Die Frage, die wir von unseren Kunden am häufigsten hören, lautet: Wie können LLMs uns helfen, besser im Wettbewerb zu bestehen? In diesem Beitrag und in zukünftigen Beiträgen werden wir alle Aspekte von Data Science und künstlicher Intelligenz im heutigen E-Commerce behandeln und zeigen, wie verschiedene Konzepte zur Verbesserung einer Reihe von Leistungskennzahlen (KPIs) bei Marken und Einzelhändlern eingesetzt werden. Durch die Nutzung von LLMs können Unternehmen höhere Konversionsraten, eine bessere Kundenzufriedenheit und ein höheres Umsatzwachstum erzielen.
Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?
Große Sprachmodelle (LLMs) sind eine Art von Programmen der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich dabei um Systeme, die auf der Grundlage riesiger Mengen von Textdaten trainiert wurden und dazu dienen, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Sie sind unglaublich leistungsfähige Werkzeuge für eine Reihe von Anwendungen, einschließlich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Übersetzung, Erstellung von Inhalten und mehr.
Nehmen Sie zum Beispiel ChatGPT. ChatGPT verwendet ein Large Language Model (LLM), um Fragen zu verstehen und Antworten zu generieren. Wenn Sie eine Frage stellen, verarbeitet ChatGPT den eingegebenen Text, betrachtet den Kontext und nutzt sein Wissen über Sprachmuster, um eine Antwort vorherzusagen und zu generieren. Das Modell stützt sich auf die riesige Menge an Daten, auf die es trainiert wurde, und auf seine Fähigkeit, sich den Gesprächskontext zu merken, um relevante und kohärente Antworten zu geben.
Im Zusammenhang mit dem elektronischen Handel können LLM eingesetzt werden, um die Möglichkeiten der Datenerfassung zu verbessern, intelligente Datendienste zu entwickeln und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit verschiedener datengesteuerter Produkte zu erhöhen. Im Folgenden sind einige Beispiele aufgeführt:
Verbesserung der Datenerhebungskapazitäten
- Automatisierte Datenextraktion: LLMs können automatisch relevante Informationen aus großen Mengen unstrukturierter Daten wie Kundenrezensionen, Produktbeschreibungen und Posts in sozialen Medien extrahieren. Dies hilft Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen, ohne dass umfangreiche manuelle Dateneingaben erforderlich sind.
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): LLMs zeichnen sich durch das Verständnis und die Verarbeitung menschlicher Sprache aus und können so Textdaten effektiver interpretieren und analysieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, die Stimmung der Kunden zu verstehen, aufkommende Trends zu erkennen und allgemeine Probleme zu identifizieren.
- Anreicherung von Daten: Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen können LLMs bestehende Datensätze mit zusätzlichem Kontext und Informationen anreichern. Zum Beispiel können sie Verkaufsdaten mit Kundenfeedback zusammenführen, um einen umfassenderen Überblick über die Produktleistung zu erhalten.
Entwicklung von intelligenten Datendiensten
- Personalisierte Empfehlungen: LLMs können das Nutzerverhalten und die Präferenzen analysieren, um hochgradig personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen. Dies verbessert nicht nur das Einkaufserlebnis, sondern erhöht auch die Wahrscheinlichkeit von Konversionen und Wiederholungskäufen.
- Optimierung der Suche: LLMs verbessern die Suchfunktionalität, indem sie natürlichsprachliche Anfragen verstehen und genauere Suchergebnisse liefern. Sie können die Absicht des Nutzers interpretieren und relevante Produkte liefern, selbst wenn die Suchbegriffe vage oder unpräzise sind.
Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von datengesteuerten Produkten
- Prädiktive Analytik: LLMs können historische Daten analysieren, um Muster und Trends zu erkennen, so dass Unternehmen datengestützte Vorhersagen über künftige Verkäufe, Bestandsanforderungen und Kundenverhalten treffen können. Dies hilft bei der strategischen Planung und der Optimierung der Abläufe.
