Constructor’s Eli Finkelshteyn über die Top 5 Zukunftstrends im E-Commerce

Ich habe mich schon immer für Data Science und Ingenieurwesen interessiert. Als ich aufwuchs, habe ich mir selbst beigebracht, wie man Computer baut und repariert und schließlich auch, wie man programmiert. In der Highschool habe ich bei Walgreens gearbeitet, und in meinen Pausen habe ich nach und nach ein dickes Buch über Computertechnik durchgearbeitet. Natürlich ist dieses Wissen heute überholt. Damals aber hat es mein Interesse an dem Gebiet geweckt, mir den Einstieg erleichtert und letztlich zu einer Liebe für Data Science und das Lösen von Problemen, die stark auf Statistik basieren, geführt.  

Ich habe mich auch sehr für Sprachen interessiert — eine Leidenschaft, die mich bis heute begleitet. Zu Hause habe ich Russisch gesprochen, in der Schule Englisch, daneben habe ich etwas Hebräisch und Aramäisch gelernt. Dann habe ich mich in der Highschool und an der Uni besonders für alte Sprachen begeistert. Es ist faszinierend, Texte zu lesen, die Menschen vor Tausenden von Jahren geschrieben haben. Diese Menschen waren ganz anders als wir heute, aber die Vorstellung, sie trotzdem noch verstehen zu können und über Witze zu lachen, die sie damals gemacht haben, fand ich irgendwie cool. Später habe ich noch etwas Spanisch, Kroatisch und Vietnamesisch gelernt und mich für Klang und Struktur verschiedener Sprachen interessiert.

Beide Interessen — Data Science und Sprachen — stehen in Verbindung zu dem, was ich heute mache. Um wirklich gute Produkterlebnisse beim Entdecken zu entwickeln, muss man Menschen verstehen, die ganz anders sind als man selbst: ihre Sprache, ihre Vorlieben, ihre Bedürfnisse und ihre Absichten. Und das in einer riesigen, übergeordneten Dimension, die eine starke Nutzung von Statistik verlangt, da es um Milliarden von Suchanfragen pro Woche geht. Ich bin überzeugt: Je besser uns das gelingt, desto bessere Erlebnisse schaffen wir für unsere Kund:innen und deren Kund:innen. 

Wie sind Sie zu diesem besonderen Karrierepfad gekommen?

Mir war nicht immer klar, dass ich Marken dabei helfen würde, Kund:innen mit den Produkten zu verbinden, die sie lieben. Aber das Fachgebiet passt sehr gut zu mir; ich arbeite wirklich gern in diesem Bereich.

Wie ich dazu gekommen bin: Ich habe meinen Master in Computerlinguistik gemacht und meine Abschlussarbeit über die Analyse der Sprecherstimmung in alten Sprachen geschrieben. Danach habe ich nach etwas gesucht, das all meine Interessen vereint. Ich mochte den Bereich Machine Learning im Data Science sehr, und ein großer Teil meines Interesses an Sprachen lag im psychologischen Aspekt, wie Wörter Menschen beeinflussen können. Deshalb war es naheliegend, mich mit Produktsuche und Nutzerintention auseinanderzusetzen.

Es brauchte dennoch einige Versuche, um den richtigen Weg zu finden. Ich war eine kurze Zeit als Data Engineer bei Tumblr tätig, als das Unternehmen noch ein Startup war, und habe dort an einem System zur Erkennung von Spam und Phishing gearbeitet. Ich habe aber gemerkt, dass das nichts für mich ist. Dann geschah etwas Glückliches: Eine Bildagentur suchte Kontakt zu mir. Sie suchten Hilfe im Bereich Suche — ein Thema, über das ich bis dahin nicht viel nachgedacht hatte, da ich davon ausging, Google hätte die Suchprobleme branchenübergreifend längst gelöst.

Aber ich habe schnell gemerkt, dass E-Commerce-Unternehmen, um Käufer:innen bei der Suche zu unterstützen, ein anderes Problem hatten, das Google nicht löste. Die Firmen bauten alle ihre eigenen Lösungen auf Suchmaschinen auf, die eigentlich nur auf Stichwortsuche ausgelegt waren (das sind auch heute noch die Engines, auf die die meisten Unternehmen setzen). 

Also habe ich als Suchingenieur bei Shutterstock in den Anfangsjahren gearbeitet und an der Suchmaschine und ihren Algorithmen mitentwickelt. Ich habe gesehen, wie selbst sehr kleine Veränderungen einen großen Einfluss auf das Geschäft hatten. Zum Beispiel habe ich daran mitgearbeitet, Wörter klanglich miteinander vergleichbar zu machen, um so Rechtschreibfehler bei Suchanfragen und Vorschlägen abzufangen. Das hat, als Shutterstock es in einem A/B-Test getestet hat, zu einer Steigerung der Conversion-Rate um 9,8 % geführt. 

Zu wissen, dass ich mit Tätigkeiten, die ich faszinierend finde, einen solch großen Einfluss auf das Unternehmen haben kann, hat meine lebenslange Begeisterung für Produktsuche und -entdeckung entfacht. Ab diesem Zeitpunkt wusste ich, dass ich meine Karriere im Bereich E-Commerce-Produktsuche und -entdeckung verbringen möchte. Später habe ich dann Constructor gegründet, um Einzelhändlern zu helfen, diese Herausforderungen erfolgreich zu meistern.

