Maschinelles Lernen ist bei Buzzfeed kein Modewort mehr. Es besitzt ein unübertroffenes Potenzial, uns in mehr digitale Turbulenzen zu führen indem es einerseits die Art wie E-Commerce Business macht und andererseits die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie interagieren, verändert.

Ein Unternehmen, das auf E-Commerce angewiesen ist, muss mit den neuesten digitalen Trends Schritt halten, wie z.B. die Art wie Social Media das gesamte Paradigma der digitalen Werbung verändert hat und wie sich die Pinguin- und Panda-Updates von Google auf die organischen Rankings ausgewirkt haben. Aber Machine-Learning ist ein mächtiges und einflussreicheres Tier, das vielleicht alles und jeden beeinflussen wird. In diesem Beitrag werfen wir einen kurzen Blick auf einige der Möglichkeiten, wie sich E-Commerce mit Machine-Learning verändern kann und wird.

  1. Intelligente Kundenservice-Chatbots

Es ist unbestreitbar, dass der Kundendienst Ihr Geschäft voranbringen kann. Wir wissen auch, dass ein guter Kundenservice ein gutes Gespräch zwischen einem Käufer und einem Verkäufer erfordert. Aus diesem Grund muss der Chat-Support in einem E-Commerce-Geschäft nahtlos funktionieren. Wenn ein Käufer eine Frage im Chat stellt oder ein Problem mit einem Produkt auf Social Media Plattformen aufwirft, kann eine schnelle und hilfreiche Antwort eines Kundenbetreuers einen großen Unterschied in der Erfahrung des Käufers machen. Für viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) kann es jedoch schwierig sein, ein engagiertes Team von Kundendienstmitarbeitern für die Bearbeitung von Anfragen im Bereich Chat und Social Media einzustellen. Hier werden intelligente Kundenservice-Chatbots sehr nützlich.

Diese automatisierten Chatbots powered by Machine Learning sind in der Lage, grundlegende Kundenservicefragen in Chat-Sitzungen und Social Media Tweets und Posts zu bearbeiten. Sie können anstelle der eigentlichen Kundenbetreuer eingesetzt werden und können je nach Lernprozess der Chatbots problemlos mehrere Kundenanfragen bearbeiten.

  1. Verbesserte Produktsuche

Maschinelle Lernalgorithmen werden eine große Rolle bei der Verbesserung der Produktsuche auf E-Commerce-Sites spielen. Derzeit konzentrieren sich die meisten Online-Shop-Suchen auf die in das Suchfeld eingegebenen Schlüsselwörter, aber mit dem verbesserten Lernen,  werden E-Commerce-Shop-Suche auch die Klickraten, Konversionsraten, Reviews und Bewertungen von Kunden, und sogar Produkt-Inventar oder Marge berücksichtigen.

  1. Prädiktive “Market Right”-Preisgestaltung

Vor dem Einsatz von Algorithmen zum maschinellen Lernen von marktgerechten Preisen haben sich Online-Verkäufer oft in margenschnellen Preiskämpfen mit ihren Konkurrenten, vor allem in der Weihnachtszeit, engagiert. Mit dem Anstieg der prädiktiven marktgerechten Preisgestaltung können Online-Verkäufer jedoch Daten über Preistrends, Kundenverhalten, Produktnachfrage und Produktpreise nutzen, um die “richtigen” Preise für einen bestimmten Artikel und für einen bestimmten Kunden zu ermitteln.

Mit dem Einsatz von maschinellen Lernprogrammen, ihren Algorithmen und Anwendungen, die sie verwenden, können Online-Verkäufer nun die richtigen Produkte zum richtigen Zeitpunkt und zu den richtigen Preisen an die richtigen Kunden liefern.