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KI im Marketing: Mit Technologie das Einkaufserlebnis verbessern

Künstliche Intelligenz (KI) ist aus großen Onlineshops und von Shopping-Plattformen nicht mehr wegzudenken. Über die Nutzung von KI im E-Commerce.
Otto Group | 15.06.2023
KI im Marketing: Mit Technologie das Einkaufserlebnis verbessern © Freepik / thx4stock
 

Das KI-Universum ist groß, die Tools und Möglichkeiten zahlreich. Auch, weil immer mehr Daten zur Verfügung stehen. Und davon profitieren nicht zuletzt die Nutzer*innen, die durch ein personalisiertes Shoppingerlebnis noch schneller zum Wunschprodukt finden.

Hand in Hand mit der KI

Künstliche Intelligenz (KI) ist spätestens seit ChatGPT in aller Munde. Dabei setzen viele Shopsysteme seit Jahren auf die Analyse des Surfverhaltens der Kund*innen mit Hilfe von KI. Auch OTTO integriert KI in die eigenen Prozesse, um präziser vorherzusagen, welche Produkte für wen interessant sind. Denn durch die zuerst trainierte und später eigenständige Entscheidungsfindung einer KI kann der gesamte Online-Shop bis zu den individuellen Einkaufserlebnissen einzelner Kund*innen angepasst werden.

Fest steht, dass KI die Art und Weise, wie wir arbeiten, bereits maßgeblich verändert hat. Mit der Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, ermöglicht die Technologie es Anbietern auch, effektivere Marketingkampagnen zu erstellen. So nutzt OTTO beispielsweise seit mehreren Jahren Machine Learning Modelle und bewertet damit sowohl Touchpoint- als auch Branding- und Reichweitenkampagnen. KI-gestützte Softwaresysteme helfen Marketingmanager*innen dabei, ihre Budgets optimal einzusetzen, das Marketingportfolio weiterzuentwickeln und Kampagnen aller Art zielgerichtet zu steuern. Kurz: KI ist der Schlüssel, um Zielgruppen besser zu verstehen und Konzepte zu erstellen, die direkt auf deren Interessen und Bedürfnisse eingehen.

Personalisiertes Shoppingerlebnis

Um Kund*innen bestmöglich beim Einkaufsprozess auch nach einer getätigten Suche zu unterstützen, hat OTTO das Projekt „Next best actions“ ins Leben gerufen. Expert*innen erarbeiten, wie Kund*innen proaktiv die bestmögliche nächste Interaktion vorgeschlagen wird, um sie schnell und einfach zum passenden Produkt zu führen. Denn der Einsatz von Natural Language Processing in der Suche macht es möglich, die Suchanfragen der Kund*innen nicht nur als Keyword zu betrachten, sondern die Bedeutung hinter einer Suchfanfrage zu interpretieren und die bestmögliche Treffermenge zusammenzustellen.

Mit Hilfe des Machine Learning werden mit Algorithmen bei jeder Suchanfrage Millionen von Datenpunkten berücksichtigt – dazu gehören zum Beispiel Preis, Lieferzeit oder Kundenbewertungen, um eine höchstmögliche Relevanz in der Produktreihenfolge auf der Suchergebnisseite der Kund*innen zu erzielen. In der Suche geht es zunächst darum, zu verstehen, was Kund*innen meinen, wenn sie suchen, um dies entsprechend in der Auswahl und Anzeige der relevantesten Produkte zu berücksichtigen. Der gezielte Einsatz von KI an dieser Stelle macht die Suche denkfähig, schneller und liefert entscheidende Ergebnisse für ein persönlicheres und auf die individuellen Bedürfnisse angepasstes Shoppingerlebnis.

Wenn Maschinen Bilder überprüfen

Vergleichbarkeit und Auffindbarkeit haben einen erheblichen Einfluss auf die Bewertung von Artikeln in der Customer Journey. Wie werden Artikel einer Produktklasse präsentiert? Welche Reihenfolge der Bilder ist sinnvoll? Entscheidend ist eine strukturierte visuelle Präsentation, die durch den Einsatz von KI optimiert wird. Gerade die Bilderkennung durch KI bietet OTTO viele Vorteile. Denn mit der Transformation zum Marktplatz und dem damit verbundenen Onboarding von Partnersortimenten haben sich Use Cases entwickelt, in denen KI maßgeblich zur Vereinfachung der Prozesse beigetragen hat. So zum Beispiel die Fraud- und Compliance-Detection, also das Auffinden von verbotenen oder unerwünschten Bildinhalten – beispielsweise verfassungswidrige Symbole oder Nacktheit – oder die automatische Sortierung von Bildern.

Auch wir bei OTTO bringen Maschinen dazu, gelerntes Wissen anzuwenden, etwa im Bereich der Bilderkennung. So kann eine Software nach Eingabe einer entsprechenden Datenmenge unterscheiden, ob ein Bild zum Beispiel ein Kleid zeigt oder eben kein Kleid. Was sich so simpel anhört, ist für eine Software dabei ein äußerst komplexer Vorgang, der sich im nächsten Schritt, dem Deep Learning, nochmals konkretisiert: Um was für ein Kleid handelt es sich? Ist es kurz, lang, elegant, leger, knallig oder schlicht?

KI als effizientes Instrument für personalisiertes Marketing

Entwicklungen wie ChatGPT zeigen, wie KI Gelerntes verändert: Beispielsweise hat der Mensch sich in den vergangenen Jahren daran gewöhnt, seine Suchanfragen in Schlagwörtern zu stellen. ChatGPT fordert hingegen möglichst ausformulierte Fragen, um bestmöglich antworten zu können. Dies kann auch Auswirkungen auf die Suche im E-Commerce haben – gerade bei komplexeren Anfragen. Damit steht fest: KI ermöglicht es Online-Händlern, personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, indem sie das Verhalten und die Präferenzen von Kund*innen im Blick behält und analysiert. Auch die Anwendungsbeispiele von OTTO verdeutlichen, dass der Einsatz von KI-Tools in Summe zu standardisierteren und schnelleren Marketingprozessen führt. Umso wichtiger wird es bleiben, die Marketingprozesse weiter zu harmonisieren und mit anderen Systemen zu vernetzen. Daten kommen in ihrer Quantität und Qualität auch zukünftig eine immer zentralere Bedeutung zu. Hier kann OTTO auf die tagesaktuellen First-Party-Daten von über 31 Millionen aktiven Nutzerkonten der Otto Group bauen.