Die Potenziale von generativer KI im E-Commerce erkunden

Generative AI-Anwendungen, einschließlich ChatGPT, Stable Diffusion, Claude, GitHub Copilot und anderen, haben weltweit Interesse für ihre bemerkenswerte Fähigkeit geweckt, menschenähnliche Gespräche zu führen und ihre breite Anwendbarkeit – Gen AI hat das Potenzial, in vielen verschiedenen Anwendungen in allen Sektoren und Unternehmen zu helfen.

Um dies zu demonstrieren, betrachten Sie diese Prognosen: Bis 2030 wird der geschätzte Wert des Sektors für generative KI voraussichtlich 110,8 Milliarden USD erreichen. Darüber hinaus prognostiziert Gartner, dass generative KI bis 2025 10% der insgesamt generierten Daten ausmachen wird, gegenüber etwas mehr als einem Prozent im Jahr 2021.

In diesem Artikel werden wir die möglichen Vorteile im Zusammenhang mit generativer KI im E-Commerce durch ihre verschiedenen Operationen erläutern und uns auf spezifische geschäftliche Herausforderungen konzentrieren, die generative KI möglicherweise angehen kann.

Was ist Gen AI im E-Commerce?

E-Commerce-Unternehmen versuchen immer, die Interaktionen mit Kunden zu verbessern, da dies zu höheren Konversionsraten, Kundenbindung und Wachstum beiträgt. Sie verlassen sich auf eine Vielzahl von Faktoren, wie z.B. ansprechend gestaltete Nachrichten, auffällige Bilder, pünktliche Lieferungen und schnellen Kundenservice.

Generative KI bietet Potenzial zur Optimierung von Aktivitäten. Kunden, die Hilfe bei Marktforschung, der Überwachung von Versand oder der Beantragung von Rücksendungen benötigen, können KI-gesteuerte Chatbots nutzen, um nahtlose Unterstützung zu erhalten.

Darüber hinaus bietet generative KI hyper-personalisierte Erlebnisse im großen Maßstab, um 73% der gestiegenen Nachfrage nach verbesserter Personalisierung durch Kunden zu befriedigen.

Anwendungsfälle für generative KI im E-Commerce

Nachfolgend betrachten wir wichtige Anwendungen und Anwendungsfälle, in denen generative KI ihre Fähigkeit demonstriert, Produktivität, Anpassung und Kundenbindung im Bereich des Online-Shoppings zu verbessern.

Personalisierte Chatbots für den Kundenservice

Die Integration von generativer KI in den E-Commerce markiert eine Evolution hin zu individuelleren und ansprechenderen Kundenerlebnissen. Die Integration von Gen AI-basierten Chatbots in Unterstützungsfunktionen hilft dabei, den gesamten Prozess personalisiert wirken zu lassen. Obwohl Chatbots zu wesentlichen Instrumenten im Online-Handel geworden sind, haben sie noch nicht die sprachliche Fähigkeit, die generative KI ihnen verleiht. 

Personalisierte Produktempfehlungen

Generative KI-Systeme analysieren Kundendaten, um detaillierte Einblicke in individuelle Vorlieben und Gewohnheiten zu erhalten. Dazu gehören frühere Transaktionen, angesehene Produkte, die verbrachte Zeit an Produktstandorten und Reaktionen auf Werbebriefe. Laut einer Umfrage sind 80% der Verbraucher geneigt, einen Kauf zu tätigen, wenn Unternehmen personalisierte Erlebnisse bieten. Interne Benutzer und eine Stichprobe echter Kunden bewerteten das Arbeitsmodell, das sie erfreute und überraschte, indem es ein vollständig engagiertes Einkaufserlebnis bot, das relevante Einblicke, Anpassungen und Realismus umfasste. 

Dynamische Preisstrategien

Online-Shopping-Plattformen können enorme Mengen an Daten in Echtzeit analysieren, wie frühere Verkäufe, Konkurrenzpreise, Benutzerverhalten und Branchentrends. Die umfassende Analyse ermöglicht es Unternehmen, Trends und Zusammenhänge zu erkennen, die herkömmliche Preisansätze möglicherweise übersehen. Generative KI-Systeme können erwartete Nachfrageschwankungen mit hoher Genauigkeit vorhersagen, sodass Unternehmen ihre Preise anpassen können, um ihren Gewinn und Umsatz zu maximieren. 

