E-Commerce goes AI: 5 spannende Use Cases von KI im Online-Handel

Viele Online-Händler stehen derzeit vor großen Herausforderungen: Der Wettbewerb nimmt rasant zu, Kunden sind gleichzeitig anspruchsvoller als je zuvor. Ein Ende dieser Trends scheint in weiter Ferne. Hoffnung macht dagegen einmal mehr die Künstliche Intelligenz, von der sich Händler massive Effizienzgewinne erhoffen. Auf 5 der zahlreichen Use Cases der AI im E-Commerce blicken wir in diesem Beitrag – spannende Statistiken und wertvolle Schritt-für-Schritt-Anleitungen inklusive!

AI im E-Commerce: Das Wichtigste auf einen Blick

• Ausgangslage: Artificial Intelligence (AI) verspricht, die wachsenden Herausforderungen vieler E-Commerce-Teilnehmer zu schmälern. Hierzu zählen insbesondere steigender Effizienzdruck und stetig anspruchsvollere Kunden.
• Potenziale: KI optimiert Prozesse, automatisiert Abläufe und verbessert das Einkaufserlebnis. Das wiederum führt zu mehr Effizienz, höherer Produktivität und – nicht zuletzt – zufriedeneren Kunden. Online Shops sichern sich durch den Einsatz von KI erhebliche Wettbewerbsvorteile.
• Anwendungsfälle: Die praktischen Use Cases von AI im E-Commerce sind vielfältig und reichen von visueller Produktsuche über dynamische Preisanpassung bis hin zur Vorhersage zukünftigen Einkaufsverhaltens (sog. Predictive Analytics).
• Ausblick: Studien zeigen, dass KI im E-Commerce immer wichtiger wird. Laut SellerCommerce etwa soll der durch KI geschaffene Online-Markt zwischen 2024 und 2032 mit einer jährlichen Rate von knapp 15 % wachsen.

Unaufhaltsame Entwicklung: Darum gehört AI die Zukunft des E-Commerce

Der Online-Handel sieht sich gewaltigen Herausforderungen gegenüber: Die Konkurrenz wächst ständig, selbst Nischenmärkte sind oft kein sicherer Hafen mehr. Gleichzeitig verlangen Kunden individuelle Produktangebote, reibungslose Checkouts und blitzschnellen Versand. Mit anderen Worten: Ein bereits herausfordernder Markt wird immer anspruchsvoller. Wer nicht proaktiv handelt, riskiert, früher oder später den Anschluss zu verlieren.

Vor diesem Hintergrund kommt Künstliche Intelligenz für so manchen Händler daher wie ein Licht am Ende eines langen, dunklen Tunnels. Denn wie wir in diesem Artikel sehen werden, sind Potenzial und Einsatzgebiete der AI im E-Commerce schier grenzenlos. Die vielleicht noch bessere Nachricht: Die Integration in bestehende Systeme war noch nie so zugänglich – und das nicht nur für große Player, sondern auch für kleinere Online-Händler, die nach bezahlbaren und skalierbaren Lösungen suchen.

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1. Visuelle Produktsuche: In Sekundenschnelle zum richtigen Produkt

Nach Marken oder Produktnamen stöbern? Schnee von gestern! Immer mehr Kunden lassen sich visuell inspirieren – sei es im Alltag des Großstadtdschungels oder durch Fotos auf Pinterest, Instagram und Co. Möchte man ein Produkt dann online kaufen, kommt es allerdings schnell zum Problem: Oft fehlt der exakte Suchbegriff. Genau hier setzt die visuelle Produktsuche an. Nutzer laden ein Foto hoch oder scannen ein Objekt mit ihrem Smartphone, und schon schlägt AI passende Artikel aus (D)einem E-Commerce-Sortiment vor. Und selbst wenn der Suchbegriff bekannt ist, kann die visuelle Produktsuche eine Menge Zeit sparen.

Funktionsweise: So läuft die visuelle Produktsuche per KI

Visuelle Produktsuche macht sich intelligente Bildverarbeitung zunutze. Im Kern analysiert ein KI-Algorithmus Farben, Formen und Muster, um visuelle Ähnlichkeiten zu Produkten in Deinem Online Shop herzustellen. Sobald jemand ein Bild hochlädt, werden die relevanten Merkmale extrahiert und mit der Produktdatenbank abgeglichen. Findet die KI Artikel, der ähnlich aussehen oder dieselben Merkmale aufweisen, schlägt sie diese dem Online Shopper vor. So entfällt mühsames Suchen über Kategorien oder Keywords.

