Fortschritte der Personalisierung durch KI

In diesem Blog-Beitrag stellen wir dir fünf innovative Ansätze vor, die bekannte Herausforderungen im Bereich der Personalisierung mithilfe von KI-Technologien auf völlig neue Weise lösen. Dabei beleuchten wir nicht nur den konkreten Nutzen für Kunden und Onlinehändler, sondern erklären auch die grundlegenden Funktionsprinzipien und die neuen Anforderungen an Hosting und Infrastruktur, die diese Technologien mit sich bringen.

Kundenindividuelle Produktempfehlungen

Um die Kaufbereitschaft der Kunden zu steigern, werden häufig zusätzliche Produkte oder passende Alternativen in Onlineshops angeboten. Diese Form der personalisierten Produktempfehlungen hat nicht nur eine direkte positive Auswirkung auf den Warenkorbwert, sondern erhöht auch den Gesamtumsatz. Zudem fühlt sich der Kunde durch solche Empfehlungen gut beraten und wertgeschätzt, was eine Kundenbindung nachhaltig stärkt.

Herausforderungen bei der Implementierung

Bislang scheiterten viele Unternehmen jedoch an der Umsetzung einer erfolgreichen Empfehlungsstrategie, da die Pflege der dafür notwendigen Daten mit einem enormen manuellen Aufwand verbunden war. Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel: Moderne KI-Lösungen eröffnen völlig neue Möglichkeiten, die diese Funktionalität – die aufgrund des manuellen Aufwands bisher oft nur großen Onlineshops vorbehalten war – nun auch für kleinere und mittlere Unternehmen zugänglich macht. Dank KI können Produktempfehlungen weitgehend automatisiert und in Echtzeit erstellt werden, basierend auf den individuellen Vorlieben und dem Verhalten jedes einzelnen Kunden. Dies ermöglicht eine hochgradig personalisierte und effiziente Kundenansprache, ohne dass ein großer personeller Aufwand erforderlich ist.

Segmentieren von Kundengruppen

Die Segmentierung von Kundengruppen ist ein entscheidender Schritt, um personalisierte Produktempfehlungen zielgerichtet und wertstiftend einsetzen zu können. Dabei werden Kunden nach verschiedenen Kriterien in unterschiedliche Gruppen eingeteilt, um die Komplexität des Prozesses zu reduzieren und dennoch qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Dieser Ansatz ermöglicht es, personalisierte Inhalte und Angebote bereitzustellen, ohne dabei den Aufwand ins Unermessliche steigen zu lassen.

Kriterien für die Segmentierung

Die Kriterien, nach denen Kunden segmentiert werden, können je nach Projekt und Zielsetzung stark variieren. Zu den häufig genutzten Merkmalen gehören beispielsweise Artikel aus früheren Bestellungen oder demographische Daten wie Alter und Wohnort. Im B2B-Bereich sind oft Branchenzugehörigkeiten oder spezifische Industriezweige von Bedeutung. Darüber hinaus spielen auch Informationen über das bisherige Verhalten der Nutzer auf der Website eine wichtige Rolle. Hierbei kann analysiert werden, welche Seiten mehrfach besucht wurden oder nach welchen Begriffen die Nutzer gesucht haben.

Sind diese Merkmale erst einmal gesammelt, können sie zur Einteilung der Nutzer in verschiedene Gruppen verwendet werden. Dabei gibt es grundsätzlich zwei Arten von Segmenten: Einerseits gibt es klar erkennbare Gruppen, wie beispielsweise Benutzer, die einer bestimmten Branche angehören. Andererseits gibt es Segmente, die bei einer oberflächlichen Betrachtung weniger offensichtlich sind. Diese können beispielsweise durch ähnliche Verhaltensmuster auf der Website identifiziert werden, etwa wenn sich Nutzer in ihrer Navigation oder ihren Suchanfragen ähneln. Diese detaillierte Segmentierung ermöglicht es, selbst subtile Gemeinsamkeiten zu erkennen und gezielt anzusprechen, was die Effektivität der Produktempfehlungen erheblich steigern kann.

Produktempfehlungen aufbereiten

Nachdem die Benutzer erfolgreich in verschiedene Gruppen segmentiert wurden, können spezifische Produktempfehlungen gezielt vorbereitet werden. Dabei gibt es eine Vielzahl von Ansätzen, sowohl mit als auch ohne den Einsatz Künstlicher Intelligenz.

Ein klassischer Ansatz, der oft unter den Methoden des Maschinellen Lernens zu finden ist, analysiert automatisch vergangene Bestellungen und erkennt Muster. Beispielsweise könnte eine solche Analyse aufdecken, dass Produkt A besonders häufig von Kundengruppe X gekauft wird. Daraufhin kann dieses Produkt gezielt auch einem anderen Kundensegment angeboten werden, das ähnliche Merkmale wie Gruppe X aufweist, aber Produkt A bisher noch nicht erworben hat.

