KI und maschinelles Lernen im E-Commerce: Vorteile und Anwendungsfälle | Elogisch

Als ChatGPT letztes Jahr zum ersten Mal erschien, war die Welt traurig. Der Chatbot hat sich schnell zu einem der bekanntesten Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Kundenservice entwickelt und gezeigt, dass künstliche Intelligenz (KI) einen Punkt erreicht hat, an dem Technologie bestimmte Aufgaben viel besser ausführen kann als Menschen.

Aber maschinelles Lernen (ML) und KI im E-Commerce gehen weit über Chatbots hinaus. Einzelhändler nutzen KI für Personalisierung, Datenanalyse, dynamische Preisgestaltungund Empfehlungsmaschinen. Große Namen wie Zalando und Asos bauen ganze Deep-Learning-Abteilungen auf, um die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen, sobald sie auf der Website sind. 

Es scheint, als würde KI unumkehrbare Veränderungen im E-Commerce bewirken.

Bei Elogic sind wir an der Spitze geblieben Die wichtigsten E-Commerce-Trends seit 2009 und kann mit Sicherheit sagen, dass ML und KI von Dauer sind. Als plattformunabhängiges Unternehmen sehen wir, dass viele große E-Commerce-Plattformen wie Adobe Commerce und Salesforce Commerce Cloud ML-Algorithmen nutzen, um ein herausragendes Kundenerlebnis (CX) und tiefere Einblicke in die Analyse zu bieten.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie E-Commerce-Unternehmen KI im E-Commerce einsetzen, warum Sie möglicherweise in sie investieren möchten und wie Sie mit der Implementierung beginnen können, um Ihre täglichen Geschäftsabläufe zu rationalisieren und Ihre CX zu verbessern.

Wie funktionieren maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz?

Auch wenn die Begriffe „ML“ und „KI“ oft synonym verwendet werden, implizieren sie leicht unterschiedliche Dinge.

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), die einer Maschine buchstäblich das Lernen beibringt! ML-Modelle ernähren sich von Daten und suchen darin nach Mustern, um Schlussfolgerungen zu ziehen, wie es ein Mensch tun würde. Das System ist nicht explizit programmiert, sondern lernt, anhand historischer Daten Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen.

Empfehlungs-Engines sind ein klassisches Beispiel für maschinelles Lernen im E-Commerce. Das System lernt die relevanten Details des Benutzers, wie zuletzt gekaufte Produkte, die von ihm bevorzugten Farben, Budgets usw. und leitet einen Algorithmus ab, um Produkte zu empfehlen, die der Kunde wahrscheinlich kaufen wird.

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Unterdessen Künstliche Intelligenz (KI) ist ein viel weiter gefasster Begriff, der sich auf jede Technik bezieht, die es Computern ermöglicht, menschliche Intelligenz zu imitieren. Siri, Cortana und Alexa Voice Assistance sind Beispiele für KI.

Wenn Sie in einem Geschäft eine sprachgesteuerte Suche oder personalisierte Produktangebote sehen, wissen Sie, dass es sich hierbei um KI und E-Commerce in Aktion handelt.

Dennoch gehen KI und ML beim Online-Shopping Hand in Hand. Auch wenn es sich für Einzelhändler um ein sich entwickelndes Feld handelt, ebnen sie den Weg für neue Kundeninteraktionen und Geschäftsmöglichkeiten.

Geschäftschancen nutzen: Wie können KI und ML dem E-Commerce zugute kommen?

KI und ML haben tiefgreifende Auswirkungen auf die E-Commerce-Branche. Hier sind die wichtigsten Vorteile von KI und maschinellem Lernen im E-Commerce für Unternehmen, die schon heute mit der Transformation ihres Geschäfts beginnen können.