- Compliance und Qualitätskontrolle: LLMs können sicherstellen, dass die Produktlisten den gesetzlichen Normen und internen Qualitätsrichtlinien entsprechen. Sie können Diskrepanzen, falsche Informationen und mögliche Verstöße gegen die Richtlinien von MAP aufzeigen und so die Integrität der Produktdaten wahren.
LLMs zur Verbesserung des exakten und ähnlichen Produktabgleichs
Eine der häufigsten und am häufigsten genutzten Anwendungen ist die Nutzung von LLMs als Empfehlungssysteme. Wie andere Ähnlichkeitsmodelle können LLMs dabei helfen, exakt übereinstimmende und ähnlich übereinstimmende Produkte zu identifizieren, um die Fähigkeit eines Unternehmens zu verbessern, sich mit anderen zu vergleichen.
Über Exact vs. Similar-Matches
Eine exakte Übereinstimmung eines Produkts bedeutet, dass dasselbe Produkt auf verschiedenen Websites zu finden ist und dass alle Attribute wie Marke, Modell, Jahr, Farbe und andere Spezifikationen identisch sind. Wenn Sie zum Beispiel nach einem "2023 Apple iPhone 14 Pro, 128GB, Space Grau" suchen, wäre eine exakte Übereinstimmung das gleiche Modell mit den gleichen Spezifikationen, das auf verschiedenen E-Commerce-Plattformen wie Amazon, Best Buy oder dem Apple Store verfügbar ist.
Im Gegensatz dazu bezieht sich "similar-match" oder "like-match" auf Produkte, die zwar nicht in allen Merkmalen identisch sind, aber von den Benutzern für praktische Zwecke als gleichwertig angesehen werden. Diese Produkte können sich in bestimmten Aspekten wie Marke oder Farbe unterscheiden, dienen aber der gleichen Funktion oder erfüllen den gleichen Bedarf. Wenn zum Beispiel jemand ein Smartphone mit ähnlichen Funktionen wie das "2023 Apple iPhone 14 Pro" sucht, könnte ein ähnliches Produkt das "Samsung Galaxy S23, 128GB, Phantom Black" sein. Obwohl sich die Marken und Modelle unterscheiden, bieten beide Produkte vergleichbare Funktionen, was sie in den Augen des Verbrauchers zu brauchbaren Alternativen macht.
Diese Unterscheidung ist im elektronischen Handel von entscheidender Bedeutung. Exakte Übereinstimmungen sind in vielen Fällen notwendig, wenn beispielsweise ein Einzelhändler die Preise seiner Konkurrenten für genau dieselben Produkte ermitteln will. Andererseits werden ähnliche Übereinstimmungen immer notwendiger, wenn Marken oder Einzelhändler versuchen, besser zu verstehen, wie sie im Wettbewerb stehen, wenn es um exklusive Produkte oder Eigenmarken der Konkurrenz geht. In beiden Fällen gibt es in der Regel kein offensichtliches Attribut oder eine Reihe von Attributen, mit denen ein Abgleich durchgeführt werden kann, so dass wir uns auf LLMs verlassen, um herauszufinden, was aus vergleichender Sicht am sinnvollsten ist. LLMs erreichen dies, indem sie unstrukturierte Produktdaten in ihrer Gesamtheit erforschen und verstehen, wie z. B. Beschreibungen, Attribute, Kundenrezensionen und sogar soziale Medien, um Empfehlungen für ähnliche Produkte zu erstellen.
LLMs zur Unterstützung der Datenanreicherung
Vor der Einführung von LLMs war die Kennzeichnung von Daten - der Prozess, Daten mit aussagekräftigen Tags oder Labels zu versehen, um sie für Modelle des maschinellen Lernens verständlich zu machen - sehr schwierig oder nahezu unmöglich. LLMs können nun semi-gelabelte Daten generieren, d. h. sie können den Daten automatisch einige Labels zuweisen, was den manuellen Aufwand reduziert und die Daten auf skalierbare Weise anreichert.
