30.10.2023
KI-Spracherkennung verändert das Online-Shopping, indem sie die Kundeninteraktion und -zugänglichkeit verbessert, was zu höheren Umsätzen und langfristiger Kundenzufriedenheit führt. In diesem Artikel erfährst du, wie das geht!
Marie Berg
Content Manager
Willkommen in einer Welt, in der deine Stimme Technologien steuert, nach Informationen sucht und sogar Einkäufe tätigen kann — bequem von unterwegs per Smartphone, wenn du die Hände nicht frei hast oder wenn es schnell gehen muss. Spracherkennung, oft als automatische Spracherkennung (ASR), computergestützte Spracherkennung oder Speech-to-Text bezeichnet, ist die unsichtbare Schnittstelle, die dies ermöglicht.
Aber wie funktioniert diese Technologie, die menschliche Sprache in geschriebenen Text umwandelt, und welches Potenzial birgt sie für die digitale Welt, insbesondere für Online-Shops?
Lass uns in die faszinierendee Welt der KI-Spracherkennung und ihre Rolle bei der Gestaltung unserer digitalen Zukunft eintauchen.
Die menschliche Sprache ist komplex und vielschichtig, was ihre automatische Erkennung zu einer beeindruckenden Herausforderung für die Wissenschaft macht. Die fortschrittlichsten Spracherkennungssysteme nutzen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um Muster und Strukturen in gesprochener Sprache zu identifizieren. Aber der Weg dorthin ist wegen der Unregelmäßigkeit der menschlichen Sprache nicht einfach. Von der Spracheingabe über die Merkmalsextraktion bis hin zur Wortausgabe – jedes Element in einem Spracherkennungsprogramm spielt eine entscheidende Rolle, um aus einem Strom von Lauten sinnvollen Text zu erzeugen.
Hinter jedem Dialog mit einem virtuellen Assistenten stehen raffinierte Algorithmen und Berechnungsmethoden. Von Hidden-Markov-Modellen, die die Wahrscheinlichkeit von Wortsequenzen berechnen, über N-Gramme, die uns einfache Sprachmodelle liefern, bis hin zu den mächtigen neuronalen Netzen, die komplexe Sprachstrukturen durch Deep-Learning-Techniken erfassen – all diese Methoden tragen dazu bei, die Spracherkennung täglich besser und genauer zu machen.
Schauen wir uns die verschiedenen Spracherkennungsalgorithmen und -modelle genauer an:
Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Zweig der KI, der sich darauf konzentriert, die menschliche Sprache in geschriebener oder gesprochener Form zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Es handelt sich nicht direkt um einen Algorithmus, aber er ist für das Funktionieren von Spracherkennungssystemen unerlässlich. Smartphones verwenden NLP beispielsweise für Funktionen wie die Sprachsuche (z. B. mithilfe von Siri) oder zur Vereinfachung der Texteingabe.
Basierend auf der Theorie der Markov-Ketten, die davon ausgeht, dass der nächste Zustand nur vom aktuellen Zustand abhängt, ermöglichen HMMs die Modellierung von Ereignissen, die nicht direkt beobachtbar sind, wie z. B. sprachliche Einheiten (Wörter, Silben, Sätze usw.). Diese werden bei der Spracherkennung verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten von Sequenzen zu berechnen und so einen Zusammenhang zwischen Eingaben und ihren potenziellen Bedeutungen herzustellen.
Als Grundform von Sprachmodellen weisen N-Grams Sätzen oder Phrasen anhand der Wortfolge Wahrscheinlichkeiten zu. Ein N-Gramm bezieht sich auf eine Kette von 'N' aufeinanderfolgenden Wörtern, wobei beispielsweise „Bestell die Pizza“ als Trigramm (3 Gramm) und „Bitte bestelle die Pizza“ als 4 Gramm eingestuft wird. Diese werden verwendet, um die Erkennung und Genauigkeit von Spracherkennungssystemen zu verbessern.
Neuronale Netze simulieren die neuronale Struktur des menschlichen Gehirns und verwenden Schichten von Knoten (Neuronen), um Daten zu verarbeiten. Jeder Knoten erhält Eingaben, die mit Gewichten multipliziert und um eine Bias angepasst werden. Wenn die resultierende Summe einen Schwellenwert überschreitet, wird der Knoten aktiviert und leitet die Informationen weiter. Diese Netzwerke lernen und passen sich an, indem sie mithilfe von überwachtem Lernen und Anpassung mithilfe der Gradientenabstiegsmethode trainiert werden. Sie sind oft genauer in der Datenverarbeitung, benötigen jedoch mehr Zeit und Ressourcen für das Training als herkömmliche Modelle.
