger Federer aus. Die Fragerunde könnte dann lauten:

  • Bin ich eine Frau -> nein
  • Bin ich ein Mann -> ja
  • Bin ich berühmt -> ja
  • Bin ich eine noch lebende Person -> ja
  • Bin ich Sportler -> ja
  • Bin ich aus der Schweiz -> ja
  • Bin ich Roger Federer -> ja

Hierarchisch werden so Merkmale aufgebaut, die eine Person beschreiben. Ein ähnliches Beispiel könnt ihr im nachfolgenden Video sehen, in dem Deep Learning damit erläutert wird, wie man einem Kleinkind den Begriff Hund erklärt, indem es die Merkmale eines Hundes versteht. Also z.B. dass ein Hund 4 Pfoten und eine Schnauze hat. Damit wird das Konzept eines Hundes verdeutlicht, indem eine Hierarchie mit abstrakten Wissensebenen aufgebaut wird. Quasi wieder die Frage: Hast du 4 Pfoten -> nein -> dann kannst du kein Hund sein oder -> ja -> dann geht es zur nächsten Merkmalsebene.

Quelle: Eye on Tech, YouTube

Anwendungsbereiche im E-Commerce

Die Implementierungsmöglichkeiten sind ebenso zahlreich wie die Anwendungsgebiete. Nachfolgend möchten wir euch daher die relevantesten Bereiche auflisten.

Personalisierung

Die KI erkennt aufgrund demografischer Daten und einer Auswertung des bisherigen Online- und Kaufverhaltens welche Produkte und welche Kundenansprache für eine Person am besten sind.

Unternehmenskommunikation

Mit dem Einsatz von KI-Software kann diese optimiert werden, indem die Ansprache individuell ist, gleichzeitig aber einem einheitlichen Standard unterliegt. Vergleichbar ist dies mit McDonald’s. Obwohl es regionale Angebote gibt, ist das grundsätzliche Angebot in jeder Filiale weltweit jedoch einheitlich.

Produktempfehlungen

AI wertet die Interessen und das bisherige Kaufverhalten eines Kunden aus und kann dies mit statistischen Zwillingen vergleichen. Dadurch werden Produktempfehlungen passgenauer und die Chance für den Shopbetreiber, einen weiteren bzw. zusätzlichen Kauf auszulösen, erhöht.

Suchfunktion

Mit Hilfe intelligenter Suchfunktionen können Produkte nicht nur wie bisher bekannt simpel nach Kategorien gefiltert werden, sondern weitere Daten spielen eine Rolle. Sucht z.B. ein Kunde aus der Schweiz in einem deutschen Elektroshop nach einem Gerät, so könnte ihm bei den Suchergebnissen direkt das Modell mit einem schweizer Stecker angezeigt werden. Somit lässt sich eine Segmentierung vornehmen, die auf den einzelnen Kunden bzw. einzelne Kundengruppen zugeschnitten ist. Voice Search ist zudem eine spannende Option, über deren Implementierung man als Versandhändler nachdenken kann.

Customer Support

Immer häufiger kommen Chatbots zum Einsatz, um bei generellen Fragen schnell und einfach Unterstützung zu leisten. Insbesondere hier sollte man unserer Erfahrung nach aber auf eine sehr gute Software achten und gleichzeitig die Option reale Personen zu kontaktieren nicht ersetzen. Ansonsten kann der Frust bei potentiellen Kunden schnell zu einem Gang zur Konkurrenz führen.

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Waren und Lagerbestand, Retouren

Kunden erwarten eine schnelle Lieferung der Produkte, während der Onlinehändler sein Versandlager möglichst optimal auslasten möchte. Durch ein smartes System werden verschiedene Faktoren wie Feiertage oder auch das Wetter in die Berechnung miteinbezogen. Die Software lernt welche äusseren Bedingungen zu welchen Kaufentscheidungen führen und passt die Bestellungen im Warenlager entsprechend an. Mit Hilfe eines ausgeklügelten Retourenmanagements lassen sich zudem Kosten minimieren und Rückläufer wieder schneller in Umlauf bringen.

