KI-gestützter E-Commerce: Die 10 besten Anwendungen zur Steigerung des ROI

Die Größe des KI-gestützten E-Commerce-Marktes wird bis 2030 schätzungsweise 16,8 Milliarden US-Dollar erreichen. Darüber hinaus ist die Kundendienstanalyse der häufigste Anwendungsfall von KI in Marketing und Vertrieb. 57 % aller Befragten in Schwellenländern geben an, KI eingeführt zu haben.

In jüngster Zeit ist der transformative Einfluss von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) im E-Commerce unbestreitbar geworden. Mithilfe von KI/ML-Systemen können Vermarkter große Datenmengen analysieren, genaue Vorhersagen treffen und Prozesse automatisieren. Infolgedessen hat KI/ML viele Anwendungen im E-Commerce-Marketing gefunden, von der Personalisierung von Kundenerlebnissen bis hin zur Optimierung von Lieferketten.
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Heute erleben wir eine schnelle Integration von KI/ML, da sich die Technologien weiterentwickeln und die Kunden immer vertrauter werden. Mit dem Zugang zu den Tools und ihrer Benutzerfreundlichkeit ist die Einführung von KI- und ML-gesteuerten Anwendungen nun unumgänglich.

Arten häufig verwendeter Technologien

Wir sind es gewohnt, KI als ein einziges, nahtloses Stück Technologie zu hören und zu betrachten. Es ist ein gebräuchlicher Name, der sich auf verschiedene Modelle bezieht. Das ist jedoch kaum der Fall. Speziell im E-Commerce sind die folgenden vier führenden KI/ML-Technologien am häufigsten eingesetzt:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Diese Art von KI ermöglicht es Computern, gesprochene oder geschriebene Wörter so zu verstehen, zu unterstützen und zu manipulieren, wie es ein Mensch kann.
• Maschinelles Lernen (ML): Maschinelles Lernen ist ein Überbegriff für die Problemlösung durch Computer, die die Art und Weise nachahmen, wie Menschen lernen, ihre eigenen Algorithmen zu „entdecken“.
• Computer Vision (CV): Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computern dabei hilft, digitale Bilder oder Videos zu erfassen, zu verarbeiten, zu analysieren und zu verstehen.
• Data Mining: Data Mining extrahiert und erkennt Muster in großen Datensätzen, um KI-Algorithmen und -Systeme zu informieren
• Deep Reinforcement Learning: Es handelt sich um einen Teilbereich von ML, der Reinforcement Learning (RL) und Deep Learning kombiniert. RL betrachtet das Problem eines Computeragenten, der lernt, Entscheidungen durch Versuch und Irrtum zu treffen.

Die 10 besten Möglichkeiten, wie KI den E-Commerce verändert

Der Einsatz von KI/ML im E-Commerce-Marketing bietet eine Vielzahl von Wettbewerbsvorteilen, die den Erfolg und die Produktivität von Online-Einzelhandelsunternehmen in die Höhe schnellen lassen können.

Mit fortschreitender Technologie werden diese Vorteile noch offensichtlicher und machen KI/ML zu einem unverzichtbaren Werkzeug für E-Commerce-Unternehmen, die in einem wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich sein möchten.

Hier sind die zehn besten Möglichkeiten, KI/ML zu nutzen, um Ihr E-Commerce-Geschäft voranzutreiben.

#1. Personalisierte Produktempfehlungen

Der Einsatz von KI/ML im E-Commerce, den die meisten von uns direkt erlebt haben, sind personalisierte Produktempfehlungen. Laut einem Forbes Insights-Bericht wirkt sich die Personalisierung direkt auf die Umsatzmaximierung, die Warenkorbgröße (die Gesamtzahl der Produkte, die ein Verbraucher in einer Transaktion kauft) und den Gewinn in D2C-Vertriebskanälen aus.

KI/ML-Algorithmen können eingesetzt werden, um die Browser- und Kaufhistorie, demografische Daten und das Echtzeitverhalten eines Benutzers zu analysieren und ihm Produkte vorzuschlagen, die für ihn am relevantesten sind. Diese individuelle Ansprache verbessert das Einkaufserlebnis und steigert die Konversionsraten und Umsätze deutlich.
Flipkart beispielsweise nutzt KI/ML, um viele Aspekte seines Geschäfts anzukurbeln. Einer davon ist der Einsatz von Algorithmen, die Benutzern personalisierte Produktempfehlungen bieten. Dies erhöht die Benutzereinbindung und steigert den Umsatz.