SD-Algorithmen erkennen und trennen Audiodaten anhand der Identität des Sprechers. Dies verbessert die Fähigkeit von Systemen, innerhalb einer Konversation zwischen verschiedenen Sprechern zu unterscheiden. Dies wird insbesondere in Umgebungen wie Call Centern verwendet, um Unterhaltungen zwischen Kunden und Mitarbeitern zu unterscheiden.
Bewegen wir uns weg von der Spracherkennung mit KI im Alltag hin zu der Bedeutung von Voice Commerce, was alle Aktivitäten der Kaufanbahnung über Sprachassistenten umfasst, insbesondere für den E-Commerce. Laut einer Deloitte Studie könnte Voice Commerce bis 2030 auch in Deutschland rund 30 Prozent der E-Commerce Umsätze ausmachen. Für Onlineshops öffnet die Spracherkennung die Tür zu einer neuen Dimension der Customer Experience. Mit der Integration von virtuellen Assistenten wird das Online-Shopping-Erlebnis revolutioniert. Dieser Assistent nutzt Spracherkennung, um den Einkaufsprozess nicht nur zu vereinfachen, sondern ihn mit beratenden Fähigkeiten zu einem völlig neuen Erlebnis zu machen. Kunden eines Onlineshops sind somit nicht mehr nur auf die Suche nach Produkten per Suchleiste oder über die Navigation von Produktkategorien angewiesen, sondern können mit einem virtuellen Berater interagieren und per Sucheingabe Fragen zu Produkten stellen, Produktempfehlungen erhalten und Einkäufe tätigen.
Voice Commerce bringt E-Commerce-Betreibern im Wesentlichen folgende Vorteile:
Voice Commerce bietet nicht nur jedem Onlineshop zahlreiche Vorteile, sondern begeistert auch Nutzer! Komfort steht dabei an vorderster Stelle. Hinzu kommen die ständige Verfügbarkeit und die Möglichkeit, innerhalb von Sekunden einzukaufen – und das alles gepaart mit einem personalisierten Shopping-Erlebnis.
Kunden benötigen nichts weiter als eine Sprachschnittstelle und ihre Stimme. So wird das Einkaufen während des Kochens, Reinigens oder sogar Fahrens zu einem kinderleichten Erlebnis – Online-Shopping erreicht damit eine neue Ebene der Einfachheit!
Wie in allen Onlineshops können Kunden auch beim Voice Commerce jederzeit ihre Einkäufe tätigen. Der Unterschied? Mit der Sprachtechnologie sind mühsame Such- und Kaufprozesse nicht mehr notwendig. Dadurch können Kunden ihre Transaktionen schnell und mit einem positiven Gefühl abschließen.
Durch das Wegfallen der Notwendigkeit, sich in den Online-Shop einzuloggen und persönliche Daten einzugeben, sparen Kunden wertvolle Zeit. Dies steigert den Einkaufskomfort signifikant. Sie können direkt mit dem virtuellen Assistenten kommunizieren und müssen dafür keine Vorbereitungs- oder Nachbereitungszeit einplanen.
Dank der Einfachheit des Voice Commerce neigen Kunden dazu, im Alltag vermehrt virtuelle Assistenten zu nutzen. Dies führt dazu, dass die künstliche Intelligenz immer mehr über die Benutzer lernt und so die gesammelten Daten für eine personalisierte Nutzererfahrung einsetzen. Ziel ist es, das Online-Shopping-Erlebnis der Kunden individuell anzupassen und zu verbessern. Diese Informationen sind eine solide Grundlage, um wirkungsvolle Produkt- und Marketingstrategien zu entwickeln. So heben sich Onlineshops von ihren Mitbewerbern ab und sorgen dafür, dass ihre Kunden bei jedem Einkauf aufs Neue begeistert sind.
Nachdem wir die Theorie hinter den Spracherkennungssystemen beleuchtet haben, ist es nun an der Zeit, die praktische Umsetzung im E-Commerce zu erkunden. Bei asambeauty haben wir die KI-gestützte Spracherkennung eingeführt, um das Online-Shopping zu revolutionieren.
