Integration AI Produktvorschläge von GK AIR
Im Rahmen einer Kooperation mit GK Artificial Intelligence for Retail AG (GK AIR), haben wir bereits in einem sehr frühen Stadium die ersten personalisierten Produktvorschläge für Westfalia integriert. GK AIR - früher bekannt als Prudsys - gehört seit 2017 zur GK Gruppe. Sie entwickelt cloudbasierte KI-Lösungen für den Handel mit sofort einsetzbaren KI-Anwendungen und leistungsstarken, selbstlernenden Algorithmen, die fundierte Erkenntnisse über das Produkt- und Kundenverhalten liefern.
Seit 2006 wurde die Integration von dynamischen, personalisierten Produktempfehlungen wie z.B. “Andere Kunden kauften auch”, die auf dem Kaufverhalten der Nutzer basieren und auf Basis von Mustererkennung und KI Systemen dynamisch erzeugt werden, permanent erweitert und verbessert. Auswertungen der Käufe und A/B Tests zeigen regelmäßig, dass die Empfehlungen einen signifikanten Umsatzanteil haben.
Die Aufgabe für das Projektteam war es, im Rahmen des Relaunches die Integration vollständig in Shopware 6 zu überführen und auf die GK-AIR (GK) Recommendation Version 4.6 umzustellen.
| Kunde | Westfalia Werkzeugcompany GmbH & Co. KG |
|---|---|
Projektzeitraum | 2023 |
Entdecken Sie das Projekt aus der Sicht von:
Umsatzsteigerung durch KI Elemente
Personalisierte Produktempfehlungen wie “Andere Kunden kauften auch” oder “Für Sie interessant” tragen zu einer Steigerung des Umsatzes bei. Dabei gilt: Je besser die Empfehlungen sind, desto mehr tragen diese zu einer Umsatzsteigerung bei. KI-Anwendungen berechnen die Empfehlungen auf Basis der zur Verfügung stehenden Produkt-Parameter. Durch den ständigen Abgleich mit den echten Verkaufszahlen wird die Qualität der Empfehlung kontinuierlich geprüft und optimiert.
Bereitstellung der Produktdaten
Die Architektur von Shopware 6 ermöglicht es, die gesamte benötigte Logik in einem Plugin umzusetzen.
Der Export der Produktdaten an die RDE wird zu großen Teilen über das bereits im Core vorhandene System für Produktdatenfeeds in einem eigenen Sales-Channel abgedeckt. Lediglich die Übergabe der Produkt-Taxonomie musste separat implementiert werden. Die so erstellten Dateien werden automatisiert in einem Paket zusammengefasst und an die Server von GK AIR übertragen.
Schneller Start durch die Nutzung von historischen Daten
Insbesondere bei einem so großen Sortiment wie bei Westfalia ist die Übernahme der historischen Daten für die Empfehlungen wichtig. Die Systeme können so schnell ein Modell berechnen und die Lernphase – in der möglicherweise weniger gute Empfehlungen ausgegeben werden – ist recht kurz. Im Rahmen der Migration hat MFC die notwendigen Mapping-Daten aus den Shop-Systemen extrahiert – somit konnten die vorhandenen Lernmodelle weiter genutzt werden und die Empfehlungen haben bereits am ersten Tag zu einem Umsatzwachstum beigetragen.
Je mehr Daten zu einem Artikel zur Verfügung stehen, desto besser kann die KI Modelle berechnen. Bei der Integration wurden daher weitere inhaltlich relevante Parameter an die Realtime Decision Engine (RDE) übergeben, so dass zukünftige Modelle davon profitieren und noch bessere Empfehlungen berechnen können.
Dynamische realtime Personalisierung
Die personalisierten Empfehlungen werden innerhalb von Shopware zur Renderzeit der Seite direkt via REST Schnittstelle von der Recommendation Engine abgefragt und als personalisierte Elemente dynamisch in die Seite integriert.
Server2Server Tracking
Die zur Auswertung und Erfolgsmessung notwendigen Informationen wurden als Server2Server (S2S) Tracking umgesetzt. Hierdurch werden die notwendigen Informationen direkt aus Shopware in die RDE eingespielt. Für den Nutzer der Webseite bedeutet dies eine schneller Ladezeit und eine bessere Stabilität als bei einer Einbindung via Javascript.
Zusätzlich werden bereits die Daten um die personenbezogenen Daten bereinigt – insbesondere in Bezug auf die DSGVO ein großer Pluspunkt, da der externe Datenverarbeiter somit gar nicht mit diesen Daten in Kontakt kommt.
Server2Server Tracking
Die zur Auswertung und Erfolgsmessung notwendigen Informationen wurden als Server2Server (S2S) Tracking asynchron mittels der in Shopware vorhandenen Messagequeues umgesetzt. So werden die Events zunächst in einer eigenen Warteschlange gespeichert und dann im Anschluss an GK AIR übergeben. Die asynchrone Verarbeitung sorgt für eine sehr geringe Verzögerung bei der Übertragung an den Browser des Nutzers und beschleunigt somit den Seitenaufbau. Durch das S2S Tracking wird die Browser-Engine entlastet und zusätzlich werden bereits die Daten, die an die Empfehlungs-Engine übergeben werden, von personenbezogenen Daten entlastet – insbesondere in Bezug auf die DSGVO ein großer Pluspunkt, da der externe Datenverarbeiter somit gar nicht mit diesen Daten in Kontakt kommt.
Durch die Integration in das Consent-System von Shopware 6 kann der Nutzer zusätzlich selbst entscheiden, ob Tracking-Daten an die RDE übergeben werden.