Onlineh\u00e4ndler von heute m\u00fcssen eine datengetriebene Sichtweise einnehmen um zu verstehen, wie neue Website Features und Fortschritte im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz das Konsumentenverhalten beeinflussen.<\/p>\n
In einer Welt, in der die Menschen einen signifikanten Anteil Ihres Konsums von offline zu mobilen und Onlinekan\u00e4len verschieben, sollte das Mantra eines H\u00e4ndlers sein, den digitalen Wandel anzunehmen und Digital Commerce f\u00fcr sich zu nutzen. Jedoch, anstatt willk\u00fcrlich zahlreiche Website Features zu implementieren, m\u00fcssen H\u00e4ndler diese Entscheidungen aus einer datengetriebenen Sicht heraus t\u00e4tigen, mit dem Ziel zu verstehen, wie verschiedene Arten von Informationen die der Konsument auf der Website sammelt, sein Verhalten beeinflusst.<\/p>\n
Um herauszufinden, wie sich der Einsatz von neuen Webtechnologien auf wichtige Leistungsindikatoren wie Umsatz und Retouren auswirken, hat das Forscherteam um Prof. Prabuddha De von der Purdue University mehrere Studien durchgef\u00fchrt und die Ergebnisse in den hochkar\u00e4tigen akademischen Zeitschriften Management Science<\/a> und Information Systems Research<\/a> ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n Die Datenerhebung erfolgte bei einem mittelst\u00e4ndischen Einzelh\u00e4ndler f\u00fcr Damenbekleidung mit einer gro\u00dfen Onlinepr\u00e4senz und jenen Arten von Webtechnologien, die ein Kunde typischerweise im E-Commerce findet. F\u00fcr die Studie wurden die Serverlogs zu insgesamt 7 Millionen K\u00e4ufen, von ca. 1 Million einzigartigen Konsumenten, die \u00fcber einen Zeitraum von drei Jahren get\u00e4tigt wurden ausgewertet und das Nutzerverhalten der Kunden analysiert. Um die Auswirkungen des Einsatzes von Webtechnologien auf den Unternehmenserfolg zu quantifizieren, wurde dabei die tats\u00e4chliche Nutzung von Webtechnologien bei Konsumenten gemessen und in Folge mit deren Transaktionen abgeglichen.<\/p>\n Die Ergebnisse der Studien legen nahe, dass Onlineh\u00e4ndler ihre Konsumenten f\u00fcr innovative Webtechnologien begeistern sollten, da deren Einsatz generell mit einem h\u00f6heren Umsatz verbunden ist. Die Forschung zeigt aber auch, dass es wichtig ist, f\u00fcnf g\u00e4ngige Fehler im digitalen Einzelhandel zu vermeiden.<\/p>\n <\/p>\n Kommt ein Nutzer durch eine generische Suche im Web auf die Onlinepr\u00e4senz eines H\u00e4ndlers, so soll dem Kunden nicht nur eine gro\u00dfe Auswahl an Produkten pr\u00e4sentiert werden. Vielmehr sollte das Unternehmen den Verbraucher durch einen Prozess f\u00fchren, um die Suchergebnisse einzugrenzen. Das ist wichtig, weil eine gro\u00dfe Auswahl an Optionen die Konsumenten verwirren k\u00f6nnen und dazu f\u00fchrt, dass sie den Kaufprozess abbrechen.<\/p>\n Einige Unternehmen tun dies bereits. So verf\u00fcgt Nordstrom Inc. \u00fcber „Nordstrom Style Boards“, die es den Verk\u00e4ufern in den Gesch\u00e4ften erm\u00f6glichen, den Kunden Produktempfehlungen \u00fcber das Internet anzubieten. Die Website von Crew bietet den „Very Personal Stylist“, einen Service, der den Kunden die M\u00f6glichkeit bietet, sich rund um die Uhr mit einem Personal Shopper zu verbinden. Doch f\u00fcr viele Unternehmen sind in diesem Bereich noch erhebliche Verbesserungen erforderlich. In naher Zukunft sollen Einkaufsassistenten, die von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) angetrieben werden, dazu beitragen, diese Verbesserungen zu erreichen.<\/p>\n <\/p>\n Das Empfehlungssystem von Amazon.com („Kunden, die diesen Artikel auch angesehen haben“) ist ein Beispiel daf\u00fcr, wie Website Features zur Steigerung Ihrer Verk\u00e4ufe genutzt werden k\u00f6nnen. Prabuddha De, et al. zeigen, dass ein Empfehlungssystem den Umsatz um mehr als 5,5% steigern kann. Deshalb, weil Konsumenten dadurch auf unvorhergesehene Art und Weise \u00fcber Produkte lernen k\u00f6nnen.