Wir lieben Cookies, aber nur die, die essbar sind. Warum wir von den Nutzerdaten nicht viel halten,erzählen wir in unserem aktuellen Beitrag für den E-Commerce-Blog von Trusted Shops.
Gastbeitrag: 4 Gründe, warum in Online-Shops auf Künstliche Intelligenz mehr Verlass ist als auf Nutzerdaten
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) ist in keiner Branche mehr wegzudenken, die zukunftsfähig aufgestellt sein möchte. Umso überraschender ist es, dass sich der E-Commerce-Sektor mit marktfähigen Lösungen bisher zurückhaltend zeigt. Die großen Player in Deutschland philosophieren von der Zukunft mit KI in ihren Blogs, doch praktische Lösungen, die das Shopping für die Kund*innen besser machen, sind in der tagtäglichen Anwendung bisher Mangelware.
Woran liegt das? Nutzerdaten und Erfahrungshistorie sind als Lösung gelernt und geliebt. Letztlich auch aufgrund des Mangels an Alternativen.
Das folgende Beispiel zeigt sich jedoch, dass Online-Shop-Betreiber sich mit der praktischen Umsetzung von Künstlicher Intelligenz dringend beschäftigen sollten.
Was ist Visuelle Intelligenz?
KI-gestützte Komponenten wie Visuelle Intelligenz können auch ohne jegliche Vorkenntnisse über Nutzer*innen auskommen. Sie setzen genau in dem Moment ein, in dem die Kaufabsicht bei den Kund*innen besteht und orientiert sich dann direkt an deren Umfeld und Verhalten. Sie (re-)agiert also intuitiv aus Sicht der Kund*innen.
Welche Vorteile ein intuitives Shoppingerlebnis durch Visuelle Intelligenz hat und warum Cookie-Daten mittel- bis langfristig ein Auslaufmodell sind, soll hier verdeutlicht werden:
1. Belastbare Nutzerdaten liegen häufig kaum oder mangelhaft vor
Bis auf die Big Player wie Amazon, Zalando und Co. verfügt kaum ein Online-Shop (selbst über Drittanbieter) über ausreichend Datengrundlage - quantitativ und qualitativ. Das merkt man schnell, wenn auf deren Grundlage den Kund*innen beispielsweise passende Produktempfehlungen ausgegeben werden sollen. Auch Shops, die schon länger am Markt agieren und daher historisch über große Datenbestände verfügen, stoßen bei der Analyse immer wieder auf irreführende Datenmuster. Weil beispielsweise unterschiedliche Personen ein Gerät nutzen oder die Erkenntnis einsetzt, dass historische Daten weniger relevant und belastbar sind als geglaubt. Dies wird offenkundig, wenn man sich an eine predictive analytics-Maßnahme traut.
2. Die EU macht beim Datenschutz immer mehr Druck
Die Pflicht zur Abfrage von Cookie-Einwilligung infolge der Datenschutzgrundverordnung (EU-DSGVO) war ein bemerkenswerter Schritt des Gesetzgebers und gleichzeitig ein Warnschuss in Richtung der E-Commerce-Branche. Seien wir ehrlich, dies war auch nur der Anfang vom Ende.
Viele Cookie-Hinweise sind unvollständig oder kratzen am Rande des Erlaubten. Auch deshalb wird der Gesetzgeber in Sachen Datenschutz im Laufe der Zeit immer restriktiver und die Möglichkeiten der Nutzung von Kundendaten werden immer eingeschränkter.
3. Die Datensensibilität bei Ihrer Kundschaft wächst kontinuierlich
Vorneweg: Die Kund*innen sind immer mehr von cookie-Layern genervt, mehr als sich Online-Shopbetreiber*innen eingestehen möchten - laut einer Studie sind es bis zu zwei Drittel (Linkvorschlag: https://www.horizont.net/tech/nachrichten/studie-zur-dsgvo-zwei-drittel-der-deutschen-sind-genervt-von-cookie-hinweisen-183228). Im Übrigen ist dieses Gefühl auch kein guter Einstieg in ein Shopping-Erlebnis.
