Maschinelles Lernen im E-Commerce: 11 Trends, die jetzt die Zukunft gestalten

Nach der COVID-19-Pandemie, die einen Anstieg der Online-Ausgaben um 55 % auslöste, ist der Sturm auf dem E-Commerce-Markt vorbei.

Es bleiben immer mehr Einkaufswagen zurück. Es ist schwieriger, das Vertrauen der Kunden zu gewinnen. Der Wettbewerb ist intensiv.

Marken greifen auf fortschrittliche Technologie zurück, um sich gegenüber der Konkurrenz einen Vorsprung zu verschaffen, allen voran die Entwicklung des maschinellen Lernens für den E-Commerce. Es ist von zentraler Bedeutung, Kunden zu entschlüsseln und ihren nächsten Schritt zu antizipieren.

In diesem Blog betrachten wir 11 wichtige Anwendungsfälle des maschinellen Lernens im E-Commerce, die derzeit richtungsweisend sind. Wenn Sie mit der zugrunde liegenden Technologie vertraut sind, können Sie die nächsten beiden Abschnitte gerne überspringen und direkt in diese aktuellen Themen eintauchen.

Wie maschinelles Lernen funktioniert – das Nötigste

Maschinelles Lernen oder ML ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und dieses Lernen im Laufe der Zeit zu verfeinern, ohne explizit programmiert zu werden.

Der Kern von ML liegt in der Entwicklung von Algorithmen – Anweisungen, denen ein Computer folgen muss –, die fundierte Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können.

Stellen Sie sich maschinelles Lernen so vor, als würden Sie einem Computer das Fischen beibringen. Zunächst geben wir ihm eine Angelrute (den Algorithmus) und bringen ihm das Angeln bei (trainieren des Modells mit Daten). Sobald es gelernt hat, kann es in jedem Teil des Ozeans (neue Daten) selbstständig fischen (Vorhersagen oder Entscheidungen treffen).

Dieser riesige Datenozean kann viele Formen annehmen, von strukturierten Datentypen wie Transaktionsaufzeichnungen oder demografischen Statistiken bis hin zu unstrukturierten Daten wie E-Mails, Kundenbewertungen, Social-Media-Beiträgen, Clickstream-Daten, Bildern und Videos.

ML kann sowohl historische als auch Echtzeitdaten verwenden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Je vielfältiger und qualitativ hochwertiger die Daten sind, die wir bereitstellen, desto besser kann unser Computer Vorhersagen treffen und Entscheidungen treffen.

ML hat in verschiedenen Branchen Einzug gehalten. Es wird für personalisierte Inhaltsempfehlungen auf Netflix, genaue Ankunftszeiten auf Google Maps, die Erkennung verdächtiger Transaktionen bei JPMorgan Chase, Nachfrageprognosen bei Walmart, Sprachverständnis durch Siri, Sicherheitsverbesserungen für autonome Fahrzeuge von Tesla und mehr verwendet.

Arten des maschinellen Lernens im E-Commerce: Ein genauerer Blick

Es gibt fünf Haupttypen des maschinellen Lernens im E-Commerce und in verschiedenen Branchen:

