Vier Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz den E-Commerce verändert

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Es ist einfach, im E-Commerce an Boden zu verlieren. Auf einem überfüllten Markt, auf dem Kunden mit einem einfachen Klick auf einen Link etwas vom Konkurrenten kaufen können, müssen Einzelhändler hart arbeiten. Jeder Suchbegriff, jede Produktbeschreibung und jeder Benutzerpfad ist wichtig.

Es überrascht nicht, dass kluge Spieler vonFolgendem abhängig geworden sind, die Fülle von Daten, die die Verbraucher bei jedem Schritt des Geschäftsprozesses zur Verfügung stellen. Sie setzen Predictive Analytics, maschinelles Lernen und andere künstliche Intelligenz -Techniken ein, um die Regeln des Spiels neu zu definieren, einige helfen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, und insgesamt die Kundenzufriedenheit zu verbessern. 

Hier sind nur einige Beispiele dafür.  

Verbesserung der Produktentdeckung mit Bildklassifizierung

Einige der interessantesten Versuche, das Einkaufserlebnis zu erweitern, beinhalteten die Klassifizierung, das Verständnis und die Auslegung von Bildern. Mit Pinterests visueller Suchfunktionkann man die Anfänge, wie die KI in den Einzelhandel passt, sehen, welche die Kundenerfahrung unterstützt durch alternative aber dennoch intuitive Art auf der Suche nach Produkten

Zum Beispiel, ist der Benutzer auf der Suche nach etwas, das er nicht genau benennen kann. Wenn wir an die Wichtigkeit von Handwerk und Stil für Marken wie Pinterest und Etsy denken, liegt die kommerzielle Stärke, sagen zu können finde etwas, das ein bisschen so wie“ aussieht auf der Hand. 


Bildquelle: Seerinteractive

 CamFind ist eine visuelle Suchmaschine, die KI nutzt, um Verbraucher mit Informationen und Marken zu verbinden. Sobald ein Benutzer ein Bildgeknippst hat,, nutzt die CamFind App eine mobile visuelle Suchtechnologie, um das Objekt zu identifizieren und Informationen darüber bereitzustellen.

 Vielleicht finden Sie ein schönes Paar Schuhe, das jemand an hat anstatt das es in einem Schaufenster steht. DieAnwendung identifiziert die Marke, zeigt Produktinformationen und Links zu Online-Marktplätze, die die Schuhe auf Lager haben. Camfind kann auch andere Arten von Daten aus Bildern extrahieren; beispielsweise Filmplakate, wassofort Ergebnisse für die lokalen Kinoprogramme, Filmtrailer und Links zur Ticket-Seite erzeugt. 

Das Schlüsselelement hier ist, (jenseits der schweren Rechenleistung, die erforderlich ist, um Bilder überhaupt zu deuten), dass die Bildklassifizierung verwendet wird, um den Verkaufszyklus zu verkürzen und die Motivation zu fördern, einfach ausgedrückt, war der Kunde interessiert genug, um ein Bild aufzunehmen, so sollten wir die Hindernisse beseitigen, die möglicherweise verhindern, dass die Begeisterung zu einem Verkauf resultiert.

Für das Zusammenführen von Marketing und Vertrieb für ein besseres CRM-System

schaffen die Predictive Analytics völlig neue Möglichkeiten für Marketing und Vertrieb, Erstellung und Identifikation von Leads und zur Erhöhung der allgemeinen Umrechnungskurse. 

Mintigo, eine vorhersagene Plattform, deren neueste Anwendung, der Predictive Sales CoachKI nutzt, um den Kundenbeziehungsmanagement-Systemen (CRM) direkt eine umsetzbare Vertriebsintelligenz (zu bieten. CRM ist traditionell ein Datenspeicher gewesen, nützlich, aber mit Interpretationsbedarf; Mintigo hingegen kann erkennen, wer von Ihrer Firma kaufen wird, was sie kaufen werden, warum sie es brauchen und wie Sie sinnvollerweise mit ihnen interagieren, um Ihre Chancen auf einen Verkauf und die Größe des Verkaufs zu maximieren.

Mintigos Anwendung kombiniert prädiktive Einsichten, Kaufabsicht und Verkaufshandbücher in eine Schnittstelle, die einfach und direkt von modernen CRM-Systemen, (wie Salesforce, Oracle Sales Cloud, SAP und Microsoft Dynamics.) zugänglich ist. Jenseits individueller Leads kann es auch funktionieren, um Zielgruppen zu kategorisieren, und dann Build-Strategien was Marketing-Kampagnen unterstützen wird.

Einige der erfolgreichsten Marketing-Unternehmen der 2010er Jahre haben Marketing-Effektivität optimiert, was zu Lasten der Verbrauchererfahrung ging. Keiner zum Beispiel hat sich je darüber gefreut, Anzeigen zu haben, die sie durch das gesamte Web oder über ihre Geräte verfolgen. Entgegengesetzt dazu werden die erfolgreichsten Marketing-Unternehmen der nächsten fünf Jahre KI nutzen, um mehrere Datenquellen zu sammeln, sortieren und interpretieren, um die Marketing-Effektivität zu optimieren und gleichzeitig die Verbrauchererfahrung zu verbessern.