Können Sie die spannendste Geschichte erzählen, die Sie seit Ihrer Zeit in Ihrem Unternehmen erlebt haben?

Die aufregendste Zeit bei Constructor war für mich, als wir unseren ersten Unternehmenskunden live geschaltet haben: Jet.com, einen Online-Marktplatz, der später von Walmart übernommen und schließlich eingestellt wurde. 

Es war ein riesiger Meilenstein für unser Unternehmen. Damals hatten wir nur vier Mitarbeitende; ich habe den Großteil meiner Arbeit in Cafés und einem kostenlosen AWS Coworking Space in der Nähe meines Zuhauses erledigt. Und zu diesem Zeitpunkt hatten wir auch noch nicht unsere vollständige Plattform für die Produktsuche: Es gab lediglich die Autosuggest-Funktionalität von Constructor.

Deshalb war es unglaublich aufregend und befriedigend, dass ein großes Unternehmen auf uns setzte. Jet.com stand in direkter Konkurrenz zu Amazon und hatte enorme Mengen an Traffic – Tausende Suchanfragen pro Sekunde, die wir bewältigen mussten. Als sie sich darauf einließen, uns per A/B-Test zu überprüfen und wir nachweisen konnten, dass unser Autosuggest einen positiven Einfluss auf ihr Geschäft hatte, fühlte sich das an wie der Gewinn des Super Bowls – und dieses Gefühl wollte ich so oft wie möglich wiederholen. 

Selbst inmitten der Aufregung war uns klar, dass wir unsere komplette Plattform für Produktentdeckung und Suche fertigstellen mussten. Das haben wir einige Jahre später geschafft – und als dann frühe Kund:innen wie Sephora und Bonobos sich für uns entschieden, war das erneut ein bedeutender Moment. Auch sie sahen durch A/B-Tests, dass der Umsatzanstieg durch unsere Plattform die Kosten bei weitem überstieg, teilten unsere Vision und sind bis heute Kunden. Wir wussten, dass wir bereit für den „großen Auftritt“ waren – und das Geschäft nahm richtig Fahrt auf.

Heute setzen E-Commerce-Unternehmen weltweit Constructor ein, um ihren Käufer:innen hochgradig personalisierte Erlebnisse über alle Kanäle hinweg zu bieten. Wenn also jemand zum Beispiel auf einer Handelsseite nach „Hemden“ sucht, werden nicht irgendwelche x-beliebigen Hemden (oder Seiten über Seiten voller uninteressanter Hemden) angezeigt, sondern solche, die zu den Vorlieben der jeweiligen Person passen: Lieblingsmarke, Farben, Preisklasse usw. Oder wenn jemand auf einer Lebensmittelplattform nach Milch sucht und meist Bio-Produkte kauft, dann zeigen wir zuerst Bio-Milch an.

Wir personalisieren nicht zum Selbstzweck der Personalisierung, sodass es nicht immer auf den ersten Blick ersichtlich ist, doch die A/B-Tests sprechen für sich. Händler können die Ergebnisse und Empfehlungen unserer Plattform auch gezielt auf ihre KPIs wie Conversion, Bruttogewinn und mehr optimieren. 

Um diese wirksame Produktsuche und Personalisierung zu ermöglichen, berücksichtigt unsere Clickstream-basierte KI die Historie und das Verhalten der Käufer:innen über die digitalen Kanäle des Händlers hinweg (z. B.: Was wurde angeklickt? Worauf wurde die meiste aktive Zeit verwendet? Was wurde in den Warenkorb gelegt? Was wurde gekauft? usw.).

Wir werten außerdem die Angaben aus von Quizzes, die Händler ihren Kund:innen anbieten, und ziehen weitere Datenquellen des Händlers, wie z. B. Informationen aus dem Treueprogramm, heran, um ein umfassendes, aussagekräftiges Bild jedes Käufers und seiner Absichten zu erhalten. Unsere Plattform verfeinert die Ergebnisse und Erfahrungen Hunderte Millionen Male pro Tag, basierend auf den Suchanfragen der Käufer:innen und deren Interaktion mit den gezeigten Resultaten und Empfehlungen.

Was sind einige der interessantesten oder spannendsten Projekte, an denen Sie gerade arbeiten? Wie könnten diese Menschen helfen? 

Es gibt derzeit mehrere Projekte bei Constructor, die mich sehr begeistern – einige richten sich an die Endkund:innen, andere unterstützen das Handelsmanagement.

Oftmals haben Kund:innen Bedürfnisse bei der Produktsuche, die von traditionellen Such- und Browse-Technologien nicht abgedeckt werden. Um die gewünschten Produkte zu finden, müssten sie sich intensiver einbringen – als lediglich kurze Begriffe und Stichworte einzugeben – werden dabei aber von der vorhandenen Technologie eingeschränkt.

Eines unserer neueren Produkte, Quizzes, begegnet genau diesem Problem. Es erlaubt Händlern, ihren Online-Kund:innen eine Reihe kurzer Fragen zu stellen – ähnlich wie es eine Beratung im Geschäft tun würde. Basierend auf den individuellen Antworten kann der Händler dann unmittelbar und dynamisch personalisierte Empfehlungen und Ratgeber ausspielen. Suchen beispielsweise Käufer:innen nach Geschenken für ihren Neffen, wissen aber nicht, was sie besorgen sollen, erhalten sie nach wenigen Fragen (Alter, Hobbys, Interessen, Lieblingsmarken usw.) passgenaue, individuelle Empfehlungen, sodass sie mit gutem Gefühl kaufen können.

