So steigert KI die Performance im E-Commerce

Interview

8 Minuten

26.06.2024

Sebastian Klumpp, XPLN

Wenn man heute über KI spricht, geht es meistens um textgenerative Lösungen und LLM-Modelle. Was KI-Technologie in der Datenanalyse schon länger leistet und wie viel Potenzial darin steckt, erklärt Sebastian Klumpp, CEO von XPLN. Ein Gespräch über überholte manuelle Suchen im E-Commerce, selbst entwickelte KI-Modelle und die Geduld, die KI-Lösungen von allen Beteiligten erfordern.

Bei XPLN geht es viel um Monitoring – von Preisen, Reviews, Produktbeschreibungen: Geht das noch ohne KI?

Sebastian Klumpp: Nur noch in wenigen Fällen. In der Regel braucht es KI bereits für das erste Monitoring, um die gewonnenen Daten zu verarbeiten, aber auch um die richtigen Artikel in den Shops zu finden.

Wo genau setzt Ihr Künstliche Intelligenz ein?

Klumpp: Eigentlich von Anfang bis zum Ende punktuell immer wieder. Wir bieten ein umfassendes Monitoring einer Vielzahl von digitalen Handelsplattformen mit Hilfe von Digital Shelf Analytics (DSA)…

… der Überwachung und Analyse von Produktdaten auf digitalen Vertriebskanälen.

Klumpp: Die Technologie hinter unserer Lösung ist an sich schon KI-getrieben und funktioniert nur so gut, weil wir dank eines Horizon EU Fundings selbst verschiedene KI-Modelle entwickeln konnten. Der Einsatz von KI fängt schon damit an, in den unzähligen Online-Marktplätzen die richtigen Produkte zu identifizieren. Früher war es üblich, dafür einen Unique Identifier – wie beispielsweise eine EAN/GTIN – der Produkte zu nutzen. Doch die meisten Plattformen erlauben die Suche nach diesen Artikelnummern nicht mehr, die Produkte müssen also meistens händisch gesucht werden. Deshalb nutzen wir die Produktdaten, die unsere Kunden uns geben und lassen unsere KI einen Text- und Bildvergleich auf allen möglichen digitalen Marktplätzen durchführen. Dadurch findet die DSA-Lösung mit wenig Aufwand die Produkte auf allen Kanälen. Ein weiteres KI-Modell vergleicht dann die Daten miteinander und erkennt dabei auch Konkurrenzartikel, Nachahmer und Produktpiraterie. Im nächsten Schritt kommt KI zum Einsatz, um die gefundenen Daten zusammenzufassen und auszuwerten. Dadurch finden wir etwa Fehler in den Produktbeschreibungen auf einzelnen Plattformen oder besonders häufige Nutzerbeschwerden. Wir nutzen also KI, um die Performance von Produkten im E-Commerce zu verbessern und schnell reagieren zu können, wenn vermeidbare Fehler Umsatz blockieren.

Risiken für die Markenwahrnehmung

Ganz konkret: Wo seid Ihr mit KI besser geworden?

Klumpp: Künstliche Intelligenz hat es uns ermöglicht, völlig neue Leistungen anzubieten. Ein gutes Beispiel dafür ist der Bereich Review-Analytics. Die Kundenrezension auf allen Kanälen zu finden, diese in verschiedene Hauptthemen zu kategorisieren und die einzelnen Aspekte in positiv, negativ und neutral einzuordnen – das sind Themen, die früher mehrere Mitarbeiter beschäftigt haben. Heute kann die KI das übernehmen und wird mit fortlaufender Zeit immer besser darin. Wir können durch die Implementierung auch Marken besser unterstützen, ihr Image zu schützen und schnell auf Probleme zu reagieren.

Hast Du dafür ein Beispiel?

Klumpp: Wenn zum Beispiel Änderungen an einem Produkt gemacht werden, muss sichergestellt sein, dass dies auf allen Touchpoints passiert. Zunehmend greifen aber auch Marktplätze auf die Präsentation ein und ändern selbstständig Daten. Das ist nicht im Sinne der Marken. Insofern müssen diese Abweichungen schnell identifiziert werden, um Folgekosten zu vermeiden und um das Image aufrechtzuerhalten. Eine leichte Farbänderung an einem T-Shirt kann zu hohen Retouren und Unmut bei den Kunden führen, wenn nicht alle Kanäle angepasst werden. Das sind vermeidbare Kosten, aber auch Risiken für die Markenwahrnehmung. Mit Hilfe des KI-Textvergleichs werden fehlende oder falsche Informationen automatisch gefunden.

Kannst Du auch Beispiele nennen, wo die KI zur Effizienzsteigerung beigetragen hat?

