Die Zukunft des Online-Shoppings wird mit KI und maschinellem Lernen real

Die Jetsons schlugen ein Leben in Automatisierung und Leichtigkeit vor, das wir noch nicht ganz beherrschen, aber der Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen hat das Potenzial, die Zukunft des Online-Shoppings – insbesondere des Einzelhandels – dem Ideal näher zu bringen.

Bevor wir in die Zukunft des Online-Shoppings eintauchen und wie Einzelhändler mit KI und ML über den digitalen Laufsteg stolzieren, lassen Sie uns die beiden unterscheiden.

KI (Künstliche Intelligenz) ist ein vollständig automatisiertes, intelligentes System, das Käufern helfen kann, genau das zu finden, was sie brauchen.

ML (Machine Learning) wird am häufigsten im Einzelhandel diskutiert, da es unzählige Zeilen historischer Daten aufnimmt und versucht, Muster und Trends zu finden sowie genaue Vorhersagen zu treffen.

Die Pandemie hat die Notwendigkeit beider Technologien deutlich gemacht und bewiesen, dass beide einen langen Atem haben.

Die Zukunft des Online-Shoppings: Virtuelle Anprobe, weniger Retouren

So revolutionieren KI und ML die Zukunft des Online-Shoppings:

1. Kunden dabei zu unterstützen, die richtige Größe und das richtige Produkt zu finden, um E-Commerce-Retouren zu reduzieren
2. Stärkung der Lieferketten im Einzelhandel
3. Steigerung der Personalisierung zur Markendifferenzierung

COVID-Beschränkungen haben Anfang 2020 schnell Geschäfte auf der ganzen Welt geschlossen, und Einzelhändler mussten schnell einen neuen Weg finden, um ihren Kunden zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Da es nur wenige Erfahrungen im Geschäft gab, mussten die Kunden raten, ob ihnen die Produkte auf ihren Bildschirmen gefallen würden. Der Kauf zweier Größen des gleichen Hemdes mag für einen unsicheren Kunden einfach sein, aber es verwüstet den Einzelhandelsbestand.

Jason Goldberg, Chief Commerce Strategy Officer bei der Publicis Group, erklärt, dass die Umstellung auf virtuelle Anproben dazu beiträgt, Retouren zu reduzieren und die Nachhaltigkeit zu steigern.

Acht Prozent der Einkäufe im Geschäft werden zurückgegeben, während „im E-Commerce 20 bis 30 % zurückgegeben werden. Das ist also ein astronomisch teures und ökologisch katastrophales Ergebnis“, sagt er.

Da verschiedene Einzelhandelssegmente ihr kometenhaftes Online-Wachstum fortsetzen, muss dieses Missverhältnis angegangen werden, um massive Einbußen bei Gewinn und Umsatz zu vermeiden.

Eine Pose einnehmen: Wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz CX und Loyalität vorantreiben

Das Training von Modellen für maschinelles Lernen, um Kunden dabei zu helfen, die perfekte Größe und Art des Produkts zu bestellen, stellt sicher, dass sie beim ersten Mal zufrieden sind. Virtuelle Anproben haben sich während der Pandemie als sehr nützlich erwiesen, als Umkleidekabinen geschlossen waren. Ihre hohe Wirksamkeit beweist, dass sie auch nach einer Pandemie bestehen bleiben.

Dies gilt insbesondere in Kategorien wie Kosmetik. Das Anprobieren eines Testers, den mehrere andere verwendet hatten, war nie eine sehr hygienische Praxis, und COVID hat solche keimbefallenen Erfahrungen möglicherweise endgültig beendet. Augmented Reality ermöglicht es Kunden, mehrere Kosmetikprodukte anzuprobieren, ohne die vorherige Farbe abwischen oder gar das Haus verlassen zu müssen.

In ähnlicher Weise haben KI und ML begonnen, den Verbrauchern zu helfen, sicherere Entscheidungen zu treffen, was den Einzelhändlern hilft, ihre Lagerbestände aufrechtzuerhalten und ihre Lieferketten insgesamt zu entlasten.

Einzelhandelslieferketten werden intelligenter für besseres Online-Shopping

Die Pandemie hat gezeigt, wie wichtig die Lieferkette für den Einzelhandel ist. Bei all dem Klopapier-Horten stießen viele Käufer zum ersten Mal auf ein völlig leeres Regal.

