Einkaufserlebnis: Wie künstliche Intelligenz die Performance von Onlineshops verbessern kann

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Einkaufserlebnis: Wie künstliche Intelligenz die Performance von Onlineshops verbessern kann

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Der Online-Handel steht unter dem Druck, für seine Kunden das perfekte Einkaufserlebnis zu schaffen. Denn der Markt bestraft ohne Pardon jeden, der das nicht tut. Will man im virtuellen Geschäft die Kaufabsichten und Vorlieben von Kunden verstehen, so erfordert dies einen erheblichen Aufwand an Optimierung und das Durchforsten großer Datenbestände.
Zukunftstechnologien

Quelle: yucelyilmaz/Shutterstock

  • Aktuelle Umfrage von Lucidworks untersucht, wie Online-Händler die Performance ihrer Webshops erhöhen können.
  • Kunden, die die Suchfunktion im Webshops nutzen, sind auch bereit für Käufe.
  • Faktoren wie die Webseite-Performance oder die Auffindbarkeit der Produkte wirken sich auf das Kaufverhalten aus.

Bei einer aktuellen Umfrage von Lucidworks, spezialisiert auf Lösungen zum Einsatz künstlicher Intelligenz im E-Commerce, wurden Online-Händler mit einem Umsatz von mehr als 100 Millionen Dollar danach gefragt, wie sich die Performance ihrer Webshops verbessern lässt. Die Maßnahmen zielen darauf ab, das Einkaufserlebnis zu verbessern, also zum Beispiel durch eine bessere Suchfunktion im Onlineshop oder die Personalisierung von Angeboten.

Untersuchungen haben gezeigt, dass Kunden, die die Suchfunktion von Webshops nutzen, auch bereit sind, einen Kauf zu tätigen. Allerdings scheitern diese Suchvorgänge zu 80 Prozent, weil sich die Website auf eine simple Stichwortsuche stützt. Um eine größere Relevanz zu erreichen, müssen Anbieter die Suchanfragen der Kunden analysieren und dann anhand der gewonnenen Erkenntnisse Synonymlisten, Geschäftsbedingungen, Ontologien, Gewichtungen von Eingabefeldern und zahlreiche andere Aspekte ihrer Suchkonfiguration optimieren. Wie lassen sich in dieser Situation das Einkaufserlebnis der Kunden und damit letztlich Umsatz und Gewinn optimieren?

Einkaufserlebnis: Kunden vom ersten Besuch an besser kennen

47 Prozent der befragten Einzelhändler gaben an, dass zwischen elf und 15 Prozent ihrer Kunden während ihres Besuchs im Online-Shop einen oder mehrere Artikel in ihren virtuellen Einkaufswagen legen, man spricht hier von der Add-to-Cart-Rate (ATC). 28 Prozent der Einzelhändler hatten ein ATC von durchschnittlich fünf bis zehn Prozent registriert. 42 Prozent der Einzelhändler gaben eine Click-Through-Rate (CTR) von 16 bis 25 Prozent an, 31 Prozent der Befragten erzielten eine höhere CTR als der Durchschnitt.

Die meisten Käufer, nämlich 60 Prozent, besuchen eine Website bis zu vier Mal, bevor sie einen Kauf tätigen, 40 Prozent machen sogar mehr als fünf Besuche, bevor sie sich zu einem Kauf entschließen. Für die 67 Prozent der Einzelhändler, die systematisch Kunden-Feedbacks sammeln und auswerten, bietet jeder dieser Besuche, zusätzlich zu ATC und CTR, ein besseres Verständnis der Absicht der Käufer und verbessert die Chancen auf einen Upsell oder Cross-Sell – also den Verkauf zusätzlicher oder ergänzender Produkte.

Mehrere Datenquellen für die Suchfunktion einbeziehen

Die Händler greifen typischerweise auf Daten aus verschiedenen Quellen zurück, um sich ein umfassendes Bild von ihren Kunden zu machen. Bei 76 Prozent der Befragten stehen an erster Stelle die Treuebonussysteme von Markenartikeln; an zweiter Stelle (59 Prozent) folgen POS-Daten (Point-of-Sale). An dritter Stelle der Nutzung durch Online-Einzelhändler (40 Prozent) stehen Geografische Informationssysteme (GIS). So können die Händler sehen, wo sich der Kunde befindet.

