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Generative AI und E-Commerce

Generative AI und E-Commerce

Während sich die Zivilgesellschaft fragt, welche Bedrohung ChatGPT und Dall-E für die Gesellschaft darstellen, suchen Marketer und Unternehmer nach Wegen, um die leistungsfähigen KI-Werkzeuge produktiv zu nutzen. Gerade dort, wo heute Ressourcenmangel herrscht, scheinen die Möglichkeiten am Größten. Frank Puscher, der auf dem diesjährigen Shopware Community Day einen Talk zum Thema AI geleitet hat, gibt einen Überblick.


Inhalt:

  1. Die große KI-Debatte

  2. Generative AI im E-Commerce

    1. Synthetische Produktbeschreibungen

    2. Personalisierung

    3. Reporting

    4. SEO

    5. ChatBots

  3. KI ist überall

  4. AI-Expertentalk vom SCD 2023

  5. Über Frank Puscher


„Wenn der ChatBot den Aufsatz schreibt“, titelt die Tagesschau. „Den Bildern ist nicht mehr zu trauen“, schreibt die katholische Tagespost, als gefakte Aufnahmen von Donald Trump um die Welt gehen, in denen er von Polizisten abgeführt wird, lange noch, bevor sein Gerichtsprozess begann.

Ja, es stimmt. Die Kraft der erzeugenden Künstlichen Intelligenz (Generative AI) ist enorm. „Die Technologie ist so gut geworden, dass wir jetzt dazu übergehen, sie für den kommerziellen Einsatz zu testen“, stellt Amy Gershkoff Bolles fest und meint damit, dass Kunden echte von gefälschten Bildern nicht mehr unterscheiden können. Aber Gershkoff Bolles steht eben für die Kehrseite in der KI-Debatte, für die Chancen und Möglichkeiten, die Generative AI bietet. Amy Gershkoff Bolles ist die Chef-Innovatorin bei Levi Strauss. Und die Tatsache, dass am Computer generierte Bilder von Menschen in Jeans nicht mehr von solchen zu unterscheiden sind, die beim Photoshooting auf Barbados entstanden sind, ist für sie etwas Gutes.

Die große KI-Debatte

Der vermeintliche Widerspruch zwischen guter und schlechter KI löst sich auf, wenn man auf die Wirkung der Technologie schaut. Dort, wo sie eingesetzt wird, um Menschen zu einer Handlung zu verleiten, die nicht ihrer ursprünglichen Intention entspricht, wo sie also mit Falschinformationen manipuliert, wirkt sie negativ und muss reguliert und kontrolliert werden.

Dort, wo sie etwas simuliert oder reproduziert, das Fakten entspricht, oder – in Bereichen wie Kunst, Unterhaltung oder Fiktion – wo es keine Rolle spielt, ob Fakten dahinterstecken, ist sie legitim einsetzbar. Und man kann sogar mit Fug und Recht behaupten, dass die erzeugende KI hier Gutes leisten kann, nämlich immer dann, wenn die Ressourcen des jeweiligen „Auftraggebers“ nicht ausreichen, um das zu tun, was man tun möchte oder sollte.

Beispiel Inklusion. Levi Strauss hat eine lange Historie mit divers ausgewählten Models. „Es liegt in unserer DNA mit Models unterschiedlicher Ethnologie, Größe, Figur oder unterschiedlichen Alters einzusetzen“, sagt Gershkoff Bolles. Sie arbeitet seit neuestem mit einem Partner namens Lalaland aus Amsterdam zusammen. Das Unternehmen hat eine Technologie entwickelt, mit virtuellen Models, denen die Produkte von Levis „angezogen“ werden können. Diese Models können jedes beliebige Aussehen haben und insofern komplettieren sie das Spektrum möglicher Produktdarstellungen in Bereichen, die sich der Jeans-Hersteller nicht leisten würde. Generative AI kann Inklusion verbessern.