Kunden mit Smart-Technologie neu miteinbeziehen.

Natürlich wird KI auch zu neuen eigenständigen Produktkategorien führen, E-Commerce-Umsätze zu neuen Höhen bringen. Das Internet der Dinge (IoT) verwendet KI um Verbraucher mit E-Commerce in neuer Weise zu verbinden; angetrieben durch Technologie, die aber für eine sehr menschliche Erfahrung geschätzt wird.

Samsung hat zusammen mit FreshDirect und ShopRite zusammengearbeitet, um einen intelligenten Kühlschrank zu schaffen, der die KI-Technologie mit drei Kameras verbindet, die den Lebensmittelstand im Auge behalten und Lebensmittel bestellen kann, wenn der Stand niedrig wird. Das integrierte Smart-Tablet und die zugehörige Software kann Rezepte auf Basis der verfügbaren Zutaten empfehlen und sogar Ihren Familienessensplan organisieren.


Bildquelle: Samsung

Und da unsere Geräte immr mehr verbunden sind, (und denken Sie daran, eine Software kann in einer Weise aktualisiert werden, die ein Kühlschrank nicht kann), können wir von Diätplänen bis hin zu Tagebüchern alles erwarten, was unsere Nahrungs- und Essgewohnheiten in der Realzeit beeinflussen wird. Wollen Sie Kohlenhydrate reduzieren? Fragen Sie den Kühlschrank. Gehen Sie heute Abend bis spät aus? Nicht Mama anrufen, sagen Sie es einfach dem Kühlschrank und die Lebensmittel werden nicht verschwendet! Obwohl das nach reiner Bequemlichkeit klingt, werden Marken auch von der Reibungslosigkeit und Einfachheit profitieren, wonach sich die Verbraucher sehnen Amazon Dash ist das unfertige Vorzeigeobjekt für die Art und Weise, wie Prozesse im E-Commerce automatisiert werden.

Und die eine individuellere Kundenerfahrung anbieten

Jedes Unternehmen muss die richtige Person zum richtigen Zeitpunkt identifizieren, um einen Verkauf durchzuführen und die Technologie unterstützt E-Commerce durch die Bereitstellung von Kundenanalyse mit nahtloser Geschwindigkeit. Durch maschinelle Lernensysteme und Cognitive Computing, fördert die KI Konvertierungen von einem Verbraucher, indem sie die Online-Erfahrung personalisieren.  

Virtuelle Assistenten und Chatbots sind zwei Beispiele für die Personalisierung der Kundenerfahrung durch die KI. Beispielsweise, benutzt The North Face einen Watson von IBM, um den Kunden dabei zu helfen, die perfekte Jacke für ihr nächstes Abenteuer zu finden. 

Wenn Sie die Website von The North Face besuchen, erscheint Watson, um zu fragen:„ Wo und wann werden Sie diese Jacke verwenden?“ und während der Kunde spricht oder eine Antwort hinterlässt, stellt Watson noch ein paar klärende Fragen. Nachdem er die Antworten zusammengestellt hat, scannt Watson das verfügbare Online-Inventar und empfiehlt eine Auswahl von Jacken, basierend auf Relevanz statt herkömmlicher Katalogbestellung.

Wizeline ist ein weiteres Beispiel für ein Unternehmen das KI für E-Commerce verwendet. Es bauts Marken-Chatbots, die Unternehmen nutzen können, um mit Kunden zu interagieren, indem sie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwenden, um (27/7 Kunden-Support anbieten zu können, das Nutzerverhalten verfolgen und Markenkontinuität erreichen. Wizeline gibt an, die Bindungsraten bis zu fünfmal mehr als andere Kanäle zu erhöhen und die Rückhalteraten bis zu sechsmal zu erhöhen.

Da sich diese KI-Technologien kontinuierlich weiterentwickeln, können wir zwei allgemeine Trends erwarten. Auf der einen Seite wird E-Commerce immer vorherrschender und automatisierter: Wirtschaftsunternehmen werden mehr über uns wissen und diese Daten verwenden, uns in Umgebungen zu wickeln, die uns ermutigen zu kaufen, uns relevante Angebote präsentieren, und die Barrieren zum Kauf reduzieren. Ebenso werden sowohl E-Commerce- als auch traditionelle Einzelhandelserfahrungen selbstverständlicher, einnehmender und personalisierter werden, mit maßgeschneiderten Produkten,, Dienstleistungen und Prozessen, die das Kundenerlebnis insgesamt umgestalten und verbessern werden. 

Und natürlich ist Unbabel da um Unternehmen für Plattformen wie Zendesk, Salesforce, Freshdesk und andere Integrationen mit seiner Übersetzungs-API einen mehrsprachigen Kundendienst zu liefern.  

Fordern Sie noch heute eine Demo um mehr herauszufinden.  
 

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