Das Unternehmen picalike setzt Künstliche Intelligenz ein, um Bilder zu erkennen und diese unter verschiedenen Gesichtspunkten zu analysieren. Mit dem Tool lassen sich Trends frühzeitig identifizieren, zudem kann man die Konkurrenz genauestens beobachten. Bislang machen Onlineshops im Mode- und Möbelbereich davon Gebrauch, künftig sollen weitere Branchen dazukommen. Ein Gespräch mit Sebastian Kielmann, Geschäftsführer von picalike.
Sebastian, auf Eurer Website heißt es: Picalike hilft beim Aufbau einer "visuell getriebenen Business Intelligence". Was genau kann ich mir darunter vorstellen?
Sebastian Kielmann: Wir nutzen Produktbilder, um diese mit denen der Konkurrenz oder aus dem eigenen Sortiment zu vergleichen. Über das Bild bekommen wir sprachunabhängige Informationen zum Produkt. Daten, die wir nicht aus dem Bild auslesen können, wie Preis, Größe, Marke oder Geschlecht holen wir uns dann aus anderen Quellen.
Wird das Thema Bilderkennung bei der Analyse des Kaufverhaltens häufig eingesetzt?
Kielmann: Wir haben erst vor Kurzem mit unserem Kunden Madeleine eine Case Study herausgebracht, die eindeutig zeigt, dass das Berücksichtigen vom visuellen "Geschmack" des Kunden einen großen und positiven Impact auf die Konversion, ROI und Abbruchrate haben kann.
Was genau kann in diesem Zusammenhang Künstliche Intelligenz leisten?
Kielmann: Die KI übernimmt einige Aufgaben in unserem System, die die Arbeit des Nutzers erleichtern soll. So liefern wir nicht nur Reports, sondern gleich Handlungsempfehlungen. Zum Beispiel welche Produkte aktuell eine höhere Aufmerksamkeit bekommen sollten, welcher Konkurrent gerade eine Sales-Aktion gestartet hat und ob man drauf reagieren kann. Hinzu kommt dann die Personalisierungs-Engine, die für jeden Kunden die passenden Produkte heraussucht und empfiehlt. Und auch die Bilderkennung an sich ist ein Teil der KI. Daher nutzen wir die KI, um Daten zu erhalten, auszuwerten und Empfehlungen zu erzeugen.
Ist das eigentlich vor allem ein Fall für Mode? Oder sind andere Branchen für den Einsatz auch geeignet?
Kielmann: Aktuell liegt unser Fokus auf Mode und Möbel. Ab nächstes Jahr werden wir unsere Lösung für alle Branchen öffnen.
Auch bei der Wettbewerbsanalyse kann Bilderkennung wichtige Insights liefern. Kannst Du hierfür ein Beispiel nennen?
Kielmann: Ich liefere gleich zwei Beispiele. Erstens: Mit den Daten aus dem Bild, können wir Produkte unterschiedlicher Marken miteinander verglichen wie zum Beispiel zwei sehr ähnliche Kleider, aber eines von der Marke X und eines von der Marke Y.
Zweitens: Durch die Nutzung von Daten aus den Bildern können wir Just-in-Time-Trends erkennen, indem wir zum Beispiel neue Kollektionen unterschiedlicher Wettbewerber vergleichen und erkennen, welche Art von Muster, Farben, Schnitt oder Kategorien sich überschneiden und häufiger vorkommen und von den Kunden erfragt werden.
Kann man daraus auch ableiten, welche Trends gerade im Kommen sind und ob mein Sortiment darauf eingestellt ist?
Kielmann: Ja. Genau das machen wir bei unserer Trenderkennung. Wir nutzen diese Information für die Erkennung von Trends, indem wir die Platzierung von Produkten zum Beispiel auf Startseiten oder Landing-Pages sowie die Veränderung der Platzierung des Produktes über die Zeit verfolgen.
Ist es dann aber nicht häufig schon zu spät, wenn ich feststelle, dass ich da einen Trend möglicherweise übersehen habe?