Der Frontnow Advisor, ein durch künstliche Intelligenz betriebener virtueller Assistent, agiert als Berater im asambeauty Shop. Er vereinfacht die Produktsuche über die herkömmlichen Optionen hinaus, beantwortet individuelle Fragen, empfiehlt Produkte und schlägt Alternativen vor, um den Verkauf über Produktgrenzen hinweg zu fördern.
Verfügbar in mehr als 100 Sprachen, rund um die Uhr, ermöglicht der Advisor eine nahtlose Interaktion durch Spracheingabe, wodurch ein hyperpersonalisiertes Einkaufserlebnis geschaffen wird. Dies macht das Online-Shopping bei asambeauty schneller, individueller und präziser als je zuvor – eine deutliche Steigerung gegenüber dem stationären Einkauf und traditionellen Onlineshops ohne diese fortschrittliche Technologie.
Im Onlineshop von asambeauty ist der Beauty Berater, angetrieben vom Frontnow Advisor, stets bereit, die Kunden mit Hilfe von Spracheingabe intuitiv zu den Produkten zu führen, die ihre individuellen Bedürfnisse am besten erfüllen. Entdecken Sie die Vorteile dieser Technologie selbst und erleben Sie, wie Ihr Einkaufserlebnis neu definiert wird.
Die Integration von KI-Spracherkennung revolutioniert den Pre-Sales in Onlineshops, indem sie das Kundenerlebnis nachhaltig verbessert und eine breitere Zielgruppe erreicht. Kunden können ihre Wünsche jederzeit äußern, unabhängig von ihrer Situation und den äußeren Umständen. Spracherkennung und Modelle der künstlichen Intelligenz werden zu unverzichtbaren Werkzeugen für Onlineshops, um fortschrittliche Technologien frühzeitig zu implementieren und damit langfristig den Umsatz sowie die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Die Spracherkennung online ist mehr als eine technologische Errungenschaft – sie öffnet die Tür zu neuen Möglichkeiten und Erfahrungen. Sie verleiht der digitalen Interaktion eine persönliche Note und schafft Erlebnisse, die gleichzeitig inklusiv und revolutionär sind.
Willkommen in einer Welt, in der deine Stimme Technologien steuert, nach Informationen sucht und sogar Einkäufe tätigen kann — bequem von unterwegs per Smartphone, wenn du die Hände nicht frei hast oder wenn es schnell gehen muss. Spracherkennung, oft als automatische Spracherkennung (ASR), computergestützte Spracherkennung oder Speech-to-Text bezeichnet, ist die unsichtbare Schnittstelle, die dies ermöglicht.
Aber wie funktioniert diese Technologie, die menschliche Sprache in geschriebenen Text umwandelt, und welches Potenzial birgt sie für die digitale Welt, insbesondere für Online-Shops?
Lass uns in die faszinierendee Welt der KI-Spracherkennung und ihre Rolle bei der Gestaltung unserer digitalen Zukunft eintauchen.
Die menschliche Sprache ist komplex und vielschichtig, was ihre automatische Erkennung zu einer beeindruckenden Herausforderung für die Wissenschaft macht. Die fortschrittlichsten Spracherkennungssysteme nutzen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um Muster und Strukturen in gesprochener Sprache zu identifizieren. Aber der Weg dorthin ist wegen der Unregelmäßigkeit der menschlichen Sprache nicht einfach. Von der Spracheingabe über die Merkmalsextraktion bis hin zur Wortausgabe – jedes Element in einem Spracherkennungsprogramm spielt eine entscheidende Rolle, um aus einem Strom von Lauten sinnvollen Text zu erzeugen.
Hinter jedem Dialog mit einem virtuellen Assistenten stehen raffinierte Algorithmen und Berechnungsmethoden. Von Hidden-Markov-Modellen, die die Wahrscheinlichkeit von Wortsequenzen berechnen, über N-Gramme, die uns einfache Sprachmodelle liefern, bis hin zu den mächtigen neuronalen Netzen, die komplexe Sprachstrukturen durch Deep-Learning-Techniken erfassen – all diese Methoden tragen dazu bei, die Spracherkennung täglich besser und genauer zu machen.
