Sind Ihre Produktdaten KI-fähig?

In diesem Jahr belaufen sich die weltweiten KI-Investitionen bereits auf 196,63 Milliarden Dollar. Bis 2030 soll der Markt für künstliche Intelligenz auf 1,85 Billionen US-Dollar anwachsen, das Neunfache von heute.

KI hat sich über die bloße Beschleunigung von Arbeitsabläufen hinaus entwickelt und wird nun eingesetzt, um E-Commerce-Erlebnisse für Kunden zu verändern. Mehr als 75 % der Online-Kunden schätzen ein personalisiertes und konsistentes Markenerlebnis beim Einkauif im Internet. KI-Funktionen sind ein wesentlicher Bestandteil bei der Beobachtung von Markttrends, Kundenverhalten, der Analyse von Kaufhistorie und Browsing-Mustern sowie der Bereitstellung relevanter Produktempfehlungen und -vorschläge.

Netflix beispielsweise hat weltweit rund 269,6 Millionen Abonnenten. Der Streaming-Dienst bietet einzigartige TV- und Filmempfehlungen, die auf den Vorlieben und Sehgewohnheiten jedes einzelnen Nutzers basieren. Dabei werden Daten über Analysemodelle gesammelt und dann in die KI-Empfehlungsmaschine von Netflix eingespeist, um die Daten zu analysieren und den Zuschauern relevante Vorschläge zu unterbreiten. So gehen Big Data und KI Hand in Hand, um unsere personalisierten Netflix-Erlebnisse und ähnliche E-Commerce-Erlebnisse zu schaffen.

Warum die Qualität von Produktdaten der Schlüssel zum KI-Erfolg ist

Trotz dieses Anstiegs der KI-Investitionen in der ganzen Welt sind nur 25 % der Unternehmen mit den Funktionen und Ergebnissen ihrer KI-Lösungen zufrieden. Die Realität ist, dass KI nicht von selbst funktioniert und für ihre Leistung auf genaue Daten angewiesen ist. Die Technologie ist nur so gut wie die Daten, mit denen Sie sie füttern.

Vor diesem Hintergrund dürfen die potenziellen Fallstricke der unüberwachten KI nicht übersehen werden. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem KI die Aufgabe hat, Produktattribute zu kategorisieren. Selbst eine geringe Fehlerquote von 1 % kann zu erheblichen Auswirkungen führen. Bei einem Katalog mit einer Million SKUs könnte dies beispielsweise bedeuten, dass 10.000 Produkte falsch klassifiziert sind und ihre Sichtbarkeit auf wichtigen Plattformen wie Meta oder Google gefährdet ist.

Bevor neue KI-Tools in den Betrieb integriert werden, müssen Unternehmen sicherstellen, dass die in die Tools eingespeisten Daten zuverlässig und konsistent sind. Andernfalls können diese großen Technologieinvestitionen ohne saubere Daten schnell nach hinten losgehen.

Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie Ihre Produktdaten aufbereiten können, um sie für KI-Funktionen zu nutzen, die letztendlich Ihre Geschäftsabläufe verbessern werden.

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3 Schritte, um Ihr Unternehmen KI-fähig zu machen

Für große, globale Unternehmen mit riesigen Datensätzen ist es entscheidend, KI strategisch einzusetzen. Mit den folgenden Schritten können Sie sicherstellen, dass Ihre KI-Ziele auf dem richtigen Weg sind.

• Klären Sie das Ziel des KI-Anwendungsfalls

Beginnen Sie damit, die strategischen Ziele Ihres Unternehmens zu überdenken und eine Business Value Map zu erstellen. Analysieren Sie Ineffizienzen und Hindernisse in Ihren Geschäftsprozessen und identifizieren Sie Verbesserungsmöglichkeiten. Nachdem Sie die Grenzen zwischen Ihren aktuellen Problemen und potenziellen Lösungen gezogen haben, skizzieren Sie den Umfang von KI in Ihrem Unternehmen. Wenn Sie diesen Schritt nicht übersehen, können Sie sicher sein, dass Ihre KI-Initiativen mit Ihren grundlegenden Geschäftszielen übereinstimmen.