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Freilich ist Inklusion hier kein Selbstzweck. „Unser Research zeigt, dass Kunden lieber kaufen, wenn sie die Produkte an Models sehen, die ihnen ähnlich sind“, sagt Gershkoff Bolles. Will sagen: Je besser die Produktdarstellung und Beschreibung den Nerv des einzelnen Kunden trifft, umso höher die Conversion. Das ist eine Tautologie, die schon so lange im Arbeitsraum des Marketers oder Onlinehändlers herumgeistert, wie es Versandhandel gibt. Natürlich hat jede Form der Personalisierung das Potential, mehr Produkte zu verkaufen. Aber bisher konnte man es sich einfach nicht leisten, für jeden Kunden ein individuelles Produktbild anzufertigen. Bisher.

Und nun gibt es mit einem Schlag eine Handvoll Systeme, die aus Texteingaben, den so genannten Prompts, ansehnliche Bilder zeugen. Dall-E, Stable Diffusion oder MidJourney heißen die Platzhirsche. Einer Umfrage der Agentur Syzygy zufolge, haben etwa ein Viertel aller Deutschen diese Tools bereits ausprobiert. Und wenn solche Tools aus Texten Bilder erzeugen können, dann können sie es auch aus Datenbank-Einträgen, denn das sind ja Texte.

Onlinehändler werden hellhörig, denn das löst gleich zwei Probleme. Zum einen hat man nie genug Bildmaterial – siehe Levis. Weitere Varianten der Produktdarstellung ermöglichen stets, dass man in der Kundenkommunikation variiert. Das kann in Form der Personalisierung geschehen, das kann aber auch auf Anlässe Bezug nehmen wie Ostern oder Sommerurlaub.

Und zweitens würde man sich als Händler gerne differenzieren. Die Bilder, die der Hersteller schickt, sind für alle Händler gleich, solange dieser nicht selbst KI-Tools einsetzt, um Zielgruppen verschieden zu bedienen. Unique Content ist ein wichtiges Asset gegenüber den Kunden und natürlich auch gegenüber Google.

Generative AI im E-Commerce

Will man sich einen Überblick verschaffen, was die Werkzeuge von Generative AI für Handel und Onlinehandel leisten können, dann segmentiert man in folgende Anwendungsfelder:

  1. Synthetische Produktbeschreibungen

  2. Personalisierung

  3. Reporting

  4. SEO

  5. ChatBots

Synthetische Produktbeschreibungen

Generative AI kann neue Inhalte erzeugen. Das gilt für alle Mediengattungen, vom Text über das Bild bis hin zu Videos, Podcasts oder Musik. Insofern können die Systeme eingesetzt werden, um die Produktion jeder dieser Mediengattungen zu beschleunigen, kostengünstiger zu machen oder die Prozesse effizienter zu gestalten bis hin zur Automatisierung.

Vaimo

Dass multimediale Inhalte das Potential haben, mehr zu verkaufen, ist bekannt. Aber viele Unternehmen scheuen den Aufwand und die Experimente. Das wird durch Generative AI viel einfacher. Foto: Vaimo.

Levis möchte Produkte in Zukunft nicht nur an unterschiedlichen virtuellen Models zeigen, sondern auch in verschiedenen Nutzungsszenarien. Möchte man die Jeans-Trägerin wahlweise vor dem Kölner Dom oder am Hamburger Hafen zeigen, dann ist das klassische Photoshop-Arbeit. Das Model wird freigestellt (nicht beruflich, sondern graphisch), vor einen neuen Hintergrund montiert und dann werden Schatten und Licht so angepasst, dass das Bild „echt“ aussieht. Und genau diese Prozessschritte übernimmt die KI. Und wenn bei der Herstellung der Bilder weniger Aufwand entsteht, dann kann man entweder mehr unterschiedliche Bilder machen, den einzelnen Bildern höhere Qualität verleihen oder sich in der freiwerdenden Zeit mit anderen Themen beschäftigen.

