Die Chancen der generativen KI im E-Commerce verstehen

Generative AI-Anwendungen, darunter ChatGPT, Stable Diffusion, Claude, GitHub Copilot und andere, 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 jedem Sektor und Unternehmen zu helfen.

Zur Veranschaulichung dieser Behauptung: Bis 2030 wird der geschätzte Wert des Generative-AI-Sektors voraussichtlich 110,8 Milliarden USD erreichen. Darüber hinaus prognostiziert Gartner, dass Generative AI bis 2025 10 % der insgesamt erzeugten Daten ausmachen wird, im Vergleich zu etwas mehr als einem Prozent im Jahr 2021.

In diesem Artikel werden wir die möglichen Vorteile von Generative AI im E-Commerce im Rahmen seiner verschiedenen Operationen näher erläutern und uns auf spezifische geschäftliche Herausforderungen konzentrieren, die Generative AI angehen kann.

Was ist Generative AI im E-Commerce?

E-Commerce-Unternehmen versuchen stets, die Interaktionen mit Kunden zu verbessern, da dies zu höheren Conversion-Raten, Kundenbindung und Wachstum beiträgt. Sie sind auf eine Vielzahl von Faktoren angewiesen, wie ansprechende Botschaften, auffällige Bilder, pünktliche Lieferungen und schnellen Kundenservice.

Generative AI bietet Potenzial zur Optimierung von Abläufen. Kunden, die Unterstützung bei Marktfragen und der Überwachung von Versand benötigen oder Rücksendungen anfragen, können beispielsweise KI-gestützte Chatbots nutzen, um nahtlose Unterstützung zu erhalten.

Darüber hinaus bietet Generative AI hyper-personalisierte Erlebnisse im großen Maßstab und erfüllt die gestiegene Nachfrage von 73 % der Kunden nach besserer Personalisierung.

Anwendungsfälle für Generative AI im E-Commerce

Im Folgenden betrachten wir die Hauptanwendungen und Anwendungsfälle, in denen Generative AI ihre Fähigkeit zeigt, Produktivität, Individualisierung und Kundenengagement im Bereich des Online-Shoppings zu verbessern.

Personalisierte Chatbots für den Kundenservice

Die Integration von Generative AI in den E-Commerce stellt eine Evolution hin zu individuelleren und ansprechenderen Kundenerlebnissen dar. Die Integration von auf Gen AI basierenden Chatbots in Unterstützungsfunktionen sorgt dafür, dass der gesamte Prozess individualisiert wirkt. Obwohl Chatbots in der Welt des Online-Handels zu unverzichtbaren Werkzeugen geworden sind, haben sie noch nicht die sprachlichen Fähigkeiten erreicht, die Generative AI ihnen verliehen hat. 

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 Werbe-Mailings. Einer Umfrage zufolge sind 80 % der Verbraucher geneigt zu kaufen, wenn Unternehmen personalisierte Erlebnisse bieten. Interne Benutzer und eine Stichprobe echter Kunden bewerteten das Arbeitsmodell, das sie mit einem vollständig einbezogenen Einkaufserlebnis, das relevante Einblicke, Personalisierung und Realität bot, erfreute und überraschte. 

Dynamische Preisstrategien

Online-Shopping-Plattformen können enorme Datenmengen in Echtzeit analysieren, wie frühere Verkäufe, Konkurrenzpreise, Nutzerverhalten und Geschäftstrends. Die umfassende Analyse ermöglicht es Unternehmen, Trends und Zusammenhänge zu erkennen, die typische Preisstrategien möglicherweise übersehen. Generative AI-Systeme können erwartete Nachfrageschwankungen mit hoher Genauigkeit vorhersagen, sodass Unternehmen die Preise anpassen können, um ihre Gewinne und Einnahmen zu maximieren. 

