Zielsetzung des Kurses
Der Kurs Künstliche Intelligenz für E-Commerce vermittelt fachliche Grundlagen und Anwendungen datengetriebener Verfahren im Onlinehandel. Behandelt werden Verfahren des maschinellen Lernens zur Personalisierung, Prognose und Automatisierung in digitalen Vertriebskanälen. Der Kurs ordnet Methoden der KI in das Fachgebiet E-Commerce mit Bezug zu Produktdaten, Nutzerinteraktion und Transaktionsprozessen ein. Ziel ist die Einordnung von KI-Workflows entlang der Customer Journey, der Shop-Systemlandschaft und der Analyse digitaler Kennzahlen.
Inhalte
Einführung in KI-Methoden und Datengrundlagen im E-Commerce, einschließlich Datenerfassung aus Shop- und Tracking-Systemen, Datenbereinigung sowie Feature-Erstellung für Produkt-, Nutzer- und Transaktionsdaten
Anwendungen für Personalisierung und Empfehlungssysteme, darunter kollaboratives Filtern, Content-basierte Empfehlungen, Ranking-Logiken und A/B-Variantensteuerung
Preisgestaltung, Nachfrage- und Absatzprognosen mit Zeitreihenverfahren, inklusive Sortimentsteuerung, Warenkorbanalyse und Lagerbestandsbezug
Content-Generierung und -Transformation mit KI, z. B. Produkttexte, Bildvarianten, Kategoriebeschreibungen und Metadaten, unter Beachtung rechtlicher und kennzeichnungsbezogener Aspekte
Customer-Service- und Marketing-Automatisierung mit Chatbots, Routing, Kampagnenausspielung, Segmentbildung und Triggerlogiken über Kanäle wie E-Mail und Social Ads
Messung und Bewertung von Modellen mit Metriken, Experimentdesign, Monitoring im Betrieb sowie Einbindung in Shop-Architekturen und Schnittstellen
Lernziele
- Analysieren von Shop-, Tracking- und Produktdaten zur Vorbereitung von KI-gestützten Anwendungen
- Identifizieren geeigneter Modelle für Empfehlungen, Personalisierung und Ranking-Aufgaben
- Erstellen von einfachen Prototypen für Produkttext-Generierung und Bildvarianten mit KI-Werkzeugen
- Durchführen von A/B-Tests zur Bewertung von Empfehlungs- und Pricing-Ansätzen
- Implementieren von Schnittstellen-Workflows zur Integration von Modellen in Shop- oder Marketing-Systeme
- Bewerten von Modellgüte und Betrieb mittels Kennzahlen, Monitoring und Fehlermanagement
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie E-Commerce-Management mit Schwerpunkt Automatisierung und Datenverarbeitung.
Typische Tätigkeitsfelder umfassen Data-Analyst E-Commerce mit Aufgaben in Tracking, Segmentierung und Modellbewertung.
Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Product Owner Digital Commerce mit Fokus auf Personalisierung, Suche und Recommendation.
Ebenfalls abgedeckt sind Aufgabenbereiche von Marketing-Automation-Spezialistinnen und -Spezialisten mit Kampagnensteuerung und Kanalorchestrierung.
Zusammenfassung
Der Kurs Künstliche Intelligenz für E-Commerce behandelt Verfahren, Datenflüsse und Anwendungen von KI im Onlinehandel, von Personalisierung über Preis- und Nachfrageprognosen bis zur Automatisierung. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden Methoden zur Integration in Shop- und Marketing-Systeme sowie Verfahren zur Messung und Bewertung von Modellen vermittelt. Die Inhalte stehen in Bezug zu Tätigkeiten im E-Commerce-Management, in der Datenanalyse und in der Marketing-Automatisierung.