Umsatzsteigerung und optimiertes Kundenerlebnis durch Computer Vision
Wir entwickelten eine Computer-Vision-Suite mit Deep-Learning-Modellen, die Produktbeschreibungen automatisiert verbessert und gezielte Produktempfehlungen generiert.
Herausforderung
Der Kunde wollte seinen Online-Shop attraktiver gestalten, um so die Conversion-Rate zu erhöhen. Die Produktbilder waren oft nicht optimal beschrieben, was die Such- und Filterfunktionen beeinträchtigte. Hinzu kamen ungenaue Produktempfehlungen, die das Kundenerlebnis negativ beeinflussten. Ohne eine effiziente Lösung bestand das Risiko, Kunden an die Konkurrenz zu verlieren und Umsatzpotenziale ungenutzt zu lassen.
Ansatz
Wir entwickelten eine Computer-Vision-Suite, die auf Deep-Learning-Modellen basiert. Diese Modelle wurden in einem 4-wöchigenProjekt speziell für den Kunden trainiert. Die Lösung umfasst:
- Bildklassifizierung: Automatische Kategorisierung vonProduktbildern nach Typ, Marke und Szenarien.
- Objekterkennung: Erkennung spezifischer Produktmerkmale, um die Metadaten anzureichern.
- Gezielte Produktempfehlungen: Analyse der Vorlieben bestimmter Kundengruppen, um die ansprechendsten Produktbilder und Artikel zu identifizieren.
Die Suite wurde auf einer skalierbaren AWS-Infrastruktur implementiert, um eine zuverlässige und kosteneffiziente Live-Nutzung zu gewährleisten.
Ergebnis
Die Ergebnisse des Projekts waren bemerkenswert:
- Erhöhte Verkaufswahrscheinlichkeit: Durch die Analyse, welche Bilder bei welcher Zielgruppe am besten ankommen, konnte die Conversion-Rate signifikant gesteigert werden.
- Verbesserte Metadaten: Automatisierte Beschriftungen fürneue und bestehende Produktbilder verbesserten die Such- und Filterfunktionen im Online-Shop.
- Skalierbare Lösung: Die entwickelte Computer-Vision-Suite läuft stabil in der Produktion und unterstützt den Kunden dabei, kontinuierlich von den Erkenntnissen zu profitieren.
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