E Commerce umfasst die Kernmodule E Commerce und KI Level 1.

Kursbeschreibung

Das Weiterbildungsthema vermittelt grundlegendes Fachwissen und praxisnahe Einstiegskonzepte zur Anwendung künstlicher Intelligenz im E-Commerce. In einer zunehmend datengetriebenen Handelslandschaft ermöglicht der Einsatz intelligenter Algorithmen die Optimierung grundlegender E-Commerce-Prozesse. Teilnehmer analysieren, wie grundlegende KI-Tools die Effizienz und Produktivität auf einer E-Commerce-Plattform steigern können. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der schrittweisen Integration KI-gestützter Workflows in die bestehende E-Commerce-Wertschöpfungskette. Die automatisierte Erstellung von Produktbeschreibungen und Inhalten trägt dabei zur Skalierung im E-Commerce bei.

Zusätzlich behandelt das Thema die technologischen Voraussetzungen für den ersten Einsatz künstlicher Intelligenz in modernen E-Commerce-Systemen. Auch die datenschutzrechtlichen Rahmenbedingungen beim Einsatz von KI-Anwendungen im E-Commerce werden systematisch beleuchtet. Die Analyse von Kundendaten durch grundlegende Algorithmen unterstützt die Personalisierung von Angeboten im E-Commerce. Durch den gezielten Einsatz von Prompt-Engineering-Techniken lassen sich operative Abläufe im E-Commerce nachhaltig vereinfachen. Abschließend bietet der Kurs eine strukturierte Grundlage für den verantwortungsvollen Einstieg in KI-gestützte Projekte im E-Commerce.

Detaillierte Kursinhalte

• Grundlagen der KI & Systemarchitektur im E-Commerce

KI-Basics & Einsatzfelder: Einführung in künstliche Intelligenz, Machine Learning und Generative AI im Kontext von Online-Shops und Handelsplattformen.

Systemlandschaft & Schnittstellen: Anbindung von KI-Tools an gängige SaaS- und Open-Source-Shop-Systeme (z. B. Shopify, Shopware, WooCommerce, Magento/Adobe Commerce) über APIs (Application Programming Interfaces).

Datenbasis & Stammdaten: Relevanz von strukturierter Datenpflege in PIM-Systemen (Product Information Management) und ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) als Voraussetzung für KI-Anwendungen.

Geschäftsmodelle & Potenziale: Identifikation von Einstiegsszenarien für KI in B2C-, B2B- und D2C-Geschäftsmodellen sowie auf Marktplätzen.

• KI-gestützte Content-Erstellung, UX/UI & Conversion-Optimierung

Automatisierte Texterstellung: Einsatz generativer KI für die Erstellung von Produkttexten, Kategoriestexten und Metadaten unter Berücksichtigung von SEO-Kriterien.

Visuelle Content-Generierung: Nutzung von KI-Bildgeneratoren zur Erstellung und Bearbeitung von Produktfotos und Werbemitteln für das User Interface (UI).

Nutzererlebnis & Personalisierung: Grundlegende Personalisierungsansätze zur Verbesserung der User Experience (UX) und der Customer Journey an verschiedenen Touchpoints.

Conversion-Unterstützung: Einsatz KI-gestützter Empfehlungslogiken zur Steigerung von Cross-Selling und Up-Selling sowie zur Reduktion der Cart Abandonment Rate.

• KI im Search Engine Marketing (SEM) & Performance Analytics

KI-unterstützte SEO & SEA: Nutzung von KI-Werkzeugen für Keyword-Recherchen, Titel- und Meta-Generierung sowie zur Erstellung von Anzeigentexten für Google Ads.

Datenanalyse & KPIs: Erste Schritte zur datengestützten Auswertung zentraler Kennzahlen unter Zuhilfenahme von KI-Analyse-Tools:

Conversion Rate (CR)

Customer Acquisition Cost (CAC) / Cost per Acquisition (CPA)

Average Order Value (AOV)

Return on Ad Spend (ROAS)

Nutzerverhaltens-Analyse: KI-gestützte Auswertung von Bounce Rates, Klickpfaden und Abbruchquoten im Checkout-Prozess.

• KI-gestützte Kundenkommunikation, Automation & CRM

Smart Chatbots & Kundenservice: Einbindung grundlegender KI-Chatbots zur automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen im First-Level-Support.

Automatisierung im E-Mail-Marketing: KI-gestützte Generierung von Betreffzeilen und Mail-Inhalten für automatisierte E-Mail-Sequenzen.

CRM-Unterstützung: Segmentierung von Kundendaten im CRM-System (Customer Relationship Management) durch KI-gestützte Mustererkennung.

Retargeting & Targeting: Grundlagen des intelligenten Zielgruppen-Targetings für Performance- und Retargeting-Kampagnen.

• Process Automation, Payment, Recht & Ethik

Prozess-Optimierung im Fulfillment: KI-Einsatzpotenziale bei der Lager- und Versandplanung sowie bei der Prognose und Reduzierung der Retourenquote.

Payment & Betrugserkennung: Funktionsweise KI-basierter Risikoprüfungen bei Payment Service Providern (PSP) zur Vermeidung von Chargebacks und Zahlungsausfällen.

Rechtliche Grundlagen & Ethik: Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), Urheberrecht bei KI-generierten Inhalten, Transparenzanforderungen und Nutzung von Consent Management Plattformen (CMP).