Was ist Machine Learning?

Die Begriffe maschinelles Lernen sowie Deep Learning werden immer wieder im selben Kontext mit künstlicher Intelligenz (KI) genannt. Aber was ist Machine Learning (ML) eigentlich und in welcher Verbindung steht es mit KI?

Die Theorie hinter ML geht zurück bis zum sogenannten Turing-Test. Beim Turing-Test musste eine Testperson identifizieren, ob sie eine Unterhaltung mit einem Menschen oder einer Maschine hat.

Im Turing-Test muss eine Person mehrmals in der Lage sein, fehlerfrei zu bestimmen, ob eine Antwort auf eine gestellte Frage von einer Maschine oder einem anderen Menschen gegeben wurde. Kann die Testperson dies nicht, hat die Maschine den Test bestanden und sie gilt als “intelligent”. Jedoch sind wir von einer echten KI so wie du sie aus dem ein oder anderen Hollywood-Film kennst, weit entfernt.

Deep Learning ist ein Unterbegriff des Machine Learning und dieser Begriff unterliegt dem der künstlichen Intelligenz. Beim Deep Learning handelt es sich um eine Lernmethode, welche mit künstlichen neuronalen Netzen arbeitet. Diese neuronalen Netze, welche dem menschlichen Gehirn ähnlich sind, befähigen aus einer großen Anzahl an Daten (Big Data) Informationen aufzunehmen und weiterzugeben.

Maschinelles Lernen beschäftigt sich mit der Mustererkennung aus Daten. Dabei werden Maschinen nicht explizit programmiert, sondern nutzen statistische Modelle sowie Daten, um auftretende Muster zu erkennen. Mit statistischen Lernmethoden und neuronalen Netzen werden Algorithmen beispielsweise darauf trainiert, Gesichter auf Bildern oder auch handgeschriebene Zahlen zu erkennen.

Welche Anwendungsfälle von Machine Learning gibt es im Onlinehandel?

Die Anwendungsgebiete von maschinellem Lernen im eCommerce sind vielfältig und wachsen stetig an. Hier ein Auszug aus den gängigsten Anwendungsfällen:

Personalisierung von Werbung

Die Personalisierung von Online-Werbung sowie das Ausspielen der richtigen Angebote zur richtigen Zeit sind zwei wichtige Aspekte, die jeder Marketer berücksichtigt. Mit der Next Best Offer Methode gelingt es die individuellen Bedürfnisse von Kunden anzusprechen. Darunter versteht man ein analytisches Vorgehen, mit dem die Kundenbedürfnisse ermittelt werden können. Damit dies gelingt, braucht es Big Data sowie maschinelles Lernen.

Gerade im Onlinehandel kann es von Vorteil für den Werbetreibenden sein, wenn er nur diejenigen Produkte ausspielt, welche Kunden mit höherer Wahrscheinlichkeit kaufen würden. Durch diese personalisierten Produktempfehlungen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs, weshalb es in weiterer Folge zu einem Umsatzwachstum kommt.

Wusstest du ❓: Unsere intelligente Shopstory-Software spielt für dich Anzeigen an die richtige Zielgruppe basierend auf deinem Productfeed aus.

Intelligente Suchfunktion im Onlineshop

Die Suche nach einem bestimmten Produkt sollte für Kunden so einfach wie möglich gestaltet sein. Aus diesem Grund solltest du über mehrere unterschiedliche Suchbegriffe zu einem Produkt geleitet werden.  

Denn einem Kunden, der nicht weiß, wonach er suchen muss ein Produkt zu verkaufen kann sehr schwierig werden. Dementsprechend ist es im Zeithalter von Big Data und Machine Learning sinnvoll, intelligente Algorithmen so einzusetzen, sodass diese dem Kunden im Rahmen der Produktsuche helfen.  

Findet der Kunde im Onlineshop das gesuchte Produkt schnell, so erhöht sich die Chance, dass dieser es auch kauft. Mithilfe von maschinellen Lernprozessen lassen sich die Suchmaschinen deines Onlineshops so weit optimieren, dass diese eine stärkere Treffsicherheit bekommen.

Zukünftige Nachfragen vorhersagen

Um die zukünftige Nachfrage mittels historischer Daten sowie mathematischer Modelle vorherzusagen, bietet sich der Ansatz des Forecasting an. Dabei werden historische Daten mittels eines Algorithmus analysiert. Anhand historischer Zeitreihen kann dieser erkennen, wie sich beispielsweise Umsätze sowie Käufe sich in der Zukunft entwickeln.  

Forecasts bieten die Möglichkeit, genauste Vorhersagen auf Basis von Machine Learning und Deep Learning zu treffen und Trends, Saisonalitäten sowie komplexe Muster zu erkennen. Unternehmen, welche über ein fundiertes Fachwissen der Nachfrage ihrer Produkte verfügen, können wichtige Entscheidungen zu Marketingausgaben treffen und mögliche Absatzschwankungen im Vorhinein erkennen.

Optimierter Kundenservice

Zur Verbesserung des Kundenservice hilft es, wenn du das Kaufverhalten deiner Kunden kennst. Doch auch praktische Anwendungen wie etwa die Etablierung eines Chatbots können langfristig zu Optimierungen im Kundenservice führen. An dieser Stelle helfen unterschiedliche Machine Learning-Anwendungen dabei, die aktuelle Situation eines Kunden zu analysieren und Empfehlungen auszusprechen, was zur Entlastung des Teams führt.  

Je nach Grad der Automatisierung lässt sich der Umfang an Entlastung individuell einstellen, sodass das du selbstständig entscheiden kannst, welche Anfragen die Maschine übernehmen kann und für welche Fragestellungen sie an einen Mitarbeiter weitergeleitet werden.    

Fazit

Sprechen wir heute von KI, dann reden wir eigentlich von Machine Learning. Viele Unternehmen etablieren bereits fortschrittliche Technologien und erschließen sich weitreichende Wettbewerbsvorteile. Dabei sind die Anwendungsmöglichkeiten vielfältig und reichen von der Optimierung des Kundenservice bis hin zur Personalisierung von Werbung. Wer langfristig im Onlinehandel bestehen möchte, wird es schwer haben an Machine Learning vorbeizukommen.

Quellen (zuletzt abgerufen am 28.09.2022):

• https://datasolut.com/machine-learning-im-e-commerce/
• https://ecommerceinstitut.de/machine-learning-im-e-commerce/

‍