Generative KI zur Produktempfehlung ohne historische Daten

Sollten jedoch diese Daten nicht in ausreichendem Maß zur Verfügung stehen, eröffnen generative KI-Technologien völlig neue Möglichkeiten zur Produktempfehlung. Eine Text-zu-Text-generative KI, wie etwa ChatGPT, kann dazu genutzt werden, passende Produktgruppen zu ermitteln, die die individuellen Warenkorb-Items eines Kunden optimal ergänzen. Diese Methode ermöglicht es, personalisierte Empfehlungen zu generieren, selbst wenn keine umfangreichen historischen Daten vorliegen.

Für Unternehmen, die eine kostengünstige und ggf. datenschutzkonforme Lösung bevorzugen, bieten sich zudem lokale KI-Modelle an. So ist sichergestellt, dass Daten das eigene System nicht verlassen und die Ergebnisse dennoch schnell und zuverlässig erzeugt werden. Allerdings erfordert der Einsatz solcher Modelle eine entsprechende Infrastruktur, um eine reibungslose und effiziente Verarbeitung zu gewährleisten.

Durch diese vielfältigen Möglichkeiten lassen sich Produktempfehlungen so aufbereiten, dass sie den individuellen Bedürfnissen der Kunden entsprechen und gleichzeitig die technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen des Unternehmens berücksichtigen. Nach der initialen Einrichtung und Konfiguration der KI-basierten Systeme ist kaum noch personeller Aufwand erforderlich. Die kontinuierliche Pflege der Daten entfällt größtenteils, sodass lediglich regelmäßige Überprüfungen der Datenqualität und gelegentliches Feintuning notwendig sind. Dies reduziert nicht nur die Betriebskosten, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, sich auf strategisch wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.

Personalisierte Kommunikation und Marketing

Während personalisierte Produktempfehlungen bereits ein hervorragendes Mittel zur gezielten Kundenansprache darstellen, eröffnen moderne KI-Systeme noch weitreichendere Möglichkeiten für ein innovatives und personalisiertes Marketing. Diese neuen Ansätze haben das Potenzial, die Interaktion mit Kunden auf ein völlig neues Level zu heben und die Bedienung von Onlineshops grundlegend zu verändern.

Im Folgenden stellen wir zwei dieser Optionen vor, die durch den Einsatz von KI deutlich intuitiver und effektiver sind als herkömmliche Methoden. Sie bieten nicht nur eine verbesserte Nutzererfahrung, sondern schaffen auch neue Wege, um die Kundenbindung und den Umsatz nachhaltig zu steigern.

Branchen-spezifische Produktpräsentation

Einige Produktgruppen sind sehr spezifisch auf bestimmte Zwecke ausgerichtet, während andere eine breite Palette unterschiedlicher Anwendungsfälle abdecken. Ein einfaches Beispiel hierfür sind Schrauben, die zu einer universellen Produktkategorie gehören. Verkäufer stehen hier vor der Herausforderung, die Eigenschaften solcher Produkte so allgemein zu beschreiben, dass sie für alle potenziellen Anwendungen relevant bleiben. Dies führt oft zu recht abstrakten Produktbeschreibungen, die zwar umfassend, aber nicht immer optimal auf die Bedürfnisse einzelner Branchen abgestimmt sind.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz eröffnet hier neue Möglichkeiten, indem das gleiche Produkt in unterschiedlichen Varianten präsentiert wird, die jeweils auf die spezifischen Anforderungen der verschiedenen Kunden eingehen. So könnten universelle Schrauben beispielsweise für Maschinenbauer anders beschrieben werden als für Kunden aus den Bereichen Elektronik oder Medizintechnik. In diesen differenzierten Produktbeschreibungen werden die Eigenschaften der Artikel unterschiedlich gewichtet und eingeordnet, sodass Vor- und Nachteile je nach Einsatzzweck gezielt hervorgehoben werden können.

Anpassung von Produktinformationen durch KI

Diese Methode ermöglicht es, die einzigartigen Verkaufsargumente (USPs) eines Produkts abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall besonders hervorzuheben. Durch diese gezielte Ansprache fühlt sich der Kunde besser abgeholt und umfassend informiert, was zu schnelleren Kaufentscheidungen führen kann. Gleichzeitig wird die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde zu einem Mitbewerber abwandert, verringert, wodurch die Zahl der erfolgreichen Abschlüsse steigt.

