{"id":18342,"date":"2023-10-20T09:53:30","date_gmt":"2023-10-20T09:53:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bloomreach.com\/library\/leitfaden-fur-maschinelles-lernen-im-ecommerce-anwendungsfalle-vorteile"},"modified":"2025-02-12T15:22:58","modified_gmt":"2025-02-12T15:22:58","slug":"leitfaden-fur-maschinelles-lernen-im-e-commerce","status":"publish","type":"library","link":"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/blog\/leitfaden-fur-maschinelles-lernen-im-e-commerce","title":{"rendered":"Leitfaden f\u00fcr Maschinelles Lernen im Ecommerce: Anwendungsf\u00e4lle &#038; Vorteile"},"content":{"rendered":"<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Die COVID-19-Pandemie f\u00fchrte zu einem Anstieg der Online-Ausgaben um <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/johnkoetsier\/2022\/03\/15\/pandemic-digital-spend-17-trillion\/?sh=73fe68625035\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">55%<\/a>, da die Gesch\u00e4fte in den Einkaufsstra\u00dfen geschlossen wurden und ver\u00e4nderte die Art und Weise, wie Verbraucher einkaufen grundlegend. Es ist davon auszugehen, dass der <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/blog\/why-ai-is-the-future-of-e-commerce\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ecommerce<\/a> im Einzelhandel bis 2026 ein Wachstum um <a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/379046\/worldwide-retail-e-commerce-sales\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">56%<\/a> verzeichnen wird.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Um mit dem Wandel Schritt zu halten, setzen <a href=\"https:\/\/masterofcode.com\/blog\/state-of-artificial-intelligence-ai-in-ecommerce-statistics-and-deployment\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">84%<\/a> der Ecommerce-H\u00e4ndler auf fortschrittliche Technologien wie K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen. Mit der F\u00e4higkeit, Kontext zu verstehen und kontinuierlich aus Daten zu lernen, erm\u00f6glichen diese Technologien den H\u00e4ndlern, fundiertere Entscheidungen zu treffen und ihre Ma\u00dfnahmen genau darauf auszurichten, wie Verbraucher auf ihre Aktionen reagieren.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>In diesem Artikel untersuchen wir, wie Maschinelles Lernen Ecommerce-H\u00e4ndler dabei unterst\u00fctzt, die Erwartungen ihrer Kund:innen zu erf\u00fcllen. Im Zuge dessen betrachten wir die wichtigsten Vorteile und Anwendungsf\u00e4lle.<\/p>\n<h2>Was ist Maschinelles Lernen im Ecommerce?<\/h2>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Mithilfe des Maschinellen Lernens k\u00f6nnen Ecommerce-H\u00e4ndler Informationen nutzen, um die Customer Experience zu optimieren. Die Technologie analysiert riesige Datens\u00e4tze und ist darauf trainiert, Muster, Beziehungen und Anomalien in den Daten zu erkennen, auf die der H\u00e4ndler dann reagieren kann.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Da die Technologien f\u00fcr Maschinelles Lernen st\u00e4ndig neue Daten erfassen, werden die Ergebnisse mit der Zeit immer genauer und relevanter. Dies f\u00fchrt zu hyperpersonalisierten Empfehlungen, die wiederum die Beziehung zu den einzelnen Kund:innen st\u00e4rken und neue Trends vorhersagen, die der H\u00e4ndler als Wettbewerbsvorteil nutzen kann.<\/p>\n<h2>Wie funktioniert Maschinelles Lernen im Ecommerce?<\/h2>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Es gibt viele M\u00f6glichkeiten, wie Maschinelles Lernen zur Unterst\u00fctzung des Ecommerce eingesetzt werden kann, z.B.:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Analyse des Kundenverhaltens, um Erkenntnisse dar\u00fcber zu gewinnen, wie und warum Menschen kaufen<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Analyse der Kaufhistorie zur Ermittlung relevanter Trends<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Analyse von Produkt\u00e4hnlichkeiten als Grundlage f\u00fcr Empfehlungen von Ersatzprodukten<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Dynamische Preisoptimierung zur Maximierung von Umsatz und Gewinnspanne<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Kundensegmentierung zur Durchf\u00fchrung ma\u00dfgeschneiderter Marketingkampagnen<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Saisonanalyse zur Unterst\u00fctzung von Produktnachfrageprognosen und Bestandsmanagement<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Optimierung der Inhalte, um den Kund:innen die richtige Botschaft zur richtigen Zeit \u00fcber den richtigen Kanal zu vermitteln<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Und vieles mehr<\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/1.