Apropos Photoshop: Adobe hat gerade ein Toolset namens Firefly vorgestellt, dass mittelfristig solche Automatisierung auch direkt in Tools wie Photoshop, Illustrator oder Premiere (Video) ermöglichen wird.

Noch in der Beta-Phase: Adobe Firefly

Was für Bilder gilt, gilt auch für Texte. Aus einer Handvoll von Produktdetails erzeugt ChatGPT eine wohlklingende Produktbeschreibung. In Tools wie der neuen Autowrite-Funktion von Shopify, lässt sich sogar einstellen, ob der Text frecher oder konservativer klingen soll. Auch hier leuchten die Augen das Suchmaschinenexperten: Individuelle Produktbeschreibungen sind gut für das Ranking.

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Bei Shopifys Schreibagenten kann man den Sprachstil für die Produktbeschreibungen einstellen.

CocaCola hat jüngst eine Kooperation mit OpenAI, dem Hersteller von ChatGPT angekündigt. Man möchte Werbespots produzieren, die „hyperlocal“ sind. Sie nehmen also konkreten Bezug auf einen Ort, die dort gesprochene Sprache, lokale Besonderheiten und ähnliches. Eine unglaubliche Skalierung der Werbemittelproduktion, die nur möglich wird durch Automatisierung.

Aber das macht hier noch längst nicht halt. Tools wie Synthesia und Maverick erzeugen aus Scripten ganze Videos. Bei Maverick kann man auch noch Daten-Variablen integrieren, so dass automatisch Videos erzeugt werden, in denen zum Beispiel der Empfänger einer E-Mail direkt mit seinem Vornamen angesprochen wird.

Mit Curie Vision macht man aus den 2D-Bildern der Produkte 3D-Modelle. Vollautomatisch. Mit diesen 3D-Modellen kann man dann weiterarbeiten und zum Beispiel die virtuelle Anprobe realisieren. Oder – und dafür hatte Curie eigentlich mal geplant – die Produkte in 3D-Umgebungen wie Fortnite oder Augmented-Reality-Anwendungen integrieren.

Hier kommen auf einen Schlag die ganzen Hypes der letzten Jahre zusammen. Berater landauf landab haben Onlinehändlern empfohlen, solche Systeme aufzubauen, denn der Mehrwert interaktiver Produktdarstellung ist hinreichend erforscht. Was in der Kalkulation aber stets fehlte, war der Aufwand der Erstellung solcher Systeme und somit die ROI-Berechnung (Return on Investment). Mit Generative AI sinkt dieser Aufwand beträchtlich.

Personalisierung

Von hier ist es nicht weit zum Thema Personalisierung. Schon lange werden KI-Systeme für Empfehlungen eingesetzt. Nun zündet die nächste Stufe. Die „erzeugende“ KI kann eben mehr als Wahrscheinlichkeiten berechnen. Sie kann das Ganze auch visuell und textlich ansprechend rüberbringen. Einer McKinsey-Studie zufolge erwarten 71 Prozent aller Kunden zumindest eine rudimentäre Form der Personalisierung.

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Das Intro-Quiz bei Brooklyn Bikes ist pfiffig gemacht. Es hält die User länger auf der Website und füllt die CRM-Datenbank mit vielen Grundlagen für gute Personalisierung. Foto: Screenshot.

Bei Brooklyn-Bikes, einem Fahrradhersteller hat man sich dazu folgendes ausgedacht. Direkt beim Start der Website wird der Kunde von einem Quiz begrüßt. Hier werden seine Rad-Vorlieben abgefragt. Man kennt das von der Erstinstallation von Spotify. Diese Daten fließen dann in ein CRM-System und steuern von dort die gesamte Kommunikation. Zum Beispiel erhält der jeweilige Interessent vollautomatisch eine Einladung, wenn mal eine Messe oder ein Tag der offenen Tür in seiner Nähe stattfindet, damit er die Fahrräder auch anfassen kann.

