Welche Jeans empfiehlst du deinen Kunden?

Beitragsbild Jeans
Jeanshosen empfehlen

Wir wissen es alle: Es gibt nichts Schwierigeres als die richtige Jeans für sich zu finden. Es ist so schwierig, dass manche Frauen Jeanshosen sogar ganz abgeschworen haben. Damit die Jeans nicht weitere Follower verliert, ist es wichtig, dass die Produktempfehlungen genau die Sorte von Jeans ausspielen, die die Kundin gerade sucht.

levis straight leg

Die richtige Jeans für sich finden

Die Auswahl an mögliche Formen von Jeanshosen ist schier unendlich! Bootcut, Flared, Boyfriend, Skinny, Slim Fit, Straight Fit, High-Waist, Low-Waist, Cropped und, und, und. Für die richtige Form, die gut sitzt und auch gut aussieht, muss an verschiedenen Punkten angesetzt werden: Hüfte, Passform und Länge.

Taille / Hüfte

Hat die Kundin eventuell eine schmale Taille und wünscht sich, dass die Hose diese Kurve begleitet, dann wird sie eine High-Waist-Hose wählen, die nach oben hin schmaler wird wie zum Beispiel die Mom-Jeans. Hat die Kundin allerdings keine Sanduhr-Silhouette, dann ist die Boyfriend-Jeans eventuell passender, da sie an der Taille etwas weiter geschnitten ist. Ist die Kundin wiederum sehr trendorientiert, wird sie eventuell die Low-Waist-Jeans gerade bevorzugen, die wieder stark im Trend ist.

Passform

skinny

Lange war die Skinny-Jeans ein Dauerrenner. Da diese Jeans aber nicht für alle als bequem oder zur Figur passend gesehen wurde, entstanden gegensätzliche Hosen wie die Boyfriend-Jeans. Allerdings gibt es praktisch keinen Schnitt bei Jeans-Hosen, den es nicht gibt: Oben eng, unten weit (Schlaghose, Flared Jeans) oder oben entspannt und unten enger werdend (Karottenhose, Mom Jeans), oben und unten eng (Skinny) oder oben und unten weit (Boyfriend, Ballon-Fit). Alles ist möglich!

Länge

cropped

Auch hier wird die Kundin ihre Vorlieben haben. Sind ihr zum Beispiel oft die Hosen zu lang, wird sie sich eventuell eher für Cropped Jeans, Ankle-Jeans oder Carpi-Jeans interessieren oder welche in ⅞-Länge.

Wie Similarity genau die relevanten Jeans zeigt

Picalike hat sich auf eine Form der Künstlichen Intelligenz spezialisiert: der sogenannten Computer Vision. Ein Algorithmus, der sich auf die Bilderkennung fokussiert. Ähnlich wie das menschliche Auge scannt er die Produktbilder ab und erfasst Attribute wie Form, Farbe, Muster u.v.m. So ist die Picalike-Technologie nicht nur in der Lage, textliche Daten wie z.B. Kategorie, Farbbenennung, Preis, etc. aufzunehmen, sondern kann diese Fakten zusätzlich mit Bilddaten anreichern. Es wird nicht nur auf einen Aspekt geachtet und zum Beispiel Jeans ausgespielt, die dieselbe Farbe haben. So sind die Empfehlungen für ähnliche Artikel, die Similarity zeigt, auch wirklich ähnlich!

Willst du sehen, wie das mit Artikeln aus deinem Shop aussehen könnte? Dann teste eine Demo-Version von Similarity. Melde dich dafür einfach bei unserem Team!

So unkompliziert geht das Implementieren von CTL

Implementieren von CTL

Dass Produktempfehlungen für einen Online-Shop zu den wichtigsten Möglichkeiten gehören, alle seine KPIs zu verbessern, ist inzwischen gar keine Frage mehr. Aber wie sieht das in der Praxis aus? Wie läuft das Implementieren? Wie kompliziert ist es?

 

Fangen wir mal mit dem Moment an, in dem unsere Technologie dein Interesse geweckt hat. Damit man sich ein genaueres Bild machen kann, wie das Tool tatsächlich in deinem Shop eingesetzt werden kann, würde man sich im ersten Schritt eine Demo-Version machen. 