Höhere ROI

Nur wenige Menschen wissen tatsächlich, wie KI den E-Commerce-Umsatz steigern kann. Entsprechend der McKinsey State of AI-Bericht79 % der Befragten gaben an, dass die Integration von KI in Marketing und Vertrieb den Geschäftsumsatz gesteigert habe. Die Integration in Ihr CRM könnte zu einem effizienteren Verkaufsprozess führen. Das Hinzufügen einer KI-basierten E-Commerce-Plattform wie CDPs oder Business Intelligence (BI) ebnet Ihnen den Weg zur Personalisierung, die Ihren durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und Ihre Kundentreue erhöht.

Tatsächlich gibt es viele Beispiele, die diesen Vorteil veranschaulichen. Die Empfehlungsmaschine von Amazon sorgt für 35 % des Jahresumsatzes des Unternehmens, und Alibaba hat durch die Investition in sein intelligentes Logistikprogramm Lieferfehler um 40 % reduziert.

Gezieltes Marketing und Werbung

Salesforce, die führende CRM- und E-Commerce-Lösung und Elogic-Partner, besagt, dass Kunden ein personalisiertes Erlebnis erwarten. Trotzdem nur 26% der Vermarkter sind zuversichtlich, dass ihre Organisation über eine erfolgreiche Strategie zur Personalisierung verfügt. Eine der größten Herausforderungen sind isolierte Daten – wenn Abteilungen keinen Zugriff auf die gleichen Informationen über den Kunden haben – was zu unzusammenhängenden Kundenerlebnissen führt.

Die Vereinheitlichung von Daten ist einer der Vorteile künstlicher Intelligenz im E-Commerce. Da KI und ML auf mehreren Datenquellen im gesamten Unternehmen basieren, kann die KI-Technologie diese Silos aufbrechen, indem sie sichtbare, zugängliche und umsetzbare Erkenntnisse generiert. Beispielsweise vereinheitlichen KI-gesteuerte Kundendatenplattformen (CDPs) Ihre Daten, analysieren große Datenmengen und beschleunigen den Prozess des Testens und Verfeinerns von Marketingkampagnen.

Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um Trends zu erkennen, potenzielle Kundentrends vorherzusagen und Produkte zu empfehlen, die denen ähneln, die Sie bereits gekauft oder angesehen haben. Und das Wichtigste: Sie können ‌maßstabsgetreu personalisieren Maßgeschneiderte Benutzererlebnisse über alle Kanäle hinweg.

Fundierte Geschäftsentscheidungen

Für viele Unternehmen ist es ziemlich schwierig, Daten nicht nur zu sammeln, sondern sie auch zu verstehen. Herkömmliche Analysetools haben bisher ihren Zweck erfüllt, aber sicherlich nicht im Vergleich zu denen, die KI/ML im E-Commerce einsetzen.

Eine besondere Erwähnung verdient hier die KI-gestützte Predictive Analytics. Es kann Ihre Geschäftsentscheidungen fundierter treffen und zukünftige Produktnachfragemuster für bestimmte Artikel oder ganze Kategorien innerhalb eines E-Commerce-Shops genauer vorhersagen. 

„Nehmen wir an, Sie haben sich zum Ziel gesetzt, den Umsatz Ihres Unternehmens zu steigern“, sagt er Igor Jakowliew, der geschäftsführende Gesellschafter und COO bei Elogic Commerce. „Anhand Ihrer gesammelten Datenstichprobe erkennt das System, dass Service Y die höchste Gewinnspanne aufweist. Es scannt die Art der Kunden, die diesen Service anfordern, und schlägt Ihnen vor, diesen Service bei einer bestimmten Zielgruppe zu bewerben. Fügen Sie KI zu dieser Art von Analysetool hinzu, und Sie erhalten prädiktive Analysen.“

Optimierte Logistik und Bestandsverwaltung

Die Bestandsverwaltung ist eine der größten B2B- und B2C-Herausforderungen, da möglicherweise zu viel oder nur begrenzte Lagerbestände zur Verfügung stehen. Das Gleiche gilt für die Logistik: Einzelhändler investieren in effektive Supply-Chain-Strategien, um die Einkaufs- und Herstellungskosten zu senken.