Imteaz Ahamed, der Director Performance Marketing bei Reckitt, dem Hersteller von Produkten wie Calgon, Clearasil oder Sagrotan, bringt es auf den Punkt: „Wir managen nicht mehr den Durchschnitt, sondern die Ausnahme.“

Reporting

„Wir befinden uns ganz am Anfang der Reise und sammeln gerade Erkenntnisse“, sagt Amy Gershkoff Bolles von Levis. Und vielleicht ist das tatsächlich der größte Mehrwert, den zumindest die Textseite von Generative AI beitragen kann. Die Large Language Models wie GPT verstehen Sprache gut und können gut „sprechen“. Gleichzeitig sind sie wahnsinnig schnell. Sie können Massen von Texten durchforsten und sie so zusammenfassen, dass man das Ergebnis leicht versteht.

Patrick Bunk macht genau das bei Unicepta. Er analysiert für Weltkonzerne all das, was in der Öffentlichkeit geschrieben wird und im Netz steht. Für einen Kunden durchforstet er drei Millionen Websites nach Neuigkeiten und findet dort 200.000 Texte. Täglich. Daraus generiert Bunk mit kluger KI einen Bericht mit 15 Sätzen, damit der Geschäftsführer oder Marketingleiter weiß, worum man sich kümmern muss.

Ähnlich aber in viel kleinerem Maßstab kann das für Onlinehändler oder Marken funktionieren. Man analysiert zum Beispiel Chat-Verläufe oder Kunden-Mails und versucht herauszufinden, was gut und was schlecht läuft. Das wiederum spielt man dorthin zurück, wo gehandelt werden kann. Sei es im Support oder sogar in der Produktentwicklung.

Unified Commerce heißt das Ganze, wenn man es richtig macht. Beim Fahrradanbieter TokyoBike hat man sogar das Kassensystem im Laden daran angebunden. So hat der Marketer einen Rundumblick auf den Kunden.

SEO

Alles, was für synthetische Produktbeschreibungen gilt, gilt für SEO auch. Nur dass dieser Ansatz noch viel breiter gedacht ist. Unternehmen können mit Tools wie ChatGPT oder Bard viel mehr Content in kurzer Zeit erzeugen. Und somit können sie nicht nur Aufgaben erledigen, die man längst hätte erledigen sollen, wie zum Beispiel den Aufbau einer FAQ-Sektion mit den wichtigsten Fragen (die sich übrigens aus der automatisierten Auswertung der Kundenkommunikation ergeben). Sondern man kann mit diesen Tools auch einfach und kostengünstig auf neue Themen reagieren und Experimente wagen.

Funktioniert eine Website besser, wenn man einzelnen Nutzergruppen extrem lokale Inhalte zur Verfügung stellt? Bei Reckitt ist man genau dieser Meinung: „Wie komme ich zu jedem einzelnen Cluster, den ich erreichen will? Wenn die KI Fremdsprachen kann, kann sie auch Dialekte“, sagt Imteaz Ahamed. Auch Werbemittel in Mundart könnten einen Versuch lohnen.

Unnötig zu erwähnen, dass die Menge an Blogposts, Erklärvideos oder Tutorials mit Hilfe von Generative AI gesteigert werden kann. Und das ist gut für die Sichtbarkeit bei Google. Allerdings sollte man – so empfehlen SEOs – die Texte nachträglich immer noch leicht von Hand modifizieren.

ChatBots

Der letzte Punkt auf dieser Liste aber längst nicht der letzte Einsatzbereich von Generative AI ist der ChatBot. Dank GPT und Co. versteht er endlich, was die Menschen ihm sagen. Und er antwortet lesbar und verständlich. Das ist nicht nur für den normalen Nutzer hilfreich, sondern auch für Menschen mit Handicap wie beispielsweise einer Sehbehinderung. Gut gemachte ChatBots können Websites zugänglicher und behindertengerechter machen.

Zugänglicher kann aber auch bedeuten, dass Inhalte, die tief in der Website versteckt sind, überhaupt erst gefunden werden. Schon geistert in den USA das Schreckgespenst von Navigation Fatigue durch die Blogs. Menschen haben keine Lust mehr, sich zu den gesuchten Inhalten durchzuklicken. Der ChatBot wird also die universelle Navigationshilfe.