Zu weiteren Projekten und Ideen: Die Anwendung von ChatGPT und den zugrundeliegenden Technologien (Large Language Models – LLMs – und Transformern) auf die E-Commerce-Produktsuche ist ein Thema, das uns und unsere Handelspartner extrem begeistert. Heutzutage gibt es kaum etwas Transformierenderes und Diskutierteres im Business als ChatGPT. Doch statt einfach nur auf den "ChatGPT-Zug" aufzuspringen, weil es „cool“ ist, halten wir es für wichtig, die neuen KI-Felder sinnvoll für Händler und Kund:innen einzusetzen. 

Daher bin ich besonders gespannt, wie ChatGPT wertvolle Veränderungen im Online-Suchverhalten bringen kann. Die knappen Interaktionen, wie Menschen heute mit E-Commerce-Suchmaschinen umgehen, funktionieren in manchen Fällen – sind aber nicht immer die beste Art, zu suchen. Manchmal möchten Kund:innen ausführlichere Fragen oder komplexere Wünsche formulieren, etwa: „Welches Dessert kann ich für jemanden zubereiten, der Erdbeeren und Blaubeeren mag und glutenfrei isst?“ Oder: „Ich gehe im Mai zu einer Hochzeitsfeier im Garten in Südkalifornien. Was sollte ich anziehen?“

ChatGPT kann solche Fragen verstehen und beantworten. Dennoch gibt es Einschränkungen: Es kennt nicht alle Artikel im Produktkatalog eines Händlers und weiß auch nicht um die Präferenzen und die Historie jedes einzelnen Kunden mit der Marke. Daher sehen wir eine große Chance, ChatGPT mit der Produktentdeckungsplattform und Personalisierungstechnologie von Constructor zu erweitern und zu integrieren – damit die Antworten, die Einkäufer erhalten, nicht nur sinnvoll, sondern auch hochgradig personalisiert und auf die KPIs der Händler zugeschnitten sind. Wir haben in diesem Bereich ein Beta-Produkt bereit, das bereits von mehreren unserer Einzelhandelskunden integriert und getestet wird. Unten sehen Sie ein Video mit Anwendungsbeispielen.

Constructor ChatGPT shopping assistant experiment

Und wie schon erwähnt, machen wir auch auf der E-Commerce-Merchandising-Seite viele spannende und nützliche Dinge—wir geben Merchandisern Tools an die Hand, die sie für strategischere Aufgaben freistellen. Viele der Merchandiser, die unsere Plattform nutzen, verbrachten früher viel Zeit mit repetitiven und manuellen Aufgaben: Recherche und Festlegung von Synonymen für Suchbegriffe, Korrektur schlechter Suchergebnisse, Erstellung von Lösungen für Tippfehler, manuelle Implementierung von Seitenweiterleitungen und so weiter. 

Die KI von Constructor automatisiert viele dieser Aufgaben, sodass Merchandiser sich auf andere Dinge konzentrieren können. Wir haben von Kunden wie Birkenstock gehört, dass sie mit Constructor den manuellen Aufwand um 20 % reduzieren konnten. Jetzt haben Merchandiser mehr Spielraum, neue Kampagnen und Ideen auszuprobieren.

Sie können unsere Plattform auch nutzen, um Feedback zu erhalten: „Wie wird sich diese Änderung auf die Konversionsraten auswirken?“ „Welche Kompromisse ergeben sich bei der Umsetzung solcher Kampagnen?“ Solche Möglichkeiten gab es für Merchandiser bisher kaum. In meinen Augen sind sie aber entscheidend für die Zukunft des E-Commerce und dafür, dass Unternehmen ihren Kunden großartige Erlebnisse bieten können, die auch wirtschaftlich funktionieren.

Welche drei Eigenschaften an Ihnen haben Ihrer Meinung nach zu Ihrem Erfolg beigetragen?

Ganz ehrlich: Ich glaube, ich habe noch eine Menge zu lernen, und vieles von dem, was mich hierher gebracht hat, war Glück. Ich würde gerne behaupten, es läge nur an mir, aber ich denke, das Element Glück trifft auf die meisten Führungskräfte zu. Wir arbeiten unglaublich hart, natürlich – aber es gibt diesen essentiellen und schwer greifbaren Aspekt, zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein und die richtigen Leute zu treffen, damit das eigene Unternehmen wirklich durchstartet.

Für mich bedeutete das, dass ich das große Glück hatte, Dan McCormick kennenzulernen, als ich bei Shutterstock arbeitete. Damals war er dort CTO und der Chef meines Chefs, der wiederum mein Chef war. Dan ging ein großes Risiko ein, mit mir ein Start-up zu gründen; gemeinsam gründeten wir Constructor.