In ähnlicher Weise nutzt BigBasket KI/ML, um personalisierte Einkaufslisten für Benutzer zu erstellen, z. B. Smart Basket, das Vorschläge basierend auf früheren Einkäufen und Präferenzen in Bezug auf Preispunkte und Qualität liefert.

Powerlook nutzte die Empfehlungs- und Katalog-Engine von WebEngage, um den Mangel an benutzerspezifischen Empfehlungen auf seiner Website zu beheben. Basierend auf der Kaufhistorie, den Outfits und anderen Kleidungspräferenzen eines Benutzers wurden den Benutzern 15 Tage nach dem letzten Kauf relevante Optionen empfohlen. Produkte und Auswahlmöglichkeiten wurden auch basierend auf dem Warenkorbverlauf der Benutzer empfohlen. Die Ergebnisse, ein Anstieg der einmaligen Conversions um 302 %, sprechen für sich.

So wie es Powerlook helfen konnte, kann die WebEngage Recommendation and Catalog Engine einen Unterschied für Ihr Unternehmen machen, indem sie es Ihnen ermöglicht, personalisierte Empfehlungen für Ihre Kunden zu generieren.

#2. Prädiktive Analysen für die Bestandsverwaltung

KI/ML-gestützte prädiktive Analysen unterstützen E-Commerce-Unternehmen bei der Optimierung ihrer Bestandsverwaltung. Es kann historische Verkaufsdaten, Saisonalität, Markttrends und externe Faktoren wie das Wetter analysieren. Diese Analysen ermöglichen es den Algorithmen, den Bedarf mit bemerkenswerter Genauigkeit vorherzusagen. Dies hilft Einzelhändlern, Probleme mit Über- und Unterbeständen zu reduzieren, was zu Kosteneinsparungen und einer verbesserten Kundenzufriedenheit führt.

Die Mode-E-Commerce-Branche, die mit den Trends Schritt halten muss, um erfolgreich zu sein, kann von Predictive Analytics stark profitieren. KI/ML-Systeme können dabei helfen, wertvolle Informationen für Modemarken bereitzustellen, indem sie Muster erkennen und tiefere Einblicke in Modetrends, Kaufverhalten und bestandsorientierte Beratung bieten.

Ein gutes Beispiel dafür ist Myntra. Mithilfe von KI/ML zur Analyse von Daten aus Modeportalen, sozialen Medien und der Kundendatenbank von Myntra konnten sie herausfinden, welche Produkte am schnellsten verkauft werden, und sicherstellen, dass diese in ihrer App verfügbar sind. Infolgedessen brachte Myntra Kollektionen viel schneller heraus als seine Konkurrenten.

#3. Chatbots und virtuelle Assistenten

KI/ML-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten werden zunehmend zu einem integralen Bestandteil des Kundensupports im E-Commerce. Sie beantworten häufig gestellte Fragen, geben Produktempfehlungen und bearbeiten sogar Bestellungen. Diese KI-gestützten Systeme sind rund um die Uhr in Betrieb, verbessern den Kundenservice, verkürzen Reaktionszeiten und steigern die Kundenbindung.

Beispielsweise verwendet der Decision Assistant-Chatbot von Flipkart verschiedene Techniken, um das „menschliche Denken“ hinter der Anfrage eines Kunden zu verstehen und entsprechend zu reagieren. Der Chatbot hat zu den Geschäftskennzahlen von Flipkart beigetragen, indem er die Anzahl der an einen menschlichen Agenten weitergeleiteten Gespräche reduziert und die Abbruchrate des Einkaufswagens gesenkt hat.

Ebenso hilft der virtuelle Assistent von Nykaa, der als einer der besten KI-Chatbots Indiens gelistet ist, Kunden bei ihren Einkäufen, indem er personalisierte Empfehlungen basierend auf den vom Kunden geäußerten Präferenzen anbietet. Es bietet ihnen die Möglichkeit eines Video-Chats mit einem Experten und ist auch in der Lage, den Kunden bei der selbstständigen Suche nach dem relevanten Produkt zu unterstützen.

