Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine immer zentralere Rolle im Direktvertrieb (D2C) von Herstellern über E-Shops und Portale. Sie wird nicht nur zur Prozessautomatisierung genutzt, sondern vor allem zur Verbesserung der Customer Experience, zur Optimierung der Lieferkette und zur Umsatzsteigerung durch personalisierte Ansprache.
Hier sind die wichtigsten Rollen und Anwendungsbereiche von KI bei diesen Lösungen:
🔍 1. Personalisierung & Produktempfehlungen
- Was KI macht: Analysiert das Verhalten und die Präferenzen von Nutzer:innen (Klicks, Käufe, Aufenthaltsdauer, Warenkorbinhalte).
- Ziel: Dynamische Anzeige von Produkten, Cross-Selling, Upselling.
- Tools: KI-Recommender-Systeme wie Adobe Sensei, Salesforce Einstein, SAP Emarsys.
🛍 Beispiel: Ein Nutzer sieht im E-Shop von Miele Produktempfehlungen für passende Staubsaugerbeutel oder Zubehör auf Basis seines letzten Kaufs.
🧠 2. Conversational Commerce & KI-Chatbots
- Was KI macht: Führt automatisierte, personalisierte Beratungsgespräche im Chat – 24/7.
- Ziel: Kundenbindung, Kaufabschluss, weniger Retouren.
- Tools: ChatGPT, Google Dialogflow, IBM Watson, SAP CAI.
🛍 Beispiel: VAUDE nutzt einen KI-Chatbot, um Kunden bei der Wahl der richtigen Outdoor-Jacke je nach Einsatzzweck zu unterstützen.
📦 3. Demand Forecasting & Lageroptimierung
- Was KI macht: Prognostiziert Nachfrage auf Basis von Sales-Historie, Saisonalität, Markttrends und externen Daten.
- Ziel: Vermeidung von Out-of-Stock und Überproduktion.
- Tools: SAP IBP mit Machine Learning, Blue Yonder, Tools von AWS/Azure.
🛍 Beispiel: Ritter Sport kann mit KI vorhersehen, wann bestimmte Sorten stärker nachgefragt werden (z. B. Sommer/Frühjahr) und Lagerbestände gezielt planen.
📈 4. Preisanpassung & Dynamic Pricing
- Was KI macht: Passt Preise in Echtzeit an, je nach Nachfrage, Wettbewerb, Lagerbestand oder Kundenwert.
- Ziel: Umsatz- und Margenmaximierung.
- Tools: Pricemonitor, Omnia Retail, SAP Dynamic Pricing Engine.
🛍 Beispiel: Ein Fahrradhersteller wie Canyon könnte für Vielkäufer oder bei schwacher Nachfrage bestimmte Modelle automatisch rabattieren lassen.
📣 5. Marketing Automation & Lead Scoring
- Was KI macht: Scort Leads, segmentiert Zielgruppen und automatisiert Kampagnenausspielung.
- Ziel: Höhere Conversion-Rates und niedrigere Customer Acquisition Cost (CAC).
- Tools: HubSpot, SAP Marketing Cloud, Klaviyo mit KI-Modulen.
🎯 6. Bild- & Texterkennung für Produktkategorisierung
- Was KI macht: Automatische Kategorisierung und Tagging von Produkten auf Basis von Bildern und Produkttexten.
- Ziel: Schnellere Katalogpflege, bessere Suchergebnisse.
- Tools: Google Vision, ChatGPT + NLP APIs, Amazon Rekognition.
🔄 7. Automatisierung von Retouren-Management & Support
- Was KI macht: Erkennt Rücksendegründe, kategorisiert Tickets, schlägt Lösungen vor.
- Ziel: Reduzierte Support-Kosten, verbesserter Kundenservice.
- Tools: Zendesk AI, SAP Service Cloud mit KI, Freshdesk.
Fazit:
KI ist kein Add-on, sondern ein zentraler Enabler im modernen E-Commerce für Hersteller. Sie erlaubt es Unternehmen, kundenzentrierter, skalierbarer und profitabler zu agieren – insbesondere, wenn sie den Direktvertrieb ohne Zwischenhändler forcieren.