Virtuelle Einkaufsassistenten

Virtuelle Einkaufsassistenten wurden entwickelt, um in Echtzeit mit Verbrauchern zu interagieren, sie während des Kaufprozesses zu begleiten, Fragen zu beantworten, Produktempfehlungen zu geben und bei Entscheidungen zu helfen. Langsame Antworten auf Kundenanfragen können zu verpassten Verkaufschancen führen, während Verfügbarkeit Interesse an der Marke signalisieren kann. Darüber hinaus können virtuelle Einkaufsassistenten über eine Vielzahl von Medien und Interaktionen hinweg genutzt werden, wie z.B. Webseiten, Smartphone-Apps, soziale Netzwerke und Messaging-Apps. 

Lieferketten und Bestandsmanagement

Intelligente künstliche Intelligenz optimiert das Lieferkettenmanagement, indem Verkaufsdaten, Nachfragetrends und Lagerbestände analysiert werden. Diese Tools helfen Händlern, die Nachfrage vorherzusagen, Sicherheitsbestände zu bewerten und langsam verkaufte Produkte zu identifizieren. Darüber hinaus hilft generative KI, hypothetische Szenarien durchzuführen, um sich auf logistische Unterbrechungen vorzubereiten, Anbieter zu bewerten, Lieferwege zu optimieren und die Zustellung auf der letzten Meile zu verbessern. 

Generative KI im E-Commerce: Herausforderungen

Generative KI hat enormes Potenzial, den E-Commerce zu revolutionieren, doch sie ist nicht ohne Herausforderungen. Von Datenschutzbedenken bis hin zu Algorithmusvorurteilen werden wir uns mit den Herausforderungen beschäftigen, denen sich Unternehmen stellen müssen, um von dieser revolutionären Technologie vollständig zu profitieren.

Datenqualität und -quantität

Generative KI-Modelle sind größtenteils auf hochwertige Informationen angewiesen, um während des Lernens und der Vorhersagen effektiv arbeiten zu können. Internet-Datensätze sind jedoch häufig mit Problemen wie Unzulänglichkeit, Inkonsistenz und Vorurteilen behaftet. Vollständige oder korrekte Daten haben das Potenzial, gute Ergebnisse zu liefern, wie eine MIT-Studie von 2022 zeigt, die ergab, dass 85% der KI-Projekte aufgrund mangelhafter Datenqualität scheiterten. 

Ethik und Vorurteilsreduzierung

Generative KI-Modelle könnten möglicherweise auf private oder vertrauliche Daten zugreifen, diese nutzen oder offenlegen, die dem Internetunternehmen oder seinen Kunden gehören, wie Präferenzen, Verhaltensweisen, Meinungen und Bankdaten. Dies birgt erhebliche Risiken und wirft Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheitsverfahren auf. Während des gesamten Lebenszyklus der KI-Entwicklung müssen E-Commerce-Unternehmen umfassende Verfahren zur Vorurteilsdetektion, -minderung und -bewertung der Fairness implementieren. 

Integrationsschwierigkeiten mit bestehenden Systemen

Online-Shopping-Systeme umfassen häufig ein komplexes Ökosystem von miteinander verbundenen Anwendungen, Datenbanken und Infrastrukturkomponenten. Um die nahtlose Integration von Funktionen generativer KI zu gewährleisten, müssen bestehende Technologien kompatibel sein, Daten interoperabel sein und verschiedene Systeme synchronisiert werden.

Ressourcenintensität

Generative KI-Modelle erfordern erhebliche Rechenressourcen und Infrastruktur für Inferenz- und Trainingsaktivitäten. Der Bau komplexer neuronaler Netzwerkmodelle auf großen Datensätzen erfordert leistungsstarke Computing-Cluster, spezialisierte Hardwareprozessoren (z. B. GPUs, TPUs) und skalierbare Cloud-Infrastruktur.

Fazit

84% der Unternehmen, die KI vollständig in ihre E-Commerce-Prozesse integriert haben, berichten von erheblichen Verbesserungen. Unternehmen wie AWS, Sephora, Alibaba und Amazon nutzen bereits Technologien der generativen KI, um ihre Abläufe und Kundenerlebnisse zu verbessern. Angesichts der nachgewiesenen Effektivität der generativen KI in einer Vielzahl von Branchen sollten Unternehmen vorsichtig sein und ihr Potenzial für Innovation und Kreativität erkunden. Jede Technologie hat ihre eigenen Herausforderungen und Unsicherheiten, und es ist ratsam, nicht kopfüber in ihre Implementierung einzutauchen, bis diese Merkmale vollständig verstanden werden.