Neuerdings ermöglicht der neue generative KI-Chatbot von Myntra, MyFashionGPT, Benutzern die Suche in natürlicher Sprache nach Antworten auf Fragen wie „Ich fahre in den Urlaub nach Goa.“ Zeig mir, was ich tragen kann.“

#4. Dynamische Preisgestaltung

Dynamische Preisgestaltung, auch bekannt als Surge Pricing, Demand Pricing oder Time-based Pricing, ist eine Strategie, bei der Marken die Preise für ihre Produkte/Dienstleistungen flexibel an die aktuellen Marktbedingungen anpassen. Die Nutzung eines Katalogs ermöglicht effiziente Preisaktualisierungen unter Berücksichtigung von Faktoren wie Nachfrage, Wettbewerb und Kundenverhalten. Wenn beispielsweise bestimmte Produkte sehr gefragt sind oder sich die Marktbedingungen ändern, passt der Katalog die Preise spontan an. Dies stellt sicher, dass Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, den Umsatz maximieren und ein reibungsloses Einkaufserlebnis bieten, indem die Preise an die aktuelle Marktdynamik und Kundenpräferenzen angepasst werden.

MakeMyTrip, eine Reise-E-Commerce-Marke, nutzt KI/ML, um Preise in Echtzeit anzupassen. Dadurch erhalten Kunden kontextbezogene und relevante Preisinformationen und tragen zur Kundenbindung bei. Dies wiederum führt zu einer größeren Bindung, weniger Abwanderung und mehr Conversions.

#5. Kundensegmentierung und Targeting

KI/ML-Systeme ermöglichen es E-Commerce-Vermarktern, ihren Kundenstamm effektiver zu segmentieren. KI-/ML-gestützte Lösungen zur Segmentierung beseitigen menschliche Vorurteile, identifizieren versteckte Muster, erhöhen die Personalisierung und sind hervorragend skalierbar. Durch die Analyse von Kundendaten können unterschiedliche Kundensegmente anhand von Verhalten, Interessen und demografischen Merkmalen identifiziert werden.

Sie können die prädiktive Segmentierung nutzen, um aus der Masse die ideale Kundengruppe zu identifizieren. Mit dieser KI/ML-Funktion können Sie Segmente basierend auf der Neigung des Benutzers zu einer gewünschten Aktion erstellen.
Vorhersagesegmente nutzen maschinelles Lernen, um vorherzusagen, welche Benutzer wahrscheinlich bestimmte Aktionen ausführen, z. B. einen Kauf tätigen oder das Unternehmen verlassen. Diese Methode ist leistungsfähiger als die übliche Methode zur Kategorisierung von Benutzern, da sie über vorhandene Daten und Attribute hinausgeht und es Marketingfachleuten ermöglicht, genauere Vorhersagen über das Benutzerverhalten zu treffen, da die Welt zunehmend ohne Cookies auskommt.

Dadurch können Unternehmen zielgerichtete Marketingkampagnen entwerfen. Diese Art der Lead-Pflege führt eher zu Conversions als eine generische Segmentierung nach Alter oder geografischem Standort.

Für MyGlamm ermöglichte die Kundensegmentierung auf Basis der Benutzerpersönlichkeiten (z. B. ein Segment aller registrierten Benutzer, die 150 GlammPOINTS in ihrem Konto hatten und keinen Kauf tätigten) mithilfe der Segmentierungstools von WebEnage die Gestaltung mehrerer Reisen für diese Segmente. Indem sie ihre Marketingbemühungen und Kommunikation auf die Benutzer ausrichteten, je nachdem, in welcher Phase ihrer Reise sie sich befanden, konnten sie Kunden effektiv ansprechen.

Dies führte zu einer verbesserten Benutzererfahrung, Web- und App-Interaktion, mit einem Anstieg der Conversions von 13,5 % durch Benutzer, die eine personalisierte E-Mail zu einem Artikel in ihrem Warenkorb erhielten, und einem Anstieg der Käufe von Benutzern, die ihren Warenkorb zuvor abgebrochen hatten, um 166 %.

