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Künstliche Intelligenz Bonprix führt neues Produkt-Potenzial-Prognose-Modell ein

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Der Modeanbieter Bonprix hat ein Prognosemodell entwickelt, das auf Basis von Künstlicher Intelligenz die Produktrankings in allen Sortimentskategorien im Bonprix-Webshop optimiert. Rankingfaktoren sind Beliebtheit und Verfügbarkeit über alle Größen hinweg.

Schon seit Jahren investiert Bonprix in die Eigenentwicklung von KI-Modellen oder nutzt Systeme von Dienstleistern. Die neueste Anwendung ist ein optimiertes Produktranking im Onlineshop des Modeanbieters. Mit dem Produkt-Potenzial-Prognose-Modell sollen diejenigen Produkte ganz oben angezeigt werden, die bei den Kunden besonders beliebt und im Bestand sind. Das Modell wurde intern entwickelt und hat nach einem ausführlichen A/B-Test die bisherige Anwendung in Deutschland erfolgreich abgelöst. Darüber hinaus ist die Produkt-Potenzial-Prognose bereits in Österreich, der Schweiz und zehn weiteren Ländern implementiert.

Sascha Netuschil, Abteilungsleiter Data Science bei Bonprix, ist verantwortlich für die Entwicklung: "Wir haben bei Bonprix stets die weitere Verbesserung der Customer Journey auf unseren Vertriebskanälen im Blick und möchten unseren Kunden möglichst passgenau das anbieten, was sie suchen - quasi auf einen Klick", sagt er. Mit der Produkt-Potenzial-Prognose könne man das Produktranking im Onlineshop 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", fasst Netuschil die Vorteile und Ziele der neuen Anwendung zusammen.

Innovative Verbindung

Im Bonprix-Onlineshop helfen täglich aktualisierte Produktrankings in den verschiedenen Kategorien den Kunden dabei, die aktuell angesagten Trends schnell zu finden, ohne sich durch unzählige Seiten klicken zu müssen. Sie basieren auf den bisherigen Klick- und Bestelldaten der einzelnen Produkte und ihren zugehörigen Artikeln und zeigen diejenigen zuoberst an, für die tagesaktuell ein hohes Bestellvolumen prognostiziert werden kann.

Das Produkt-Potenzial-Prognose-Modell arbeitet mit multiplen Zeitreihen. Diese entstehen durch die tägliche Betrachtung der User-Interaktionsparameter zu einem Produkt innerhalb der vergangenen sieben Tage: Wie oft wurde dieses Produkt angeklickt, wie oft auf die Wunschliste gesetzt, wie häufig wurde es in den Warenkorb gelegt und wie oft letztlich gekauft.

Infografik

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So funktioniert die Produkt-Potenzial-Prognose bei Bonprix.

So entsteht eine Matrix, in der Muster erkannt werden können, die für die Bestellprognose und Rankingaussteuerung eines Produktes maßgeblich sind. Dafür hat Bonprix sich eine KI-Technologie zunutze gemacht, die bisher vor allem aus der Bilddatenerkennung bekannt ist: ein Convolutional Neuronal Network (CNN). Da die Datenmatrix für ein Produkt wie ein Bild aufgebaut ist, ist das CNN in der Lage, die Daten auszulesen und eine Absatzprognose für den kommenden Tag zu berechnen. Zudem wird auch der Warenbestand beim Ranking beachtet: Fällt bei einem Produkt die Verfügbarkeit unter einen festgelegten Wert, wird es automatisch nach unten gerankt. Ist es später wieder verfügbar, erkennt das Modell es anhand von historischen Daten als früheres Top-Produkt. Damit liefert die Produkt-Potenzial-Prognose weitaus fundiertere Vorhersagen als das Machine Learning Modell, das zuvor bei Bonprix im Einsatz war.

Um seinen Kunden passendere Produkte an erster Stelle anzuzeigen, verfeinert Bonprix das Produktranking bei registrierten Nutzern in einem weiteren Schritt durch ein Clustering, dem fünf verschiedene Altersgruppen zugrunde liegen. Es werden dann die Produkte hierarchisch angezeigt, die in der jeweiligen Altersgruppe besonders beliebt sind.

Künstliche Intelligenz als Innovationstreiber

Bonprix sieht in dem stetig wachsenden Spektrum KI-basierter Anwendungen einen wichtigen Innovationstreiber für die E-Commerce-Branche. Bereits seit Jahren setzt das Modeunternehmen daher auf die kontinuierliche technologische Evolution seiner Prozesse unter Verwendung von KI und Machine Learning - sei es im Rahmen der Betrugsprävention, der besseren Größenberatung für die Kunden oder einer optimierten Sortimentsgestaltung durch die sogenannte Learning-Collection. Alle Analysen von kundenbezogenen Daten finden dabei stets in strenger Anwendung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) statt.

"Für die Zukunft planen wir, das Produktranking durch die Nutzbarmachung verhaltensbasierter Daten noch weiter zu personalisieren", erklärt Markus Fuchshofen, Geschäftsführer von Bonprix und verantwortlich für E-Commerce Management, Vertrieb Inland und Marke. Er weist außerdem auf das große Zukunftspotenzial hin, das Bonprix in der laufenden Implementierung von KI sieht: "Wir setzen Künstliche Intelligenz seit Jahren unternehmensübergreifend ein. Die in diesem Jahr vollzogene Migration aller Prozesse in die Google Cloud bietet uns die optimale Basis, das Spektrum an KI-Anwendungen bei Bonprix auch zukünftig forciert auszubauen."

Wer noch mehr über die KI-Strategie von Bonprix erfahren will: Auf der MOONOVA hält Markus Fuchshofen dazu am Montag, 21. Februar 2022, um 10.20 Uhr einen Vortrag zu diesem Thema. Die Tickets gibt es kostenlos - und das Programm hält noch weitere KI-Highlights bereit. Mehr Infos gefällig? Dann geht's hier zur MOONOVA-Website.

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