Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: 10 Möglichkeiten, maschinelles Lernen zu einem Teil Ihrer E-Commerce-Strategie zu machen
Beim E-Commerce geht es darum, ein Unternehmen von der Konkurrenz abzuheben und über die neuesten Trends auf dem Laufenden zu bleiben. Sie sind derzeit nicht wichtiger als künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die die Art und Weise, wie Online-Unternehmen Geschäfte tätigen, neu definieren könnten.
Einer der größten potenziellen Vorteile für Unternehmen im Bereich des maschinellen Lernens besteht in der Nutzung der riesigen Mengen an erzeugten Daten. Jeder Inhalt, der auf einer Website, in einem Social-Media-Beitrag, in einer Marketing-E-Mail und sogar in einem abgeschlossenen Verkauf veröffentlicht wird, liefert Informationen über die Zielgruppe, und das kann sich als äußerst wertvoll erweisen. Diese Informationen sind jedoch so zahlreich, dass sie bei manueller Überwachung schnell überwältigend werden können – und das, bevor ein Unternehmen überhaupt Maßnahmen ergreift.
Maschinelles Lernen verfügt über die Fähigkeit, beide Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Es scannt, versteht und ordnet nicht nur Informationen, sondern kann auch direkt handeln oder Pläne für die Zukunft des Unternehmens erstellen. Es kann Muster interpretieren und darauf reagieren, ausführen Experimentmanagement im Namen eines Unternehmens und stellt sicher, dass Unternehmen nicht nur über viele Informationen verfügen, sondern auch über die erforderlichen Tools verfügen, um darauf zu reagieren.
Maschinelles Lernen entwickelt sich, wie der Name schon sagt, ständig weiter, es gibt jedoch bereits zahlreiche praktische Anwendungen für Unternehmen. Entscheidend ist, dass sie auch für Unternehmen jeder Größe gelten. Während prominentere Namen wie AWS, Azure und Google Cloud das Herzstück der meisten maschinellen Lerntechnologien bilden, gibt es bereits Software und Add-ons für bestehende Anwendungen, die dafür sorgen, dass auch die kleinsten Unternehmen nicht auf der Strecke bleiben.
Wenn Ihnen die Idee gefällt, Daten nahtlos und sofort zu nutzen und ohne nennenswerten Mehraufwand darauf zu reagieren, finden Sie hier zehn großartige Möglichkeiten, maschinelles Lernen zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeder E-Commerce-Strategie zu machen.
1. Erhöhte Personalisierung
Personalisierung ist seit langem eine der wichtigsten Vertriebs- und Marketingkomponenten. Während die Debatte über den Wert der Personalisierung von E-Mails weitergeht, ermöglicht maschinelles Lernen Unternehmen, einen weitaus größeren Teil ihrer Prozesse zu personalisieren.
Man kann davon ausgehen, dass dadurch der E-Commerce stärker mit dem stationären Erlebnis in Einklang gebracht wird. Online-Händler verfügen nicht über Verkäufer vor Ort, die Fragen beantworten und Empfehlungen aussprechen können. Stattdessen landen die meisten Kunden bereits mit einem bestimmten Produkt im Kopf auf einer Website, oft über Suchmaschinen, und die Verkaufschancen hängen oft davon ab, ob sie sich für den Kauf entscheiden oder nicht.
Allerdings hat maschinelles Lernen das Potenzial, die Art von Verkaufsunterstützung zu bieten, die man von einem regulären Geschäft erwartet. Es kann verstehen, wie Menschen auf die Website gelangt sind, ihre Einkaufsgewohnheiten kennenlernen und möglicherweise Fragen beantworten, zusätzliche Produkte empfehlen und sogar Upselling betreiben – und das alles ohne weiteren menschlichen Arbeitsaufwand.
2. Flexible Preisgestaltung
Amazon Bekanntermaßen aktualisiert das Unternehmen seine Preise dynamisch. Im Jahr 2018 wurde es geschafft 2,5 Millionen Preisänderungen täglich. Das bedeutete damals, dass sich der Preis eines einzelnen Produkts durchschnittlich alle zehn Minuten ändern konnte. Dies ist eine Reaktion auf Marge, Nachfrage, Wettbewerbspreise und verschiedene andere Faktoren.
