Success Case: ABOUT YOU Shopping-Berater

ABOUT YOU ist ein schnell wachsendes E-Commerce Unternehmen im Modebereich mit Sitz in Hamburg, Deutschland. Seit seiner Gründung im Jahr 2014 hat es sich zu einem der führenden Online-Bekleidungshändler in Europa entwickelt, mit Millionen von Kunden in mehr als 10 Ländern.

Der zentrale Geschäftsbereich liegt im Vertrieb von Damen-, Herren- und Kindermode, Schuhen sowie Accessoires über die eigene Online-Plattform. Aber ABOUT YOU ist nicht nur ein einfacher Online-Shop. Es ist eine Plattform, die sich dazu verpflichtet hat, jedem Kunden ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu bieten. Durch sein innovatives digitales Shopping-Konzept, gepaart mit einem breiten Sortiment von über 350 Marken, zielt ABOUT YOU darauf ab, jeden seiner Kunden bei der Suche nach ihrem individuellen Stil zu unterstützen.

ABOUT YOU betreibt nicht nur eine innovative E-Commerce-Plattform, sondern hat sich auch als Technologieunternehmen etabliert. Seit Jahren investiert ABOUT YOU stark in die IT-Infrastruktur, um ein optimiertes Einkaufserlebnis zu bieten. Durch die nahtlose Integration von modernsten Technologien, einschließlich künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, setzt das Unternehmen neue Standards im personalisierten Online-Shopping und stellt diese Lösung über sein Tochterunternehmen SCAYLE anderen Unternehmen und Shops zur Verfügung.

Herausforderung

Die User-Experience im Online-Modehandel hat sich in den letzten Jahren stets verbessert. Dennoch gibt es Bereiche, in denen die klassischen stationären Angebote gewisse Vorteile haben. Ein ganz wesentlicher ist die individuelle Kundenberatung, bei der geschulte Mitarbeiter helfen, das passende Outfit zusammenzustellen. Während Online-Stores darauf optimiert sind, den Kunden über Landing Pages, Editorials, Filter oder die Suche möglichst viele Produkte schnell auffindbar bereitzustellen, fehlt eine Möglichkeit um denjenigen Kunden zu helfen, die noch nicht genau wissen, was sie eigentlich suchen. In einem herkömmlichen Geschäft steht hier der Berater zur Seite und empfiehlt Produkte, die ideal zu einem bestimmten Anlass passen.

Lösung

GermanAI hat für ABOUT YOU einen Prototypen für einen auf moderner KI basierenden persönlichen Shopping-Berater entwickelt. Mithilfe von datenschutzkonformen Large-Language-Models (LLM) hilft der Berater den Kunden in zwei konkreten Fällen:

• Klassische Anfragen für ein einzelnes Produkt: “Ich brauche ein T-Shirt für eine Feier”.
• Outfit Beratung: “Ich brauche ein Outfit für eine Sommerhochzeit in Italien.”

Der Shopping-Berater ist in der Lage komplexe Anfragen zu verstehen und unter Berücksichtigung der Nutzeranfrage, Nutzereigenschaften sowie dem zur Verfügung stehenden Produktkatalog von ABOUT YOU individuelle Looks vorzuschlagen, die aus Produkten mehrerer Kategorien bestehen. Über natürliche Sprache und einen Chat lassen sich die vorgeschlagenen Produkte verfeinern.

Technische Umsetzung

Für die technische Umsetzung des Shopping-Beraters werden Large Language Modelle, Vektordatenbanken und vordefinierte Algorithmen eingesetzt. Der dahinterliegende Prozess stellt sich grob wie folgt dar:

1. Eingrenzung: Der Shopping-Berater bittet den Kunden zunächst, klarzustellen in welchem Store gesucht wird (Männer, Frauen, Kinder), sofern dies noch nicht bekannt ist.
2. KI-generierter Look: Der Shopping-Berater verwendet ein Large Language Modell (LLM), um basierend auf der Anfrage des Nutzers passende Vorschläge zusammenzustellen. Die KI prüft dabei, welche Artikel und Stile miteinander harmonieren und ermittelt einen Look bestehend aus unterschiedlichen Produktkategorien.
3. KI-basierte Produktsuche: Der ermittelte Look wird genutzt, um den gesamten ABOUT YOU Produktkatalog zu durchsuchen. Hierfür werden sowohl die harten Kriterien (Farbe, Typ, Schnitt, etc.) als auch die semantischen Komponenten (u.a. Anfrage des Nutzers, Outfit Beschreibung) genutzt, um passende Produkte zu identifizieren. Für die Produktsuche wurde eine Architektur gewählt, die auf Embeddings in Verbindung mit einer Vektordatenbank basiert.
4. Ausgabe: Die ermittelten Produkte werden wiederum mit Hilfe eines LLM in eine kurze Prägnante Antwort für den Nutzer übersetzt. Der Kunde ist ab hier in der Lage durch weitere Anfragen die Produktauswahl zu verfeinern.

Ergebnis

Die finale Nutzervertestung steht noch aus, sodass zu diesem Zeitpunkt keine Aussagen über verbesserte Conversion Rates gemacht werden können. Individuelle Tests haben aber gezeigt, dass sich qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen lassen, die zuversichtlich stimmen. Der Shopping-Berater ist in der Lage die Präferenzen und Bedürfnisse der Nutzer effizient zu analysieren und zu verstehen.

Im Ergebnis ebnet das Projekt den Weg, eines der wesentlichen Unterscheidungsmerkmale des stationären Modehandels, nämlich die individuelle Kundenberatung, in die Online-Welt zu bringen. Mittelfristig wird dies erheblich zur Verbesserung der User-Experience im ABOUT YOU Online-Shop sowie in der SCAYLE Shop-Plattform beizutragen.