KI meets E-Commerce

Das ist keine große Überraschung, da der Einsatz künstlicher Intelligenz in Shopsystemen in den letzten Jahren stark forciert wird. So sind z.B. KI-gestützte Umsatzprognosen mittlerweile Teil des Standard-Kits von Anbietern wie Shopware & Co.

Dazu kam die sogenannte Echtzeit-Personalisierung von Kundeninteraktionen. Hier kommen Chatbots zum Einsatz, um etwaige Rückfragen schneller beantworten zu können und auf diesem Wege das Einkaufserlebnis signifikant zu verbessern. Vor allem ChatGPT hat seit 2022 die AI Funktionen stark vorangetrieben. Mit ChatGPT kann man heute beispielsweise Chatbots bauen, die mit Daten aus dem Shop oder von Kunden Antworten generieren können.

Warum KI-Anwendungen auf dem Vormarsch sind

Es steht außer Frage, dass KI ein revolutionärer Trend ist, der den Online-Handel der Zukunft massiv beeinflussen kann. Das gilt umso mehr, als die Standard-Präsentation von Produkten und Dienstleistungen nicht mehr ausreicht, um allerhöchsten Kundenansprüchen zu genügen. Mittels Artificial Intelligence können Händler effizient und schnell Probleme lösen und ihr Business innovativ ausrichten.

Im Kern sind es drei Aspekte, die den Einsatz künstlicher Intelligenz mehr denn je begünstigen:

• Bessere Rechenleistungen.

• Bessere Speicherkapazitäten.

• Ein verbessertes Angebot an KI-Plattformen und -software.

Erschwerend hinzu kommt, dass sich das Konsumentenverhalten in den letzten Jahren geändert hat und weiter verändern wird: Laut einer Studie von Arithnea begrüßen die Deutschen den Einsatz von KI, wenn damit das Shopping-Erlebnis verbessert wird.

Allerdings gilt hier der Grundsatz: Wenn KI zum Einsatz kommt (z.B. Chatbots), dann sollte sie auch echten Mehrwert stiften. Vor allem im Service-Bereich (Produktfragen, Bestellungen, etc.) versprechen sich die Deutschen eine Bereicherung durch künstliche Intelligenz.

Aktuelle Anwendungsfelder von KI in Onlineshops

Wie schon eingangs herausgestellt, ist der Einsatz von KI im Marketing-Bereich kein Novum mehr. Beispielsweise erhalten User, die Werbung auf Google schalten, automatische Empfehlungen, wie sie ihre Anzeige zielführend optimieren können (neue Keywords, sprachliche Verbesserungen, usw.).

Auch im E-Commerce-Bereich gibt es Shopsysteme, die auf Künstliche Intelligenz setzen. Beispielsweise ermöglicht es Shopware auf Basis von historischen Daten des eigenen Shops, Umsatzprognosen für die kommenden Wochen zu erstellen. Bestandsmanagement und Lieferkettenoptimierung ist vor allem dann hilfreich, wenn die eigene Umsatzentwicklung starken saisonalen Schwankungen unterworfen ist, was z.B. bei Produkten wie Koffern verstärkt der Fall ist. Auch viele Supermarktketten nutzen KI-gestützte Prognose-Tools, um Bestellungen besser zu planen und Lieferengpässe zu vermeiden.

„Maschinelles Lernen“ (ML) und „Mustererkennung“ werden außerdem eingesetzt, um personalisierte Inhalte in Onlineshops auszuspielen. Adidas nutzt z.B. die Lösung des Startups Findmine, um basierend auf Artikelsuchen komplette Outfits und weiterführende (Produkt-)Empfehlungen zusammenzustellen. Im Ergebnis verspricht die Lösung ein besseres Kundenerlebnis – und vor allem: Mehr Umsatz.

Wir glauben, dass auch folgende Anwendungsfelder zu einer optimierten Customer Journey und einer Umsatzsteigerung beitragen können:

Benutzer-Analytik und Predictive Shopping

Um Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen, kann KI relevante Daten analysieren. Mit diesen Daten können Onlineshops, Produktdarstellungen oder Marketingstrategien und Geschäftsprozesse optimiert werden. 

KI-Tools können Muster in den Daten erkennen und dadurch personalisierte Empfehlungen generieren. Interessant sind dabei neuronale Netze, die bei der Bild- und Spracherkennung hilfreich sind. So lässt sich beispielsweise Kundenverhalten prognostizieren. Beim Natural Language Processing kann Kundenfeedback in Echtzeit ausgewertet und in anwendungsbezogene Daten übertragen werden.

Neuland ist hier die emotionale Analyse. KI kann nämlich dazu genutzt werden, Emotionen und Reaktionen von Kunden während des Online-Shoppings zu analysieren. Mit diesen Informationen können personalisierte Angebote bereitgestellt werden. 

Mittels KI kann das zukünftige Kaufverhalten von Kunden also detailliert vorhergesagt werden. Onlinehändler können dadurch ihre Bestände und Angebote besser auf die Vorlieben und Bedürfnisse ihrer User ausrichten.