Produktbewertungen

Dieser Bereich wird oft vernachlässigt, indem die Reviews nicht ausgewertet werden. Insbesondere bei grösseren Shops ist eine manuelle Auswertung jedoch kaum möglich. Durch Artificial Intelligence können Aussagen aus Kundenfeedbacks abgeleitet werden, die in eine Produktoptimierung fliessen.

Sprachen

Insbesondere bei Onlineshops, die weltweit versenden, wäre es sehr mühsam jede einzelne Produktbeschreibung in unzählige Sprachen übersetzen zu müssen. Mit intelligenten Übersetzungstools können jedoch auch Nischenmärkte angesprochen werden. Dies ersetzt zwar nicht gänzlich eine professionelle Übersetzung, ist aber kosteneffizienter in der Umsetzung.

Produktpräsentation

Durch die Analyse von verschiedenen Produktpräsentationen und deren Bildern und Texten lässt sich ableiten, welche Darstellung für die Kunden am attraktivsten ist. Alle Angebote können anschliessend dahingehend optimiert werden.

Customer Lifetime Value, Kaufzyklus

Hier möchte man die Kunden segmentieren und eine Vorhersage treffen, wie sich das Kaufverhalten in Zukunft wahrscheinlich zeigen wird. Aufgrund dieser Segmentierung lassen sich so verschiedene Zeitpunkte für unterschiedliche Marketingkampagnen festlegen, welche Werbemittel dafür verwendet werden und welches Angebot für ein bestimmtes Segment am spannendsten ist. Dies wirkt sich auch auf die Umsatzprognose und den Lagerbestand aus.

Benötige ich überhaupt KI?

Viele führende Unternehmen setzen sie bereits ein. Doch der Einsatz lohnt sich auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) und wir empfehlen bereits in der Start-Up-Phase von E-Commerce-Unternehmen den Punkt KI in den Business Plan einfliessen zu lassen. Dadurch ergibt sich oft die Möglichkeit einen USP herauszuarbeiten und sich vom Wettbewerb abzuheben. Auch für Investorenrunden ist der fest eingeplante Einsatz von KI oft ein guter Anreiz, um Interesse zu wecken. Die Implementierung muss jedoch im Vorfeld genau geprüft werden, sodass ein grösstmöglicher Effekt erzielt werden kann. Ebenso ist die Auswahl des richtigen Softwarepartners entscheidend, da es sich teilweise um eine tiefgehende und langfristige Integration in die internen Abläufe und Planungen handelt.

Praxisbeispiele für KI-Projekte

Siri, Alexa und Co. haben bereits längst Einzug in unseren Alltag gehalten. Auch der Bereich Smart Homes wird immer spannender, indem sich beispielweise die Beleuchtung in Räumen automatisch durch Daten wie der Jahreszeit, dem Zeitpunkt des Sonnenuntergangs, des Wetters oder der Gewohnheiten einer Person steuern lässt. Soziale Netzwerke setzen auf Gesichtserkennung und viel Werbung, die wir beim Surfen sehen, ist mit Algorithmen verknüpft. An dieser Stelle freuen wir uns einen Experten zu Wort kommen zu lassen, der KI Software täglich nutzt:

Einblick in die Praxis

Mein Name ist Jose Miguel Palomo Museros und ich bin Translation Manager bei Blue Tomato. Ich bin verantwortlich für unseren Freelancer-Pool, erstelle und betreue unsere Übersetzungen in mehrere Sprachen und pflege unsere Terminologie-Datenbank.

Bei Blue Tomato verwenden wir eine Übersetzungsmanagement-Software namens Across Language Server, mit der wir die Texte vorbereiten, an unsere Übersetzer verteilen und abschliessend Korrektur lesen und bearbeiten, bevor wir sie fertigstellen. Dies alles effizient und bequem an einem Ort und mit einem Tracking versehen. Es ermöglicht uns auch, alle bisherigen Übersetzungen zu speichern, die KI lernt so unsere Muster und macht wiederum Vorschläge für zukünftige Übersetzungen. Dies ist sehr nützlich, insbesondere da wir eine grosse Anzahl von Produkttexten übersetzen, die sehr ähnlich sind. Ein hoher Prozentsatz des Textes wird maschinell übersetzt und der Übersetzer muss diesen nur Korrektur lesen und die wenigen verbleibenden Lücken ausfüllen.