Klumpp: Der Text-Bild-Vergleich statt der manuellen Suche ist das beste Beispiel für einen Quantensprung. Ich sehe das Potenzial für diese Art von Effizienzsteigerung auch bei anderen Unternehmen, die im E-Commerce aktiv sind. Marken, aber auch Retailer haben in vielen Bereichen oft noch manuelle oder nur teilweise automatisierte Prozesse. Und selbst bei automatisierten Prozessen, braucht es den menschlichen Faktor. Denn wenn die Produkte maschinell gefunden werden, muss trotzdem ein Mitarbeiter per Hand die richtigen URLs setzen. Das ist nur ein Beispiel, aber auch darüber hinaus sind die Prozesse oft nicht zu Ende gedacht. Wenn wir etwa über das Produktmonitoring auf vielen Kanälen sprechen, muss bei einer Änderung jede einzelne Plattform manuell überprüft werden: Ist das Bild nun wirklich das richtige? Wird gerade der aktuelle Produkttext angezeigt oder noch der alte? Das kostet enorm viel Zeit und Ressourcen, die man sich heutzutage wirklich sparen kann. Mit Digital Shelf Analytics können wir den Content beispielsweise auf die richtigen Schlagworte prüfen und feststellen, ob der Markenname im Titel ist oder die besonders lange Garantie auch in der Produktbeschreibung erwähnt wird, ohne dass ein Mitarbeiter jede Plattform einzeln untersuchen muss.

Thema KI ist beim Vorstand angekommen

Wird von den Kunden eigentlich inzwischen vorausgesetzt, dass KI am Start ist?

Klumpp: Mit KI sind viele Hoffnungen verbunden, was Ressourceneinsatz, Innovation und Umsatzsteigerung betrifft. Insofern ist das Thema spätestens dieses Jahr auf den Agenden der C-Levels und Vorstände angekommen. Es wird oft nach KI als Buzzword gefragt, damit man ein Produkt intern besser verkaufen kann. Wir nutzen an vielen Stellen KI, aber zeigen dann immer gerne auf, dass es eben nicht immer KI ist, die weiterhilft. Oft sind es dann doch einfache Algorithmen. Aktuell ist mit KI auch immer Experimentierfreude, aber auch Risiko verbunden. Das muss dem Kunden bewusst sein. Hier dürfen keine falschen Erwartungshaltungen geweckt werden. Auch wenn LLMs faszinierend sind, müssen wir im geschäftlichen Einsatz oft auch noch viele Anpassungen vornehmen, damit die KI überhaupt verwendbar wird. Auch das muss man erst wissen und dafür eine gewisse Bereitschaft und Geduld mitbringen.

Wie geht Ihr mit etwaigen Datenschutzbedenken um?

Klumpp: Als Unternehmen mit Hauptsitz in Deutschland und als Teil einer großen Gruppe haben wir von Anfang an sehr hohe, DSGVO-konforme Maßstäbe angesetzt. Wir nutzen unsere eigenen KI-Modelle und hosten die Daten unserer Kunden auf eigenen Servern in Deutschland. Das ist auch wichtig, denn wir arbeiten mit teils sehr sensiblen Unternehmensdaten wie Lagerbeständen, Orderzahlen und Daten aus der Preisberechnung. Diese Informationen können wir nicht einfach an ChatGPT füttern. Entsprechend vorsichtig sind wir auch intern aufgestellt und schützen die Daten unserer Kunden.

Welche Produkte oder Dienstleistungen plant XPLN in naher Zukunft einzuführen?

Klumpp: Im Bereich Product Content und Retail Media verfolgen wir aktiv einige Ansätze – auch mit KI – und testen diese schon mit großen Markenkunden und Retailern. Die neuen Lösungen könnten zu einem großen Wettbewerbsvorteil führen und gleichzeitig das Markenimage sichern. Mehr kann ich dazu im Moment noch nicht sagen. Seid gespannt!

Welche Schritte unternehmt Ihr, um generell Innovationen im Bereich KI voranzutreiben?

Klumpp: Neue Entwicklungen und Verbesserung im KI-Bereich entstehen durch eine größere Datengrundlage. Auch unsere Modelle lernen stetig weiter und werden dadurch besser. Durch Daten aus neuen Bereichen wie etwa Retail Media eröffnen sich auch neue Chancen für Innovationen. Wir arbeiten eng am Kunden, mit entsprechenden User-Groups, und bekommen dadurch selbst den Großteil des Inputs für unser Produkt. Durch jeden neuen Kunden und auch jede Branche können wir die KI besser nutzen, um die Digital Shelf Analytics zu verbessern. Außerdem pflegen wir gute Beziehungen zu Universitäten wie beispielsweise dem Karlsruher Institute of Technology und dem HLRS in Stuttgart. In Kooperation mit den Universitäten realisieren wir regelmäßig innovative Forschungsprojekte.

Das Interview führte Helmut van Rinsum

Sebastian Klumpp ist Geschäftsführer des Stuttgarter SaaS-Unternehmens XPLN. Er zählt zu den führenden Experten im Bereich Digital Shelf Analytics (DSA) und kann auf über zwanzig Jahre Erfahrung im E-Commerce verweisen. Vor seiner Tätigkeit bei XPLN war er lange bei der Klingel Gruppe, zuletzt als Head of Product Data Management.