Eine optimierte Logistik und eine klare Sicht auf den Lagerbestand sind einer der Vorteile von KI im E-Commerce. Fortschrittliche Bestandsverwaltungssysteme in Echtzeit basieren auf KI, um Sie über die Verfügbarkeit Ihres Bestands in allen Lagern und Kanälen zu informieren. Sie können auch Daten analysieren, um Nachfragemuster vorherzusagen und Ihre Lagerauffüllungspläne zu optimieren.

Tatsächlich McKinsey & Company Berichte dass KI-gesteuerte Prognosen Fehler in der Lieferkette um 20 bis 50 Prozent reduzieren können, was sich in höheren Umsätzen niederschlägt. Zum Beispiel, wenn Sie Schuhe online verkaufen, stellen Sie möglicherweise fest, dass die Nachfrage nach Winterschuhen während der Herbstsaison steigt, und planen, lagern und terminieren Sie Lieferungen entsprechend unter Berücksichtigung des Risikos von Unterbrechungen der Lieferkette.

Höhere Kundenkonvertierungen

Mithilfe von KI-Algorithmen können Vermarkter Seiten schnell analysieren und optimieren, um eine bessere Kundenbindung und höhere Conversions zu erzielen. 

SodaStream, eine Marke von DTC und eine Tochtergesellschaft von PepsiCo, benutzt KI und maschinelles Lernen für E-Commerce zur Analyse der Wirksamkeit ihrer Marketingkampagnen in 46 Märkten weltweit. Die Ergebnisse zeigten, dass Anzeigen je nach Kanal unterschiedlich auf Verbraucher zutrafen. Die Marke verzeichnete einen Anstieg der E-Mail-Konvertierungsraten um 3–5 % und einen Anstieg der SMS-Textkonvertierungsraten um 10–15 %.

Dies ist nur eine Anwendung künstlicher Intelligenz im E-Commerce. Sie können es auch auf Folgendes anwenden: 

• Website-Suche (denn je schneller Ihre Kunden finden, was sie brauchen, desto schneller werden Sie einen Verkauf tätigen)
• Remarketing-Kampagnen (Senden Sie Ihren Benutzern personalisierte Werbeaktionen und Anreize, um sie zu ermutigen, zurückzukehren und den Kauf abzuschließen, nachdem sie ihren Warenkorb verlassen haben)
• Kundenservice (durchbrechen Sie die endlosen Gänge des Kundensupports, indem Sie Ihren Kunden KI-gestützte Self-Service-Chatbots anbieten).

Was sind die erfolgreichsten Beispiele für ML und KI im E-Commerce?

Große Player wie eBay und Amazon haben mit der KI-Integration im gesamten Verkaufszyklus erfolgreiche Erfahrungen gemacht. Allerdings muss man nicht unbedingt Marktführer sein, um diese Technologien nutzen zu können. Erfolgreiche KI-Anwendungsfälle im E-Commerce zeigen, dass Sie unabhängig von der Größe Ihres Geschäfts KI- und ML-Technologien integrieren können, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

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Empfehlungs-Engines

Empfehlungssysteme helfen Unternehmen, ihren Umsatz zu steigern, indem sie personalisierte Angebote und ein verbessertes Kundenerlebnis bereitstellen. Empfehlungen beschleunigen in der Regel die Website-Suche, erleichtern Benutzern den Zugriff auf die benötigten Inhalte und sind hervorragend Cross-Selling und Up-Selling Beispiele für künstliche Intelligenz beim Online-Shopping. 

Sie tragen außerdem zu einer höheren Kaufquote und einer stärkeren Nutzerbindung bei, was sich in höheren Umsätzen niederschlägt. Nachdem das Elogic-Team die KI-gestützte Personalisierungslösung von Certona für einen US-amerikanischen Modehändler integriert hatte, Carbon38verzeichnete die Marke einen enormen Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts (AOV) und der wiederkehrenden Kunden.

Preisstrategie

Bei der KI-gestützten Preisgestaltung wird der Algorithmus verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und auf der Grundlage dieser Analyse Preisentscheidungen zu treffen. Dies ist eines der bekanntesten Beispiele für KI im B2B-E-Commerce.

