24.
Mai
2017
Bessere Kaufentscheidungen dank künstlicher Intelligenz

Bessere Kaufentscheidungen dank künstlicher Intelligenz

  Redaktion ottogroupunterwegs
(Admin)

Genau DAS Produkt finden, das am besten zu einem passt. Klingt einfach, gestaltet sich für so manchen Verbraucher allerdings oft zur reinen Sisyphusarbeit. Für Online-Händler im Übrigen auch. Hier haben sich Kundenbewertungen in den letzten Jahren als äußerst nützliches Tool erwiesen. Das Prinzip ist denkbar einfach: Kunden teilen im Webshop ihre Erfahrungen zu einem dort erworbenen Produkt oder Service mit der Öffentlichkeit – entweder in Form eines Erfahrungsberichts und/oder per Bewertung mit Sternen –, Dritte nutzen die Informationen, um Kaufentscheidungen zu treffen.

Inzwischen sind Kundenbewertungen aus dem E-Commerce nicht mehr wegzudenken. Doch was tun, wenn der Nutzer den Wald vor lauter Rezensionen nicht mehr sieht? Mithilfe einer Machine-Learning-Lösung hat otto.de kürzlich eine Antwort darauf geliefert: Aggregated Reviews, eine Art intelligente Sortierfunktion für Bewertungen. 

Kunden können so nach persönlichen Prioritäten filtern (zum Beispiel Tragekomfort oder Schnitt bei Kleidung), bekommen also nur noch die Informationen angezeigt, die wirklich relevant für sie sind.

Welche Rolle spielen Daten bei der Entwicklung solcher Lösungen? Werfen wir im Zuge unserer Reihe „Quick & Data… powered by Otto Group“ einen Blick in den Maschinenraum:

Die Aufgabe

Entwickeln einer automatisierten Lösung, mit der sich tausende Rezensionen aus verschiedensten Produktkategorien im Frontend nach bestimmten Kriterien kategorisieren lassen.

Die Lösung

Ein mehrstufiger Machine-Learning-Prozess, den wir am Beispiel mehrerer Bewertungen zu einer Jeans genauer darstellen möchten:

  • Stufe 1: Ermitteln eindeutiger Aspekte aus den Rezensionstexten von Käufern: „Mein Mann hat einen tollen Hintern drin“, „Leider ist die Weite nicht OK“, „Sie zaubert einen tollen Knackarsch“, „Größe passt auch perfekt“

  • Stufe 2: Sentiment ermitteln: Ist die Bewertung tendenziell positiv, negativ oder neutral?

  • Stufe 3: Zusammenfassung ähnlicher Aspekte zu so genannten Aspektgruppen. In unserem Beispiel bilden die Wortpaare „Hintern“ und „Knackarsch“ sowie „Weite und „Größe“ jeweils eine Aspektgruppe.

  • Stufe 4: Ermitteln eines Repräsentanten für jede Aspektgruppe – der Begriff, der dann dem Kunden als Thema angezeigt wird (siehe unten). 
Aggregated Reviewszoom

Der Nutzen

Von der oben beschriebenen KI-Lösung haben alle Beteiligten etwas. Zum einen der Kunde, der wesentlich zielgerichteter an seine Informationen kommt. Der Online-Händler wiederum punktet mit einer hohen Servicekompetenz, kann unter Umständen in bestimmten Produktkategorien seine Retourenquote senken sowie nicht zuletzt Kaufentscheidungen positiv beeinflussen. 

Warum es sich für Anbieter lohnt, gerade bei Produktrezensionen in Lösungen wie die oben beschriebene zu investieren, offenbart eine von ottogroupunterwegs.com initiierte Umfrage unter 1.000 Verbrauchern: Danach gaben 35 Prozent an, sich vor einem Kauf von Kundenbewertungen durchaus beeinflussen zu lassen – die einen sehr viel (acht Prozent), die anderen eher viel (circa 27 Prozent). Gerade mal fünf Prozent lassen sich von Kundenbewertungen gar nicht beeinflussen. Auf etwa zwölf Prozent der Befragten haben Kundenbewertungen eher wenig Einfluss. Circa 47 Prozent machen ihre Kaufentscheidung ausschließlich vom Produkt abhängig.

Mit Hilfe des oben beschriebenen Prozesses schafft es otto.de, jede Nacht über eine Million Rezensionen zu analysieren und 164.000 Aspekte zu identifizieren – und das innerhalb einer knappen Stunde. Aktuell wurde die Lösung nach einem Test auf otto.de ausgerollt, die Umsetzung in weiteren Otto Group Shops ist bereits in Planung.


Wie profitiert die Otto Group von Big Data? Blue Yonder Gründer Prof. Dr. Michael Feindt und Otto Group Digital-Vorstand Dr. Rainer Hillebrand im Gespräch über Daten, Digitalisierung und den Handel der Zukunft.

Nachlesen: Teil 1 der Reihe "Quick & Data... powered by Otto Group": So kommt der Hermes PaketShop zu seinem Standort 



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