Auch dies ist ein deutlicher Indikator für eine stetig anwachsende Entwicklung: das Bewußtsein für den Schutz der eigenen Daten nimmt immer mehr zu. Immer mehr Kund*innen modifizieren daher die Cookie-Einwilligungen oder lehnen die Bestimmungen ab.
4. Selbst Google schafft Cookies nun ab
Nachdem Safari und Firefox es vorgemacht hatten, beugt sich nun auch Google beim Chrome-Browser und verzichtet auf jegliche Art von Werbe-Cookies von Drittanbietern (third party cookies https://www.cookiebot.com/en/google-third-party-cookies/). Das individuelle Werbetracking über Webseiten hinweg, so wie wir es kennen, ist also damit erstmal passé. Was zukünftig kommt, ist noch wenig konkret. Aber man kann davon ausgehen, dass Google ein Modell entwickelt, bei dem die eigenen Dienste wie Google Ads & Co vordergründig begünstigt werden. First party cookies sind nicht betroffen, ihre Aussagekraft ist jedoch, siehe 1., meist fraglich.
Was Ihre Kundschaft wirklich will: Visuelle Intelligenz bedient die Intuition
KI-basierte Lösungen wie Visuelle Intelligenz können quasi live genau den Stil erkennen, nachdem die Kund*innen in diesem Moment des Online-Shoppings auf der Suche sind und reagiert darauf optimal. Was sich maximal auf die Conversion Rate auswirkt. Das hört sich erstmal ein wenig nach Science Fiction an, kann anhand von Produktabbildungen relativ einfach erklärt werden.
Beispiel: Man fotografiert bei einem Freund oder screenshotet bei Instagram ein Sofa und möchte exakt dasselbe kaufen. Alternativ ist man als Suchender bereits auf einer Produktseite und möchte jetzt weitere bestmöglich gleiche Produktempfehlungen erhalten.
Der Teufel steckt im hier Detail, das wird am folgenden Produkt deutlich. Gesucht wird: ein beiges Vintage-Ledersofa mit abgesetzten Nähten, Kopfstützen, über Eck mit Liegeteil an der kürzeren Seite und hohen Beinen aus Eichenholz usw... Über die Eingabe von Schlagworten, Suchfilter usw. quasi unmöglich, zu finden.
Visuelle Intelligenz analysiert beim Produktbild mehr als 1.000 Merkmale. Auf dieser Grundlage werden verzögerungsfrei (innerhalb von 100 Millisekunden) stilistisch relevante bzw. ähnliche Produkte empfohlen. Das wirkt sich dann auch auf Ergebnislisten von Produktsuchen aus.
Fazit: Visuelle Intelligenz kann den Kund*innen den Wunsch von den Augen ablesen
Visuelle Intelligenz ist eine Spiegelung der Intuition im Kopf der Kund*innen, die das Shoppingerlebnis maximal personalisiert. Ein Zustand, den historisch gesammelte Daten nie erreichen können. Es ist in diesem Fall auch egal, ob die Person das erste Mal auf den Shop landet, schon mehrfach da war oder ob er für andere schaut. In diesem Moment ist KI immer korrekt und schafft so ein intuitives Shopping-Erlebnis.
Wie Künstliche Intelligenz am Beispiel von einer visuellen Produktsuche und Produktempfehlungen eingesetzt werden kann, zeigt vviinn (sprich: Wien): www.vviinn.com
Das SaaS-Produkt lässt sich in jedes System integrieren und ist nicht auf das Tracking des Nutzerverhaltens angewiesen. vviinn ist ein Produkt der Berliner Mediaopt GmbH. Mediaopt wurde im Jahr 2009 von Philipp Derksen gegründet und entwickelt Software-Lösungen für die E-Commerce-Branche.
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