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Die Verwendung von Data Science im E-Commerce

Data Science und E-Commerce

“If your business is not on the Internet, then your business will be out of business.”

Dieses berühmte Zitat von Bill Gates bewahrheitet sich immer mehr. Heute haben über 64% aller kleinen bis mittelgroßen Unternehmen eine Internetseite, mit einem weiterhin wachsenden Trend.

Als Shopbetreiber hat man die Möglichkeit, viele Daten über seine Nutzer zu sammeln, also Big Data zu generieren. Die große Ansammlung an Daten liefert aber zunächst noch keine nützlichen Informationen. Zur konkreten Analyse und Auswertung dieser Daten benötigt man Data Scientists, die wissen, wie man diese Daten zum Nutzen des Unternehmens verwenden kann.

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All die Millionen von Tweets, Facebook-Likes, Instagram- und Pinterest-Fotos können so gefiltert werden, dass E-Commerce-Unternehmen herausfinden können, was Kunden wollen und wann sie es wollen. Das Sammeln, Speichern, Sortieren und Analysieren von Daten, ist ein integraler Bestandteil der Data Science. Unternehmern können herausfinden, was zum tatsächlichen Kauf der Produkte geführt hat und sich somit besser an den Kunden anpassen oder steuern, mit welchen Kanälen welche Kundengruppe zukünftig angesprochen werden soll. Beispielsweise entdeckt Amazons Algorithmus Zusammenhänge von vergangenen Bestellungen und kann so Vorhersagen über zukünftige Kundenwünsche treffen.

Eine weitere große Chance für den E-Commerce ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning zur Personalisierung der Kundenerlebnisse. Kunden bevorzugen im Handel ein individuelles Einkaufserlebnis, das auf ihre Bedürfnisse angepasst ist. Dazu sammelt die KI Daten über den Käufer und dessen Such- und Einkaufsverhalten, trackt alle Aktionen und Interaktionen mit dem Shop und analysiert die gewonnenen Ergebnisse.

Nicht nur reine Onlineshops verwenden Data Science

So verwendet beispielsweise Rolls Royce Data Science, um die Daten von Flugzeugtriebwerken für die Planung der Wartung zu analysieren.

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Fruition Sciences, ein Online-Tool für Weinbauern, verwendet Data Science Algorithmen, um genau zu bestimmen, wie stark und wann die Trauben bewässert werden müssen, um eine bessere Weinqualität zu erzielen.

Das bekannte Kosmetikunternehmen L’Oreal setzt Data Science ein, um die Wirkung verschiedener kosmetischer Wirkstoffe auf unterschiedliche Hautstrukturen und -zusammensetzungen zu ermitteln.

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Der Einsatz von Data Science und KI bei Zalando

Auch das Geschäftsmodell des deutschen Online-Mode-Versandhändlers Zalando SE basiert sehr stark auf der Sammlung und Analyse von Kundendaten mit Hilfe von Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI).

Das Unternehmen verwendet einen auf KI basierten Algorithmus, um jedem Kunden die für ihn perfekte Kleidung vorzuschlagen. Dieser arbeitet auf der Grundlage von Artikeln, die Nutzer in der Vergangenheit gekauft haben.

Funktioniert dieser Algorithmus? Nun, Zalandos Mitgründer Robert Gentz sagt, dass die Klick- und Kaufraten für die mit diesem Algorithmus produzierten Artikel höher sind. Kurz gesagt: Zalando verwendet Algorithmen, die sich durch interne Feedbackschleifen aus Kundendaten und menschlichem Feedback kontinuierlich verbessern.

Zalando use Data Science

Die KI beschränkt sich nicht nur auf die Outfits, die einem angezeigt werden. Laut Gentz beginnt die KI in dem Moment zu arbeiten, in dem jemand die App herunterlädt oder die Website besucht. Dies geschieht in der Regel damit, dass man seine Lieblingsmarken, seine Größe und andere persönliche Auswahlmöglichkeiten angeben kann. All diese Benutzereingaben bilden die Grundlage für die KI-Anwendung von Zalando, um ein wirklich personalisiertes Benutzer- und Einkaufserlebnis zu kreieren.

Wie sieht die Zukunft in diesem Bereich aus? Laut Gentz wird es bis 2030 keine physischen Umkleidekabinen mehr geben. Zudem werden die von den Kunden zurückgesandten Artikel analysiert und das Feedback der Kunden eingeholt. Mit Hilfe dieser Rücksendungen ist Zalando in der Lage seine Empfehlungen weiter zu verfeinern. „Wir konnten die größenbedingten Retouren bereits um 10 Prozent reduzieren„, sagt er. Langfristig wird dies zu immer genaueren Größenangaben führen.

Zukünftig will sich der Modehändler in Richtung Ganzkörpermessung bewegen. Gentz sieht den Einsatz von 3D-Technologie und Körper-Messtechnik als entscheidendes Tool, um ein genaues Profil jedes einzelnen Kunden zu erstellen und somit automatisch die richtige Größe zusenden zu können.

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