Machine Learning im E-Commerce – Anwendungsfälle und Nutzen

Wie lässt sich Machine Learning im E-Commerce sinnvoll einsetzen? Wir zeigen Ihnen interessante Anwendungsfälle von Machine Learning im E-Commerce, die Ihren Umsatz steigern und Ihre Marketingkosten senken.  

  1. Wie lässt sich Machine Learning im E-Commerce einsetzen? 
  2. Welche Anwendungsfälle von Machine Learning im E-Commerce gibt es? 
  3. Best Practice für die Umsetzung von Machine Learning im E-Commerce 

Wie lässt sich Machine Learning im E-Commerce einsetzen? 

Mittlerweile ist maschinelles Lernen in vielen Bereichen der unternehmerischen Praxis nicht mehr wegzudenken. Und auch im E-Commerce findet maschinelles Lernen zunehmend Anwendung. Der Einsatz Künstlicher Intelligenz ist schon heute der Schlüssel zu erfolgreichem Marketing und kann als Antreiber zu Wettbewerbsvorteilen dienen.  

Durch den konsequenten Einsatz von Machine Learning lassen sich für Unternehmen einige Erfolgsfaktoren erreichen.  

In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning im E-Commerce. 

Welche Anwendungsfälle von Machine Learning im E-Commerce gibt es? 

Diese 8 Beispiele von Machine Learning im E-Commerce lohnen sich zu betrachten: 

Optimierung des Marketingbudgets 

Um Marketing- sowie Vertriebskampagnen optimal aussteuern zu können, spielt die Modellierung des zukünftigen Werts eines Kunden eine wesentliche Rolle. Wer den Wert seines Kunden kennt, kann die Höhe des Marketingbudgets anhand dieses Wertes ausrichten. Damit eine optimale Marketingbudget-Allokation gelingt, hat sich innerhalb der Praxis der sogenannte Customer-Lifetime-Value etabliert. Dabei betrachtet diese Kennzahl nicht nur den Wert vergangener Kundenbeziehungen, sondern bietet dem Unternehmen einen Anhaltspunkt für die zukünftige Entwicklung des Kunden, indem das zukünftige Umsatzpotenzial prognostiziert wird. 

Marketing mit der Gießkanne beschreibt, dass das gesamte Budget auf alle Kunden verteilt wird.
Verteilung des Marketingbudgets auf den gesamten Kundenbestand.

Durch die korrekte Anwendung des CLV lassen sich Kunden mit einem hohen und niedrigen Wert voneinander unterscheiden. Im Gegensatz zum Gießkannenprinzip, bei dem das Marketingbudget über den gesamten Kundenbestand fließt, kann sich ein Unternehmen bei dem Konzept des CLV ausschließlich auf Kunden mit einem hohen Wert konzentrieren. Die Steuerung der Marketingmaßnahmen und die damit verbundene Investitionshöhe richten sich somit nach der Höhe des Customer Lifetime Values.  

Effizientes Marketing konzentriert sich auf Kunden mit einem hohen Wert.
Verteilung des Marketingbudgets auf Top-Kunden.

Wenn Sie mehr über den Customer Lifetime Value erfahren möchten und wissen wollen wie man diesen berechnet, dann schauen Sie gerne hier nach.

Zudem haben wir auf unserem Blog mehr Informationen über den Customer Lifetime Value für Sie bereitgestellt.

Reaktivierung von inaktiven Kunden  

Die Reaktivierung inaktiver Kunden stellt für viele Unternehmen eine ernstzunehmende Aufgabe dar. Dennoch wissen viele Unternehmen nicht, wie diese mit dieser Herausforderung umgehen sollen. Aufgrund der Tatsache, dass die Neukundenakquise wesentlich kostenaufwendiger ist als bestehende Kunden zu halten oder zu reaktivieren, lohnt es sich sehr mit der Reaktivierung von Kundenbeziehungen zu beschäftigen. Ebenso wie bei der Optimierung des Marketingbudgets spielt der Customer Lifetime Value im Rahmen der Kundenreaktivierung eine wichtige Rolle.  

Reaktivierungskampagne auf Basis einer CLV-Prognose mit Machine Learning.
Ablauf einer Reaktivierungskampagne auf Basis einer CLV-Prognose.

