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AI

11. Dezember 2024

    

Wie KI den Online-Einkauf in dieser Weihnachtszeit verändert

Künstliche Intelligenz ermöglicht einen „gesprächigen“ persönlichen Einkaufsberater, personalisiertes Marketing und eine schnellere Betrugserkennung.

Eine Frau in einem gelben Pullover liegt vor einem Weihnachtsbaum auf dem Boden und schaut auf ihren Laptop.

Vicki Hyman

Director,

Global Communications,

Mastercard

Wenn es jemanden gibt, der sich Sorgen machen sollte, dass künstliche Intelligenz seine Arbeitsplätze überflüssig macht, dann sind es Elfen. Von personalisierten Geschenkempfehlungen über gezieltere Marketingkampagnen bis hin zu stärkeren Sicherheitsmaßnahmen – künstliche Intelligenz erweist sich als unser geheimer Helfer in der Weihnachtszeit und verbessert das Weihnachtsshopping von der Produktsuche bis zum Bezahlvorgang.

Obwohl der stationäre Handel immer noch den Großteil der gesamten Einzelhandelsausgaben ausmacht, nimmt der Online-Handel in einem schnelleren Tempo zu. Am Black Friday stiegen die Online-Einzelhandelsumsätze um 14,6 %, während die Umsätze im stationären Handel um 0,7 % zunahmen, wie erste Erkenntnisse von Mastercard SpendingPulse zeigen. Das Mastercard Economics Institute erwartet für die Weihnachtszeit ein Wachstum der Online-Einzelhandelsumsätze von 7,1 % im Vergleich zum Vorjahr . KI könnte dazu beitragen, dass dieses Wachstum anhält.

Hier sind drei Wege, wie KI den digitalen Handel verändert.

Ein persönlicher Einkaufsberater – auch wenn Sie selbst Geschenke einkaufen.

Manche von uns haben ein Talent fürs Schenken; manche von uns haben dieses Talent nicht. KI-gestützte Personalisierungstools helfen E-Commerce-Marken bereits dabei, ihre Einkaufserlebnisse auf unsere individuellen Vorlieben zuzuschneiden. Aber was ist mit unseren Angehörigen? Vor einem Jahr brachte Dynamic Yield by Mastercard Shopping Muse auf den Markt, einen persönlichen KI-Assistenten, mit dem Käufer über eine Chat-Oberfläche kommunizieren können. Der Assistent interagiert mit den Konsumenten über Konversationen in natürlicher Sprache und beantwortet spezifische Anfragen, um die passenden Produktpakete zusammenzustellen, egal ob Sie für sich selbst oder für jemand anderen einkaufen. Man könnte beispielsweise fragen: „Was soll ich meinem 15-jährigen Sohn zu Weihnachten schenken?“ und die Ergebnisse durch zusätzliche Fragen kontinuierlich zu verfeinern.

Mithilfe von Bilderkennungstechnologie kann Shopping Muse Artikel finden, die den empfohlenen Artikeln optisch ähnlich sind. Die Möglichkeit für Käufer, auf Basis eines hochgeladenen Bildes Vorschläge zu machen, wird in Kürze verfügbar sein. „Wir erweitern kontinuierlich die Grenzen dessen, was Conversational Commerce leisten kann, indem wir relevantere Empfehlungen für die individuellen Bedürfnisse jedes Einzelnen liefern, unabhängig davon, ob diese der Marke bekannt sind oder nicht, und so das Weihnachtsshopping intelligenter gestalten“, sagt Ori Bauer, CEO von Dynamic Yield.

Reaktionsschnelle Einkaufserlebnisse – und intelligentere Marketingkampagnen

Personalisierung geht laut Bauer weit über Produktempfehlungen hinaus; sie macht das gesamte Einkaufserlebnis reaktionsschneller. Wenn ein Online-Händler beispielsweise weiß, dass Sie nach Geschenken suchen, werden Ihnen möglicherweise sogenannte „Social Proof“-Elemente prominent angezeigt: Kundenrezensionen, Erfahrungsberichte oder sogar eine laufende Zählung, wie viele andere Käufer einen Artikel kürzlich gekauft haben oder ihn in ihrem Warenkorb haben. Dies hilft Ihnen, Ihre Auswahl einzugrenzen und mehr Vertrauen in Ihre endgültige Entscheidung zu gewinnen. Außerdem kann ein voller Warenkorb eine Benachrichtigung über Versandfristen auslösen, um sicherzustellen, dass Ihre Einkäufe rechtzeitig zum Fest eintreffen, oder dass Sie mit Artikeln, deren Preis Ihnen dabei hilft, die Grenze für kostenlosen Versand erreichen.

Und gerade in einer Jahreszeit, in der die meisten Käufer bereits mit Werbung und E-Mails über Angebote überschwemmt werden, gehen einige Marken bei der Kontaktaufnahme mit potenziellen Kunden cleverer vor. Die leistungsstärksten Personalisierungs-Engines passen die Inhalte und Empfehlungen von E-Mail-Kampagnen an die aktuellsten Interaktionen eines Nutzers mit einer Marke an, sei es auf einer Website oder innerhalb einer App. Dies kann automatisch auf Basis ihrer letzten Likes oder Dislikes erfolgen, unterstützt durch Deep-Learning-Modelle, mit kreativen Visualisierungen, die dynamisch sowohl für die Interaktion mit vielen als auch für die Interaktion mit einzelnen Nutzern angepasst werden können, um die Nutzer dazu zu bewegen, auf „Kaufen“ statt auf „Abmelden“ zu klicken.  

Besserer Schutz

Künstliche Intelligenz ist seit Jahren der Schlüssel zur Zahlungssicherheit: Sie durchsucht Milliarden von Transaktionen nach Betrugsmustern, erkennt Datenlecks, um Banken zu warnen, bevor ihre Karteninhaber Opfer werden, und bewertet die Gültigkeit von Online-Transaktionen in Echtzeit. Allein im Jahr 2023 verhinderte die KI von Mastercard potenzielle Betrugsverluste in Höhe von 20 Milliarden US-Dollar.

Durch den Einsatz generativer KI-Techniken sind unsere Karten jetzt noch sicherer. Das Anfang dieses Jahres eingeführte Decision Intelligence Pro des Unternehmens durchsucht eine Billion Datenpunkte – darunter Konto-, Kauf-, Händler- und Geräteinformationen – um die Echtheit einer Transaktion noch schneller vorherzusagen und die Betrugserkennungsrate im Durchschnitt um 20 % – und in einigen Fällen sogar um bis zu 300 % – zu steigern. Zudem werden Fehlalarme um mehr als 85 % reduziert, wodurch die Frustration der Karteninhaber sinkt, da weniger legitime Einkäufe fälschlicherweise als betrügerisch eingestuft werden.

„Unnötige Reibungsverluste oder, noch schlimmer, der Missbrauch Ihrer Karte durch Betrüger sind das Letzte, worüber sich Weihnachtseinkäufer Sorgen machen wollen“, sagt Johan Gerber, Executive Vice President für Sicherheitslösungen bei Mastercard. „Die Forderung der Verbraucher ist einfach: Sie wollen, dass ihre Karte reibungslos und ohne Angst vor Betrug funktioniert.“ Das ist unser Fokus: Vertrauen und innere Ruhe.“

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