<\/p>\n Empfehlungssysteme steigern den Absatz sowohl beliebter, bekannter als auch noch nicht so bekannter Produkte. Die Untersuchungen haben jedoch ergeben, dass ihre Wirkung f\u00fcr die letztgenannte Produktgruppe am st\u00e4rksten ausgepr\u00e4gt ist. Beliebte Produkte haben typischerweise ein h\u00f6heres Umsatzvolumen und eine geringere Marge aufgrund des Wettbewerbs, w\u00e4hrend weniger bekannte Produkte wahrscheinlich eine h\u00f6here Marge erzielen werden.<\/p>\n Daher sollten Einzelh\u00e4ndler in ihren Empfehlungen sorgf\u00e4ltig eine Mischung aus beiden Produktarten w\u00e4hlen. Ebenso sollte ein Einzelh\u00e4ndler nicht nur popul\u00e4re Produkte bei Verbrauchern bewerben, die die Store App nutzen. Das Digital Flywheel von Starbucks Corp. – eine von der KI gesteuerte Empfehlungsmaschine, die \u00fcber die Vereinfachung der Lieblingsbestellung eines Kunden hinausgeht – nutzt, wenig \u00fcberraschend, die fr\u00fchere Transaktionsgeschichte der Verbraucher und andere Arten von digitalen Spuren, die sie hinterlassen haben.<\/p>\n <\/p>\n Beim Sammeln von Informationen \u00fcber ein Produkt im Internet erhalten die Verbraucher in der Regel zwei Arten von Informationen: Fakten und Impressionen. Faktische Informationen beziehen sich auf konkrete Fakten, w\u00e4hrend impressionsbasierte Informationen jene Eindr\u00fccke sind, die man durch den Blick auf ein Produkt erh\u00e4lt. Zum Beispiel, wenn man Informationen \u00fcber ein Kleid sammelt, bieten Details, wie z.B., woraus der Stoff besteht und wie die Kn\u00f6pfe gen\u00e4ht werden, sachliche Informationen. Andererseits ist die Wahrnehmung des Kunden \u00fcber das Kleid, basierend auf dem Betrachten eines Modells, das es tr\u00e4gt, \u00fcberwiegend impressionsbasierte Information.<\/p>\n Verbraucher haben in der Regel eine Erwartung an ein Produkt, bevor sie es kaufen, und ihre Zufriedenheit mit dem Produkt h\u00e4ngt davon ab, wie gut diese Erwartung mit ihrer Erfahrung nach dem Kauf \u00fcbereinstimmt. Typischerweise helfen Fakteninformationen dem Verbraucher dabei, eine realistische Vorkaufserwartung zu bilden, was wiederum zu einer besseren \u00dcbereinstimmung zwischen dieser Erwartung und der Erfahrung nach dem Kauf f\u00fchrt. Im Gegensatz dazu k\u00f6nnen impressionsbasierte Informationen zu einer unrealistischen Vorkaufserwartung in den K\u00f6pfen der Kunden f\u00fchren, die nicht mit der Erfahrung nach dem Kauf \u00fcbereinstimmen kann.<\/p>\n <\/p>\n F\u00fchrungskr\u00e4fte im Einzelhandel sind oft nur darauf bedacht, den Umsatz zu steigern. Hohe Retourenraten k\u00f6nnten jedoch den Effekt hoher Ums\u00e4tze zunichtemachen – schlie\u00dflich belaufen sich die Retouren allein in den USA laut National Retail Federation auf etwa 260 Milliarden Dollar pro Jahr. Deshalb sollten sich Einzelh\u00e4ndler auf den Nettoumsatz (d.h. Umsatz minus Retouren) konzentrieren und nicht nur auf den Umsatz.<\/p>\n Daher ist es wichtig, sorgf\u00e4ltig zu pr\u00fcfen, welche Arten von Informationen die Verbraucher sammeln, wenn sie Technologien nutzen, die von Einzelh\u00e4ndlern zur Verf\u00fcgung gestellt werden. Insbesondere viele Websites und Apps im Einzelhandel verf\u00fcgen mittlerweile \u00fcber produktorientierte Technologien, die darauf ausgerichtet sind, den Konsumenten bei der Informationsbeschaffung zu unterst\u00fctzen.<\/p>\n Impressionsbasierte Informationen k\u00f6nnen zwar den Umsatz steigern, aber auch die Retourenraten. Das Forscherteam bezieht sich dabei auf eine Studie eines Damenbekleidungseinzelh\u00e4ndlers, die ergeben hat dass die Verwendung alternativer Fotos – eine Technologie, die Bilder von Modellen pr\u00e4sentiert, die das Produkt aus verschiedenen Blickwinkeln tragen, oft in einer unrealistischen szenischen Umgebung – in erster Linie impressionsbasierte Informationen liefert und nicht nur zu mehr Retouren f\u00fchrt, sondern auch den Nettoumsatz verringert.