Der Customer Lifetime Value bietet an dieser Stelle die Möglichkeit, diejenigen Kunden zu identifizieren, welche nicht mehr dem gewöhnlichen Kaufzyklus entsprechen und durch attraktive Angebote zurückgewonnen werden sollten. Dabei bietet die Prognose des Customer Lifetime Values den entscheidenden Vorteil, dass angepriesene Incentives oder Rabatte im Vorhinein durch die Höhe des Customer Lifetimes Values vorhergesagt werden können. Dazu wird vor allem der historische Kaufzyklus sowie die Kaufwahrscheinlichkeit eines jeden Kunden analysiert, um auf Basis einer CLV-Prognose des zukünftigen Wertes das zukünftige Potenzial einer Kundenreaktivierung zu bestimmen. 

Sie haben Interesse an diesem Anwendungsfall und wollen wissen, wie Sie inaktive Kunden reaktivieren und diese zum erneuten Kauf animieren. Schauen Sie gerne hier.

Personalisierung von Werbeinhalten

Die Personalisierung von Werbeinhalten und die Ausspielung von richtigen Angeboten zur richtigen Zeit spielt für viele Marketingmanager ein umkämpftes Ziel dar. Um die Kundenbedürfnisse jedes einzelnen Kunden individuell anzusprechen, bietet sich die Methode Next Best Offer an. Next Best Offer ist ein analytischer Ansatz, mithilfe dessen sich die Interessen und Bedürfnissen der Kunden optimal ermitteln lassen. Damit dies gelingt, werden riesige Datensätze analysiert und ein Einsatz von maschinellem Lernen findet statt.  

Machine Learning im Marketing hilft bei der Filterung von relevanten Produkten und Werbeinhalten.
Filterung relevanter Produkte und Werbeinhalte.

Vor allem im E-Commerce lassen sich beispielsweise durch die Personalisierung von Werbeinhalten diejenigen Produkte oder Sortimente ausspielen, für diese sich der Kunde mit einer hohen Wahrscheinlichkeit interessiert. Durch diese personalisierten Produktempfehlungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs drastisch, wodurch in der Regel eine Steigerung der Interaktion sowie eine Steigerung des Umsatzes folgt.  

Wie Sie wissen, spielt die Personalisierung von Werbeinhalten im Marketing eine wichtige Rolle. Möchten Sie ihre Kampagnen und Werbeinhalte ebenfalls optimieren, schauen Sie gerne hier.

Optimierte Suchfunktion im Shop 

Viele Kunden wissen zwar, welches Produkt sie benötigen, doch oftmals fehlt das Wissen, wonach sie suchen müssen, um dieses gewünschte Produkt angezeigt zu bekommen. Deshalb sollte Ihr Shop so aufgebaut sein, dass der Kunde durch unterschiedliche Suchanfragen auf das gewünschte Produkt trifft.  

Denn einem Kunden, der nicht weiß, wonach er suchen muss ein Produkt zu verkaufen kann sehr schwierig werden. Dementsprechend ist es im Zeithalter von Big Data und Machine Learning sinnvoll, intelligente Algorithmen so einzusetzen, sodass diese dem Kunden im Rahmen der Produktsuche helfen.  

Eine optimierte Suchfunktion kann vor allem im E-Commerce aufgrund des riesigen Angebots zu einem höheren Umsatz führen. Findet der Kunde das gewünschte Produkt schnell, so erhöht sich die Chance, dass dieser es auch kauft. Mithilfe von maschinellen Lernprozessen lassen sich die Suchmaschinen eines E-Commerce Shops so optimieren, dass diese über eine immer stärkere Treffsicherheit verfügen. Dabei kommen Verfahren wie etwa die Bilderkennung oder Text-Mining zum Einsatz.

Kundensegmentierung: Kundenverhalten verstehen 

Viele Marketing-Kampagnen erreichen oftmals nicht die gewünschten Ergebnisse. Der Grund ist, dass diese Kampagnen meist auf Durchschnittskunden ausgerichtet sind und die Individualität des Kundenstamms unberücksichtigt lassen. Doch solche Marketing-Kampagnen sind nicht nur ineffizient, sie können dem Unternehmen auch langfristig schaden. 

Deshalb stellt die Kundensegmentierung und das damit verbundene Verständnis des Kundenbestands für Unternehmen heutzutage ein zentrales Ziel dar. Die Erreichung dieses Ziels hat vor allem einen starken Einfluss auf die Erreichung von Wettbewerbsvorteilen und ist das Fundament für effizientes und individuelles Marketing. Dabei sind die Vorteile einer Kundensegmentierung vielfältig und reichen von der Ermittlung offener Umsatzpotenziale bis hin zur Optimierung unterschiedlicher Kampagnen. 

