Leitfaden für Maschinelles Lernen im Ecommerce: Anwendungsfälle & Vorteile

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Die COVID-19-Pandemie führte zu einem Anstieg der Online-Ausgaben um 55%, da die Geschäfte in den Einkaufsstraßen geschlossen wurden und veränderte die Art und Weise, wie Verbraucher einkaufen grundlegend. Es ist davon auszugehen, dass der Ecommerce im Einzelhandel bis 2026 ein Wachstum um 56% verzeichnen wird.

Um mit dem Wandel Schritt zu halten, setzen 84% der Ecommerce-Händler auf fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen. Mit der Fähigkeit, Kontext zu verstehen und kontinuierlich aus Daten zu lernen, ermöglichen diese Technologien den Händlern, fundiertere Entscheidungen zu treffen und ihre Maßnahmen genau darauf auszurichten, wie Verbraucher auf ihre Aktionen reagieren.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie Maschinelles Lernen Ecommerce-Händler dabei unterstützt, die Erwartungen ihrer Kund:innen zu erfüllen. Im Zuge dessen betrachten wir die wichtigsten Vorteile und Anwendungsfälle.

Was ist Maschinelles Lernen im Ecommerce?

Mithilfe des Maschinellen Lernens können Ecommerce-Händler Informationen nutzen, um die Customer Experience zu optimieren. Die Technologie analysiert riesige Datensätze und ist darauf trainiert, Muster, Beziehungen und Anomalien in den Daten zu erkennen, auf die der Händler dann reagieren kann.

Da die Technologien für Maschinelles Lernen ständig neue Daten erfassen, werden die Ergebnisse mit der Zeit immer genauer und relevanter. Dies führt zu hyperpersonalisierten Empfehlungen, die wiederum die Beziehung zu den einzelnen Kund:innen stärken und neue Trends vorhersagen, die der Händler als Wettbewerbsvorteil nutzen kann.

Wie funktioniert Maschinelles Lernen im Ecommerce?

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Maschinelles Lernen zur Unterstützung des Ecommerce eingesetzt werden kann, z.B.:

  • Analyse des Kundenverhaltens, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie und warum Menschen kaufen

  • Analyse der Kaufhistorie zur Ermittlung relevanter Trends

  • Analyse von Produktähnlichkeiten als Grundlage für Empfehlungen von Ersatzprodukten

  • Dynamische Preisoptimierung zur Maximierung von Umsatz und Gewinnspanne

  • Kundensegmentierung zur Durchführung maßgeschneiderter Marketingkampagnen

  • Saisonanalyse zur Unterstützung von Produktnachfrageprognosen und Bestandsmanagement

  • Optimierung der Inhalte, um den Kund:innen die richtige Botschaft zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal zu vermitteln

  • Und vieles mehr

Machine learning use cases

Anwendung von Maschinellem Lernen auf Ecommerce Vorteile

Der größte Vorteil des Maschinellen Lernens ist die KI-Personalisierung. Sie ermöglicht es Ecommerce-Händlern, das Einkaufserlebnis so zu gestalten, dass die Kund:innen genau das bekommen, was sie wollen und wann sie es wollen. In den folgenden vier Abschnitten werden die wichtigsten Ergebnisse der KI-Personalisierung näher erläutert: 

Überragende Benutzererfahrungen

Obwohl 80% der Händler glauben, dass sie „tolle Erlebnisse“ bieten, sind nur 8% der Kund:innen dieser Ansicht.

Maschinelles Lernen hilft, diese Lücke durch Contextual Shopping zu schließen. Dabei werden Empfehlungen auf einen bestimmten Zeitpunkt abgestimmt. Wenn ein Händler zum Beispiel nicht sicher ist, ob er einen Rabatt, einen kostenlosen Service oder ein Upgrade anbieten soll, kann er mithilfe der kontextuellen Personalisierung mehrere Bannervarianten erstellen und jede auf den einzelnen Besucher abstimmen. Mit dieser Taktik konnte bimago, ein Anbieter für Wanddekoration, seine Konversionsrate um 44% steigern.

Außerdem ermöglicht Maschinelles Lernen die Personalisierung von Inhalten. In diesem Fall analysiert die Technologie die Vorlieben jedes Nutzers anhand seiner früheren Suchanfragen und Einkäufe, und priorisiert die Ergebnisse entsprechend.

Indem Maschinelles Lernen den Kund:innen das bietet, was sie wollen und wann sie es wollen, bietet es ein besseres Kauferlebnis, für die fast zwei Drittel (61%) der Kund:innen bereit sind, mehr zu bezahlen.

Steigerung der Konversionsrate

Wenn fast ein Drittel (32%) der Kund:innen bereit ist, einer Marke, die sie lieben, nach nur einer schlechten Erfahrung den Rücken zu kehren, ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Händler das Spiel beherrschen.