Kielmann: Kommt auf den Use-Case an. Wenn es um die Planung der Herstellung eines Produktes geht, dann kann es schon zu spät sein. Unser Fokus liegt aber bei den gerade aktiven Trends und sucht die passenden Produkte aus dem Sortiment heraus. Produziert wird ja meist auf Basis mehrerer möglicher Trends und wir erkennen, welche Trends sich dann tatsächlich gerade durchsetzen.
Müsste die KI-gesteuerte Bildanalyse nicht eigentlich schon viel früher, also in die Planung der Produktion eingreifen?
Kielmann: Auch. Schon der Trend-Scout, Einkäufer oder Stylist kann unsere Lösung nutzen – für seine Recherche, Planung und Strategie. Wir sind uns auch sicher, dass wir noch nicht an der Grenze unserer Technologie angelangt sind und arbeiten sehr eng mit unseren Kunden und Partnern, um weitere Use-Cases abdecken zu können. Wir lernen ständig weiter.
Das Interview führte Helmut van Rinsum
Sebastian Kielmann ist Managing Director der picalike GmbH in Hamburg. Er beschäftigt sich seit mehr als 15 Jahren mit Künstlicher Intelligenz und Computer Vision und arbeitete unter anderem für SAP und Moebel.de. Im Jahr 2010 gründete er Picalike, um E-Commerce-Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Conversions mit Hilfe von Bilderkennung und KI zu optimieren.
Weitere Interviews:
Thomas Jesewski, aifora: Dynamic Pricing - KI steigert Umsatz
Jan Oetjen: Zeit, sich von den GAFAs zu emanzipieren
Yoav Barel: Chatbots nähern sich Menschen an
Das Unternehmen picalike setzt Künstliche Intelligenz ein, um Bilder zu erkennen und diese unter verschiedenen Gesichtspunkten zu analysieren. Mit dem Tool lassen sich Trends frühzeitig identifizieren, zudem kann man die Konkurrenz genauestens beobachten. Bislang machen Onlineshops im Mode- und Möbelbereich davon Gebrauch, künftig sollen weitere Branchen dazukommen. Ein Gespräch mit Sebastian Kielmann, Geschäftsführer von picalike.
Sebastian, auf Eurer Website heißt es: Picalike hilft beim Aufbau einer "visuell getriebenen Business Intelligence". Was genau kann ich mir darunter vorstellen?
Sebastian Kielmann: Wir nutzen Produktbilder, um diese mit denen der Konkurrenz oder aus dem eigenen Sortiment zu vergleichen. Über das Bild bekommen wir sprachunabhängige Informationen zum Produkt. Daten, die wir nicht aus dem Bild auslesen können, wie Preis, Größe, Marke oder Geschlecht holen wir uns dann aus anderen Quellen.
Wird das Thema Bilderkennung bei der Analyse des Kaufverhaltens häufig eingesetzt?
Kielmann: Wir haben erst vor Kurzem mit unserem Kunden Madeleine eine Case Study herausgebracht, die eindeutig zeigt, dass das Berücksichtigen vom visuellen "Geschmack" des Kunden einen großen und positiven Impact auf die Konversion, ROI und Abbruchrate haben kann.
Was genau kann in diesem Zusammenhang Künstliche Intelligenz leisten?
Kielmann: Die KI übernimmt einige Aufgaben in unserem System, die die Arbeit des Nutzers erleichtern soll. So liefern wir nicht nur Reports, sondern gleich Handlungsempfehlungen. Zum Beispiel welche Produkte aktuell eine höhere Aufmerksamkeit bekommen sollten, welcher Konkurrent gerade eine Sales-Aktion gestartet hat und ob man drauf reagieren kann. Hinzu kommt dann die Personalisierungs-Engine, die für jeden Kunden die passenden Produkte heraussucht und empfiehlt. Und auch die Bilderkennung an sich ist ein Teil der KI. Daher nutzen wir die KI, um Daten zu erhalten, auszuwerten und Empfehlungen zu erzeugen.