Ohne GIS-Technologie könnte der Onlineshop bei Kunden auf den Kanarischen Inseln für eine Schneeschaufel werben oder bei Isländern in der kalten Jahreszeit für einen Rasenmäher. Das gilt es zu vermeiden, denn wenn Händler Kunden bestimmte Produkte anpreisen, ohne ihren Kontext und ihr Verhalten zu kennen, könnten diese sich sogar dazu veranlasst sehen, künftig anderswo einzukaufen.

Auf Nachfragespitzen im Online-Shop vorbereitet sein

Faktoren wie die Performance der Website, die Auffindbarkeit der Produkte und personalisierte Empfehlungen wirken sich allesamt darauf aus, ob ein Kunde den Shop später erneut besucht, ob er etwas kauft oder die Suche abbricht. Diese Faktoren erweisen sich besonders in Zeiten großer Einkaufsvolumina, wie etwa in der Vorweihnachtszeit, als entscheidend. 73 Prozent der befragten Einzelhändler nannten Server-Ausfälle, ein verschlechtertes Antwortverhalten der Website und eine schlechte Customer Experience als diejenigen Aspekte, die sie in Zeiten sehr hoher Nachfrage am meisten fürchten.

Dabei ist zu bedenken, dass 40 Prozent der potenziellen Kunden ihren Besuch auf dem Onlineshop abbrechen, wenn die Ladezeit der Website länger als drei Sekunden dauert.  Stellen Sie also sicher, dass die Leistung der Website, einschließlich der Ladegeschwindigkeit der Seiten, den Zustrom der Feiertags-Shopper bewältigen kann.

Einkaufserlebnis: Veraltete Inventardaten kosten Umsatz

Eine zeitgemäße Technik ermöglicht es Einzelhändlern, ihre Produkt- und Inventardaten mit einem Verzug von weniger als 30 Minuten zu aktualisieren. Allerdings gaben 53 Prozent der Einzelhändler an, dass sie bis zu 24 Stunden oder mehr benötigen, um einen neuen Katalogartikel einzurichten, damit sie ihn online zum Verkauf bereitstellen können. Eine der Hauptursachen dafür könnte eine veraltete IT-Infrastruktur sein: Diese führt zu längeren Vorlaufzeiten, wodurch Chancen für zeitkritischere Trends verpasst werden könnten.

Normalerweise sind Einzelhändler keine Technikexperten. Mit den jüngsten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist es jedoch einfacher geworden, die Leistung der Website zu verbessern, auch ohne sich mit den Einzelheiten von Suchalgorithmen auskennen zu müssen. Der Einzelhandel hat begonnen, KI-gestützte Tools auf breiter Front einzusetzen.

Die Händler haben jedoch noch einen weiten Weg vor sich, um hyper-personalisierte Erfahrungen zu schaffen und die Absichten der Kunden zu verstehen, da viele dieser Aufgaben noch immer manuell ausgeführt werden. Es überrascht nicht, dass größere Einzelhändler mit einem Umsatz von über 400 Millionen Dollar bei der Einführung von KI-basierten Systemen die Nase vorn haben.

Einkaufserlebnis: Mit KI-Tools Schlüsselbegriffe identifizieren

Laut Umfrage ist derzeit die Klassifizierung der Dokumentation, wie die Zuordnung von Artikeln zu bestimmten Kategorien, um sie leichter auffindbar zu machen, die häufigste Anwendung von KI und ML, unmittelbar gefolgt vom Einsatz dieser Technologien für die Generierung automatischer Produktempfehlungen. An dritter Stelle steht die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). In diesem Kontext arbeiten viele Online-Händler daran, das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz  zur Identifizierung von Schlüsselsätzen und -begriffen verbessern.

In der heutigen vernetzten Einkaufsumgebung können Faktoren wie die Leistung der Suchmaschinen und die Auffindbarkeit von Produkten sowohl den Online- als auch den Ladenverkauf stark beeinflussen. Für Einzelhändler sind die Fähigkeit ihres Webshops zur Bereitstellung relevanter Suchergebnisse, personalisierter Empfehlungen eines Antwortverhaltens in Echtzeit, zu zentralen Komponenten eines langfristigen Wettbewerbsvorsprungs geworden.  (sg)

Lucidworks Fuhrmann

Über den Autor: Philipp Fuhrmann ist Regional Director Deutschland, Österreich und Schweiz bei Lucidworks und Ansprechpartner für Kunden und Partner in der gesamten DACH-Region. Er berät seit über zehn Jahren Unternehmen im Bereich innovative und visionäre Technologien mit dem Schwerpunkt auf nachhaltiges Wachstum, Personalisierung und Optimierung.

Lesen Sie auch: Kundenservice: Deutsche Verbraucher bevorzugen die personalisierte Ansprache

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