Die Expertise von WebEngage in der Kundensegmentierung hat MyGlamm dabei geholfen, diese phänomenalen Ergebnisse zu erzielen. WebEngage kann auch Ihnen dabei helfen, mithilfe der Kundensegmentierung tiefere Einblicke in Ihr Unternehmen zu gewinnen.

#6. Visuelle Suche und Bilderkennung

Mit KI-gestützten visuellen Such- und Bilderkennungsanwendungen können Menschen Produkte finden, indem sie sich Bilder statt Text ansehen. Diese Technologie kann Produkte anhand von Bildern identifizieren und zuordnen. Dies vereinfacht den Einkaufsvorgang, da Benutzer nach Produkten suchen können, deren genauen Namen sie möglicherweise nicht kennen.

Lenskart zum Beispiel schließt die Lücke beim Brillenkauf, indem es Benutzern ermöglicht, Brillenfassungen virtuell anzuprobieren, um herauszufinden, welches am besten zu ihnen passt. Dadurch entfällt für den Kunden die Notwendigkeit, physisch in ein Geschäft zu gehen. Ihre virtuelle, erweiterte Realität erkennt mithilfe von KI die Gesichtszüge eines Kunden und erstellt in weniger als 10 Sekunden eine personalisierte Brillenliste für den Kunden. Es ermöglicht ihnen, die Styles virtuell anzuprobieren und sie sogar mit ihren Freunden zu teilen, um eine zweite Meinung einzuholen.

Ebenso ermöglicht Pepperfry Benutzern die Suche nach Möbeln und Wohnaccessoires sowie die Bereitstellung virtueller Produktvorführungen. Es ermöglicht Benutzern eine virtuelle Vorschau der Möbel in ihrem Zuhause, um fundierte Kaufentscheidungen zu treffen.

#7. Betrugserkennung und -prävention

E-Commerce-Unternehmen sind anfällig für verschiedene Formen von Betrug, beispielsweise Zahlungsbetrug und Kontoübernahmen. KI-Algorithmen können Transaktionsmuster analysieren und Anomalien erkennen, die ein Warnsignal für betrügerische Aktivitäten sind. Durch die automatische Kennzeichnung solcher verdächtiger Transaktionen trägt KI dazu bei, Verluste zu reduzieren und sowohl Unternehmen als auch Kunden zu schützen. Ein solcher Einsatz von KI schafft auch Vertrauen zwischen Marken und Kunden, was zu besseren Erlebnissen und einer stärkeren Kundenbindung führt.

Ein Beispiel für ein Unternehmen, das KI zur Betrugserkennung und -prävention einsetzt, ist Flipkart. Wenn sich beispielsweise ein Verkäufer dazu entschließt, die Plattform zu betrügen oder manipulierte Bilder in den Angeboten zu verwenden, können die KI-Algorithmen dies erkennen und kennzeichnen. Dadurch wird sichergestellt, dass Kunden ein genaues Bild davon bekommen, was sie suchen.

#8. E-Mail-Marketing-Optimierung

KI/ML-gesteuerte E-Mail-Marketing-Automatisierungstools verändern E-Mail-Kampagnen grundlegend. Diese Tools analysieren das Verhalten und die Vorlieben der Kunden und personalisieren E-Mail-Inhalte und Zustellzeiten. KI/ML-gesteuerte prädiktive Analysen können auch Produkte vorschlagen, an denen Kunden interessiert sein könnten, und so die Effektivität von E-Mail-Marketing-Bemühungen erhöhen.

Mit der generativen KI-Funktion von WebEngage können Sie im Handumdrehen maßgeschneiderte E-Mail-Nachrichten erstellen! Generative KI hilft Ihnen bei der Erstellung personalisierter Nachrichtenvorlagen unter Berücksichtigung der Vorlieben, demografischen Merkmale und Verhaltensdaten Ihrer Zielgruppe. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre E-Mails bei jedem Empfänger ankommen, was zu mehr Engagement und Konversionen führt.