Auf rund 33 Milliarden US-Dollar soll der globale Markt für visuelle Produktsuche bis zum Jahr 2028 anwachsen. Ein knappes Fünftel davon entfällt wohl auf Europa.
Das prophezeien die Researcher von Data Bridge Market Research in ihrem Marktreport “Global Visual Search Market” aus dem Jahr 2021.

Benefits: Wie Dein Shop von der visuellen Produktsuche profitiert

• Intuitives Einkaufserlebnis
  Anders als bei der reinen Textsuche müssen Online-Shopper keine exakten Produktnamen mehr kennen oder andere Umwege in Kauf nehmen. Alles, was sie brauchen, ist eine Smartphone-Kamera. Dadurch wird nicht nur potenzielle Frustration minimiert; es entsteht auch ein spielerischer “Entdeckermodus”, der das Shopping zu einem innovativen Erlebnis machen kann.
• Höhere Conversion Rate
  Passende Produktvorschläge können dafür sorgen, dass Interessenten nicht mehr irritiert abspringen, weil sie immer wieder irrelevante Treffer erhalten. Stattdessen werden sie zügig zu den richtigen Produkten gelenkt, was die Chance auf einen tatsächlichen Kaufabschluss signifikant erhöht.
• Innovatives Markenimage
  Mit AI-gestützter, visueller Produktsuche hebst Du Dich schnell von Deiner Konkurrenz im E-Commerce ab. Während viele Händler noch auf herkömmliche Suchmethoden setzen, positionierst Du Dich frühzeitig als innovativer “Early-Adopter”.

Umsetzung: So führst Du die visuelle Suche in Deinem Shop ein

1. Datenoptimierung: Stelle sicher, dass Deine Produktfotos hochauflösend und einheitlich formatiert sind. Deine Datenbank, insbesondere Produkt-Attribute, sollte außerdem gut strukturiert sein.
2. Toolauswahl: Lege Dich unter Berücksichtigung Deiner Anforderungen auf eine geeignete KI-Lösung wie Google Vision oder Visenze fest, die fortschrittliche Bildanalyse per API bereitstellen.
3. Integration: Implementiere die visuelle Suchfunktion in dein bestehendes System und achte auf ein hohes Level an Benutzerfreundlichkeit. Diese ist für eine hohe Akzeptanz von zentraler Bedeutung.
4. Launch: Starte Dein neues Feature, bewirb es bei Deinen Kunden und biete vor allem zu Beginn ausreichend Hilfestellung bei Fragen und Problemen.
5. Optimierung: Optimiere Deine Datenbasis und sammle Feedback, um das Kunden- und Einkaufserlebnis stetig zu verbessern.

2. Sentimentanalyse: Erkenne in Echtzeit, was Deine Kunden bewegt

Stell Dir vor, Du könntest die Stimmung Deiner Kunden in Echtzeit messen, noch bevor sie einen Kauf abbrechen oder sich über Deinen Service beschweren. Mit KI-basierter Sentimentanalyse wird das zur Realität: Sie wertet Inhalte aus E-Mails, Bewertungen, Social-Media-Posts oder Live-Chats automatisch aus – und erkennt, ob Deine Kunden positiv, negativ oder neutral gestimmt sind. Dieses Wissen ermöglicht es Dir, rasch zu reagieren, um Probleme zu beheben und Deinen Service gezielt zu verbessern.

Funktionsweise: So liest die KI zwischen den Zeilen

Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) identifiziert die KI im Rahmen der Sentimentanalyse Schlüsselbegriffe, Satzstrukturen und sprachliche Nuancen. Dabei betrachtet der Algorithmus nicht nur einzelne Wörter, sondern die gesamte Textpassage im Kontext. Ein Beispiel: Schreibt ein Kunde “Das Produkt ist leider kaputt angekommen, aber der Kundenservice war sehr hilfreich”, versteht die KI, dass es einerseits ein negatives Erlebnis (beschädigtes Produkt) und andererseits eine positive Erfahrung (kompetenter Service) gab. So entsteht ein differenziertes Stimmungsbild, das Dir ein realistisches Bild der Lage gibt.

