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

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

Daten, Guardrails und Experimente für KI-gestütztes Pricing und Empfehlungen im Online-Shop

Die wichtigsten Themen

Dynamic Pricing mit Guardrails

Recommendation Engines planen

Cold Start und Leakage vermeiden

A/B-Tests mit Holdouts

KPIs für Profit und Marge

Roadmap für Rollout und Betrieb

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.090,00 € netto (1.297,10 € brutto)
14. - 15.12.2026
15. - 16.02.2027
19. - 20.04.2027
07. - 08.06.2027
26. - 27.07.2027
04. - 05.10.2027

Online

Standardpreis: 1.090,00 € netto (1.297,10 € brutto)
14. - 15.12.2026
15. - 16.02.2027
19. - 20.04.2027
07. - 08.06.2027
26. - 27.07.2027
04. - 05.10.2027

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Wie die Planung abläuft, was ein Zuschnitt kostet und welche Themen wir abdecken, steht auf unserer Seite zu Inhouse Schulungen im Bereich KI im Einkauf.

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Fragen und Antworten zu KI im E-Commerce: Pricing & Empfehlungen, die wirken

Brauche ich Programmierkenntnisse für das Seminar?

Nein. Das Seminar arbeitet mit Konzepten, Datenanforderungen, KPI-Logik, Guardrails und Entscheidungsrahmen. Technische Zusammenhänge werden so erklärt, dass du sie für Briefings, Anbieterbewertung, Projektsteuerung und interne Abstimmung nutzen kannst.

Geht es stärker um Dynamic Pricing oder um Recommendation Engines?

Beide Themen werden systematisch behandelt. Du lernst die gemeinsame Daten- und Evaluationslogik kennen und erkennst die Unterschiede bei Zielen, Risiken, Modelllogiken und KPIs. Pricing wird vor allem über Marge, Elastizität und Guardrails betrachtet, Recommendations über Relevanz, Ranking, Platzierung und Kundenerlebnis.

Welche Daten werden für KI im E-Commerce betrachtet?

Im Mittelpunkt stehen Shop-Events wie View, Add-to-Cart, Purchase und Return, außerdem Produktattribute, Katalogqualität, Preise, Verfügbarkeiten, Saisoninformationen, Wettbewerbssignale und Kontextdaten. Entscheidend ist nicht die Datenmenge allein, sondern ob die Daten konsistent, auswertbar und für Experimente belastbar sind.

Welche KPIs sind für Pricing und Empfehlungen wichtig?

Neben CTR, Conversion Rate und Warenkorbwert betrachtet das Seminar bewusst Profit, Marge, Retouren, Verfügbarkeitseffekte, LTV und Guardrail-KPIs. So vermeidest du Optimierungen, die kurzfristig gut aussehen, aber Marge, Sortiment, Kundenzufriedenheit oder Markenwahrnehmung beschädigen.

Was bedeutet Cold Start bei Recommendation Engines?

Cold Start beschreibt Situationen, in denen für neue Produkte, neue Kundschaft oder neue Sessions noch zu wenig Verhaltensdaten vorliegen. Im Seminar lernst du, wie Produktattribute, Kontextdaten, hybride Empfehlungslogiken und sinnvolle Platzierungsregeln helfen, diese Phase strukturiert zu überbrücken.

Wie werden A/B-Tests im Seminar behandelt?

Du lernst, Experimente mit klaren Hypothesen, passenden Ziel-KPIs, Holdouts und Guardrail-KPIs zu planen. Dabei geht es auch um typische Messfehler wie Leakage, Bias, saisonale Effekte und Fehlinterpretationen von Offline-Metriken im Vergleich zu Online-Ergebnissen.

Ist das Seminar herstellerneutral?

Ja. Das Training konzentriert sich auf Methoden, Architekturentscheidungen, KPI-Steuerung und Betriebslogik. Die Inhalte lassen sich unabhängig von Shop-System, CDP, Pricing-Tool oder Recommendation Engine nutzen.

Welche Schulungen passen als Ergänzung?

Für eine stärkere Pricing-Vertiefung eignet sich KI-Preisstrategien. Für den Empfehlungsbereich passt KI-Empfehlungssysteme. Wenn du stärker aus Marketing- und Conversion-Sicht arbeitest, sind Marketing-Analytics mit KI und CRO mit KI-Insights sinnvolle Ergänzungen.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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