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  "textContent": "Eine Magento Onlineshop-Plattform bietet eine Vielzahl von relevanten Datentypen, die für eine KI-Auswertung genutzt werden können, um mehr Verkäufe zu generieren, Kosten zu senken und den Kundenservice zu verbessern. Im Folgenden werden die wesentlichen Datenbereiche eines Magento Shops vorgestellt sowie typische KI-Anwendungen für diese Daten erläutert. Wichtige Datenbereiche im Magento Onlineshop 1. Produktdaten Dazu gehören Artikelbeschreibungen, Preise, Verfügbarkeit, technische Details, Varianten, Bilder und Bewertungen. Diese Daten sind die Basis für Produktfilter, Produktsuchen, Vergleiche und Empfehlungen. KI kann diese Daten anreichern, z.B. durch automatische Generierung optimierter Produktbeschreibungen oder durch Analyse, welche Merkmale Kunden besonders ansprechen, um Conversion Rates zu steigern. 2. Kundendaten Hierunter fallen demographische Informationen, Kaufhistorie, Verhaltensdaten (z.B. Klick- und Suchverhalten) und Kundenfeedback. KI kann Kundenprofile erstellen, personalisierte Angebote und Produktempfehlungen generieren sowie Segmente für gezieltes Marketing erstellen. Auch Chatbots für den Kundendienst basieren auf diesen Daten. 3. Bestell- und Transaktionsdaten Daten über abgeschlossene Käufe, Warenkörbe, Zahlungsmethoden, Retouren und deren Gründe. KI-Modelle können diese Daten nutzen, um Kaufmuster zu erkennen, Warenkorbabbrüche zu reduzieren, Betrugsversuche zu erkennen und Prognosen für die Lagerhaltung zu verbessern. 4. Besucherdaten und Nutzerverhalten IP-Daten, Verweildauer, Navigation auf der Website, Klickpfade, Suchbegriffe und Absprungraten. Diese Daten sind für KI wichtig, um das Nutzererlebnis zu optimieren, gezielte UX-Verbesserungen vorzuschlagen, A/B-Tests zu planen und das Design der Website zu verbessern. 5. Echtzeitdaten Aktuelle Lagerbestände, Preise, Produktverfügbarkeiten sind in den Tabellen hinterlegt und abrufbar. Aber auch Daten zum Status von Bestellungen, Versandstatus und ähnliches liegen im Shop vor. Die Tabellen in der Magento Datenbank Wesentliche Magento-Tabellen für Verkaufsanalysen sind die folgenden catalog_category_entity und catalog_category_productDiese Tabellen beschreiben die Kategorisierung der Produkte. Sie ermöglichen Analysen nach Produktkategorien und deren Hierarchien. customer_entityEnthält Informationen zu registrierten Kunden, u.a. Kundendaten wie E-Mail-Adresse, Registrierungsdatum usw. Diese Tabelle ist wichtig, um Kaufverhalten auf Kundenebene zu analysieren. sales_order (oder sales_flat_order)Diese Tabelle speichert alle Bestellungen mit wichtigen Feldern wie dem Bestelldatum (created_at), dem Gesamtumsatz (base_grand_total) und der Kunden-ID (customer_id). Grundsätzlich bildet sie die Grundlage für alle Analysen auf Bestellebene. sales_order_item (oder sales_flat_order_item)Jedes Bestellelement wird hier gespeichert mit Details wie Produkt-ID, Preis und bestellter Menge. Diese Tabelle ist zentral für KPIs wie verkaufte Einheiten und Umsätze auf Produktebene. catalog_product_entityEnthält Produktdaten, darunter Produkt-ID, SKU und Basisinformationen. Notwendig für Auswertungen auf Produktebene. Eine Übersicht aller gängigen Tabellen im Bereich Verkauf finden Sie auch auf der Seite von Adobe/Magento https://experienceleague.adobe.com/en/docs/commerce-business-intelligence/mbi/analyze/tables/common-mage-tables Sie benötigen Unterstützung bei der Anbindung von Magento Onlineshop an Ihre KI/LLM? Sprechen Sie uns gerne an. Direkt zu unseren Kontaktdaten. mehr zum Thema Magento Betreuung und Hilfe finden Sie hier",
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