Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning werden für den Digital Commerce immer wichtiger. Doch die großen Player kaufen den Markt kompetenter Start-ups regelrecht leer. Das ist umso dramatischer, als der Handel auf vielen Feldern zunehmend auf KI setzen muss.

45 Prozent aller Retailer wollen laut einer Umfrage der Unternehmensberatung BRP in den kommenden drei Jahren auf Künstliche Intelligenz (KI) setzen. Ein Ziel dabei: Das Einkaufserlebnis verbessern, personalisieren und der Komplexität der Vernetzung im Omnichannel und im digitalen Marketing besser Herr werden.

"I would say, a lot of the value that we’re getting from machine learning is actually happening beneath the surface."

Jeff Bezos, Amazon

Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz - oder nur wenig schlichter - für Machine Learning, findet man im Handel schließlich an jeder Ecke: Preisoptimierung, Vertriebs- und Kundenservicevorhersage, Einkaufsplanung, Warendisposition, logistische Vorhersagen, Anzeigen-Segmentierung. Ja, sogar Modetrends kann die Maschine vorhersagen.

Künstliche Intelligenz ist Automatisierung auf Speed

Das lohnt sich mit Blick auf Mehrumsatz, Kostenreduzierung und Effizienz. Einstein Analytics, eine Analyse-Lösung von Salesforce, die jetzt auch als App zu haben ist, sorgte beispielsweise bei den über 100 Marken, die Einstein in der der Beta-Phase nutzen, für bis zu zweistelligen Umsatzwachstum pro Besucher.

Einstein Analytics Demo


Weil man die digitalen Rechenkunststücke kaum allein inhouse meistern kann, sind (wenn man nicht einen der häufig besonders teuren großen Dienstleister nutzen will) unter anderem Kooperationen mit Start-ups nötig. Doch die sind mehr und mehr in den Händen der Tech-Giganten. Insgesamt 34 KI-Start-ups haben die Tech-Titanen aus den USA im ersten Quartal laut CB Insights übernommen - mehr als doppelt so viele wie im Vorjahreszeitraum. Allen voran Google, Apple, Facebook und Intel waren auf Einkaufstour.

Hier steckt Künstliche Intelligenz drin

  • Noch aber bietet der Markt reichlich Auswahl, zumal die Anwendungsfelder immer breiter werden. Das Australische Start-up @PopGunLabs will mit KI Pop-Songs nach dem Geschmack des Hörers programmieren.
  • Für frustrierte Menschen bietet sich bei Facebook bereits ein auf Verständnis programmierter Chatbot als Sorgentelefon 2.0 an. Die Technik des Woebot, entwickelt von Stanford-Psychologen und KI-Experten, findet sich demnächst vielleicht auch in Service-Hotlines wieder. Derlei virtuelle Helfer lassen sich künftig zudem auf zwei Wegen einsetzen. Als Stand-Alone-Lösung für Standardanfragen. Oder als Assistent für den Mitarbeiter im Call-Center oder im Chat.
  • Real testet ein System von IDA Indoor Advertising, das Gesichter der Kunden in der Kassenschlange analysiert und je nach Alter und Geschlecht passende Werbung auf einem Monitor zeigt. In Zukunft wird die Gesichtserkennung wohl auch noch Werbung je nach Laune der Nutzer ausspielen können.
  • Gefühlserkennung verspricht beispielsweise Pyramics mit seinem Pysense, einem optischen Sensor „zur Erfassung von Alter, Geschlecht, Werbeinteraktionen und Emotionen von Kundenströmen“.

Datenschutzbedenken? Die werden sich geben, wenn Rabatte und Treuepunkte locken.