Ich hatte auch das große Glück, auf unglaublich freundliche und visionäre Menschen zu treffen, die in den frühen Tagen von Constructor bereit waren, mir zu vertrauen. Damals gingen Kunden wie Sephora und Bonobos das Risiko ein, als junges Start-up mit uns zusammenzuarbeiten, und wir waren ihnen sehr dankbar. Sie hätten das nicht tun müssen – und Geschäftspartner in diesen Unternehmen haben wahrscheinlich für uns sogar ihre Jobs aufs Spiel gesetzt. Diese Menschen wissen, dass sie gemeint sind, und sie werden immer einen besonderen Platz in meinem Herzen haben. Ohne sie gäbe es unser Unternehmen nicht.

Bescheidenheit ist eine weitere Eigenschaft, die ich für wichtig halte. Es wird immer Dinge geben, die man nicht weiß, und es ist wichtig, sich damit wohlzufühlen. Es ist völlig in Ordnung zu sagen: „Ich weiß die Antwort nicht, aber ich suche jemanden, der mir helfen kann. Ich lese viel und informiere mich.“ Genau so lernt man und wird besser.

Und schließlich ist eine angeborene Neugier oft ein großer Vorteil. Ich finde viele unterschiedliche Themen spannend, und das hat mir in meiner Arbeit sehr geholfen. Immer wenn wir für das Unternehmen Dinge herausfinden mussten, die ich selbst nicht wusste, war das für mich ein Anreiz, etwas Neues zu lernen – und das fand ich sehr aufregend.

Was war die ursprüngliche Vision für Ihr E-Commerce-Geschäft? Für welche Probleme Ihrer Kunden wollten Sie eine Lösung finden?

Wie ich schon erwähnt habe, war meine erste Erfahrung mit Produktentdeckung die Tätigkeit als Search Engineer bei Shutterstock. Mir machte diese Arbeit wirklich Spaß, aber gleichzeitig fragte ich mich: Hat das einen echten Einfluss? Arbeite ich an einem „Wissenschaftsprojekt“ oder an etwas, das wirklich einen Unterschied macht? 

Durch A/B-Tests habe ich gesehen, dass unsere Arbeit tatsächlich einen Unterschied machte – die Kundenerfahrung wie auch das Geschäftsergebnis wurden verbessert. Deshalb wollte ich diese Art von Veränderung in größerem Maßstab für viele weitere E-Commerce-Unternehmen bewirken – ihnen helfen, Suchergebnisse besser in Umsatz zu verwandeln.

Und ich wollte dies mit Suchtechnologie umsetzen, die speziell für den E-Commerce entwickelt wurde. Die Open-Source-Such- und Produktentdeckungstechnologie, die wir bei Shutterstock (und viele andere E-Commerce-Unternehmen damals) genutzt haben, war begrenzt – sie war nicht auf E-Commerce ausgerichtet und nicht auf die Optimierung von Konversionen zugeschnitten. 

Als Dan und ich Constructor gründeten, wollten wir deshalb eine Produkt-Such- und Entdeckungsplattform für den E-Commerce entwickeln – und zwar richtig gut. Im Grunde wollten wir das System bauen, von dem wir immer geträumt hatten, das wir aber niemals in einer einzelnen E-Commerce-Firma hätten aufbauen können, weil es zu riskant, zu zeitaufwändig und zu kapitalintensiv geworden wäre. Unsere Überlegung: Wenn wir es richtig machen und die gewünschten Ergebnisse liefern, müsste kein E-Commerce-Unternehmen diese Plattform je wieder selbst bauen.

Außerdem ist es für die meisten Unternehmen nicht einfach oder machbar, eine erfolgreiche Plattform für die Produktsuche und -entdeckung intern aufzubauen. Ihre eigenen Teams sind oft durch Ressourcen eingeschränkt, was viele Entscheidungen beeinflusst. Bei Shutterstock waren wir bei Such- und Discovery-Projekten extrem stolz auf unsere Ergebnisse – aber im Vergleich zu Amazon, das über weitaus mehr Ressourcen verfügt, war es, als hätten wir gerade das Einmaleins erfunden, während sie schon Integralrechnung beherrschen.

Mit Constructor wollten wir daher auch die Produktsuche und -entdeckung demokratisieren und "das Spielfeld ebnen" – denn mehr Wettbewerb und bessere Kundenerlebnisse sind sowohl für Händler als auch für Käufer von Vorteil.

Wie sehen Sie die Entwicklung der E-Commerce-Branche in den kommenden Jahren?

Die Art und Weise, wie Menschen Produkte online suchen – sich auf Stichworte verlassen, keine ganzen Sätze verwenden können, um ihre Bedürfnisse zu erklären, und einfach auf das Beste hoffen – sowie die Art und Weise, wie sie Produkte entdecken, hat sich in über 30 Jahren kaum verändert. Aber da Verbraucher weiterhin bessere digitale Erfahrungen erwarten – und da Automatisierung, Transformer (die Technologie, auf der ChatGPT basiert und die wir in den letzten Jahren auch bei Constructor nutzen) und andere KI-Technologien an Bedeutung gewinnen – werden wir sehr schnelle, transformative Veränderungen im E-Commerce erleben (Wortspiel beabsichtigt). 

Händler werden flexiblere und bessere Wege haben, ihr Inventar online zu präsentieren, und Käufer werden neue Möglichkeiten haben, die passenden Produkte zu finden und mit der Suchfunktion zu interagieren. Außerdem werden sich die E-Commerce-Aktivitäten der Händler immer stärker mit ihren stationären Geschäften verflechten und voneinander abhängig werden, sodass die traditionelle Trennung zwischen Ladengeschäft und digitalem Handel viel unschärfer wird. 

