Künstliche Intelligenz
Conversion-Optimierung: Die Macht künstlicher Intelligenz!

Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) ist eine der Entwicklungen, die in der Conversion-Optimierung künftig an Bedeutung gewinnen werden. Der folgende Beitrag zeigt Beispiele, wie KI bereits heute eingesetzt wird und was machbar sein könnte. 

 

Onlineshops, die sich selbst optimieren. Eine sich selbst korrigierende Onlineshop-Personalisierung. Chat-Bots, die potenzielle Kunden bei der Produktauswahl unterstützen. Das alles mag sich für manch einen wie Science-Fiction anhören. Dabei sind es Beispiele für bereits realisierte Einsätze Künstlicher Intelligenz (KI) im Marketing und in der Conversion-Optimierung.

 

 

Vieles steht noch am Anfang und einiges ist sicherlich noch nicht ausgegoren, aber die Beispiele lassen erahnen, was möglich sein wird, wenn man Künstliche Intelligenz künftig für die Optimierung von Onlineshops, Landingpages und Websites nutzt. Vor dem Blick auf Bereiche der Optimierung, in denen KI für wichtige Quantensprünge sorgen könnte und teils bereits sorgt, ist aber die Frage nach der Definition Künstlicher Intelligenz nötig. Es ist nämlich nicht immer gleich deutlich, was eigentlich mit KI gemeint ist.

 

Was ist Künstliche Intelligenz?

Eine aus unserer Sicht brauchbare Definition Künstlicher Intelligenz stammt aus einem PDF der Universität Paderborn. Laut der Definition fasst Künstliche Intelligenz „bisher dem Menschen vorbehaltene Fähigkeiten als informationsverarbeitende Prozesse auf. Sie versucht, diese Prozesse mit Computern zu simulieren und sie einer systematischen ingenieurmäßigen Betrachtungsweise zugänglich zu machen.“

Etwas weiter unten im Dokument wird über intelligente Programme zusätzlich gesagt, dass sie Eigenschaften und Fähigkeiten aufweisen, „mit denen man bei menschlichen Verhaltensweisen Intelligenz assoziiert“. Als Beispiele werden „Problemlösen, Lernen, Sprachverstehen, Erklären und flexible Reaktionen“ genannt.

Greift man sich einmal das Lernen heraus, wird deutlich, was den Einsatz künstlicher Intelligenz im Marketing beispielsweise vom klassischen datengetriebenen Marketing unterscheidet. Sehr vereinfacht ausgedrückt, funktioniert datengetriebenes Marketing nach einem „Wenn, dann (sonst) …“ Schema. Beispiele:

 

  • Wenn der potenzielle Kunde das Produkt X in den Warenkorb gelegt hat, zeige ihm das Produkt Y als Zusatzangebot.
  • Wenn der potenzielle Kunde weiblich ist, zeige ihm das Angebot X auf der Onlineshop-Startseite, ansonsten erhält er das Angebot Y.
  • Wenn ein potenzieller Neukunde den Shop besucht, dann zeige auf der Startseite Teaser für die beliebtesten Produktgruppen. Zeige Bestandskunden dagegen neue Angebote aus den Kategorien, aus denen ihre bisherigen Bestellungen stammen.

 

Bei allen genannten Beispielen sind mögliche Korrekturen in der Strategie Aufgabe des menschlichen Beobachters. Stellt er beispielsweise fest, dass Kunden, die das Produkt X in den Warenkorb legen, eher selten auch das ihnen angezeigte Zusatzangebot Y kaufen, versucht er es vielleicht mit dem Zusatzangebot Z.
Selbstlernende Systeme nehmen dem Menschen diese Aufgabe ab. Sie nutzen Daten als Grundlage für Entscheidungen. Die Entscheidungen produzieren Ergebnisse, die anschließend wieder als Daten in die Entscheidungsfindung des Systems einfließen. Das simuliert quasi den auf Erfahrungen basierenden menschlichen Lernprozess. Veranschaulichen lässt sich das auch mit dem sogenannten Demingkreis.