-1720x800px-machine-learning-at-2x.jpg\" alt=\"Machine learning use cases\" \/><\/p>\n<h2>Anwendung von Maschinellem Lernen auf Ecommerce Vorteile<\/h2>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Der gr\u00f6\u00dfte Vorteil des Maschinellen Lernens ist die <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/ai-personalization-5-examples-business-challenges\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">KI-Personalisierung<\/a>. Sie erm\u00f6glicht es Ecommerce-H\u00e4ndlern, 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 n\u00e4her erl\u00e4utert:<\/p>\n<h3>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<\/h3>\n<p>\u00dcberragende Benutzererfahrungen<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Obwohl <a href=\"https:\/\/www.ft.com\/partnercontent\/merkle\/how-ai-is-supercharging-the-customer-experience.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">80%<\/a> der H\u00e4ndler glauben, dass sie \u201etolle Erlebnisse\u201c bieten, sind nur 8% der Kund:innen dieser Ansicht.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Maschinelles Lernen hilft, diese L\u00fccke durch <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/contextual-personalization\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Contextual Shopping<\/a> zu schlie\u00dfen. Dabei werden Empfehlungen auf einen bestimmten Zeitpunkt abgestimmt. Wenn ein H\u00e4ndler zum Beispiel nicht sicher ist, ob er einen Rabatt, einen kostenlosen Service oder ein Upgrade anbieten soll, kann er mithilfe der <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/use-cases\/personalize-offers-based-on-customer-preferences-with-contextual-personalization\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">kontextuellen Personalisierung<\/a> mehrere Bannervarianten erstellen und jede auf den einzelnen Besucher abstimmen. Mit dieser Taktik konnte <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/case-studies\/bimago-case-study\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">bimago<\/a>, ein Anbieter f\u00fcr Wanddekoration, seine Konversionsrate um 44% steigern.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Au\u00dferdem erm\u00f6glicht Maschinelles Lernen die <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/content\/content-personalisierung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Personalisierung von Inhalten<\/a>. In diesem Fall analysiert die Technologie die Vorlieben jedes Nutzers anhand seiner fr\u00fcheren Suchanfragen und Eink\u00e4ufe, und priorisiert die Ergebnisse entsprechend.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Indem Maschinelles Lernen den Kund:innen das bietet, was sie wollen und wann sie es wollen, bietet es ein besseres Kauferlebnis, f\u00fcr die fast zwei Drittel (<a href=\"https:\/\/www.cmswire.com\/customer-experience\/4-ways-that-ai-is-improving-the-customer-experience\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">61%<\/a>) der Kund:innen bereit sind, mehr zu bezahlen.<\/p>\n<h3>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<\/h3>\n<p>Steigerung der Konversionsrate<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Wenn fast ein Drittel (<a href=\"https:\/\/www.ft.com\/partnercontent\/merkle\/how-ai-is-supercharging-the-customer-experience.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">32%<\/a>) der Kund:innen bereit ist, einer Marke, die sie lieben, nach nur einer schlechten Erfahrung den R\u00fccken zu kehren, ist es von entscheidender Bedeutung, dass die H\u00e4ndler das Spiel beherrschen.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Mithilfe des Maschinellen Lernens k\u00f6nnen H\u00e4ndler von <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/predictive-marketing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pr\u00e4diktiven Analysen<\/a> profitieren, um die Zufriedenheit und die Kundenbindung zu erh\u00f6hen. Durch die Analyse historischer Daten kann die Technologie genau vorhersagen, wonach der Kunde suchen k\u00f6nnte, um <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/discovery\/product-recomandations\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">relevante Produktempfehlungen<\/a> anzubieten. <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/case-studies\/level-nine-sports-case-study\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Level Nine Sports<\/a> ist ein H\u00e4ndler, der von den Vorteilen des Maschinellen Lernens profitiert und seine Konversionsraten um 23,39% steigern und die Zahl der Suchabbr\u00fcche um 29,67% senken konnte.