KI-gestützte Produktempfehlungen im E-Commerce für mehr Personalisierung

Was sind Produktempfehlungen?

Bei Produktempfehlungen handelt es sich um personalisierte Vorschläge für Produkte und Dienstleistungen, die Nutzern unter anderem auf Grundlage folgender verschiedener Aspekte präsentiert werden:

• Bisheriges Suchverhalten: z.B. "Basierend auf Ihrer Auswahl könnten Ihnen auch diese Produkte gefallen”
• Popularität von Artikeln: z.B. "Im Trend und derzeit beliebt” oder “Beliebt bei anderen Kunden, die sich dieses Produkt angesehen haben”
• Neuheiten von Produkten: z.B. "Neu eingetroffen und für Sie interessant”
• Ähnlichkeiten zu bereits gekauften Produkten: z.B. “Basierend auf Ihren bisherigen Käufen könnte Ihnen auch dieser Artikel gefallen”

Diese für den Nutzer passende und interessante Vorschläge haben das Potenzial, ihn in seiner Customer Journey besser zu begleiten und seine Bedürfnisse so zu erfüllen, dass die Kundenbindung sowie die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.  

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Die Rolle von KI bei Produktempfehlungen

Im Kontext von Produktempfehlungen spielt künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle. Durch die automatisierte Sammlung von Informationen über Kundeninteraktionen und das Benutzerverhalten sowie durch spezifische Algorithmen und Vorhersagemodelle ist KI in der Lage, die Interessen, Bedürfnisse und Präferenzen von Nutzern zu erfassen und darauf basierend personalisierte Empfehlungen zu präsentieren.

Besonders beliebt sind in diesem Zusammenhang KI-Chatbots, die mit Nutzern per Chat kommunizieren und auf Basis der Gespräche und Interaktionen herausfinden können, welche Wünsche und Vorlieben die Nutzer haben. Mit diesem Wissen kann der Chatbot individualisierte Empfehlungen und personalisierte Vorschläge machen.

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Wie funktionieren KI-gestützte Produktempfehlungen?

Damit eine KI gezielte und nutzerspezifische Produktempfehlungen aussprechen kann, benötigt es verschiedene Mechanismen und Technologien. 

Zum einen sammelt die Künstliche Intelligenz verschiedene Arten von Informationen, um die Nutzer:innen und ihre Bedürfnisse besser erfassen zu können. Hierbei kann es sich unter anderem um folgende Daten handeln: 

• Das Nutzerverhalten: z.B. welche Produkte angeklickt oder gesucht werden
• Die Kaufhistorie: z.B. welche Artikel in den Warenkorb und/oder (wiederholt) gekauft werden
• Der Browsing-Verlauf: z.B. welche Wege auf der Webseite zurückgelegt, welche Produktkategorien häufig besucht und ob Produktbewertungen gegeben werden

Zum anderen helfen Algorithmen in Kombination mit den gesammelten Daten dabei, personalisierte Produktvorschläge für Nutzer zu entwickeln. Hierbei werden verschiedene Filtermethoden unterschieden:

• Collaborative Filtering: Zum einen können Empfehlungen auf Basis des Verhaltens ähnlicher Nutzer ausgesprochen werden, d.h. wenn Person A z.B. eine aufblasbare Trinkflasche zum Laufen gekauft hat und Person B ein ähnliches Nutzerprofil aufweist wie Person A, könnte dieselbe Flasche auch Person B empfohlen werden (User-based Collaborative Filtering). Zum anderen können Empfehlungen auf Grundlage ähnlicher Produkte gemacht werden: Werden Sportuhren und Laufschuhe häufig in Kombination miteinander gekauft, kann einer Person A, die sich eine Sportuhr gekauft hat,  Laufschuhe empfohlen werden (Item-based Collaborative Filtering).

• Content-based Filtering: Neben dem Collaborative Filtering ist Content-based Filtering eine weitere effektive Filtermethode für personalisierte Produktvorschläge. So können beispielsweise Empfehlungen basierend auf den Eigenschaften der Produkte, die Nutzer in der Vergangenheit angesehen oder gekauft haben, gegeben werden. Wenn Person A häufig Liebesfilme schaut, können ihr weitere Filme dieser Art angeboten werden (merkmalsbasierte Analyse). Auch Natural Language Processing kann verwendet werden, um Textbeschreibungen und Nutzerbewertungen zu analysieren und ähnliche Produkte zu identifizieren.