Nicht jede Veränderung wird zum Besseren führen. Wie bei neuartigen Technologien wie ChatGPT kürzlich zu beobachten war, herrscht oft ein Riesenandrang, irgendetwas zu machen, um auf den Hype aufzuspringen. Aber etwas nur deshalb auf KI-Basis zu erschaffen, weil es KI enthält, ist ein Fehler. E-Commerce-Unternehmen müssen sich fragen: Welches Problem oder welchen Schmerzpunkt wollen wir lösen? Wie können wir ChatGPT, andere KI oder auch Nicht-KI-Technologien einsetzen, um einen besseren Weg zu bieten? Wer Neues und Cooles mit echtem Nutzen kombiniert – etwas schafft, das Kunden immer wieder nutzen und das dem Unternehmen echten Mehrwert bringt –, ist für den Erfolg bestens aufgestellt.

Wie balancieren Sie den Bedarf an Innovation und Experimentierfreude mit der Aufrechterhaltung einer stabilen und zuverlässigen E-Commerce-Infrastruktur?

Das ist wirklich eine sehr gute Frage, und sie erfordert einen gut durchdachten und ausgewogenen Ansatz. Man muss wissen, wo es in Ordnung ist, zu experimentieren, und wo es besser ist, keine Risiken einzugehen.

Zum Beispiel: Wenn es um unsere zentralen Dienste bei Constructor geht, würden wir niemals etwas veröffentlichen, das nicht gründlich getestet wurde. Updates oder Verbesserungen durchlaufen eine Vielzahl an Unit- und Stabilitätstests: Es werden mehrere Tage mit früherem Traffic gegen den neuen Code laufen gelassen, um sicherzustellen, dass er stabil bleibt. Außerdem müssen mehrere Personen neuen Code vor dem Produktivgang gründlich prüfen. Kurz gesagt: Wir sind sehr vorsichtig, und genau deshalb haben wir nie Ausfallzeiten und das Kernsystem ist in der gesamten Firmengeschichte nie ausgefallen.

Was die Förderung von Innovation angeht, arbeiten wir oft mit Kunden zusammen, die an der Spitze stehen wollen und die neuesten, angesagtesten Technologien integrieren möchten. Wir bemühen uns, nützliche und innovative Ideen und Lösungen zu entwickeln und kommunizieren offen, welche davon sich noch im Experimentierstadium befinden.

Andere unserer Kunden verfolgen einen vorsichtigeren Ansatz. Sie warten oft ab, bis weitere E-Commerce-Unternehmen, die mit uns zusammenarbeiten, live gegangen sind und messbares Wachstum verzeichnen können, und fragen dann nach, ob sie es auch ausprobieren dürfen. Beide Herangehensweisen haben ihre Berechtigung und unterstreichen die unterschiedlichen Wege, wie E-Commerce-Firmen ihr Geschäft betreiben.

Welche fünf aufkommenden Trends werden Ihrer Meinung nach den größten Einfluss auf die Zukunft des Online-Shoppings haben?

5 Ecommerce Trends Shaping the Future of Online Shopping from Constructor CEO, Eli Finkelshteyn

1. Völlig neue Formen der Produktentdeckung. Ehrlich gesagt ist das das Thema, das mich am meisten begeistert. Und es ist nicht nur eine Wunschvorstellung. Die Art, wie Menschen Produkte beim Onlineshopping entdecken, wird sich erweitern und verändern. Verbraucher werden nicht mehr darauf beschränkt sein, nur zu suchen, zu stöbern oder Empfehlungen zu betrachten. Es werden völlig neue Formen der Produktsuche im E-Commerce entstehen, die es momentan noch gar nicht gibt.

Wir bekommen mit Technologien wie ChatGPT einen ersten Einblick, wie diese Zukunft aussehen könnte. Aktuell müssen Menschen Produkte auf eine Weise suchen, die von Suchmaschinen verstanden wird: mit knappen Suchbegriffen, fast schon wie ein Höhlenmensch. Manchmal reicht das für Käufer, um zu finden, was sie suchen.

Aber immer dann, wenn man ausführlicher, detaillierter oder offener suchen muss – zum Beispiel: „Welche Zutaten brauche ich für eine Zitronen-Baiser-Torte?“ oder „Ich lebe in Florida, beginne gerade mit dem Joggen und möchte praktische, aber stylische Laufkleidung“ – kann ChatGPT helfen. Indem Transformer (das „T" in ChatGPT) mit E-Commerce-Daten trainiert werden – und Personalisierung-Technologie integriert wird –, ergibt sich die Chance, transformative und nützliche Erlebnisse zur Produktentdeckung zu schaffen.

Doch das kratzt nur an der Oberfläche dessen, was möglich ist. E-Commerce-Unternehmen erkennen, dass Such- und Stöberfunktionen zwar nützlich, aber nicht perfekt sind: Die Zukunft wird aus Suchen und Stöbern bestehen, kombiniert mit weiteren Möglichkeiten zur Produktentdeckung, um den weitreichenden Bedürfnissen der Käufer besser gerecht zu werden.