Fortschrittliche Tools zur Datenanalyse gewinnen Informationen aus Multichannel-Quellen und ermitteln die Flexibilität von Preisen. Zu den Einflussfaktoren gehören Standort, Kaufverhalten der Kunden, Gewürze und die Marktpreise im jeweiligen Segment. 

Darüber hinaus führt der Algorithmus eine Kundensegmentierung und Echtzeitoptimierung durch, sodass Sie Preisschemata personalisieren können.

Zum Beispiel unser finnischer Kunde, ein B2B-Spezialist für technische Komponenten Wexon, kann nun das Benutzerverhalten analysieren und Preisstufen an registrierte/neue Kunden, Bestellvolumen und Marktbedingungen anpassen.

Visuelle Suche

Obwohl Käufer dazu neigen, visuelle Inhalte zu durchsuchen, bevor sie einen Kauf tätigen, finden sie manchmal nicht die richtigen Worte, um zu beschreiben, wonach sie suchen. Die visuelle Suche macht es viel einfacher. Kunden können einfach ein Bild hochladen, anstatt eine lange und detaillierte Anfrage einzugeben. Dadurch kann der Kunde die Suche eingrenzen und erhält relevantere Artikel.

Bing Visual Search, Google Lens und Image Search sind leistungsstarke KI-Tools für den E-Commerce, die diese Art der Suche zu einem Trend gemacht haben. Der Markt nutzt die Suchmaschine Lens Your Look von Pinterest, mit der Sie Outfit-Optionen finden können, die für Ihre bestehende Garderobe relevant sind.

ASOS hat beispielsweise maschinelles Lernen und E-Commerce wunderbar kombiniert und die Style Match-Funktion für seine mobile App entwickelt. Damit können Käufer ein Foto machen und Produkte aus ihrem Katalog entdecken, die dazu passen. Dieses Tool ermutigt Käufer, bei der Marke einzukaufen.

Besonders positive Ergebnisse liefert der Trend, wenn er mit Sprachsuche und Conversational Commerce gekoppelt wird. Marken können Amazon Lex-Modelle für maschinelles Lernen für den E-Commerce integrieren und die Vorteile der automatischen Spracherkennung nutzen, um die Spracheingaben der Benutzer bei der Suche zu interpretieren.

Analyse der Kundenstimmung

Herkömmliche Sentiment-Analysetools basieren auf Kundeninterviews, Social Monitoring, Bewertungen und Umfragen, die alle eine enorme Menge an Rohdaten liefern. Wenn Sie mit der manuellen Analyse beginnen, wird Ihnen sicherlich etwas entgehen. 

Mittlerweile werden KI-gestützte Tools große Datenmengen viel schneller analysieren und kleinste Veränderungen im Käuferverhalten erkennen. ML-Techniker nutzen die Sprachverarbeitung, um Wörter zu definieren, die eine positive oder negative Einstellung implizieren. Daher bieten diese Feedback-Formulare einen soliden und aufschlussreichen Hintergrund für die Verbesserung von Produkten oder Dienstleistungen.

Tatsächlich können Unternehmen eine intelligente Kundenstimmungsanalyse in ihrer Customer Journey Mapping verwenden. Dies ist ein Beispiel einer Karte, die Elogic für einen unserer Kunden erstellt hat:

Bestandsverwaltung

Händler sind bestrebt, eine ordnungsgemäße Bestandsverwaltung durchzuführen, um Kunden die richtigen Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort und in einem ordnungsgemäßen Zustand bereitzustellen. Der Prozess umfasst die Überwachung und eingehende Analyse des Lagerbestands und der Lieferketten. 

Wenn es um die Bestandsverwaltung geht, erkennt maschinelles Lernen im E-Commerce Muster und Zusammenhänge zwischen den Elementen und Lieferketten. Der Algorithmus ermittelt die optimalen Strategien für Bestand und Inventar. Dementsprechend optimieren die Analysten die Lieferung und verwalten den Lagerbestand, indem sie die gewonnenen Daten umsetzen.

