Trotz anf änglicher Befürchtungen haben viele Unternehmen in der ganzen Welt die immensen Komplikationen, die durch die Pandemie verursacht wurden, gut überstanden. Restaurants, Einzelhändler und Lebensmittelläden haben es geschafft, ihre Kunden mit Hilfe von E-Commerce-Lösungen zu bedienen. Jüngste Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass der Umsatz im elektronischen Handel in nur drei Monaten ein Wachstum von 10 Jahren erreicht hat.
Erwartungsgemäß haben große Einzelhändler mit etablierten Ecommerce-Architekturen und -Infrastrukturen die größten Stücke vom Kuchen abbekommen, während diejenigen mit überstürzten und unausgereiften E-Commerce-Initiativen Mühe hatten, ihre Gewinnziele zu erreichen. Das ist auch nicht verwunderlich, denn wie PwC in ihrem jüngsten Bericht "Future of CX" herausfand, würden 32 % der modernen Kunden nach einer schlechten Erfahrung nicht mehr zu einem bestimmten Unternehmen zurückkehren.
Angesichts des rasanten Wandels der Kundenerwartungen brauchen Einzelhändler dringend Werkzeuge, um diese genau zu antizipieren, wenn sie die Loyalität ihrer Kunden nicht verlieren wollen. Daher sind KI und Virtual-Reality-Einzelhandel wichtige Voraussetzungen für den Erfolg im E-Commerce. Lassen Sie uns darüber sprechen, wie predictive-analytics consulting E-Commerce-Unternehmen helfen kann, ihre Abläufe zu optimieren, die Kundenbindung zu erhöhen und ihre Gewinne zu steigern.
Wie prädiktive Analytik im E-Commerce funktioniert
Predictive analytics umfasst eine Kombination von Techniken und Technologien wie KI, ML und statistische Analysen. Von der Vorhersage von Börsenschwankungen bis hin zur Verhinderung von Geräteausfällen - Predictive Analytics hat es Unternehmen ermöglicht, fundierte Entscheidungen in einer Vielzahl von Geschäftsbereichen zu treffen.
Im E-Commerce-Kontext können Predictive-analytics-Tools eingesetzt werden, um die Marktnachfrage zu prognostizieren, das Kundenverhalten vorherzusagen, eine dynamische Preisgestaltung zu ermöglichen und Betrug aufzudecken. Dies geschieht durch die Ermittlung von Beziehungen zwischen verschiedenen Kundendatenpunkten, einschließlich früherer Käufe, demografischer Daten, der Stimmung in den sozialen Medien, Daten über Webaktivitäten und mehr.
Im Wesentlichen ermöglicht die Predictive-Analytics eine kontinuierliche Analyse von Kundendaten und damit fortschrittliche Personalisierungsfunktionen, und in der heutigen, zunehmend wettbewerbsorientierten E-Commerce-Landschaft ist die Personalisierung eines der wichtigsten Unterscheidungsmerkmale. Jüngste Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass 76 % der Verbraucher eher einen Kauf tätigen, wenn Marken personalisierte Erfahrungen bieten. Mit Predictive Analytics und Big-Data-Lösungen für den E-Commerce können Unternehmen das Online-Einkaufserlebnis für jeden Kunden einzigartig gestalten. Lassen Sie uns untersuchen, wie Unternehmen Predictive Analytics einsetzen können, um dies zu erreichen, und die Nuancen der Implementierung diskutieren.
Empfehlungsmaschinen
Der stationäre Handel verlässt sich seit langem auf die einzige narrensichere Methode, um Kunden einzigartige Produktempfehlungen und hyper-personalisierte Erlebnisse zu bieten. Jahrhundertelang fragten die Verkäufer in den Geschäften die Kunden direkt nach ihren Bedürfnissen und Wünschen und boten ihnen im Gegenzug entsprechende Produkte an. Bis zum Aufkommen von Empfehlungssystemen mit Hilfe von maschinellem Lernen konnte dieses Maß an Personalisierung nicht erreicht werden.
Dank dieser leistungsstarken Verkörperung des maschinellen Lernens im E-Commerce kann ein Online-Unternehmen das Einkaufserlebnis eines jeden Website-Besuchers individuell gestalten und sinnvollere Kundenbeziehungen aufbauen. Hier sind die wichtigsten Arten von Empfehlungssystemen:
Kollaborative Filterung
Einfach ausgedrückt bedeutet der Ansatz der kollaborativen Filterung bei der Empfehlung von Produkten, dass Kunden, die in der Vergangenheit ähnliche Artikel gekauft haben, wahrscheinlich auch in Zukunft ähnliche Produkte kaufen werden. Wenn Bill beispielsweise die Artikel A und B und Jane die Artikel A, B und C gekauft hat, wird Bill mit hoher Wahrscheinlichkeit an Artikel C interessiert sein. Die Schwachstelle solcher Systeme ist, dass neue Artikel erst dann empfohlen werden, wenn sie sich verkaufen.