Virtuelle Einkaufsassistenten

Virtuelle Einkaufsbegleiter wurden entwickelt, um in Echtzeit mit den Verbrauchern zu interagieren, sie durch den Kaufprozess zu führen, Anfragen zu beantworten, Produktvorschläge zu machen und bei Entscheidungen zu helfen. Langsame Antworten auf Verbraucherfragen können dazu führen, dass Verkaufschancen verpasst werden, während Verfügbarkeit ein Interesse an der Marke signalisieren kann. Darüber hinaus können virtuelle Einkaufsbegleiter über verschiedene Medien und Interaktionen hinweg eingesetzt werden, wie Webseiten, Smartphone-Apps, soziale Netzwerke und Messaging-Apps. 

Lieferketten und Bestandsmanagement

Intelligente künstliche Intelligenz optimiert das Lieferkettenmanagement, indem sie Verkaufsdaten, Nachfragetrends und Lagerbestände analysiert. Diese Werkzeuge helfen Händlern, die Nachfrage vorherzusagen, Sicherheitsbestände zu bewerten und langsame Artikel zu identifizieren. Außerdem hilft Generative AI, Hypothesen zu hypothetischen Szenarien aufzustellen, um sich auf logistische Störungen vorzubereiten, Händler zu bewerten, logistische Routen zu optimieren und die letzten Lieferungen zu verbessern. 

Herausforderungen von Generative AI im E-Commerce

Generative AI hat enormes Potenzial zur Revolutionierung des E-Commerce, ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Von Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes bis hin zu algorithmischen Vorurteilen werden wir die Herausforderungen untersuchen, die Unternehmen überwinden müssen, um vollständig von dieser revolutionären Technologie zu profitieren.

Datenqualität und -quantität

Generative AI-Modelle sind überwiegend auf qualitativ hochwertige Informationen angewiesen, um während des Lernens und der Vorhersagen effektiv zu arbeiten. Internetdatenbanken haben jedoch häufig Probleme wie Unzulänglichkeiten, Inkonsistenzen und Vorurteile. Vorhandene oder genaue Daten können zu guten Ergebnissen führen, wie eine Studie des MIT aus dem Jahr 2022 zeigt, die ergab, dass 85 % der KI-Projekte aufgrund unzureichender Datenqualität gescheitert sind. 

Ethik- und Vorurteilsminderung

Generative AI-Modelle könnten potenziell auf vertrauliche oder private Daten des Internetunternehmens oder seiner Kunden zugreifen, nutzen oder diese offenlegen, wie Präferenzen, Verhaltensweisen, Meinungen und Bankdaten. Dies stellt erhebliche Risiken dar und wirft Bedenken hinsichtlich Datenschutz- und Sicherheitsverfahren auf. Während des gesamten KI-Entwicklungszyklus müssen E-Commerce-Organisationen umfassende Verfahren zur Erkennung, Minderung und Bewertung von Vorurteilen und Fairness implementieren. 

Integrationsschwierigkeiten mit bestehenden Systemen

Online-Shopping-Systeme umfassen häufig ein komplexes Ökosystem miteinander verbundener Anwendungen, Datenbanken und Infrastrukturkomponenten. Um die nahtlose Integration von Generative AI-Funktionen zu gewährleisten, müssen die bestehenden Technologien kompatibel sein, die Daten interoperabel sein und unterschiedliche Systeme synchronisiert werden.

Ressourcenintensität

Generative AI-Modelle erfordern erhebliche Rechenressourcen und Infrastruktur für Inferenz- und Trainingsaktivitäten. Der Aufbau komplexer neuronaler Netzwerkmodelle auf großen Datensätzen erfordert leistungsstarke Rechencluster, spezielle 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 Generative AI, um ihre Abläufe und Kundenerfahrungen zu verbessern. Angesichts der nachgewiesenen Wirksamkeit von Generative AI in verschiedenen Branchen sollten Unternehmen vorsichtig sein, ihr Potenzial für Innovation und Kreativität zu erkunden. Jede Technologie hat ihre eigenen Herausforderungen und Unsicherheiten, und es ist ratsam, sich nicht kopfüber in ihre Implementierung zu stürzen, bis diese Merkmale vollständig verstanden sind.