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

Webinar - PROKODA GmbH

KI im E-Commerce: Pricing und Empfehlungen, die wirken
Termin Ort Preis*
20.04.2026- 21.04.2026 München 1.297,10 €
20.04.2026- 21.04.2026 online 1.297,10 €
20.07.2026- 21.07.2026 München 1.297,10 €
20.07.2026- 21.07.2026 online 1.297,10 €
19.10.2026- 20.10.2026 online 1.297,10 €
19.10.2026- 20.10.2026 München 1.297,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Use Cases, Grenzen und Risiken
    • Dynamic Pricing vs. Promotion-Logik: wann lohnt sich was?
    • Recommendation Engines: Umsatzhebel und typische Fehlannahmen
    • Risiken: Preisspiralen, Filterblasen, Kannibalisierung
    • Recht und Fairness: Transparenz, Diskriminierung, Wettbewerbsrecht
  • Daten, Tracking und Feature-Design
    • Events im Shop: View, Add-to-Cart, Purchase, Return
    • Produkt- und Kundendaten: Katalogqualität, Attribute, Verfügbarkeit
    • Features für Pricing: Nachfrage, Saison, Wettbewerb, Lager
    • Features für Empfehlungen: Kontext, Session, Affinitäten
  • Dynamic Pricing: Methoden, Regeln, Guardrails
    • Preisanker, Elastizität, Margen und Mindestpreise
    • Regelbasierte Ansätze vs. ML-Modelle
    • Guardrails: Preisänderungsfrequenz, Rundungen, MAP
    • Monitoring: Profit, Conversion, Retouren, Beschwerden
  • Recommendation Engines: Grundlogiken und Architektur
    • Candidate Generation vs. Ranking: warum zwei Stufen?
    • Collaborative Filtering, Content-based, Hybrid
    • Cold Start: neue Produkte, neue Kundschaft
    • Erklärbarkeit: „Warum sehe ich das?“ sinnvoll nutzen
  • Evaluation und Experiment-Design
    • Offline-Metriken: Precision/Recall, MAP, NDCG
    • Online-KPIs: CTR, CVR, AOV, Profit, LTV
    • A/B-Tests, Holdouts, Guardrail-KPIs
    • Bias und Leakage: typische Messfehler vermeiden
  • Rollout, Betrieb und Organisation
    • Realtime vs. Batch: Latenz, Kosten, Komplexität
    • MLOps-Basics: Versionierung, Drift, Retraining
    • Zusammenspiel mit Merchandising und Kampagnen
    • Roadmap: Quick Wins und nachhaltige Ausbaustufen
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundverständnis von E-Commerce-KPIs (z. B. Conversion Rate, Marge, Warenkorb).
  • Keine Programmierkenntnisse erforderlich; Offenheit für Daten- und Experimentlogik ist hilfreich.
Zielgruppe:
  • 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
  • Alle, die Dynamic Pricing und Recommendation Engines bewerten, einführen oder steuern wollen.
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