Das neue Gesicht des E-Commerce: Die Auswirkungen des maschinellen Lernens in der Branche

E-Commerce und maschinelles Lernen

Haben Sie jemals erwartet, dass Computer in der Lage sein könnten, Muster zu erkennen und zu lernen, um eigene Entscheidungen zu treffen? Wenn Ihre Antwort nein war, sitzen Sie im selben Boot wie viele Experten der E-Commerce-Branche; Niemand hätte den aktuellen Zustand vorhersagen können.

Maschinelles Lernen hat jedoch in den letzten Jahrzehnten eine bedeutende Rolle bei der Entwicklung des E-Commerce gespielt. Werfen wir einen Blick darauf, wo E-Commerce gerade steht und wie Anbieter von maschinellem Lernen wird es in nicht allzu ferner Zukunft prägen.

Was ändert sich in der E-Commerce-Branche?

Einige mögen glauben, dass E-Commerce ein relativ neues Phänomen ist, das die Art und Weise, wie wir einkaufen, aufgrund der technologischen Fortschritte in diesem Bereich grundlegend verändert hat. Das ist jedoch nicht ganz der Fall.

Auch wenn Technologie heute eine große Rolle bei der Interaktion mit Shops spielt, gibt es E-Commerce seit mehr als 40 Jahren und ist heute größer denn je.

Der E-Commerce-Umsatz im Einzelhandel erreichte im Jahr 4.28 weltweit 2020 Billionen US-Dollar, wobei der E-Retail-Umsatz 5.4 voraussichtlich 2022 Billionen US-Dollar erreichen wird.

Staatsmann

Aber wenn es Technologie schon immer gab, wie verändert maschinelles Lernen die Branche jetzt? Es ist einfach. Künstliche Intelligenz schafft das Bild einfacher Analysesysteme ab, um zu zeigen, wie mächtig und transformativ sie wirklich sein kann.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen waren in früheren Jahren zu unentwickelt und einfach in der Ausführung, um in ihren Anwendungsmöglichkeiten wirklich zu glänzen. Dies ist jedoch nicht mehr der Fall.

Marken können Konzepte wie die Sprachsuche verwenden, um ihre Produkte vor Kunden zu bewerben, da Technologien wie maschinelles Lernen und Chatbots immer häufiger werden. KI kann auch bei der Bestandsprognose und dem Backend-Support helfen.

Maschinelles Lernen und Empfehlungsmaschinen

Es gibt mehrere Hauptanwendungen dieser Technologie im E-Commerce. Empfehlungs-Engines sind weltweit einer der heißesten Trends. Sie können die Online-Aktivitäten von Hunderten von Millionen Menschen gründlich auswerten, indem Sie maschinelle Lernalgorithmen verwenden und enorme Datenmengen problemlos verarbeiten. Sie können damit Produktempfehlungen für einen bestimmten Kunden oder eine Kundengruppe (Auto-Segmentierung) basierend auf deren Interessen erstellen.

Wie funktioniert die Rückgabe?

Sie können herausfinden, welche Unterseiten ein Client verwendet, indem Sie umfangreiche Daten zum aktuellen Website-Traffic auswerten. Man konnte erkennen, was er wollte und wo er die meiste Zeit verbrachte. Darüber hinaus werden die Ergebnisse auf einer personalisierten Seite mit vorgeschlagenen Elementen basierend auf mehreren Informationsquellen bereitgestellt: Profil früherer Kundenaktivitäten, Interessen (z. B. Hobbys), Wetter, Standort und Social-Media-Daten.

Maschinelles Lernen und Chatbots

Durch die Analyse strukturierter Daten können Chatbots, die auf maschinellem Lernen basieren, eine „menschlichere“ Konversation mit Benutzern erzeugen. Chatbots können mit generischen Informationen programmiert werden, um mithilfe von maschinellem Lernen auf Verbraucheranfragen zu antworten. Grundsätzlich gilt: Je mehr Personen der Bot interagiert, desto besser versteht er die Produkte/Dienstleistungen einer E-Commerce-Site. Durch das Stellen von Fragen können Chatbots personalisierte Coupons ausgeben, potenzielle Upselling-Möglichkeiten aufdecken und auf die langfristigen Bedürfnisse des Kunden eingehen. Die Kosten für das Entwerfen, Erstellen und Integrieren eines benutzerdefinierten Chatbots für eine Website betragen etwa 28,000 US-Dollar. Dafür kann ein Kleinkredit problemlos genutzt werden. 

Maschinelles Lernen und Suchergebnisse

Nutzer können maschinelles Lernen nutzen, um anhand ihrer Suchanfrage genau das zu finden, wonach sie suchen. Kunden suchen derzeit mithilfe von Schlüsselwörtern auf einer E-Commerce-Website nach Produkten. Daher muss der Websitebesitzer sicherstellen, dass diese Schlüsselwörter den Produkten zugewiesen wurden, nach denen die Benutzer suchen.

