Entscheidungen im E-Commerce laufen schnell ab, mitunter in Sekundenbruchteilen. Moderne Deep-Learning-Methoden sind in der Lage, riesige Datenmengen binnen kürzester Zeit auszuwerten – viel schneller als jeder Mensch. Und das Beste: Mit jeder getroffenen Entscheidung durch künstliche Intelligenz (KI) lernt der Algorithmus dazu. Dieser Beitrag zeigt dir, wie die Technologie funktioniert, welche Vorteile sie hat und wie du Deep Learning im E-Commerce einsetzt, um deinen Erfolg zu steigern.
Diese Inhalte erwarten dich in diesem Blogartikel:
Definition: Was ist Deep Learning im E-Commerce?
Deep Learning vs. Machine Learning: KI schlägt Kopf
Einsatz von Deep Learning im E-Commerce: Beispiele aus der Praxis
Optimierung der Suchergebnisse
Automatisierte Ermittlung des optimalen Preises
Vermeidung von Kundenabwanderungen
Erkennung von Betrugsfällen
Unterstützung bei der Kundenbetreuung
Personalisierung im E-Commerce
Potenzial: Welche Vorteile liefert Deep Learning im E-Commerce?
Fazit: Deep Learning im E-Commerce erfolgreich einsetzen
Häufige Fragen zu Deep Learning im E-Commerce
Definition: Was ist Deep Learning im E-Commerce?
Deep Learning beschäftigt sich wie auch das übergeordnete Thema Machine Learning mit den Lernprozessen künstlicher Intelligenz. Es basiert auf sogenannten neuronalen Netzen. Diese sind ähnlich aufgebaut wie das Gehirn: Sie bestehen aus verschiedenen Schichten, den Eingangs-, Zwischen- und Ausgangsneuronen, die das künstliche Gehirn miteinander verknüpft. Je umfangreicher dieses Neuronensystem ist, desto komplexere Sachverhalte kann der Deep-Learning-Algorithmus verarbeiten.
Um die Definition von Deep Learning besser zu verstehen, hilft ein Blick darauf, wie Menschen lernen. Sie erfassen alle Details einer Situation und wägen ab, ehe sie eine Entscheidung treffen. Anschließend hinterfragen sie ihre Entscheidung: War sie nicht korrekt, erfolgt eine Korrektur und der Mensch lernt daraus. War sie in Ordnung, bestätigt dies die erste Auswahl.
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Nach demselben Prinzip funktioniert Deep Learning: Die Maschine trifft eigenständig Entscheidungen und hinterfragt diese. Deep Learning ist also in der Lage, sich selbstständig weiterzuentwickeln und aus Fehlern ebenso wie aus Erfolgen zu lernen.
Deep Learning vs. Machine Learning: KI schlägt Kopf
Deep Learning und Machine Learning eint, dass beide die künstliche Intelligenz für Unternehmen in der E-Commerce-Technologie nutzbar machen. Doch trotz der gemeinsamen Basis gibt es einen wesentlichen Unterschied:
- Beim Machine Learning muss der Mensch in den Lernprozess eingreifen. Er unterstützt bei der Datenanalyse und macht Vorgaben für den Entscheidungsprozess.
- Beim Deep Learning hat der Mensch lediglich die Aufgabe, die Datenbasis zur Verfügung zu stellen. Die Maschine analysiert alle Informationen eigenständig, leitet daraus eine Prognose ab, trifft eine Entscheidung und lernt aus dem Ergebnis. Der Mensch muss in den Lernprozess der selbstlernenden Algorithmen nicht eingreifen. Die Kehrseite ist allerdings, dass für Deep Learning extrem mehr Daten benötigt werden.
