Vor
Die Suche im E-Commerce funktioniert heute so, dass die vom Nutzer eingegebenen Suchbegriffe blind abgeglichen werden – gelegentlich wird ein Synonym hinzugefügt –, bevor Ergebnisse aus der Datenbank abgerufen werden. Dadurch müssen sich die Käufer beim Ratespiel um die Suchbegriffe den Kopf zerbrechen, in der Hoffnung, dass der Computer das perfekte Produkt anzeigt.
Zukunft
Das Sucherlebnis wird bald deutlich intelligenter. Dank ausgefeilterer KI (basierend auf denselben Modellen, die auch Anwendungen wie ChatGPT zugrunde liegen) versteht das System nun wirklich, wonach Käufer suchen, und kann mithilfe von KI die perfekten Produkte finden – unabhängig davon, ob die Suchbegriffe übereinstimmen. Diese Modelle verstehen verschiedene Sprachen, Marken, Farben und Synonyme und können selbst bei sehr offenen Suchanfragen die Nadel im Heuhaufen finden.
2. Die Rangliste der Ergebnisse wird deutlich verbessert
Vor
E-Commerce-Websites sortieren die Suchergebnisse in der Regel danach, welche Produkte am beliebtesten sind und am ehesten zu einem Kauf führen. Das führt dazu, dass die beliebtesten (oftmals langweiligen) oder günstigsten Produkte ganz oben landen.
Nach
Das Ranking wird durch KI-Modelle erheblich verbessert. Diese neuen Modelle erstellen für jeden Nutzer ein individuelles Ranking, das auf personalisierten Daten basiert – darunter das Kaufverhalten der Kunden, die Interpretation des Produkts durch die KI anhand der Suchanfrage sowie die aktuelle Beliebtheit und das aktuelle Angebot und die Nachfrage auf dem Markt. Diese Fusionsmodelle nutzen „Learn-to-Rank“-KI-Modelle, um das Ergebnis für die Kunden zu optimieren und überzeugende Ergebnisse zu liefern.
3. Echtzeitdaten geben der KI einen enormen Schub
Vor
E-Commerce-Websites nutzen möglicherweise Analyse-Dashboards, um die Beliebtheit verschiedener Produkte zu ermitteln. Die Daten werden möglicherweise einmal täglich im Produktkatalog aktualisiert, um eine Sortierung nach Beliebtheit zu ermöglichen. Merchandiser können diese Daten nutzen, um Artikel besser zu bewerben.
Nach
Jede Suche, jede Ergebnisansicht, jeder Klick, jede Produktansicht, jede Aufnahme in den Warenkorb und jeder Verkauf wird sofort an Live-KI-Modelle weitergeleitet, um sich in Echtzeit an das Verhalten der Kunden und die Marktentwicklung anzupassen. Jedes Erlebnis ist einzigartig und basiert auf Echtzeit-Lernen: Wenn sich das Wetter ändert, wenn Sonderangebote laufen oder wenn neue Produkte auf den Markt kommen, können sich die KI-Modelle blitzschnell anpassen.
4. Jeder bekommt sein eigenes Modell
Vor
Jeder Kunde erlebt dasselbe Einkaufserlebnis. Die Anbieter betreiben jede E-Commerce-Website auf Basis desselben Algorithmus.
Nach
Jeder Kunde verfügt über ein eigenes KI-Modell, das in Echtzeit anhand jeder Interaktion auf der Website trainiert wird. Jede E-Commerce-Website basiert auf einzigartigen Modellen, die anhand der von der jeweiligen Website bereitgestellten Daten trainiert und optimiert wurden.
5. Endlich ist die Personalisierung da
Vor
Kunden erhalten möglicherweise nach mehreren Besuchen und nach der Registrierung eines Kontos ein gewisses Maß an Personalisierung. Diese Personalisierung konzentriert sich im Wesentlichen auf „Wiederholungskäufe“ und eine gewisse Markentreue.
Nach
Die Personalisierung beginnt bereits nach dem ersten Klick und ist in jeder Sitzung aktiv, auch bei Erstbesuchern. Die Personalisierung wird auf allen Seiten eingesetzt, darunter Startseite, Suche, Stöbern, Empfehlungen und sogar beim Bezahlvorgang. Die Anbieter sind von der Personalisierung ihrer Website so überzeugt, dass sie den Kunden zeigen, was personalisiert wird, und den Nutzern die Möglichkeit geben, die Einstellungen nach ihren Vorlieben anzupassen.
6. Merchandising = KI-Lernen durch menschliches Feedback
Vor
Merchandiser nutzen ihre Intuition und fundierte Einschätzungen, um Artikel zu bewerben und Kategorieseiten zu gestalten. Oft widersprechen sich die Entscheidungen der Merchandiser, und die eine Hälfte des Teams kann die Situation noch verschlimmern (allerdings weiß niemand, welche Hälfte das ist).