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/2.-1720x800px-product-recommendations-at-2x.jpg\" alt=\"Example of product recommendations based on machine learning\" \/><\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p><a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/use-cases\/increase-aov-by-showing-customers-their-last-viewed-items-at-checkout\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">An der Kasse eingesetzt<\/a> ist dies eine \u00e4u\u00dferst effektive Taktik, die nachweislich <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/discovery\/product-recomandations\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">92%<\/a> 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 fr\u00fcheren Suchanfragen zu erinnern, wie z.B.: \u201eErinnern Sie sich an die tolle Jeansjacke, die Sie sich gerade angesehen haben?\u201c<\/p>\n<p><strong>[KI ANWENDUNGSF\u00c4LLE]<\/strong> 8 Beispiele, wie KI f\u00fcr ein optimales Kundenerlebnis beim Online-Shopping sorgt<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/blog\/beispiele-fur-ki-im-online-shopping\"><strong>Jetzt Kundenerlebnisse verbessern<\/strong><\/a><\/p>\n<h3>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<\/h3>\n<p>Informierte Entscheidungen<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Stellen Sie sich vor, Sie k\u00f6nnten Entscheidungen in Echtzeit treffen, die zu hyperpersonalisierten Erlebnissen f\u00fchren \u2013 ohne jeglichen Aufwand.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Maschinelles Lernen kann genau das leisten. Es hilft H\u00e4ndlern 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 <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/case-studies\/how-wildtangent-used-bloomreach-engagement-to-9x-voucher-redemption-rate\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">WildTangent<\/a> die Einl\u00f6sungsrate von Gutscheincodes um das 9-fache steigern.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Durch Maschinelles Lernen ist es au\u00dferdem m\u00f6glich, den <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/use-cases\/use-ai-to-automatically-send-campaigns-to-customers-at-the-right-time\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">optimalen Zeitpunkt f\u00fcr die Kontaktaufnahme<\/a> mit dem\/der Kund:in zu bestimmen und das Engagement zu steigern. Wenn ein Kunde zum Beispiel ein Fr\u00fchaufsteher ist und dazu neigt, Nachrichten um 6 Uhr morgens zu \u00f6ffnen, wird eine KI-gest\u00fctzte E-Mail-Kampagne seine Nachricht automatisch zu dieser Zeit versenden.<\/p>\n<h3>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<\/h3>\n<p>Operative Effizienz<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Einzelh\u00e4ndler m\u00fcssen ihre Gewinnspannen sch\u00fctzen, um ihre Rentabilit\u00e4t zu steigern, und dennoch bleibt die Bestandsverwaltung eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen, da zu geringer oder zu hoher Bestand ein h\u00e4ufiges Problem ist.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Die Erkenntnisse, die das Maschinelle Lernen bietet, erm\u00f6glichen es H\u00e4ndlern jedoch, die k\u00fcnftige Nachfrage genau vorherzusagen und ihren Bestand in Echtzeit zu verwalten. In <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/use-cases\/process-custom-segments-without-delays-during-peak-seasons\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Peak-Zeiten<\/a> wie Black Friday oder Cyber Monday kann die Technologie zum Beispiel ein benutzerdefiniertes Segment verarbeiten \u2013 wie Kund:innen, die in den letzten 30 Tagen eingekauft haben \u2013 um den Bedarf vorherzusehen.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Neben der Vorhersage der Nachfrage ist Maschinelles Lernen auch daf\u00fcr bekannt, <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/operations\/our-insights\/ai-driven-operations-forecasting-in-data-light-environments\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Fehler in der Lieferkette, Lagerkosten und Verwaltungskosten zu reduzieren<\/a> und den <a href=\"https:\/\/www.outsourceaccelerator.com\/articles\/customer-experience-statistics\/#:~:text=Customer-experience-statistics%3A-How-AI-optimizes-CX&amp;text=As-per-Chatbots-Magazine%2C-adding,AI-directly-into-consumer-interactions.