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Otto setzt KI in der Bilderanalyse ein. Foto: Yvonne Göpfert
Yvonne Göpfert KI E-Commerce

Otto steigert mit KI das Shopping-Erlebnis

Eine schönere Suche und bessere Produktempfehlungen – dank intelligenter Bilderanalyse bald kein Traum mehr. Wie Künstliche Intelligenz das Online-Shopping leichter macht. Zu Besuch bei den AI Masters in Berlin.

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Bilderkennung mithilfe von Deep Learning und KI ist ein Segen für Händler, Plattformanbieter und Kunden. Denn künstliche Intelligenz ermöglicht nicht nur klügere Empfehlungen, sondern hilft Websites auch ihre Bebilderung und Suchergebnisse zu verbessern sowie peinliche Abbildungen zu verhindern.

Glaubt man Marc Opelt, CEO des Onlineshops und Plattformanbieters Otto, so wird Künstliche Intelligenz bei der Bilderkennung - bei Konversationen mit Chatbots oder bei sonstigen Einsatzgebieten, die dem Kunden einen Vorteil bringen - in den nächsten zwei bis fünf Jahren seinen großen Durchbruch feiern.

Auf den AI Masters in Berlin teilte der Otto-Chef seine Vision mit dem Publikum: "Wir wollen Marketing- und Vertriebsbudgets reduzieren, um in neue Services zu investieren. Das schreit nach neuer Technologie. Daher setzen wir auf KI."

Bilderkennung bei Otto

Einer dieser Services ist eine bessere Produktempfehlung. Wenn ihr zum Beispiel auf der Suche nach einem neuen Dirndl seid und die Produktseite mit den Dirndls aufgerufen habt, stellt der kluge Algorithmus fest 'Ah - die Frau sucht Dirndl!' und zeigt euch dann - idealerweise automatisiert, weitere Dirndl oder ähnliche Artikel an.

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Doch um dahin zu kommen, muss Otto derzeit noch einige Probleme lösen. Es muss zunächst einmal geklärt werden: Was bedeutet eigentlich ähnlich? Oder technischer ausgedrückt: Welche Ähnlichkeit ist für den Kunden gerade in dieser Minute relevant, die Farbe, die Form oder ist es die Art des Kleides?

Liegen diese Informationen vor, könnte eure Dirndl-Suche noch einmal feiner gefiltert werden, beispielsweise nach kurzen oder langen Dirndln, nach grünen oder nach gelben Kleidern. Immer mit dem Ziel, den Kundenwunsch schneller zu ergründen und zu befriedigen.

So wird der Algorithmus für die Bilderkennung trainiert

Doch für so viel Intelligenz im Shop und auf der Plattform muss Otto die Algorithmen erst einmal trainieren. Dazu beschreiben Timo Christophersen, Chef des Data Science Bereich, und sein Team in den Metadaten eines Bildes sämtliche relevanten Informationen. Etwa ob es sich um eine Produkt- oder Model-Aufnahme handelt und welche einzelnen Kleiderstücke zu sehen sind, etwa Mütze, Schal, Bluse, Hose oder Schuhe. Außerdem wird vermerkt, ob es sich um eine Vorder-, Seiten- oder Rückansicht des Produktes handelt.

Otto Image Mining
KI lernt, welche Produkte es auf dem Bild gibt. Foto: Yvonne Göpfert

Zwar gibt es im Markt bereits eine kleine Anzahl sogenannter vortrainierter Bilder. Dennoch muss Otto in vielen Fällen die Algorithmen weiterentwickeln. In Zahlen ausgedrückt bedeutet das: Man muss rund 1.000 Bildern für ein Modell analysieren, um zu einem validen Ergebnis zu gelangen.

In der Vergangenheit haben Studenten diesen Job erledigt. Doch mit Hilfe von Deep Learning und KI ist die Bilderkennung natürlich deutlich schneller - und damit: günstiger.

Werden das Bild respektive seine Einzelteile zuverlässig erkannt, besteht ein weiterer großer Vorteil der automatisierten und intelligenten Bilderanalyse darin, dass Otto zukünftig zu bestimmten Styles eine Vielzahl ähnlicher Artikel in seiner Produktdatenbank aufspürt. Daraus werden dann mithilfe von KI ohne großen Aufwand neue Styles kreiert.

Vereinfacht gesagt: Ihr könnt euch in Zukunft nicht nur zehn vorgefertigte Looks ansehen, sondern 20 oder 50. Und Unternehmen wie Otto können so individuellere Kampagnen für die verschiedenen Kundensegmente erstellen.

KI hilft bei der Qualitätssicherung

Wer sich den E-Shop von Otto genauer ansieht, wird im Modebereich immer mal wieder gemischte Produktseiten finden: mal mit Model, mal ohne. Diese Darstellung ist uneinheitlich und sieht wenig ästhetisch aus.

Mit dem Einsatz von Bilderkennung und KI kann Otto in Zukunft für einen einheitlichen Look der Bilder auf seinen Produktseiten sorgen. Und das macht die Website letzten Endes ansprechender für uns, die Kunden.

Otto Bilderkennung
Nicht schön - uneinheitliche Produktabbildungen. Screenshot: otto.de

Weiterer positiver Nebeneffekt: Mithilfe von KI kann Otto analysieren, ob Bild und Text auch wirklich zusammen passen. Außerdem lässt sich so prüfen, ob keine Hakenkreuze oder andere verbotene Symbole auf den Produktbildern zu finden oder ob sie für Kinder geeignet sind.

Das heißt im Klartext: Pornografische oder anderweitig gefährdende Abbildungen werden automatisch entdeckt und können entweder gar nicht hochgeladen oder schnell wieder gelöscht werden. So lässt sich nicht nur die Qualität der einzelnen Bilder sichern, sondern die der gesamten Website.

Ein Blick in die KI-Zukunft bei Otto

Noch mehr Kundennutzen verspricht der Blick in die Glaskugel: In Zukunft werden wir auch Plakate oder einen coole Looks von der Straße fotografieren können, um nach ähnlichen Produkten zu suchen. Damit das funktioniert, muss das Bild in seine Einzelteile zerlegt werden.

Weiteres Zukunftsszenario: Otto will den Kunden einen anderen Zugang zum Sortiment bieten. Die einzelnen Kategorien werden dabei in Wolken dargestellt. Mit einer VR-Brille können wir tiefer eintauchen und letzten Endes ein einzelnes Produkt auswählen. Auch das wird das Shopping-Erlebnis weiter optimieren – bei 10.000 bis 20 000 Artikeln, die Otto jede Woche in seinen Shop einpflegt, sicher ein hilfreicher Service. Auch wenn er zulasten des Marketingbudgets geht.

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