KUNDENSERVICE

Als eine der brillantesten Anwendungen des maschinellen Lernens im E-Commerce sind Chatbots eine hervorragende Möglichkeit, Händlern dabei zu helfen, die Interaktion mit Kunden teilweise zu automatisieren. Darüber hinaus können Sie bei gleichbleibender Qualität die Kosten erheblich senken. Bei einer komplexen Anfrage erkennt ein Bot, dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist, und leitet den Kunden an einen Kundendienstmitarbeiter weiter. 

Dabei spielt die generative KI eine wesentliche Rolle. Da KI-Tools mehr über einzelne Käufer erfahren, ähneln Online-Interaktionen mit Kunden möglicherweise eher denen mit einem Stylisten oder Personal Shopper. Zum Beispiel Mercari, der Marktplatz für gebrauchte Konsumgüter, hat vorgestellt ein KI-gesteuerter Einkaufsassistent, der auf der ChatGPT-Software läuft und nicht nur auf Kundenanfragen antworten, sondern auch Produkte auf Basis der Eingabefrage empfehlen kann.

Praktische Anwendungsfälle der KI- und ML-Anwendung im E-Commerce

Bisher haben Sie die Vorteile und Anwendungen von KI und ML im E-Commerce anhand einiger Fallszenarien echter Einzelhändler gesehen. Jetzt ist es an der Zeit, Ihnen einige große Namen und zweifellos Gurus vorzustellen, die das Beste aus diesen Spitzentechnologien in der Branche herausholen.

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Amazon und sein erfolgreicher Kundenservice 

Amazon konzentriert sich auf einen tadellosen Kundenservice als einen seiner Hauptkonkurrenten Vorteile des E-Commerce. Und dieser Service wird mit Hilfe von KI für den E-Commerce aufrechterhalten. In welchen spezifischen Bereichen wenden sie die Technologie an?

• Produktempfehlungen. Amazon nutzt kollaborative Filterung und Next-in-Sequence-Modelle, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Waren jeder einzelne Kunde als nächstes benötigen könnte. Das Tool wird durch die gesammelten Daten zum Kaufverhalten der Kunden ermöglicht.
• Logistik. KI nimmt Änderungen an Routing, Lieferzeiten und anderen Lieferparametern vor, um die Effizienz und Genauigkeit zu erhöhen. Drohnenlieferung wird der nächste Schritt sein, den Amazon unternimmt.
• Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese neueste Deep-Learning-Technik treibt den digitalen Assistenten an Alexa von Amazon.

Alibaba und sein kundenorientierter Ansatz

Das Unternehmen nutzt kontinuierlich die fortschrittlichsten Tools, die durch KI und ML ermöglicht werden. Alibaba nutzt Augmented-Reality-Spiegel, Gesichtserkennungszahlungen, interaktive Handyspiele und viele andere Funktionen und Tools. Konkret konzentriert sich Alibaba auf:

• Intelligente Geschäftsabläufe. Alibabas eigenes Produkt im ChatGPT-Stil heißt Tongyi Qianwen, veröffentlicht am 11. April 2023, soll angeblich die Effizienz am Arbeitsplatz optimieren. Das Tool übernimmt eine Reihe von Aufgaben, beispielsweise die Umwandlung mündlicher Gespräche in schriftliche Notizen und die Ausarbeitung von Geschäftsvorschlägen. Dies spart den Mitarbeitern auf lange Sicht Zeit und Ressourcen und ermöglicht es ihnen, sich auf das Geschäft statt auf mühsame tägliche Aufgaben zu konzentrieren.
• Scharfe Personalisierung. Die Schaffung eines ansprechenden Kundenerlebnisses ist für die meisten modernen Händler der Grundstein. Alibaba erreicht dies durch die Implementierung einer hochgradig zielgerichteten KI-E-Commerce-Plattform. Überall dort, wo ein Kunde schon einmal eingekauft hat, besteht die Möglichkeit, seine gekauften Produkte mit neuen Waren im Alibaba-Pool abzugleichen. 
• Intelligente Lieferkette. Alibaba hat geschaffen Ali Smart Supply Chain – ein KI-gestütztes Tool, das die Produktnachfrage vorhersagt, den Lagerbestand optimiert, die richtigen Produktangebote ermittelt und Preisstrategien entwickelt.