\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Aufwand f\u00fcr die Kundenbetreuung zu verringern<\/a>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/machine-learning-in-e-commerce_managing-stock-scaled.jpg\" alt=\"Woman managing inventory levels for an ecommerce site\" \/><\/p>\n<h2>Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Maschinelles Lernen<\/h2>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>KI bietet H\u00e4ndlern <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/loomi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">unbegrenzte M\u00f6glichkeiten<\/a> zur Verbesserung der Customer Experience, Steigerung der Effizienz und Rationalisierung ihrer Abl\u00e4ufe. Zum Beispiel:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Empfehlung von Produkten, die h\u00e4ufig zusammen gekauft werden<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Personalisierte Produktempfehlungen basierend auf dem Suchverlauf<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Senden der richtigen Nachricht zur richtigen Zeit an jede:n einzelne:n Kund:in<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Identifizieren von \u201eSerienwiederkehrern\u201c und Reduzierung der Marketingausgaben f\u00fcr diese Kund:innen<\/li>\n<li>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n <\/style>\n<p>Automatische Korrektur von Rechtschreibfehlern, um die besten Suchergebnisse zu erzielen<\/li>\n<\/ul>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>In den folgenden vier Abschnitten stellen wir die lukrativsten Anwendungsf\u00e4lle vor:<\/p>\n<h3>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<\/h3>\n<p>Website-Suche<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>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 \u00e4u\u00dferst frustrierenden Erfahrung werden, wenn die Ergebnisse nicht vorhanden, irrelevant oder unerwartet sind. KI verleiht der Website-Suche <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/discovery\/search-intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Intelligenz<\/a>, um die Absicht des Nutzers zu verstehen und das Erlebnis auf der Grundlage seines fr\u00fcheren Verhaltens zu <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/discovery\/personalisierte-suche\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">personalisieren<\/a>.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Durch die <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/natural-language-processing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache<\/a> ist die KI-gest\u00fctzte Suche nicht mehr davon abh\u00e4ngig, wie die zugrunde liegende Datenbank strukturiert ist. Jetzt kann sie Tippfehler tolerieren, Synonyme verstehen und relevante Ersatzprodukte oder Produkte, die zusammenpassen, identifizieren. Bei <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/case-studies\/hd-supply-builds-increases-search-revenue-with-bloomreach-discovery\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">HD Supply<\/a> f\u00fchrte die KI-gest\u00fctzte Website-Suche zu einer Umsatzsteigerung von 16% und einer Erh\u00f6hung der Add-to-Cart-Rate um 4%.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Aus der Sicht des H\u00e4ndlers bedeutet die M\u00f6glichkeit, Empfehlungen zu personalisieren, dass <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/use-cases\/personalize-recommendations-based-on-purchasing-and-browsing-history\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">kein Geld mehr unter den Tisch f\u00e4llt<\/a>, weil die Ergebnisse so gestaltet werden k\u00f6nnen, dass sie die Kund:innen ansprechen \u2013 zum Beispiel: \u201eAufgrund Ihrer Vorlieben k\u00f6nnten Ihnen diese Sandalen gefallen. Nur heute gibt es 10% Rabatt!\u201c<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Aus Sicht der Kund:innen bedeutet dies, dass sie die M\u00f6glichkeit haben, so zu suchen, wie sie m\u00f6chten \u2013 sei es durch Tippen in die <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/everything-you-need-to-know-about-search-bars-and-digital-merchandising-right-now\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Suchleiste<\/a>, visuelle Suche oder Sprachsuche.