1. Überwachtes Lernen: Dieser Typ verwendet gekennzeichnete Daten (Daten und entsprechende Antworten). Um beispielsweise die Kundenabwanderung vorherzusagen, könnte es erforderlich sein, ein Modell auf die Kaufhistorie des Kunden (Merkmale) und darauf, ob der Kunde geblieben ist oder gegangen ist (Etiketten), zu trainieren. Zu den gängigen Algorithmen gehören lineare Regression, Entscheidungsbäume und Support-Vektor-Maschinen.
2. Unüberwachtes Lernen: Im Gegensatz zum überwachten Lernen verlässt sich dieser Ansatz darauf, dass die Maschine selbst verborgene Muster in unbeschrifteten Daten entdeckt. Unüberwachtes Lernen kann beispielsweise einem E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, Kunden basierend auf dem Kaufverhalten in Gruppen einzuteilen, ohne diese Gruppen vorab zu definieren. In dieser Kategorie sind K-Means-Clustering und Hauptkomponentenanalyse häufig verwendete Algorithmen.
3. Reinforcement Learning: Bei diesem Typ geht es mehr um Versuch und Irrtum. Die Maschine interagiert mit ihrer Umgebung und lernt, Entscheidungen auf der Grundlage von Belohnungen und Strafen zu treffen. Es kann beispielsweise zur Optimierung des Lagerlayouts eingesetzt werden, um die Zeit für die Artikelentnahme durch erlernte Platzierungen zu verkürzen. Ein gängiger Algorithmus ist hier Q-Learning.
4. Generative KI: Generative KI ist eine Art des unbeaufsichtigten Lernens, das sich durch seine Fähigkeit auszeichnet, neue Datenpunkte ähnlich seinem Trainingssatz zu erstellen. Eine E-Commerce-Website könnte diese Technologie nutzen, um neue Produktdesigns oder realistische virtuelle Modellbilder zu erstellen. GANs (Generated Adversarial Networks) sind beliebte Modelle.
5. Deep Learning: Diese Form von ML ist von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert und eignet sich besonders gut für die Verarbeitung großer Datenmengen. Deep-Learning-Modelle nutzen „neuronale Netze“ mit mehreren Schichten (daher „tief“), um nach und nach Merkmale höherer Ebenen aus der Roheingabe zu extrahieren. Beim maschinellen Lernen im E-Commerce wird diese Methode zur Bilderkennung (Identifizierung von Produkten in Bildern) und zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Verstehen und Beantworten von Kundenanfragen in menschlicher Sprache) verwendet. Es ist die Technologie hinter Chatbots und Produktempfehlungssystemen. Reale Anwendungen des maschinellen Lernens im E-Commerce:

Bevor wir zu unserer Liste der 11 wichtigsten Anwendungsfälle für ML im E-Commerce übergehen, sehen wir uns an, wie einige Schwergewichte der Branche ML effektiv mit ihren maßgeschneiderten E-Commerce-Lösungen kombiniert haben:

1. Amazon hat den E-Commerce mit seiner ML-gestützten Empfehlungsmaschine revolutioniert, die 35 % seines Umsatzes ausmacht. Amazon nutzt die Macht von Big Data und passt die Preise alle 10 Minuten an, was zu einer Gewinnsteigerung von 25 % führt.
2. Alibaba nutzt ML für den E-Commerce, um gefälschte Produkte zu erkennen und herauszufiltern. Dies hat das Vertrauen gestärkt und Streitigkeiten reduziert.
3. Pinterest verwendet Computer-Vision-Technologie, um den Inhalt jedes Pins zu überprüfen. Dies hilft dabei, missbräuchliche und irreführende Inhalte herauszufiltern, die Anzeigenpositionierung zu optimieren und täglich fast 300 Milliarden Pins anzuordnen.
4. JD.com , einer der größten Online-Händler Chinas, nutzte maschinelles Lernen, um eine äußerst effiziente Lieferkette zu schaffen. Diese Technologie steigerte die Beschaffungsautomatisierungsrate auf 85 % und reduzierte gleichzeitig den Lagerumschlag auf etwa einen Monat.
5. Asos verzeichnete eine Verdreifachung der Einnahmen und halbierte die Verluste aus Retouren.
6. Uniqlo nutzt Spracherkennung und ML, um Kunden zu nahegelegenen Geschäften zu leiten, damit sie die auf ihren Smartphones gesuchten Artikel schnell finden können.
7. Dollar Shave Club nutzt die Macht von Daten und ML, um vorherzusagen, welche DSC-Produkte Kunden wahrscheinlich kaufen werden.

Die Herausforderungen und Ziele im E-Commerce sind unabhängig von der Größenordnung dieselben. Selbst bei einer pandemiebedingten Verlangsamung prognostizieren Experten, dass der E-Commerce-Markt in nur drei Jahren 8,1 Billionen US-Dollar überschreiten wird. Der Raum füllt sich.