Technisch gesehen erfolgt die branchen-spezifische Produktpräsentation durch eine automatisierte Anpassung der Produktinformationen an die jeweiligen Kategorien, Kundensegmente oder andere relevante Kriterien. Dabei kommen innovative KI-Modelle zum Einsatz, die speziell für den jeweiligen Anwendungsfall ausgelegt sind. Die notwendige Infrastruktur wird maßgeblich durch diese Anforderungen bestimmt, um eine reibungslose und effektive Umsetzung zu gewährleisten.

Geführte Produktfindung durch Conversational AI

Conversational AI bezeichnet die direkte Kommunikation zwischen Mensch und einem oder mehreren KI-Systemen. Die klassische Form dieser Technologie ist der Chatbot, den man in den letzten Jahren auf immer mehr Websites vorfindet. Dank der jüngsten Innovationen im Bereich der generativen KI haben sich jedoch neue Anwendungsfälle und Formen der Conversational AI entwickelt, die weit über den klassischen Chatbot hinausgehen.

Ein besonders innovativer Anwendungsfall im E-Commerce ist die Integration von Conversational AI auf Kategorie- und Suchergebnisseiten. Hier kann die KI dem Benutzer kontextabhängige Hinweise, weiterführende Informationen oder alternative Suchbegriffe vorschlagen – und das in einer Weise, die einfach und verständlich ist.

Conversational AI für eine bessere User Experience

Ein Beispiel: Navigiert ein Benutzer über das Hauptmenü in die Kategorie „Schrauben“, könnte ihm automatisch ein KI-gestütztes Gespräch angeboten werden. Über den Suchergebnissen könnte eine Rückfrage wie „Für welches Material benötigen Sie Ihre Schrauben?“ eingeblendet werden, um den Kunden schnell und niederschwellig anzusprechen und ihm bei der Produktauswahl zu helfen. Diese kontextabhängigen Hinweise werden durch die KI automatisch generiert und stets passend zur jeweiligen Kategorie oder Suchanfrage angezeigt.

Dieses Vorgehen ähnelt einem Verkäufer im stationären Handel, der aktiv auf den Kunden zugeht und ihm dabei hilft, das richtige Produkt zu finden. Es ermöglicht eine personalisierte und interaktive Einkaufserfahrung, die das Online-Shopping erheblich bereichert.

Die Technologie, die für diesen Anwendungsfall erforderlich ist, ist jedoch hochkomplex. Sie setzt eine umfassende Sprach- und Wissensbasis des zugrundeliegenden KI-Modells voraus. Entsprechend hoch sind auch die Anforderungen an die eingesetzte Server-Infrastruktur, um sicherzustellen, dass die Texte in Echtzeit generiert und den Kunden ohne Verzögerung zur Verfügung gestellt werden können. Dies stellt sicher, dass die Kommunikation flüssig und die Benutzererfahrung durchweg positiv bleibt.

Fazit

Die Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz revolutionieren die Personalisierung im E-Commerce und eröffnen sowohl großen als auch kleinen Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, ihre Kundenansprache auf ein höheres Niveau zu heben. Von individuellen Produktempfehlungen bis hin zu personalisierter Kommunikation und Marketing – die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig und bieten immense Potenziale zur Steigerung von Umsatz und Kundenzufriedenheit.

Doch trotz der enormen Vorteile, die der Einsatz von KI mit sich bringt, dürfen die damit verbundenen Herausforderungen nicht unterschätzt werden. Die Implementierung und Pflege dieser Technologien erfordert nicht nur eine leistungsstarke Infrastruktur, sondern auch tiefgehendes Fachwissen. Hier kommen starke Partner ins Spiel: Unternehmen, die auf erfahrene Mitarbeiter und bewährte Methoden zurückgreifen können, sind bestens gerüstet, um die komplexen Anforderungen erfolgreich zu meistern. Mit der richtigen Expertise an ihrer Seite können Händler sicherstellen, dass sie die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz optimal ausschöpfen und ihren Kunden eine zukunftsfähige, personalisierte Einkaufserfahrung bieten. Möchtest du noch mehr über das Thema KI erfahren? In Teil 1, "KI – Der Schlüssel zum Erfolg" klären wir allgemein über die Thematik auf, und in Teil 2 schreiben wir über die "Prozessinnovation durch Künstliche Intelligenz".

Über den Autor

Elias Henrich programmiert bereits seit seinem 11. Lebensjahr und ist bei valantic (netz98) als Senior Software Architect tätig. Neben seiner jahrelangen Tätigkeit als Magento 2-Entwickler hilft auch sein breiter Erfahrungsschatz, um in Projekten eine individuelle Systemarchitektur zu entwerfen. Seit 2019 lebt der studierte Ingenieur der Medizin- und Informationstechnik an der deutschen Nordseeküste, wo er sich zusätzlich als Hochschul-Dozent engagiert.

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Veröffentlicht am 05.09.2024 | Fortschritte der Personalisierung durch KI | EH