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Machine Learning – das neue Wundermittel

Mit künstlicher Intelligenz zu besserer Usability im Online-Handel

Machine Learning ist im Alltag der meisten Menschen angekommen. Sei es der Spam-Filter von E-Mail-Programmen, die Spracherkennung eines Mobiltelefons, die automatische Gesichtserkennung von Facebook oder ein digitaler Assistent wie Siri: Sie alle sind Anwendungen der selbstlernenden künstlichen Intelligenz. Im Online-Marketing, zum Beispiel beim Dynamic Pricing, spielt Machine Learning bereits eine wichtige Rolle. Welche Potenziale es auch im Hinblick auf die Struktur von Onlineshops und für den stationären Handel bietet, erfahren Sie im folgenden Beitrag.

Machine Learning im Online-Handel

Unter Machine Learning versteht man ein künstliches System, das sich ständig selbst optimiert, indem es die verfügbaren Daten analysiert, Zusammenhänge erkennt und aus Erfahrungen lernt. Besonders bedeutsam ist die Technologie für den Bereich des Online-Handels, in dem zum Beispiel die Verbesserung der Usability eine große Rolle spielt:

  • Eine Anwendung des maschinellen Lernens ist der intelligente Warenkorb, der auf Basis der bisherigen Transaktionen selbstständig eine Vorschlagsliste für regelmäßig  erworbene Produkte erstellt. Der Kunde spart beim Einkaufen viel Zeit, wenn er  lediglich den Kauf der ihm angebotenen Artikel bestätigen muss, anstatt nach diesen zu suchen und sie in der entsprechenden Stückzahl in den Warenkorb zu legen. Je häufiger und zahlreicher neue Daten generiert werden, desto passender fällt das Ergebnis aus und umso zufriedener ist der Kunde.

 

  • Daneben ermöglicht Machine Learning die optimale Anpassung und Personalisierung von Empfehlungen, die sich auf bisherige Käufe oder passende  Produkte beziehen können und meist als virtuelle Vorschläge auf der Website eingeblendet werden. Beim Curated Shopping werden dem Kunden dagegen Kleidungsstücke zugeschickt, die sich an den vorab geäußerten Vorlieben orientieren. Mit jedem Kauf und jeder Rücksendung verändert sich der Algorithmus, wodurch die Trefferquote langfristig erhöht werden kann.

 

  • Künstliche Intelligenz erlaubt außerdem Annahmen über die Kundenloyalität: Beispielsweise lässt sich hierüber abschätzen, ob ein Kunde Ihrem Unternehmen  weiterhin die Treue hält oder sein Konto in absehbarer Zeit löschen wird. Inwieweit  individuelle Coupons oder Rabatte sich lohnen, um sein Interesse zurückzugewinnen  und ihn zu einem Kauf zu bewegen, könnte ebenfalls entschieden werden.

Machine Learning im stationären Handel

Auch im stationären Handel existiert ein vielfältiges Einsatzgebiet für Anwendungen des maschinellen Lernens. So kann die Technologie dabei helfen, Abschreibungen zu verringern, da die Prognosen zur Nachfrage der jeweiligen Waren immer genauer werden und sich das Angebot entsprechend anpassen lässt. Lagerbestände können hierüber ebenfalls auf das tatsächlich benötigte Maß reduziert werden.

Während häufig wechselnde Preise in Onlineshops und auf Marktplätzen relativ gängig sind, finden sich solche stetigen Anpassungen im stationären Handel selten. Rabattaktionen existieren zwar, aber sie sind relativ unflexibel. Künstliche Intelligenz könnte zu Umsatzsteigerungen führen, wenn immer genauere Vorhersagen über das Kaufverhalten – zum Beispiel aufgrund der Temperaturen oder bevorstehender Feiertage – gezielte Preisnachlässe zur Folge hätten.

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