Bild- und Spracherkennung

Visual Search ermöglicht es, mittels Bildern nach relevanten Produkten zu suchen. Wie funktioniert das? Der Kunde fotografiert ein Produkt und lädt es hoch. KI liefert mit einem Tool zur Bilderkennung mögliche Suchergebnisse. Bei einem Fashion Store werden beispielsweise Stil, Schnitt und Materialien ausgewertet, um das passende Produkt zu finden.

Was bei dieser Methode beeindruckt, ist, dass AI auch den Kontext des Bildes verwertet. Wenn Sie bei einem Onlineshop für Outdoorartikel beispielsweise das Foto von Wanderschuhen hochladen, werden Sie als Suchergebnisse auch Wanderstöcke, geeignete Regenbekleidung oder Infos zu Trekkingtouren in beliebten Wandergebieten bekommen.

Aber auch Spracherkennungstechnologien können in Suchfunktionen oder sprachgesteuerten Assistenten genutzt werden. Man muss keinen Blick in die Glaskugel werfen, um zu erkennen, dass sich Voice Commerce durchsetzen wird. Unbestritten ist, dass Siri, Alexa und Google Assistant die Zukunft gehören wird.

Laut einer Studie von Statista wurden 2020 weltweit etwa 4,2 Milliarden Sprachassistenten genutzt. Diese Zahl soll sich laut einer Prognose 2024 auf 8,4 Milliarden belaufen und sich somit verdoppeln. Weltweit hat sich der Umsatz mit Voice Commerce von 2021 bis 2023 mehr als vervierfacht. Inzwischen nutzt etwa jeder 5. deutsche Online-User die Möglichkeit, per Sprachassistent einzukaufen. Voice Commerce könnte laut einer Deloitte Studie bis 2030 auch in Deutschland rund 30 Prozent der E-Commerce Umsätze ausmachen.

Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR)

Durch den Einsatz von AR und VR können Online-Kunden Produkte virtuell testen oder in ihrer realen Umgebung betrachten. Ein neuer Esstisch kauft sich leichter, wenn er virtuell schon mal im eigenen Wohnzimmer stand. Mittels hochinnovativer AR-Tools können sogar einzelne Körperteile erfasst und mit virtuellen Produkten bedeckt werden. So können beispielsweise Schuhe anprobiert werden. Marken wie Adidas, Puma oder Asics arbeiten bereits erfolgreich mit diesem virtuellen Try-On.

Automatisierte Retourenabwicklung

KI kann den Prozess der Retourenabwicklung optimieren, indem sie Muster in den Rücksendungen erkennt und automatisierte Lösungen anbietet.

Automatisch erstellte Seiten und Inhalte  („Curated Shopping“)

Inzwischen kann KI Landing Pages innerhalb weniger Klicks erstellen. Es stehen vorgefertigte Landing Pages zur Auswahl, die mit einem Drag&Drop Editor und einem KI-gestützten Content-Generator angepasst werden können. 

Und wäre es nicht auch praktisch, wenn Produkte automatisch zusammengestellt werden, je nach Nutzer-Interesse und Vorlieben? Auch das funktioniert inzwischen. Ein Beispiel: Das Fashion-Unternehmen Outfittery hat eine digitale Plattform entwickelt, die auf Basis individueller Vorlieben (Kleidungsstil, Größe, Budget) KI-unterstützt Outfits an seine Kunden verschickt. 

Lernende Such-Funktionen im Onlineshop („Smart Search“)

Hinter jeder Suche, die ein Nutzer tätigt, steckt ein spezifisches Kaufinteresse. Das Problem: Es gibt zahlreiche Nutzer-Typen, die nur sehr schwer mit Personas & Co umschrieben werden können. Was wäre also, wenn alle Suchanfragen in Echtzeit von einer KI-Anwendung ausgelesen werden könnten, um maßgeschneiderte Produktvorschläge zu präsentieren (inkl. Cross- und Upselling)? Inzwischen ist auch das kein Problem mehr für KI.

KI im Kundenservice („Chatbots“)

Telefonate mit genervten Service-Mitarbeitern machen keinen Spaß und sind so überflüssig wie ein Kropf. In vielen Onlineshops sind Chatbots inzwischen standardmäßig integriert. Vorreiter, wie z.B. Telefonica mit LISA, haben dies schon vor Jahren vorgemacht. 

KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten werden Kunden zukünftig noch besser beraten, wenn sie stärker befähigt sind, komplexe Produktinformationen zu verstehen und personalisierte Empfehlungen auszusprechen.

Prognose von Käufen & Retouren („Propensity-Modeling“)

Es gibt KI-Anwendungen, die Verkaufs-Trends ableiten können. Dennoch sind Unternehmen, wie z.B. OTTO, schon vor einigen Jahren neue Wege gegangen, als sie KI-Tools eingesetzt haben, um Retouren, Verkaufs-Peaks UND Preisentwicklungen zu prognostizieren. Zielführend wäre also, wenn Unternehmen zukünftig den kompletten Logistik-Prozess mit Hilfe von KI planen könnten.