Der Preis ist einer der kritischsten Faktoren bei jeder Kaufentscheidung, ebenso wie die Werkzeuge Amazon Die Nutzung liegt schon lange nicht mehr in der Hand kleiner Unternehmen. Allerdings kann maschinelles Lernen im Endeffekt den entscheidenden Unterschied machen. In diesem speziellen Fall überwacht es abgebrochene Warenkörbe, Konversionsraten und möglicherweise sogar die Preise der Konkurrenz, um sicherzustellen, dass jedes Produkt als Schnäppchen erscheint.
Den Möglichkeiten der Technologie sind in dieser Hinsicht kaum Grenzen gesetzt. Die Preise können zwischen Neu- und Bestandskunden, der Jahreszeit und sogar der Tageszeit variieren. Die einzige entscheidende Überlegung, die Unternehmen berücksichtigen müssen, besteht darin, sicherzustellen, dass sie Parameter hinzufügen, um die Rentabilität sicherzustellen. Schließlich könnte das Wachstum des maschinellen Lernens dazu führen, dass sich die künstliche Intelligenz verschiedener Standorte gegenseitig unterbietet, sodass die jeweiligen Unternehmen ihre Produkte praktisch verschenken!
3. Geschäftsintegrität und Betrugserkennung
Betrug und Rückbuchungen gehören nach wie vor zu den größten Sorgen für Online-Unternehmen. Verbraucherschutzmaßnahmen sind vorhanden, und das zu Recht, aber sie sind immer noch anfällig für Missbrauch.
Hier kommt die Fähigkeit des maschinellen Lernens ins Spiel, Muster zu erkennen. Sie können Transaktionen überwachen und schnell die gemeinsamen Merkmale letztlich betrügerischer Transaktionen erkennen. Vor allem aber kann es schnell auf seine Erkenntnisse reagieren und verdächtige Transaktionen möglicherweise zur Überprüfung an einen Menschen weiterleiten oder sie ganz blockieren, wenn sie eine bestimmte Zweifelsschwelle überschreiten.
4. Intelligentere Suchergebnisse
Google ist die bekannteste Suchmaschine überhaupt. Der Zeit- und Geldaufwand, der aufgewendet wird, um die Suchfunktion so effektiv wie möglich zu gestalten, übersteigt bei weitem die Ressourcen der meisten Unternehmen, die der Suchfunktion keine Priorität einräumen können. Die meisten On-Site-Suchmaschinen können aus offensichtlichen Gründen nicht mithalten, aber maschinelles Lernen kann dazu beitragen, sie näher zusammenzubringen.
Viele grundlegende Suchfunktionen auf E-Commerce-Websites sind wirklich einfach. Wenn sie etwas nicht spezifisch zuordnen können, werden keine Ergebnisse zurückgegeben. Eine hervorragende E-Commerce-Suchfunktion ist jedoch in der Lage, Trends zu erkennen, den Kontext zu verstehen und häufige Rechtschreibfehler zu erkennen. Manuell durchgeführt, kann dies schnell zu einer Mammutaufgabe werden, weshalb die meisten Suchoptionen im Vergleich zu Google so allgemein gehalten sind.
Maschinelles Lernen kann jedoch die Führung übernehmen und nach und nach Syntax und Kontext verstehen und lernen, dass sich ein anderer Name in anderen Regionen auf ein bestimmtes Produkt beziehen kann.
Es kann auf Verkäufe verweisen, bei denen ein Kunde etwas anderes kauft als das, wonach er ursprünglich gesucht hat. Wenn es mehr als einmal vorkommt, kann es ein Muster erkennen und lernen, ein anderes Produkt als Teil derselben Suchergebnisse anzuzeigen.
Letztendlich kann maschinelles Lernen herausfinden, wonach jemand sucht, und sicherstellen, dass er es findet, auch wenn diese bestimmte Reise nicht für jeden Sinn ergibt.
5. Bessere Bestandsverwaltung
Wenn Sie digitale Produkte und Dienstleistungen verkaufen, müssen Sie sich keine Gedanken über den Lagerbestand machen. Wenn Ihr Unternehmen jedoch auf physische Produkte angewiesen ist, ist es sinnvoll, möglichst wenig Zeit damit zu verbringen, ein „Nicht vorrätig“-Schild anzubringen.
Online-Käufer tendieren nicht dazu, nachzubestellen, vor allem dann nicht, wenn sie in wenigen Sekunden zu einem Konkurrenten gehen können, der etwas auf Lager hat. Daher ist die Bestandsverwaltung für die Maximierung der Verkaufschancen von entscheidender Bedeutung.
