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Bis vor kurzem zählten Nachfrageprognosen und Bestandsoptimierung zu den wichtigsten KI-Anwendungen, die KI nutzen. Die jüngsten Entwicklungen im KI-Bereich haben jedoch zu einer Reihe innovativer KI-Angebote geführt, die das Einzelhandelsgeschäft revolutioniert haben.
Anders denken!!!
Ein einzigartiger Anwendungsfall ist die Optimierung der Qualität von Produktbildern, um die Verkaufsumwandlungsrate zu verbessern. In diesem Szenario nutzen Einzelhändler KI, insbesondere Pc-Imaginative and prescient-Techniken, um die visuelle Attraktivität von Produktbildern zu verbessern und so die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass der Käufer auf das Produkt klickt.
Als Teil der Gross sales-Funnel-Struktur führt die Zunahme der Klicks im Allgemeinen zu höheren Conversion-Raten, additionally Verkäufen. In einer weiteren Ausbaustufe können die Einzelhändler Hypothesentests durchführen und mit unterschiedlichen Bildqualitäten experimentieren, um zu ermitteln, welche Bildattribute, wie hochauflösende Pixel und geeignete Beleuchtung, zu Conversions beitragen.
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Mithilfe von Pc-Imaginative and prescient-Techniken können Einzelhändler den Prozess der Implementierung von Korrekturen zur Verbesserung der Bildqualität automatisieren und so sicherstellen, dass diese bei den Kunden intestine ankommen.
Produktbeschreibung
Die meisten E-Commerce-Web sites hosten Produkte von verschiedenen Verkäufern, was zu unterschiedlichen Auflistungsarten von Produktbeschreibungen führt, die oft inkonsistent und unvollständig sind.
Das mangelnde Bewusstsein und die fehlenden Erkenntnisse darüber, was ein überzeugendes Einkaufserlebnis ausmacht, führen zu Inkonsistenzen in Stil, Länge, Ton und Vollständigkeit und können sich somit auf die Kaufentscheidungen der Benutzer auswirken.
Mithilfe von Generative AI – der KI-Technik zum Generieren von Inhalten wie Texten, Bildern, Movies usw. auf der Grundlage großer Datensätze – können Unternehmen jedoch effektive Produktbeschreibungen erstellen, die zu einer besseren Klickrate und damit zu einer höheren Conversion-Charge führen können.
Solche KI-generierten Inhalte stellen sicher, dass die Informationen nicht nur umfassend, sondern auch ansprechend und überzeugend sind und so die Aufmerksamkeit der Benutzer fesseln. Um noch einen Schritt weiterzugehen: Die Algorithmen können sogar Benutzerpräferenzen lernen und Produktbeschreibungen bereitstellen, die bei ihnen am besten ankommen. Es ist erwähnenswert, dass die Einzelhändler solche KI-Systeme basierend auf der Reaktion der Benutzer auf die Modellergebnisse weiter verbessern und ausbauen können.
Dieser iterative Prozess ermöglicht es Unternehmen, ihre Produktbeschreibungen im Laufe der Zeit zu verfeinern und sie für eine maximale Effektivität bei der Steigerung der Conversions zu optimieren.
Verkäufer-Risikomanagement
Apropos Verkäufer: Die E-Commerce-Plattformen können auch ein KI-gestütztes Risikomanagementsystem für Verkäufer aufbauen, um Risiken in Bezug auf Produktqualität, Kundenservice und Einhaltung ethischer Requirements zu überwachen.
KI kann aus Faktoren wie dem früheren Verhalten von Verkäufern, Kundenfeedback und Transaktionsaufzeichnungen lernen, um Unregelmäßigkeiten oder Abweichungen von erwarteten Normen zu erkennen. Solche Abweichungen kennzeichnen die Verkäufer, die möglicherweise gegen die Richtlinien und den Verhaltenskodex der Plattform verstoßen.
Analysieren Sie Faktoren wie pünktlichen Versand, genaue Produktbeschreibungen, faire Preise und Reaktion auf Kundenanfragen, um das Verhalten des Verkäufers hervorzuheben. Verkäufer, die ständig detrimental Bewertungen oder Beschwerden erhalten, betrügerische Aktivitäten durchführen oder gegen Servicebedingungen verstoßen, können zu einer schlechten Kundenerfahrung führen und den Ruf der Plattform schädigen.