2. Suchergebnisse auf neue, innovative Arten anzeigen. Wenn es um die Darstellung von Suchergebnissen geht, stecken wir immer noch in den 1990er Jahren fest. Es wurde kaum in Experimente mit der Benutzeroberfläche (UI) investiert, und eine Veränderung ist längst überfällig.

Was ich damit meine: Wenn Sie in einer Suchmaschine nach einem Produkt suchen, werden die Ergebnisse meist in einem Gitter ausgegeben, das einige Spalten breit ist und mehrere Zeilen hat. Ist das die optimale Art, Produkte anzuzeigen? Nein – aber es ist eine einfache Art, Informationen aus einer Datenbank darzustellen. Diese Norm zu durchbrechen wird passieren und es wird sich für die Unternehmen auszahlen, die es gut machen, denn sie können ihren Kunden ein besseres Erlebnis bieten und ihre Markenidentität besser definieren.

Im stationären Handel haben sie dies bereits gemeistert. Wenn Sie in einem Geschäft eines Einzelhändlers vor Ort suchen, wird der Aufwand, den sie in die Präsentation und Auswahl ihrer Produkte stecken, deutlich: Von dem, was auf die Schaufensterpuppe kommt, wo diese platziert ist, wie die Präsentationsflächen gestaltet sind, was die Mitarbeiter tragen und so weiter. Diese Details heben die Händler voneinander ab und vermitteln Ihnen ein Gefühl für deren Marke. Beim Online-Shopping ist solch kreative Präsentation ebenfalls möglich. 

Denken Sie an den Unterschied zwischen einem Apple Store, einem Walmart und einem hochwertigen Modegeschäft. Es ist ein völlig anderes Erlebnis, diese drei Geschäfte zu betreten. Besuchen Sie anschließend deren Websites und suchen Sie nach etwas. Alle Benutzeroberflächen und Darstellungen sind im Grunde gleich. Es gibt so viel Potenzial, sich im UI-Bereich zu differenzieren, und ich glaube, den meisten ist das gar nicht bewusst.

3. Stärkere Befähigung von Online-Merchandisern. Wie bereits erwähnt, sind stationäre Läden heute ausgesprochen gut darin, ihr Angebot zu kuratieren – so sehr, dass Kunden oft nicht merken, wie viel Mühe in die Präsentation gesteckt wurde. Diese Geschäfte und deren Mitarbeiter benötigen die richtigen Werkzeuge, um Produkte ansprechend und einladend zu präsentieren. Auch im Onlinehandel brauchen Händler passende Tools, um ihr Sortiment zu präsentieren und ihre Produktzusammenstellung ins rechte Licht zu rücken – die Präsentation sollte die Marke widerspiegeln. Online wird das ein wenig komplexer, da die zusätzliche und notwendige Dimension der Personalisierung für jeden Besucher hinzukommt.

Daher wird sowohl die Anzahl als auch die Raffinesse der Tools für Online-Merchandiser zunehmen. Und obwohl viele dieser Tools KI-basiert sein werden, werden sie die menschlichen Merchandiser nicht ersetzen, denn diese prägen zu einem großen Teil die Identität einer Marke – und das ist ebenso Kunst wie Wissenschaft. Diese Merchandiser müssen strategische Entscheidungen treffen, wie die Markenidentität am besten vermittelt werden kann. Würde man alles komplett der KI überlassen, entstünden zu viele identische Online-Shops – deshalb bleiben menschliche Entscheidungen essenziell. Menschen wissen am besten, wie man für andere Menschen angenehme Erlebnisse schafft.

Außerdem dürfen KI-Tools, die Merchandiser effektiv unterstützen, keine „Black-Box“-Lösungen sein. Es ist wichtig, dass die zugrundeliegenden Algorithmen für die Merchandiser durchschaubar sind, damit sie verstehen, wie das System arbeitet und sie die Empfehlungen der KI bei Bedarf übersteuern können.

4. Nützlichere Personalisierung: „Ein digitales Zuhause.“ In ihren Anfangszeiten war Personalisierung oft ein bloßer Gag, nervig oder aufdringlich – etwa wie eine Anzeige, die einen im Netz verfolgt und ein Produkt zeigt, das man einmal angesehen hat. Wir sehen inzwischen die Anfänge einer besseren, sinnvolleren Personalisierung auf Einzelhandels-Websites – zum Teil dank eines besseren und vorsichtigeren Umgangs mit Kundendaten und eines geringeren Einsatzes von Drittanbieterdaten für die Personalisierung.

Spotify und Netflix sind gute Beispiele dafür, was möglich ist: Sie nutzen die Daten, die Kunden ihnen direkt geben („Zero-Party-Daten“, weil die Kunden aktiv wollen, dass die Seite das über sie weiß), um individuelle Erlebnisse zu schaffen. Und die Nutzer wollen ihre Daten mit ihnen teilen; ich „like“ auf Spotify gezielt Lieder, die mir gefallen, weil ich gern ähnliche Empfehlungen erhalten möchte. Für Verbraucher ist der Nutzen des Datenteilaustauschs und der Interaktion somit klar und sie erhalten sofortige Vorteile. 