 

 

Der Demingkreis stammt aus dem Qualitätsmanagement und beschreibt einen wiederkehrenden, vierstufigen Prozess aus Plan (Planung), Do (Testen einer Veränderung), Check (Auswerten) und Act (Einführen der Veränderung bei erfolgreichem Test). Das veränderte System wird anschließend zur weiteren Optimierung erneut einer geplanten Veränderung mit Plan, Do, Check und Act unterzogen. Der Mensch als Teil des Prozesses, der aus gewonnenen Ergebnissen Schlüsse zieht und Strategien verändert, ist im Extremfall ganz verschwunden. Das System verändert sich selbst.

Dabei kann man Künstliche Intelligenz auch so programmieren, dass der bisweilen hilfreiche Zufall mit eingeplant wird. So könnte es beispielsweise sinnvoll sein, wenn ein Programm bei der Präsentation von Crossselling-Angeboten nicht nur festgelegten Regeln folgt und sie gegebenenfalls ändert, sondern bisweilen auch den Zufall an der Auswahl der Cross-Selling-Angebote beteiligt.
Sollte ein zufällig ausgewähltes Cross-Selling-Angebot beim Produkt X eine erfolgversprechende Conversion-Rate aufweisen, kann das Angebot testweise häufiger angezeigt und bei dauerhaftem Erfolg fest in die Gruppe der Cross-Selling-Angebote fürs Produkt X integriert werden.

 

Selbstoptimierung im Marketing: Möglichkeiten

Insbesondere im englischsprachigen Internet findet man diverse Beispiele für bereits realisierte Einsätze Künstlicher Intelligenz zur Optimierung von Funktionen und der kompletten Gestaltung kommerzieller Websites. Die Erfolge sind unterschiedlich hoch und bisweilen vielleicht noch nicht auf dem Niveau, der einer echten Conversion-Optimierung dient. Aber die Beispiele beweisen: Hier zeichnen sich Entwicklungen ab, denen man sich als Unternehmer im Internet nicht verschließen sollte. Wir haben einmal zwei dieser Entwicklungen herausgegriffen.

  • Automatisierte Conversion-Optimierung

 

Die Website jckonline.com des Unternehmens JCK berichtete in einem „5 Ways Artificial Intelligence Is Changing Retail“ betitelten Artikel vom achten Februar 2017 unter anderem über die Website des Damenwäsche-Verkäufers Cosabella. Das Beispiel steht laut JCK für eine fast vollständig automatisierte Designoptimierung, die im Rahmen von automatisierten A/B-Tests durch eine Serie relativ kleiner Veränderungen eine um 35% ansteigende Conversion-Rate brachte.

 

 

Software für automatisierte A/B Tests verspricht unter anderem eine 10- bis 100-fache Beschleunigung des Testings unterschiedlicher Seitendesigns, um die optimale Variante schneller zu finden.  Die Software lernt, greift das Verhalten potenzieller Kunden auf und reagiert entsprechend, schreibt der Hersteller dazu.
Ob der menschliche Optimierer dadurch irgendwann nur noch bei der Programmierung der Software eine Rolle spielt, bleibt abzuwarten. Aber selbst wenn das nicht der Fall sein sollte, kann Software für automatisierte A/B Tests ihm einiges an Arbeit abnehmen, sodass er sich um die verbleibende Arbeit umso intensiver kümmern kann. Auch das wäre bereits ein großer Vorteil.

 

Intelligente Chatbots

Ein Beispiel für Seitenelemente mit KI sind lernende Chatbots, die Kunden bei der Produktauswahl oder bei Aufgaben wie der Registrierung auf einer Website unterstützen. Sie können während eines Dialogs lernen, sich immer besser auf den individuellen Kunden einzustellen und im Dialog Produkte bzw. Dienstleistungen vorzuschlagen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zum aktuellen Kundenbedürfnis passen.

 

 

Manche modernen Chatbots simulieren menschliche Gesprächspartner bereits sehr gut. Sie können Rückbezüge auf den bisherigen Gesprächsverlauf herstellen und erkennen als Aussage formulierte Fragen sowie wichtige Verknüpfungen in einer Frage. Durch Letzteres erfährt ein Nutzer bei der Frage „Welcher Laptop im Sortiment hat den größten Arbeitsspeicher“ dann tatsächlich nur, welcher Laptop den größten Arbeitsspeicher besitzt und nicht generell, welcher Computer (auch PC) besonders viel Arbeitsspeicher bietet.
Auf diese Weise werden Chatbots bestenfalls zu einem Website-Element, das den Kundenservice entscheidend stärkt und damit auch die Conversion-Rate verbessert.

