Maschinelles Lernen im E-Commerce – die Zukunft von UX und Online-Shopping

Der Begriff „Markt“ bringt uns immer noch die geschäftigen Straßen, die traditionellen Geschäfte, die schreienden Pointen und Angebote, den eigentümlichen Gestank von verfaultem Gemüse vermischt mit all den Aromen und vieles mehr in den Sinn. Aber die Dinge ändern sich jetzt. Ab 2022 werden fast 3 Milliarden Verbraucher online sein. Das Internet ist heute der neue Marktplatz. Daher verbreitet sich der Begriff des maschinellen Lernens im E-Commerce immer mehr.

E-Commerce hat alles verändert. Im E-Commerce ist der Marktplatz physisch nicht vorhanden, aber die ganze Menge ist virtuell mit Ihnen da. Nie war Einkaufen in der Menschheitsgeschichte so komfortabel wie heute. E-Commerce hat sich nun zu gut gestalteten und entwickelten mobilen Apps weiterentwickelt. Darüber hinaus verändern Fortschritte im Bereich der Entwicklung mobiler Apps das Konzept des Marktplatzes ständig neu. Es hat es so stark umgestaltet, dass der moderne Markt in der Hand gehalten oder sicher in der Tasche aufbewahrt werden kann. Ja, wir reden hier über Mobile eCommerce.

Wir sind auf einer Reise, um herauszufinden, was maschinelles Lernen im E-Commerce für das zukünftige Einkaufserlebnis bietet. Der Einfluss von KI in der Webentwicklung wächst mit den neuesten technologischen Entwicklungen. Bevor wir jedoch in die faszinierende Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eintauchen, ist es nützlich, einen kurzen Blick darauf zu werfen, was eine E-Commerce-Website für den heutigen Markt so entscheidend macht.

Was ist das bestimmende Merkmal einer E-Commerce-Site? Nun, bei gleich bleibenden äußeren Bedingungen ist der kritischste Aspekt eines E-Commerce-Shops das Gefühl, das er einem Käufer vermittelt, der diese Website besucht. Technisch nennen wir es UX oder User Experience. Mal sehen, was es so macht.

Was UX für eine E-Commerce-Site bedeutet

Bei der UX (User Experience) jeder Website geht es darum, die Erwartungen und Verhaltensmuster eines Benutzers vorherzusehen, um sein Engagement interaktiv und produktiv zu gestalten. Bei einer E-Commerce-Site muss der Fokus darauf liegen, Ihren Endbenutzern ein einfaches, ansprechendes und zufriedenstellendes Einkaufserlebnis zu bieten. UX ist ein wichtiger Faktor bei der Steigerung der Conversions in einer E-Commerce-App.

An dieser Stelle ist es hilfreich, die Bedeutung von UI und UX abzugrenzen. Die beiden werden oft synonym verwendet, was konzeptionell nicht richtig ist. UI oder User Interface betrifft das Aussehen Ihrer Website in Bezug auf die Designs und deren kombinierte Wirkung auf die visuelle Ästhetik. Bei UX oder User Experience dreht sich alles darum, in den Kopf Ihres Benutzers einzudringen. Es konzentriert sich darauf, die verschiedenen Elemente auf einer Seite dort zu platzieren, wo ein Benutzer sie erwartet. Bei UX geht es um den Zweck und UI definiert Funktionalität und Aussehen.

Sehen wir uns nun an, warum UX mehr ein entscheidender Faktor für die Steigerung von Conversions ist als die Benutzeroberfläche. Wir nutzen eine kleine Kundenbefragung, bei der sie gebeten wurden, Gründe für das Abbrechen des Warenkorbs beim Online-Shopping anzugeben.

Gründe für den Verzicht auf Einkaufswagen

Die Umfrage skizziert einige spezifische Faktoren, die Kunden in den USA beim Online-Shopping abschrecken. Wenn Sie wachsam genug sind, sind dies die Perlen der Weisheit, die Ihren Online-Shop auf einen neuen Erfolgspfad bringen können. Schauen wir uns das genauer an:

Ein Käufer holt sein Handy für zwei Dinge raus: Erstens für Produkte, die in seinem Laden vor Ort nicht erhältlich sind, aber dringend benötigt werden. Zweitens, wenn er ein Produkt einer bestimmten Qualität oder einer bestimmten Marke braucht und das auch noch zu einem Angebotspreis. Im ersten Fall erwartet der Käufer Geschwindigkeit von der eCommerce-Plattform, im zweiten Fall will er es günstig haben, da er knapp bescheiden ist.