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Die neuen Chatbots verstehen die Kunden besser und vermitteln Inhalte verständlicher. Im Idealfall führen können sie direkt bei Lösungen helfen. Foto: Screenshot.

Aber Stefan Trockel reicht das nicht. Der Gründer von Mercury.ai möchte, dass sie sogar zur Steuerzentrale für Unternehmensfunktionen werden und nicht nur Auskunftssysteme sind. „Warum schickt mir der Bot nur einen Link zur Seite mit dem Retourenlabel und lässt es mich nicht direkt im Chat-Fenster ausfüllen“?

Und was ist mit dem Tracking? 100.000 Anfragen nach dem Status der Bestellung gehen bei Versender Erwin Müller jedes Jahr ein. „Das Team hat damit praktisch gar keinen Aufwand,“ sagt Christian Wirth, Leiter des Communication Center. Dank Automatisierung.

Bei Juniper Research hat man ausgerechnet, dass 2024 161 Mrd. Dollar für ChatBots ausgegeben werden. 2019 waren es noch knapp drei Milliarden. Das hat seinen Grund. ChatBots sind der 24/7-Service und somit die Visitenkarte des Unternehmens. 90 Prozent der Standardanfragen werden automatisiert abgearbeitet und nur die kompliziertesten 10 Prozent landen beim menschlichen Support.

Das Unternehmen Forethought hat ein System namens Triage entwickelt. Das scannt eingehende Nachrichten von Kunden, sortiert sie nach Priorität und ordnet sie dem richtigen Ansprechpartner zu. Inspiriert dazu wurde man vom eigenen Kunden Lime. Für den Sharing-Anbieter ist es eben ein großer Unterschied, ob ein Kunde gerade einen Unfall hatte oder ob er nur nach dem Pricing-Modell fragt. Inzwischen erledigt Lime ein Viertel aller Anfragen über den ChatBot. Das, in Verbindung mit der Priorisierung, hat die Antwortzeiten bei Lime nach eigenen Angaben um satte 77 Prozent reduziert.

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Lime arbeitet inzwischen ein Viertel aller Kundenanfragen vollautomatisch ab. Foto: Lime.

KI ist überall

Fakt ist: Es ist mehr als offensichtlich, dass Generative AI nicht nur bestehende Prozesse drastisch beschleunigen und damit verbessern kann. Es wird auch dazu führen, dass neue Prozesse, Geschäftsmodelle und Berufsbilder entstehen. So ist es zum Beispiel für Unternehmen noch viel einfacher geworden, eine digitale internationale Präsenz aufzubauen, selbst als Zwei-Mann-Betrieb.

Ein neues Berufsbild ist der Prompt-Engineer. „Prompt Engineering bedeutet, dass man lernt, die Sprache der Maschinen zu sprechen, damit guter Content produziert wird“, sagt Goda Juskeviciute. Die Lettin bildet sich gerade in dieser Profession aus und hilft anderen auf learnprompting.org, gute von schlechten Tutorials zu unterscheiden. „Viele der Tutorials und Leitfäden sind nicht von Menschen geschrieben, sondern von ChatGPT. Und die Autoren haben das nicht einmal ausprobiert“.

Auch das ist die schöne neue Welt von Generative AI.

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Manon Dave und Stefan Hamann SCD 23

Schau dir den gesamten AI-Expertentalk vom Shopware Community Day 2023 an

Du möchtest noch mehr über das Thema AI erfahren? Dann schau dir den SCD-Expertentalk mit Frank Puscher, Manon Dave (Mindvalley), Brian Lange (Future Commerce), Stefan Hamann (Shopware) und Mark Stanley (Shopware) an. Auf unserer Videoplattform findest du alle aufgezeichneten Talks und Vorträge vom Shopware Community Day 2023.

Frank Puscher

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