Beispiel: Das Modell soll lernen, ob es sich um einen Apfel oder eine Banane handelt und bekommt hierfür Bilder von beiden Objekten zum Lernen. Beim Machine Learning kann hier ein Mensch als Features beispielsweise Farbe und Form vorgeben, um das Problem bereits ganz gut zu lösen. Beim Deep Learning wird das Bild, d. h. alle Pixel als Input reingegeben. Beim Output gibt das Netzwerk ein Signal ab, ob es glaubt, dass es eher ein Apfel oder eine Banane ist. Dann bekommt es das Feedback, ob die Vorhersage stimmt. Basierend darauf werden die Parameter des Netzwerks in mehreren Stufen angepasst. Dieser Prozess wiederholt sich so lange, bis das Modell keine besseren Vorhersagen mehr machen kann bzw. die Parameter nicht mehr angepasst werden.
(Quelle: Eigene Darstellung)
Übrigens: Nach dem Prinzip „Trial and Error“ lernt die Maschine beim Reinforcement Learning. Sie verfügt zunächst nicht über die notwendigen Informationen, um Entscheidungen zu treffen, sondern muss sich diese selbst erarbeiten.
Einsatz von Deep Learning im E-Commerce: Beispiele aus der Praxis
Die künstliche Intelligenz ist keine Zukunftsmusik – sie wird bereits heute erfolgreich in der E-Commerce Data Science eingesetzt. Die folgenden Beispiele für Deep Learning zeigen, wie du das eigenständige maschinelle Lernen im Online-Handel einsetzen kannst.
Optimierung der Suchergebnisse
Deep Learning kann die Ergebnisse einer Suche optimieren. Die Maschine bewertet anhand des Nutzerverhaltens, ob der User das gewünschte Produkt gefunden hat. Ist dies nicht der Fall, bezieht sie die Erkenntnisse in die intelligente Suche ein, um die Ausgabe der richtigen Produkte dadurch sukzessive zu verbessern.
Automatisierte Ermittlung des optimalen Preises
Produktpreise sind im E-Commerce längst nicht mehr starr, sondern bedürfen der täglichen Anpassung. Diese Veränderungen für Tausende oder Millionen Produkte vorzunehmen, ist für den Menschen allerdings nicht machbar. Deep Learning ermöglicht Dynamic Pricing, indem es die Auswirkungen einer Preissteigerung oder -senkung selbstständig bewertet und daraus Rückschlüsse für zukünftige Entscheidungen zieht. Du kannst die Preisfindung dabei an verschiedenen Aspekten ausrichten:
- Angebot und Nachfrage: Je höher die Nachfrage nach einem Artikel ist und je weniger Wettbewerber ihn anbieten, umso teurer wird er.
- Wettbewerb: Sinken die Preise im Wettbewerb, erfolgen auch im eigenen Online Shop Anpassungen.
- Kosten: Die Preisermittlung beruht auf den entstandenen Kosten, sodass die Margen stabil bleiben.
Vermeidung von Kundenabwanderungen
Absprünge während der Produktsuche oder des Checkouts kosten im E-Commerce bares Geld. Die künstliche Intelligenz unterstützt Online-Händler dabei, potenzielle Käufer bei der Stange zu halten. Drohen Nutzer, den Kaufprozess abzubrechen, kann die Maschine binnen Sekundenbruchteilen ein individuelles Angebot einblenden, das zum Bleiben animiert. So kannst du mithilfe des Churn Managements also die Absprungrate senken und die Conversion Rate steigern.
Erkennung von Betrugsfällen
Schäden durch Betrugsfälle können enorme Ausmaße annehmen – neben teuren Rückbuchungen entsteht im schlimmsten Fall ein irreparabler Schaden für das Unternehmensimage. Deep Learning kann lernen, aus einer riesigen Menge von Transaktionen die eine zu finden, die Anomalien aufweist und betrügerische Absichten vermuten lässt. Somit ist KI in der Lage, Betrugsfälle zu verhindern.
Unterstützung bei der Kundenbetreuung
Deep Learning kann im E-Commerce außerdem den Kundenservice revolutionieren. Denn dank Deep Learning kommunizieren Chatbots in einer natürlichen Sprache mit den Kunden, identifizieren und interpretieren deren Probleme und geben ihnen qualifizierte Lösungen an die Hand. Durch Befragung der Kunden („Konnten wir Ihr Problem lösen?“) lernt die Maschine, ob ihr Lösungsvorschlag korrekt war oder der Nachjustierung bedarf. Sie gibt keine Textbausteine mehr aus, sondern antwortet eigenständig und individuell.