 

KI arbeitet kostensparend

Wenn künstliche Intelligenz in etwa dieselben guten Ergebnisse wie ein menschlicher Mitarbeiter bringt, überzeugt sie bei Marketing und Conversion-Optimierung im direkten Vergleich durch ihre Schnelligkeit und eine zumeist kostengünstigere Arbeit. Wenn potenzielle Kunden beim Kontakt mit einem Anbieter mit KI konfrontiert werden, was etwa bei einem Dialog mit einem Chatbot der Fall ist, hängt der Erfolg jedoch auch von der Bereitschaft des Kunden ab, sich auf eine Kommunikation mit KI einzulassen.

Diese Bereitschaft ist derzeit in Deutschland noch ausbaufähig. Das zeigt eine Studie, für die die Unternehmen Qualtrics und Engage Business Media im September 2016 insgesamt 3000 Endkunden in sechs europäischen Ländern befragt haben. Eins der Ergebnisse: 39 % der Befragten aus Deutschland könnten es akzeptieren, „mit einer Struktur zu kommunizieren, die ausschließlich aus künstlicher Intelligenz besteht, wenn dabei ihre Kundenbedürfnisse befriedigt werden (europäischer Wert: 40 %)“. Das berichtet die Pressemitteilung zur Studie vom 17.11.2016.

Das bedeutet dann wohl auch, dass solch eine Kommunikation für 61% der deutschen und 60% der europäischen Befragten derzeit (noch?) eher nicht infrage kommt. Mut macht den Befürwortern von KI in der Kundenkommunikation der Blick auf die Ergebnisse in verschiedenen Altersgruppen. So konnten sich 62% der europäischen Befragten im Alter zwischen 18 und 22 die Kommunikation mit einem Chatbot vorstellen, während es bei der Gruppe „Ü55“ nur noch 23% waren.
Das könnte für eine steigende Akzeptanz der Chatbots als Gesprächspartner in der Zukunft sprechen. Manchmal dauert es halt ein wenig, bis die Zeit für neue Entwicklungen gereift ist.

 

Was bringt Erfolg? KI verbessert Vorhersage-Möglichkeiten!

Für eine effiziente Optimierung einer Website führt man Veränderungen durch, die mit möglichst hoher Wahrscheinlichkeit eine verbesserte Conversion-Rate und damit mehr Erfolg einbringen. Das gilt selbst dann, wenn man die Veränderungen anschließend mit A/B Tests testet. Veränderungen mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit zu testen, führt zu einem effizienteren Testing. Durch die künstliche Intelligenz einer lernenden Software kann man solche Veränderungsvorschläge auf der Basis zahlreicher Erkenntnisse aus der Vergangenheit entwickeln. Die Software kann die Ergebnisse erfolgreicher Veränderungen dafür ebenso nutzen wie die gescheiterter. Darüber hinaus kann sie berücksichtigen, dass nicht stets dieselben Veränderungen bei allen Kundensegmenten zum Erfolg führen.

So lassen sich in Zukunft Veränderungen und geeignete Personalisierungen prognostizieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit den Erfolg der Seite steigern. KI drängt damit unter anderem die keineswegs immer fundierte Meinung gut bezahlter und einflussreicher Menschen in einem Unternehmen, die HIPPO (highest paid person's opinion), als Kriterium für Veränderung zugunsten datengestützter Erfahrung zurück. Man kann auch sagen, dass Esoterik in diesem Fall durch Wissenschaft verdrängt wird, wobei die Wissenschaft durch KI ihre Möglichkeiten einer qualifizierten Prognose potenziert. Im besten Fall liefert sie auf Basis datengestützter Heuristiken Veränderungsvorschläge, die bei einem A/B Test mit einer an Sicherheit grenzenden Wahrscheinlichkeit zu einer besseren Conversion-Rate führen, sodass man sich A/B-Tests oftmals sparen kann.

Das ist insbesondere für Websites mit einem relativ geringen Traffic sehr zu begrüßen, weil bei ihnen nur schlechte Voraussetzungen für A/B Tests gegeben sind. Der verstärkte Einsatz künstlicher Intelligenz könnte dafür sorgen, dass die Betreiber solcher Seiten dennoch viel schneller als zuvor an ihr Ziel gelangen: eine optimierte Seite, die (nicht zuletzt durch KI) ihre Marketingziele weitaus besser als zuvor erreicht.

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