Über 80 % der E-Commerce-Experten glauben, dass Unternehmen sich durch den Einsatz von AI-basierten Tools einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Das berichtet Salesforce, die vergangenes Jahr rund 2.700 Führungskräfte zu den Einsatzbereichen und Vorteilen von Künstlicher Intelligenz im E-Commerce befragten.

Benefits: Wie Kenntnis über Kundenstimmung Deinen Service verbessert

• Früherkennung von Problemen
  Sentimentanalyse zeigt Dir in Echtzeit, wann sich eine negative Grundstimmung anbahnt, z. B. bei ähnlichen Beschwerden über längere Zeit oder einer Häufung kritischer Beiträge in kurzer Folge. So erkennst Du mögliche Problemfelder, bevor sie eskalieren, und verhinderst womöglich einen größeren Imageschaden.
• Optimierter Kundenservice
  Kundenfeedback ist Gold wert, solange Du es rechtzeitig auswertest. Dank der Sentimentanalyse weißt Du jederzeit, wo Probleme gehäuft auftreten und kannst entsprechend gegensteuern. Richtig umgesetzt, sorgst Du nachhaltig für weniger Beschwerden und zufriedenere Kunden. Langfristige Geschäftsbeziehungen baust Du somit deutlich einfacher auf.
• Gezieltes Produktfeedback
  Mit Sentimentanalyse deckst Du systematisch auf, welche Artikel oder Produktgruppen Deine Kunden am häufigsten bemängeln. Häufen sich negative Kommentare zu einer bestimmten Serie, ist das ein deutlicher Hinweis darauf, Qualität, Verpackung oder Features zu überarbeiten. Auch Lieferantenprobleme wie verspätete oder beschädigte Ware fallen schneller auf.

Umsetzung: So integrierst Du Sentimentanalyse in Dein Geschäft

1. Quellen identifizieren: Entscheide, welche Kanäle Du überwachen möchtest, z. B. Produktbewertungen, Social Media, E-Mails oder Chatverläufe.
2. Toolauswahl: Wähle eine geeignete KI-Lösung oder API (z.B. Google Cloud Natural Language oder Brand Watch), die fortschrittliche Sentimentanalysen unterstützt.
3. Datenakquise: Sammle Daten aus relevanten Quellen, darunter bspw. Kundenfeedback, Bewertungen oder Social Media Beiträge.
4. Implementierung: Implementiere das Tool der Wahl in Dein bestehendes System und sorge für eine benutzerfreundliche Darstellung der Ergebnisse. Schule Deine Mitarbeiter bei Bedarf.
5. Auswertung & Optimierung: Beginne mit der Analyse der gesammelten Daten und optimiere laufend deine Strategien basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen.

3. Dynamische Preisoptimierung: Mach Preise zum Wettbewerbsvorteil

Sicher kennst Du das Problem: Die Preisfindung kann im Online-Handel zum echten Dilemma werden. Setzt Du zu hoch an, verlierst Du womöglich Kunden an günstigere Wettbewerber. Gewinnmarge möchtest Du in hart umkämpften Märkten jedoch auch nicht verschenken. Die perfekte Mitte zu treffen, ist oft eine Herausforderung. Gut, dass die KI Dir auch hier unter die Arme greift: Denn Algorithmen justieren Deine Preise in Echtzeit, sodass Du jederzeit flexibel und möglichst profitabel bleibst.

Funktionsweise: So findet die KI jederzeit den perfekten Preis

Dynamische Pricing-Tools sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Konkurrenzpreise, historische Verkaufszahlen und aktuelle Nachfrage. Mithilfe von Machine Learning entsteht ein Modell, das fortlaufend Prognosen über das optimale Preisniveau liefert. Ist die Nachfrage hoch oder ein Produkt knapp, kann der Preis angehoben werden. Erkennt das System hingegen abnehmendes Interesse oder wachsende Konkurrenz, passt es den Preis automatisch nach unten an, um Deinen Absatz zu sichern.

Dynamisches Pricing allein hat das Potenzial, den Absatz von Unternehmen um bis zu 5 %, die Gewinnmarge sogar um bis zu 10 % zu steigern.
Das stellt die führende Unternehmensberatung McKinsey & Company anhand verschiedener Kundenprojekte fest. Hinweis: Bei den Case Studies handelt es sich um individualisierte KI-Lösungen.