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/blog\/ki-im-e-commerce-merchandising\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/mit-ki-zu-roi-v2.jpg\" \/><\/a><\/p>\n<h3>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<\/h3>\n<p>Prognosen zur Abwanderung<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Die Abwanderungsprognose ist die Rate, mit der die Verbraucher eine Marke verlassen. Sie kostet den Einzelhandel j\u00e4hrlich bis zu <a href=\"https:\/\/www.sellzone.com\/churn-rate-in-ecommerce-complete-guide\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">136 Milliarden Dollar<\/a>.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>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 K\u00e4ufer. Durch die Pr\u00e4sentation neuer Produkte, die auf fr\u00fcheren K\u00e4ufen basieren, ist es m\u00f6glich, das <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/use-cases\/reengage-audiences-likely-to-churn-by-showcasing-products-based-on-past-purchases\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Publikum erneut anzusprechen<\/a> und diese Investition zu sch\u00fctzen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/5.-1720x800px-because-you-previously-purchased-at-2x.jpg\" alt=\"Example of machine learning resulting in a &quot;Because you bought&quot; recommendation module\" \/><\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>KI und Maschinelles Lernen bieten eine lukrative M\u00f6glichkeit, 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 n\u00fctzlicher Inhalte oder dem Anbieten von Rabatten.<\/p>\n<h3>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<\/h3>\n<p>Dynamische Preisgestaltung<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Der Abbruch des Kaufvorgangs ist ein gro\u00dfes Problem, denn nur <a href=\"https:\/\/baymard.com\/lists\/cart-abandonment-rate\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">3 von 10 K\u00e4ufern<\/a> schlie\u00dfen ihren Einkauf auch ab. Der Hauptgrund daf\u00fcr, dass Kund:innen ihren Einkaufswagen verlassen, sind <a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/1228452\/reasons-for-abandonments-during-checkout-united-states\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">zus\u00e4tzliche Kosten<\/a> wie Versandkosten, Steuern und Geb\u00fchren, die sie an der Kasse \u00fcberraschen.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Maschinelles Lernen kann helfen, indem es die Kosten des Produkts und die Zeit, in der es den Kund:innen zur Verf\u00fcgung gestellt wird, optimiert.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Anstatt pauschal 20% Rabatt auf alles zu gew\u00e4hren, erm\u00f6glicht die dynamische Preisgestaltung Einzelh\u00e4ndlern, ihre Preise auf individueller Ebene anzupassen \u2013 unter Ber\u00fccksichtigung von \u00c4nderungen der Materialkosten, des Lagerbestands und des Versands, sodass es keine \u00dcberraschungen gibt, wenn die Kund:innen zur Kasse gehen. Der Ecommerce-Riese Amazon \u00e4ndert seine Preise alle <a href=\"https:\/\/addepto.com\/blog\/best-machine-learning-use-cases-ecommerce\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">10 Minuten<\/a>, was zu einer Gewinnsteigerung von <a href=\"https:\/\/www.ftstrategies.com\/en-gb\/insights\/five-lessons-for-businesses-investigating-dynamic-pricing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">25%<\/a> gef\u00fchrt hat.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Mehr als ein Drittel (<a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/1174557\/dynamic-pricing-ecommerce-companies-worldwide\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">38%<\/a>) der Ecommerce-Unternehmen nutzt die dynamische Preisgestaltung oder plant ihren Einsatz, um ihre Ums\u00e4tze zu steigern. Einer der strategischsten Anwendungsf\u00e4lle ist die <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/use-cases\/alert-customers-when-their-favorite-products-drop-in-price\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Benachrichtigung von Kund:innen, wenn ein beliebtes Produkt im Preis sinkt<\/a> \u2013 denn ein bereits begehrtes Produkt wird unwiderstehlich, wenn es pl\u00f6tzlich 10% g\u00fcnstiger ist.