Was die KI-gestützte Suche von der einfachen E-Commerce-Suche unterscheidet

Es ist noch gar nicht lange her, dass die On-Site-Search für die meisten Suchanfragen nur ähnliche Treffer ergab - der in das Suchfeld eingegebene Text lieferte lediglich eine Handvoll Ergebnisse, von denen viele oft nicht relevant waren.

Inzwischen haben sich die Zeiten der E-Commerce-Site-Search geändert. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der E-Commerce-Suche wirkt sich auf die Decodierung des Browserverlaufs, die Absicht des Käufers sowie die Bedeutung und den Kontext von Real-Word-Informationen aus.

Künstliche Intelligenz ist eine Art der Datenverarbeitung, die die menschliche Intelligenz imitiert, indem sie aus unseren Suchanfragen lernt und sich an diese anpasst. Sie wird zunehmend im E-Commerce-Merchandising eingesetzt - mit verlässlichen Ergebnissen. 

Die normale E-Commerce-Suche berücksichtigt nicht die Tatsache, dass Nutzer-Suchanfragen oft unvorhersehbar und unübersichtlich sind. Jeder Verbraucher verwendet andere Suchwörter, um nach denselben Dingen zu suchen. Wörter werden falsch geschrieben und mit unterschiedlichen Bedeutungen assoziiert. Das liegt in der menschlichen Natur. Die KI-gestützte Suche kann all dies verstehen und setzt damit neue Maßstäbe für die E-Commerce-Search.

Die On-Site-Search ist von Natur aus sehr komplex. Sie muss nicht nur auf das sich ständig verändernde Nutzerverhalten reagieren, sondern auch einen immer größer werdenden, ungenauen Datensatz berücksichtigen. Genau hierin unterscheidet sich die KI-gestützte Suche von der normalen E-Commerce-Suche, welche nicht nur eine mangelhafte User Experience bietet, sondern auch unterdurchschnittlich performt. Schlechte E-Commerce-Suchmaschinen hindern Marken darin, höhere Conversions und Profitabilität zu erzielen.

Gibt man das Suchwort "rotes Kleid" in eine On-Site-Suchmaschine ein, erhält man in der Regel ziemlich gute Ergebnisse, da es eine einfache Suchanfrage ist. Sucht man jedoch nach "rotes Cocktailkleid für eine Party", wird eine normale E-Commerce-Suchlösung Schwierigkeiten haben, diese Anfrage zu verarbeiten. Da die Wörter eine Bedeutung, einen Kontext und unterschiedliche semantische Verständnisse haben. Die KI-gestützte Suche hingegen kann darin einen Sinn erkennen.

KI-gestützte Suchergebnisse sind mit einer nahezu Null-Treffer-Ergebnis-Quote hervorragend. Das führt zu höheren Conversions, welche durch Suchanfragen um 20 bis 50 Prozent steigen. Und auch der Umsatz wird dadurch erhöht. Das liegt vor allem daran, dass künstlicher Intelligenz in der E-Commerce-Site-Search, bereits vor der Suchanfrage einsetzt und dadurch viel leistungsfähiger ist, als wenn KI erst später in der Search Journey eingesetzt wird.

KI ist in der Lage, jedes Schlüsselwort in einer Suchanfrage zu betrachten und ihm einen Kontext zu geben. Sie versteht die natürliche Sprache und kann sie effektiv verarbeiten. Sie bezieht vorherige Abfragen der Nutzer mit ein, berücksichtigt, was sie in der Vergangenheit durchsucht haben und betrachtet, womit die Nutzer zuvor online interagiert haben. Diese Erkenntnisse können für jede aktuelle Suchanfrage genutzt werden.

Im Gegensatz zur normalen E-Commerce Suche ist die KI-gestützte Suche lernfähig. Mit der Zeit - durch mehr Daten, mehr Abfragen und der Abbildung von mehr Customer Journeys -wird die KI intelligenter. So kann sie erkennen, wonach Nutzer mit einer bestimmten Suchanfrage suchen. Sie lernt auch, welche Produkte für eine bestimmte Suchanfrage in Bezug auf Conversion und Umsatz am effektivsten sind.   

Künstliche Intelligenz und Machine-Learning können Suchanfragen unterteilen, um sie zu verstehen und sie entsprechend zu gewichten. Zum Beispiel kann es den Unterschied zwischen "Cocktail"- und "Party"-Kleid herausfinden. Es kann die relevanten Wörter innerhalb jeder Abfrage berechnen und natürliche Sprachverarbeitung oder NLP nutzen, um jedem Wort, das in die Suchmaske eingegeben wird, einen Sinn zu geben.

Die Segmentierung spielt eine entscheidende Rolle. KI kann Nutzertypen segmentieren, die Standardsuche hingegen nicht. Dies ermöglicht es Merchandisern, Muster zu erkennen, die manuell nur sehr schwer zu erkennen sind. Durch die Segmentierung kleiner Gruppen, können Marken einer bestimmten Nischengruppe gezielt relevante und spezifische Produkte anbieten. Long-Tail-Produkte können hervorgehoben werden, was es Merchandisern ermöglicht, schwer auffindbare Artikel in kleinen Mengen an viele Kunden zu verkaufen. Dies ist für viele Marken ein wichtiges Ziel.

Durch den Einsatz von KI können im Online-Handel ähnliche Customer Journeys abgeglichen werden. Durch den Vergleich von zwei Verbrauchern und deren Verhalten, können Marken vorhersehen, was die nächste Aktion eines bestimmten Kunden sein wird - Nutzer, die dies gekauft haben, kaufen auch das. Die gemeinsamen Muster sind deshalb wichtig, weil sie über ein KI-generiertes Suchergebnis Conversions und Umsatz generieren können. 

Fazit: Wenn es um die Suche geht, übertrumpft die KI-gestützte Suche die normale E-Commerce-Suche, da sie deutlich genauer ist. Punktum - die KI-gestützte-Suche ist unglaublich leistungsfähig und lernt mit jeder einzelnen Suchanfrage und jedem eingegeben Wort bei der On-Site-Search. Es wird nichts ungenutzt gelassen, es gehen keine Daten verloren und Kunden bekommen keine "Null-Treffer-Ergebnisse“ mehr. Jedes letzte Byte an Informationen wird verwendet und in großem Umfang bereitgestellt.

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