Das Implementieren von CTL: so schnell und unkompliziert

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!