Die erste Umfrage weist darauf hin, dass die Kosten einer der Hauptgründe für Käufer sind, einen Warenkorb auf der Checkout-Seite abzulegen. Andere Ursachen sind Rabattcodefehler, lange Lieferzeiten, Fehler beim Bezahlen, was wiederum sehr ärgerlich ist. Die zweite Umfrage hebt die Sicherheit, die unsachgemäße Platzierung von Produktdetails, die Unfähigkeit, Produkte zu navigieren und zu vergleichen, und schließlich die Schwierigkeit bei der Eingabe von Eingaben hervor. Daher können die Käufer mit Dringlichkeit und Budgetbeschränkungen von Ihrer E-Commerce-Website enttäuscht sein.

Aber unsere Sorge gilt den Dingen, die wir kontrollieren können. Sie können den Versandprozess für ein Produkt von Indien in die USA nicht beschleunigen. Das Flugzeug hat eine Begrenzung der Fluggeschwindigkeit! Sie können Ihre Agenten auch nicht zwingen, die Produktpreise zu senken? Lenken Sie Ihre Energie also auf Bereiche, die Sie verbessern können.

Verbessern Sie die Benutzererfahrung

Wenn Sie sich die obige Umfrage noch einmal ansehen, werden Sie feststellen, dass es etwas gibt, an dem Sie arbeiten können, und das ist UX (User Experience). Produktdetails dort zu platzieren, wo Käufer sie erwarten, ist eine Frage der intelligenten UX-Struktur. Die Verbesserung der Navigation, die Vereinfachung von Eingaben, die Bereitstellung überzeugender Inhalte und Informationen usw. sind die Grundlagen eines guten UX-Designs.

Wir können zusammenfassen, dass es eine schlechte UX ist, die den Umsatz in eCommerce-Anwendungen ins Stocken bringt. Es liegt einfach daran, dass sie den Benutzern nicht nur helfen, ihre richtigen Produkte zu finden. 70-85% dieser verlassenen Einkaufswagen im Einzelhandel waren nichts als verpasste Gelegenheiten. Es war ein Klopfen an deiner Tür, und du hast nicht zugehört. Aber mit einer responsiven UX ist noch viel mehr möglich.

Nun stellt sich die Frage, was eine ansprechende UX ausmacht. Gibt es Richtlinien für das UX-Design und die Checkliste zur App-Store-Optimierung, die Ihnen helfen, sich an die neuesten Trends in der Entwicklung mobiler Apps anzupassen, um die Aufmerksamkeit des Käufers auf sich zu ziehen?

Maschinelles Lernen im E-Commerce – UX ansprechend gestalten

Laut dem Gründer von Adaptive Path, Jesse James Garrett, gibt es fünf Schlüsselelemente von UX. Er schlägt vor, dass diese fünf Elemente in einem ansprechenden UX-Design Synergien finden sollten und nacheinander auftauchen. Werfen wir einen Blick auf die fünf wesentlichen Komponenten.

1. Strategie – Sie ist das grundlegende Element, die Wurzel. In dieser Phase werden Ihr Geschäftsmodell, die Kunden, das Produkt etc. detailliert recherchiert.
2. Geltungsbereich – Hier werden die Funktionen und Inhalte festgelegt. Die funktionalen Aspekte beziehen sich auf die Produkteigenschaften und wie diese Eigenschaften gut zueinander passen. Die Funktionen decken das ab, was der Benutzer sucht. Im Inhaltsteil geht es um die Bereitstellung von Informationen für das Produkt. Es enthält die entsprechende Beschreibung, Bilder, Audio-, Videoelemente usw.
3. Struktur – Es gibt zwei Unterelemente in einer Struktur, nämlich Interaktionsdesign und Informationsarchitektur. Beim Interaktionsdesign geht es darum, wie der Benutzer mit dem Produkt interagiert und wie das System darauf reagiert. Bei der Informationsarchitektur geht es um die Anordnung des Inhalts und der Organisation, um das menschliche Verständnis zu erleichtern.
4. Skelton – Es ist der visuelle Teil des Designs, mit dem wir als Benutzer interagieren. Das Skelett lässt einen Benutzer mit der Funktionalität der Website interagieren. Navigation und Oberflächenelemente fallen alle in diese Kategorie. Zahlreiche UX-Designtools können Ihnen dabei helfen, diesen wichtigen Teil zu verbessern.
5. Oberfläche – Die Gesamtheit der Arbeit repräsentiert die Oberfläche. Es spiegelt alle Entscheidungen wider, die in Bezug auf das Aussehen der endgültigen App oder Website, das Layout, die Typografie, die Farben usw. getroffen wurden.

