Welchen Einfluss hat KI auf die Kundenerfahrung?

Das Kundenerlebnis ist zu einem zentralen Element des Online-Verkaufs geworden. Tatsächlich verfolgen die meisten Shops heute user-centric-Strategien, was bedeutet, dass sie ihre Aktionen um ihre Nutzer herum ausrichten: die Nutzer und Kunden.

Künstliche Intelligenz hat vielen Berufsgruppen viel gebracht. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf Einzelhändler und die Möglichkeiten, die KI im Hinblick auf das Nutzererlebnis bietet.

Welche Arten von KI werden im E-Commerce eingesetzt?

Künstliche Intelligenz nutzt verschiedene Techniken und Technologien, um das Einkaufserlebnis im Internet zu verbessern. Darunter gibt es drei Hauptmethoden, die sich durch ihre Effizienz und Wirkung auszeichnen: Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) und Empfehlungsalgorithmen.

Machine Learning

Machine Learning ist ein Zweig der KI, der es Systemen ermöglicht, selbstständig aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass sie explizit für jede spezifische Aufgabe programmiert werden. 

Im Kontext des E-Commerce analysieren ML-Algorithmen Benutzerdaten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, die dabei helfen, das Benutzererlebnis zu personalisieren.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Maschinen, geschriebenen und gesprochenen Text auf ähnliche Weise wie Menschen zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. 

Diese Technologie ist besonders im E-Commerce nützlich, um die Kommunikation mit den Kunden zu verbessern und Empfehlungen auf der Grundlage von Nutzermeinungen anzubieten.

Algorithmen für Empfehlungen

Empfehlungsalgorithmen sind intelligente Systeme, die darauf ausgelegt sind, Nutzern auf der Grundlage ihres Surf- und Kaufverhaltens relevante Produkte vorzuschlagen. 

Diese Algorithmen sind entscheidend, um ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten und die Konversionsraten zu erhöhen.

Personalisierte Empfehlungen

KI-basierte Empfehlungssysteme funktionieren, indem sie die gesammelten Daten der Nutzer analysieren. Diese Daten können den Browserverlauf, vergangene Käufe, durchgeführte Suchanfragen und sogar Interaktionen in sozialen Netzwerken umfassen. 

Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens verarbeiten Algorithmen diese Informationen, um Muster und Vorlieben zu erkennen. Dadurch können sie vorhersagen, welche Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte für jeden Nutzer auf individualisierte Weise interessant sein könnten. Wenn ein Nutzer beispielsweise häufig Sportartikel gekauft hat, kann der Algorithmus ihm neue Sportausrüstungen oder Kleidung empfehlen, die für seine Aktivitäten geeignet sind.

Was sind die Vorteile für die Nutzer?

Zeit sparen

Mithilfe von Empfehlungssystemen können Nutzer schneller relevante Produkte finden, ohne viele Seiten durchsuchen oder extensive manuelle Suchvorgänge durchführen zu müssen. Vorschläge, die auf ihren Vorlieben und ihrem bisherigen Verhalten basieren, verkürzen die Zeit, die sie mit der Suche nach Artikeln verbringen.

Entdeckung neuer Produkte

Personalisierte Empfehlungen können Verbraucher in Produkte einführen, die sie sonst vielleicht nicht gefunden hätten. Indem Algorithmen Artikel präsentieren, die denen, die sie sich bereits angesehen oder gekauft haben, ähnlich sind oder diese ergänzen, helfen sie den Nutzern, neue Optionen zu entdecken, die ihrem Geschmack entsprechen.

Verbesserung des Einkaufserlebnisses

Personalisierung macht das Einkaufserlebnis flüssiger und angenehmer. Relevante Empfehlungen bieten ein Erlebnis, das wie maßgeschneidert erscheint und den individuellen Bedürfnissen und Erwartungen der Verbraucher besser entspricht. Dies erhöht nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern auch die Wahrscheinlichkeit von Wiederholungskäufen.

Die Personalisierung der Kundenerfahrung

Es gibt verschiedene Techniken, um das Kundenerlebnis zu personalisieren: 

Personalisierte E-Mails

Unternehmen nutzen Verhaltens- und Präferenzdaten, um zielgerichtete E-Mails zu versenden. Diese E-Mails können Produktempfehlungen auf der Grundlage früherer Einkäufe, Sonderangebote für häufig angesehene Produkte oder Erinnerungen für im Warenkorb zurückgelassene Artikel enthalten. Diese Personalisierung erhöht die Relevanz der Kommunikation und kann die Öffnungs- und Klickraten sowie die Konversionen verbessern.

Gezielte Werbung

Mithilfe von KI können hypertargetierte Anzeigen erstellt werden, indem Nutzerdaten wie Browserverlauf, Interaktionen mit Produkten und Kaufverhalten analysiert werden. Diese Informationen werden verwendet, um relevante Anzeigen auf verschiedenen Kanälen zu schalten, darunter soziale Netzwerke, Suchmaschinen und Partnerwebsites. Gezielte Werbung erhöht die Wahrscheinlichkeit von Engagement und Konversion, indem sie Produkte oder Dienstleistungen präsentiert, die eng mit den Interessen der Nutzer übereinstimmen.

Dynamische Produktkarten

Produktseiten auf E-Commerce-Websites können in Echtzeit an das Verhalten des Nutzers angepasst werden. Beispielsweise können Produkte hervorgehoben werden, die kürzlich angesehen wurden oder den vergangenen Käufen ähneln. Die Empfehlungen können auch auf saisonalen Trends oder aktuellen Sonderangeboten basieren. Diese dynamische Personalisierung macht die Navigation auf der Website intuitiver und relevanter, hilft den Verbrauchern, schneller das zu finden, was sie suchen, und entdeckt Artikel, die ihrem spezifischen Geschmack und ihren Bedürfnissen entsprechen.