In der Praxis haben sich bereits einige erfolgreiche Methoden zur Erstellung einer Kundensegmentierung bewährt. Beispielsweise werden im Rahmen der Kundensegmentierung maschinelle Lernmethoden wie beispielsweise Clusteringverfahren genutzt.    

Sie möchten Ihr Unternehmen durch eine erfolgreiche Kundensegmentierung optimieren? Wir helfen Ihnen gerne dabei. Klicken Sie hier.

Nachfragevorhersagen 

Um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen und mittels historischer Daten sowie mathematischer Modelle die Nachfragepotenziale der Zukunft vorherzusagen, bietet der Ansatz einer Zeitreihenprognose (Forecasting) eine gute Möglichkeit. Dabei werden im Rahmen der Analyse historische Daten mittels eines Algorithmus analysiert. Anhand historischer Zeitreihen kann dieser erkennen, wie sich unterschiedliche Kennzahlen wie beispielsweise der Umsatz oder die Kaufhäufigkeit in der Zukunft entwickeln.  

Heutige fortschrittliche Forecasts bieten die Möglichkeit, genauste Vorhersagen auf Machine Learning und Deep Learning zu treffen und Trends, Saisonalitäten sowie komplexe Muster zu erkennen. 

Nachfrageprognose anhand von Forecasting Modellen
Machine Learning im Marketing hilft dabei die Nachfrage präzise vorherzusagen.

Unternehmen, welche über ein fundiertes Fachwissen der Nachfrage und weiterer Bereiche des Unternehmens verfügen, können wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben treffen. Damit der Erfolg Ihres Unternehmens konstant bleibt, können Nachfragevorhersagen mögliche Absatzschwankungen im Vorhinein erkennen, sodass das Unternehmen frühzeitig agieren kann. 

Sie möchten mithilfe von Statistiken und maschinellem Lernen ihre Absätze, benötigte Ressourcen oder die Nachfrage vorhersagen? Besuchen Sie uns dazu gerne auf unserer Lösungsseite.

Kundenservice optimieren 

Zur Verbesserung des Kundenservice sollte ein Unternehmen die Eigenschaften sowie das Kaufverhalten seiner Kunden kennen. Doch nicht nur das reine Wissen über den Kundenstamm kann zu einer Verbesserung des Kundenservice führen. Auch praktische Anwendungen wie etwa die Etablierung eines Chatbots können langfristig zu Optimierungen im Kundenservice führen. An dieser Stelle helfen unterschiedliche Machine Learning-Anwendungen dabei, die aktuelle Situation eines Kunden auf Basis seines Kaufs- sowie Interaktionsverhaltens zu analysieren und Angebote sowie Empfehlungen auszusprechen.  

Langfristig soll die Nutzung von maschinellem Lernen im Bereich des Kundenservice zur generellen Entlastung und Bearbeitung einfacher Aufgaben dienen. Je nach Grad der Automatisierung lässt sich der ebenso der Umfang an Entlastung bestimmen, sodass das Unternehmen selbstständig entscheiden kann, welche Aufgaben der Maschine überlassen werden und für welche Aufgaben und Fragestellungen ein Mitarbeiter zur Seite steht.  

Cross-Selling steigern im E-Mailmarketing 

Jedem Kunden das richtige Angebot zur richtigen Zeit zu machen, lässt sich ebenfalls auf das E-Mailmarketing beziehen. Wer die für jeden Kunden individuell ermittelten Kundenbedürfnisse kennt, kann für jeden einzelnen Kunden ganz gezielte Angebote per E-Mail versenden. Der Vorteil dabei ist, dass dem Kunden das interessante Produkt gleich vorgeschlagen wird, sodass sich dieser nicht mehr auf die Suche begeben muss.  

Mithilfe dieses kundenindividuellen Marketingansatzes können sowohl Cross- als auch Up-Selling Potenziale ausgeschöpft werden. Doch nicht nur die Steigerung des Umsatzes lässt sich dadurch erreichen. Auch ist mit stärkeren und langanhaltenden Kundenbeziehungen zu rechnen.  