Dies sind die Dinge, die bei der Erstellung grundlegender UX-Designs zu berücksichtigen sind. Wenn es um E-Commerce-Sites geht, müssen Sie diese Grundlagen jedoch entwickeln.

Kundenverhalten, UX und maschinelles Lernen im E-Commerce

Eine gute UX hängt letztendlich davon ab, wie gut Sie das Kundenverhalten vorhergesagt haben und wie sequenziell und intuitiv Ihr Design war, um Käufer mit Leichtigkeit durch Ihren Designpfad zu führen. Allerdings ist es leicht gesagt als getan. Die Analyse des Kundenverhaltens ist eine der anspruchsvollsten Aufgaben in der Analytik und erfordert eine massive Datensammlung und -verarbeitung. Hier rückt maschinelles Lernen im E-Commerce in den Fokus. Die Fähigkeit künstlicher neuronaler Netze, die Gewohnheiten, Vorlieben, Gefühle, Vorlieben und Abneigungen von Käufern zu erlernen, kann den Spieß für die Softwareentwicklungsbranche umdrehen.

Sie fragen sich vielleicht, wie E-Commerce-Apps, UX und Künstliche Intelligenz zusammenpassen. Tatsächlich befinden sich UX, eCommerce und maschinelles Lernen in einem Teufelskreis der selbst initiierten Evolution. Die Abbildung unten erklärt es besser.

Wenn Benutzer zu Ihrem E-Commerce-Shop oder Ihrer App kommen, interagieren sie zuerst mit Ihren aktuellen UX- und UI-Designs. Die Art und Weise, wie sie sich durch die Site bewegen, ihre Klicks, ihre Auswahl, die Pausen und das Verlassen oder Fortfahren usw. werden kontinuierlich von den neuronalen Netzen erfasst. Außerdem reagieren die Machine-Learning-Fähigkeiten dann besser, wenn ein ähnliches Nutzerverhalten mit der Erfahrung aus der Vergangenheit beginnt. Daher entwickelt sich im Laufe der Zeit die neue Benutzererfahrung mit Erkenntnissen aus der ersten Erfahrung. Je mehr die Maschine lernt, desto genauer und vielfältiger reagiert sie auf die Benutzererwartungen.

Schließlich kommen Verbraucher online, um selbst Daten zu sammeln. Bei all den großen Wörtern wie KI, maschinelles Lernen im E-Commerce, KNN dürfen Sie nicht vergessen, dass genau die Kunden, die Sie ansprechen, über eine eigene Intelligenz verfügen. Und es ist die Kraft Ihrer Anwendungen, diese Intelligenz zu beeindrucken, die einen Besuch zur Conversion führt.

Die Zukunft des Einkaufens und des maschinellen Lernens im E-Commerce

Maschinelles Lernen ruft einen solchen Hype hervor, dass man sich manchmal fragen muss, ob es uns im wirklichen Leben treffen könnte. Aber wenn Sie das nächste Mal bei Amazon einkaufen und Empfehlungen für Sie finden, sind Sie versucht, mit dem Finger immer weiter nach links zu streichen. Wissen Sie, dass maschinelles Lernen im E-Commerce vor Leben pulsiert. Zum Beispiel gibt es jetzt persönliche Assistenten wie Siri, Alexa, vorausschauende Navigation, intelligente E-Mail-Filterung (um Spam-Mails zu vermeiden).

Die Zukunft des Einkaufens liegt in den fähigen Händen von KI. Sehen wir uns an, wie maschinelles Lernen im E-Commerce das Einkaufen zu einem einzigartigen Erlebnis machen wird.

Verwenden Sie einen virtuellen Verkaufsagenten

Ja, der Begriff ist ein ziemliches Klischee, es ist verständlich. Aber bevor Sie wegscrollen, denken Sie darüber nach, was ein physisches Geschäft dazu bringt, wenn auch unbequem, bessere Conversions pro Besuch zu erzielen als ein Online-Geschäft?