Für E-Commerce-Unternehmen ist die Verfolgung von Trends keine Option; es ist eine Anforderung.

Hier ist also unser ultimativer Leitfaden für den heutigen Einsatz von maschinellem Lernen im E-Commerce:

1. Intelligente Suchlösungen – liefern, was sie suchen

Wenn Kunden die Suchleiste aufrufen, sind sie wahrscheinlich bereit, einen Kauf zu tätigen. Bei einer detaillierten Abfrage wie „Limitiertes iPhone 13 in Roségold“ geht es um eine klare Kaufabsicht. Aber stellen Sie sich die Frustration vor, wenn nicht verwandte Uhren oder Ohrringe aus Roségold die Ergebnisse verfälschen.

Stellen Sie sich alternativ ein Szenario vor, in dem ein Kunde eine einzigartige Lampe bei einem Freund gesehen hat und eine ähnliche Lampe haben möchte. Aber wie suchen sie nach einer „Eisenkäfig-Schreibtischlampe im Industrie-Loft-Stil“, ohne den genauen Namen zu kennen?

Intelligente Suche, unterstützt durch maschinelles Lernen im E-Commerce, verändert das Spiel. Es liefert relevante Ergebnisse und behebt intuitiv Tippfehler, indem es „Nkie“ als „Nike“ interpretiert, um sicherzustellen, dass Ihr Kunde die perfekten Laufschuhe nicht verpasst.

ML steigert die Suche auf verschiedene Arten:

• Automatisches Vorschlagen von Produktkategorien und -beschreibungen mithilfe von Produktdetails und Bilderkennung
• Erleichtert die automatische Vervollständigung, wenn Benutzer mit der Eingabe in die Suchleiste beginnen
• Rechtschreibfehler im Handumdrehen beheben
• Unterstützt die visuelle Suche, bei der Kunden Fotos hochladen und das System die am besten passenden verfügbaren Artikel findet
• Erkennen einzelner Elemente in Bildern und deren Verwendung als eigenständige Suchelemente
• Erleichtert sprachaktivierte Suchen

2. Personalisierte Produktempfehlungen – maßgeschneidertes Einkaufen

Erinnern Sie sich an Ihren letzten Einkaufsbummel, sagen wir mal, eBay. Noch bevor Sie die Suchleiste berührten, erschienen maßgeschneiderte Vorschläge. Woher schien eBay Ihre Meinung zu kennen? Das Geheimnis liegt in der intelligenten Dateninterpretation.

Durch die Verwendung verschiedener ML-Algorithmen können E-Commerce-Plattformen den Browserverlauf eines Kunden, vergangene Einkäufe, den Inhalt des Warenkorbs und sogar das Verhalten ähnlicher Benutzer analysieren. Diese Analyse führt zu prädiktiven Produktvorschlägen. Wenn Sie also nach einer Vintage-Schallplatte suchen, werden Ihnen eher verwandte Artikel wie Plattenspieler oder Vinyl-Reinigungssets angezeigt als zufällige Küchengeräte.

Der Mechanismus hinter solchen Empfehlungsmaschinen ist der Folgende:

• Von der Masse lernen – Kollaboratives Filtern: Diese Technik untersucht die früheren Einkaufsgewohnheiten eines Benutzers sowie die Entscheidungen anderer Käufer mit ähnlichen Vorlieben. Wenn Käufer A beispielsweise Bücher von Hemingway, Fitzgerald und Salinger gekauft hat und Käufer B sich für Hemingway und Fitzgerald entschieden hat, liegt es nahe, dass B möglicherweise auch etwas von Salinger mag.
• Content Knows Best – Inhaltsbasierte Filterung: Diese Methode schlägt basierend auf einer Analyse der Produktmerkmale Elemente vor, die denen ähneln, an denen der Benutzer zuvor Interesse gezeigt hat. Wenn ein Kunde High-Megapixel-Kameras in Betracht zieht, kann das System andere hochauflösende Kameras vorschlagen.
• Das Beste aus beiden Welten – Hybridsysteme: Durch die Kombination von Inhalten und kollaborativer Filterung können Hybridsysteme noch genauere Vorschläge generieren. Netflix beispielsweise verwendet einen hybriden Ansatz, der sowohl das Nutzerverhalten als auch die Filmeigenschaften berücksichtigt.
• Der Deep Dive – Deep-Learning-Techniken: Komplexere Techniken wie Convolutional Neural Networks (CNN) oder Recurrent Neural Networks (RNN) tauchen tiefer in die Daten ein und finden Muster, die herkömmliche Techniken möglicherweise übersehen. Sie sind die „Intuition“, die darauf hindeutet, dass ein Kunde, der nach Campingausrüstung sucht, möglicherweise auch Wanderschuhe benötigt.

SalesForce weist darauf hin, dass die Verweildauer auf der Website von 2,9 Minuten auf durchschnittlich 12,9 Minuten steigt, wenn Käufer auf ein empfohlenes Produkt klicken. Außerdem steigt die Stammkundenquote einer Website um 56 %, wenn sie Produktvorschläge anbietet.

McKinsey unterstreicht dies und zeigt, dass algorithmengesteuerte Empfehlungen 75 % der Auswahlmöglichkeiten auf Streaming-Plattformen beeinflussen und 35 % der Käufe bei Amazon auslösen.

3. Smart Pricing – Festlegung des richtigen Preises zur Gewinnmaximierung

Die Preisgestaltung ist keine leichte Aufgabe. Es erfordert ein Auge auf Konkurrenten, Jahreszeiten, Marktveränderungen, lokale Nachfrage und sogar das Wetter.

Wenn Sie ins Ausland versenden, wird die Aufgabe zu einem Rätsel, bei dem Faktoren wie lokale Vorschriften, Versandkosten und regionale Markttarife berücksichtigt werden.

Dennoch ist der Preis ausschlaggebend. Selbst ein leichter Anstieg gegenüber der Konkurrenz kann Kunden dazu veranlassen, ihren Einkaufswagen abzubrechen.

Anstatt sich an feste Preise und übereilte Preisnachlässe zu halten, wenn der Umsatz sinkt, gibt es eine Lösung: Preisanpassungen, gesteuert durch maschinelles Lernen. Sie helfen dabei, Spitzenpreise vorherzusagen, genau zu bestimmen, wann Rabatte erforderlich sind, oder Upsells anzuregen, wenn sie reif sind.

Mit maschinellem Lernen für den E-Commerce können alle Einflussfaktoren sofort ausgewertet werden und ermöglichen so eine dynamische Preisgestaltung auf Ihrer Website.

4. Kundensegmentierung – Schaffung einzigartiger Erlebnisse für einzigartige Kunden

Machen wir einen Schritt zurück und stellen wir uns ein Geschäft voller Kunden vor, von denen jeder einzigartig in seinen Einkaufsgewohnheiten, Vorlieben und seinem Budget ist. Der Umgang mit dieser Vielfalt mag entmutigend erscheinen. Aber maschinelles Lernen im E-Commerce vereinfacht dies durch die Kundensegmentierung, indem Kunden nach gemeinsamen Merkmalen gruppiert werden, um personalisiertes Marketing zu ermöglichen.

Nehmen Sie Emily, eine buchliebende treue Kundin. Maschinelles Lernen, das Techniken wie Predictive Analytics nutzt, berechnet ihren Customer Lifetime Value (CLV). Es lässt darauf schließen, dass Emily positiv auf ein maßgeschneidertes Treueprogramm reagieren könnte. Die Prognose trifft ein, führt zu einer Verdoppelung von Emilys Käufen und steigert die Kosteneffizienz Ihrer Marketingbemühungen.