Es stellt auch eine riesige mehrsprachige Datenbank zusammen, die unseren verschiedenen Teams zum schnelle Nachschlagen zur Verfügung steht. Dies spart viel Zeit für verschiedene tägliche Aufgaben ein, denn anstatt eine Übersetzung in Auftrag zu geben, die normalerweise 2 oder 3 Tage dauern würde, können die Mitarbeiter Fachbegriffe oder kurze Sätze im Handumdrehen nachschlagen. Neben dem zeitlichen Faktor ist dies auch sehr kosteneffizient und wir stellen sicher, dass alles korrekt und gemäss unserem Branding erledigt wird.

Dies ermöglicht ein Mass an Konsistenz und Homogenität, das viel schwieriger zu erreichen wäre (wenn überhaupt möglich), wenn jeder Text und jede Übersetzung manuell und eigenständig erstellt werden würde. Was wiederum perfekt zu unserem Ziel passt: die Kultur und Erfahrung von Blue Tomato unseren Kunden auf organische und konsistente Weise näher zu bringen. Wir sind viel mehr als ein Online-Shop, wir sehen unsere Kunden eher als Partner und viele von ihnen identifizieren sich mit unserer Kultur und unseren Werten. Deshalb möchten wir, dass sie sich überall auf der Welt zu Hause fühlen wenn sie mit uns interagieren – sei es virtuell, in einem Geschäft, oder bei einer Veranstaltung.

Die Arbeit mit einer Software, die ständig dazulernt und sich mit den Übersetzungen aktualisiert, mit denen wir sie füttern, ermöglicht es uns diesen konsistenten und markengerechten Ton zu erreichen, sodass unsere Kunden bei jedem Touchpoint ein authentisches Erlebnis haben.

Gefahren und Stolpersteine

Hierbei geht es weniger um Endzeitszenarien wie im Film Terminator, in dem die KI Skynet die Weltherrschaft an sich reisst. Vielmehr gilt es einige Faktoren bei der Einführung und

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der Auswahl von künstlicher Intelligenz zu beachten. Das Ergebnis einer Datenauswertung kann immer nur so gut sein, wie die zu Grunde gelegte Datenauswahl, sowohl was die Quantität, als auch die Qualität betrifft. Vor der Festlegung auf eine bestimmte Funktionsweise und Integration ist ein Proof of Concept nötig, in dem geprüft wird, ob das Ziel auch mit den vorhandenen Mitteln erreicht werden kann. Insbesondere KI-Systeme, die direkte Berührungspunkte mit Kunden haben, wie z.B. ein Chatbot, sind auf Herz und Nieren zu prüfen. Ist meine Zielgruppe für diese Art von Software überhaupt empfänglich und sieht sie diese als Mehrwert an? Auch wenn eine Software bereits sehr umfangreich erprobt ist, sollte man ihr nie blind vertrauen. Eine manuelle Überwachung führt zu einer doppelten Absicherung. Auch bei komplexen Systemen ist es essentiell, jederzeit die Ergebnisse einer künstlichen Intelligenz nachvollziehen zu können, sodass die Aussagekraft verifiziert werden kann.

Fazit

Das Thema künstliche Intelligenz schreitet nicht nur im E-Commerce, sondern auch in unserem Alltag schnellen Schrittes voran. Es ist ein sehr faszinierendes und komplexes Themengebiet mit einer Vielzahl von Möglichkeiten. Die Einführung von KI ist jedoch oft ein umfangreicher und kostenintensiver Prozess, der tief in die Unternehmensprozesse eingreift. Daher sollte der Einsatz detailliert geplant sein und einen klaren Mehrwert darstellen. Dieser wird anhand konkreter Ziele wie beispielsweise der Cross-und Upsellingrate, der Qualitätssteigerung oder der Kundenzufriedenheit gemessen.

I’ll be back! 

… und zwar mit dem bald folgenden Thema: Organic Marketing II – Praktische Umsetzungstipps 😉

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