Schauen wir uns die verschiedenen Spracherkennungsalgorithmen und -modelle genauer an:
Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Zweig der KI, der sich darauf konzentriert, die menschliche Sprache in geschriebener oder gesprochener Form zu verstehen und mit ihr zu interagieren. Es handelt sich nicht direkt um einen Algorithmus, aber er ist für das Funktionieren von Spracherkennungssystemen unerlässlich. Smartphones verwenden NLP beispielsweise für Funktionen wie die Sprachsuche (z. B. mithilfe von Siri) oder zur Vereinfachung der Texteingabe.
Basierend auf der Theorie der Markov-Ketten, die davon ausgeht, dass der nächste Zustand nur vom aktuellen Zustand abhängt, ermöglichen HMMs die Modellierung von Ereignissen, die nicht direkt beobachtbar sind, wie z. B. sprachliche Einheiten (Wörter, Silben, Sätze usw.). Diese werden bei der Spracherkennung verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten von Sequenzen zu berechnen und so einen Zusammenhang zwischen Eingaben und ihren potenziellen Bedeutungen herzustellen.
Als Grundform von Sprachmodellen weisen N-Grams Sätzen oder Phrasen anhand der Wortfolge Wahrscheinlichkeiten zu. Ein N-Gramm bezieht sich auf eine Kette von 'N' aufeinanderfolgenden Wörtern, wobei beispielsweise „Bestell die Pizza“ als Trigramm (3 Gramm) und „Bitte bestelle die Pizza“ als 4 Gramm eingestuft wird. Diese werden verwendet, um die Erkennung und Genauigkeit von Spracherkennungssystemen zu verbessern.
Neuronale Netze simulieren die neuronale Struktur des menschlichen Gehirns und verwenden Schichten von Knoten (Neuronen), um Daten zu verarbeiten. Jeder Knoten erhält Eingaben, die mit Gewichten multipliziert und um eine Bias angepasst werden. Wenn die resultierende Summe einen Schwellenwert überschreitet, wird der Knoten aktiviert und leitet die Informationen weiter. Diese Netzwerke lernen und passen sich an, indem sie mithilfe von überwachtem Lernen und Anpassung mithilfe der Gradientenabstiegsmethode trainiert werden. Sie sind oft genauer in der Datenverarbeitung, benötigen jedoch mehr Zeit und Ressourcen für das Training als herkömmliche Modelle.
SD-Algorithmen erkennen und trennen Audiodaten anhand der Identität des Sprechers. Dies verbessert die Fähigkeit von Systemen, innerhalb einer Konversation zwischen verschiedenen Sprechern zu unterscheiden. Dies wird insbesondere in Umgebungen wie Call Centern verwendet, um Unterhaltungen zwischen Kunden und Mitarbeitern zu unterscheiden.
Bewegen wir uns weg von der Spracherkennung mit KI im Alltag hin zu der Bedeutung von Voice Commerce, was alle Aktivitäten der Kaufanbahnung über Sprachassistenten umfasst, insbesondere für den E-Commerce. Laut einer Deloitte Studie könnte Voice Commerce bis 2030 auch in Deutschland rund 30 Prozent der E-Commerce Umsätze ausmachen. Für Onlineshops öffnet die Spracherkennung die Tür zu einer neuen Dimension der Customer Experience. Mit der Integration von virtuellen Assistenten wird das Online-Shopping-Erlebnis revolutioniert. Dieser Assistent nutzt Spracherkennung, um den Einkaufsprozess nicht nur zu vereinfachen, sondern ihn mit beratenden Fähigkeiten zu einem völlig neuen Erlebnis zu machen. Kunden eines Onlineshops sind somit nicht mehr nur auf die Suche nach Produkten per Suchleiste oder über die Navigation von Produktkategorien angewiesen, sondern können mit einem virtuellen Berater interagieren und per Sucheingabe Fragen zu Produkten stellen, Produktempfehlungen erhalten und Einkäufe tätigen.
Voice Commerce bringt E-Commerce-Betreibern im Wesentlichen folgende Vorteile:
Voice Commerce bietet nicht nur jedem Onlineshop zahlreiche Vorteile, sondern begeistert auch Nutzer! Komfort steht dabei an vorderster Stelle. Hinzu kommen die ständige Verfügbarkeit und die Möglichkeit, innerhalb von Sekunden einzukaufen – und das alles gepaart mit einem personalisierten Shopping-Erlebnis.