Inhaltsbasierte Filterung
Bei der inhaltsbasierten Filterung werden Produktmetadaten und Nutzerprofildaten berücksichtigt. Wenn ein Nutzer zum Beispiel Skier und einen Skianzug gekauft hat, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass er sich auch für Skizubehör wie Helme, Handschuhe, Skimasken usw. interessiert. Das Empfehlungssystem stellt fest, was diese Produkte gemeinsam haben, definiert Kundenprofile auf der Grundlage früherer Käufe und sagt voraus, an welchem Produkt der Kunde am meisten interessiert sein könnte.
Nachdem Modelle der kollaborativen Filterung Schwierigkeiten haben, neue Artikel vorzuschlagen, können inhaltsbasierte Filtermodelle nicht mit Benutzern arbeiten, die keine Kaufhistorie und keine eindeutigen Kundenprofile haben.
Es überrascht nicht, dass sich die oben genannten Empfehlungssysteme in vielerlei Hinsicht ergänzen. Um die Vorteile beider Modelle zu nutzen, setzen die meisten erfolgreichen E-Commerce-Projekte auf einen hybriden Ansatz. Die Entwicklung einer Empfehlungsmaschine von Grund auf kann für viele Unternehmen kostspielig sein. Die meisten der heutigen Ecommerce SaaS-Plattformen bieten jedoch gute vorgefertigte Empfehlungssysteme.
Landing Page Optimierung
Eine der am einfachsten zu implementierenden Anwendungen für Empfehlungssysteme sind Landing Page-Vorschläge. Hier geht es darum, dem Kunden die besten Produkt- oder Dienstleistungsangebote zu präsentieren, sobald er den Online-Shop öffnet. Da das Pareto-Prinzip, wonach 20 % der Produkte 80 % des Umsatzes ausmachen, im Zusammenhang mit E-Commerce-Verkäufen oft zutrifft, ist es immer eine gute Idee, den Kunden die wertvollsten Produkte zuerst zu zeigen, da diese eine höhere Chance haben, neue Besucher auf der Website zu halten. Dies kann auch teilweise das Problem neuer Kunden ohne Kaufhistorie und vollständige Profile lösen.
Vor allem aber geht es nicht darum, die meistverkauften Produkte zu zeigen, sondern die am meisten geschätzten. Dabei kann es sich um die Anzahl der Aufrufe, die Verkäufe, die Häufigkeit, mit der ein Produkt in den Warenkorb gelegt wurde, die Stimmung in den sozialen Medien in Bezug auf das Produkt, die aktuellen Wetterbedingungen und eine Vielzahl anderer Messgrößen handeln, die den Wert des jeweiligen Produkts bestimmen.
Erweiterte Analytik
Es ist wichtig zu erkennen, dass Empfehlungsmaschinen nicht nur für Cross- und Up-Selling-Initiativen eingesetzt werden sollten. Andernfalls riskiert die Marke, wie ein lästiger Verkäufer zu wirken, der ständig Produkte empfiehlt, ohne die Meinung der Kunden zu berücksichtigen. Anstatt ähnliche Artikel zu empfehlen, nachdem ein Nutzer seinen Einkaufswagen verlassen hat, wäre es vielleicht besser, einen Rabatt anzubieten oder gezielt ähnliche, aber preisgünstigere Angebote zu empfehlen. Solche Entscheidungen können jedoch nur dann automatisiert werden, wenn eine solide Grundlage für die Datenanalyse geschaffen wird.
Ein höheres Maß an Personalisierung ist möglich, wenn eine augmented-analytics-Plattform sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen analysieren kann. Dies erfordert die Einrichtung einer Kundendatenplattform, die mit ML-Automatisierung ausgestattet ist, um alle eingehenden Kundendaten zu verarbeiten und Analysen über Geräte und Netzwerke hinweg zu synchronisieren. Das daraus resultierende System wird unabhängig vom Vertriebskanal ein hohes Maß an Personalisierung bieten.
Wichtig ist, dass bei der Einrichtung einer Kundendatenplattform Marketing- und IT-Teams zusammenarbeiten müssen. Für Unternehmen, die nicht aus dem digitalen Bereich kommen, ist es von größter Bedeutung, zusätzliche Talente einzustellen, die den Marketingteams die Datenwissenschaft zugänglich machen. Aus diesem Grund stellen Unternehmen zunehmend Analytik-Übersetzer ein, die den Ingenieuren die Geschäftsziele und den Geschäftsanwendern und Stakeholdern die Dateneinsichten vermitteln können.