• Führen Sie einen Gesundheitscheck der Produktdaten durch

Sobald Sie die Ziele der KI-Implementierung für Ihr Unternehmen definiert haben, bewerten Sie die Produktdatenbank Ihres Unternehmens - wie werden die Daten derzeit gespeichert, wer ist für ihre Verwaltung verantwortlich, wie werden die Informationen gemeinsam genutzt, wo werden sie gemeinsam genutzt, welchem Zweck dienen sie? Die Kenntnis des aktuellen Zustands Ihrer Produktdaten ist ein notwendiger Schritt auf dem Weg zur Verbesserung ihrer Qualität, um erfolgreiche KI-Ergebnisse zu gewährleisten.

• Stellen Sie Ihr KI-Team zusammen

Ermitteln Sie Personen in Ihrem Unternehmen oder wenden Sie sich an Ihre externen Partner, die über die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, um Datenmanagement, statistische Analysen und die Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen. Dies ist wichtig, um fundierte Entscheidungen bei der Entwicklung und dem effektiven Einsatz von KI-Modellen zu treffen.

Ihre Checkliste für KI-fähige Produktdaten: Sorgen Sie für eine reibungslose Umsetzung

Um Ihnen dabei zu helfen, Ihre Produktdaten für KI-Lösungen für den E-Commerce vorzubereiten, haben wir die folgende Checkliste erstellt.

• Konsolidieren und integrieren Sie Ihre Datenquellen

Produktdaten können über eine Vielzahl von Quellen verstreut sein, z.B. interne Datenbanken, Customer Relationship Management (CRM)-Systeme, Cloud-Speicherlösungen, Marktplätze von Drittanbietern, E-Commerce-Sites, Vertriebskanäle usw.

Um Lücken oder Unstimmigkeiten in Ihren Produktdaten zu vermeiden, sollten Sie ein zentrales Repository führen, das als Quelle der Wahrheit dient. Wenn Sie die Silos in Ihrem Team aufbrechen und einen rationalisierten Ansatz für die Sammlung von Informationen über Ihre Produkte verfolgen, können Sie sicherstellen, dass Sie über einen genauen, umfassenden Produkt-Feed verfügen, um die wirkungsvollsten Product Content zu erstellen. Andernfalls kann es zu fehlerhaften Bestandszählungen kommen, wenn z.B. Produktinventardaten aus mehreren Systemen abgerufen werden.

• Validieren Sie Ihre Produktdaten

Sobald Sie Ihre Daten beschafft haben, müssen Sie im nächsten Schritt deren Qualität bewerten. Suchen Sie nach Unstimmigkeiten, Fehlern, Duplikaten und fehlenden Informationen. Die Fülle der Datenfelder wirkt sich erheblich auf die Effektivität der KI-Analyse aus. Wenn Sie beispielsweise KI verwenden möchten, um eine Produktbeschreibung für eine bestimmte Zielgruppe zu personalisieren, wirkt sich die Anzahl der Produktattribute, die Sie einfügen können, direkt darauf aus, wie robust die generierte Beschreibung ist.

• Strukturieren Sie Ihre Produktdaten

Künstliche Intelligenz erkennt Muster in Daten und macht dann auf der Grundlage dieser Muster Vorhersagen. Inkonsistente Datenformate erschweren es den KI-Modellen also, genaue Vorhersagen zu treffen und korrekte Ergebnisse zu liefern. Sie müssen Ihre Produktdaten auf konsistente Weise organisieren und strukturieren, um Fehler in den KI-Ergebnissen zu vermeiden. Hier ein paar kurze Tipps, wie strukturierte Daten bei der KI-Integration helfen können:

• Formatieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen so, dass sie der gleichen Struktur folgen. Wenn zum Beispiel eine Abteilung „MM/TT/JJJJ“ und eine andere Abteilung „TT/MM/JJJ“ für Ablaufdaten verwendet, sollten Sie sich auf ein gemeinsames Format einigen und alle bezogenen Datensätze entsprechend anpassen. Dies ist besonders wichtig für Datumsangaben, numerische Werte und kategorische Einträge.
• Verwenden Sie Beschriftungen, Tags und Metadaten, um Ihre Daten ordnungsgemäß mit Anmerkungen zu versehen. Dies hilft KI-Systemen, den Kontext und die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten zu verstehen.

Quelle: Gartner

Intelligente Technologien haben zwar einen großen Einfluss auf den globalen E-Commerce-Sektor, wie z.B. die generative KI, die heute auf 5,92 Billionen Dollar geschätzt wird, aber um ihre Wirkung zu entfalten, müssen Sie über gute Daten verfügen - und Ihre Datenverwaltungspraktiken auf Ihre KI-Ziele abstimmen.

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