• Hybrid Filtering: Es gibt auch die Möglichkeit, die verschiedenen Filtermethoden miteinander zu kombinieren, um genauere Empfehlungen geben zu können. Eine Streaming Plattform wie Netflix könnte zum Beispiel sowohl die Historie der bereits gesehenen Filme und Serien (Collaborative Filtering) als auch die Eigenschaften der Filme und Serien (Content-based Filtering) zu Rate ziehen, um neue Empfehlungen vorzuschlagen.

Weiterhin können Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen auf Grundlage 

• des Kontexts (Standort, Zeit, Wetter oder verwendetes Gerät)
• der Demografie (Alter, Geschlecht, Einkommen, Bildung)
• der Geographie (Standort)
• des Social Networks (Berücksichtigung der Präferenzen von Freunden der Nutzer) 
• der interaktiven Produktsuche (individuelle Präferenzen und Auswahlkriterien, die Nutzer in Echtzeit beim Durchsuchen von Produktkatalogen angeben),
• der Stimmung (Sentiment-Analyse: positive Bewertungen/Rezensionen)

gegeben werden.

Wichtig zu betonen ist es jedoch, dass die beschriebenen, personalisierten Produktempfehlungen eine erhebliche Menge an Nutzerdaten und detaillierten Profilen erfordert, um effektiv zu sein.

Dynamische Produktempfehlungen durch KI-Chatbots ohne Nutzerprofile

Obwohl die Nutzung von KI-gestützten Produktempfehlungen bedeutende Vorteile für Unternehmen und Verbraucher bietet, haben nicht alle Organisationen dieselben Voraussetzungen. Insbesondere Unternehmen ohne umfangreiche, fest angelegte Nutzerprofile, wie sie etwa bei Amazon oder Spotify üblich sind, sehen sich mit Herausforderungen konfrontiert. Denn wenn Nutzer nicht eingeloggt sind oder das Unternehmen keine dauerhaften Profile speichert, fehlen oft wichtige Daten wie Kaufhistorie, Vorlieben oder vorheriges Surfverhalten. Selbst wenn Daten vorhanden sind, können sie bei gelegentlichen oder nicht eingeloggten Nutzern lückenhaft und weniger aussagekräftig sein. Das begrenzt die Möglichkeit, effektive Empfehlungen zu erstellen. 

Die Herausforderungen liegen nicht nur in der eingeschränkten Datenverfügbarkeit, sondern auch in den Datenschutzbestimmungen, die die Art der Datensammlung und -nutzung streng regulieren. Ohne entsprechende Berechtigungen können diese Unternehmen keine detaillierten, auf historischem Nutzerverhalten basierenden Produktempfehlungen anbieten.

Doch auch hierfür gibt es Lösungen:  KI-Chatbots, die in Echtzeit mit den Kunden interagieren. Diese Technologie ermöglicht es, schnell und effizient die Präferenzen und Bedürfnisse der Nutzer abzufragen, ohne auf vorher gesammelte Daten zurückgreifen zu müssen. Anhand dieser dynamisch erfassten Informationen können Unternehmen dann ad-hoc personalisierte Produktempfehlungen aussprechen. Solche KI-Chatbots bieten eine flexible und datenschutzkonforme Möglichkeit, die Vorteile personalisierter Empfehlungen zu nutzen, auch ohne vorab gespeicherte Benutzerprofile.

KI-basierte Produktempfehlungen in der Praxis

‍Wie bereits erwähnt, verfügt jedoch nicht jedes Unternehmen über die enormen Datenmengen großer Konzerne. Kleine oder mittelständische Firmen wie Petromax – das laut eigener Aussage seit über 100 Jahren Qualität und Leidenschaft für das Outdoor-Leben und Kochen in die Welt bringt und so auch Dutch Ovens und andere Kochutensilien verkauft – setzt stattdessen auf innovative Lösungen wie KI-Chatbots, um personalisierte Empfehlungen zu bieten.