Nachfrageprognose
Konventionell prognostizieren Einzelhändler die Nachfrage auf der Grundlage historischer Daten und ihrer Erfahrung, und unter stabilen Bedingungen kann dieser Ansatz gute Ergebnisse liefern. In jeder E-Commerce-Nische gibt es jedoch Hunderte von Faktoren, die sich täglich auf die Nachfrageanforderungen auswirken können. Alles, von Preisschwankungen über Werbeaktionen bis hin zu den Wetterbedingungen, kann die Nachfrage nach bestimmten Produkten verändern.
Angesichts der Datenmengen, die E-Commerce-Unternehmen zur Verfügung stehen, ist es nur logisch, dass ML-gestützte Predictive-Analytics-Modelle zur Prognose der Nachfrage eingesetzt werden. Solche Modelle können sicherstellen, dass jeder zugängliche Datenpunkt bei der Nachfragevorhersage berücksichtigt wird, so dass jederzeit ein angemessener Lagerbestand zur Verfügung steht. Bei Bedarf können Sie sogar einen automatischen Nachschub für die Waren einrichten, die knapp werden (wenn Ihre ML-Lösung beispielsweise mit eSourcing-Software integriert ist).
Wenn Ihr Unternehmen die Voice-Commerce-Technologie nutzt, können Sie gleichzeitig die Sprachanfragen Ihrer Kunden analysieren, um herauszufinden, welche Produktkategorien am meisten gefragt sind. Später können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um Ihre Angebote und Marketingaktivitäten anzupassen.
Die Feinheiten des Verkaufs von Long-Tail-Produkten
Es ist nach wie vor entscheidend, dass Ihre Predictive-Analytics-Plattform auch Artikel berücksichtigt, die sich nicht regelmäßig verkaufen, weil sie wesentlich teurer sind oder zu einer Produktnische gehören.
Die Ermittlung der Nachfrage nach solchen umsatzschwachen Produkten kann sich als eine wilde Vermutung erweisen, da die damit verbundenen Daten eine große Zufallsvariabilität aufweisen. Mit anderen Worten, es gibt oft nicht genügend Daten für eine Predictive-Analytics-Engine, um die Nachfrage nach absatzschwachen Produkten genau vorherzusagen. Da die meisten E-Commerce-Shops solche Produkte anbieten, ist es wichtig, Predictive-Analytics-Modelle so abzustimmen, dass sie auch Long-Tail-Produkte berücksichtigen.
Zunächst müssen Sie die Anzahl der Faktoren, die das Modellergebnis beeinflussen, minimieren. In diesem Zusammenhang sollten alle unwichtigen Variablen mit geringem Gewicht ausgeschlossen werden, da sie unnötiges "Rauschen" erzeugen können, das die Vorhersagen in die falsche Richtung verzerrt. Zweitens müssen Sie Daten aus externen Quellen analysieren, um regionale oder globale Nachfragemuster für ein bestimmtes Produkt zu erkennen. Dies kann zum Beispiel durch die Kommunikation mit Produktvertriebszentren geschehen.
Der Mensch im Kreislauf
Ungeachtet dessen, wie ausgeklügelt und fortschrittlich prädiktive Analysemodelle auch sein mögen, sollte die menschliche Einschätzung immer noch ein entscheidender Bestandteil von Initiativen zur Nachfragevorhersage sein. Dies ist besonders wichtig im Zusammenhang mit branchenspezifischen Störungen oder globalen Ereignissen wie der COVID-19-Pandemie. Außerdem geht es bei Entscheidungen über die Auffüllung von Lagerbeständen häufig nicht nur um die Befriedigung der Nachfrage, sondern auch um Geschäftsrisiken und langfristige Ziele, die nicht in den Zuständigkeitsbereich von Prognosemodellen fallen.
Dies erfordert den Einsatz von Systemen, die den Bedarfsplanern leicht zugängliche Prognoseberichte liefern können. Zu verstehen, warum das System eine bestimmte Entscheidung vorgeschlagen hat, ist der wichtigste Faktor, um Vertrauen zwischen Mensch und Maschine aufzubauen. Blackbox"-Systeme, bei denen nicht nachvollziehbar ist, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden, genießen bekanntermaßen weniger Vertrauen und werden weniger angenommen. Darüber hinaus ermöglicht die Transparenz des Systems den Bedarfsplanern zu sehen, welche Verbesserungen vorgenommen werden können, um die Genauigkeit des Modells zu erhöhen.