Auch die Personalisierung im Handel wird diesem Weg folgen, indem sie sich stärker auf die ausdrücklich von Kunden bereitgestellten Daten stützt und den Nutzen dieses Austauschs sichtbar macht. Genau das macht Constructor mit unserem Quizzes-Produkt – sofortige, personalisierte Empfehlungen auf Basis der Antworten von Kunden auf kurze Umfragen. Die Nutzung solcher Zero-Party-Daten – gemeinsam mit Erstsitzungsdaten wie Klick- oder Nutzungsverhalten – ermöglicht relevante und hochgradig personalisierte Erlebnisse, die die Privatsphäre der Kunden respektieren.

Spotify und Netflix sind zudem hervorragend darin, ein „digitales Zuhause“ für Nutzer zu schaffen: Ein Konto oder eine Plattform, die vertraut, leicht bedienbar und individuell zugeschnitten ist. Damit Einzelhändler erfolgreich mit Unternehmen wie Amazon konkurrieren können, müssen auch sie solch ein personalisiertes digitales Zuhause erschaffen, in dem Online-Shopper das Gefühl haben, ihren Lieblingsladen oder ihre Lieblingsbar zu betreten, wo der Inhaber sie kennt und auf ihre Wünsche eingeht. 

Damit sich Kunden wirklich zuhause fühlen, muss die Personalisierung konsequent weiterentwickelt werden: weg vom aufdringlichen Gimmick hin zu echter Selbstbestimmung und Empathie. Wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung. Die Unternehmen, die den Wandel am schnellsten und besten hinbekommen, werden am loyalsten Nutzer binden können.

5. Die fortschreitende Verschmelzung von digitalen und stationären Einkaufserlebnissen. Diese Bereiche waren traditionell strikt getrennt: eigene Teams, separate Daten, unterschiedliche Erlebnisse. Doch für Verbraucher ist es immer dieselbe Marke, richtig? Verschiedene Erlebnisse führen zu Verwirrung und Frust, während der Komfort von Omnichannel-Erlebnissen sowohl Kunden als auch Händlern zugutekommt. Außerdem ist es eine weitere Möglichkeit, die vernetzte, personalisierte Einkaufserfahrung von einem Kontaktpunkt zum nächsten fortzuführen. 

Erwarten Sie daher, dass die Grenze zwischen digitalen und physischen Geschäften weiterhin verschwimmt – mit mehr „Online kaufen, im Geschäft abholen“-Optionen, dem Einsatz von mobilen Apps und Beacon-Technologie, um Produkte im Laden zu finden, und einer personalisierten Echtzeitansprache, die durch kanalübergreifende Daten ermöglicht wird. Für Einzelhändler werden digitale Kampagnen die Maßnahmen in den stationären Filialen unterstützen und umgekehrt.

Wenn es darum geht, durchgängig ganzheitliche und vernetzte Customer Journeys zu bieten, sind wir als Branche dort schon angekommen? Noch lange nicht. Aber es ist die Zukunft: Sie ist technisch möglich und wird ein weitaus besseres Kundenerlebnis ermöglichen. Händler, die diesen Weg zuerst gehen, werden davon profitieren.

Gab es einen vergangenen Trend, der jetzt gängige Praxis im E-Commerce ist, auf den Sie 50 % mehr Zeit hätten verwenden sollen? Welcher und warum?

Noch vor einem Jahr war es sehr schwierig, neue Arten oder Formen der Produktsuche zu fördern oder umzusetzen – es war ein echter Kampf. Es hat viel Zeit und Überzeugungsarbeit gekostet, Menschen dazu zu bringen, neue Ideen auszuprobieren. Wir haben daran gearbeitet, aber weniger, als ich es mir gewünscht hätte, einfach weil der Markt dafür nicht bereit war.

Doch diese Einstellung und Zurückhaltung schien sich über Nacht zu verändern, als ChatGPT auf den Markt kam. Es hat allen die Augen dafür geöffnet, dass es neue Formen der Produktsuche geben wird – und das Interesse der Unternehmen, diese auszuprobieren und voranzutreiben, deutlich gesteigert. Was früher eine Herausforderung war, ist nun wesentlich leichter geworden, da Marken jetzt aktiv auf uns zukommen und fragen, ob wir etwas Neues rund um ChatGPT anbieten.

Und wir haben viele Ideen – wie zum Beispiel die Personalisierung und Produktkataloginformationen mit generativer KI zu verknüpfen, wie ich bereits erwähnt habe. Wir arbeiten auch daran, LLMs und Transformer einzusetzen, um bessere Produktsuchen zu ermöglichen und irrelevante Suchergebnisse herauszufiltern. Diese Arbeit könnte für die Unternehmen unserer Kunden sogar einen noch größeren Einfluss haben als die „konversationalen Commerce“-Anwendungen von ChatGPT; das werden wir sehen, während wir weiter experimentieren und testen.

Auf der einen Seite haben wir also eine großartige Chance, für die ich dankbar bin. Doch diese Chance bringt auch die Verpflichtung mit sich, Produkte verantwortungsvoll zu entwickeln und echten Mehrwert zu bieten. Wir befinden uns gerade mitten in einem Hype-Zyklus, weil die Begeisterung der Kund*innen neue Möglichkeiten schafft. Leider mischen sich dann viele Unternehmen mit „Schlangenöl“-Produkten in den Markt. Und dieses „Schlangenöl“ sorgt am Ende dafür, dass ein Hype-Zyklus in ein Tal der Enttäuschung umschlägt.

