Online-Einkaufserlebnisse verändern sich stets. Sie werden dynamischer, personalisierter und immer ansprechender. Großteils ist dies auf den zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen und Algorithmen zurückzuführen. Wir beobachten, dass Marken in allen Sektoren, Branchen und Märkten immer mehr auf KI setzen, um ihr Wachstum zu fördern. Der Wert der Geschäftschancen, die durch KI generiert werden könnten, wird auf 15 Billionen US-Dollar geschätzt, wobei mindestens ein Fünftel dieses Wertes auf Vertriebs- und Marketinganwendungen anzurechnen ist.

Alle wichtigen neuen KI-Technologien wie maschinelles Lernen, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Deep Reinforcement Learning und Wissensgraphen finden im E-Commerce bereits ihre Anwendung.

Sie sind das Herzstück einer neuen Generation von E-Commerce-Tools, die das Online-Einkaufserlebnis prägen, weil sie es Marken ermöglichen, inspirierende Kundenerlebnisse zu schaffen.

KI—Die Stärke der Personalisierung

• 80% der Verbraucher:innen sagen, dass sie eher bei Marken kaufen, die personalisierte Erlebnisse bieten.
• 63% sagen, dass sie nicht mehr bei Marken kaufen würden, die schlechte Personalisierungstechniken verwenden.
• 92% sagen, dass sie von personalisierten Empfehlungen beim Check-Out beeinflusst wurden.

Anbei eine weitere Reihe überzeugender Statistiken, die zeigen, wie wichtig die Personalisierung für Online-Marken ist: 91 % der Verbraucher:innen geben an, dass sie eher auf Websites einkaufen, die relevante Angebote und Empfehlungen liefern, und 47 % sagen, dass sie anschließend Amazon nutzen würden, wenn Markenwebsites irrelevante Empfehlungen liefern.

Die Botschaft liegt klar auf der Hand: Online-Händler:innen sollten sich ernsthaft bemühen, ihre Personalisierungsstrategien richtig zu gestalten. Denn für diejenigen, die dieser Empfehlung folgen, können die Gewinne erheblich sein. Attraqt-Kundinnen und Kunden berichten, dass bis zu 80 % des Umsatzes auf ihrer Website mit 20 % der Produkte erzielt wird, für die Empfehlungen ausgesprochen wurden.

KI ist der Schlüssel zu diesem Erfolg. Selbstlernende Algorithmen können zum Beispiel nahtlos im Hintergrund arbeiten, um Daten zu analysieren und Artikel basierend auf den bewährten Vorlieben ähnlicher Nutzerprofile empfehlen.

Und da die Algorithmen selbstlernend sind, erleichtern sie die Arbeit mit den Verkaufs-Strategien, weil sie die effektivsten Wege ständig testen, einsetzen und verfeinern.

KI - insbesondere Computer Vision - ist die treibende Kraft hinter bildbasierten Empfehlungsmaschinen, die riesige Bestände von Produktfotografien durchsuchen können, um Empfehlungen von visuell ähnlichen Artikeln auszugeben.

Das ist nicht nur gut für die Kunden und Kundinnen, die eine sorgfältig zusammengestellte Auswahl an Produkten erhalten, um ihr gewähltes Outfit oder Einrichtungskonzept zu vervollständigen, sondern auch gut für Händler:innen, die ihre Bestände nicht mehr mühsam anhand von Schlüsselwörtern semantisch kategorisieren müssen.

Kaufintentionen verstehen - auch wenn es die Kundschaft nicht tut!

Wir haben bereits gesehen, wie künstliche Intelligenz Daten dazu nutzt, um visierte Rückschlüsse auf die Personas der Kundschaft zu ziehen und sie mit relevanten Produkten in Einklang zu bringen, ohne etwas zu verpassen.

Ein Bereich, in dem die KI-Technologie Marken wirklich hilft, sich von der Konkurrenz abzuheben, ist beim Verstehen der Kaufintention der Kundschaft. Die ausgefeiltesten Algorithmen heben die Personalisierung auf eine neue Ebene, indem sie die Ziele der Kundinnen und Kunden in Echtzeit einschätzen: Sie wissen zum Beispiel, ob diese auf der Suche nach einem Geschenk sind oder sich selbst etwas gönnen möchten.

Intelligente Inhalte - Die Zukunft der Produktempfehlungen

Es ist eine Sache, Kaufenden während ihrer Customer Journey eine Sammlung attraktiver Artikel an strategischen Berührungspunkten anzuzeigen, eine andere, ihnen vollständig personalisierte Inhalte zu bieten und mit maßgeschneiderten Angeboten per E-Mail nachzufassen.

Dynamische Inhalte machen dieses Konzept zur greifbaren Realität, denn sie ermöglichen es Unternehmen, jedes Element der Website automatisch so anzupassen, dass es unterschiedliche Zielgruppen anspricht - oder sogar auf den einzelnen Kaufenden zugeschnitten ist.

Dynamische Inhalte können so einfach sein wie Liefer- und Währungsinformationen oder saisonale Produktbanner, die sich je nach Standort der Nutzer:innen ändern.

Mit den richtigen Tools können Händler:innen und Vermarkterteams auch die dynamische Generierung von Inhalten nutzen, um ganze Webseiten mit benutzerdefinierten Bannern und Suchergebnissen anzuzeigen, die auf den Lieblingsmarken der Nutzer:innen, bevorzugten Stilen, Budgetbeschränkungen und mehr basieren. Besser noch: irrelevante Produkte und Inhalte können ausblendet werden.

Zudem können personalisierte Produktempfehlungen auch außerhalb des Online-Auftritts genutzt werden und für einheitliche Omnichannel-Botschaften über die sozialen Netzwerke, per E-Mail und in den Ladengeschäften geteilt werden.

Konfigurierbarkeit und offene Architektur

KI ist eine aufstrebende Technologie und fast so anfällig für Veränderungen wie saisonale Verkaufs-KPIs. Es versteht sich daher von selbst, dass der E-Commerce-Technologie-Stack im Jahr 2023 offen, hochgradig konfigurierbar und bereit zur Skalierung sein muss.

Eine offene Architektur ermöglicht es dem Handel, alle Vorteile von KI und Data Science zu nutzen. Im Gegensatz zu vorgefertigten "Black-Box"-Algorithmen, die einen "Set-and-forget"-Ansatz bieten, erlaubt eine offene Architektur die Konfiguration und Feinabstimmung der Algorithmen, die den Verkaufsteams dabei hilft, ihre Kundschaft besser zu verstehen. Zudem wird so auch sichergestellt, dass die richtigen Kunden und Kundinnen immer die richtigen Produkte zu sehen bekommen und dadurch letztendlich wichtige KPIs erfüllt werden können.

Intelligente E-Commerce-Marken werden zunehmend auch auf eine "Headless"-Architektur setzen, bei der Front- und Back-End des Shops unabhängig voneinander laufen. Dies macht es den Vertriebsteams einfach, ihre eigenen Daten, Algorithmen und Analyseplattformen zu integrieren und neue Funktionen schnell zu implementieren, ohne dass bestehende Anwendungen beeinträchtigt werden.

Die Teams sind somit auch in der Lage, die Vorteile neuer KI-Technologien zu nutzen, die in den nächsten zehn Jahren und darüber hinaus noch aufkommen werden.

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