{"id":166399,"date":"2022-12-22T17:15:41","date_gmt":"2022-12-22T16:15:41","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=166399"},"modified":"2026-08-03T11:56:26","modified_gmt":"2026-08-03T09:56:26","slug":"die-verwendung-von-data-science-im-e-commerce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/die-verwendung-von-data-science-im-e-commerce","title":{"rendered":"Die Verwendung von Data Science im E-Commerce"},"content":{"rendered":"\n

\u201cIf your business is not on the Internet, then your business will be out of business.\u201d<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Data Scientist Weiterbildung entdecken<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Dieses ber\u00fchmte Zitat von Bill Gates<\/strong> bewahrheitet sich immer mehr. Heute haben \u00fcber 64%<\/strong> aller kleinen bis mittelgro\u00dfen Unternehmen<\/strong> eine Internetseite<\/strong>, mit einem weiterhin wachsenden Trend.<\/p>\n\n\n\n

Als Shopbetreiber hat man die M\u00f6glichkeit, viele Daten \u00fcber seine Nutzer zu sammeln,<\/strong> also Big Data<\/a> zu generieren. Die gro\u00dfe Ansammlung an Daten liefert aber zun\u00e4chst noch keine n\u00fctzlichen Informationen. Zur konkreten Analyse und Auswertung<\/strong> dieser Daten ben\u00f6tigt man Data Scientists<\/a>, die wissen, wie man diese Daten zum Nutzen des Unternehmens verwenden kann.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

All die Millionen von Tweets, Facebook-Likes, Instagram- und Pinterest-Fotos k\u00f6nnen so gefiltert werden<\/strong>, dass E-Commerce-Unternehmen herausfinden k\u00f6nnen, was Kunden wollen und wann sie es wollen. Das Sammeln, Speichern, Sortieren und Analysieren von Daten, ist ein integraler Bestandteil der Data Science<\/a>. Unternehmern k\u00f6nnen herausfinden, was zum tats\u00e4chlichen Kauf der Produkte gef\u00fchrt hat und sich somit besser an den Kunden anpassen<\/strong> oder steuern, mit welchen Kan\u00e4len welche Kundengruppe zuk\u00fcnftig angesprochen werden soll. Beispielsweise entdeckt Amazons Algorithmus<\/a>Zusammenh\u00e4nge von vergangenen Bestellungen<\/strong> und kann so Vorhersagen \u00fcber zuk\u00fcnftige Kundenw\u00fcnsche<\/strong> treffen.<\/p>\n\n\n\n

Eine weitere gro\u00dfe Chance f\u00fcr den E-Commerce ist der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a><\/strong> (KI)\u00a0und Machine Learning<\/strong><\/a>\u00a0zur Personalisierung<\/strong> der Kundenerlebnisse. Kunden bevorzugen im Handel ein individuelles Einkaufserlebnis<\/strong>, das auf ihre Bed\u00fcrfnisse angepasst ist. Dazu sammelt die KI Daten \u00fcber den K\u00e4ufer und dessen Such- und Einkaufsverhalten, trackt alle Aktionen und Interaktionen mit dem Shop und analysiert die gewonnenen Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n

Nicht nur reine Onlineshops verwenden Data Science<\/h2>\n\n\n\n

So verwendet beispielsweise Rolls Royce<\/strong> Data Science, um die Daten von Flugzeugtriebwerken<\/strong> f\u00fcr die Planung der Wartung <\/strong>zu analysieren.<\/p>\n\n\n\n

\"rolls<\/figure>\n\n\n\n

Fruition Sciences<\/strong>, ein Online-Tool f\u00fcr Weinbauern, verwendet Data Science Algorithmen, um genau zu bestimmen, wie stark und wann die Trauben bew\u00e4ssert werden m\u00fcssen<\/strong>, um eine bessere Weinqualit\u00e4t zu erzielen.<\/p>\n\n\n\n

Das bekannte Kosmetikunternehmen L’Oreal<\/strong> setzt Data Science ein, um die Wirkung verschiedener kosmetischer Wirkstoffe<\/strong> auf unterschiedliche Hautstrukturen und -zusammensetzungen zu ermitteln.<\/p>\n\n\n\n

Der Einsatz von Data Science und KI bei Zalando<\/h2>\n\n\n\n

Auch das Gesch\u00e4ftsmodell des deutschen Online-Mode-Versandh\u00e4ndlers Zalando SE<\/strong> basiert sehr stark auf der Sammlung und Analyse von Kundendaten<\/strong> mit Hilfe von Data Science<\/a>\u00a0und K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI).<\/p>\n\n\n\n

Das Unternehmen verwendet einen auf KI basierten Algorithmus<\/strong>, um jedem Kunden die f\u00fcr ihn perfekte Kleidung vorzuschlagen<\/strong>. Dieser arbeitet auf der Grundlage von Artikeln, die Nutzer in der Vergangenheit gekauft haben.<\/p>\n\n\n\n

Funktioniert dieser Algorithmus? Nun, Zalandos Mitgr\u00fcnder Robert Gentz<\/strong> sagt, dass die Klick- und Kaufraten <\/strong>f\u00fcr die mit diesem Algorithmus produzierten Artikel h\u00f6her sind<\/strong>. Kurz gesagt: Zalando verwendet Algorithmen, die sich durch interne Feedbackschleifen aus Kundendaten und menschlichem Feedback kontinuierlich verbessern.<\/p>\n\n\n\n

\"Zalando<\/figure>\n\n\n\n

Die KI beschr\u00e4nkt sich nicht nur auf die Outfits, die einem angezeigt werden. Laut Gentz beginnt die KI in dem Moment<\/strong> zu arbeiten, in dem jemand die App herunterl\u00e4dt oder die Website besucht<\/strong>. Dies geschieht in der Regel damit, dass man seine Lieblingsmarken, seine Gr\u00f6\u00dfe und andere pers\u00f6nliche Auswahlm\u00f6glichkeiten angeben kann. All diese Benutzereingaben bilden die Grundlage f\u00fcr die KI-Anwendung von Zalando<\/strong>, um ein wirklich personalisiertes Benutzer- und Einkaufserlebnis zu kreieren.<\/p>\n\n\n\n

Wie sieht die Zukunft in diesem Bereich aus? Laut Gentz wird es bis 2030 keine physischen Umkleidekabinen mehr<\/strong> geben. Zudem werden die von den Kunden zur\u00fcckgesandten Artikel analysiert<\/strong> und das Feedback der Kunden eingeholt. Mit Hilfe dieser R\u00fccksendungen ist Zalando in der Lage seine Empfehlungen weiter zu verfeinern. „Wir konnten die gr\u00f6\u00dfenbedingten Retouren<\/strong> bereits um 10 Prozent reduzieren<\/strong>„, sagt er. Langfristig wird dies zu immer genaueren Gr\u00f6\u00dfenangaben<\/strong> f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Data Scientist Weiterbildung entdecken<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Zuk\u00fcnftig will sich der Modeh\u00e4ndler in Richtung Ganzk\u00f6rpermessung<\/strong> bewegen. Gentz sieht den Einsatz von 3D-Technologie<\/strong> und K\u00f6rper-Messtechnik<\/strong> als entscheidendes Tool, um ein genaues Profil jedes einzelnen Kunden zu erstellen und somit automatisch die richtige Gr\u00f6\u00dfe<\/strong> zusenden zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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