Es ist schwierig vorherzusagen, wann ein Produkt auf eine hohe Nachfrage stoßen wird. Es kann saisonabhängig sein oder aus irgendeinem Grund viral gehen. Entscheidend ist jedoch, dass maschinelles Lernen diese Trends erkennen kann, sobald sie auftreten, und Unternehmen anzeigen kann, wann sie ihre Produktbestellungen möglicherweise erhöhen oder reduzieren müssen, um der Nachfrage gerecht zu werden.
Der Besitz beliebter Produkte auf Lager kann sich aus offensichtlichen Gründen erheblich auf das Geschäftsergebnis eines Unternehmens auswirken. Maschinelles Lernen reduziert das Risiko, indem es angibt, wann die Bestellungen verlangsamt werden müssen, sobald die Nachfrage Anzeichen einer Verlangsamung zeigt.
6. KI-Kundenservice
Die meisten E-Commerce-Unternehmen verfügen über definierte Kundenservice-Kennzahlen. Dabei kann es sich um eine festgelegte Wartezeit für Telefonkontakte oder E-Mail-Antworten handeln oder darum, sicherzustellen, dass ein Kunde innerhalb einer Minute nach der Kontaktaufnahme zumindest eine Antwort erhält.
In mancher Hinsicht ist maschinelles Lernen die nächste Weiterentwicklung automatisierter E-Mails. Wenn jemand ein Kontaktformular ausfüllt, sich für eine Mailingliste registriert oder ein Produkt kauft, ist es üblich, ihm eine automatische Bestätigung zu senden. Es zeigt, dass das Unternehmen, was auch immer es getan hat, davon weiß und sich so schnell wie möglich darum kümmert.
Maschinelles Lernen kann ebenso automatisiert sein, kann aber auch Interaktionen bereits im Moment ihrer Entstehung verarbeiten. Es könnte beispielsweise Fragen in E-Mails erkennen und eine Antwort formulieren. Das ist ein weiterer zufriedener Kunde ohne zusätzliche Anforderungen an den menschlichen Bediener.
Auch bei Chatbots wird es immer beliebter. Natürlich sind nicht alle Interessenten mit Chatbots zufrieden und möchten aus Prinzip mit einer Person sprechen. Dennoch können diejenigen, die einfach nur Informationen wollen, von einem Bot profitieren, der nicht nur Fragen beantwortet, sondern sich ständig weiterentwickelt, um sicherzustellen, dass seine Antworten mit der Zeit immer besser werden.
7. Dynamisches On-Site-Marketing
Viele E-Commerce-Websites verlassen sich auf relativ einfache Tools für Upselling und Cross-Promotion. Beispielsweise könnte es sich um ein Plug-in für verwandte Beiträge oder eine manuell formatierte Liste von Produkten handeln, an denen Personen, die sich für einen Artikel interessieren, ebenfalls interessiert sein könnten.
Maschinelles Lernen kann es auf die nächste Stufe bringen und schnell den Abschnitt „Menschen kaufen auch“ nachahmen Amazon ohne zusätzlichen Aufwand und möglicherweise sogar darüber hinaus. Es kann herausfinden, was Menschen kaufen möchten, wenn sie auf eine E-Commerce-Website gelangen, was sie letztendlich kaufen und welche anderen Produkte sie dazu neigen, damit zu kaufen. Von dort aus können sie anderen Empfehlungen aussprechen, die möglicherweise nicht wissen, dass es diese ergänzenden Produkte gibt.
Die Technologie kann auch über Empfehlungen hinausgehen. Wenn eine Website über Werbefläche verfügt, kann sie die angezeigten Inhalte dynamisch anpassen. Wenn ein Besucher über bestimmte Schlüsselwörter auf die Website gelangt, kann er auf Artikel und zusätzliche Inhalte weitergeleitet werden, die die anfängliche Kaufentscheidung untermauern können.
8. Zeitlich begrenzte Rabatte
Maschinelles Lernen eignet sich hervorragend für eine flexible Preisgestaltung, die Funktionalität kann sich aber auch auf ein komplettes Rabattmanagement erstrecken. Es könnte beispielsweise erfahren, dass ein bestimmter Besucher mehrfach auf eine Produktseite gelangt ist, ohne letztendlich einen Kauf zu tätigen. Daher könnte ein rechtzeitiger Rabatt nur der zusätzliche Anstoß sein, den jemand unternehmen muss. Entscheidend ist, dass maschinelles Lernen dies von Fall zu Fall bewältigen kann, sodass es nicht nötig ist, auf der gesamten Website Rabatte für diejenigen anzubieten, die gerne zum Standardpreis kaufen würden.