IKEA und der Einsatz von Augmented Reality

Händler, die Möbel online verkaufen wissen, wie schwierig es ist, Retouren zu verwalten. Da die Produkte sperrig sind, fällt es den Käufern schwer, sich das Produkt in ihrer Umgebung vorzustellen, was die Rücksendekosten in die Höhe treibt. IKEA ist eine der Marken, die das Problem mithilfe von KI und Augmented Reality (AR) angeht: 

• Bessere Offline- und Online-CX. Die neue Funktion der Marke IKEA Kreativ für ihre Website und eine App ermöglicht es den Kunden, ihre eigenen Wohnräume mit digitalisierten Möbeln zu gestalten und zu visualisieren. Sie müssen nicht mehr zu einem stationären Geschäft fahren, um das Stück zu sehen; Ein einfacher Klick auf das Telefon reicht aus. 
• Visuelle Suche. Ein Benutzer kann seine Kamera auf ein Möbelstück richten und eine IKEA Place-App findet ähnliche Möbelstücke. Die Point-and-Search-Funktion von GrokStyle wurde der App hinzugefügt und gilt als die Zukunft der Suche.

Gap und ihre virtuelle Umkleidekabine

Als Heather Mickman zum Interims-CIO von Gap, einem der größten Bekleidungs- und Accessoires-Einzelhändler der Welt, ernannt wurde, war er machte es sich zur Aufgabe KI zu einem Teil der DNA dafür zu machen, wie sie innerhalb von Gap funktionieren. Hier sind die Bereiche, in denen sie sicherlich erfolgreich sind:

• Optimierte Lagerbewegung. Ihre ML-gestützte Lösung erstellt automatisierte und genaue Größenprofile, die die Verkaufsgröße für einen bestimmten Artikel in einem bestimmten Geschäft bestimmen. Auf diese Weise hält die Marke mit der Nachfrage und Zufriedenheit der Kunden Schritt.
• Virtuelle Umkleidekabinen. Das Unternehmen bietet eine AR-App an, mit der Käufer Gap-Outfits anprobieren können, ohne ein Geschäft betreten zu müssen. Ein Benutzer kann einen der fünf in der App vorgestellten Körpertypen auswählen, das Gap-Kleidungsstück darauf anbringen und es online kaufen, wenn ihm gefällt, was er sieht.

Wie implementieren Sie KI und maschinelles Lernen in Ihrem E-Commerce-Geschäft?

Die Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im E-Commerce sind beeindruckend und umfassen alle Bereiche, von der Verbesserung des Kundenservices bis hin zur Erhöhung der Sicherheit für Ihr Unternehmen. Die Implementierung einer KI-gesteuerten Automatisierung im Einzelhandel ist geplant Steigerung von 40 % auf 80 % in den nächsten 3 Jahren. 

Welche konkreten Verfahren helfen Ihrem Unternehmen also dabei, den Durchbruch zu schaffen und maschinelles Lernen im E-Commerce zu nutzen? Mehrere Schritte helfen Ihnen, den Prozess zu strukturieren und die entsprechende Strategie zu entwickeln, bevor Sie sich ins Ungewisse stürzen.

1. Identifizieren Sie, welche Ihrer Geschäftsprozesse ML-fähig sein können 

Analysieren Sie Ihre Arbeitsabläufe und stellen Sie sich folgende Fragen:

• Welche Prozesse sind menschenintensiv?
• Welche Prozesse sind wiederholbar?
• Welche Prozesse erfordern menschliches Eingreifen, um große Datenmengen zu untersuchen?

Die Antworten zeigen, wo genau der Einsatz von KI und ML dazu beiträgt, Zeit und Ressourcen in Ihrem Unternehmen zu sparen.