Ist das eigentlich vor allem ein Fall für Mode? Oder sind andere Branchen für den Einsatz auch geeignet?
Kielmann: Aktuell liegt unser Fokus auf Mode und Möbel. Ab nächstes Jahr werden wir unsere Lösung für alle Branchen öffnen.
Auch bei der Wettbewerbsanalyse kann Bilderkennung wichtige Insights liefern. Kannst Du hierfür ein Beispiel nennen?
Kielmann: Ich liefere gleich zwei Beispiele. Erstens: Mit den Daten aus dem Bild, können wir Produkte unterschiedlicher Marken miteinander verglichen wie zum Beispiel zwei sehr ähnliche Kleider, aber eines von der Marke X und eines von der Marke Y.
Zweitens: Durch die Nutzung von Daten aus den Bildern können wir Just-in-Time-Trends erkennen, indem wir zum Beispiel neue Kollektionen unterschiedlicher Wettbewerber vergleichen und erkennen, welche Art von Muster, Farben, Schnitt oder Kategorien sich überschneiden und häufiger vorkommen und von den Kunden erfragt werden.
Kann man daraus auch ableiten, welche Trends gerade im Kommen sind und ob mein Sortiment darauf eingestellt ist?
Kielmann: Ja. Genau das machen wir bei unserer Trenderkennung. Wir nutzen diese Information für die Erkennung von Trends, indem wir die Platzierung von Produkten zum Beispiel auf Startseiten oder Landing-Pages sowie die Veränderung der Platzierung des Produktes über die Zeit verfolgen.
Ist es dann aber nicht häufig schon zu spät, wenn ich feststelle, dass ich da einen Trend möglicherweise übersehen habe?
Kielmann: Kommt auf den Use-Case an. Wenn es um die Planung der Herstellung eines Produktes geht, dann kann es schon zu spät sein. Unser Fokus liegt aber bei den gerade aktiven Trends und sucht die passenden Produkte aus dem Sortiment heraus. Produziert wird ja meist auf Basis mehrerer möglicher Trends und wir erkennen, welche Trends sich dann tatsächlich gerade durchsetzen.
Müsste die KI-gesteuerte Bildanalyse nicht eigentlich schon viel früher, also in die Planung der Produktion eingreifen?
Kielmann: Auch. Schon der Trend-Scout, Einkäufer oder Stylist kann unsere Lösung nutzen – für seine Recherche, Planung und Strategie. Wir sind uns auch sicher, dass wir noch nicht an der Grenze unserer Technologie angelangt sind und arbeiten sehr eng mit unseren Kunden und Partnern, um weitere Use-Cases abdecken zu können. Wir lernen ständig weiter.
Das Interview führte Helmut van Rinsum
Sebastian Kielmann ist Managing Director der picalike GmbH in Hamburg. Er beschäftigt sich seit mehr als 15 Jahren mit Künstlicher Intelligenz und Computer Vision und arbeitete unter anderem für SAP und Moebel.de. Im Jahr 2010 gründete er Picalike, um E-Commerce-Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Conversions mit Hilfe von Bilderkennung und KI zu optimieren.
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Sebastian, auf Eurer Website heißt es: Picalike hilft beim Aufbau einer "visuell getriebenen Business Intelligence". Was genau kann ich mir darunter vorstellen?
Sebastian Kielmann: Wir nutzen Produktbilder, um diese mit denen der Konkurrenz oder aus dem eigenen Sortiment zu vergleichen. Über das Bild bekommen wir sprachunabhängige Informationen zum Produkt. Daten, die wir nicht aus dem Bild auslesen können, wie Preis, Größe, Marke oder Geschlecht holen wir uns dann aus anderen Quellen.
Wird das Thema Bilderkennung bei der Analyse des Kaufverhaltens häufig eingesetzt?
Kielmann: Wir haben erst vor Kurzem mit unserem Kunden Madeleine eine Case Study herausgebracht, die eindeutig zeigt, dass das Berücksichtigen vom visuellen "Geschmack" des Kunden einen großen und positiven Impact auf die Konversion, ROI und Abbruchrate haben kann.
