Warum maschinelles Lernen gut für Einzelhandel und E-Commerce ist

Was kommt Ihnen in den Sinn, wenn Sie an Machine Learning denken? Vielleicht an ein Tesla-Auto mit Autopilot oder an einen von Boston Dynamics produzierten Roboter? Die meisten der weithin bekannten Lösungen für maschinelles Lernen (ML) sind eine Art Phänomen, das man sich (zumindest im Moment) nur schwer vorstellen kann, dass es in unserem täglichen Leben zum Einsatz kommt.

Die meisten der weithin bekannten Lösungen für maschinelles Lernen (ML) sind eine Art Phänomen, das man sich (zumindest im Moment) nur schwer vorstellen kann, dass es in unserem täglichen Leben zum Einsatz kommt.Aber beim maschinellen Lernen geht es nicht nur um solche exklusiven und (bis jetzt) manchmal sogar unpraktischen Produkte. Eigentlich hat fast jeder Mensch auf der Erde fast jeden Tag mit ML zu tun.

Wir sprechen über den Einzelhandel und den elektronischen Handel. Wir kaufen jeden Tag Dinge, und das meiste davon wird mit Hilfe verschiedener Anwendungen für maschinelles Lernen verkauft.

Aber ist ML wirklich hilfreich und profitabel für solche Unternehmen? Wir werden eine Antwort darauf finden (Spoiler: es ist definitiv).

ML für Unternehmen im Jahr 2021
Grundsätzlich gibt es zwei Hauptrichtungen für ML im Einzelhandel und E-Commerce: Verbesserung der internen Geschäftsprozesse oder der Kundenerfahrung. Aber wenn wir etwas tiefer in das Thema einsteigen, werden wir sehen, dass sich die Anzahl der möglichen Anwendungen für maschinelles Lernen nicht auf diese beiden beschränken lässt. Also, wo kann und wird ML besonders eingesetzt?
Efficient stock control and inventory management

Die Bestandsverwaltung beeinflusst die Finanzströme eines Unternehmens sowohl direkt als auch indirekt. Zum Beispiel führt eine Überbevorratung von Artikeln dazu, dass sich das Inventar ohne jeden Zweck stapelt, was sogar zu einem Problem mit toten Beständen führen kann. Im Gegensatz dazu kann eine Unterbevorratung zu Opportunitätskosten und enttäuschten Kunden führen, die den benötigten Artikel nicht finden konnten, was das Image des Verkäufers ruiniert.

Maschinelles Lernen kann bei der Lösung einer Vielzahl von Problemen im Zusammenhang mit dem Lagerbestand helfen, zum Beispiel:

Nachverfolgung von Produkten, damit es keine Fehlbestellungen oder Verwechslungen gibt, was die Kundenerfahrung dramatisch beeinträchtigen kann;
Die Implementierung von ML kann auch dabei helfen, die gesamte Lagerverwaltung zu optimieren und so die Lieferung von Waren schneller zu machen, was die Kundenerfahrung verbessert;

Der Einsatz von maschinellem Lernen bei der Vorhersage von Lagerbeständen hilft, Über- und Unterbestände zu vermeiden, was sowohl die finanziellen Schwächen des Unternehmens als auch die Kundenerfahrung verbessert.

Genauere Nachfrage- und Umsatzprognosen
Dieser Punkt ist dem vorherigen sehr ähnlich. Die Analyse historischer Daten, wie z. B. der Verkäufe der letzten drei bis vier Jahre, unter Berücksichtigung einiger Nebenvariablen (wie z. B. der wirtschaftlichen und politischen Situation) mit maschinellem Lernen, ermöglicht es, die zukünftige Entwicklung der Verkäufe vorherzusagen und somit Produktions-, Logistik- und Marketingpläne präziser und kosteneffektiver zu gestalten. Darüber hinaus ermöglicht ML die Erkennung neuer Markttrends, bevor alle Konkurrenten sie bemerken, so dass Sie einen Zeitvorteil erhalten, um Änderungen umzusetzen oder neue Produkte einzuführen und einen höheren Marktanteil zu erzielen.
Prädiktive Instandhaltung

Ein weiterer wichtiger Punkt für jedes Unternehmen ist der Zustand der Ausrüstung. Kleine Mängel treten regelmäßig auf, und das ist in Ordnung, nichts ist perfekt. Aber kritische Ausfälle können einen zu hohen Preis haben, um sie zu decken.

Aus diesem Grund setzen immer mehr Unternehmen auf vorausschauende Wartung. Sie geben dem maschinellen Lernen eine Reihe von Daten darüber, wie das System im Normalfall funktioniert, und nachdem der Algorithmus gelernt hat, warnt er vor Ausfällen und lässt das Unternehmen diese beheben, bevor es zu spät ist.

Verfeinerung der Suchmaschinenergebnisse und visuelle Suche

In diesem Bereich sind ML-Anwendungen schon seit langem weit verbreitet. Dank des maschinellen Lernens kann eine Suchmaschine besser verstehen, wonach ein Kunde besonders sucht, selbst wenn die Anfrage nicht vollständig oder genau ist.

Die visuelle Suchtechnologie macht es den Nutzern viel leichter, die gewünschten Waren zu finden - sie müssen nur ein Bild hochladen und aus ähnlichen Optionen verschiedener Marken auswählen. Sie kann auch dabei helfen, Produktpiraterie und Fälschungen zu erkennen, um deren Verbreitung und Gewinneinbußen zu verhindern.

Dynamische Preisgestaltung

Wann haben Sie das letzte Mal einen Uber bestellt? Gab es einen höheren Preis aufgrund der hohen Nachfrage?