<\/p>\n<h3>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<\/h3>\n<p>Kundenservice<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Es besteht eine gro\u00dfe <a href=\"https:\/\/www.cmswire.com\/customer-experience\/8-customer-experience-statistics-you-need-to-know\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Diskrepanz<\/a> zwischen der Wahrnehmung von Contact-Center-Managern und den Erfahrungen ihrer Kund:innen. Der Zugang zu Live-Agenten, die Reaktionszeiten und das Gef\u00fchl, dass die Kund:innen geh\u00f6rt und verstanden werden, bleibt hinter den Erwartungen zur\u00fcck. KI und Technologien des Maschinellen Lernens machen es jedoch m\u00f6glich, au\u00dfergew\u00f6hnlichen Kundenservice rund um die Uhr zu bieten, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Dank der Weiterentwicklung der <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/conversational-ai-everything-you-need-to-know\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">konversationellen KI<\/a> ist es Chatbots nun m\u00f6glich, 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.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/6.-1720x800px-customer-service-at-2x.jpg\" alt=\"Woman interacting with a conversational AI chatbot\" \/><\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Heute erwarten <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/operations\/our-insights\/the-next-frontier-of-customer-engagement-ai-enabled-customer-service\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">zwei Drittel<\/a> der Kund:innen einen Echtzeit-Kundenservice, und KI kann Einzelh\u00e4ndlern dabei helfen, dies mit Leichtigkeit zu erm\u00f6glichen. Bei der Unterst\u00fctzung des Online-Shoppings schafft <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/conversational-commerce\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Conversational Commerce<\/a> ein ansprechenderes Kundenerlebnis und <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/library\/use-cases\/optimize-time-sensitive-communications-and-encourage-immediate-action-from-customers\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">optimiert die zeitkritische Kommunikation<\/a>, um sofortiges Handeln zu f\u00f6rdern. Dar\u00fcber hinaus kann es Mehrwertangebote wie <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/en\/blog\/what-is-shopping-as-a-service\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Shopping-as-a-Service<\/a> erleichtern, die die Bequemlichkeit des Online-Shoppings mit personalisierter Unterst\u00fctzung und ma\u00dfgeschneiderten Empfehlungen kombinieren.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/blog\/conversational-commerce\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/de-blog-promos_conversational-commerce-1470x520-2.jpg\" \/><\/a><\/p>\n<h2>Profitieren Sie von Bloomreachs&#8216; F\u00e4higkeiten im Bereich des Maschinellen Lernens<\/h2>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Wenn Sie mit den Erwartungen und Anspr\u00fcchen der Verbraucher Schritt halten wollen, brauchen Sie die Unterst\u00fctzung von KI und Maschinellem Lernen. Bei Bloomreach bilden diese Technologien vom ersten Tag an die Grundlage f\u00fcr unsere L\u00f6sungen. Mehr als 13 Jahre an Daten erm\u00f6glichen es Marken auf der ganzen Welt, wirklich grenzenlose Ecommerce-Experiences zu schaffen.<\/p>\n<style type=\"text\/css\"><!--td {border: 1px solid #cccccc;}br {mso-data-placement:same-cell;}--><br \/>\n<\/style>\n<p>Von <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/engagement\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bloomreach Engagement<\/a>, unserer Omnichannel-Marketing-Automatisierungsplattform, bis hin zu <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/discovery\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bloomreach Discovery<\/a>, unserer L\u00f6sung f\u00fcr Produktsuche mit dem schnellsten ROI, k\u00f6nnen Sie mit <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/loomi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Loomi<\/a>, unserer branchenf\u00fchrenden KI f\u00fcr den Ecommerce, personalisierte Erlebnisse schaffen. Sehen Sie, was Sie mit KI und Maschinellem Lernen erreichen k\u00f6nnen, indem Sie unsere <a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/loomi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Loomi-Anwendungsf\u00e4lle<\/a> erkunden.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/de\/produkte\/loomi\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.bloomreach.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/loomi-use-cases-banner.jpg\" alt=\"AI use cases with Loomi from Bloomreach\" \/><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die COVID-19-Pandemie f\u00fchrte zu einem Anstieg der Online-Ausgaben um 55%, da die Gesch\u00e4fte in den Einkaufsstra\u00dfen geschlossen wurden und ver\u00e4nderte 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. 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