Kunden benötigen nichts weiter als eine Sprachschnittstelle und ihre Stimme. So wird das Einkaufen während des Kochens, Reinigens oder sogar Fahrens zu einem kinderleichten Erlebnis – Online-Shopping erreicht damit eine neue Ebene der Einfachheit!
Wie in allen Onlineshops können Kunden auch beim Voice Commerce jederzeit ihre Einkäufe tätigen. Der Unterschied? Mit der Sprachtechnologie sind mühsame Such- und Kaufprozesse nicht mehr notwendig. Dadurch können Kunden ihre Transaktionen schnell und mit einem positiven Gefühl abschließen.
Durch das Wegfallen der Notwendigkeit, sich in den Online-Shop einzuloggen und persönliche Daten einzugeben, sparen Kunden wertvolle Zeit. Dies steigert den Einkaufskomfort signifikant. Sie können direkt mit dem virtuellen Assistenten kommunizieren und müssen dafür keine Vorbereitungs- oder Nachbereitungszeit einplanen.
Dank der Einfachheit des Voice Commerce neigen Kunden dazu, im Alltag vermehrt virtuelle Assistenten zu nutzen. Dies führt dazu, dass die künstliche Intelligenz immer mehr über die Benutzer lernt und so die gesammelten Daten für eine personalisierte Nutzererfahrung einsetzen. Ziel ist es, das Online-Shopping-Erlebnis der Kunden individuell anzupassen und zu verbessern. Diese Informationen sind eine solide Grundlage, um wirkungsvolle Produkt- und Marketingstrategien zu entwickeln. So heben sich Onlineshops von ihren Mitbewerbern ab und sorgen dafür, dass ihre Kunden bei jedem Einkauf aufs Neue begeistert sind.
Nachdem wir die Theorie hinter den Spracherkennungssystemen beleuchtet haben, ist es nun an der Zeit, die praktische Umsetzung im E-Commerce zu erkunden. Bei asambeauty haben wir die KI-gestützte Spracherkennung eingeführt, um das Online-Shopping zu revolutionieren.
Der Frontnow Advisor, ein durch künstliche Intelligenz betriebener virtueller Assistent, agiert als Berater im asambeauty Shop. Er vereinfacht die Produktsuche über die herkömmlichen Optionen hinaus, beantwortet individuelle Fragen, empfiehlt Produkte und schlägt Alternativen vor, um den Verkauf über Produktgrenzen hinweg zu fördern.
Verfügbar in mehr als 100 Sprachen, rund um die Uhr, ermöglicht der Advisor eine nahtlose Interaktion durch Spracheingabe, wodurch ein hyperpersonalisiertes Einkaufserlebnis geschaffen wird. Dies macht das Online-Shopping bei asambeauty schneller, individueller und präziser als je zuvor – eine deutliche Steigerung gegenüber dem stationären Einkauf und traditionellen Onlineshops ohne diese fortschrittliche Technologie.
Im Onlineshop von asambeauty ist der Beauty Berater, angetrieben vom Frontnow Advisor, stets bereit, die Kunden mit Hilfe von Spracheingabe intuitiv zu den Produkten zu führen, die ihre individuellen Bedürfnisse am besten erfüllen. Entdecken Sie die Vorteile dieser Technologie selbst und erleben Sie, wie Ihr Einkaufserlebnis neu definiert wird.
Die Integration von KI-Spracherkennung revolutioniert den Pre-Sales in Onlineshops, indem sie das Kundenerlebnis nachhaltig verbessert und eine breitere Zielgruppe erreicht. Kunden können ihre Wünsche jederzeit äußern, unabhängig von ihrer Situation und den äußeren Umständen. Spracherkennung und Modelle der künstlichen Intelligenz werden zu unverzichtbaren Werkzeugen für Onlineshops, um fortschrittliche Technologien frühzeitig zu implementieren und damit langfristig den Umsatz sowie die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Die Spracherkennung online ist mehr als eine technologische Errungenschaft – sie öffnet die Tür zu neuen Möglichkeiten und Erfahrungen. Sie verleiht der digitalen Interaktion eine persönliche Note und schafft Erlebnisse, die gleichzeitig inklusiv und revolutionär sind.
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