Das ist dynamische Preisgestaltung. Anhand des Verhältnisses zwischen verfügbaren Fahrern und Bestellungen berechnet die App den Preis. Wenn es zu viele Bestellungen gibt, erhöht Uber den Preis für eine Fahrt, um mehr Taxifahrer auf die Straße zu bringen, damit die Nachfrage befriedigt werden kann. Das ist doch der wahr gewordene Traum eines jeden Ökonomen, oder?

Durch die Anwendung von ML auf Preisentscheidungen ist es möglich, einen solchen Effekt zu erzielen, der sich positiv auf den Finanzfluss einer Marke auswirken wird. Im Grunde kann ML nach dem Lernen aus den bereitgestellten Daten den perfekten Preis für eine bestimmte Ware zu einem bestimmten Zeitpunkt berechnen, was zu höheren Umsätzen und Einnahmen führt.

Upselling und Cross-Selling
Es geht um personalisierte Empfehlungen. Wenn ein Kunde eine Website besucht und einen Artikel in den Warenkorb legt (z. B. ein Smartphone), wird das System höchstwahrscheinlich etwas anbieten, das damit zusammenhängt und möglicherweise benötigt wird (z. B. Schutzhülle und Glas). Oder vielleicht gibt es für die gewählte Ware eine bessere Alternative (ein anderes Smartphone ist auf Lager, das bessere Eigenschaften hat). Indem man maschinelles Lernen Angebote für verwandte Artikel oder mögliche Upgrades erstellen lässt, kann ein Unternehmen viel mehr Umsatz erzielen.
Immersives Kundenerlebnis

Heutzutage geht es bei einem Unternehmen nicht mehr nur darum, Dienstleistungen anzubieten oder Waren zu verkaufen. Es geht auch darum, wie die Marke mit den Kunden interagiert.

Die Zeiten, in denen man ewig warten musste, bis ein Spezialist in einem Callcenter frei war, um das Problem eines Kunden zu lösen, sind vorbei. Alles muss schnell gehen, bequem sein und natürlich aussehen.

Dies kann mit der Technologie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) erreicht werden. Einem Algorithmus für maschinelles Lernen kann beigebracht werden, Sprache oder Text zu erkennen, ihn in Cluster zu unterteilen und Informationen über die Absichten des Kunden zu erhalten. Danach ist es möglich, den Kunden an den engsten Spezialisten weiterzuleiten, der am Callcenter vorbeikommt, wodurch der Kunde Zeit spart und die Erfahrung der Interaktion mit der Marke verbessert wird.

Diese Lösung kann als Chatbot oder virtueller Assistent implementiert werden, wenn ein Kunde die Hotlinenummer einer Marke anruft

Kundensegmentierung und gezielte Marketingkampagnen

Ein weiterer Anwendungsbereich für maschinelles Lernen ist gezieltes Marketing. ML kann Informationen über Kunden analysieren und sie entsprechend ihrem Kaufverhalten segmentieren. Mithilfe von ML können Vermarkter von allgemeinen Kampagnen für alle Kunden zu maßgeschneiderten Angeboten zum richtigen Zeitpunkt übergehen, die ideal zu jeder Zielgruppe passen und Kaufanreize schaffen. Mit demselben Marketingbudget und denselben Ressourcen erreichen Sie höhere Umsätze, steigern den Absatz und erhöhen die Markentreue.

Vorhersage und Vermeidung von Abwanderung

Es gibt immer einen Strom von Kunden. Einige von ihnen kommen, andere gehen.

Mit Hilfe von ML-Algorithmen ist es möglich, die Abwanderungsgründe detaillierter zu analysieren und viel mehr Daten zu verarbeiten, die manuell analysiert werden könnten. Darüber hinaus kann ein Algorithmus für maschinelles Lernen unerwartete und (manuell) kaum wahrnehmbare Korrelationen und Muster aufdecken und so ein genaueres Bild der Abwanderungsgründe und wertvolle Erkenntnisse liefern. Und detailliertere Daten zu erhalten bedeutet, mehr mögliche Gründe für die Abwanderung abzudecken und in der Lage zu sein, rechtzeitig zu reagieren, um dieses unangenehme Phänomen zu minimieren.

Überwachung sozialer Medien mit NLP

Die Durchführung von Marketingkampagnen ist wichtig, aber es ist auch entscheidend zu wissen, wie Ihre Marke wahrgenommen wird.

Das Einholen von Kundenfeedback bietet die Möglichkeit, die starken und schwachen Seiten einer Marke zu erkennen.

Dieses Feedback kann direkt eingeholt werden, aber es gibt auch die Möglichkeit, Informationen über die Markenwahrnehmung indirekt über soziale Medien zu erhalten.

Indem Sie einen Algorithmus für maschinelles Lernen mit der Analyse von Beiträgen und Kommentaren in sozialen Medien zu Ihrer Marke beauftragen, können Sie ein Modell erstellen, wie die Marke von potenziellen und aktuellen Kunden gesehen wird: was ihnen an der Marke gefällt und was nicht. Vielleicht haben sie auch eine Idee, wie man die Marke verbessern kann.

Anstelle einer Schlussfolgerung

Maschinelles Lernen ist also wirklich hilfreich. Steigende Einnahmen, ein besseres Verständnis dafür, wie alles läuft, Möglichkeiten zur Vermeidung von Verlusten und zur Optimierung von Geschäftsprozessen... und sogar ein Chat mit Kunden, anstatt sie in der Schlange auf den nächsten verfügbaren Spezialisten warten zu lassen.

Und auch wenn es ziemlich teuer zu sein scheint, wird es sich auszahlen. Warum also nicht ein Unternehmen mit einem so universellen Instrument ankurbeln, das so viel bewirken kann?

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