Daher können E-Commerce-Plattformen solche Verkäufer proaktiv identifizieren und ihre Zusammenarbeit mit ihnen unterbinden, indem sie KI einsetzen. Neben der Sicherstellung der Qualität zuverlässiger Verkäufer fördern solche KI-Systeme auch das Vertrauen und die Zuversicht der Kunden.
Während sich das Verhalten der Verkäufer im Laufe der Zeit ändern kann, kann das KI-gestützte Risikomanagementsystem kontinuierlich lernen und sich anhand der sich entwickelnden Muster der Nichteinhaltung anpassen.
Entdeckung eines Betruges
Oft wird angenommen, dass die Betrugserkennung in der Verantwortung der Financial institution liegt, und das ist bis zu einem gewissen Grad auch richtig. Aber denken Sie an einen Kunden, der auf der Einzelhandelsplattform Opfer einer betrügerischen Transaktion geworden ist und versucht, mit dem Einzelhändler Kontakt aufzunehmen, um den Verkauf rückgängig zu machen.
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Normalerweise kann der Einzelhändler nicht helfen und es wird angenommen, dass er keine Schuld trägt. Für den Kunden ist der Einzelhändler jedoch die erste Vertrauensebene bzw. Verteidigungslinie. Stellen Sie sich vor, der Einzelhändler hätte einen KI-gestützten Algorithmus, der den potenziellen Betrug anhand der Kaufhistorie des Käufers identifizieren und einen zusätzlichen Identifizierungsschritt einführen könnte, um den Verkauf voranzutreiben. Dann wäre der Betrug bereits auf der ersten Verteidigungslinie gestoppt.
Wir leben in einer Welt mit hohem Wettbewerbsdruck, in der Differenzierungsmerkmal entscheidend sind. Die Verwaltung und Minimierung von Betrugsrisiken unterstreicht das Engagement des Einzelhändlers für Kundenorientierung und führt zu mehr Vertrauen und Markentreue bei den Kunden.
Qualitätskontrolle
Stellen Sie sich vor, KI wäre Ihr Assistent bei der Qualitätskontrolle, der jedes Produkt prüft, bevor es in die Regale kommt. Dies gilt insbesondere für verderbliche Produkte, bei denen es auf die Erhaltung der Frische und Gewährleistung der Verbrauchersicherheit ankommt.
Ebenso kann Pc Imaginative and prescient die Qualität von Kleidung analysieren, indem es Unvollkommenheiten bei Nähten, Stoffkonsistenz und Druckausrichtung erkennt. Durch die Automatisierung von Qualitätskontrollverfahren können Einzelhändler einheitliche Produktstandards aufrechterhalten und ihren Kunden erstklassige Produkte liefern.
Kognitive Überlastung
Verschiedene Marken haben unterschiedliche Größentabellen und es ist für Kunden oft mühsam, sich die markenspezifische Größe zu merken. KI ist dafür bekannt, den Kunden die kognitive Belastung abzunehmen und kann dabei helfen, relevante Empfehlungen zu geben und so das Einkaufserlebnis zu verbessern. Wenn der Algorithmus beispielsweise die Größe basierend auf der Kaufhistorie, den Benutzereigenschaften und möglicherweise dem Suggestions zu Größenpräferenzen vorschlägt, dann haben Sie volle Punktzahl in Sachen Kundenzufriedenheit.
Zusammenfassung
Von der Optimierung von Produktbildern und der Erstellung überzeugender Produktbeschreibungen bis hin zum Administration von Verkäuferrisiken und der Erkennung von Betrug hat KI das Potenzial, jeden Aspekt der Einzelhandelsbranche zu revolutionieren. Mit der Open-Supply-Veröffentlichung weiterer KI-Produkte und vorab trainierter Modelle ist das Zeitalter der kostenlosen KI für jede Branche gekommen.
Vidhi Chugh ist eine KI-Strategin und eine Führungspersönlichkeit im Bereich der digitalen Transformation, die an der Schnittstelle zwischen Produkt, Wissenschaft und Technik arbeitet, um skalierbare Systeme für maschinelles Lernen zu entwickeln. Sie ist eine preisgekrönte Innovationsführerin, Autorin und internationale Rednerin. Ihre Mission ist es, maschinelles Lernen zu demokratisieren und den Fachjargon zu überwinden, damit jeder Teil dieser Transformation sein kann.