Dann lernen Sie John kennen, einen sporadischen Käufer, der kurz davor steht, ein verlorener Kunde zu werden, wie die Abwanderungsvorhersagealgorithmen von ML erkennen. Wenn Sie ihm rechtzeitig Rabatte auf seine bevorzugte Outdoor-Ausrüstung anbieten, wird sein Interesse neu geweckt und ein potenzieller Kundenverlust vermieden.

Indem maschinelles Lernen im E-Commerce ein klareres Bild Ihrer Kunden zeichnet, verleiht es Ihrem Geschäft eine persönliche Note. Es verwandelt es von einem Einheitsmodell in ein „für mich gemachtes“ Reiseziel und stellt sicher, dass jeder, von der treuen Emily bis zum schwankenden John, findet, was er braucht.

5. Chatbots – nahtloser Kundenservice auf Knopfdruck

Die Verwaltung des Kundensupports ist keine eindeutige Angelegenheit. Wenn Sie sich zu sehr auf menschliches Personal verlassen, haben Sie am Ende ein großes, kostspieliges Team, das Anfragen bearbeitet, die über eine FAQ-Seite beantwortet werden könnten. Einem vollautomatischen System fehlt jedoch die menschliche Note, was zu Frustration bei den Kunden führen kann.

ML-gestützte Chatbots erweisen sich als ideale Lösung. Sie sind kostengünstig und bieten Rund-um-die-Uhr-Support ohne eine Rund-um-die-Uhr-Gehaltsabrechnung. Und es sind mehr als die durchschnittlichen Antwortenden. Indem sie aus Benutzerprofilen und vergangenem Verhalten lernen, können sie maßgeschneiderte Antworten geben und so die Conversion-Chancen erhöhen.

Ausgestattet mit Deep Learning und natürlicher Sprachverarbeitung fungieren intelligente Chatbots als Ihre Kundenservice-Soldaten. Sie beantworten Fragen, bearbeiten Beschwerden, schlagen Produkte vor, wickeln Zahlungen ab und verfolgen Lieferungen. Sie sind gut in ihrem Job.

Darüber hinaus werden Chatbots immer besser. Sie lernen nicht nur zu verstehen, was der Kunde sagt, sondern auch, wie er es sagt. Mit Stimmungsanalyse und emotionaler KI wird ein Chatbot zu mehr als einem Werkzeug. Es wird zum Zuhörer, zum Mitfühler. Dadurch wird Kundenservice zu etwas mehr. Entdecken Sie unten.

6. Stimmungsanalyse – Emotionen verstehen, um die Kundenbindung zu verbessern

Kunden reden. In Rezensionen und in den sozialen Medien verbreiten sie Gedanken, die oft von Gefühlen geprägt sind. „Pageturner“, sagen sie, oder „Lebensretter im Winter“. Nicht nur Worte, sondern Zeichen der Zufriedenheit oder des Mangels daran. Stellen Sie sich nun das Unternehmen vor, das dies hört und antwortet.

Und was ist mit einer einzelnen Beschwerde, die unter Bergen von Daten vergraben ist? Ein Produktfehler, der frustriert geäußert wurde. Wie kann ein Unternehmen dieses Signal inmitten des Lärms wahrnehmen?

Hier setzt die Sentiment-Analyse mithilfe von maschinellem E-Commerce-Lernen an.

Die Stimmungsanalyse erkennt den emotionalen Ton, der den Worten zugrunde liegt, und interpretiert „nicht schlecht“ als „Daumen hoch“, um sicherzustellen, dass das Unternehmen die Gefühle der Kunden versteht.

Mithilfe von NLP, Deep Learning und einigen ML-Algorithmen kann die Stimmungsanalyse Ihrem E-Commerce-Geschäft auf verschiedene Weise helfen. Es entschlüsselt Produktbewertungen und Kommentare, um daraus Erkenntnisse für die Verfeinerung von Angeboten zu gewinnen, überwacht Social-Media-Buzz, um die öffentliche Reaktion auf Marketingkampagnen zu messen, und deckt Probleme im Kundendienst auf, um die Zufriedenheit zu steigern.

