Neue Wege der Suche – KI Bildersuche im E-Commerce

Die Bildersuche nimmt im E-Commerce eine immer zentralere Rolle ein. Sie unterstützt Kund*innen dabei, dank künstlicher Intelligenz, schnell und effizient ihre gewünschten Produkte zu finden, indem sie die Suche anhand von Fotos ermöglicht und visuell ähnliche Artikel entdeckt. Diese KI-basierte Bildersuche führt zu einem nahtlosen Einkaufserlebnis, steigert die Kundenzufriedenheit durch schnellere Suchen und erhöht die Conversionraten durch passgenauere Empfehlungen.

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E-Commerce IT ‐ 11. Juli 2024

Bildersuche im Einsatz

Viele E-Commerce-Unternehmen nutzen bereits die Bildersuche, um das Einkaufserlebnis zu verbessern und die Produktsuche zu vereinfachen. Besonders bei Einrichtungsgegenständen und Bekleidung ist diese Technologie weit verbreitet, aber auch in anderen Branchen wird sie immer relevanter. Einige prominente Beispiele für die Implementierung der Bildersuche sind:

 

Zalando

Kund*innen laden Fotos von Kleidungsstücken hoch und erhalten ähnliche Produktvorschläge aus dem Sortiment.

Amazon

Die „StyleSnap“-Funktion ermöglicht es Kund*innen, ein Foto eines Modestils hochzuladen, woraufhin Amazon ähnliche Artikel anzeigt.

IKEA

Mithilfe der „Place“-App von IKEA können Kund*innen Möbelstücke virtuell in ihrem Zuhause platzieren und ähnliche Produkte basierend auf hochgeladenen Bildern finden.

ASOS

Die „Style Match“-Funktion von ASOS hilft Kunden, ähnliche Modeartikel basierend auf Fotos zu finden.

H&M und Forever 21

Beide Unternehmen haben eine Bildersuche in ihre Apps integriert, um den Kund*innen das Finden von Modeartikeln anhand von Fotos zu erleichtern.

 

Alle Unternehmen profitieren von höheren Conversionsrates, da die Bildersuche das Einkaufserlebnis deutlich verbessert, indem Kund*innen schneller und einfacher genau das finden, was sie suchen. Dies erhöht die Zufriedenheit und führt zu mehr Treue und wiederholten Einkäufen, was letztlich den Umsatz steigert.

Neuer Ansatz: Die Datenvektorisierung

Klassische Bildersuche-Methoden wie manuelles Tagging und einfache Klassifikationsmodelle sind oft ungenau, zeitaufwendig und schwer skalierbar. Manuelles Tagging erfordert, dass jedes Bild von Hand mit Beschreibungen versehen wird, was bei großen Datenmengen sehr zeitaufwendig ist. Einfache Klassifikationsmodelle ordnen Bilder anhand weniger Merkmale ein, was häufig zu ungenauen Suchergebnissen führt.
Die Datenvektorisierung bietet hier eine Lösung, indem sie Bilder in numerische Vektoren umwandelt, die deren wesentliche Merkmale präzise darstellen. Durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen werden die Suchergebnisse relevanter, und die Verarbeitung großer Bildmengen wird effizienter. Dies ermöglicht Unternehmen eine schnellere und genauere Bildersuche, die den Anforderungen moderner Datenbanken gerecht wird und mit ihnen skaliert.

Bildersuche im E-Commerce: Ihre neue Erfolgsstrategie

Um den wachsenden Herausforderungen im Bereich Machine Learning und Bildersuche zu begegnen, hat sich die Medienwerft frühzeitig positioniert. Wir entwickeln maßgeschneiderte Lösungen auf Basis modernster Datenvektorisierungstechnologie, um unseren Kund*innen zu helfen, ihre Bildersuche effizienter und präziser zu gestalten. Dank unserer Expertise können Unternehmen die neuesten Entwicklungen in der Bildersuche optimal nutzen und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken.
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