Hier sieht Goldberg eine perfekte Anwendung für maschinelles Lernen. „Wir können maschinelles Lernen verwenden, um all dieses historische Verhalten zu betrachten, unsere Lieferkette vorherzusagen, besser vorherzusagen, wie effizient unsere Fabriken bei der Herstellung der [Produkte] sein werden, und das Angebot im Geschäft besser an die Nachfrage anzupassen“, sagt er. „Der Kunde muss nichts anders machen; Sie wissen oder kümmern sich nie darum, dass maschinelles Lernen diesen Laden besser gemacht hat, sie wissen nur, dass Walmart genau das hatte, was sie wollten.“

Diese Nahtlosigkeit ist das eigentliche Endziel: Dem Kunden rechtzeitig das zu liefern, was er will und braucht.

KI in der Zukunft des Online-Shoppings: Balance finden

COVID hat die Akzeptanz der Verbraucher für neue Einkaufsmöglichkeiten beschleunigt. Dies ist nur der Anfang des Einsatzes von KI und ML im Einzelhandel. Wenn die Verbraucher beginnen, die bereits auf dem Markt befindlichen Funktionen zu nutzen und zu genießen, werden sie beginnen zu erwarten, dass diese Funktionen zusammenarbeiten.

Beispielsweise möchte ein Hausrenovierer möglicherweise die Farbe seiner Wände und Teppiche ändern. Die Möglichkeit, die Änderung in einer vollständig erweiterten Realitätsansicht zu visualisieren, hilft ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen, je nachdem, wie sich die Produkte ergänzen oder nicht ergänzen. Ein Einzelhändler, der auf Bekleidung umsteigt, möchte möglicherweise, dass Kunden ein ganzes Outfit virtuell anprobieren, um Cross-Selling zu verbessern und Retouren zu reduzieren.

Bei so vielen gesammelten Kundendaten sollten Einzelhändler sich beeilen, personalisierte Erlebnisse zu schaffen. Gleichzeitig müssen Einzelhändler ein Gleichgewicht mit KI finden; Es sollte nicht für Prozesse verwendet werden, die bereits reibungslos funktionieren. Niemand braucht Technologie um der Technologie willen. Stattdessen sollten KI und ML genutzt werden, um das Kundenerlebnis wesentlich zu verbessern.

ML fördert Personalisierung und Differenzierung

Maschinelles Lernen kann auch als Unterscheidungsmerkmal für Einzelhändler in hart umkämpften Kategorien dienen. Amazon kann seinen Kunden beispielsweise unzählige Hämmer anbieten, aber ein kleinerer Einzelhändler kann den Verbrauchern ein unschätzbares Erlebnis bieten, indem er ihnen hilft, den richtigen Hammer für ihr spezifisches Projekt auszuwählen.

Diese Datenerfassung und -aggregation hat deutliche Vorteile, denn Goldberg erklärt: „Sie wissen mehr darüber, wie Ihre Kunden das Produkt verwenden, Sie wissen mehr über den Weg, den sie eingeschlagen haben, um das Produkt in Betracht zu ziehen, also gibt es da draußen Daten, die Sie sammeln können .“

Daten sind eine Goldgrube für Einzelhändler, die sie angemessen nutzen können.

Machen Sie sich bereit für die Zukunft des Online-Shoppings

Um KI und ML am effektivsten zu nutzen, müssen Einzelhändler einzigartige Daten in Algorithmen einspeisen und diese trainieren. Dies zu perfektionieren braucht Zeit, daher empfiehlt Goldberg den Einzelhändlern, sich in der Zwischenzeit vorzubereiten.

„Setzen Sie Ihre Datenrichtlinien ein, setzen Sie Ihre Archivierungsrichtlinien ein, setzen Sie Ihre Datenschutzerklärungen um, damit Sie Ihren Kunden mitteilen, was Sie sammeln und wie Sie es verwenden werden, was Ihnen die Erlaubnis gibt, es bis dahin zu verwenden trainieren Sie diese maschinellen Lernmodelle, um einzigartige Erfahrungen zu schaffen“, sagt er.

Die Zukunft des Einzelhandels wird hochgradig personalisiert sein und sich auf die Aspekte konzentrieren, die das Kundenerlebnis verbessern und gleichzeitig Reibungsverluste und Kosten im Backend minimieren. Da jeden Tag neue Einzelhändler auftauchen, wird die effektive Nutzung von Daten dabei helfen, Kategorieführer zu erreichen und ihren Status als Verbraucherfavoriten zu behalten.