Ein neues, selbst entwickeltes Prognosesystem unterstützt Bonprix bei der Erstellung von Sortimenten. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) trifft es Vorhersagen zu Nachfrage und Kauf, um das Angebot noch besser an den Wünschen der Kunden auszurichten. Die sogenannte Learning Collection ist eines von mehreren Projekten im Unternehmen, das das Potenzial von KI nutzt.
KI bietet die Möglichkeit, Sortimente noch effizienter zu planen und auf die Wünsche und Bedürfnisse von Kunden abzustimmen – das zeigt das neue Prognosesystem von Bonprix, das nach einer Testphase im Sommer gelauncht wurde und ab der Erstellung der Januarkollektion 2021 zum Einsatz kommt. Das System ermöglicht mithilfe von KI eine zuverlässigere Vorhersage darüber, wie erfolgreich sich ein Artikel verkaufen wird.
Es wertet sämtliche Produktdaten von Bonprix aus und stellt für die Sortimentserstellung automatisch Listen der prognostizierten Flop-Artikel bereit. Diese mit KI generierten Prognosen helfen dem verantwortlichen Produktmanagement, noch bessere Entscheidungen rund um neue Artikel zu treffen: Die schlecht vorhergesagten Produkte werden erst gar nicht ins Sortiment genommen; andere Artikel wiederum werden optimiert, beispielsweise durch Anpassung der Farben. Das Besondere: Hinter dem Prognosesystem steckt ein Machine-Learning-Algorithmus, der sich auf Basis immer neu gewonnener Informationen kontinuierlich selbst optimiert, sodass die Vorhersagen zunehmend präziser werden.
Die Learning Collection von bonprix ist ein auf Künstlicher Intelligenz basiertes Prognosesystem zur Erstellung von Sortimenten. (Bildquelle: obs/bonprix Handelsgesellschaft)
„Mit diesem neuartigen Ansatz in der Sortimentsgestaltung können wir den Wünschen unserer Kunden künftig noch besser gerecht werden und ihnen ein noch attraktiveres Sortiment anbieten. Das letzte Wort hat am Ende zwar noch immer der Mensch. Aber KI kann durch ihre Fähigkeit, die verschiedensten Einflussfaktoren zu berücksichtigen, wertvollen Input liefern, um die wirklich besten Styles für unsere Kunden zu kreieren“, betont Jessica Külper, Abteilungsleiterin Supply Chain Strategy bei Bonprix.
Das Tool für dieses Prognosesystem, die Artikel-spezifische Erfolgsanalyse (ASA), wurde von Bonprix gemeinsam mit KI-Experten von Otto Group Data.Works entwickelt.
Fit Finder: Die passende Größe dank KI
Darüber hinaus eignet sich KI auch, um Kunden konkrete Größenempfehlungen bereitzustellen. Bonprix nutzt hierfür den Fit Finder, eine Entwicklung des Berliner Unternehmens Fit Analytics. Bei diesem Tool basieren die Empfehlungen auf den Angaben von Bonprix Kunden sowie Kauf- und Produktdaten von Fit Analytics, die mithilfe von KI analysiert und ausgewertet werden. Diese Option im Webshop trägt dazu bei, dass Bonprix kontinuierlich die Kundenbindung erhöht und die Anzahl der Retouren reduziert. Durch die höhere Passgenauigkeit können zudem auch Bestellungen von mehreren Größen und damit unnötige Wege zur Paketannahmestelle vermieden werden. Das ist positiv für die Ökobilanz – und in Zeiten von Covid-19 auch für die Gesundheit.
„Seit der zweiten Aprilwoche verzeichnen wir eine deutlich häufigere Nutzung des Fit Finders als noch vor der Corona-Pandemie. Es freut uns, dass unsere Kund*innen diesen Service in Anspruch nehmen und wir das Shoppingerlebnis dank KI weiter verbessern“, sagt Stephanie Murroni, Digital Product Managerin bei Bonprix.