Aber das ist nicht alles. Die Stimmungsanalyse kann eine bemerkenswertere Arbeit leisten, wenn sie in einen Chatbot integriert wird. Es gibt Ihrem Bot die Fähigkeit zu fühlen. Und das können Sie von Ihrem emotional intelligenten Chatbot bekommen:

• Maßgeschneiderte Kundenerfahrung: Diese Bots lesen Ton, Stimmung und Gefühle in Kundenchats und passen die Antworten entsprechend an. Das Ergebnis ist ein einfühlsameres, personalisierteres Kundenerlebnis, das die Loyalität und Zufriedenheit steigert.
• Proaktive Gespräche: Sie sind keine abwartenden Typen. Diese Bots binden Kunden auf der Grundlage ihres Surfverhaltens oder früherer Interaktionen ein und bieten so eine intelligente Möglichkeit für Upselling oder Cross-Selling.
• Einbindendes Feedback: Sie sind gute Zuhörer und sammeln auf ansprechende Weise Kundenmeinungen, um einen klaren Überblick über deren Vorlieben und Abneigungen zu geben.
• Warenkorbwiederherstellung: Emotional intelligente Bots pingen Kunden mit verlassenen Warenkörben an und bieten ihnen Hilfe oder einen Grund an, den Kauf abzuschließen.
• Trend-Spotting: Diese Bots sind großartige Trend-Spotter, sie erkennen Muster in Kundeninteraktionen und liefern nützlichen Input zur Verbesserung von Produkten, Dienstleistungen oder Kundensupport.
• Kundenbetreuer: Sie achten auch auf Unzufriedenheit, indem sie unzufriedene Kunden mit Stimmungsanalysen aufspüren und rechtzeitig ein Angebot oder eine Nachricht unterbreiten, um deren Abwanderung zu verhindern.

7. Omnichannel-Strategien – Kunden dort erreichen, wo sie sind

Im Marketing spielt Omnichannel eine Hauptrolle. Richtig umgesetzt, werden höhere Kundenbindungen, Konversionsraten und Umsatzsteigerungen erzielt. Aber das Geheimnis liegt nicht in mehr Arbeitskräften, sondern im maschinellen Lernen.

Nehmen wir zum Beispiel einen Kunden, der zwischen Geräten wechselt, sich online Hemden anschaut, bevor er schließlich eines im Geschäft kauft. ML verfolgt diese Reise wie ein Schatten und erfasst das Gesamtbild plattformübergreifend. Es erstellt ein einziges, einheitliches Kundenprofil und bricht Gerätesilos auf.

Stellen Sie sich einen anderen vor, der einen Einkaufswagen voller Kleider zurückgelassen hat. ML lässt sich dies nicht als verpasste Chance entgehen. Es löst eine personalisierte E-Mail-Erinnerung oder ein individuelles Angebot aus, das den Käufer zum Abschluss bringt.

Es ist maschinelles Lernen für den E-Commerce, das Sie am Puls des Kundenverhaltens hält. Es notiert, welche Anzeigen angeklickt werden, welche Inhalte fesseln und welche E-Mails geöffnet werden, und berücksichtigt alles in seinen Gleichungen. Und es bleibt nicht bei der Analyse; Es lernt, prognostiziert und personalisiert.

8. Social Commerce – Nutzung der sozialen Macht, um Verkaufschancen zu nutzen

Social Commerce ist das neue große Ding. Es ist eine Mischung aus Online-Shopping und dem sozialen Geschwätz, das wir alle lieben. Statista prognostiziert, dass der Social-Commerce-Umsatz bis zum Jahr 2026 die unglaubliche Summe von 2,9 Billionen US-Dollar erreichen könnte.

Menschen in sozialen Medien sind keine Fans traditioneller Werbung. Viele finden sie nervig. Laut Influencer Marketing Hub liegt der Schlüssel darin, Anzeigen in Social-Media-Beiträge zu integrieren. Machen Sie sie hilfreich und interessant, nicht nur verkaufsfördernd.

Wie? Maschinelles Lernen für den E-Commerce ist die Antwort.