Petromax nutzt einen interaktiven Chatbot, um potenzielle Käufer durch den Auswahlprozess eines Dutch Oven zu führen. Kunden werden beispielsweise gefragt, für wie viele Personen sie kochen möchten und ob der Dutch Oven Füße haben soll. Der KI-Chatbot verarbeitet diese Informationen in Echtzeit, um Kunden zu dem Produkt zu führen, das am besten zu ihren spezifischen Bedürfnissen passt. Diese Art von Technologie ermöglicht es Unternehmen, eine personalisierte Kundenberatung zu bieten, ohne auf umfangreiche Nutzerdatenbanken angewiesen zu sein.

Einsatzgebiete und Anwendungsbeispiele

Der Einsatz KI-gestützter Produktempfehlungen kennt praktisch keine Grenzen. So kann es eigentlich in jeder Branche, in der Produkte und Dienstleistungen online vertrieben werden, von Vorteil sein, Vorschläge für Kunden einzusetzen: Von der Automobilbranche, über das Medien- und Verlagswesen bis hin zur Tourismus-, Finanz-, Gesundheits- oder Lebensmittelbranche – in allen Industrien machen sich Unternehmen KI-basierte Empfehlungen zu nutze, um von den zahlreichen Vorteilen zu profitieren.

Anhand konkreter Beispiele und Best-Practices lassen sich die vielfältigen Einsatzgebiete KI-gestützter Vorschläge besonders anschaulich verdeutlichen:

• Medienbranche: Firmen wie Spotify sind Meister KI-basierter Produktempfehlungen. Sie schlagen Nutzern abhängig von ihren Hörgewohnheiten ähnliche Songs und Playlists vor, die dazu führen, dass die Nutzer noch länger auf der Plattform verweilen und zufrieden mit der Musikauswahl sind.‍
• Tourismussektor: Auch Reisewebseiten wie Booking.com beherrschen die Kunst der KI-basierten Produktempfehlungen gut. Sie analysieren vor allem die Browser- und Suchverläufe von Nutzern, um darauf basierend personalisierte Vorschläge für Reiseziele, Hotels oder Aktivitäten zu machen.
• ‍Modeindustrie: Unternehmen wie Zalando oder ASOS nutzen künstliche Intelligenz ebenfalls, um Kleidung und Accessoires basierend auf individuellen Stilpräferenzen und vorherigen Käufen zu empfehlen.

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Vorteile KI-gestützter Produktempfehlungen

Optimierte Customer Experience

Indem Unternehmen ihre Kunden individuell und zielgerichtet mit Empfehlungen aushelfen, finden diese genau das, was sie benötigen und fühlen sich dadurch wertgeschätzt. Diese verbesserte Customer Experience wirkt sich auch positiv auf die Kundenbindung sowie die Kundenzufriedenheit aus, da Kunden in der Regel Folgekäufe bei Marken tätigen, die genau auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Produkte und Dienstleistungen anbieten und diese Empfehlungen so gezielt auf der Webseite platzieren, dass die Kunden gar nicht erst danach suchen müssen. 

Verbesserte Conversion Rate

Dank KI-gestützter Produktempfehlungen kann die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden bestimmte Artikel anklicken, in den Warenkorb legen oder kaufen, deutlich gesteigert werden, weil die Kunden durch die Personalisierung direkt angesprochen werden. Gleichzeitig sinkt also die Wahrscheinlichkeit, dass die Kunden den Einkauf abbrechen und es kann eine nahtlose Customer Journey gewährleistet werden. 

Effizientes Ressourcenmanagement im Marketing

Je gezielter man Werbung ausrichtet und je präziser man Marketingmaßnahmen steuert, desto effizienter wird das Ressourcenmanagement im Unternehmen. So werden Streuverluste verringert und nur die Menschen erreicht, die tatsächlich Interesse an den jeweiligen Produkten und Dienstleistungen haben. Dies erhöht nicht nur die Effizienz, sondern spart auch Kosten ein, die wiederum an anderer Stelle eingesetzt werden können. 

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Fazit: Die transformative Kraft der KI bei Produktempfehlungen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Kontext von Produktempfehlungen wird bei Unternehmen immer beliebter, da diese dazu beitragen kann, das Maß an Personalisierung deutlich zu steigern und somit Kundenbindung, -zufriedenheit und -erfahrung zu verbessern genauso wie die Conversion Rate, Effizienz und Kosten zu optimieren. 

Je besser Unternehmen in der Lage sind, individuell auf die verschiedenen Kundensegmente zugeschnittene Empfehlungen gezielt einzusetzen, desto eher haben sie einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz. 

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