  • Auch ganz irdische Dinge beherrscht KI besser. Beispielsweise Forderungsmanagement. collectAI, das sich im Portfolio der Otto Group Digital Solutions (OGDS) befindet, bietet Unternehmen beispielsweise eine Lösung für KI-automatisiertes Forderungsmangement, angefangen von der E-Invoice über den Mahnprozess hin zum Inkasso. Die selbstlernende und sich kontinuierlich aktualisierende Technologie findet den passenden Kommunikationskanal, die richtige Ansprache und das Timing, bei dem die Wahrscheinlichkeit auf eine Reaktion des Kunden am höchsten ist. Ziel ist es stets, durch die Kundenerfahrung während des Zahlverlaufs den "worst case" Inkasso zu vermeiden und damit die Umsätze zu erhöhen.

Da es dabei immer wieder im Kern um die Art des Umgangs mit Daten geht, strecken große deutsche Händler und Dienstleister sogar ihre Fühler Richtung Start-ups rund um Satelliten-Technik (Stichwort Tracking-Software) aus. Da könnte – nicht nur mit Blick auf KI - auch das Gründerprogramm der Europäischen Weltraumorganisation ESA nicht nur etwas für Weltraumfreaks sein.

Der Kunde merkt häufig nicht einmal, dass dort irgendwo Künstliche Intelligenz mit im Spiel ist. Es sei denn er spricht direkt mit Alexa im Amazon Echo, Google Home oder anderen digitalen Assistenten in der Dose. Der Rest passiert unter der Oberfläche:
“But those are kind of the showy ones. I would say, a lot of the value that we’re getting from machine learning is actually happening beneath the surface. It is things like improved search results. Improved product recommendations for customers. Improved forecasting for inventory management. Literally hundreds of other things beneath the surface”, sagt beispielsweise Amazon-Gründer Jeff Bezos.

Jeff Bezos Chat

Laut einer Studie von Gartner werden denn auch bis 2020 85 Prozent aller Interaktionen mit dem Kunden mit Hilfe von KI abgewickelt.
Die steckt dann noch mehr im Detail, im Zusammenspiel aus Informationsschnipseln bei Instagram oder Facebook, Preisevergleichen, Bewertungen, personalisierten Newslettern, Apps  und einer Füllen an Automatisierungswerkzeugen für mehr Effizienz im rückwärtigen Bereich. Ohne rechnerisches Hexenwerk und sinnvollen Vorhersagen, die das Verhalten der Käufer modellieren, ist beispielsweise das Cross Docking (Kreuzverkupplung) wie es unter anderem bei Amazon Fresh mit seiner Einbindung lokaler Händler nötig macht, in einem Massenmarkt kaum noch zu bewerkstelligen.

Das ist nämlich alles ganz schon komplex.

Jeremy Stanley, Mr. Data beim US-Lieferdienst Instacart, schildert die Herausforderung und Lösung so: „The specific approach we use is to learn an embedding for the products, an embedding for the shoppers, an embedding for the stores, then combine all of those into a sequence of hidden layers in order to ultimately make a prediction: given a shopper just picked this specific item at this store location and they have available to them these X items left to pick, what's the probability distribution over those next X items for the one they're most likely to pick next? It turns out we can get that right about 60% of the time.”

Auch aus dem organisatorischen Albtraum verstreuter und penetranter Botschaften (auch für den Kunden ein Horror) vor und nach dem Kauf, wird dann (hoffentlich) eine elegant begleiteter Kaufprozess. Noch watet man ja, weil das Werbe-Minenfeld billiger ist, durch ein zähes und klebriges Re-Targeting.

Künstliche Intelligenz kann dagegen das Online-Shopping und die begleitende Werbung besser organisieren, die Komplexität des Alltags reduzieren (man denke nur an vernetzte Geräte, die ihren Bedarf selbst nachbestellen), und mit KI-Shopping-Assistenten Recherche, Kaufentscheidung und Kaufprozess erheblich vereinfachen.

Wenn dann die jetzigen Chatbots, technisch häufig eher noch auf dem Niveau früher Text-Adventures der C64-Ära, in der Lage sind, mit kluger Verhaltensanalyse auf Eingaben zu reagieren, werden uns unsere Kinder eines Tages fragen, was das Wort „Warteschleife“ bedeutet.
KI ist damit keine Science-Fiction, sondern auf dem Weg in den Alltag.