Bei der Identifizierung exakter Übereinstimmungen sind gekennzeichnete Daten für den Abgleich und die spätere Analyse über verschiedene eCommerce-Plattformen hinweg von entscheidender Bedeutung. Kennzeichnungen wie Marke, Modell, Jahr und Farbe tragen dazu bei, dass die Vergleiche genau sind. Bei ähnlichen Übereinstimmungen helfen beschriftete Daten beim Vergleich von Produkten, die sich zwar in einigen Attributen unterscheiden, aber dieselbe Funktion erfüllen oder ähnliche Kundenbedürfnisse befriedigen. Ein "Samsung Galaxy S23, 128GB, Phantom Black" könnte beispielsweise mit Attributen wie "Smartphone", "128GB Speicher" und "schwarze Farbe" versehen sein. Diese Kennzeichnungen ermöglichen es dem System, das Gerät trotz der Markenunterschiede als ähnlich wie das iPhone 14 Pro zu identifizieren.
Bessere Einblicke und Datenqualität für alle
Einzelhändler und Marken haben bereits heute Zugang zu einer großen Menge an Erkenntnissen über die Preisgestaltung, die sie für alles Mögliche nutzen, vom Preismanagement und der Preisoptimierung bis hin zur digitalen Regalanalyse und der Durchsetzung von Preisrichtlinien (wie MAP). Bei Wiser integrieren wir diese Art von Erkenntnissen in unsere LLM-geführten Analysen, um tiefere Einblicke in Bereiche wie historische Preistrends, Produktpopularität, die Auswirkungen saisonaler Veränderungen auf Preisstrategien und gegebenenfalls das Kundenverhalten zu gewinnen. Indem wir verstehen, wie Preisstrategien in Echtzeit ausgeführt und angepasst werden, können unsere Kunden von diesem Wissen profitieren, um ihre eigenen Preisstrategien zu verfeinern. In der Praxis bedeutet dies, dass unsere Kunden in Zukunft nicht nur die Aktionen ihrer Konkurrenten verfolgen können, sondern auch in der Lage sein werden, die besten Zeitpunkte für Werbeaktionen und andere strategische Anpassungen vorherzusagen.
Die Integration von Large Language Models (LLMs) in E-Commerce-Strategien bietet einen transformativen Ansatz für die Sammlung, den Abgleich und die Analyse von Daten. Durch die Nutzung der fortschrittlichen Funktionen von LLMs können Unternehmen einen genaueren Produktabgleich erzielen, tiefere Einblicke in Preisstrategien gewinnen und ihre datengesteuerten Entscheidungsprozesse insgesamt verbessern. Wenn wir diese Technologien weiter erforschen und implementieren, ist das Potenzial für Innovationen und verbesserte Kundenerfahrungen enorm.
Schlussfolgerung und Zukunftsperspektiven
Die Integration von Large Language Models (LLMs) in E-Commerce-Strategien bietet einen transformativen Ansatz für die Sammlung, den Abgleich und die Analyse von Daten. Durch die Nutzung der fortschrittlichen Funktionen von LLMs können Unternehmen einen genaueren Produktabgleich erzielen, tiefere Einblicke in Preisstrategien gewinnen und ihre datengesteuerten Entscheidungsprozesse insgesamt verbessern. Wenn wir diese Technologien weiter erforschen und implementieren, ist das Potenzial für Innovationen und verbesserte Kundenerfahrungen enorm.
Bleiben Sie dran für den nächsten Beitrag, in dem wir uns näher mit dem Similar-Matching und seinen Auswirkungen auf die Wettbewerbspositionierung befassen werden. Vielen Dank fürs Lesen!
Über den Autor:
Paul Turner leitet das neue Plattform-Produktteam bei Wiser, wo er sich auf die Verbesserung unserer Datenerfassungsfähigkeiten und intelligenten Datendienste, einschließlich fortschrittlicher Abgleichsalgorithmen, konzentriert, um überlegene und zuverlässige Daten für alle Wiser-Produkte zu liefern. Mit seinem beeindruckenden Hintergrund in den Bereichen große Datensätze, Data Science und der Implementierung von großen Plattformen bringt Paul eine Fülle von Fachwissen in seine Rolle ein. Seine Stärken liegen in der Produktstrategie und der Entwicklung innovativer Dienste, wobei er Modelle für Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Processing (NLP) einsetzt, um die Entwicklung neuer Produkte voranzutreiben.