Sie betreten einen Trockenobstladen, nur weil er mit all den Lichtfarben so gut aussah. Und du triffst den Verkäufer, er folgt dir in sicherer Entfernung und immer dann, wenn dein Fuß vor einem Brombeer-Trockenobstglas stehen bleibt. Er bietet Ihnen eine Probe an. Sie kauen auf den Trockenfrüchten und er fügt hinzu: „Brombeeren sind so gut für die Immunität, wissen Sie, viele Ärzte kaufen bei uns.“

Und Sie streifen durch den Laden und machen mit seiner Begleitung einen Einkauf von 50 $ plus. Er nimmt Ihren Korb herzlich entgegen, bearbeitet ihn mit einem Lächeln und lockeren Gesprächen und Sie gehen glücklich und überzeugt davon, dass er wirklich jeden Cent wert war.

Was ist gerade passiert? Wenn Sie die Frage nach der Würdigkeit weglassen, haben Sie gesehen, was ein engagiertes Unternehmen Sie tun kann? Wie beeinflussen sie Ihre Meinung subtil und überzeugend?

Stellen Sie sich nun vor, Sie betreten eine traditionelle E-Commerce-Site. Sie sind auf sich allein gestellt und gehen diese Screenshots von Trockenfrüchten durch, ohne dass Ihnen jemand Bonuspunkte anbietet. Das Ergebnis ist, dass Sie die Site schließen und etwas Besseres finden. Oder Sie tätigen einen Einkauf im Wert von maximal ein paar Dollar.

Es gibt also einen klaffenden Unterschied zwischen einer ansprechenden und einer passiven Website. Ein Verkäufer ist ein effektiver Agent in einem physischen Geschäft, und ein virtueller Agent wird das einzige herausragende Merkmal sein, das maschinelles Lernen im E-Commerce erfolgreich machen wird.

Virtueller Assistent – ​​Beispiel für maschinelles Lernen im E-Commerce

Schauen Sie sich zum Beispiel diesen fantastischen virtuellen Agenten von eBay an, der ShopBot heißt. Ein Assistent wie ShopBot hilft Ihnen, das richtige Produkt aus den mehr als einer Milliarde eBay-Angeboten zu finden.

Mit ShopBot ist Ihr Einkaufserlebnis purer Luxus. Sie müssen nur auf eBay öffnen klicken und dem Agenten mitteilen, wonach Sie suchen, und ShopBot erledigt den Rest für Sie. Es werden spezifische Fragen gestellt, um die Suche zu optimieren und zu verfeinern, um dem Käufer die relevantesten Informationen zu liefern.

Denken Sie jedoch daran, dass ein virtueller Agent etwas ist, das den Benutzeranfragen mindestens einen Dienst bereitstellen kann, während Chatbots dies nicht tun müssen.

Produktempfehlungen anbieten

Dieses Gefühl haben Online-Shopper oft, wenn die von ihnen besuchten Websites voller Dinge sind, die sie kürzlich mitgebracht haben. Nun, es ist kein Zufall. Dahinter verbirgt sich ein brillantes Machine-Learning-System. Tatsächlich wurden die Algorithmen vor einigen Jahren manuell erstellt, um Benutzer abzugleichen. Dann war es oft fehlerhaft und die Implementierung dauerte lange.

Die modernen Recommender folgen jedoch entweder einem kollaborativen Algorithmus oder einem inhaltsbasierten Filteralgorithmus. Kollaboratives Filtern funktioniert, indem es Benutzer mit einem ähnlichen Geschmack für bestimmte Artikel untersucht und dann eine Liste von Artikeln erstellt, indem die von den Benutzern abgegebenen Bewertungen kombiniert werden.

Die inhaltsbasierte Filterung hingegen nimmt den Inhalt eines bestimmten Produkts und versucht, mit Inhalten aus dem Benutzerprofil abzugleichen. Es versucht, die Inhalte durch Permutationen und Kombinationen zu verknüpfen, um eine bestimmte Korrelation herzustellen. Um dies zu implementieren, müssen UX-Designs also wesentliche Informationen von Kunden auspreisen.

Darüber hinaus besteht jede Möglichkeit, dass diese Funktion das maschinelle Lernen im eCommerce in neue Dimensionen revolutionieren kann.