Nach
Merchandiser verfügen über KI-Superkräfte. Die KI automatisiert die einfachen Entscheidungen und überlässt ihnen nur die wichtigsten Entscheidungen. Die Maschine nutzt dann ihr Feedback, um ihren Algorithmus kontinuierlich zu verbessern. Merchandiser verbringen mehr Zeit damit, das Nutzererlebnis zu verfeinern, ein noch besseres Gespür für ihre Kunden zu entwickeln und diese Erkenntnisse zu nutzen, um die KI zu trainieren. Im Gegenzug kann die KI die Merchandiser bewerten und ihnen mitteilen, wie effektiv ihre Änderungen waren.
7. Conversational Commerce
Vor
Average keyword length is < 3 words. Most search queries are just categories (like “dress”) or filters (“blue dress”). The site has amnesia and cannot remember the previous queries.
Nach
Kunden erhalten fachkundige Beratung und Unterstützung durch einen personalisierten Chatbot auf der Website, indem sie Fragen stellen und auf natürliche Weise mit ihm kommunizieren. Die Unterhaltung verläuft flüssig, während der Chatbot Fragen stellt und die Produktauswahl live vor den Augen des Nutzers verfeinert. Der Bot lernt die Vorlieben des Kunden kennen und kann diesem bei der Entscheidung zwischen ähnlichen Produkten fachkundige Ratschläge geben. Stellen Sie sich das wie einen persönlichen Einkaufsberater oder einen „Genius“ im Apple Store vor.
8. Multimedia-Shopping
Vor
Produkte werden lediglich als Text im Titel und in der Beschreibung aufgeführt. Kunden können nur anhand von Stichwörtern suchen.
Nach
Die Produkte werden anschaulich und vielschichtig dargestellt. KI-Modelle können anhand von Bildern, Videos und Texten fundierte Empfehlungen zu diesen Produkten geben. Die Modelle nutzen Daten aus dem gesamten Internet, um Produkte und Marken zu verstehen. Kunden können Fragen stellen oder mithilfe von Bildern oder Sprachbefehlen suchen. Generative KI kann beispielsweise maßgeschneiderte Modelle in Kleidung zeigen und auf der Grundlage früherer Käufe Outfits empfehlen.
9. KI als Dienstleistung: KI über API
Vor
E-Commerce-Websites basieren auf komplexen All-in-One-Monolithen, die sich nicht erweitern lassen und deren Funktionsweise wie eine „Black Box“ undurchsichtig ist.
Nach
Alles, einschließlich des KI-Modells, ist modular aufgebaut und lässt sich über entwicklerfreundliche APIs einfach integrieren. Einzelne KI-Modelle werden als Service angeboten und nutzungsabhängig abgerechnet, mit separaten Endpunkten für Suche, Durchsuchen, Ranking, Empfehlungen usw.
10. E-Commerce wird wissenschaftlich
Vor
E-Commerce ist eine Kunst, bei der Merchandiser und Entwickler versuchen, mithilfe von Intuition und Bauchgefühl mehr Konversionen zu erzielen. Es ist schwer zu erkennen, wie man etwas bewirken kann und ob einzelne Änderungen zu besseren Ergebnissen für die Käufer führen.
Nach
E-Commerce ist eine Wissenschaft, in der KI-Modelle durch A/B-Tests und Experimente, die statistisch signifikante Erkenntnisse liefern, kontinuierlich optimiert und in ihrer Leistung verbessert werden. Das Tempo und das Ausmaß der Experimente nehmen zu, und die Käufer entscheiden mit ihren Klicks darüber, was funktioniert und was nicht.
Und was nun?
Angesichts jüngster Marktdurchbrüche wie dem Aufstieg von ChatGPT mag KI wie ein Quantensprung über Nacht erscheinen. Tatsächlich sind diese leistungsstarken neuen Funktionen jedoch das Ergebnis kontinuierlicher Fortschritte der Branche über einen längeren Zeitraum. Wir stehen nun vor neuen Möglichkeiten, die den E-Commerce revolutionieren werden, indem sie Unternehmen nahtlose und personalisierte Kundenerlebnisse wie nie zuvor ermöglichen. Zu verstehen, was möglich ist und wie man die neuen Möglichkeiten der KI nutzt, um Geschäfts- und Kundenziele zu erreichen, ist der entscheidende nächste Schritt für Unternehmen, die sich in einer KI-geprägten Welt weiterentwickeln und erfolgreich sein wollen.
Ein guter Einstieg ist es, sich mithilfe dieser Ressourcen von Algolia mehr Wissen über KI-Suche anzueignen.
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