Maschinelles Lernen kann helfen, indem es nach Synonymen häufig verwendeter Schlüsselwörter sowie nach vergleichbaren Phrasen sucht, die Leute für dieselbe Frage verwenden. Die Fähigkeit dieser Technologie, dies zu erreichen, ergibt sich aus ihrer Fähigkeit, eine Website auszuwerten und zu analysieren. Infolgedessen können E-Commerce-Sites hoch bewertete Produkte oben auf der Seite platzieren und gleichzeitig Klickraten und vorherige Conversions priorisieren. 

Heute mögen Giganten Ebay haben erkannt, wie wichtig das ist. Mit über 800 Millionen angezeigten Artikeln ist das Unternehmen in der Lage, mithilfe von künstlicher Intelligenz und Analytik die relevantesten Suchergebnisse zu prognostizieren und anzubieten. 

Maschinelles Lernen und E-Commerce-Targeting

Im Gegensatz zu einem physischen Geschäft, in dem Sie mit Kunden sprechen können, um zu erfahren, was sie wollen oder brauchen, werden Online-Shops mit riesigen Mengen an Kundendaten bombardiert.

Dadurch Kundensegmentierung ist für die E-Commerce-Branche von entscheidender Bedeutung, da es Unternehmen ermöglicht, ihre Kommunikationsmethoden auf jeden einzelnen Kunden abzustimmen. Maschinelles Lernen kann Ihnen helfen, die Wünsche Ihrer Kunden zu verstehen und ihnen ein maßgeschneidertes Einkaufserlebnis zu bieten.

Maschinelles Lernen und die Kundenerfahrung

E-Commerce-Unternehmen können maschinelles Lernen nutzen, um ihren Kunden ein personalisierteres Erlebnis zu bieten. Kunden möchten heute nicht nur, sondern auch gerne persönlich mit ihren Lieblingsmarken kommunizieren. Einzelhändler können jede Verbindung mit ihren Kunden mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen anpassen, was zu einem besseren Kundenerlebnis führt.

Darüber hinaus können sie durch den Einsatz von maschinellem Lernen verhindern, dass Probleme mit der Kundenbetreuung auftreten. Mit maschinellem Lernen würden die Abbruchraten von Einkaufswagen ohne Zweifel sinken und der Umsatz würde schließlich steigen. Kundensupport-Bots können im Gegensatz zu Menschen zu jeder Tages- und Nachtzeit unvoreingenommene Antworten liefern. 

Maschinelles Lernen und Betrugserkennung

Anomalien sind leichter zu erkennen, wenn Sie mehr Daten haben. So können Sie maschinelles Lernen verwenden, um Datentrends zu erkennen, zu verstehen, was „normal“ ist und was nicht, und Warnungen erhalten, wenn etwas schief geht.

„Fraud Detection“ ist hierfür die am weitesten verbreitete Anwendung. Kunden, die mit gestohlenen Kreditkarten große Warenmengen einkaufen oder ihre Bestellungen nach der Lieferung stornieren, sind für Händler ein häufiges Problem. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel.

Maschinelles Lernen und dynamische Preisgestaltung

Bei dynamischer Preisgestaltung kann maschinelles Lernen im E-Commerce äußerst vorteilhaft sein und Ihnen helfen, Ihre KPIs zu verbessern. Die Quelle dieser Nützlichkeit ist die Fähigkeit der Algorithmen, neue Muster aus Daten zu lernen. Infolgedessen lernen diese Algorithmen ständig und erkennen neue Anforderungen und Trends. Anstatt sich auf einfache Preissenkungen zu verlassen, könnten E-Commerce-Unternehmen von Vorhersagemodellen profitieren, die ihnen helfen, den idealen Preis für jedes Produkt zu ermitteln. Sie können das beste Angebot und den besten Preis auswählen und Echtzeit-Rabatte anzeigen, während Sie gleichzeitig die beste Strategie zur Umsatzsteigerung und Bestandsoptimierung berücksichtigen.

Um zusammenzufassen

Es gibt unzählige Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen die E-Commerce-Branche prägt. Die Anwendungen dieser Technologie haben einen direkten Einfluss auf den Kundenservice und das Geschäftswachstum in der E-Commerce-Branche. Ihr Unternehmen würde Kundenservice, Kundensupport, Effizienz und Produktion verbessern und bessere Personalentscheidungen treffen. Algorithmen des maschinellen Lernens für den E-Commerce werden dem E-Commerce-Geschäft im Zuge seiner Weiterentwicklung weiterhin wichtige Dienste leisten.

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