ML wandelt im Stillen Berge von Daten – Likes, Shares, Pins, Retweets, Kommentare – in aussagekräftige Erkenntnisse um. Dieser handwerklich hergestellte Kaffee, von dem ein Kunde nie wusste, dass er ihn wollte? ML bringt es in ihren Feed, ohne dass Rätselraten erforderlich ist.

Es stellt Verbindungen zwischen den Vorlieben der Benutzer her. Wir verstehen, dass Ihnen, wenn Sie handgemachte Seifen lieben, auch Bio-Gesichtsöle gefallen könnten. Wenn Sie sich für rustikale Inneneinrichtung interessieren, wie wäre es dann mit einer handgeschnitzten Holzuhr?

In sozialen Medien kann ML Kunden zur perfekten Lösung führen. Ist das nicht beeindruckend?

9. Genau der richtige Lagerbestand – intelligente Bevorratung für den idealen Produktmix

Die Bestandsverwaltung ist ein Schachspiel, bei dem Voraussicht entscheidend ist. Es erfordert ein strategisches Verständnis der Daten und der Marktlandschaft.

Ein überfülltes Lager bindet Mittel, die Ihr Unternehmen voranbringen könnten. Bei verderblichen oder schnell an Wert verlierenden Waren verringert sich ihr Wert mit jedem Tag, an dem sie statisch sind. Der ultimative Fehltritt? Ein trockener Cashflow mit leeren Produktregalen.

Beim Betreiben eines erfolgreichen Online-Shops geht es darum, Ihre Artikel mit Bedacht zu verwalten: Lagerbestände überwachen, Artikel nachbestellen, Nachfragetrends vorhersagen, Auftragnehmer koordinieren, mit Herstellern, Lieferanten, Postdiensten zusammenarbeiten und Einnahmen verwalten.

Hier glänzt erneut maschinelles Lernen im E-Commerce.

Es überwacht jedes Stück in Ihrem Bestand und prognostiziert Angebot, Nachfrage und Cashflow-Dynamik und stützt sich dabei auf eine umfangreiche Datenbank mit historischen Daten.

Es unterstützt Ihre Entscheidungen zur Bestandsverwaltung in mehreren Dimensionen:

• Upsells vorschlagen, wenn bestimmte Artikel verstauben
• Das Lesen der Runen der Produktnachfrage, die von Saisonalität oder Trends beeinflusst werden, deutet auf größere Bestellungen hin
• Optimieren Sie Ihre Lieferkette, von der Rationalisierung der Lieferwege bis zur Terminplanung
• Implementierung einer dynamischen Preisgestaltung, um die Preise entsprechend Angebot, Nachfrage und Marktbedingungen anzupassen
• Automatisieren Sie die Wiederauffüllung, um optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten
• Erkennen Sie die Langsamläufer, um Überbestände zu vermeiden und Lagerraum freizugeben

Darüber hinaus sind, wie oben erwähnt, hochentwickelte ML-Plattformen in der Lage, Daten aus sozialen Medien zu analysieren. Sie sichten Trends, virale Momente und den Einfluss von Prominenten und machen Unternehmen auf das nächste It-Produkt aufmerksam. Ein beliebtes Modestück taucht auf der Bildfläche auf? Maschinelles Lernen erkennt es, antizipiert den Nachfrageanstieg und empfiehlt Bestandsanpassungen.

Keine Fehlbestände mehr. Keine verpassten Chancen. Unternehmen nutzen den Moment und nutzen Trendartikel.

10. Betrugsprävention – Schutz Ihrer Geschäftstransaktionen

Betrug fordert im E-Commerce einen hohen Tribut. Von gestohlener Kreditkarte bis hin zu Verletzungen der Kundendatenbank oder manipulierten Rücksendungen: E-Commerce-Betrug führt zu Geldverlusten, untergräbt das Vertrauen und vertreibt Kunden.

Maschinelles Lernen löst nicht nur die Betrugserkennung, es erfindet sie neu.

