Künstliche Intelligenz hat sich im E-Commerce längst vom Zukunftsthema zum praktischen Werkzeug entwickelt. Diverse KI-Anwendungen unterstützen Onlinehändler dabei, Arbeitsabläufe zu automatisieren und das Einkaufserlebnis gezielter auf die Bedürfnisse ihrer Kunden auszurichten. Insbesondere für Unternehmen mit umfangreichen Produktsortimenten ergeben sich dadurch neue Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.
Wir stellen Ihnen fünf konkrete Anwendungsbeispiele vor, die zeigen, wie Unternehmen von KI im E-Commerce profitieren können.
Im E-Commerce kommt KI sowohl im direkten Kundenkontakt als auch in internen Geschäftsprozessen zum Einsatz. Sie unterstützt Unternehmen dabei, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, Kaufentscheidungen zu erleichtern und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Die verwendeten Technologien verarbeiten große Datenmengen, erkennen Muster und sind in der Lage, daraus Vorhersagen oder Empfehlungen abzuleiten. Außerdem kann generative KI eigenständig Inhalte wie Produktbeschreibungen oder Antworten auf Kundenanfragen erstellen.
Die Grundlage vieler Anwendungen bildet Machine Learning (maschinelles Lernen), das heißt: Algorithmen lernen aus vorhandenen Daten, um beispielsweise Kaufwahrscheinlichkeiten zu berechnen oder passende Produkte vorzuschlagen.
Wie lässt sich KI im E-Commerce konkret nutzen? Die folgenden fünf Beispiele zeigen, wo künstliche Intelligenz im Onlinehandel bereits heute eingesetzt wird und welche Vorteile sich daraus für Unternehmen ergeben können.
Wer in einem Onlineshop einkauft, kennt Produktempfehlungen wie „Das könnte Ihnen auch gefallen“ oder „Andere Kunden kauften auch“. Hinter solchen Funktionen stehen häufig Empfehlungssysteme, die mithilfe künstlicher Intelligenz passende Artikel auswählen.
Dafür analysieren KI-Algorithmen beispielsweise, welche Produkte ein Kunde angesehen hat, welche Artikel bereits gekauft wurden oder welche Produkte häufig gemeinsam bestellt werden. Aus diesen Informationen lassen sich Interessen ableiten, die bei der Auswahl weiterer Angebote berücksichtigt werden.
Ein Beispiel: Ein Kunde sucht in einem Onlineshop nach einer Kamera. Anhand seiner bisherigen Interaktionen erkennt das System, welche Modelle für ihn infrage kommen. Zusätzlich können kompatible Objektive und passendes Zubehör vorgeschlagen werden.
Die Suchfunktion gehört zu den wichtigsten Elementen eines Onlineshops. Doch herkömmliche Suchfunktionen orientieren sich stark an den eingegebenen Suchbegriffen. KI-gestützte Systeme können dagegen die Bedeutung einer Suchanfrage berücksichtigen und dadurch auch Ergebnisse liefern, deren Produktbezeichnungen nicht exakt mit der Eingabe übereinstimmen.
Wenn ein Kunde beispielsweise nach „wasserdichten Schuhen für lange Wanderungen“ sucht, kann eine intelligente Produktsuche die Absicht hinter der Formulierung erkennen. Sie zeigt dann alle geeigneten Wanderschuhe des Sortiments an, auch wenn in ihren Produktbeschreibungen die Anfrage nicht wortwörtlich vorkommt.
Möglich wird das unter anderem durch Natural Language Processing (NLP). Die Technologie ermöglicht es Computersystemen, natürliche Sprache zu verarbeiten und Zusammenhänge zwischen Begriffen zu erkennen. Wie gut solche Suchsysteme funktionieren, hängt allerdings von den hinterlegten Produktinformationen ab.
Die Pflege von Produktinformationen gehört zu den zeitintensiven Aufgaben im E-Commerce. Besonders Unternehmen mit großen Sortimenten müssen zahlreiche Datensätze verwalten und regelmäßig aktualisieren. Hinzu kommen Anforderungen verschiedener Vertriebskanäle, die jeweils unterschiedliche Informationen benötigen. Die automatisierte Erstellung von Produkttexten mithilfe generativer KI kann hier Abhilfe schaffen: Auf Grundlage vorhandener Produktattribute können KI-Systeme beispielsweise Beschreibungen formulieren, die technische Eigenschaften verständlich erklären. Und auch die Anpassung von Texten an unterschiedliche Vertriebskanäle oder Zielgruppen lässt sich teilweise automatisieren.
Möchte ein Hersteller etwa mehrere Hundert neue Artikel in seinen Onlineshop aufnehmen, kann eine angebundene KI-Anwendung die technischen Produktinformationen nutzen, die bereits im PIM vorliegen. Die KI erstellt dann erste Entwürfe für Produktbeschreibungen, die durch die zuständigen Mitarbeiter nur noch geprüft und anschließend zur Veröffentlichung freigegeben werden.
