Die Pandemie hat den E-Commerce im vergangenen Jahr in den Mittelpunkt des Einzelhandelsuniversums gerückt, da Sperren und Ladenschließungen eine Rekordzahl von Online-Käufern getrieben haben. Diese Entwicklung führte dazu, dass Online-Shopping im Jahr 2020 21,3 Prozent des gesamten Einzelhandelsumsatzes ausmachte, gegenüber nur 15,8 Prozent im Jahr zuvor.
Der Anstieg des Online-Shoppings im letzten Jahr mag aufgrund von Sicherheitsbedenken begonnen haben, aber als die Verbraucher sahen, wie schnell und einfach es sein kann, bequem von zu Hause aus zu bekommen, was sie brauchen, wurden viele zu dauerhaften Konvertiten. Mehr als die Hälfte der Befragten in einer kürzlich von PwC durchgeführten Umfrage zur Veränderung des Verbraucherverhaltens durch Covid-19 gab an, dass sie in ihren Einkaufsgewohnheiten „digitaler“ geworden sind. Selbst in den drei Monaten von März bis Juni dieses Jahres verzeichnete PwC einen Anstieg der Zahl der Befragten, die angaben, mindestens täglich online einzukaufen, um 4 Prozent.
Wird sich dieser Trend fortsetzen? Wahrscheinlich zumindest bis zu einem gewissen Grad. Aber auch der E-Commerce wird vor einigen Herausforderungen stehen. Ein wichtiger Aspekt ist, die persönliche Note des Einkaufens im Geschäft nachzubilden. Was geht unterwegs verloren, wenn Sie Blätterregale mit persönlichen Einkaufsassistenten gegen Scroll-Buttons und Filter tauschen?
Die KI-gestützte Personalisierungstechnologie verlagert die Online-Shopping-Konversation von der Konzentration auf das, was beim Übergang zum Internet verloren geht, hin zu den neuen Möglichkeiten, die sie eröffnet. Mit dieser Technologie verwandelt sich das alte E-Commerce-Erlebnis in ein sehr persönliches Erlebnis, das auf die Vorstellung jedes einzelnen Kunden vom Online-Shopping zugeschnitten ist. So können Sie sich überlegen, wie sich die KI-Personalisierung auf den E-Commerce auswirken kann.
KI-gestützte Personalisierung
Das traditionelle E-Commerce-Erlebnis
Die persönliche Natur des stationären Einkaufs ist ein Aspekt des Einzelhandels, den E-Commerce-Marken in der Vergangenheit nur schwer reproduzieren konnten. Viele Marken haben versucht, die Lücke zu schließen, indem sie ihre eigenen Versionen der sogenannten Personalisierung anbieten. In der Regel zeigen Plattformen jedoch nicht mehr als ein rotierendes Karussell mit vorgeschlagenen Produkten.
Traditionell haben sich E-Commerce-Händler auf ein System namens Segmentierung verlassen, bei dem Kunden basierend auf demografischen Merkmalen in große Gruppen eingeteilt werden, mit einer übermäßigen Abhängigkeit von historischen Daten, die mit festen Regeln und stereotypen Kategorien wie Geschlecht und Alter durchsetzt sind.
Einige fortschrittlichere E-Commerce-Schaufenster nutzen maschinelle Lerntechnologien, um die Beziehung zwischen Produkten zu untersuchen, z. B. um herauszufinden, welche Artikel häufig gleichzeitig gekauft werden. Stattdessen sollten sie wirklich die Beziehung zwischen Verbrauchern und Produkten untersuchen, z. B. auf welche Arten von Farben, Texturen und Artikeln dieser Verbraucher klickt und an denen er Interesse zeigt.
Sowohl die Segmentierung als auch die fehlerhafte Implementierung des maschinellen Lernens verfehlen den Punkt, und beides schafft nicht die Art von personalisierter Erfahrung, die der Kunde von heute sucht.
Es stimmt, dass die Segmentierung gelegentlich Glück hat und einem Käufer ein oder zwei relevante Produkte empfiehlt, aber der Methode fehlt der Anschein einer echten Personalisierung. Es ist eher ein One-to-Many-Ansatz. Das System zeigt das Produkt der gesamten Gruppe von Verbrauchern, die in ein vorgeschriebenes Segment fallen, von denen viele möglicherweise kein Interesse daran haben.
Die meisten dieser Produktempfehlungen bleiben weit hinter dem Ziel zurück, was zu Frustration führt, wenn die Verbraucher durch eine Reihe von willkürlich ausgewählten, unpersönlichen Vorschlägen scrollen. Sie können sogar ganz auf ihren Einkaufswagen verzichten.
E-Commerce, aber ganz persönlich
Neue, KI-gestützte Lösungen können für jeden einzelnen Kunden einzigartige Verhaltensprofile erstellen, um seinen nächsten Schritt vorherzusagen. Dies ist ein One-Product-to-One-Shopper-Ansatz. Durch die Analyse von mehr als 300 Datenpunkten zu den Verhaltensmustern jedes Benutzers kann die KI-Engine mit hoher Sicherheit proaktiv vorhersagen, woran die Kunden als nächstes interessiert sein könnten.
Stellen Sie sich ein Stadion voller Menschen vor, in dessen Mitte ein einzelner Vertriebsmitarbeiter stationiert ist und der gesamten Menge dieselben Produkte vorstellt. Einzelne Personengruppen können zufällig einige sich überschneidende Interessen haben. Aber Käufer sind kein Monolith, und Sie sollten nicht so verkaufen, als ob sie es wären.
Stellen Sie sich nun vor, jeder Zuschauer in diesem Stadion erhält ein iPad, das mit einem engagierten, sehr sachkundigen Vertriebsmitarbeiter verbunden ist, der genau auf seine Vorlieben und Abneigungen eingestellt ist. Das ist der Grad an Personalisierung, den E-Commerce-Marken anstreben sollten.
KI verbessert das, was möglich ist, indem sie nicht nur das Verhalten eines Käufers vorhersagt, sondern auch seine Beziehung zu den Produkten und Inhalten, die er sieht, wirklich versteht. Wenn ein Verbraucher beispielsweise in einem kalten Klima lebt, kann die KI die Arten von Pullovern, Stiefeln und Hosen erkennen, die er sucht, um Optionen zu empfehlen, die ähnliche Verwendungszwecke, Materialien usw. bieten. Es ist, als hätte man in einem Ladengeschäft einen Personal Shopper an seiner Seite, der seine Bedürfnisse antizipiert, bevor er überhaupt das nächste Regal erreicht.
Diese Art von E-Commerce-Einkaufserlebnis ist hochgradig anpassungsfähig, reagiert und verändert sich in Echtzeit auf die Anforderungen und Bedürfnisse jedes Kunden. Wenn es richtig gemacht wird, werden keine zwei Kunden jemals die gleiche Erfahrung machen.
KI-gestützte Personalisierung bietet Verbrauchern ein einzigartiges Einkaufserlebnis, das bis vor kurzem nur in Geschäften zu finden war. Für E-Commerce-Unternehmen steigert die Personalisierung den Umsatz. Basierend auf Tests, die wir mit einigen unserer Kunden durchgeführt haben, haben wir eine inkrementelle Umsatzsteigerung von bis zu 28 Prozent und einen durchschnittlichen Auftragswert von bis zu 198 Prozent nach der Implementierung festgestellt. Wenn Marken auf die Dynamik des Online-Shopping-Wahnsinns des letzten Jahres aufbauen möchten, können sie ihren Kunden zunächst ein Maß an Individualisierung und Personalisierung bieten, das sie online noch nie zuvor erlebt haben.