Was genau kann in diesem Zusammenhang Künstliche Intelligenz leisten?
Kielmann: Die KI übernimmt einige Aufgaben in unserem System, die die Arbeit des Nutzers erleichtern soll. So liefern wir nicht nur Reports, sondern gleich Handlungsempfehlungen. Zum Beispiel welche Produkte aktuell eine höhere Aufmerksamkeit bekommen sollten, welcher Konkurrent gerade eine Sales-Aktion gestartet hat und ob man drauf reagieren kann. Hinzu kommt dann die Personalisierungs-Engine, die für jeden Kunden die passenden Produkte heraussucht und empfiehlt. Und auch die Bilderkennung an sich ist ein Teil der KI. Daher nutzen wir die KI, um Daten zu erhalten, auszuwerten und Empfehlungen zu erzeugen.
Ist das eigentlich vor allem ein Fall für Mode? Oder sind andere Branchen für den Einsatz auch geeignet?
Kielmann: Aktuell liegt unser Fokus auf Mode und Möbel. Ab nächstes Jahr werden wir unsere Lösung für alle Branchen öffnen.
Auch bei der Wettbewerbsanalyse kann Bilderkennung wichtige Insights liefern. Kannst Du hierfür ein Beispiel nennen?
Kielmann: Ich liefere gleich zwei Beispiele. Erstens: Mit den Daten aus dem Bild, können wir Produkte unterschiedlicher Marken miteinander verglichen wie zum Beispiel zwei sehr ähnliche Kleider, aber eines von der Marke X und eines von der Marke Y.
Zweitens: Durch die Nutzung von Daten aus den Bildern können wir Just-in-Time-Trends erkennen, indem wir zum Beispiel neue Kollektionen unterschiedlicher Wettbewerber vergleichen und erkennen, welche Art von Muster, Farben, Schnitt oder Kategorien sich überschneiden und häufiger vorkommen und von den Kunden erfragt werden.
Kann man daraus auch ableiten, welche Trends gerade im Kommen sind und ob mein Sortiment darauf eingestellt ist?
Kielmann: Ja. Genau das machen wir bei unserer Trenderkennung. Wir nutzen diese Information für die Erkennung von Trends, indem wir die Platzierung von Produkten zum Beispiel auf Startseiten oder Landing-Pages sowie die Veränderung der Platzierung des Produktes über die Zeit verfolgen.
Ist es dann aber nicht häufig schon zu spät, wenn ich feststelle, dass ich da einen Trend möglicherweise übersehen habe?
Kielmann: Kommt auf den Use-Case an. Wenn es um die Planung der Herstellung eines Produktes geht, dann kann es schon zu spät sein. Unser Fokus liegt aber bei den gerade aktiven Trends und sucht die passenden Produkte aus dem Sortiment heraus. Produziert wird ja meist auf Basis mehrerer möglicher Trends und wir erkennen, welche Trends sich dann tatsächlich gerade durchsetzen.
Müsste die KI-gesteuerte Bildanalyse nicht eigentlich schon viel früher, also in die Planung der Produktion eingreifen?
Kielmann: Auch. Schon der Trend-Scout, Einkäufer oder Stylist kann unsere Lösung nutzen – für seine Recherche, Planung und Strategie. Wir sind uns auch sicher, dass wir noch nicht an der Grenze unserer Technologie angelangt sind und arbeiten sehr eng mit unseren Kunden und Partnern, um weitere Use-Cases abdecken zu können. Wir lernen ständig weiter.
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Sebastian Kielmann ist Managing Director der picalike GmbH in Hamburg. Er beschäftigt sich seit mehr als 15 Jahren mit Künstlicher Intelligenz und Computer Vision und arbeitete unter anderem für SAP und Moebel.de. Im Jahr 2010 gründete er Picalike, um E-Commerce-Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Conversions mit Hilfe von Bilderkennung und KI zu optimieren.
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