KI im E-Commerce: Pricing & Empfehlungen, die wirken

Von Datenbasis bis Live-Experiment: Dynamic Pricing und Recommendation Engines sauber aufsetzen, testen und steuern. Zu den Schwerpunkten gehören Use Cases, Grenzen und Risiken, Daten, Tracking und Feature-Design, Dynamic Pricing: Methoden, Regeln, Guardrails, Recommendation Engines: Grundlogiken und Architektur, Evaluation und Experiment-Design und Rollout, Betrieb und Organisation.

Die Schulung richtet sich an E-Commerce Managerinnen und E-Commerce Manager, Product Ownerinnen und Product Owner für Shop und Personalisierung, Data Analysts und BI-Verantwortliche im Handel, Marketing- und CRM-Verantwortliche mit KPI-Verantwortung und Alle, die Dynamic Pricing und Recommendation Engines bewerten, einführen oder steuern wollen.

Grundverständnis von E-Commerce-KPIs (z. B. Conversion Rate, Marge, Warenkorb). Keine Programmierkenntnisse erforderlich; Offenheit für Daten- und Experimentlogik ist hilfreich.

Zu den Schwerpunkten gehören Use Cases, Grenzen und Risiken, Daten, Tracking und Feature-Design, Dynamic Pricing: Methoden, Regeln, Guardrails, Recommendation Engines: Grundlogiken und Architektur, Evaluation und Experiment-Design und Rollout, Betrieb und Organisation.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Recommendation Engines: Grundlogiken und Architektur, Evaluation und Experiment-Design und Rollout, Betrieb und Organisation geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar richtet sich an alle, die KI im E-Commerce nicht als Blackbox einkaufen, sondern verstehen und steuern wollen; Du bekommst ein klares Bild davon, wie Dynamic Pricing und Recommendation Engines technisch und organisatorisch funktionieren und welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen,; Wir starten mit typischen Zielkonflikten: Umsatz gegen Marge, Personalisierung gegen Diversität, Geschwindigkeit gegen Kontrolle; Du lernst, wie Preisspiralen entstehen können, warum Empfehlungen Kannibalisierung auslösen können und welche rechtlichen und Fairness-Aspekte du berücksichtigen solltest,; Anschließend gehst du systematisch durch Daten und Tracking: Welche Events müssen konsistent erfasst werden,

Ja. „Recommendation Engines: Grundlogiken und Architektur“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Candidate Generation vs. Ranking: warum zwei Stufen?, Collaborative Filtering, Content-based, Hybrid, Cold Start: neue Produkte, neue Kundschaft und Erklärbarkeit: „Warum sehe ich das?“ sinnvoll nutzen.