5 Möglichkeiten, Artificial Intelligence wirkungsvoll im E-Commerce einzusetzen

Roboter blickt auf einen Laptop-Bildschirm
Raj Balasundaram
Raj Balasundaram
SVP of Artificial Intelligence
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Auch wenn Sie die Technologietrends der letzten Jahre nicht aufmerksam verfolgt haben, haben Sie sicherlich schon davon gehört: Artificial Intelligence ist da. Und sie ist sprichwörtlich gekommen, um zu bleiben.

Durch den Hype, den manche Menschen um das Thema veranstaltet haben, hat sich bei Ihnen jedoch möglicherweise die Vorstellung eines AI-Monsters mit drei Augen und zwei Köpfen herausgebildet: Gekommen, um ihren Job zu stehlen, in ihrem Technologie-Stack Verwüstung anzurichten und all Ihre wertvollen Kundendaten zu übernehmen, durcheinanderzubringen und zu verändern.

Doch diese Befürchtungen lassen sich auf weit verbreitete Missverständnisse darüber zurückführen, was AI ist und wie sie Marketern im E-Commerce helfen kann. Für Teams, die bereit sind, diese wegweisende Technologie anzunehmen und sich zu eigen zu machen, sind die Vorteile offensichtlich.

Wie AI E-Commerce beeinflusst

Werfen wir jetzt einen realistischen Blick auf das Thema. AI ändert grundsätzlich die Art und Weise, wie Marketing betrieben wird. Das ist eine Tatsache, ob sie es glauben oder nicht. Und ich habe zum Thema AI sowohl gute als auch schlechte Nachrichten. Welche würden Sie gerne zuerst hören?

Da ich ein optimistischer Marketer und leidenschaftlicher Anhänger von AI bin, wollen wir uns zunächst auf die guten Nachrichten konzentrieren.

Artificial Intelligence ändert zweifellos die Rahmenbedingungen für E-Commerce. Und sie wird Teilaspekte Ihres Jobs ergänzen (die repetitiven, monotonen, datenlastigen Teile). Doch sie wird weder Ihre Daten verfälschen, noch direkte Widersprüche zu Ihrer Kommunikation verursachen. Tatsache ist, dass es Dutzende konkreter Anwendungsfälle für AI im E-Commerce gibt, die den Unternehmen, die sie verwenden, helfen (nicht schaden).

Nachdem wir das geklärt hätten: Sind Sie bereit für den weniger positiven Teil?

Es geht um Folgendes: AI ist weiterhin neu. Sie ist nicht erprobt, da nur wenige Firmen sie tatsächlich unternehmensweit einsetzen. Dazu kommt, dass AI einfacher zu implementieren und wesentlich effektiver ist, wenn sie kanalübergreifend in einer ganzheitlichen Lösung eingeführt wird – die jedoch die meisten Unternehmen einfach nicht verwenden.

Es ist nichts Falsches daran, Einzellösungen zu verwenden, die angeben, AI einzusetzen. Doch ein zentralisiertes Tool für vereinheitlichte Kundenprofile und zur Personalisierung ist entscheidend dafür, eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten nutzen zu können.

Wie Sie möglicherweise bereits bemerkt haben, hat das „Schlechte“ nichts mit der Technologie selbst zu tun – und wahre AI ist eine Grundlagentechnologie und kein eigenes Produkt, das sich an- oder ausschalten lässt.

Für die Mehrzahl der zukunftsorientierten Marketer, die bereit sind, ein kleines Risiko einzugehen, wie etwa der britische Einzelhändler BrandAlley, übertreffen die Vorteile des Einsatzes von AI bei Weitem die Nachteile.

Zentrale Vorteile von AI im E-Commerce

Die äußerlichen oder auf den Kunden gerichteten Vorteile von AI wurden bisher ziemlich ausführlich besprochen. Content-Automation, Produktempfehlungen, beste Sendezeiten, Last-Touch-Attribution und mehr können mit AI deutlich verbessert werden.

