Interaktionsdaten
Mit dem Produkt-Potenzial-Prognose Modell setzt die Otto-Tochter bonprix ein neues selbstentwickeltes Prognosemodell ein, das auf der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Es ist Grundlage für die täglich aktualisierten Produktrankings in allen Sortimentskategorien des bonprix Webshops. Wie das Unternehmen mitteilt, würden nun die Produkte zuoberst angezeigt, die aktuell am beliebtesten und gleichzeitig auch über alle Größen hinweg ausreichend verfügbar seien. Hierfür wendet bonprix ein Convolutional Neuronal Network an – eine Technologie, die ursprünglich aus der maschinellen Bilderkennung stammt.
bonprix investiert seit Jahren in die Eigenentwicklung von KI-Modellen und nutzt auch Systeme von Dienstleistern. Die neueste Anwendung ist ein optimiertes Produktranking im Onlineshop www.bonprix.de. Produktranking bedeutet, dass täglich alle Produkte in den verschiedenen Kollektionen oder Kategorien neu sortiert und hierarchisch angezeigt werden. „Der Einsatz von KI für die Verarbeitung der dafür nützlichen, komplexen Interaktionsdaten unserer Kund*innen bringt uns maßgeblich nach vorne. Mit der Produkt-Potenzial-Prognose können wir das Produktranking im bonprix Onlineshop für unsere Kund*innen deutlich verfeinern und vor allem sicherstellen, dass die top-gerankten Produkte in ausreichender Menge verfügbar sind. Das wirkt sich auch positiv auf die Conversion Rates aus“, sagt Sascha Netuschil, Abteilungsleiter Data Science bei bonprix und verantwortlich für die Entwicklung.