Dynamische Preisgestaltung
Predictive-analytics und Maschinelles Lernen im Einzelhandel können auch zur dynamischen Preisanpassung auf der Grundlage vieler Faktoren eingesetzt werden, darunter historische Preisdaten, Angebot und Nachfrage, Markttrends, Preise und Werbeaktivitäten der Wettbewerber sowie Verbrauchergewohnheiten. Dynamische Preisstrategien ermöglichen es Unternehmen, in Echtzeit auf Nachfrageschwankungen zu reagieren, mehr Kunden zu gewinnen und letztlich den Gewinn zu steigern. Durch die Anwendung der dynamischen Preisgestaltung im E-Commerce können Unternehmen außerdem sicherstellen, dass ihre Preisstrategien jederzeit wettbewerbsfähig bleiben. Im Folgenden finden Sie einige Vorschläge, wie Sie die Vorteile dynamischer Preisstrategien voll ausschöpfen können.
Bei der dynamischen Preisgestaltung liegt ein schmaler Grat zwischen Kundentreue und Kundenunzufriedenheit. Eine häufige Falle, in die E-Commerce-Unternehmen tappen, ist die Anpassung der Preise für Produkte, die über lange Zeiträume hinweg relativ stabil bleiben sollen. Stellen Sie sich einen Kunden vor, der seit Jahren dieselben Autoreifen kauft, nur um dann festzustellen, dass die Preise ohne ersichtlichen Grund in die Höhe geschnellt sind.
Deshalb ist es von entscheidender Bedeutung, festzulegen, welche Artikelpreise in kurzen Zeiträumen leicht schwanken können und welche gleich bleiben sollten. Zum Beispiel sollten die Preise für teure Artikel wie Fernseher oder Kühlschränke im Allgemeinen relativ gleich bleiben. Da einige Verbraucher dazu neigen, diese hochpreisigen Artikel monatelang zu recherchieren, werden häufige Preisänderungen sie wahrscheinlich frustrieren. Andererseits können sich die Preise für trendige Modeartikel fast täglich ändern. Bei der Entwicklung von Preisstrategien müssen unbedingt die Kaufzyklen der Produkte und die Erwartungen der Kunden berücksichtigt werden.
Ähnlich wie bei Strategien zur Nachfragevorhersage ist es wichtig, über engagiertes Personal zu verfügen, das die Ergebnisse des dynamischen Preismodells routinemäßig überprüfen kann. In einigen Fällen ist es wichtig, Faktoren zu bewerten, die von Predictive-Analytics-Systemen nicht berücksichtigt werden können. So haben beispielsweise im letzten Jahr während des Höhepunkts der Pandemie einige Einzelhändler die Preise für Reinigungsprodukte deutlich erhöht. In den meisten Fällen hatte dies ein schlechtes Ende, da die Einzelhändler die Kundenloyalität verloren und mit erheblichen Gegenreaktionen der Verbraucher zu kämpfen hatten. Vor allem aber haben viele dynamische Preismodelle die Preise für diese Produkte aufgrund der offensichtlichen Nachfragespitze automatisch erhöht.
Ungeachtet des technologischen Reifegrads Ihrer Marke muss die dynamische Preisgestaltung kontinuierlich getestet und verfeinert werden. Damit diese Technologie greifbare Vorteile bringt, ist es von entscheidender Bedeutung, endgültige Rahmenbedingungen für die Einführung zu entwickeln, mit denen sich die Fortschritte verfolgen und die Auswirkungen messen lassen.
Abschluss
Nach Jahrzehnten, in denen die Kundenbedürfnisse auf der Grundlage von Intuition, Branchenerfahrung und konventionellen statistischen Modellen ermittelt wurden, haben die Unternehmen nun endlich die Möglichkeit, auf die Kundenbedürfnisse in Echtzeit einzugehen, indem sie detaillierte Erkenntnisse über ihre Zielgruppen gewinnen. Zum jetzigen Zeitpunkt hat ein E-Commerce-Unternehmen, das sich auf traditionelle Ansätze verlässt, im Wettbewerb mit dem Rest des Marktes einen erheblichen Nachteil.
Wichtig ist, dass die Nutzung von Predictive Analytics oder praktisch jeder anderen datengesteuerten Technologie eine Neugestaltung der Geschäftsabläufe und -ansätze voraussetzt. Insbesondere für Unternehmen, die bei der digitalen Transformation ins Hintertreffen geraten sind, sind die Schaffung eines soliden Rahmens für die Datenorganisation und die Entwicklung einer Datenkultur mühsame, aber für den langfristigen Geschäftserfolg unerlässliche Prozesse.
