Der Modehändler bonprix hat in seinem deutschen Onlineshop ein Prognosemodell eingeführt, das Kunden die aktuell beliebtesten und in allen Größen ausreichend verfügbaren Produkte ganz oben anzeigt.
Dies wird durch die tägliche Betrachtung der Interaktionen rund um ein Produkt innerhalb der vergangenen sieben Tage möglich. Die Datenmatrix ist wie ein Bild aufgebaut, weshalb eine bislang eher aus der Bilddatenerkennung bekannte KI-Technologie zum Einsatz kommen kann. Über ein Convolutional Neuronal Network (CNN) lassen sich die Daten auslesen und eine Absatzprognose für den Folgetag erstellen. Dabei wird zusätzlich der Warenbestand eingepreist. Dies soll deutlich fundierte Vorhersagen erlauben als beim zuvor eingesetzten Machine Learning-Modell.
Registrierte Kunden profitieren zudem von einem noch passender auf sie zugeschnittenen Angebot. Sie erhalten prominent Produkte präsentiert, die in der jeweils zu ihnen passenden Altersgruppe (insgesamt fünf stehen zur Auswahl) besonders beliebt sind.
“Wir haben bei bonprix stets die weitere Verbesserung der Customer Journey auf unseren Vertriebskanälen im Blick und möchten unseren Kundinnen möglichst passgenau das anbieten, was sie suchen – quasi auf einen Klick”, sagt Sascha Netuschil, Abteilungsleiter Data Science bei bonprix. “Der Einsatz von KI für die Verarbeitung der dafür nützlichen, komplexen Interaktionsdaten unserer Kundinnen bringt uns dabei maßgeblich nach vorne.”