Schau dir unsere Demo-Version an

Hier wird ein Produkt-Feed vom Shop, den du uns über eine beliebige Datei-Form zur Verfügung stellst, eingespielt. (Für den automatischen Austausch im Regulär-Betrieb sind CSV-Dateien üblich, für die Demo arbeiten wir mit dem, was wir bekommen, sofern wir die nötigen Daten extrahieren können.) So kann das Tool dann mit deinen eigenen Produkten getestet werden. Hier kannst du feststellen, ob die Technologie deinen Ansprüchen entspricht. Wir sind uns sicher, dass sie das tun wird. Solltest du allerdings nicht ganz zufrieden sein, dann kannst du uns gern von deinen Wünschen erzählen und wir gucken gemeinsam weiter.

Das Implementieren

Wenn du aber zufrieden bist mit dem, was wir dir bieten, kommt gleich der nächste Schritt! Falls du uns vorher nur eine reduzierte Variante des Produkt-Feeds für die Demo-Version geschickt hast, dann ist jetzt der Zeitpunkt gekommen, die komplette Variante zu schicken. Hast du für die Demo allerdings den vollständigen Produkt-Feed geschickt, dann können wir mit dem direkt loslegen.

Das brauchen wir

Im Produkt-Feed müssen mindestens diese Daten enthalten sein:

  • Eindeutige Produkt ID
    Diese muss uns in der Anfrage an unser System zurückgespielt werden, damit wir wissen, für welches Produkt wir Empfehlungen berechnen sollen
  • Produktname (optional)
    Wenn der Produktname direkt aus unserer API auf der Webseite angezeigt werden soll, erspart uns das einen extra Lookup in der Shop-eigenen Datenbank
  • Deeplink (optional)
    Der ist nötig, damit ein Link zum empfohlenen Produkt generiert werden kann
  • Bild URL
    Unsere Empfehlungen basieren auf einer automatischen Bildanalyse, daher ist es dringend erforderlich, dass wir ein Bild bekommen, dass das Produkt deutlich abbildet
  • Kategorie
    Um mögliche Unzulänglichkeiten der Bildanalyse zu kompensieren, spielen wir nur Empfehlungen aus, die aus der gleichen Kategorie kommen 
  • Geschlecht (optional)
    Dies ist nötig, wenn nach dem Geschlecht gefiltert werden soll
  • Preis(e) (empfohlen)
    -> zur Anzeige auf der Webseite und zum Filtern bei den Anfragen

Bei Belieben können gern auch diese Daten noch mit übermittelt werden, um die Looks noch besser zu filtern. 

  • Größe(n) (optional)
    Diese Information benötigen wir nur, wenn nach der Größe gefiltert werden soll
  • Verfügbar (ja/nein) (optional)
    Über diesen Wert kann gesteuert werden, ob ein Produkt in unseren Empfehlungen auftauchen soll, oder nicht. Dies ist dann sinnvoll, wenn für ausverkaufte Artikel eine Empfehlung generiert werden soll, aber die ausverkauften Artikel nicht empfohlen werden sollen.
  • Streichpreis(e) (optional)
    Die sind nur für die Anzeige auf der Webseite
  • Farbe (optional)
    Falls danach gefiltert werden soll 
  • Marke (optional)
    Auch hier: Falls danach gefiltert werden soll

Wie geht es weiter?

Daraufhin erhaltet ihr entweder einen API-Key von uns, den ihr bei euch einbauen müsst, oder ihr könnt das Tool über ein Widget integrieren. Den HTML-Code dafür stellen wir euch zur Verfügung und helfen euch auch gern, falls es da Fragen oder Probleme gibt.

“Unsere Technologie ist ressourcenschonend konzipiert, sodass der Shop weder langsamer wird, noch offline geschaltet werden muss. Aber nicht nur die technischen Ressourcen werden geschont, sondern auch das Personal, da wir angelegte Looks auch für ähnliche Produkte verwenden können und ausverkaufte Artikel automatisch ersetzen, wenn es die Konfiguration des Looks zulässt”, erklärt Björn Zessack, Senior Software Entwickler

Und die Looks?

Nun beginnt der Spaß! Damit die Looks ausgespielt werden können, müssen erst mal ein paar angelegt werden, aus denen unsere KI lernen kann. Falls ihr einen Stylisten/Modeexperten bei euch im Haus habt, der das für euch übernimmt, coachen wir ihn darin, wie er die Looks im Tool anlegt und live schaltet. Oder aber unsere Mode-Experten übernehmen diese Aufgabe für euch und schaffen für euch Looks, die zu euren Kunden passen und stilsicher sind.

Seht ihr, wie unkompliziert und schnell das geht? Was hält euch noch zurück? Lasst uns loslegen!