KI-basierte Produktplatzierungen zur Umsatzsteigerung
Das Problem
Das Projekt
Im Zuge der Covid-Krise im Jahr 2020 entstand für den Brillen Einzelhändler KRASS Optik die Herausforderung, dass ein signifikanter Umsatzeinbruch in Vor-Ort-Geschäften verzeichnet wurde. Ein wesentlicher Anteil des Umsatzes wurde bis zum Jahr 2020 über das Vor-Ort-Geschäft erwirtschaftet. Zugleich betrieb KRASS Optik eine Website für seine Kund:innen. Auf dieser Website wurden bisher zwar wenige Artikel verkauft, dennoch zeigte sich, dass Kund:innen häufig in Vor-Ort-Geschäfte kommen, mit genauen Vorstellung eines Wunschprodukts, gefunden auf der Website. Es bestand demnach die Annahme, dass die Website mit Blick auf die Bedürfnisse der Kund:innen eine gute Datenquelle darstellt. Diese Hypothese sollte im Rahmen eines KI-Projekts validiert werden und anschließend in eine Lösung überführt werden, die für Kund:innen datenbasiert Brillen empfiehlt, um die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs zu erhöhen und demnach dem Umsatzeinbruch entgegenzuwirken.
Die Lösung
Unser Beitrag
Der gemeinsame Projektumfang bestand unter anderem aus der Entwicklung einer Customer Data Platform (CDP) zur Integration von Online- (Website) und Offline- (Shops, Datenbanken) Datenquellen. Dabei musste insbesondere die Herausforderung der Zusammenführung der Daten basierend auf verschiedenen Identifikatoren gelöst werden. Aufbauend auf der zentralen Datenplattform mit Interaktionsdaten (z.B. Käufe, Klicks, Reservierungen, Verweilzeiten, usw.) wurde ein Recommender System, basierend auf dem Ansatz des Collaborative Filtering entwickelt. Das entwickelte System stellt Produktempfehlungen für einzelne Kund:innen (inkl. Neukund:innen) über verschiedene Kanäle bereit (Website, Datenbanken in Vor-Ort-Geschäften, Newsletter), um Kund:innen personalisiert anzusprechen.
Die zugrundeliegende Datenbasis wird täglich aktualisiert, sodass stets aktuelle Daten zur Verfügung stehen. Basierend auf dieser Datenbasis werden täglich neue Modellversionen und Empfehlungen bereitgestellt. Dies, sowie die kontinuierliche Überwachung des Gesamtsystems, wird durch die implementierte MLOps Infrastruktur gewährleistet.
Unser Ergebnis
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- Kritische und ganzheitliche Bewertung des Ansatzes
- Entwicklung von Leitfaden zur zuverlässigen Umsetzung
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