WebEngage konnte Saudi-Arabiens führender E-Commerce-Marke HNAK dabei helfen, eine Öffnungsrate von 67 % für E-Mails zum Warenkorbabbruch zu erreichen. Mithilfe von Funktionen wie dem Drag-and-Drop-E-Mail-Builder konnte HNAK ästhetische E-Mails erstellen, die für Mobilgeräte optimiert waren. Außerdem konnten sie den manuellen Aufwand für die Personalisierung von E-Mails reduzieren.

Ein weiteres großartiges Beispiel dafür, wie KI/ML zur Optimierung des E-Mail-Marketings genutzt werden kann, ist die Wirkungsgeschichte von Juicy Chemistry, einer D2C-Marke für Bio-Hautpflege. Durch die Partnerschaft mit WebEngage konnte Juicy Chemistry mit Kanälen, Segmenten, Timings und Messaging experimentieren. Dies führte zu einem besseren Engagement und einem höheren Posteingang in nicht werblichen Ordnern. Insgesamt konnte Juicy Chemistry ein 4,5-faches Wachstum der E-Mail-Conversions und eine 2-fache Verbesserung der E-Mail-Öffnungsraten erzielen.

#9. Sprachsuche und Voice Commerce

Aufgrund der Popularität sprachaktivierter Geräte wie Amazon Echo und Google Dot Echo ermöglicht KI auch den Sprachhandel. Mit Sprachbefehlen können Käufer Produkte finden, Bestellungen aufgeben oder ihren Bestellstatus überprüfen.

Eine einzigartige Art und Weise, wie Flipkart Voice-Commerce nutzte, war die Einführung des „Hagglebot“, eines Chatbots, der es Kunden ermöglichte, während seiner Big Billion Days Sale-Aktion um ein besseres Angebot zu feilschen. Die Kampagne war ein großer Erfolg, da der Gesamtumsatz von Flipkart mit den auf Hagglebot angebotenen Produkten 1,23 Millionen US-Dollar erreichte. Die durchschnittliche Interaktionszeit des Erlebnisses betrug 6 Minuten und 5 Sekunden, was es zu dem damals ansprechendsten Erlebnis von Google Assistant machte.

Auch MakeMyTrip zielt darauf ab, die Reiseplanung umfassender und zugänglicher zu machen, indem es sprachgestützte Buchungen in indischen Sprachen ermöglicht.

#10. Supply Chain Management und Logistik

KI/ML verbessert die Effizienz des Supply Chain Managements und der Logistik für E-Commerce-Unternehmen radikal. KI kann bei der Routenplanung, Bestandsverwaltung und Bedarfsprognose helfen. Dies führt zu schnelleren Lieferungen, niedrigeren Betriebskosten, einer besseren Bestandsverwaltung und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Die KI-gestützten Bots von Flipkart, sogenannte AGVs (Automated Guided Vehicles), ermöglichen es beispielsweise menschlichen Bedienern, 4.500 Sendungen pro Stunde mit doppelter Geschwindigkeit und mit einer Genauigkeit von 99,9 % abzuwickeln. Die Bots haben auch eine Steigerung der Lagerkapazität und des Durchsatzes ermöglicht.

Abschluss

Wie wir in allen oben genannten Beispielen gesehen haben, hat KI den E-Commerce-Bereich durch die Bereitstellung innovativer, kundenorientierter Lösungen revolutioniert. Sie ermöglichen es Unternehmen, Abläufe zu rationalisieren und letztendlich den ROI zu steigern. Von personalisierten Produktempfehlungen bis hin zur Optimierung der Lieferkette sind die zehn wichtigsten KI/ML-Anwendungen, die in diesem Artikel besprochen werden, zu unverzichtbaren Werkzeugen für E-Commerce-Unternehmen geworden, die der Konkurrenz einen Schritt voraus sein möchten.

WebEngage steht an der Spitze dieser revolutionären Technologie und hat die Leistungsfähigkeit seiner Marketing-Automatisierungssuite genutzt, um E-Commerce-Unternehmen wie Ihrem dabei zu helfen, phänomenale Ergebnisse zu erzielen. Fordern Sie noch heute eine Demo an, um herauszufinden, wie WebEngage Ihnen dabei helfen kann, die bahnbrechende Dynamik der KI im E-Commerce-Marketing zu nutzen.