Produktsortierung

Ein Algorithmus als Basis

Die Basis einer Produktsortierung ist ein KI-Modell, welches jedem Produkt – pro Kunde oder Kundencluster – einen Sortierschlüsselwert generiert. Dabei liegen dem Modell viele individuell spezifizierte Kundendaten zu Grunde. Es werden somit Korrelation zwischen Shopnutzer und Produkt erfasst und berechnet. So erkennt das KI-Modell persönliche Kundenpräferenzen und Affinitäten, um jedem Kunden individuell und personalisiert das bestmögliche Portfolio anzubieten.

Weiter lässt sich der Algorithmus je nach periodischem Geschäftsziel anpassen. Sollte am Beginn des Jahres der Fokus auf Neukundengewinnung stehen, kann das Modell zum Ende des Jahren ohne Aufwand auf eine Gewinnmaximierung umgestellt werden. Alle Business-Rules eines jeden Unternehmens können somit abgebildet werden.

Grenzretourenquote

Über das Instrument der Grenzretourenquote lässt sich die Retourenquote ideal senken. Ziel des Moduls ist es, hochretournierten Kunden keine hochretournierten Waren in Präsenz anzuzeigen. Die Produkte bekommen für den einzelnen Kunden nun einen bereinigten Sortierschlüssel, damit diese nicht auf den jeweiligen Shopseiten fokussiert erscheinen. Dabei wird gleichzeitig mit den Kalkulationsdaten des Produktes eine Grenzquote ermittelt, bei welchem Retourensatz das Produkt gerade noch rentabel ist. Sollte die individuelle Retourenquote des Kunden oder des Segments bei ähnlichen Produkten höher sein, so wird das Produkt nicht wieder fokussiert ausgespielt.

Kundensegmentierung

Eine Kundensegmentierung bzw. Nutzersegmentierung macht vor allem dort Sinn, wo einzelne Kunden im ersten Moment nicht genau erkannt werden. Das ist vor allem dann der Fall, wenn Cookies gelöscht werden, kein Option vorliegt oder falls man die Website als Neukunde das erste Mal betritt. In diesem Fall entfaltet eine Kundensegmentierung die volle Stärke. Nutzer bzw. Kunden können so nach unterschiedlichen Verhaltensmustern und latenten Eigenschaften geclustert werden. Das sorgt dafür, dass der Content einer Webseite zielgerichteter an den individuellen Nutzerpräferenzen ausgespielt wird.

Retoureneingangsprognosen

Retoureneingangsprognosen werden vor allem in der Logistik zur besseren Mitarbeiterplanung eingesetzt. Allerdings erlaubt es gleichzeitig, Waren die nicht mehr auf Lager liegen, dennoch als „verfügbar“ im Shop anzuzeigen. Dies ist ein besonderer Vorteil, da verfügbare Produkte im Webshop  proportional häufiger gekauft werden, als nicht verfügbare Artikel. So können Retouren als fortwährender Liefer- bzw. Lagereingang betrachtet werden. Vor allem dann, wenn der letzte Artikel den Weg zum Kunden schon gefunden hat. Der prognostizierte Eingang dient somit als Grundlage zur Ermittlung der Verfügbarkeiten im Shop.

Wetter- und Geodaten

Durch den Einsatz von Wetter- und Geodaten – bzw. von Geomarketing – lässt sich der individualisierte Webcontent noch weiter spezifizieren. Dabei ist die Idee sehr einfach: Vergleichbare Kunden bekommen bei unterschiedlichem Wetter am selben Tag, unterschiedliche Inhalte angezeigt. So werden Produkte, die sich an Regentagen besser verkaufen, algorithmisch aufgewertet und dem Kunden sichtbarer angezeigt. Dabei lassen sich alle regionalen Effekte und Variablen zur spezifizierteren Ausspielung mit einbeziehen und aussteuern.

Individuelle Recommender-Daten

Aus den zur Verfügung gestellten Kundendaten und unter Zuhilfenahme eines Recommender Systems, lassen sich komplementär und substitutive Produkte innerhalb einer Webseitenstruktur individuell ausspielen. Dabei können einzelne Felder auf einer Product Listing Page (Rasterseite) durch ein spezifisches Recommender-Feld ausgetauscht werden. Gleichwohl kann dieses System auch auf anderen Seiten gewinnbringend genutzt werden. Der Content wird analytisch ausgewertet und automatisiert angezeigt. Content, der aus den Backend-Daten destilliert werden kann.

Artikelabsatzprognosen zur Trenderkennung

Artikelabsatzprognosen geben Ihnen einen sehr guten Zukunftsblick für kommende Trends. Diese können globaler, nationaler aber auch regionaler Natur sein und bringen Ihr Business einen erheblichen Schritt nach vorne. Zum einen zeigen Sie nur die Produkte, die gerade „in“ sind auf den hoch gerankten Positionen in Ihrem Webshop. Zum anderen lassen sich durch die Bedarfe auf die Lagerkosten in der Logistik mindern, da sie durch den richtigen Stock zur richtigen Zeit die Sofortlieferbereitschaft erhöhen. Darüber hinaus können die Absatzprognosen Werbestreuverluste im Marketing reduzieren, da irrelevante Produkte so nicht zur Ausspielung kommen.

Gleichbleibende Datenquellen im gesamten Shop

Die dynamische Flächensteuerung hat den Anspruch, die gesamte individuelle Customer Journey eines Kunden oder einer Kundin mit den jeweiligen persönlichen Präferenzen und Vorlieben zu gestalten. Das bedeutet, dass die dynamische Flächensteuerung sowohl Onsite- als auch Offsite-Kampagnen steuert. Dazu werden die Onsite-Kampagnen durch KI-Programme und -Anwendungen unterstützt. So werden die verschiedenen Seiten einer Homepage (Landing Pages, Product Listing Pages, Product Detail Pages, Search Pages etc.) über Algorithmen voll personalisiert. Zum Einsatz kommen unter anderem Ranking-Listen sowie auch Recommender Systems.

Global können Kunden auch über eine Nutzersegmentierung einer speziellen Präferenzklasse zugeordnet werden. Die individuellen Bedürfnisse werden dabei jeweils analytisch über KI-Algorithmen inter- und extrapoliert und in einen Single Point of Truth (DWH, Data Mart) gespeichert. Die dynamische Flächensteuerung dient dazu, jede einzelne Interaktion mit dem Kunden zu optimieren und so zu gestalten, dass sie zielführend voll automatisiert abläuft