{"id":166399,"date":"2022-12-22T17:15:41","date_gmt":"2022-12-22T16:15:41","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=166399"},"modified":"2026-02-06T07:06:31","modified_gmt":"2026-02-06T06:06:31","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":"

\u201cIf your business is not on the Internet, then your business will be out of business.\u201d<\/h3>\n

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

Als Shopbetreiber hat man die M\u00f6glichkeit, viele Daten \u00fcber seine Nutzer zu sammeln,<\/b> 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<\/b> dieser Daten ben\u00f6tigt man Data Scientists<\/a>, die wissen, wie man diese Daten zum Nutzen des Unternehmens verwenden kann.<\/b><\/p>\n

\"white-big-data-hologram-against-blurred-blue-background-concept-hi-tech-innovation-business-production-toned-image-102276491\"<\/p>\n

All die Millionen von Tweets, Facebook-Likes, Instagram- und Pinterest-Fotos k\u00f6nnen so gefiltert werden<\/b>, 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<\/b> oder steuern, mit welchen Kan\u00e4len welche Kundengruppe zuk\u00fcnftig angesprochen werden soll. Beispielsweise entdeckt Amazons Algorithmus<\/a> Zusammenh\u00e4nge von vergangenen Bestellungen<\/b> und kann so Vorhersagen \u00fcber zuk\u00fcnftige Kundenw\u00fcnsche<\/b> treffen.<\/p>\n

Eine weitere gro\u00dfe Chance f\u00fcr den E-Commerce ist der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a><\/b> (KI) und Machine Learning<\/b><\/a> zur Personalisierung<\/b> der Kundenerlebnisse. Kunden bevorzugen im Handel ein individuelles Einkaufserlebnis<\/b>, 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

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

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

\"rolls<\/p>\n

Fruition Sciences<\/b>, 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<\/b>, um eine bessere Weinqualit\u00e4t zu erzielen.<\/p>\n

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

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

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

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

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

\"Zalando<\/p>\n

Die KI beschr\u00e4nkt sich nicht nur auf die Outfits, die einem angezeigt werden. Laut Gentz beginnt die KI in dem Moment<\/b> zu arbeiten, in dem jemand die App herunterl\u00e4dt oder die Website besucht<\/b>. 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<\/b>, um ein wirklich personalisiertes Benutzer- und Einkaufserlebnis zu kreieren.<\/p>\n

Wie sieht die Zukunft in diesem Bereich aus? Laut Gentz wird es bis 2030 keine physischen Umkleidekabinen mehr<\/b> geben. Zudem werden die von den Kunden zur\u00fcckgesandten Artikel analysiert<\/b> 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<\/b> bereits um 10 Prozent reduzieren<\/b>„, sagt er. Langfristig wird dies zu immer genaueren Gr\u00f6\u00dfenangaben<\/b> f\u00fchren.<\/p>\n

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

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