Bewältigen Sie Herausforderungen in der Lieferkette und steigern Sie die E-Commerce-Konversionen mit KI

Engpässe in den Lieferketten sind seit Beginn der Pandemie zu einer weit verbreiteten Hürde für E-Commerce-Marken geworden, die es zu überwinden gilt. Als wir in die Weihnachtseinkaufssaison 2021 eintraten, sahen sich viele Marken gezwungen, dafür zu sorgen, dass die Kunden trotz zahlreicher Lieferengpässe an der Kasse ihres Online-Shops etwas finden, das sie haben wollten.

Der Einzelhandel meistert die schwierigsten Herausforderungen in der Lieferkette

Das Bedauerliche an den Herausforderungen in der Lieferkette ist die nachteilige „Wirkungskette“ – Probleme in einem Bereich ziehen andere nach sich. Zwischen den großen Weihnachtseinkäufen und der anhaltenden Pandemie haben die folgenden Probleme die Marken am stärksten getroffen:

• Engpässe in den Bereichen Logistik, Material und Arbeit
• Mangelnde Sichtbarkeit und Transparenz der Waren
• Herausforderungen bei der Vorhersage
• Widerstandsfähigkeit und Agilität
• Steigende Kosten

Der Einfluss der Lieferkette auf den E-Commerce ist beträchtlich

Das E-Commerce-Erlebnis hat ebenso viele Auswirkungen wie die direkten Folgen der oben genannten Herausforderungen. Die kaskadierenden Ergebnisse sind die Alptraumszenarien, die Marken teuer zu stehen kommen können:

• Nicht vorrätige Sackgassen und keine Ergebnisse bei der Suche nach einem Produkt
• Verzögerungen bei der Lieferung oder beim Versand
• Verlust von Kunden an die Konkurrenz
• Geringere Konversionen und Einnahmen
• Frustrierte Mitarbeiter
• Geringere allgemeine Stimmung für die Marke, Net Promoter Scores (NPS) und mehr

KI als Retter in der Not

KI hat sich zu einer zuverlässigen Technologie für die Produktfindung entwickelt, selbst in Zeiten kritischer Störungen in der Lieferkette. KI kann Marken dabei helfen, Herausforderungen in der Lieferkette zu bewältigen und E-Commerce-KPIs auf vier wichtige Arten zu verbessern:

1. Vorbeugende Maßnahmen durch frühzeitige Erkennung von Trends

KI und maschinelles Lernen bieten eine aufregende Möglichkeit, dem Spiel voraus zu sein, wenn es darum geht, was gefragt sein wird. Ein Teil davon ist die einfache Analyse der Inhalte, die bereits im Internet existieren. Dies wird als semantische und konzeptionelle Extraktion oder Stimmungsanalyse bezeichnet, aber die Idee ist einfach: Die Technologie kann verschiedene soziale und Community-Kanäle, Suchmaschinen, Marktplätze und mehr durchforsten, um eine Omnichannel-Analyse der Trends durchzuführen. So erhalten Marken mehrdimensionale Analysen, die sie auf ihre Liefer- und Produktionsprozesse anwenden können. Wenn Marken im Voraus wissen, was angesagt ist, können sie dem Boom und der Pleite zuvorkommen.

2. Automatisierung von vorausschauenden Merchandising-Strategien

Maschinelles Lernen erspart den Händlern die manuelle Zusammenstellung von Einkaufserlebnissen. Es zeigt den Käufern, was sie wollen, basierend auf ihren Absichten im Moment und auf Verhaltenssignalen. Dies kann mit Daten aus der Lieferkette kombiniert werden, z. B. mit Nachfrageprognosen, Bestandsplanung und -optimierung. Die KI-Komponente passt die Präsentation und Position der Produkte automatisch an, z. B. indem sie Artikel je nach Nachfrage- oder Angebotsverhältnis, Exposition und Verzerrung nach und nach verdeckt. Darüber hinaus kann die KI dazu beitragen, Ziele zu erreichen, wie z. B. den Bestand mit hoher Nachfrage für treue Kunden zu erhöhen und den Bestand für flüchtige Kunden mit geringer Kaufneigung zu vergraben.