Mithilfe des Maschinellen Lernens können Händler von prädiktiven Analysen profitieren, um die Zufriedenheit und die Kundenbindung zu erhöhen. Durch die Analyse historischer Daten kann die Technologie genau vorhersagen, wonach der Kunde suchen könnte, um relevante Produktempfehlungen anzubieten. Level Nine Sports ist ein Händler, der von den Vorteilen des Maschinellen Lernens profitiert und seine Konversionsraten um 23,39% steigern und die Zahl der Suchabbrüche um 29,67% senken konnte.

Example of product recommendations based on machine learning

An der Kasse eingesetzt ist dies eine äußerst effektive Taktik, die nachweislich 92% der Kund:innen dazu bringt, weitere Produkte in ihren Warenkorb zu legen. Alles, was es braucht, ist eine einfache Nachricht, um die Kund:innen an ihre früheren Suchanfragen zu erinnern, wie z.B.: „Erinnern Sie sich an die tolle Jeansjacke, die Sie sich gerade angesehen haben?“

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Informierte Entscheidungen

Stellen Sie sich vor, Sie könnten Entscheidungen in Echtzeit treffen, die zu hyperpersonalisierten Erlebnissen führen – ohne jeglichen Aufwand.

Maschinelles Lernen kann genau das leisten. Es hilft Händlern ihre Daten zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, um die Absichten der Kund:innen zu verstehen, personalisierte Produktempfehlungen zu geben und die Nachfrage genau vorherzusagen. Durch die Bereitstellung personalisierter Inhalte konnte das Spieleunternehmen WildTangent die Einlösungsrate von Gutscheincodes um das 9-fache steigern.

Durch Maschinelles Lernen ist es außerdem möglich, den optimalen Zeitpunkt für die Kontaktaufnahme mit dem/der Kund:in zu bestimmen und das Engagement zu steigern. Wenn ein Kunde zum Beispiel ein Frühaufsteher ist und dazu neigt, Nachrichten um 6 Uhr morgens zu öffnen, wird eine KI-gestützte E-Mail-Kampagne seine Nachricht automatisch zu dieser Zeit versenden.

Operative Effizienz

Einzelhändler müssen ihre Gewinnspannen schützen, um ihre Rentabilität zu steigern, und dennoch bleibt die Bestandsverwaltung eine der größten Herausforderungen, da zu geringer oder zu hoher Bestand ein häufiges Problem ist.

Die Erkenntnisse, die das Maschinelle Lernen bietet, ermöglichen es Händlern jedoch, die künftige Nachfrage genau vorherzusagen und ihren Bestand in Echtzeit zu verwalten. In Peak-Zeiten wie Black Friday oder Cyber Monday kann die Technologie zum Beispiel ein benutzerdefiniertes Segment verarbeiten – wie Kund:innen, die in den letzten 30 Tagen eingekauft haben – um den Bedarf vorherzusehen.

Neben der Vorhersage der Nachfrage ist Maschinelles Lernen auch dafür bekannt, Fehler in der Lieferkette, Lagerkosten und Verwaltungskosten zu reduzieren und den Aufwand für die Kundenbetreuung zu verringern.

Woman managing inventory levels for an ecommerce site

Anwendungsfälle für Maschinelles Lernen

KI bietet Händlern unbegrenzte Möglichkeiten zur Verbesserung der Customer Experience, Steigerung der Effizienz und Rationalisierung ihrer Abläufe. Zum Beispiel:

  • Empfehlung von Produkten, die häufig zusammen gekauft werden

  • Personalisierte Produktempfehlungen basierend auf dem Suchverlauf

  • Senden der richtigen Nachricht zur richtigen Zeit an jede:n einzelne:n Kund:in

  • Identifizieren von „Serienwiederkehrern“ und Reduzierung der Marketingausgaben für diese Kund:innen

  • Automatische Korrektur von Rechtschreibfehlern, um die besten Suchergebnisse zu erzielen

In den folgenden vier Abschnitten stellen wir die lukrativsten Anwendungsfälle vor:

Website-Suche

Im Grunde genommen geht es bei der Website-Suche darum, Kund:innen mit dem zusammen zu bringen, wonach sie suchen. Aber es kann zu einer äußerst frustrierenden Erfahrung werden, wenn die Ergebnisse nicht vorhanden, irrelevant oder unerwartet sind. KI verleiht der Website-Suche Intelligenz, um die Absicht des Nutzers zu verstehen und das Erlebnis auf der Grundlage seines früheren Verhaltens zu personalisieren.

Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die KI-gestützte Suche nicht mehr davon abhängig, wie die zugrunde liegende Datenbank strukturiert ist. Jetzt kann sie Tippfehler tolerieren, Synonyme verstehen und relevante Ersatzprodukte oder Produkte, die zusammenpassen, identifizieren. Bei HD Supply führte die KI-gestützte Website-Suche zu einer Umsatzsteigerung von 16% und einer Erhöhung der Add-to-Cart-Rate um 4%.

