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Künstliche Intelligenz im E-Commerce: Welchen Beitrag können KI-Tools für die Wertschöpfung von Unternehmen leisten?
Anwendungen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz leisten im E-Commerce einen zentralen Beitrag zur Wertschöpfung von Unternehmen. Vorreiter wie Branchenprimus Amazon verdanken der Technologie nicht nur signifikante Umsatzzuwächse, KI übernimmt in zahlreichen E-Commerce-Unternehmen etwa die optimale Organisation von Abläufen der Logistik, personalisiertes Retargeting oder Programmatic Advertising. Das Verarbeiten großer Mengen von Daten durch Machine Learning und Data Mining wie in den aufgeführten Beispielen ist dabei nur ein Bereich aus dem breit gefächerten Feld der Künstlichen Intelligenz.
Auch das KI-basierte Analysieren und Generieren von sprachlichen bzw. textlichen Inhalten bietet zunehmend Anwendungen, die der E-Commerce zur Erreichung strategischer Ziele einsetzt. Sprachtechnologie steckt etwa in der automatisierten Erkennung von gefälschten Bewertungen, Kunden-Chatbots, Applikationen zur Voice Search oder der automatischen Generierung von Produktbeschreibungen. Beispiele wie diese lassen sich unter dem Oberbegriff Natural Language Processing, einem Teilgebiet Künstlicher Intelligenz, zusammenfassen.
Chatbots für individuelle Customer Experience
Chatbots personalisieren im E-Commerce den direkten Kontakt zwischen Kunde und Marke wie kaum eine andere Anwendung. Anspruchsvolle Kunden erwarten in jeder Phase des Kaufprozesses unmittelbare Antworten auf ihre Fragen. Als virtuelle Berater vor und nach dem Kauf eines Produktes kann ein Chatbot bis zu 80 Prozent des Support-Volumens abfangen und so Druck von anderen Kontaktkanälen wie E-Mail oder Telefon-Hotline nehmen.
KI steckt in zwei wichtigen Elementen eines Chatbots: Natural Language Processing hilft dem smarten virtuellen Dialogassistenten, die Informationen einer Kundenanfrage genau zu verstehen und zu interpretieren. Zusätzlich kommt Machine Learning zum Einsatz. Maschinelles Lernen ist ein Algorithmus, der dem Chatbot hilft, aus Anfragen und den Daten zu lernen, die beim initialen Training des Bots zur Verfügung gestellt wurden.
Wenn eine Anfrage ausgelöst wird, hilft maschinelles Lernen dem Bot, zunächst die vergangene Konversation mit dem Benutzer zu überwachen und eine entsprechende Antwort zu geben.
KI-basierte Voice Search in E-Commerce
Kundinnen und Kunden auf ihrer Suche das Auffinden der relevantesten Produkte so leicht wie möglich zu machen, ist einer der wichtigsten Conversion-Hebel im E-Commerce. Die Shopsuche mit KI zu optimieren, konkret etwa durch das Vervollständigen von textlichen Sucheingaben, ist bereits etabliert. Als neuer Kanal der Interaktion zwischen Shop und Nutzer gewinnen Sprachassistenten zunehmend höhere Anteile. So belegt eine Statistik für den US-Markt 21 Millionen Käufe in Onlineshops via SmartSpeaker im Jahr 2020, Tendenz steigend.
Smart Speaker als Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine funktionieren mit Künstlicher Intelligenz. Ob Nutzerinnen und Nutzer Produkte bestellen, Informationen zum Wetter in Erfahrung bringen möchten oder Fragen zum Weltwissen haben – die Technologie Natural Language Processing ermöglicht es, sprachliche Eingaben zu verstehen und die beabsichtigte Handlung auszuführen bzw. korrekte Antworten auszugeben. Machine Learning ist wichtig, um die Vielfalt der gesprochenen menschlichen Sprache so umfassend wie möglich abzubilden und die Performance von Sprachassistenten immer weiter zu verbessern. Für den E-Commerce bedeutet das Zusammenspiel von Sprachtechnologie und maschinellem Lernen im SmartSpeaker, Kundengespräche zu simulieren und so das Einkaufserlebnis noch nutzerfreundlicher zu gestalten.
Automatische Generierung von Produktbeschreibungen
Die Anzahl der Produkte, die Onlineshops verkaufen, variiert stark. Von Nischenanbietern mit einigen hundert Produkten über Marktführer in spezialisierten Verticals mit mehreren hunderttausend Artikeln bis hin zu Plattformen mit Millionen von Angeboten ist die Bandbreite groß. Unabhängig vom Umfang des Angebotes stehen alle Player aus dem E-Commerce vor der Herausforderung, Produkte und Services verkaufsstark zu präsentieren. Ein wichtiges Element der Customer Journey sind dabei Produktbeschreibungen. Texte zu den einzelnen Artikeln sollten alle wichtigen Informationen enthalten und im Idealfall das Verkaufs- und Beratungsgespräch ersetzen.
Künstliche Intelligenz unterstützt Händler bei der Erstellung von großen Mengen von verkaufsstarken Produktbeschreibungen. Software aus dem Bereich Natural Language Generation, einem Teilgebiet Künstlicher Intelligenz, wandelt dabei Daten zu den einzelnen Produkten in natürlichsprachlichen Text um.
KI leistet in solchen Systemen beispielsweise die linguistische Analyse von Daten und ist damit entscheidend für grammatikalisch korrekte Sätze. Künstliche Intelligenz unterstützt die Erstellung von fehlerfreiem Content sowie kreative Prozesse. Die Softwarelösung textengine.io von Retresco etwa assistiert Anwendern bei der Erstellung von Textmodellen: textengine.io schlägt über ein Machine-Learning-basiertes Feature nicht nur einzelne alternative Synonyme vor, sondern komplette sinnvolle Sätze. Das ermöglicht Anwendern, schnell und unkompliziert die Voraussetzungen für variantenreiche Inhalte zu schaffen.
Fazit: Die hochdynamischen Entwicklungen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz werden für den E-Commerce auch in Zukunft viel Potenzial bieten, den Herausforderungen des Marktes zu begegnen. Insbesondere die Kombination aus Sprachtechnologien und Machine Learning wird weiterhin Möglichkeiten eröffnen, das Kundenerlebnis zu verbessern, interne Prozesse effizienter zu gestalten und den Umsatz zu steigern.