2. Erwägen Sie die Datenerfassung und Merkmalsextraktion

Daten sind die Grundlage für den effizienten Einsatz von KI und maschinellem Lernen im E-Commerce. Eine kluge Entscheidung wäre es, alle Daten in einer Datenbank zu speichern, um sie in Zukunft analysieren und verwalten zu können.

3. Bestimmen Sie Ihre Ziele und Fähigkeiten

Der Versuch, einen größeren Umfang der KI-Implementierung als nötig zu übernehmen, kann zu unverhältnismäßigen Kosten führen. Konzentrieren Sie sich auf Ihre Ziele und beginnen Sie mit etwas Einfachem. Sie können sich beispielsweise darauf konzentrieren, die Kundenabwanderung vorherzusagen und zu verhindern. Wenn Sie mit den Ergebnissen zufrieden sind, können Sie die Implementierung von KI ausweiten.

4. Wählen Sie die geeigneten Tools und Plattformen

Im Allgemeinen ist die von Ihnen gewählte E-Commerce-Software für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie die Kosten und Effizienz des Betriebs Ihres Online-Einzelhandelsgeschäfts maßgeblich beeinflusst. Manchmal wird es sogar nötig sein Replatform um eine passende Lösung zu finden, die Ihren Geschäftsanforderungen entspricht. Insbesondere moderne Computertechnologie ermöglicht den Einsatz von ML in der Cloud, wodurch Sie zusätzlich Zeit und Aufwand sparen. 

Abhängig vom Bereich Ihres Unternehmens stehen Ihnen mehrere KI- und ML-Tools zur Verfügung, die darauf abzielen, Ihre Abläufe zu optimieren und den Umsatz zu steigern. Zum Beispiel, Adobe Sensei Automatisiert zahlreiche zeitaufwändige Aufgaben und lässt mehr Zeit für den Erstellungsprozess. Aufzug ist eine umfassende Marketinglösung, die KI nutzt, um automatisch und in Echtzeit ein hochgradig personalisiertes Kundenerlebnis zu bieten. Dadurch erzielen Sie ein stärkeres Engagement und höhere Umsätze.

5. Stellen Sie ein engagiertes Team zusammen und bestimmen Sie, welche Anbieter Sie benötigen

Um den Adoptionsprozess ordnungsgemäß zu verwalten, benötigen Sie ein engagiertes Team, das dafür sorgt, dass alles auf Kurs bleibt. Das Team wird eng mit den für das Projekt erforderlichen Dritten zusammenarbeiten und sicherstellen, dass der Prozess zu den von Ihnen gesetzten Zielen geführt wird.  

ML/KI-E-Commerce-Imbissbuden

Möglicherweise haben Sie aufgrund der organisatorischen Herausforderungen Angst, die neue KI/ML im E-Commerce einzuführen. oder im Gegenteil dazu inspiriert, dem Beispiel großer Branchengrößen zu folgen, die die Technologie erfolgreich integriert haben. 

Wie auch immer Sie denken, kein Einzelhändler sollte den Innovationen in der Branche gleichgültig gegenüberstehen.

Sie machen Ihre Geschäftsprozesse effizienter. Optimieren Sie Ihr Kundenerlebnis. Verbessern Sie Ihr Targeting und helfen Sie sogar dabei, neue Märkte zu erschließen.

Das Einzige, was Sie tun müssen, ist, einen Plan auszuarbeiten, ein Team zusammenzustellen, das an diese Technologien glaubt, und die organisatorische Geduld aufzubringen, um zu lernen, sich zu verbessern und bei Bedarf umzuschwenken.

Elogic verstärkt seit über 14 Jahren die Teams von Einzelhändlern als E-Commerce-Entwickler und -Berater. Wir können Ihnen dabei helfen, Ihren Ist-Zustand zu bewerten, die Schritte und Projekte zu planen, die Sie zur Erreichung Ihrer Ziele durchführen müssen, und sogar die erforderliche Technologie durchgängig zu implementieren und zu integrieren.

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• Quelle: https://elogic.co/blog/how-to-use-machine-learning-and-ai-in-ecommerce-to-grow-your-business/