Deshalb sind wir immer sehr transparent, wenn wir an experimentellen Ideen arbeiten. Wir wissen nicht, ob sie das nächste große Ding werden, aber wir freuen uns darauf, es herauszufinden. Und wenn Kund*innen als Betatester dieser Innovationen dabei sein wollen, begrüßen wir das sehr. Sie wissen, dass wir uns bemühen, Begeisterung mit Bescheidenheit in Einklang zu bringen und verantwortungsvoll mit ihnen und ihren Kund*innen umzugehen.

Wenn Sie nach vorne blicken, was sind die größten Chancen und Herausforderungen für die E-Commerce-Branche, und wie planen Sie, diesen in den kommenden Jahren zu begegnen?

Es gibt viele Möglichkeiten, die Interaktion von Käufer*innen mit E-Commerce-Websites zu verbessern und auszubauen. Wie bereits erwähnt, steckt heute noch viel Funktionalität in Konzepten fest, die in den 1990ern erfunden wurden – Zeit für Veränderungen. Da sich die Technik weiterhin rasant weiterentwickelt, stehen wir an der Schwelle dazu. Es ist eine spannende Zeit und eine Chance, das Kundenerlebnis zu optimieren und bessere Ergebnisse für E-Commerce-Unternehmen zu erzielen: eine Win-Win-Situation.

Die Herausforderung besteht derzeit, in allen Bereichen des E-Commerce, darin, das technisch Machbare mit dem Ethischen zu verbinden und echten Mehrwert zu schaffen. Ich bin fest davon überzeugt, dass KI ethisch und verantwortungsvoll eingesetzt werden sollte und dass Kundendaten auf eine Weise verwendet werden, die Privatsphäre respektiert und Nutzen bringt. 

Außerdem ist es heute leicht, sich von der nächsten „glänzenden neuen Sache“ in der Tech-Welt blenden zu lassen. Doch wenn Unternehmen eine neue Technologie nur einführen, weil sie cool klingt – oder einfach um behaupten zu können, sie hätten sie – entsteht oft etwas, das die Konsument*innen zwei- oder dreimal ausprobieren und dann aufgeben. Wir haben schon viele solcher Spielereien scheitern gesehen – und werden noch mehr davon sehen.

Insbesondere stehen wir noch ganz am Anfang dessen, was mit generativer KI möglich ist. Bei Constructor sind wir sehr gespannt auf unsere Experimente in diesem Bereich. Mit neuen Projekten und Aktivitäten bleiben wir unserem Leitmotiv verpflichtet: dem echten Mehrwert. Das ist der Kern dessen, was Constructor tut.

Zu unseren Leitprinzipien gehört das Versprechen, uns zu fragen: Ist das, was wir schaffen, vorteilhaft für Konsument*in und Händler*in? Während wir voranschreiten, ist es unser Ziel, mit Technologie das bestmögliche Erlebnis für Konsument*innen und Händler*innen zu bieten.

Wenn Sie eine Bewegung starten könnten, die den meisten Menschen den größten Nutzen bringt – welche wäre das?

Das ist eine schwierige Frage. Ich verbringe einen Großteil meiner Zeit in der Geschäftswelt. Es gibt weitaus klügere Menschen als mich, die sich mit noch wichtigeren Problemen wie dem Welthunger beschäftigen, deshalb hoffe ich, es ist in Ordnung, wenn ich meine Antwort auf den Geschäftsbereich beziehe – weil ich denke, dass ich dort am meisten bewirken kann. Mehr Organisationen sollten sich verpflichtet fühlen, echte Partnerschaften mit den Menschen einzugehen, mit denen sie Geschäfte machen. Es sollte die Erwartung herrschen, dass Vertrauen verdient werden muss – und es ist die Aufgabe des Anbieters, sich dieses Vertrauen zu erarbeiten.

Wenn man sich anschaut, wie traditionelle Anbieter strukturiert sind, gibt es einen Verkäufer, der Ihnen ein Produkt verkauft – und sobald Sie es gekauft haben, werden Sie an jemand anderen übergeben. Sie sprechen dann nicht mehr mit der Person, bei der Sie das Produkt ursprünglich gekauft haben. Und diese Person war ohnehin nicht an der Entwicklung des Produkts beteiligt, sodass sie Ihnen nur eingeschränkt helfen kann. Es gäbe viel mehr Vertrauen und zufriedenere Menschen in der Geschäftswelt, wenn eine stärkere Kultur der Verantwortlichkeit, bessere und transparentere Übergaben und ein echtes Bekenntnis zum Aufbau echter Partnerschaften vorherrschen würden.

Heutzutage wird viel Zeit und Geld in die Bewertung von Anbietern investiert – aus gutem Grund: So viele haben das Vertrauen ihrer Kunden enttäuscht, sodass eben diese Kunden wissen, dass sie sehr genau prüfen müssen, mit wem sie zusammenarbeiten. Ich glaube einfach, die Welt wäre ein deutlich besserer Ort, wenn mehr Unternehmen sagen würden: „Ich will Ihr Vertrauen gewinnen, bevor Sie mich bezahlen“, und es dann wirklich priorisieren würden, dieses Vertrauensverhältnis aufzubauen – nicht nur um einen Kunden zu halten, sondern das Übliche zu übertreffen und eine echte Partnerschaft zu etablieren.

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