Mit KI und Data Analytics können Online-Händler Absatz, Category Management, Logistik, Kommissionierung uvm. optimieren und das Kundenerlebnis verbessern.
Die Herausforderungen für Online-Händler steigen - allen voran der Konkurrenzdruck. E-Commerce-Optimierung mit Hilfe von Data Science, KI und Machine Learning bietet spannende Lösungen, angefangen bei einer stärkeren Kundenbindung (Customer Retention) bis hin zu einer Verbesserung des Warenlagers (Warehouse Optimization).
Warum KI und Big Data Analytics im E-Commerce?
Data Science und Data Analytics sind im E-Commerce längst keine Neuheit mehr. Doch es gibt noch sehr viele Händler, die nach wie vor keinen optimalen Nutzen aus ihren Daten ziehen. Und das obwohl immer mehr Daten gesammelt werden, je mehr sich die Digitalisierung und das IoT (Internet of Things) durchsetzen. All diese Daten können aufschlussreiche Informationen über das Konsumverhalten, Kundenzufriedenheit, Kundenwünsche aber auch über Logistik- und Vertriebsprozesse liefern.
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Eine intelligente Auswertung dieser Daten kann E-Commerce-Anbieter unterstützen, das Wissen aus ihren Daten sichtbar zu machen. Dieses Wissen können sie dann gezielt nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen und ihr Angebot auszubauen. Zudem können sie dadurch ihre Prozesse datengetrieben optimieren und die Kosten nachhaltig senken.
Durch die zunehmende Nutzung von leistungsstarken Cloud-Infrastrukturen für künstliche Intelligenz und Big Data Analytics stehen Datenanalysen heute auch wesentlich schneller zur Verfügung. Dadurch können E-Commerce-Anbieter einerseits schneller auf veränderte Marktanforderungen reagieren. Andererseits können sie gezielte Auswertungen fahren, um ihr Sortiment optimal an die Kundenwünsche anzupassen und die Warenverfügbarkeit zu optimieren.
Welche Prozesse können durch E-Commerce Analytics optimiert werden?
Durch Data Analytics im E-Commerce lassen sich beispielsweise die Vertriebsprozesse gezielt verbessern. Intelligente Datenauswertungen zeigen genau auf, welche Produkte die Kunden am meisten nachfragen. Daraus lassen sich Schlüsse ziehen, wie diese Produkte den Umsatz des Händlers langfristig beeinflussen. Auf Basis einer solchen Auswertung können Händler automatisiert Preisberechnungen durchführen und ihre Preise entsprechend dem Marktbedarf gestalten.
Auch das Warenlagermanagement lässt sich durch Data Analytics verbessern und dadurch die Auslastung der Lagerfläche optimieren. Darüber hinaus wird die Absatzplanung durch eine intelligente Datenauswertung verbessert. Das ermöglicht es beispielsweise, Kundenwünsche zu prognostizieren und dadurch vorausschauend zu disponieren. So können Online-Händler die Einkaufsplanung und die Warenmenge optimieren.
Wie lernen Online-Händler durch KI und E-Commerce Analytics mehr über ihre Kunden?
Data Analytics ermöglichen eine Rundum-Analyse der Kunden. Wer kauft wann, was und wie viel? Welche Produkte werden häufig zusammen gekauft? Diese Fragen und viele mehr kann eine intelligente Datenauswertung beantworten. E-Commerce-Händlern eröffnet sich dadurch ein wahrer Wissensschatz. Denn sie können das Kaufverhalten ihrer Kunden besser verstehen und viel gezielter Produkte anzeigen, die den Kunden wirklich interessieren. Zudem können sie damit zum Beispiel basierend auf dem aktuellen Warenkorb eines Kunden individuell passende Cross- und Upselling-Vorschläge machen.
Darüber hinaus lassen sich gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung planen. Das können automatisiert versendete, personalisierte Angebote oder Newsletter sein oder exklusive Rabattaktionen für Bestandskunden. Außerdem erhalten Online-Händler über E-Commerce Analytics wertvolle Informationen über häufig auftretende Gründe für Beschwerden. Und sie können genau erkennen, welche Kunden besonders wichtig für sie sind. Es ist möglich, anhand einer intelligenten Datenauswertungen gezielt KI-basierte Kundensegmentierungen durchzuführen und Kundenbedürfnisse optimal zu analysieren.
Wie hilft künstliche Intelligenz dabei, Kosten zu senken?
Die intelligente Analyse der bestehenden Daten hilft Online-Händlern nicht nur dabei, die Lagerhaltungskosten zu senken, sondern auch das Versandmanagement zu verbessern. Sie haben ihre Versandkosten besser unter Kontrolle und können sie gezielt optimieren. Darüber hinaus lassen sich die Logistikkosten besser überwachen und durch eine bestmöglich gewählte Queueing-Strategie senken.
Auch die Personalkosten können durch eine verbesserte Personaleinsatzplanung bei Picking und Quality Assurance optimiert werden. Und natürlich werden die Kosten im Einkauf optimiert, je genauer die Händler ihre Kunden kennen. Denn dadurch können sie vorausschauend planen und entsprechend einkaufen bzw. nachordern.
Gibt es auch KI und Data Science „as a Service“?
Die Kosten für Anschaffung, Aufbau und Betrieb einer eigenen Data-Analytics-Lösung sind nicht gering - von der nötigen Fachkompetenz ganz abgesehen. Das überfordert zunächst viele E-Commerce-Anbieter oder Einzelhändler, die gerade mit dem Aufbau eines Omnichannel-Konzepts beschäftigt sind. Ihnen fehlt es oft schlichtweg an Zeit, Budget und Fachkräften. Hier eignen sich deshalb Lösungen für E-Commerce Analytics, die als Dienstleistung angeboten werden.
plusserver hat zum Beispiel in Zusammenarbeit mit niologic das Angebot „KI and Data Science as a Service“ erarbeitet. Damit können E-Commerce-Anbieter ihre Lagerverwaltung sowie Unternehmens- und Marketingdaten in einer einheitlichen Cloud-basierten Plattform integrieren. Diese wird von den Partnern aufgebaut und betrieben. So behalten die E-Commerce-Anbieter den Wettbewerb und ihre Kundeninteraktionen immer im Blick. Dank Cloud und Automatisierung können sie auch große Datensätze einfach und schnell auswerten. Dadurch können sich die Online-Händler weiterhin auf ihre Kernkompetenzen fokussieren und dennoch von den Vorteilen von KI und Analytics im E-Commerce profitieren.
Fazit
Datenanalysen bieten Online-Händlern eine Vielzahl von Vorteilen, welche diese gerade aufgrund des immer härter werdenden Konkurrenzdrucks gezielt nutzen sollten. Moderne Cloud-basierte KI- und Data-Analytics-Lösungen ermöglichen es heute, alle Datenbestände nahtlos zu verknüpfen und schnell zu analysieren. Wer sie nicht selbst betreiben kann oder will, kann dazu auf E-Commerce-Optimierung als Dienstleistung zurückgreifen. Das ermöglicht es E-Commerce-Anbietern, ihre Handelsprozesse datengetrieben, intelligent zu optimieren und das Einkaufserlebnis für ihre Kunden wesentlich zu verbessern.
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