Fragen zur Verfügbarkeit eines Produkts, zum Versandstatus oder zu Rückgabemöglichkeiten gehören zum Alltag im E-Commerce. Viele dieser Anliegen wiederholen sich und beanspruchen entsprechend viel Zeit im Kundenservice. KI-gestützte Chatbots können einen Teil solcher Anfragen automatisiert bearbeiten. Anders als einfache, regelbasierte Chatbots, die vorgegebene Antwortpfade durchlaufen, können moderne KI-Systeme frei formulierte Fragen verarbeiten und darauf abgestimmte Antworten erzeugen.
Ein Kunde möchte beispielsweise wissen, ob ein bestimmtes Ersatzteil zu seinem Gerät passt. Ein KI-Chatbot kann die Frage analysieren und auf hinterlegte Produktinformationen zugreifen, um geeignete Artikel vorzuschlagen – zumindest, wenn das System Zugriff auf verlässliche Kompatibilitätsdaten hat.
Auch bei Fragen zu bereits aufgegebenen Bestellungen können Chatbots unterstützen. Sind sie an die entsprechenden Systeme angebunden, lassen sich beispielsweise Informationen zum aktuellen Lieferstatus bereitstellen.
Für Unternehmen ergeben sich daraus primär diese Vorteile:
Wichtig: Aus unserer Sicht bleibt die persönliche Betreuung ein Muss. Das gilt ganz besonders für komplexe Fragen und Beschwerden. Unternehmen sollten deshalb festlegen, wann eine Anfrage an einen Mitarbeiter übergeben wird. Ebenso muss sichergestellt sein, dass Chatbots nur auf Informationen zugreifen, für deren Verarbeitung eine entsprechende Berechtigung besteht.
Wie viele Produkte werden in den kommenden Wochen benötigt? Wann ist mit einer erhöhten Nachfrage zu rechnen? Und welche Preisgestaltung passt zur aktuellen Marktsituation? Für solche Fragen können Unternehmen Predictive Analytics einsetzen, also Verfahren, die vorhandene Daten analysieren, um Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Entwicklungen zu berechnen.
Im E-Commerce kommen dafür unter anderem historische Verkaufszahlen zum Einsatz. KI-Modelle können Muster erkennen und daraus Prognosen zur voraussichtlichen Nachfrage erstellen. Je nach Anwendung lassen sich weitere Einflussfaktoren wie saisonale Entwicklungen berücksichtigen.
Doch, Achtung: Die Qualität der Prognosen hängt von der verfügbaren Datenbasis ab. Unvollständige Verkaufsdaten oder außergewöhnliche Marktveränderungen können die Ergebnisse beeinflussen. KI liefert deshalb keine sicheren Vorhersagen, sondern unterstützt Unternehmen dabei, Entscheidungen auf einer fundierteren Grundlage zu treffen.
Die vorgestellten Beispiele zeigen, dass künstliche Intelligenz sowohl das Einkaufserlebnis als auch interne Geschäftsprozesse beeinflussen kann.
Die wichtigsten Potenziale im Überblick:
| Vorteil | Konkreter Nutzen für Ihr Unternehmen oder Ihre Kunden |
| Höhere Prozesseffizienz | Weniger manueller Aufwand bei wiederkehrenden Aufgaben |
| Verbesserte Customer Experience | Relevantere Produktempfehlungen und erleichterte Produktsuche |
| Umsatzpotenziale | Zusätzliche Kaufimpulse durch personalisierte Angebote |
| Optimierte Produktdatenpflege | Schnellere Erstellung und Prüfung von Produktinformationen |
| Fundiertere Entscheidungen | Bessere Einschätzung von Nachfrage und Bestandsbedarf |
Allerdings lassen sich die Vorteile nicht pauschal auf jedes Unternehmen übertragen. Bei der Auswahl geeigneter Anwendungen lohnt sich ein Blick auf die bestehenden Prozesse: Wo entstehen besonders hohe Aufwände? Welche Aufgaben wiederholen sich regelmäßig? Und an welchen Stellen kann eine Automatisierung messbare Verbesserungen schaffen?
Eine schrittweise Einführung mit klaren Zielen hilft dabei, den Nutzen einzelner KI-Anwendungen zu bewerten, bevor sie umfassender eingesetzt werden.
Sie möchten KI im E-Commerce gezielt einsetzen? Eine tragfähige technische Basis und verlässliche Produktdaten schaffen dafür gute Voraussetzungen. Als erfahrene Agentur für Datenmanagement unterstützen wir Unternehmen seit vielen Jahren bei der Konzeption und Umsetzung zukunftsfähiger Lösungen.
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und lassen Sie uns über Ihr Vorhaben sprechen. Gemeinsam betrachten wir Ihre bestehenden Systeme und entwickeln einen Ansatz, der zu Ihren Anforderungen passt.