ECommerce hat und wird digitale Unternehmen weiter revolutionieren. Üblicherweise sammeln, verarbeiten und speichern die Unternehmen große Datenmengen, die sie analysieren können, um personalisierte Produkte und Serviceempfehlungen zu erstellen, Einkaufsmuster zu ermitteln, das Kundenverhalten zu ermitteln und die Benutzererfahrung basierend auf den Analysen zu verbessern. Außerdem ermöglichen AI und ML E-Commerce-Unternehmen, Betrug und andere Formen von Cyber-Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern. Wenn Sie ein E-Commerce-Unternehmen betreiben und nicht „Maschinelles Lernen“ und „Künstliche Intelligenz“ verwenden, verpassen Sie möglicherweise den Schub, den sie Ihrem Unternehmen bieten können. Der technologische Fortschritt schreitet rasant voran. Diejenigen, die keine neuen Arbeitsweisen annehmen, werden von denen zurückgelassen, die dies tun.
In diesem Artikel sehen wir uns fünf Möglichkeiten an, wie Sie Ihren Umsatz mithilfe des modernen Paradigmas künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) steigern können. Bevor wir jedoch eintauchen – eine kurze Erklärung, wie diese Innovation definiert ist.
Revolutionierung des E-Commerce:
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen sind eine Form von etwas, das die Funktionsweise der E-Commerce-Branche revolutioniert. Im Wesentlichen beschreibt maschinelles Lernen, wie die betreffende E-Commerce-Software im Laufe der Zeit aus Erfahrungen lernen kann, wobei dieses Lernen ohne menschliche Eingaben erfolgt. Wenn etwas gut funktioniert oder umgekehrt, merkt sich die Software dies und verwendet es, um zukünftige Prozesse zu steuern. Unternehmen verwenden AI zur schnellen Musteridentifizierung. Das Tolle ist, dass, wie im Titel erwähnt, maschinelles Lernen und KI großartig sind, um Ihren E-Commerce-Umsatz zu verbessern und vieles mehr.
Fünf großartige Beispiele werfen einen Blick darauf, wie Sie dies im Folgenden erreichen können.
Beispiel 1 – Datenanalyse – Ein gut geführtes Unternehmen jeglicher Art verwendet die Daten, die es aus seinen Geschäftsprozessen erhält, um Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen basieren auf arbeitsintensiven Datenanalysen. Durch maschinelles Lernen kann jedoch die gesamte Arbeit entlastet werden, und es werden alle erforderlichen Erkenntnisse ohne mühsame Arbeit bereitgestellt.
Beispiel 2: In der Fertigung stellen Fabriken Datenwissenschaftler als neue Betreiber ein. Anders als bei der herkömmlichen Verarbeitung nutzt das verarbeitende Gewerbe die Datenwissenschaft, um Wissen zu gewinnen und anzuwenden, um die Produktion zu optimieren, Kosten zu senken und die Anforderungen der Kunden zu erfüllen. Außerdem produzieren Fabriken große Datenmengen über die an Geräten und Anlagen installierten Sensoren der Internet of Things (IoT) -Technologie.
Beispiel 3 – Banking wendet Data Science in großem Umfang an, um mit dem sich verschärfenden Wettbewerb Schritt zu halten. Die Technologie bietet Finanzinstituten Einblicke in die effiziente Verwaltung begrenzter Ressourcen, das Treffen intelligenterer Entscheidungen, die Aufdeckung von Betrug, die Verwaltung von Kundendaten, die Modellierung und Minderung von Risiken, die Durchführung von Echtzeitvorhersagen und die Analyse der Marktbedingungen.
Beispiel 4 – Kundensegmentierung – Eine andere Möglichkeit, wie maschinelles Lernen helfen kann, besteht in der Erstellung gezielter Kundenkampagnen. AI kann dies erreichen, indem Besucher Ihres Online-Shops begrüßt und zu ihren relevantesten Produkten geleitet werden. Dieser personalisierte Service ist normalerweise nicht außerhalb des stationären Einzelhandels möglich. Durch die Verwendung der sogenannten Kundensegmentierung kann AI jedoch die Präferenzen Ihrer potenziellen Kunden identifizieren, entsprechend empfehlen und Ihren Umsatz steigern.
Beispiel 5 – Preisoptimierung – Es besteht kein Zweifel daran, dass moderne Käufer preisbewusst sind. Sollte jemand der Meinung sein, dass er durch Online-Einkäufe nichts spart, wird er wahrscheinlich das Geschäft besuchen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Maschinelles Lernen kann den Markt analysieren und dynamische Preise anbieten, damit Sie immer wettbewerbsfähig sind und nichts verpassen.
Selbst mit nur diesen fünf Vorteilen könnte Ihr E-Commerce-Geschäft einen echten Wettbewerbsvorteil erzielen, bevor Sie die Vielzahl anderer Vorteile berücksichtigen, die es bietet.
Zusammenfassung
KI und maschinelles Lernen sind zweifellos hier, um zu bleiben, und es ist nicht schwer zu verstehen, warum. Der Begriff des maschinellen Lernens ist nicht neu, aber die Art und Weise, wie er jetzt von E-Commerce-Geschäften zur Verbesserung des Umsatzes verwendet werden kann, sollten Sie nicht ignorieren. Es kann auch zur Analyse großer Datenmengen verwendet werden, um wertvolle geschäftliche Erkenntnisse für die Erstellung Ihrer Vertriebsstrategie zu erhalten.
In der gegenwärtigen digitalen Wirtschaft müssen die meisten Unternehmen KI und maschinelles Lernen in Ihrem E-Commerce-Geschäft einführen. Selbst wenn Sie dies können, können wir nur davon ausgehen, dass Sie mehr Verkäufe und eine Website wünschen, die ein besseres Kundenerlebnis bietet. Wir empfehlen daher dringend, dies zu tun.
Der Wettbewerbsvorteil, den AI-Software bietet, kann einen E-Commerce-Shop von einem fehlerhaften in einen intuitiven, zweckmäßigen und überlegenen Kundenerlebnis verwandeln.
Wenn Sie mehr über KI und maschinelles Lernen erfahren möchten, besuchen Sie uns online unter www.cxportal.com oder rufen Sie uns unter +442034416513 an, wenn Sie direkt mit unserem Expertenteam sprechen müssen. Wir sind sehr bemüht, Ihnen auf jede erdenkliche Weise zu helfen.
Walters Obenson
Ein engagierter und qualifizierter Enterprise & Solutions Architect mit fast zwei Jahrzehnten Erfahrung in der Bereitstellung kostengünstiger, agiler digitaler Transformationen und leistungsstarker Technologielösungen in verschiedenen Branchen. Walters kombiniert umfassendes Fachwissen in den Bereichen Unternehmensarchitektur, Cloud-Einführung und KI-gesteuerte Innovation, um Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, die Technologie und Geschäftsstrategie in Einklang bringen.