Aus der Sicht des Händlers bedeutet die Möglichkeit, Empfehlungen zu personalisieren, dass kein Geld mehr unter den Tisch fällt, weil die Ergebnisse so gestaltet werden können, dass sie die Kund:innen ansprechen – zum Beispiel: „Aufgrund Ihrer Vorlieben könnten Ihnen diese Sandalen gefallen. Nur heute gibt es 10% Rabatt!“

Aus Sicht der Kund:innen bedeutet dies, dass sie die Möglichkeit haben, so zu suchen, wie sie möchten – sei es durch Tippen in die Suchleiste, visuelle Suche oder Sprachsuche.

Prognosen zur Abwanderung

Die Abwanderungsprognose ist die Rate, mit der die Verbraucher eine Marke verlassen. Sie kostet den Einzelhandel jährlich bis zu 136 Milliarden Dollar.

Es ist wesentlich teurer, neue Kund:innen zu gewinnen, als sie zu halten, doch drei Viertel (75%) der Kund:innen eines Ecommerce-Shops sind einmalige Käufer. Durch die Präsentation neuer Produkte, die auf früheren Käufen basieren, ist es möglich, das Publikum erneut anzusprechen und diese Investition zu schützen.

Example of machine learning resulting in a "Because you bought" recommendation module

KI und Maschinelles Lernen bieten eine lukrative Möglichkeit, mehr Kund:innen zu einer Conversion zu veranlassen, indem sie vorhersagen, wann Kund:innen kurz davor sind, die Website zu verlassen. An dem Punkt, an dem ein:e Kund:in wahrscheinlich abwandert, kann KI einen automatisierten Ablauf einleiten, der darauf abzielt, dem:der Kund:in Anreize zum Bleiben zu geben, z.B. durch das Teilen nützlicher Inhalte oder dem Anbieten von Rabatten.

Dynamische Preisgestaltung

Der Abbruch des Kaufvorgangs ist ein großes Problem, denn nur 3 von 10 Käufern schließen ihren Einkauf auch ab. Der Hauptgrund dafür, dass Kund:innen ihren Einkaufswagen verlassen, sind zusätzliche Kosten wie Versandkosten, Steuern und Gebühren, die sie an der Kasse überraschen.

Maschinelles Lernen kann helfen, indem es die Kosten des Produkts und die Zeit, in der es den Kund:innen zur Verfügung gestellt wird, optimiert.

Anstatt pauschal 20% Rabatt auf alles zu gewähren, ermöglicht die dynamische Preisgestaltung Einzelhändlern, ihre Preise auf individueller Ebene anzupassen – unter Berücksichtigung von Änderungen der Materialkosten, des Lagerbestands und des Versands, sodass es keine Überraschungen gibt, wenn die Kund:innen zur Kasse gehen. Der Ecommerce-Riese Amazon ändert seine Preise alle 10 Minuten, was zu einer Gewinnsteigerung von 25% geführt hat.

Mehr als ein Drittel (38%) der Ecommerce-Unternehmen nutzt die dynamische Preisgestaltung oder plant ihren Einsatz, um ihre Umsätze zu steigern. Einer der strategischsten Anwendungsfälle ist die Benachrichtigung von Kund:innen, wenn ein beliebtes Produkt im Preis sinkt – denn ein bereits begehrtes Produkt wird unwiderstehlich, wenn es plötzlich 10% günstiger ist.

Kundenservice

Es besteht eine große Diskrepanz zwischen der Wahrnehmung von Contact-Center-Managern und den Erfahrungen ihrer Kund:innen. Der Zugang zu Live-Agenten, die Reaktionszeiten und das Gefühl, dass die Kund:innen gehört und verstanden werden, bleibt hinter den Erwartungen zurück. KI und Technologien des Maschinellen Lernens machen es jedoch möglich, außergewöhnlichen Kundenservice rund um die Uhr zu bieten, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Dank der Weiterentwicklung der konversationellen KI ist es Chatbots nun möglich, die menschliche Sprache zu simulieren und einen interaktiven Dialog anzubieten, um Kundenanfragen zu beantworten, Empfehlungen auszusprechen und sie zu dem zu leiten, wonach sie suchen.

Woman interacting with a conversational AI chatbot

Heute erwarten zwei Drittel der Kund:innen einen Echtzeit-Kundenservice, und KI kann Einzelhändlern dabei helfen, dies mit Leichtigkeit zu ermöglichen. Bei der Unterstützung des Online-Shoppings schafft Conversational Commerce ein ansprechenderes Kundenerlebnis und optimiert die zeitkritische Kommunikation, um sofortiges Handeln zu fördern. Darüber hinaus kann es Mehrwertangebote wie Shopping-as-a-Service erleichtern, die die Bequemlichkeit des Online-Shoppings mit personalisierter Unterstützung und maßgeschneiderten Empfehlungen kombinieren.

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AI use cases with Loomi from Bloomreach

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