Denn laut der Mobile-Apps-Rating-Agentur Clutch. com fast 75 % der Verbraucher kaufen wahrscheinlich Produkte, die auf ihre personalisierten Empfehlungen eingehen. Die zugrunde liegende Psychologie dahinter ist, dass eine Personalisierung die Käufer sehr eng einbindet. Es ist, als ob Sie das Lebensmittelgeschäft Ihres freundlichen Nachbarn besuchen würden. Sie finden alles dort, wo Sie es erwarten, und fühlen sich als Nutzer wirklich wohl.

Präzise und kohärente Suchergebnisse mit maschinellem Lernen im E-Commerce

Suchmaschinen sind bestrebt, das Internet so benutzerfreundlich wie möglich zu gestalten. Das jüngste Google Bert-Update ist ein Hinweis auf diesen Vereinfachungstrend. Das Bert-Update tendiert dazu, Suchmaschinen so auszurichten, dass sie näher an der natürlichen Sprache reagieren, da die Leute die Sprachsuche lieben. Es liegt also ein klarer Fokus darauf, die Erwartungen des suchenden Benutzers zu erfüllen, anstatt den Standards der englischen Literatur zu entsprechen. Es geht jetzt mehr darum, die Suchabsicht zu verstehen und dem Benutzer die relevantesten Suchergebnisse bereitzustellen.

Machine Learning ist auf dem Weg, die Suche auf E-Commerce-Websites wie Amazon und eBay für Käufer sehr komfortabel zu machen. Die Art und Weise, wie sich eine Produktsuche auf den tatsächlichen Bedarf Ihres Kunden bezieht, ist entscheidend, um Suchanfragen in Conversions umzuwandeln. Wenn Sie derzeit bei Amazon nach „Indische Eheringe“ suchen, erhalten Sie Suchergebnisse, die für indische Halsketten geeignet sind. Auf der anderen Seite, wenn jemand auf ungewöhnliche Weise wie "Indische Eheringe" sucht, dann zeigt er Edelstahl und verwandte Ringe. Es ist zwar bekannt, dass Inder Gold für ihre Hochzeiten bevorzugen.

Beim maschinellen Lernen werden solche absurden Ergebnisszenarien nicht auftauchen. Die Fähigkeit von maschinellen Lernalgorithmen, Ihre Website und Metriken zu nutzen, zeigt Suchergebnisse basierend auf der Klickraten-Priorität, Kaufraten, Bewertungen nach dem Verkauf usw. Folglich bedeutet dies Produkte mit hohem Kunden-Ranking, Verfügbarkeit von Produkten, usw. steht ganz oben auf der Liste.

Intelligente Chatbots anwenden

Websites werden jetzt dialogorientiert. Und wenn wir „konversational“ sagen, ist es hier das einzig Wahre. Chatbots sind nicht mehr die programmierten Chats der alten Schule, die mechanisch auf Ihre Anfragen reagieren. Die neuen Chatbots sind intelligent und maschinelles Lernen erweckt diese Bots zum Leben.

Jedes Mal, wenn Sie in einem E-Commerce-Shop einkaufen, wird es lebendig und stellt Ihnen Fragen. Es stellt Ihnen immer wieder Fragen, um eindeutige Zusammenhänge zu entwickeln. Das Training von Chatbots in natürlicher Sprache mit der Fähigkeit, sich über verschiedene Produkte zu unterhalten, wird der nächste Trend im E-Commerce sein. Um genau zu sein, große Unternehmen wie Google, Microsoft und andere Technologiegiganten sind alle daran interessiert, das Internet für einfache und gelegentliche Konvertierungen fähig zu machen. In einer Welt, in der die englische Grammatik Menschen aus verschiedenen Kulturen daran hindert, das Internet vollständig zu nutzen, ist dies eine positive Entwicklung.

Ein Gespräch mit einem Chatbot, der in Zukunft maschinelles Lernen im E-Commerce verwendet, kann so aussehen:

Bot: Hey, schon wieder auf der Suche nach diesen pinken Sommermützen?

Sie: Nein, ich bin vorbeigekommen. . .

Bot: Jill hat gerade eine Insta-Geschichte gepostet und es sieht so aus, als würde er zum Trekking packen.

Sie: hm. . .du bist schlau !!!

Bot: Danke, das ist nichts, ich weiß auch zufällig, dass du Trekkingschuhe suchst und die auch rote …

Sie: Whoa…auf keinen Fall…das ist episch. Sie haben Recht.

Interaktiver Chatbot – Beispiel für maschinelles Lernen im E-Commerce

Es gibt bereits viele Chatbots, die KI nutzen, um den Benutzern das beste Gefühl in Bezug auf UX und ein exquisites Einkaufserlebnis zu geben.

