Wie Künstliche Intelligenz das Affiliate-Business in der Fashion-Branche konkret verändert

Im Juli präsentierte Markus Kellermann auf der Tactixx Konferenz einen Vortrag zum Thema „Künstliche Intelligenz im Affiliate-Marketing“, der für viel Aufsehen sorgte.

Dennoch ergeben sich beim Thema KI weiterhin Fragen, wie diese das Business konkret verändern wird.

Am Beispiel der Fashion-Branche und eines fiktiven Fashion-Onlineshops haben wir einmal ein Szenario erstellt, wie KI zukünftig sowohl im Affiliate-Management, als auch im Onlineshop und der Zielgruppen-Ansprache Aufgaben erneuern und revolutionieren könnte.

Job-Aufgaben im Affiliate-Marketing:

  1. Automatisierte Datenanalyse:
    • Früher: Manuelle Überprüfung von Affiliate-Performance-Daten, zeitaufwändige Analysen.
    • Jetzt mit KI: Automatische Erkennung von Affiliate-Trends, Identifizierung von High-Performance-Partnern und Vorschläge für optimale Werbemaßnahmen.
  2. Persönliche Partner-Kommunikation:
    • Früher: Generische Nachrichten an alle Partner.
    • Jetzt mit KI: Personalisierte Kommunikationsstrategien, basierend auf der individuellen Performance und Vorlieben des Affiliates.
  3. Prognostik:
    • Früher: Schwierige Vorhersagen über zukünftige Trends und das Potenzial neuer Affiliates.
    • Jetzt mit KI: Vorausschauende Modelle, die die Wahrscheinlichkeit von zukünftigen Affiliate-Erfolgen und Markttrends einschätzen.
  4. Content-Erkennung:
    • Früher: Manuelle Überprüfung des Contents von Affiliates, um sicherzustellen, dass er den Markenrichtlinien entspricht.
    • Jetzt mit KI: Automatisierte Überprüfungen und Alerts bei Abweichungen, ohne menschliches Zutun.
  5. Affiliate-Potenzialerkennung:
    • Früher: Zeitaufwändige Recherche, um neue, vielversprechende Affiliates zu identifizieren.
    • Jetzt mit KI: Automatische Erkennung und Vorschläge für neue Partner basierend auf Algorithmen und Marktanalysen.

Zielgruppen/Kundenverhalten:

  1. Personalisierte Produktempfehlungen:
    • Früher: Generische Produktempfehlungen für alle Besucher.
    • Jetzt mit KI: Individuelle Vorschläge basierend auf dem Kaufverhalten und Interessen der einzelnen Kunden.
  2. Stilberatung:
    • Früher: Standardisierte Modeberatung, die sich an allgemeinen Trends orientiert.
    • Jetzt mit KI: Personalisierte Stilvorschläge, basierend auf KI-getriebenen Analysen des Kundenverhaltens.
  3. Mode-Trend-Prognose:
    • Früher: Trends basieren hauptsächlich auf Expertenmeinungen und saisonalen Veränderungen.
    • Jetzt mit KI: Vorhersagen werden anhand von Datenanalysen, Social Media Monitoring und anderen KI-Techniken gemacht.
  4. Kundenservice 24/7:
    • Früher: Kundenservice nur zu Geschäftszeiten.
    • Jetzt mit KI: Chatbots bieten Rund-um-die-Uhr-Support und beantworten häufig gestellte Fragen.
  5. Retourenprognose:
    • Früher: Schwierige Einschätzung der Rücksendequoten.
    • Jetzt mit KI: Präzise Prognosen basierend auf Kaufhistorie, Produktbewertungen und weiteren Datenpunkten.

Markt und Mitbewerber:

  1. Preisoptimierung:
    • Früher: Festlegen von Preisen basierend auf Kosten und allgemeinem Marktwissen.
    • Jetzt mit KI: Dynamische Preisgestaltung basierend auf Angebot, Nachfrage und Mitbewerberpreisen.
  2. Bestandsmanagement:
    • Früher: Schätzungen und manuelle Überwachung.
    • Jetzt mit KI: Automatische Anpassungen basierend auf Prognosen und aktuellen Verkaufstrends.
  3. Markenreputation:
    • Früher: Regelmäßiges manuelles Monitoring von Markenbewertungen und Social Media.
    • Jetzt mit KI: Echtzeit-Überwachung und Benachrichtigungen bei negativen Kommentaren oder Trends.
  4. Konkurrenzanalyse:
    • Früher: Manuelle Sammlung und Analyse von Daten der Mitbewerber.
    • Jetzt mit KI: Automatisierte Sammlung und Analyse von Daten in Echtzeit, inklusive Vorschlägen für Handlungsstrategien.
  5. Nachhaltigkeit und Ethik:
    • Früher: Fokus lag primär auf Profitabilität.
    • Jetzt mit KI: Erkennung von nachhaltigen und ethischen Trends, um sich als Marke besser zu positionieren und Kundenerwartungen zu erfüllen.

Mit diesen Veränderungen können Affiliate Manager:innen und Shopbetreiber:innen in der Fashion-Branche effizienter arbeiten, ihre Zielgruppen besser verstehen und ihre Position im Markt stärken. Es ist wichtig, diese Trends zu erkennen und sich ihnen anzupassen, um in einer von KI-getriebenen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Markus Kellermann
Markus Kellermannhttps://www.affiliateblog.de
Markus Kellermann ist bereits seit 1999 im Online-Marketing tätig und Geschäftsführender Gesellschafter der Digital-Marketing-Agentur xpose360 GmbH mit Sitz in Augsburg. Als Autor hat Markus Kellermann bereits eine Vielzahl von Artikeln in Fachmagazinen publiziert. Zudem organisiert er mit der Affiliate Conference, dem Affiliate Innovation Day und der Influencer Conference drei der bedeutendsten Online-Marketing-Veranstaltungen und betreibt neben dem Affiliate-Portal affiliateBLOG.de auch den Podcast Affiliate MusixX.
1,235FansGefällt mir
176FollowerFolgen
130AbonnentenAbonnieren

Verwandte Artikel

Die 10 Mega-Trends, die den Black...

Gastartikel von Tim Lomborg, Managing Director bei Awin Awin, die globale Affiliate-Marketing-Plattform, hat 10 Trends zusammengestellt, die einen...

Awin Fall Release 2024

Plattform-Updates verhelfen Unternehmen zu langfristigem und nachhaltigem Wachstum. Gastartikel von Dirk Hermanns Awin, die globale Affiliate-Marketing-Plattform, stellt neue Updates...

Awins Conversion Protection Initiative (CPI): Pro...

Die Einführung der Conversion Protection Initiative (CPI) von Awin steht kurz bevor und sorgt bereits jetzt für...

Affiliate-Marketing und Influencer-Marketing: Warum Linkster.co mit...

Die Grenzen zwischen Affiliate- und Influencer-Marketing verschwimmen zunehmend, und das nicht ohne Grund: Immer mehr Influencer setzen...