Doch ich möchte noch etwas weiter gehen und einige andere, mehr dem strategischen Bereich zugehörige Möglichkeiten besprechen, in denen AI die Spielregeln ändert. —

Das sind Möglichkeiten, die nicht viele Marketer verstehen oder über die sie nicht sprechen. Tatsächlich ist es so, dass ohne AI viele Führungs- und Fachkräfte im Marketing nicht einmal wissen, was sie nicht wissen.

 AI hat das Potenzial, sofort die Wertschöpfung anzukurbeln und Marketern dabei zu helfen, von einer reagierenden Haltung zu einer vorausschauenden zu gelangen.

Was bedeutet das? Im Prinzip geht es darum – ohne zu übertreiben –, dass uns AI helfen kann, die Zukunft vorherzusagen. Marketer, die AI verwenden, können Dutzende von Kennzahlen, darunter den CLTV, die Kaufwahrscheinlichkeit und den Gesamtumsatz vorhersagen.

Derlei dynamische (und präzise) Prognosen zu Kunden, Segmenten und dem Geschäftserfolg haben ungeheure Auswirkungen: Transparenz darüber, was funktioniert und was nicht, die Fähigkeit, Ergebnisse mit Kampagnen zu verknüpfen, und wegbrechenden bzw. abwandernden Kunden mit individualisierten, auf den Augenblick abgestimmten Inhalten zuvorzukommen.

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5 Anwendungsmöglichkeiten für AI im E-Commerce

Der Wandel von der Reaktion zur Vorhersage, vom Raten zum Wissen, wird in einer Reihe von Anwendungsfällen entlang des Customer Lifecycles klar ersichtlich. Hier sind fünf Beispiele, bei denen wir unmittelbar erlebt haben, wie AI MESSBARE Geschäftsergebnisse generiert.

1. AI sagt Lifecycle-Segmente für Käufer voraus.

Abgesehen von Skalierbarkeit und Automation kann AI dabei helfen, mit zahlreichen Varianten von zuvor unbemerkten Segmenten entlang des Lifecycle differenziert zu kommunizieren. Sie können beispielsweise unterschiedliche Nachrichten an Kontakte senden, die:

  • Zuvor mindestens einen Kauf abgeschlossen haben, ABER wahrscheinlich inaktiv bleiben
  • Mindestens einen Kauf abgeschlossen haben UND wahrscheinlich in den kommenden 30 Tagen abwandern werden
  • Exakt einen Kauf abgeschlossen haben UND wahrscheinlich weiterhin bei Ihnen einkaufen werden

In diesen Fällen versucht Artificial Intelligence nicht nur, die entsprechenden Segmente aufzuspüren und zu identifizieren, sie stellt auch den besten Content für die jeweiligen Segmente zur Verfügung und orchestriert die gesamte Umsetzung.

2. AI bringt Kontakte von einer Lifecycle-Phase in die nächste.

AI hilft Ihnen bei der Identifikation darüber, WER in eine entsprechende Lifecycle-Kategorie gehört, WAS nötig ist, damit eine Konversion stattfindet, und WANN die Kommunikation stattfinden sollte. AI kann sich an Erstkäufer mit hoher Konversionswahrscheinlichkeit richten und mit einem attraktiven Angebot zum zweiten Kauf animieren. AI kann auch aktive Käufer mit hoher Konversionswahrscheinlichkeit identifizieren und das Angebot bereitstellen, das mit der größten Wahrscheinlichkeit den nächsten Einkauf sichert und dabei gleichzeitig den Wert des Warenkorbs maximiert.

Der britische Einzelhändler BrandAlley erreichte unter Wiederholungskäufern mit AI einen Anstieg von 9,4% bei den Konversionen:

Wenn Sie im E-Commerce AI einsetzen, lässt sich der durchschnittliche Bestellwert langfristig steigern.