Es nutzt die „Anomalieerkennung“, bei der Algorithmen Millionen von Transaktionen analysieren und ungewöhnliche Transaktionen erkennen. Es ist eine Leistung, die die menschlichen Fähigkeiten in Bezug auf Geschwindigkeit und Umfang übersteigt, für ML jedoch Routine. Von Gerätetyp und Standort bis hin zur Zeitzone – ML erkennt Inkonsistenzen wie Mehrausgaben, nicht übereinstimmende Adressen, wiederholte Bestellungen mit unterschiedlichen Karten, überraschende internationale Bestellungen oder verdächtige Rücksendungen und Bewertungen.

Mit der Clusteranalyse identifiziert ML riskante Kundensegmente, Produkte und Zeiträume und versetzt Unternehmen in die Lage, proaktiv gegen Betrugsversuche vorzugehen. Und mit der Analyse sozialer Netzwerke werden koordinierte Betrugsfälle aufgedeckt, indem Verbindungen zwischen Konten, Geräten und E-Mails kartiert und untersucht werden.

Darüber hinaus eliminieren ML-Algorithmen im E-Commerce gefälschte Bewertungen. Sprache, IP-Adresse, Häufigkeit der Bewertungen oder sogar die seit dem Kauf vergangene Zeit – nichts entgeht ihrem wachsamen Blick.

11. Intelligente Retourenstrategien – Damit Retouren für Sie funktionieren

Ein Viertel der Kunden füllt ihren Einkaufswagen voller Absicht bis zum Rand, wohlwissend, dass einige davon wieder ins Regal zurückkehren werden. Dieser Tanz der Unentschlossenheit, der Angst vor schlecht sitzender Kleidung oder minderwertiger Qualität kommt den Händlern teuer zu stehen. Für den Verbraucher unbemerkt löst jede Rücksendung eine Reihe von Aufgaben aus: Reinigen, Neuverpacken und Bereitstellen für den Wiederverkauf. Wenn das Produkt ruiniert zurückkommt? Es ist ein herber Verlust.

Algorithmen des maschinellen Lernens für den E-Commerce können Überretouren durch genaue Produktvorschläge bekämpfen. Die Qualitätskontrolle wird schärfer und kann potenzielle Fehler anhand historischer Daten und Rückmeldungen vorhersagen und abfangen. Produktdarstellungen klingen wahr und dämmen Unzufriedenheit ein, die durch irreführende Beschreibungen entsteht.

Darüber hinaus liefern ML-Prognosen Wahrscheinlichkeiten aus so unterschiedlichen Faktoren wie Kundenhistorie, Produkttyp und Preis. Im Modebereich wird ML zum virtuellen Schneider und bietet Größenempfehlungen, die individuell auf die einzelnen Maße zugeschnitten sind.

ML schränkt Retouren ein, schützt das Geschäftsergebnis des Händlers und steigert die Kundenzufriedenheit.

Einpacken

Da haben Sie es also. Dies sind die 11 Gründe, warum maschinelles Lernen derzeit für Aufsehen sorgt. Maschinelles Lernen im E-Commerce nutzen:

• Verbessert Ihr Verständnis für die Vorlieben Ihrer Kunden
• Steigert Ihren Umsatz und erhöht den durchschnittlichen Bestellwert
• Eliminiert unnötige Prozesse
• Bietet tiefgreifende Einblicke, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen

Kundendaten ohne Analyse lagern? Es ist, als ob man einen Schlüssel hätte, die Tür aber nie aufschließt. Bei der Integration von maschinellem Lernen in den E-Commerce geht es nicht darum, mit der Zeit zu gehen, sondern darum, das Tempo vorzugeben und das Rennen anzuführen.

Lassen Sie Ihre Daten nicht verschwenden. ITRex ist hier, um Ihnen dabei zu helfen, daraus sinnvolle Kundenerlebnisse und höhere Gewinne zu machen.

Ursprünglich veröffentlicht unter https://itrexgroup.com am 30. Juni 2023.