Benefits: Wie dynamische Preisoptimierung Deinen Erfolg steigert

• Maximierte Gewinnspanne
  Die KI ermittelt nicht nur, wann Du deine Preise anheben kannst, ohne nachhaltig Kunden zu verlieren, sondern auch, wie hoch der optimale Preis in deinem Online Shop liegen sollte. Dabei fließen Echtzeit-Daten wie Nachfrage, Konkurrenzangebote und saisonale Trends ein. Das Ergebnis: Du maximierst Deine Gewinnmargen, ohne unnötige Risiken einzugehen oder Kunden zu verärgern.
• Zeitersparnis
  Eine dynamische Preisgestaltung befreit Dich von zeitintensiver, manueller Recherche und Preisupdates. Statt Konkurrenzangebote und aktuelle Entwicklungen im E-Commerce ständig im Blick zu behalten, lagerst Du die Arbeit an Deinen AI-Assistenten aus, der für Dich rund um die Uhr Daten sammelt, analysiert und daraufhin Preise anpasst. Die frei gewordenen Kapazitäten kannst Du anderweitig investieren.
• Transparenz & Kontrolle
  Obwohl die KI Vorschläge in Echtzeit berechnet, behältst Du stets die Fäden in der Hand. Du legst Mindest- und Höchstpreise fest, definierst Wunschmargen und bestimmst, wie aggressiv die Strategie sein soll. Auf diese Weise verhinderst Du z. B. große Preissprünge, die das Einkaufserlebnis Deiner Kunden belasten, während Du gleichzeitig voll vom automatisierten Preismanagement profitierst.

Umsetzung: So lässt Du Deine Artikel dynamisch bepreisen

1. Zieldefinition: Bestimme zunächst die Hauptziele der Preisoptimierung, z.B. Umsatzsteigerung, Wettbewerbsfähigkeit oder Lagerabverkauf.
2. Toolauswahl: Wähle eine geeignete KI-Lösung oder Software, die dynamische Preisoptimierung unterstützt, z. B. Omnia Retail oder Competera.
3. Integration: Implementiere die gewählte Technologie in dein bestehendes E-Commerce-System und stelle sicher, dass Preisanpassungen automatisiert und fehlerfrei erfolgen.
4. Strategie festlegen: Möchtest Du aggressiv auf dem Markt agieren oder leichte Preisaufschläge rechtfertigen? Formuliere entsprechende Vorgaben und definiere Minimum- und Maximumpreise.
5. Überwachung und Anpassung: Überwache kontinuierlich die Leistung der Preisstrategien und passe sie basierend auf Marktbedingungen und gesammelten Daten an.

4. Personalisierte Produktempfehlungen: Genau das, was Kunden wollen

Gerade große Sortimente können Kunden schnell überfordern. An dieser Stelle kommt die KI-basierte Personalisierung ins Spiel: Statt endloser Produktkataloge zeigt die KI jedem Nutzer genau jene Artikel, die zu seinen Interessen und seinem vorherigen Kaufverhalten passen. Das Ergebnis: Weniger Frust, höhere Conversion Rates und im Schnitt ein gesteigerter Warenkorbwert. Wer personalisiert, verkauft besser.

Funktionsweise: So findet die KI stets die richtigen Produkte

Um optimale Empfehlungen auszugeben, sammeln Algorithmen in Echtzeit verschiedene Daten zum Nutzerverhalten. So analysieren sie etwa Produktaufrufe und Kaufhistorien, um relevante Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Besucht ein Kunde zum Beispiel bevorzugt die Outdoor-Rubrik, empfiehlt die KI vermehrt Produkte wie Camping-Equipment oder wetterfeste Jacken. Dabei kommen zwei Hauptmethoden zum Einsatz: das kollaborative Filtern, bei dem Vergleiche mit dem Kaufverhalten ähnlicher Nutzer gezogen werden, und das inhaltsbasierte Filtern, das Empfehlungen auf Basis von Produkteigenschaften liefert.

Zwei Drittel der “Gen Z” und der „Millennials“ verlangen beim Online-Shopping inzwischen hyper-personalisierte Inhalte und Produktempfehlungen.
Das geht aus der neuesten Ausgabe des alljährlichen Consumer Trend Report des renommierten Beratungs- und Technologiehauses Capgemini hervor.