<\/p>\n Im Gegensatz dazu haben die Untersuchungen ergeben, dass Fakteninformationen die Retouren deutlich reduzieren. Daher ist der Gesamteffekt des Hinzuf\u00fcgens von Technologien, die sachliche Informationen erleichtern – wie z.B. die M\u00f6glichkeit, die Funktionen eines Produkts n\u00e4her heranzuzoomen, um sie genauer betrachten zu k\u00f6nnen – in der Regel positiv.<\/p>\n Einzelh\u00e4ndler m\u00fcssen proaktiv sicherstellen, dass die Technologien auf ihren Websites und Apps zu den gew\u00fcnschten Ergebnissen f\u00fchren. Eine M\u00f6glichkeit, die negativen Auswirkungen alternativer Fotos zu mildern, besteht beispielsweise darin, dass die Verbraucher ihre eigenen Fotos und Videos hochladen k\u00f6nnen, die das verwendete Produkt zeigen. Zuk\u00fcnftige potenzielle Kunden k\u00f6nnen dann realistischere Erwartungen an das Produkt formulieren, indem sie sehen, wie andere Verbraucher das Produkt tragen oder wie sie es benutzen. Es \u00fcberrascht nicht, dass eine Reihe von gro\u00dfen Einzelh\u00e4ndlern inzwischen ihre Kunden dazu ermuntern, Fotos oder Videos hochzuladen. Diese von Verbrauchern hochgeladenen Bilder gleichen wohl alle unrealistischen Erwartungen aus, die potenzielle Verbraucher an die vom Einzelh\u00e4ndler bereitgestellten Fotos kn\u00fcpfen k\u00f6nnen.<\/p>\n <\/p>\n Fortschritte in der k\u00fcnstlichen Intelligenz werden ein kritischer Teil der n\u00e4chsten Welle von technologischen Innovationen sein, die den elektronischen Gesch\u00e4ftsverkehr betreffen. Der zunehmende Einsatz von digitalen Assistenten wie Siri oder Google Now, die Einf\u00fchrung von Smart Home-Ger\u00e4ten wie Amazon Echo und Entwicklungen wie Apple, die Siri f\u00fcr Dritt-Entwickler \u00f6ffnen, werden viele Aufgaben, die die Verbraucher regelm\u00e4\u00dfig erledigen, wie z.B. das Einkaufen, ma\u00dfgeblich beeinflussen.<\/p>\n Folglich m\u00fcssen die Einzelh\u00e4ndler sicherstellen, dass ihre Apps und Websites bereit sind, den Verbrauchern mit Hilfe von AI-gesteuerten digitalen Assistenten zu dienen. Zum Beispiel kann ein Konsument Siri bitten, ein Paar Jeans zu finden. Ein Einzelh\u00e4ndler muss seine Daten \u00fcber diesen Verbraucher nutzen, um Siri ein Set zu pr\u00e4sentieren, das den Bed\u00fcrfnissen des Verbrauchers entspricht. In einer Zeit, in der Siri in Wirklichkeit eine Plattform ist, \u00fcber die verschiedene Einzelh\u00e4ndler Optionen anbieten, die vor dem Verbraucher pr\u00e4sentiert werden sollen, werden wahrscheinlich nur die Einzelh\u00e4ndler beibehalten, die die besten Optionen anbieten, und andere werden aus dem Consideration Set entfernt.<\/p>\n In Anbetracht des \u00fcbergreifenden Fokus eines digitalen Assistenten auf Effizienzsteigerung, zunehmend durch maschinelle Lerntechniken, droht dem Handel die ernsthafte Gefahr, aus der \u00dcberlegung herausgeworfen zu werden, was ihn in eine Abw\u00e4rtsspirale mit offensichtlich gravierenden Folgen f\u00fchren k\u00f6nnte. Schlie\u00dflich sind diese digitalen Assistenten darauf programmiert, Daten zu sammeln und ihre Dienste st\u00e4ndig zu verbessern. Daher wird es f\u00fcr die Einzelh\u00e4ndler immer wichtiger werden, ihre Daten zu nutzen, um den Verbrauchern zielgerichtete Optionen anzubieten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Onlineh\u00e4ndler von heute m\u00fcssen eine datengetriebene Sichtweise einnehmen um zu verstehen, wie neue Website Features und Fortschritte im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz das Konsumentenverhalten beeinflussen. 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Fehler Nr. 2: Sie empfehlen nur beliebte Produkte.<\/strong><\/h3>\n
Fehler Nr. 3: Sie f\u00f6rdern unrealistische Kundenerwartung.<\/strong><\/h3>\n
Fehler Nr. 4: Ihr Fokus liegt auf Umsatz, ohne Beachtung von Stornos und Retouren.<\/strong><\/h3>\n
Fehler Nr. 5: Sie halten nicht mit dem technologischen Fortschritt mit.<\/strong><\/h3>\n