Online-Marktplätze wie sie Amazon und eBay anbieten steigern die Umsätze von Quartal zu Quartal, doch wer angesichts der Vielzahl an Anbietern und Produkten dort erfolgreich sein will, muss auffallen. Damit dies gelingt, müssen neben dem Produkt und dessen Beschreibung auch viele weitere Einstellungen auf den Marktplätzen optimiert werden – dabei kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) helfen.

Bei der Einschätzung des Wettbewerbs sowie bei der Optimierung des eigenen Angebots können Lösungen aus dem Bereich der KI und des maschinellen Lernens den entscheidenden Vorsprung liefern und die Verkaufszahlen maßgeblich beeinflussen.
Mittlerweile greifen viele Händler auf Dienstleister zurück, die sich auf dieses Gebiet spezialisiert haben und stets aktuelles Know-how für diesen dynamischen Online-Markt bieten. Sie helfen Verkäufern beispielsweise beim Optimieren von Rankings, beim Beobachten des Wettbewerbs und beim Recherchieren von Produkten auf Amazon.

Gekauft wird, was gefunden wird

Um ganz oben in den Suchergebnissen zu erscheinen, sind vor allem zwei Parameter zu optimieren – erstens die Suchbegriffe (Keywords), unter denen ein Produkt angeboten wird, und zweitens das Kategorien-Ranking, also die relative Popularität eines Produkts innerhalb einer Oberkategorie wie „Küche & Haushalt“. Doch wie kann künstliche Intelligenz hierbei helfen?

Zunächst müssen aus Hunderttausenden von Suchbegriffen diejenigen gefunden werden, nach denen Käufer am häufigsten suchen, die also das größte Suchvolumen auf sich vereinen. Sollte der Hersteller eines Messersets dieses unter dem Suchbegriff „Besteckset“, „Messerset“ oder vielleicht sogar „Steak-Messerset“ anbieten? Eine Entscheidungshilfe liefert eine maßgeschneiderte KI-Lösung, die auf der Grundlage historischer Suchvolumina und Techniken des Natural Language Processing auch die Beliebtheit neuer Suchbegriffe vorhersagen kann.

Der Erfolg solcher Optimierungen lässt sich in A/B-Tests, bei denen nur die Suchbegriffe einer Teilmenge aller Produkte durch die KI gesteuert wird, sehr gut nachweisen. Auch die Reaktionsgeschwindigkeit bei Veränderungen der Popularität bestimmter Suchbegriffe, z. B. durch externe Werbung oder auch durch die Veröffentlichung einer neuen Produktversion, ist in automatisierten Prozessen größer, wodurch ein weiterer Vorteil des KI-Einsatzes zu Tage tritt.

Machine Learning: Der beste Blick zurück für den Schritt in die Zukunft

Die zweite wichtige Dimension der Optimierung stellt das Verkaufs-Ranking dar. Dahinter steckt die Frage, welches Produktangebot innerhalb einer Verkaufskategorie ganz oben steht. Obwohl mehrere Einflussfaktoren für die Beantwortung dieser Fragestellung eine Rolle spielen, ist in letzter Instanz die Anzahl verkaufter Produkte entscheidend, also das Verkaufsvolumen.

Quelle: Consist Software Solutions GmbH

Der Zusammenhang zwischen Verkaufszahlen und Positionierung auf den Ergebnisseiten (Bestseller Rank / BSR) unterliegt komplexen Abhängigkeiten.

Dies ist nur auf den ersten Blick eine banale Tatsache, denn tatsächlich ist der Einfluss vergangener Verkäufe auf die derzeitige Positionierung durchaus komplex und durch die Wechselbeziehung zwischen Gewinnmargen, Verkaufszahlen und Werbeaktionen einer einfachen Analyse nicht zugänglich. Auch in diesem Fall spielt daher eine Lösung auf Basis von Machine Learning ihre Stärken aus. Geeignete Algorithmen erkennen in den historischen Zusammenhängen zwischen Verkaufszahlen, Preisen und Positionierung innerhalb einer Ergebnisseite einen Zusammenhang, der dann auf zukünftige Entwicklungen extrapoliert werden kann.

Mit diesen Vorhersagen gerüstet kann der Verkäufer des Messersets dann entscheiden, ob eine Rabattaktion lukrativ ist. Diese schmälert zwar auf der einen Seite vorübergehend die Gewinnmarge, verspricht andererseits eine Verbesserung im Ranking, die auch nach dem Ende der Werbeaktion bestehen bleiben kann und zu erhöhten Verkaufszahlen in der Zukunft führt.

Entscheidend beim Einsatz von KI im Online-Handel sind neben der algorithmischen Expertise, die die oben beschriebenen Entwicklungen überhaupt erst ermöglicht, vor allem zwei weitere Aspekte: Einerseits der Umfang und die Validität der zugrundeliegenden Daten und andererseits die technische Einbindung der neuen Module in die bestehende Systemlandschaft.
Valide Prognosen auf der Grundlage historischer Daten sind auch beim Einsatz von KI erst möglich, wenn ausreichende Datenmengen zur Verfügung stehen und das nötige Domänenwissen zum Umgang mit den Daten zusammenkommt. Dies ist auch der Grund für die Beliebtheit und den Erfolg spezialisierter Dienstleister auf dem Gebiet der Online-Sales-Optimierung.

Der Einsatz von KI kann maßgeblich zum Erfolg auf Online-Marktplätzen beitragen und bietet den Anbietern Einsichten und Vorschläge, die sich direkt in messbar erhöhten Verkaufszahlen niederschlagen. Doch auch der Wettbewerb ist wachsam – im Wettrüsten um immer ausgefeiltere Analysen zeigt sich die Stärke generalisierbarer Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens.

Dr. Torben Ott ist Team Lead Data Science bei der Consist Software Solutions GmbH.

Consist Software Solutions GmbH