Benefits: Wie Du von gezielten Produktempfehlungen profitierst

• Höhere Trefferquote
  Die Wahrscheinlichkeit, dass Besucher einen Artikel finden, der ihren Vorstellungen entspricht, steigt dank maßgeschneiderter Empfehlungen deutlich. Das Ergebnis ist oft eine spürbare Erhöhung der Abschlussquote. Damit profitierst Du von einem Wachstumstreiber, der sowohl etablierte als auch potenzielle Neukunden umfasst.
• Cross- und Upselling
  Im Rahmen von Cross- und Upselling schlägt die KI weitere Produkte vor, die ausgewählte Angebote sinnvoll ergänzen könnten. Typische Beispiele sind passendes Zubehör, stilistisch ähnliche Artikel oder höherwertige Alternativen mit zusätzlichen Features. Da die Vorschläge exakt auf die Suchintention Deiner Kunden abgestimmt sind, fühlen sie sich nicht wie plumpe Werbeanzeigen an, sondern vielmehr wie ein freundlicher Tipp.
• Langfristige Kundenbindung
  Wenn Deine Kunden schnell und mühelos finden, wonach sie suchen, kehren sie mit höherer Wahrscheinlichkeit zu Deinem Webshop zurück. Personalisierte Empfehlungen vermitteln das Gefühl, verstanden zu werden – eine Erfahrung, die für viele Käufer immer wichtiger wird. Gleichzeitig sammelt KI stetig mehr Daten, wodurch sie die Kundenpräferenzen noch präziser ermittelt. Diese Dynamik fördert langfristig eine enge Kundenbindung, weil jeder Einkauf zum positiven Erlebnis wird.

So integrierst Du KI-basierte Empfehlungen in Deinen Shop

1. Zieldefinition: Bestimme, welche Ziele du mit personalisierten Empfehlungen erreichen möchtest, z.B. höhere Conversion-Rates oder bessere Kundenbindung.
2. Datenaufbereitung: Sammle Daten über das Nutzerverhalten, darunter Klicks, Kaufhistorie und Suchanfragen, mithilfe von Tracking-Tools wie Google Analytics und stelle sicher, dass die Produktinformationen konsistent sind. Diese sind entscheidend für die Personalisierung.
3. Toolauswahl: Wähle eine geeignete KI-Lösung oder Plattform, die personalisierte Produktempfehlungen unterstützt. KI-Anbieter wie Adobe Sensei, Amazon Personalize oder Dynamic Yield lassen sich nahtlos in gängige Shopsysteme integrieren.
4. Konfiguration: Definiere, in welchen Bereichen (z. B. Startseite, Produktdetailseite, Checkout) Empfehlungen ausgespielt werden sollen.
5. Überwachung und Optimierung: Analysiere die Effektivität der Produktempfehlungen und passe die Algorithmen regelmäßig an, um die Relevanz zu verbessern und die Nutzererfahrung zu optimieren.

5. Predictive Analytics: Ein wertvoller Blick in die Zukunft

Wie wäre es, wenn Du bereits heute wüsstest, mit welchem Absatz du in zwei Wochen rechnen kannst? Auch hier – das dürfte Dich an dieser Stelle nicht mehr überraschen – schafft Künstliche Intelligenz Abhilfe. Und zwar in Form von Predictive Analytics. Dabei analysiert AI Echtzeit-Daten aus Deinem E-Commerce-Shop und verknüpft sie mit saisonalen Trends, Retourenquoten sowie externen Faktoren wie bspw. dem aktuellen Wetter. So lassen sich Absatzchancen und Herausforderungen treffsicher vorhersagen. Das Ergebnis: Du fällst fundiertere Entscheidungen und optimierst Lagerbestände und Marketing-Kampagnen gezielter.

Funktionsweise: So sagt die KI wichtige Kennzahlen voraus

Um möglichst präzise Vorhersagen zu treffen, wertet der Algorithmus historische Daten und Echtzeitinformationen gleichermaßen aus. Er erkennt Muster in früheren Verkäufen und gleicht sie mit aktuellen Einflüssen ab, zum Beispiel dem Verhalten neuer Nutzer, Suchvolumen bestimmter Keywords oder anstehenden Feiertagen. Dadurch entsteht ein mathematisches Modell, das mit jedem Datenpunkt dazulernt. Verkauft sich ein Produkt aus deinem Online Shop an bestimmten Tagen oder in bestimmten Regionen häufiger, bezieht die KI das automatisch in kommende Prognosen ein.