Wenn Sie wissen, dass Kunde A alle 90 Tage etwas kauft und Kunde B alle zwei Wochen, dann wissen Sie auch, dass beide Kunden sehr unterschiedliche Kaufzyklen haben. AI versteht, welcher Kunde einen höheren Wert besitzt. Wenn dieser Kunde sein Interesse verliert, automatisiert AI die Auslieferung derjenigen Inhalte, die mit der größten Wahrscheinlichkeit zu einer Konversion führen, bevor es zu spät ist.

3. Vorhersagen, welche Angebote bei WEM eine Konversion bewirken können.

AI kann mit erstaunlich hoher Zuverlässigkeit vorhersagen, bei wem voraussichtlich ein Kauf oder eine Konversion stattfinden wird. Auf der Grundlage vergangener Käufe oder anderer Verhaltensdaten können selbstlernende Systeme (um es etwas menschlicher auszudrücken) „spüren“, welcher Kunde etwas kaufen wird.

Auf ähnliche Weise versteht die AI, welche Kundengruppe mit größerer Wahrscheinlichkeit inaktiv bleibt oder abwandert. Und sie kann voraussehen, welche abgewanderten Kontakte mit der größten Wahrscheinlichkeit zurückkehren werden.

4. Vorhersagen, wie viel Kunden ausgeben werden.

AI kann auf individueller Ebene vorhersagen, welchen Wert der nächste Warenkorb eines Kunden haben wird (und dann den besten Inhalt für diese Person automatisieren). Kurz gefasst werden Sie sagen können:

  • „Kunde A wird voraussichtlich 160 Euro für seinen nächsten Einkauf ausgeben.“
  • „Kunde A wird alle 90 Tage kaufen, während Kunde B alle zwei Wochen kaufen wird.“
  • „Kunde C, der ein lukrativer Kunde war, wird in den kommenden 30 Tagen abwandern.“

5. Den Gesamtumsatz vorhersagen.

Auf Grundlage kumulativer Projektionen für Individuen, sowie der Kurve für das Unternehmenswachstum können Sie den Umsatz im Zeitverlauf vorhersehen. Führungskräfte in der Wirtschaft und im Marketing können sagen:

  • „Das Unternehmen wird im kommenden Quartal x Euro Umsatz erzielen.“

Dies ermöglicht nicht nur eine bessere Attribution und Planung. Es wird Marketern endlich ermöglichen, den Einfluss ihrer Arbeit auf das Gesamtergebnis direkt nachzuweisen!

AI erfolgreich in E-Commerce-Strategien integrieren

Die Integration von AI in bestehende Unternehmen, ist eine Reise – und nicht notwendigerweise ein Ziel. Dies gilt besonders für Großunternehmen mit Millionen von Kontakten in den Datenbanken und einer Vielzahl an Touchpoints, die bereits verwendet werden.

Tatsächlich zählen zu den größten Herausforderungen für die Einführung von AI vereinzelte Systeme und Datensilos, die Informationen isoliert enthalten. AI funktioniert am besten, wenn sie aus einer Quelle implementiert wird, in der verschiedene Kanäle verbunden und integriert werden. Weitere Herausforderungen, die ein Unternehmen daran hindern, AI zu verwenden sind z.B.:

  • Eine Philosophie des „Business-as-usual“. Die Einführung von AI erfordert einen Bewusstseinswandel, zu dem traditionellere oder konservative Marken möglicherweise schlicht nicht bereit sind.
  • Missverständnisse und Irrtümer. Mythen zum Thema AI sind bereits viel zu lange im Umlauf. Sie müssen zerstreut und mit Tatsachen und Fallstudien widerlegt werden.
  • Den Wert von AI nachzuweisen. Es ist schwer, den Gewinn nachzuweisen, den eine technologische Möglichkeit mit sich bringt – zumal dann, wenn sie nie zuvor verwendet wurde. Die Vorstandsebene möchte für gewöhnlich konkrete Beweise für ein messbares Ergebnis sehen. Es ist schwer, diesen Nachweis im Voraus zu führen (obwohl dies paradoxerweise genau das ist, was AI anbietet).