Darüber hinaus ist es wichtig zu erwähnen, dass sich dank der Anwendung Next Best Offer nicht nur ein den Bedürfnissen entsprechendes Produkt vorschlagen lässt. Viel mehr besteht alleine schon ein Vorteil durch die Automatisierung der E-Mail-Kampagnen. Die durch einen analytischen Ansatz festlegten Produkte und richtigen Angebote lassen sich im Anschluss völlig automatisiert per E-Mail an den Kunden weiterleiten.  

Mehr zu Cross-Selling-Optimierung finden Sie hier.

Best Practice für die Umsetzung von Machine Learning im E-Commerce? 

  1. Strategieworkshop: Anwendungsfälle identifizieren 
    Der erste Schritt eines jeden Machine Learning Anwendungsgebiet befasst sich mit der Identifizierung möglicher neuer Anwendungsfälle. Dazu ist es sinnvoll zu schauen, welche Probleme es zu lösen gibt und in welchen Bereichen der Einsatz von Machine Learning überhaupt sinnvoll ist.  
    Um dies herauszufinden, bietet es sich an, sich mit folgenden Fragestellungen auseinanderzusetzen. Dazu gehören: 
  • Welches konkrete wirtschaftliche Problem soll dank der Machine Learning-Anwendung gelöst werden? 
  • Wie hoch ist der Nutzen oder Wert, der von der eingesetzten Anwendung generiert wird? 
  • Welche Datenquellen stehen dem Unternehmen zur Verfügung und sind diese von ausreichender Qualität? 
  • Welche Bereiche und Mitarbeiter des Unternehmens werden mit der fertigen Anwendung arbeiten? 
  • Gibt es eine Kennzahl, an der die Qualität der potenziellen Machine Learning Anwendung gemessen wird? 
  1. Proof of Concept: Mit einer einfachen Lösung beginnen 
    Die Analyse möglicher Probleme und die theoretische Erstellung passender Modelle stellt das Fundament eines jeden Anwendungsfalles dar. Doch neben der Planung ist die praktische Umsetzung immens wichtig und stellt oftmals eine große Hürde für viele Unternehmen dar. 
  1. A/B-Tests: Erprobung der Lösung 
    Nachdem die praktische Erstellung eines Modells umgesetzt wurde und dieses innerhalb der Praxis aktiv ist, ist es wichtig, dieses auf die Effektivität zu testen. Kein Unternehmen möchte hohe Investitionen tätigen und im Anschluss nicht wissen, ob sich diese gelohnt haben. Mithilfe eines A/B-Tests lassen sich mögliche Handlungsfelder analysieren und der Erfolg des Tools testen.  
  1. Skalieren 
    Ist das Unternehmen mit der praktischen Umsetzung zufrieden und stellt die gewünschten Ergebnisse fest, so kann im letzten Schritt eine Skalierung des Tools bzw. Anwendungsbereichs geschehen. Insofern können Machine Learning-Anwendungen in einer Vielzahl unterschiedlicher Bereiche zum Einsatz kommen.  

Sie haben zwar eine große Neugierde für dieses Thema, doch haben Schwierigkeiten bei der Umsetzung? Setzen Sie sich gerne mit uns in Kontakt und wir helfen Ihnen.  

Fazit 

Der Einsatz von maschinellem Lernen ist längst keine Neuheit mehr. Viele Unternehmen etablieren bereits fortschrittliche Technologien und erschließen sich weitreichende Wettbewerbsvorteile. Dabei sind die Anwendungsmöglichkeiten vielfältig und reichen von der Optimierung des Kundenservice bis hin zur Personalisierung von Werbeinhalten.  

Wer langfristig im E-Commerce bestehen möchte, wird es schwierig haben, auf Machine Learning zu verzichten. Scheuen Sie sich nicht, intelligente Lösungen in ihrem unternehmerischen Alltag zu implementieren. 

Der erste Schritt ist bereits getan, Sie haben mehr über die Grundlagen und Anwendungsmöglichkeiten von maschinellem Lernen im E-Commerce erfahren.  

Die praktische Anwendung ist nun der nächste Schritt. Mit unseren Lösungen helfen wir Ihnen gerne bei der Umsetzung Ihrer Ziele. Kontaktieren Sie mich gerne.  

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

Unternehmen sitzen auf einem ungenutzten Berg von Kundendaten. Wir von datasolut entwickeln KI, die Ihr Marketing optimiert. Damit Sie dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot machen können.

Laurenz Wuttke

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