9. Prognosen zum Kundenwert
Auch wenn die Leistung in der Vergangenheit nicht immer Aufschluss darüber gibt, was in der Zukunft passieren könnte, benötigen die meisten Unternehmen eine Vorstellung davon, wie sie sich in der Zukunft entwickeln werden, um Informationen darüber zu erhalten, was sie in der Gegenwart tun. Es gibt kaum eine bessere Möglichkeit, dies zuverlässig zu tun als mit maschinellem Lernen.
Die Technologie kann Kunden profilieren und segmentieren, basierend auf dem Betrag, den sie bereits bei Ihnen ausgegeben haben und wie viel sie wahrscheinlich in der Zukunft ausgeben werden. Darüber hinaus kann es anhand seines Kaufverhaltens, der Produktbewertungen und der Bereitschaft, sich für eine Mailingliste anzumelden, automatisch die Anzeichen eines Langzeitkunden vorhersagen.
Obwohl dieser Prozess möglicherweise etwas länger dauert als andere, da er einen breiteren Datenpool erfordert, wird er bald einige der bisher genauesten Hinweise darauf liefern, was ein Unternehmen von jedem Besucher seiner Website erwarten kann.
10. Effektiveres Omnichannel-Marketing
Bestimmte Komponenten des Marketing-Mix gelten für praktisch alle Unternehmen. Die Chancen stehen gut, dass sie sich nicht für E-Commerce interessieren, wenn sie keine Website haben und eine Mailingliste und soziale Profile praktisch eine Selbstverständlichkeit sind, um Geschäfte anzukurbeln.
Es gibt jedoch grenzenlose Marketingmöglichkeiten. Einige funktionieren besser als andere, und vielen Unternehmen fehlen einfach die Ressourcen, um sich die Zeit zu nehmen, zu experimentieren und andere Möglichkeiten auszuprobieren.
Wie bei so vielen Fällen in dieser Funktion kann maschinelles Lernen dazu beitragen, dieses Rätselraten vollständig zu beseitigen. Es kann verstehen, woher die Zielgruppen kommen, was sie tun und wie man sie als Nächstes am besten ansprechen kann. Es kann Daten darüber sammeln, wo diese Zielgruppe zu finden ist und wie man sie am besten mit etwas Interessantem ansprechen kann.
Beispielsweise könnte Ihr Unternehmen für Anzeigen auf bezahlen Facebook. Maschinelles Lernen kann darauf hinweisen, dass eine beträchtliche Anzahl von Käufern auf der Website Ihre Bilder weitergibt Pinterest, was zu weiteren Klicks führt. Mit diesem Wissen kann ein Unternehmen beschließen, seine Kosten zu reduzieren Facebook Marketingbemühungen, zumindest vorübergehend, darauf zu konzentrieren, mehr ihrer Produkte auf den Markt zu bringen Pinterest’s Augen. Natürlich verfügen sie weiterhin über maschinelles Lernen, um zu interpretieren, wie gut diese Fokusverlagerung funktioniert.
Zusammenfassung
Maschinelles Lernen ist Teil der Zukunft des E-Commerce, aber auch kleinere Unternehmen müssen verstehen, dass es auch ein tragfähiger Teil der Gegenwart ist. Selbst wenn Sie beispielsweise lediglich eine Suchmaschinenoptimierung auf Ihrer Website durchführen, sind Sie bereits mit der Welt des maschinellen Lernens verbunden, da Sie versuchen, Ihre Website für die automatisierten Crawler von Google so attraktiv wie möglich zu gestalten. Wenn Sie für Produktbeschreibungen irgendeine Art von KI-Textgenerierung verwenden, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie ein Tool verwenden, das sich im Laufe der Zeit verbessert.
Es wird unweigerlich eine Zeit der kritischen Masse in der Branche des maschinellen Lernens kommen, in der jeder es tut und diejenigen, die es nicht tun, zurückgelassen wurden. Doch vorerst stellt es einen attraktiven Wettbewerbsvorteil dar, den kein Unternehmen außer Acht lassen sollte, das Prozesse optimieren, das Marketing ankurbeln und vor allem den Umsatz auf ein neues Niveau heben möchte.