3. Vorhersage der Kaufabsicht und Personalisierung zur Verbesserung der Konversion

KI kann die Absichten der Kunden vorhersagen, um die Personalisierung zu verbessern, was zur weiteren Optimierung der Lieferkettenprozesse genutzt werden kann.

• Die semantische Vektorsuche findet Alternativen und Ersatz für Artikel, die nicht vorrätig sind oder nicht geführt werden, und verhindert so, dass Sie auf Null Ergebnisse stoßen.
• Auf neuronalen Netzen basierende Empfehlungssysteme individualisieren Vorschläge oder Alternativen auf der Grundlage von Verhaltensweisen.
• Bei der Affinitätsmodellierung werden optimale Angebote und Werbeaktionen präsentiert, um Kunden zum Kauf zu bewegen. Dies kann genutzt werden, um relevante Inhalte anzuzeigen, die den Kunden zum Kauf bewegen.

All dies trägt zu mehr Gesprächen bei, auch im Long Tail, und erhöht gleichzeitig den Umsatz pro Besuch. Wie funktioniert das alles?

• Die Produkte und Inhalte werden durch maschinelles Lernen analysiert.
• Die Entitätsextraktion von Suchanfragen sagt die Merkmale der Produkte voraus, für die sich ein Käufer interessiert.
• Durch die Extraktion von Konzepten aus Suchanfragen können Sie vorhersagen, was der Käufer letztendlich über das Produkt hinaus tun möchte.
• Das Clickstream-Verhalten offenbart Attribute und Parameter, die für den Käufer spezifisch sind, wie Kategorie, Marke, Typ usw.
• Der Kontext liefert die Umgebungsbedingungen für die Interaktion, z. B. den Ort, die Jahreszeit und das Klima.

All dies sind Kodierungen, die verwendet werden können, um Produkte auf der Grundlage von Zielen und Absichten anzuzeigen, im Gegensatz zum lexikalischen Abfrageabgleich.

4. Erkenntnisse aufdecken und den Marken ermöglichen, entsprechend zu handeln

Alle oben genannten Tools und Funktionen können im Dienst verwendet werden, um Daten zu verbinden, anzureichern und in Prognosen, Planungen und umsetzbare Ergebnisse einfließen zu lassen. So können beispielsweise Daten, die aus Einkaufs- und Versanddetails gewonnen werden, in die Bestands-, Lager- und Lieferkettenplanung einfließen, bevor die Bestände wieder aufgefüllt werden. Produktinteraktionen können auf Produktkenntnisse hinweisen, die in die Planung von Rohstoffen einfließen können.

Selbst scheinbar passive oder weniger direkte Aktionen können wertvolle Erkenntnisse liefern. Browsing- und Navigationsdaten können bei der Katalogisierung und Sortimentsplanung zur Taxonomie und Anreicherung herangezogen werden. Einblicke in die Besucherzahlen können zu Erkenntnissen für Marketingkampagnen führen, während Preis- und Rabattinteraktionen auf finanzielle Erkenntnisse und Preiselastizität hinweisen können. Und schließlich sind die Erkenntnisse aus dem Support und dem Kundenservice unglaublich wichtig für die Erfassung von Lieferantendiagnosen, die die Wissensbasis und die Rückwärtslogistik bereichern (z.B. das Verständnis für Rücksendungen und deren Gründe).

Die Herausforderungen in der Lieferkette werden in absehbarer Zeit nicht verschwinden. Aber Marken können sie mit KI-gesteuerten E-Commerce-Strategien, die zu zufriedeneren Kunden und Mitarbeitern führen, direkt angehen.

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