Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Techniken beschäftigt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und automatisch Muster und Erkenntnisse zu identifizieren, ohne explizit programmiert zu werden. Das Hauptziel von Machine Learning ist es, Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen, basierend auf Daten. Beispiel: Ein Online-Einzelhändler nutzt Machine Learning, um personalisierte Produktempfehlungen für seine Kunden zu generieren. Das ML-Modell analysiert das frühere Kaufverhalten, die Präferenzen und das Browsing-Verhalten der Kunden. Basierend auf diesen Daten erstellt das Modell automatisch personalisierte Empfehlungen, die dem Kunden auf der Webseite oder per E-Mail angezeigt werden. Wenn ein Kunde beispielsweise häufig nach Laufschuhen sucht, kann das ML-Modell diese Informationen nutzen, um ähnliche Produkte oder passende Zubehörartikel vorzuschlagen. Durch kontinuierliches Lernen aus neuen Daten verbessert das ML-Modell seine Empfehlungen im Laufe der Zeit und passt sie an die sich ändernden Präferenzen und Trends der Kunden an. Machine Learning ermöglicht es dem Einzelhändler, die Kundenzufriedenheit zu steigern, die Conversion-Rate zu erhöhen und Umsätze zu maximieren, indem es eine personalisierte und relevante Einkaufserfahrung bietet.

Das Minimum Lovable Product (MLP) ist ein Konzept aus der Produktentwicklung, das darauf abzielt, ein Produkt zu erstellen, das nicht nur die Mindestanforderungen erfüllt, um auf den Markt zu kommen (Minimum Viable Product, MVP), sondern auch eine starke emotionale Bindung und Begeisterung bei den Nutzern hervorruft. Ein MLP soll nicht nur funktional sein, sondern auch Design, Benutzererfahrung und emotionalen Nutzen bieten, um die Kundenbindung und Akzeptanz zu maximieren. Beispiel: Ein Software-Startup entwickelt eine neue Foto-App. Das Team entscheidet sich für den Ansatz eines Minimum Lovable Products (MLP), anstatt nur ein Minimum Viable Product (MVP) zu entwickeln. Das bedeutet, dass die App nicht nur grundlegende Funktionen wie das Aufnehmen und Teilen von Fotos bietet, sondern auch ein ansprechendes Design, intuitive Benutzeroberfläche, Filteroptionen und zusätzliche Funktionen für die Bildbearbeitung. Durch diese Entscheidung zielt das Startup darauf ab, nicht nur die grundlegenden Anforderungen der Benutzer zu erfüllen, sondern auch eine emotionale Verbindung zu schaffen, die Nutzer dazu motiviert, die App regelmäßig zu nutzen und weiterzuempfehlen. Ein MLP kann dazu beitragen, die Markteinführung zu beschleunigen und die Chancen auf eine erfolgreiche Marktpositionierung zu erhöhen, indem es frühzeitig positive Nutzererfahrungen und Mundpropaganda generiert.