Der globale Predictive Analytics-Markt wächst rasant – und soll bis 2032 eine Größe von über 95 Milliarden US-Dollar erreichen. 2024 waren es noch knapp 18 Milliarden. Das entspricht einer jährlichen Wachstumsrate von über 23 %.
Das stellen Fortune Business Insights in einer großangelegten Marktstudie fest.

Benefits: Wie Predictive Analytics Deine Strategie optimiert

• Vorausschauende Bestandsplanung
  Predictive Analytics helfen Dir, genau einzuschätzen, wann Produkte vermehrt nachgefragt werden oder der Absatz möglicherweise zurückgeht. Basierend auf historischen Daten und Echtzeitinformationen erkennt die KI, in welchen Wochen oder Monaten sich Nachfragespitzen in Deinem Online Shop abzeichnen. So meidest Du auf der einen Seite teure Überbestände und vermeidest gleichzeitig, bei Bestsellern “Out of Stock” zu geraten.
• Gezielte Marketing- und Preisstrategie
  Anhand der gewonnenen Prognosen kannst Du Deine Marketingkampagnen hochpräzise planen und zum jeweils optimalen Zeitpunkt schalten. Steht beispielsweise ein Anstieg der Nachfrage für ein bestimmtes Produkt bevor, kannst Du in diesem Zeitraum gezielt Werbeanzeigen schalten und gegebenenfalls die Preise anpassen, um Deine Marge zu maximieren. Gleiches gilt im umgekehrten Fall für Rabatte oder Promotions.
• Verbessertes Kundenverständnis
  Durch die Nutzung von Predictive Analytics erschließt Du tiefergehende Einblicke in das Kaufverhalten verschiedener Kundensegmente: Die Kennzahlen zeigen Dir, welche Zielgruppen wann und warum bevorzugt einkaufen – und eröffnen Dir so zahlreiche Ansätze, Dein Angebot zu verbessern. Gleiches gilt für den Kundenservice, für den bspw. Kündigungen oder Retouren prognostiziert werden können.

Umsetzung: So implementierst Du Predictive Analytics in Deinen Workflow

1. Datenbasis prüfen: Sammle Verkaufszahlen, Klickverhalten, Retourengründe und Marketingdaten möglichst lückenlos. Eine zentrale Datenbank oder ein Data Warehouse hilft bei der Übersicht.
2. Toolauswahl: Plattformen wie Tableau oder Alteryx bieten modulare Lösungen für Predictive Analytics, die sich an Dein Shopsystem andocken lassen.
3. Modelltraining: Lass die KI anhand historischer Daten Muster erkennen. Je länger der Trainingszeitraum und je breiter damit die Datenbasis, desto genauer die Vorhersagen.
4. Maßnahmen ableiten: Analysiere die Ergebnisse und lege konkrete Maßnahmen fest, etwa zusätzliche Werbeausgaben und bedarfsgerechte Nachbestellungen bei erwarteten Hochphasen.
5. Optimierung: Aktualisiere die Modelle automatisch mit frischen Echtzeitinformationen. So steigt die Prognosequalität stetig.

Fazit: AI-Tools mischen die Karten im umkämpften E-Commerce neu

Die vorgestellten Use Cases zeigen, wie wirkungsvoll AI im E-Commerce zum Einsatz kommen kann. Ob Du Deine Kunden besser verstehen, Deinen Lagerbestand genauer planen oder Preise flexibel anpassen möchtest: Moderne KI-Lösungen machen es Dir deutlich leichter, effizient und profitabel zu wirtschaften. Für viele Online-Händler werden die Karten im umkämpften E-Commerce neu gemischt.

Eines solltest Du bei all dem Hype um die smarten Helfer allerdings bedenken: Der Erfolg ist nicht garantiert. Der Einsatz von KI setzt auch im Online-Geschäft eine sorgfältige Vorbereitung und Umsetzung voraus. In anderen Worten: Die Resultate sind immer nur so gut wie die Daten, die Du der KI zur Verfügung stellst. Unser Tipp: Investiere zu Beginn ausreichend Zeit, um die für Dich optimale Software-Lösung zu finden und für eine vernünftige Datengrundlage zu sorgen. Dann kann nicht mehr viel schiefgehen.

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