Ob Sie AI unternehmensweit einführen oder erfolgreich in bestehende und laufende Strategien integrieren wollen, lautet die Frage zu Beginn in allen Fällen: WAS IST DAS ZIEL?

Ein sicherer Weg, um Zeit und Geld zu verschwenden, besteht darin, AI zu nutzen, weil es einfach nett klingt, oder weil andere Marken es tun. Die erfolgreichsten Unternehmen investieren in AI-gestützte Technologien, weil sie etwas erreichen wollen, was sie derzeit nicht erreichen können. Das kann beispielsweise sein:

  • Die Datenbank effizient zu segmentieren und gleichzeitig weniger Personen und weniger Zeit zu benötigen, um eine Kampagne zu launchen
  • Konversionen auf der gesamten Website zu steigern – beispielsweise eine Automation, um Erstkäufer zu aktiven Kunden zu machen
  • Abwandernde Kunden wieder zu aktiven Kunden zu machen (oder die Abwanderung ganz zu verhindern)

Die erfolgreiche AI-Einführung für Unternehmen erfordert das Setzen klarer Ziele und das Wissen, dass AI das richtige Grundlagentool ist, um die Ziele zu erreichen. Letztlich erfordert der Prozess einige Recherchen im Vorfeld, eine sorgfältige Prüfung von Tools und Optionen und eine unerschütterliche Bereitschaft, ins kalte Wasser zu springen.

Essenzielle AI-Tools für E-Commerce-Unternehmen

Tools und Technologie sollten der LETZTE Aspekt sein, der betrachtet wird, wenn es um AI geht. Wir haben das Modell „Ziele-Strategien-Taktiken“ und seine Funktionsweise betrachtet. Beginnen Sie also damit, zu definieren, was Sie erreichen möchten und welche Strategie Sie anwenden möchten, um zu diesem Ziel zu gelangen – bevor Sie sich Tools, Features und Funktionen zuwenden.

Welche Arten von Tools sind bei einer einheitlichen AI-Lösung vorhanden, und welche Fähigkeiten können Sie erwarten? Hier einige Dinge, die Sie beachten sollten:

Für beste Ergebnisse und eine optimale Performance der Algorithmen sollten diese und weitere Lösungen innerhalb einer einheitlichen Marketingplattform miteinander verzahnt sein.

Fazit

AI ist gekommen, um zu bleiben. Mehr noch: Sie erweitert die Möglichkeiten für E-Commerce-Unternehmen, Customer Events vorherzusagen, auf sie zu reagieren und den Umsatz schneller anzukurbeln.

Ich kann die Bedeutung des Schrittes vom reaktiven Marketing zum proaktiven Marketing nicht genug betonen. Kunden proaktiv zuvorzukommen, geht über Echtzeit-Marketing hinaus – hin zum Predictive Marketing, zur Vorhersage. Hierin liegt die Zukunft des Marketings.

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Raj Balasundaram

Über den Autor


Raj Balasundaram ist SVP für AI bei Emarsys. Als solcher unterstützt er führende Marken bei der optimalen Nutzung von digitalen Plattformen & Daten, um so Vorteile vor der Konkurrenz, sowie nachhaltige finanzielle Ergebnnisse zu erzielen. Als Vortragsredner hat Raj auf zahlreichen internationalen Konferenzen und Roadshows – unter anderem #DMWF Expo Global – über die Kunst des datenbasierten Marketings referiert. Vor seiner Arbeit bei Emarsys, war Raj bei Oracle und ExactTarget tätig. 

Kontakt: LinkedIn@RBalasundaram

 

 

 

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