SnapTravel verwendet einen interaktiven Chatbot, der die Details zu Ihrer Reise sammelt. Es sammelt Informationen über Ihre Reise durch Gespräche. Und am Ende der Gespräche werden Ihnen alle Namen von Hotels, Gasthöfen und Restaurants genannt, die auf Ihre Reiseroute fallen. Reisende werden diese App lieben, denn das Schlimmste auf Reisen ist es, Pläne zu schmieden. Sobald Sie zwei oder drei Gespräche mit dem Snap Travel Boot führen, werden Sie höchstwahrscheinlich eine Blaupause finden, die zu Ihnen passt.

Smarte Push-Benachrichtigungen

Es ist allgemein bekannt, dass Push-Benachrichtigungen ein wesentliches Merkmal jeder E-Commerce-App sind. Vielleicht holst du dir bereits einen aus den neuesten Winterangeboten von Amazon. Aber Smart Push geht darüber hinaus.

Bei intelligenten Push-Benachrichtigungen geht es darum, das Benutzerverhalten und die Gewohnheiten zu lernen und Inhalte sozialer Medien und Benutzerpläne zu analysieren. Clari ist ein hervorragendes Beispiel aus der Praxis für das, was im E-Commerce erwartet wird.

Clari kann Verkäufe prognostizieren, indem sie KI einsetzt, um vorherzusagen, wo Ihre Einkäufe bis zum Ende dieses Quartals sein werden. Smart-Push-Benachrichtigungen umfassen hauptsächlich die Analyse des Warenbestands, ihres Verfallsdatums und die Planung der Verkäufe mit Festivals, saisonalen Gewohnheiten und allgemeinen Tendenzen der Verbraucher. Planst du beispielsweise, wie im letzten Winter, deine Eltern zu besuchen, dann benachrichtigt dich smart push, wenn es Angebote für Decken gibt. (Es erinnert sich an Ihr letztes Chatbot-Gespräch, dass Sie nach neuen Quilts suchen, und kombiniert mit Ihrem Jahresplan findet Sie das Angebot zum richtigen Zeitpunkt.)

Visuelle Suche als maschinelles Lernen im E-Commerce

Es kommt oft vor, dass Sie in einer dieser Vorstandskonferenzen eine klassische Uhr gesehen haben. Aber fragen kann man auf keinen Fall. Die Geschichte endet nicht dort.

In einer Welt, in der maschinelles Lernen im E-Commerce das Erscheinungsbild von Websites verändert, endet die Geschichte nie. Sie graben auf der Gruppenfotosession und zoomen die Uhr und legen sie einfach in die virtuelle Suchleiste. Und innerhalb von Sekunden stehen Ihnen alle möglichen Marken zur Verfügung, die solche Uhren hergestellt haben, nur einen Klick entfernt.

Die visuelle Suche mag Ihnen utopisch erscheinen, aber dann sind Sie hier für einen Schock.

IKEA, das an der visuellen Suche von GrokStyle arbeitet, ist ein perfektes Beispiel. Die Point-and-Search-Funktionalität ist hier das Highlight.

Die Funktion ist in ihrer iOS-Anwendung verfügbar und ist eine Erklärung dafür, was wir in Zukunft erwarten können. Alles, was Sie tun müssen, ist ein Bild mit Ihren Lieblingsmöbeln einzuscannen und in die App hochzuladen. Sie können auch Fotos aus der Galerie hinzufügen und suchen. Und es holt Ihnen alle ähnlichen Produkte.

Ux und maschinelles Lernen im E-Commerce – Fazit

Die Fortschritte, die wir mit KI, maschinellem Lernen und anderen damit verbundenen Technologien machen, sind ein klarer Hinweis auf die zukünftige Zukunft des Einkaufens. Ein E-Commerce-Shop auf Mobilgeräten oder im Web wird, wenn er bereit ist, eine personalisierte UX einzuführen, einen sicheren Erfolg haben, im Vergleich zu blumigen Designs mit schwacher Benutzerabsicht. Maschinelles Lernen soll Designern dabei helfen, eine bessere Benutzerwahrnehmung durch Chatbot-Feedbacks und Benutzerverhaltensanalysen zu entwickeln. Die Zukunft der Formgebung ist in der Tat im Entstehen, und wir können in den kommenden Tagen viele Wunder erwarten.