UPDATE vom 01.06.2023: Niedrigere Stückkosten, höhere Margen & optimierte Preisbestimmung mit eigener KI-Lösung
Eine wesentliche Herausforderung beim An- und Verkauf von Second Hand Mode ist die Preissetzung. Da jeder angekaufte Artikel ein Einzelstück ist, kommen herkömmliche statistische Verfahren bei 900 Marken und 50 Kategorien schnell an ihre Grenzen. Reverse-Retail setzt bereits eine selbstentwickelte Softwarelösung zur datenbasierten Preisbestimmung ein. Derzeit entwickelt das Unternehmen eine neue Lösung, die Künstliche Intelligenz nutzt und basierend auf Bilderkennung und komplexen Modellen datenbasiert Preise bestimmen kann. Mit der neuen Lösung kann Reverse-Retail Preise noch genauer aussteuern und Margen erhöhen.
Anwendungsbereiche der KI-Softwarelösung
I. Berechnung von Produktähnlichkeiten
Das Unternehmen berechnet Produktähnlichkeiten mit Hilfe von Bild und Textdaten (multimodal). Durch die künstliche Intelligenz können für Millionen von Produkten ihre ähnlichsten Gegenstücke identifiziert werden. Es sind auch Eingrenzungen für die Suche möglich, wenn diese z.B. nur innerhalb derselben Kategorie, Marke oder Farbe stattfinden soll. Der Vorteil ist, dass diese Methode nah an der visuellen Wahrnehmung der Kund:innen ist. Da die Optik beim Kauf von Kleidung eine große Rolle spielt, erzielt diese Methode bessere Ergebnisse als konventionelle Text- und Bildmodelle.
II. Automatische Produktkategorisierung und -beschreibung
Mithilfe der gleichen Modell-Technologie ist Reverse Retail gelungen einen ersten Prototypen zu erstellen, der anhand eines Produkt-Bildes entsprechende Produkt-Attribute wie z.B. Kategorie, Farbe, Muster oder Schnitt zu erstellen. Das Modell funktioniert sowohl auf professionellen Fotos als auch auf Fotos von sehr niedriger Qualität. Dies wird in Zukunft nicht nur zu einer einheitlichen und besseren Produktdatenqualität und Filteroption im Shop führen, sondern auch zu einem Paradigmen-Wechsel in der Produktion. Die Produkte müssen nicht mehr aufwändig selbst beschrieben werden, sondern die automatisiert ermittelten Attribute nur noch einer Qualitätskontrolle unterzogen werden. Insgesamt wird der neue Prozess zu einer höheren Qualität zu einem niedrigen Stückkostenpreis führen.
III. Umsatz-Optimierung und dynamische Bepreisung
Durch historische Abverkaufsdaten, Produktdaten (Attribute) und dazugehöriges Kundenverhalten ist es möglich Modelle zu trainieren, die eine Abverkaufswahrscheinlichkeit und Produkt-Relevanz vorhersagen. Dies hilft nicht nur die Produkte mit dem meisten Abverkaufs-Potential einzukaufen, sondern auch Preise und Aktionen mit Hilfe der Modellergebnisse für Kund:innen skalierbar anzupassen. Für die Zukunft ist geplant weitere Markt-Daten zu erheben, um die Systeme auch von aktuellen Marktentwicklungen außerhalb des Shops lernen zu lassen.
Erste Durchbrüche bei KI-Lösung
Die Entwicklung der neuen KI-Lösung zur Preisbestimmung ist bereits fortgeschritten. Die Software kann Ähnlichkeiten aufgrund von Bildern auswerten – auch bei Aufnahmen mit schlechter Qualität. Die Bilderkennung kann - neben der Preisbestimmung - in vielen Bereichen eingesetzt werden, z.B. zum Vorausfüllen von Artikelbeschreibungen oder um Kund:innen im Onlineshop präziser ähnliche Produkte oder Alternativen zu ausverkauften Produkten im Warenkorb vorzuschlagen.