Datengestütztes Forderungsmanagement („Smart Payment“)

Die Otto-Tochter collectAI bietet Rechnungen und Mahnwesen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz an. Was wäre also, wenn eine KI dazu beitragen kann, Rechnungen & Co komplett zu automatisieren oder das komplette Rechnungswesen eines Unternehmens zu digitalisieren?

Hier hat sich in den letzten Jahren viel getan. Die Integration von KI-Tools hat die Transaktionsprozesse in den Zahlungssystemen optimiert. Für Kunden wurden Prozesse vereinfacht und für Unternehmen gleichzeitig die Sicherheit und Effizienz ausgebaut. Payment und KI wurden zu einem erfolgreichen Team.

Was wird uns in den nächsten Jahren in diesem Bereich erwarten? KI wird das Forderungsmanagement optimieren und damit das Risiko von Zahlungsausfällen weiter minimieren. Es wird detaillierte Cashflow-Prognosen geben und KI wird Unternehmen unterstützen, Budgets oder Investitionen den sich verändernden Marktbedingungen anzupassen.

Erstellen von Produktbildern mit AI

Spannend finden wir, wie AI beim Erstellen von Produktbildern genutzt werden kann. So lässt sich beispielsweise die Farbe bei Produktvariationen automatisch anpassen. Ein Produkt, beispielsweise ein Paar Schuhe, muss damit nur 1x fotografiert werden und die roten, grünen oder blauen Schuh-Varianten werden dann per AI generiert. Oder es wird ein Foto von einem T-Shirt gemacht und dieses wird dann per AI von verschiedenen Models getragen.

Eine weitere Anwendung ergibt sich bei der Bildbearbeitung. Mittels AI kann ein Hintergrund professionell entfernt und mit einem weißen, grauen oder transparenten ersetzt werden.

Werbung mit AI erstellen

Werbeclips können das Budget ganz schön belasten, sind sie doch meist aufwändig und teuer in der Herstellung. Effizienter wäre es, Werbung mit AI-Tools zu unterstützen. So könnte man mit einem Klick für viele Produkte individuelle Werbeanzeigen schalten und auch unterschiedliche Werbeformate nutzen.

Innovative Anwendungsfelder von KI in Onlineshops

Warum setzen Unternehmen verstärkt auf Künstliche Intelligenz? Im Kern geht es um zwei Beweggründe: Erstens, um das Nutzererlebnis weiter zu verbessern. Zweitens, um den Umsatz bzw. die Conversions-Rate signifikant zu steigern.

Betrachten wir einmal die brandneuen Features des Shopware AI Copilot, der verspricht, das E-Commerce-Business mit AI-Power zu revolutionieren.

• Feature 1: AI-generierter Content für Erlebniswelten Feature zur Erstellung von Textinhalten und zur Übersetzung in jede beliebige Sprache 

• Feature 2: AI Export Assistent Exportieren bestimmter Daten aus dem Shopsystem in eine CSV-Datei für gefilterte Ergebnisse (z.B.: Gib mir alle Bestellungen von Montag.)

• Feature 3: AI-basierte Kundenklassifikation Erstellen von Labels, basierend auf der Kunden-Bestellhistorie, zur Verwendung als Tags (z.B. für Marketing-Zwecke)

• Feature 4: Keyword Assistent für Bilder Analyse hochgeladener Bilder und diesbezügliche Keyword-Recherche 

• Feature 5: AI-generierte Zusammenfassung von Produktbewertungen Zusammenfassung der Produktbewertungen für ein besseres Verständnis, wie Produkte wahrgenommen werden

• Feature 6: Personalisierte Nachricht beim Checkout Marken-Identifikation durch persönliche Ansprache des Kunden 

• Feature 7: AI-generierte Produkteigenschaften Erstellen von Produkteigenschaften auf Grundlage einer Produktbeschreibung

• Feature 8: AI-basierte Übersetzung von Bewertungen Übersetzen von Kunden-Feedbacks

• Feature 9: AI Copilot für Produktbeschreibungen Erstellen von Produktbeschreibungen aus wenigen Schlüsselinfos

• Feature 10: Kontextbasierte Suche Produktsuche in Alltagssprache, Händler profitieren via Cross-Selling

• Feature 11: Bildbasierte Suche Relevante Suchergebnisse durch Hochladen eines Fotos

Unsere Empfehlung zum Umgang mit KI: Machen Sie Ihre eigenen Erfahrungen!

Zum Abschluss dieses Beitrags möchten wir Ihnen wärmstens ans Herz legen, eigene Erfahrungen mit KI-Anwendungen zu sammeln. Egal wie man zu dem Thema stehen mag – der Handel der Zukunft wird sicherlich noch stärker von künstlicher Intelligenz geprägt werden.

Melden Sie sich gerne bei uns, wenn Sie Interesse an dem Thema haben. Wir unterstützen Sie, Ihre Geschäftsprozesse effizient und innovativ zu gestalten, um Ihren Kunden ein optimiertes Einkaufserlebnis zu bieten.