Personalisierung h\u00f6rt nicht hier auf. Kunden k\u00f6nnen auch Produktvorschl\u00e4ge erhalten, welche nicht nur auf dem basieren, was der Benutzer gesucht und nachgeschlagen hat sonder von weiteren Aspekten.<\/p>\n\n\n\n
Die KI kann zum Beispiel eingesetzt werden, um vorherzusagen, welcher Kunde in Zukunft welche Produkte kaufen m\u00f6chte. Und dies abh\u00e4ngig von verschiedenen Kundeninformationen, wie zum Beispiel seine Vorlieben in Kombination mit dem Alter, Standort, lokalen Trends oder lokale Wetterinformationen usw. Diese Art von Pr\u00e4dikativen Analysenmodellen ist wahrscheinlich einer der wichtigsten Treiber des KI im E-Commerce.<\/p>\n\n\n\n
Das Ziel ist, besser zu ber\u00fccksichtigen, was der Kunde h\u00f6chstwahrscheinlich als N\u00e4chstes kaufen m\u00f6chte und dies in Kombination zu setzen, mit dem idealen Zeitpunkt wann wir dieses Angebot einem Kunden zeigen sollen.<\/p>\n\n\n\n Was nicht weniger wichtig hat, ist die Preisgestaltung. Predictive Analytics wird bereits aktiv eingesetzt, um f\u00fcr jeden Kunden den richtigen Preispunkt zur richtigen Zeit zu identifizieren. Mithilfe der KI k\u00f6nnen die bestehenden Preis Algorithmen optimiert werden, was dazu f\u00fchrt, dass diese schneller, zuverl\u00e4ssiger und g\u00fcnstiger werden.<\/p>\n\n\n\n Mit Predictive Analytics k\u00f6nnen E-Commerce-Unternehmen auch ihren Lagerbedarf prognostizieren und besser bewirtschaften. Das ist extrem wertvoll, da Lagerbest\u00e4nde kostspielig sind. Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen durch die optimierte Analyse der Best\u00e4nde und der Nachfrage langfristig Ressourcen gespart werden.<\/p>\n\n\n\n Marketingspezialisten k\u00e4mpfen seit Langem daf\u00fcr bessere Leads, aus ungelesenen Werbe-E-Mails oder von Kunden angefangenen Bestellprozesse, generieren zu k\u00f6nnen. Mithilfe von KI und pr\u00e4diktiver Analyse k\u00f6nnen wir nun z. B. Anzeigen besser auf der Basis historischen Daten und des Verhaltens jedes einzelnen Benutzers ausspielen.<\/p>\n\n\n\n Der Unterschied zwischen dem traditionellen Retargeting und dem vorausschauenden Retargeting besteht darin, dass beim traditionellen Retargeting alle Kunden gleich behandelt werden, unabh\u00e4ngig davon, wie ihr Verhalten auf der Website war. W\u00e4hrend das Predictive Retargeting das Nutzerverhalten auf der Grundlage historischer Daten analysiert. Es bietet somit genauere und personalisierte Optimierungsoptionen f\u00fcr das Retargeting an.<\/p>\n\n\n\n Dieses Thema hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erregt und viele E-Commerce-Unternehmen sind sich der anstehenden Ver\u00e4nderungen bewusst. Sie achten proaktiv auf m\u00f6gliche Ver\u00e4nderungen in der SEO-Optimierung, sowie der Keyword-Recherche und -Analyse.<\/p>\n\n\n\n Die Fortschritte in der Verarbeitung von nat\u00fcrlicher Sprache, erm\u00f6glicht es neuartige Produkt Suchen zu implementieren. Fr\u00fcher mussten Online-Shop-Nutzer bei der Eingabe in ein Suchfeld korrekte Keywords angeben, um das gesuchte Produkt zu finden. Die Evolution in der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (engl. NLP or natural language processing) erm\u00f6glicht es uns, dass das im Suchfeld eingegebene Keyword mit dem Produkt in Verbindung gebracht wird, auch wenn dies nicht genau ein Keyword des Produkts selbst ist. Dies erh\u00f6ht die Chancen, dem Kunden korrekte Produktangebote zu zeigen und verlorene Suchanfragen oder fehlende Keyword Zuweisungen zu vermeiden.<\/p>\n\n\n\n Trotz nat\u00fcrlicher Sprachverarbeitung haben Sprach- und Bildsuchmethoden vor allem bei der Generation Z an Popularit\u00e4t gewonnen. Haupts\u00e4chlich, da diese ihr Handy als prim\u00e4res Ger\u00e4t nutzen. E-Commerce-Unternehmen sind sich dieser ver\u00e4ndernden Gewohnheit bewusst und viele von ihnen arbeiten bereits an der Implementierung von Sprach- und Bildsuche in ihren Online-Shops. Durch das Hochladen eines Bildes in einem Online-Shop erh\u00e4lt man alle relevanten Produkte, die zu dem Bild passen. Diese M\u00f6glichkeit ist f\u00fcr viele Nutzer einfach und wesentlich nat\u00fcrlicher als die Eingabe der richtigen W\u00f6rter in einem Eingabefeld.<\/p>\n\n\n\n Es ist nur eine Frage der Zeit, bevor die meisten E-Commerce-Plattformen KI breit einsetzen werden. Der Wandel ist in vollem Gang und viele Unternehmen experimentieren mit verschiedenen KI-Technologien. Die KI Technologie hat bereits bewiesen, dass sie sich positiv auf den E-Commerce Bereich auswirkt, indem sie mehr Komfort, schnellere Entscheidungsprozesse und eine bessere Benutzerfreundlichkeit f\u00fcr den Kunden bietet.<\/p>\n\n\n\n Wir freuen uns, Sie auf dem Laufenden zu halten und auf alle \u00c4nderungen im Marketingbereich vorzubereiten. Seien Sie proaktiv und implementieren Sie KI Technologien noch heute in Ihre Marketingstrategie.<\/p>\n\n\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Seit einigen Jahren, hat sich die k\u00fcnstliche Intelligenz in der E-Commerce-Welt etabliert. Obwohl viele Plattformen bereits seit einigen Jahren mit KI-Modellen und Werkzeugen arbeiten, sah die Mehrheit der Kunden die Auswirkungen von KI nicht direkt.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":4858,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"blog_category":[57],"class_list":["post-5207","blog_posts","type-blog_posts","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog_category-tipps-tricks"],"acf":[],"yoast_head":"\n![\"pricing\"](\"https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/pricing.png\")
<\/figure>\n\n\n\n2. Preisgestaltung<\/h4>\n\n\n\n
3. Bestandsmanagement<\/h4>\n\n\n\n
4. Optimierte Werbung<\/h4>\n\n\n\n
5. Suche<\/h4>\n\n\n\n
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