Matthias Bettag 17.01.24 14:12 7 min read

KI-gestützte Sortimentssteuerung (Merchandising) – ein neuer Personalisierungsansatz im E-Commerce

Personalisierung ist aus dem E-Commerce nicht mehr wegzudenken. Es gibt viele spezialisierte Softwarelösungen auf dem Markt, die es Online-Shop-Betreiber:innen ermöglichen, ihre Kund:innen personalisiert anzusprechen und so das Kundenerlebnis entlang der gesamten Customer Journey zu optimieren.

Unternehmen sitzen in der Regel auf einer ganzen Menge qualitativ hochwertiger Kundendaten. Um diese intelligent für ein personalisiertes Marketing entlang der Customer Journey zu nutzen, bedarf es allerdings der richtigen Technologie. So müssen Stammdaten, Transaktionen und Journeyphase erhoben und verknüpft, und somit zur Stärkung der Marketing-Aussteuerung gewinnbringend genutzt werden. 

In vielen Shops besteht jedoch die Herausforderung, dass Datenquellen nicht zugänglich sind oder nur isoliert betrachtet werden können. Auf diese Weise aktivierte Maßnahmen basieren somit nicht auf dem gesamten Nutzerverhalten.

Die Business Intelligence Lösung minubo verfügt über Standardschnittstellen zu allen wichtigen Anbietern und Tools (ERP, Shop, WebTracking, etc.), verknüpft diese Daten miteinander und bildet somit die Grundlage für eine zentrale Datenbasis. Basierend auf dieser Datenbasis werden die Kundensegmente für analytische Zwecke oder personalisierte Kommunikation erstellt. Händler:innen könne ihre Kund:innen somit zum einen hochrelevant ansprechen, zum anderen die Marketingaktivitäten so effizient wie möglich ausrichten.

So weit, so gut, aber reicht es aus, sich zukünftig ganz und ausschließlich auf Kund:innen zu konzentrieren?

 

 Personalisierung allein ist nicht genug

Unser Partner ODOSCOPE ist der Ansicht, dass Personalisierung allein nicht reicht. Kundenzentrierung ist zweifellos der beste Weg, um auf dem Markt zu bestehen. Denn ohne Kunden(loyalität) gibt es kein Geschäft. Aber was ist mit den Unternehmenszielen, den spezifischen Strategien des Unternehmens, den kurz- und langfristigen Herausforderungen für jede Lebensphase des Unternehmens, die zentral für die Aktivitäten eines jeden Unternehmens sind?

Jede:r, der im E-Commerce tätig ist, weiß aus der täglichen Praxis, dass eine Steigerung der Konversionsrate (CR) um jeden Preis nicht den gewünschten Erfolg bringt. Zum einen sind damit Kosten verbunden, die sich negativ auf den Deckungsbeitrag auswirken, zum anderen führt eine kurzfristige Steigerung der CR nicht unbedingt zu einer nachhaltigen Umsatzsteigerung. Verkaufsfördernde Maßnahmen mit dem Salzstreuer helfen dem Unternehmen nicht weiter.

E-Commerce-, Marketing- oder Category-Manager:innen müssen also in der Lage sein, die unternehmensspezifischen Ziele aktiv in die Shop-Strategien einzubringen und bei der Darstellung der nutzerspezifischen Inhalte sowie der Bedürfnisse und Interessen der Nutzer:innen/Kund:innen zu berücksichtigen. Mit anderen Worten: Es muss ihm oder ihr möglich sein, beides in die Ausspielstrategien einzugeben und die Ausspielergebnisse durch intelligente Systeme berechnen zu lassen. Die Unternehmensziele also in Einklang mit den Kundenbedürfnissen bringen und die Kundenbedürfnisse in Einklang mit den eignen Unternehmenszielen. Genau da setzt die KI-gestützte Sortimentssteuerung an.

 

KI-gestützte Sortimentssteuerung (KI-gesteuertes Merchandising)

In wenigen Worten erklärt: Hinter „KI-gestützter Sortimentssteuerung“ versteckt sich ein KI-basiertes Echtzeit-System, das für jede:n Nutzer:in in dessen spezieller Situation die besten Inhalte bzw. Ausspielungen ermittelt, die nutzerindividuell relevant sind, dabei die Business-Ziele des Shops nicht aus den Augen verliert und in Echtzeit auf jeden Klick des Nutzers flexibel reagieren kann.

Das klingt hochdimensional. Und das ist es auch.

Es erfordert (ganz klar) zunächst wieder eine konsolidierte Basis aller relevanten Daten. Maßgeblich entscheidend für den Erfolg von Technologien wie KI ist die Verfügbarkeit und Qualität der Datenbasis, denn die „Intelligenz“ hängt letztendlich weniger vom Algorithmus selbst als von einer möglichst breiten Datengrundlage ab. Ist diese Voraussetzung gewährleistet, fordert es zudem schnelle Echtzeit-Analysen (und zwar Echtzeit im wahrsten Sinne des Wortes), schnelle Datenbanken und die richtigen Algorithmen. Ganz zu schweigen von einer Schnittstelle, die es Business Anwender:innen ermöglicht, die KI mit eigenen Strategien zu füttern und diese im Voraus zu prüfen. Dabei lernt diese:r immer mehr über seine/ihre Produkte im Zusammenspiel mit den unterschiedlichen Nutzer:innen: Die Daten zeigen, welche Produkte bei welchen Kund:innen wann am besten funktionieren - Wissen, das jede:r Shop-Betreiber:in nutzen kann, um neue Strategien zu entwickeln.

Eine solche KI-gestützte Sortimentssteuerung wird in der Literatur auch als "AI-driven Merchandising" bezeichnet. Darunter versteht man den gezielten Einsatz von verkaufsfördernden Maßnahmen, die eine perfekte Balance zwischen Geschäfts- und Kundenbedürfnissen schaffen. Technologisch wird dies durch eine Plattform mit integriertem Datenmanagement, verschiedenen KI-Modulen und einer intuitiven Benutzeroberfläche ermöglicht, die von Vertretern auf allen Unternehmensebenen schnell und einfach bedient werden kann und die volle Transparenz bietet.

Weitere Informationen zu diesem Thema bietet u.a. auch die Software Review-Plattform omr.reviews 

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Matthias Bettag

Matthias ist Senior Data Strategist bei ODOSCOPE. Er war Co-Veranstalter des Digital Analytics Hub, einer Konferenz in der EU und den USA für hochrangige Entscheidungsträger im Bereich der digitalen Analyse. Matthias war ein zertifizierter Web Analyst™ seit den Anfängen des DAA-Programms und Gründer einer Analytics-Beratung in Deutschland, nachdem er viele Jahre bei einer führenden US-Analytics-Agentur und in einer globalen E-Marketing-Position in der Pharmabranche tätig war.