Personalisierung im E-Commerce
Mithilfe von Deep-Learning-Methoden finden Online-Händler zudem heraus, welche Aktionen Käufer als Nächstes planen. Auf Basis der angesehenen Produkte, der Verweildauer sowie des Nutzerverhaltens kann die künstliche Intelligenz personalisierte Inhalte ausgeben, etwa um passende Alternativen anzuzeigen, weitere Produkte zu empfehlen oder die Kaufentscheidung zu unterstützen.
(Quelle: Screenshot von goertz.de)
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Potenzial: Welche Vorteile liefert Deep Learning im E-Commerce?
Deep Learning entfaltet im E-Commerce zahlreiche Vorteile:
- Höhere Umsätze: Personalisierte Angebote, optimierte Suchergebnisse und Preise sowie eine individuelle Kundenbetreuung – Deep Learning legt den Grundstein für eine bessere Vertrauensbasis und in der Folge höhere Umsätze.
- Relevantere Marketingkampagnen: Mithilfe von Deep-Learning-Methoden kannst du Marketingkampagnen noch persönlicher für jeden Kunden gestalten. Die Streuverluste lassen sich dadurch deutlich reduzieren, ein effektiveres Marketing ist möglich.
- Innerbetriebliche Effizienz: Zeitraubende Arbeiten wie Kundenservice oder Prognosen lassen sich dank intelligenter E-Commerce Data Science automatisieren und somit effizienter gestalten. Das setzt Kapazitäten für strategische Aufgaben frei.
- Besser informierte Entscheidungen: Deep Learning ermöglicht im E-Commerce durchdachte Entscheidungen auf der Basis von Fakten und Erfahrungswerten – dank Real Time Analytics sogar in Echtzeit. KI kann Unternehmenserfolg planen, statt ihn nur zu prognostizieren.
Fazit: Deep Learning im E-Commerce erfolgreich einsetzen
Mit Deep Learning verbesserst du die Customer Journey für deine Kunden, gestaltest ein personalisiertes Einkaufserlebnis, revolutionierst deinen Kundenservice und beugst Betrugsfällen vor. Somit kannst du deine Umsätze steigern, deine Marketingkampagnen optimieren und die Abläufe im Betrieb effizienter gestalten.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learning, das mit riesigen Datenmengen arbeitet. Charakteristisch ist, dass sich die künstliche Intelligenz beim Deep Learning eigenständig und ohne Zutun des Menschen weiterentwickelt.
Wie unterscheiden sich Deep Learning und Machine Learning?
Beim klassischen maschinellen Lernen muss der Mensch Regeln hinterlegen, um der Maschine Entscheidungen zu ermöglichen. Ein Deep-Learning-Algorithmus trifft eigenständig Entscheidungen – es ist also kein menschlicher Einfluss notwendig.
Was sind neuronale Netze?
Neuronale Netze sind die Basis für die intelligenten Entscheidungen von Deep Learning. Sie sind künstlich aufgebaut, aber ähnlich vernetzt wie die Neuronen im menschlichen Gehirn.
Warum ist Deep Learning im E-Commerce so wichtig?
Im E-Commerce stehen Unmengen an Daten zur Verfügung, die du zur Optimierung von Umsätzen einsetzen kannst. Deep Learning ermöglicht es Unternehmen, dieses Potenzial effizient zu nutzen.
Welche typischen Anwendungsfälle von Deep Learning gibt es?
Im E-Commerce gibt es zahlreiche Anwendungsfelder, beispielsweise um mehr Personalisierung im E-Commerce zu erreichen, Betrugsfällen vorzubeugen, Kunden noch besser zu betreuen oder die Ergebnisse einer Produktsuche im Online Shop treffsicherer zu gestalten.
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