„Daten & Skills in die Maschine kippen, ein paar Knöpfe drücken, die Kreditkarte vorher auffüllen - fertig. So unvorstellbar das für viele klingen mag, aber KI besitzt keine Magie mehr, sondern ist in den letzten Jahren zu einem Tool, einer Plattform, einem weiteren Baustein der digitalen Transformation "verkommen".“ schreibt Daten-Denker Klaas Wilhelm Bollhoefer vom Dienstleister The unbelievable Machine Company bei Horizont.

"Die künstliche Intelligenz wird eine Basistechnologie."

Arnulf Keese, e.ventures
Was aber sollen Händler tun, wenn sie keine klugen Köpfe für die eigene KI-Entwicklung gewinnen können, kein Start-up kaufen wollen?
Ganz wichtig: Keine Panik.

Zwar wird für viele Einzelhändler KI zu einem Must-Have, aber sie wird sich immer noch weiterentwickeln und in fünf Jahren wahrscheinlich sehr viel anders (und intelligenter) aussehen als heute. Und sie wird vor allem sehr viel billiger zu haben sein.

Amazon und andere Tech-Giganten werden Händler zudem diese Technologien und Services nutzen lassen, so wie sie heute schon gewaltig an Cloud-Diensten verdienen. Der eigentliche Preis für die KI-Nachhilfe ist dann aber eine noch größere Abhängigkeit.
So oder so.

An der KI führt kein Weg vorbei. Der Venture-Capitalist e.ventures, die Otto Group ist einer der Hauptinvestoren, sieht die künstliche Intelligenz schon als kommende Basistechnologie. Nahezu jedes Start-up setze heute Formen der künstlichen Intelligenz ein, um aus der Datenflut Kenntnisse zu erlangen, meint Arnulf Keese, General Partner bei e.ventures (pdf). Bei den Investments gehe es e.ventures daher vor allem um neue Anwendungen, die aus der künstlichen Intelligenz entstehen und am Markt erfolgreich sein können.
 
Wer bei Start-ups einsteigen will, bevor die Tech-Riesen den Markt weiter leerkaufen, sollte also genau verfolgen, wohin sich das Geld der Frühphasen-Investoren bewegt.


MEHR ZUM THEMA
Technologie

Machine Learning - Wie eine Zauberkraft den Handel verändert

Machine Learning ist für Plattformen und große Onlinehändler inzwischen so etwas wie ein Zauberwort. Viel Magie scheint hinter dem intelligenten Umgang mit den Datenmengen zu stecken. Doch die Zutaten des Zaubertranks sind durchaus profan, werden erschwinglicher und damit das Bild vom Handel massiv verändern. Mehr lesen

Pricing

Wie der Handel seinen Kunden dynamische und individuelle Preise angewöhnt

Wenn es um Dynamic Pricing geht, reagiert der deutsche Handel schmallippig. Das gilt erst recht, wenn von individuellen Preisen die Rede ist. Dabei ist die dynamische Variante längst Alltag, der individuelle Preis ein vielversprechendes Spielfeld - auf dem erste Player Erfolge feiern. Mehr lesen

Marketing

Dynamic Pricing - Wenn der Nachbar eine Banane mehr bekommt

Dynamische Preisgestaltung im Onlinehandel wird zunehmend professioneller und immer verbreiteter. Doch so recht mag niemand über das sensible Thema reden. Wir haben dennoch einen Experten gefunden, der offen über das zuweilen heikle Thema spricht. Wie Dynamic Pricing dem Handel nutzen kann, ohne Kunden zu verschrecken, das erfahren wir im Interview mit Boris Schuler, Principal Advisor für das Thema „Dynamic Pricing“ bei der prudsys AG. Mehr lesen