 

 

 

 

So steigert KI die Performance im E-Commerce

Interview

8 Minuten

26.06.2024

Sebastian Klumpp, XPLN

Wenn man heute über KI spricht, geht es meistens um textgenerative Lösungen und LLM-Modelle. Was KI-Technologie in der Datenanalyse schon länger leistet und wie viel Potenzial darin steckt, erklärt Sebastian Klumpp, CEO von XPLN. Ein Gespräch über überholte manuelle Suchen im E-Commerce, selbst entwickelte KI-Modelle und die Geduld, die KI-Lösungen von allen Beteiligten erfordern.

Bei XPLN geht es viel um Monitoring – von Preisen, Reviews, Produktbeschreibungen: Geht das noch ohne KI?

Sebastian Klumpp: Nur noch in wenigen Fällen. In der Regel braucht es KI bereits für das erste Monitoring, um die gewonnenen Daten zu verarbeiten, aber auch um die richtigen Artikel in den Shops zu finden.

Wo genau setzt Ihr Künstliche Intelligenz ein?

Klumpp: Eigentlich von Anfang bis zum Ende punktuell immer wieder. Wir bieten ein umfassendes Monitoring einer Vielzahl von digitalen Handelsplattformen mit Hilfe von Digital Shelf Analytics (DSA)…

… der Überwachung und Analyse von Produktdaten auf digitalen Vertriebskanälen.

Klumpp: Die Technologie hinter unserer Lösung ist an sich schon KI-getrieben und funktioniert nur so gut, weil wir dank eines Horizon EU Fundings selbst verschiedene KI-Modelle entwickeln konnten. Der Einsatz von KI fängt schon damit an, in den unzähligen Online-Marktplätzen die richtigen Produkte zu identifizieren. Früher war es üblich, dafür einen Unique Identifier – wie beispielsweise eine EAN/GTIN – der Produkte zu nutzen. Doch die meisten Plattformen erlauben die Suche nach diesen Artikelnummern nicht mehr, die Produkte müssen also meistens händisch gesucht werden. Deshalb nutzen wir die Produktdaten, die unsere Kunden uns geben und lassen unsere KI einen Text- und Bildvergleich auf allen möglichen digitalen Marktplätzen durchführen. Dadurch findet die DSA-Lösung mit wenig Aufwand die Produkte auf allen Kanälen. Ein weiteres KI-Modell vergleicht dann die Daten miteinander und erkennt dabei auch Konkurrenzartikel, Nachahmer und Produktpiraterie. Im nächsten Schritt kommt KI zum Einsatz, um die gefundenen Daten zusammenzufassen und auszuwerten. Dadurch finden wir etwa Fehler in den Produktbeschreibungen auf einzelnen Plattformen oder besonders häufige Nutzerbeschwerden. Wir nutzen also KI, um die Performance von Produkten im E-Commerce zu verbessern und schnell reagieren zu können, wenn vermeidbare Fehler Umsatz blockieren.

Risiken für die Markenwahrnehmung

Ganz konkret: Wo seid Ihr mit KI besser geworden?

Klumpp: Künstliche Intelligenz hat es uns ermöglicht, völlig neue Leistungen anzubieten. Ein gutes Beispiel dafür ist der Bereich Review-Analytics. Die Kundenrezension auf allen Kanälen zu finden, diese in verschiedene Hauptthemen zu kategorisieren und die einzelnen Aspekte in positiv, negativ und neutral einzuordnen – das sind Themen, die früher mehrere Mitarbeiter beschäftigt haben. Heute kann die KI das übernehmen und wird mit fortlaufender Zeit immer besser darin. Wir können durch die Implementierung auch Marken besser unterstützen, ihr Image zu schützen und schnell auf Probleme zu reagieren.

Hast Du dafür ein Beispiel?

Klumpp: Wenn zum Beispiel Änderungen an einem Produkt gemacht werden, muss sichergestellt sein, dass dies auf allen Touchpoints passiert. Zunehmend greifen aber auch Marktplätze auf die Präsentation ein und ändern selbstständig Daten. Das ist nicht im Sinne der Marken. Insofern müssen diese Abweichungen schnell identifiziert werden, um Folgekosten zu vermeiden und um das Image aufrechtzuerhalten. Eine leichte Farbänderung an einem T-Shirt kann zu hohen Retouren und Unmut bei den Kunden führen, wenn nicht alle Kanäle angepasst werden. Das sind vermeidbare Kosten, aber auch Risiken für die Markenwahrnehmung. Mit Hilfe des KI-Textvergleichs werden fehlende oder falsche Informationen automatisch gefunden.

Kannst Du auch Beispiele nennen, wo die KI zur Effizienzsteigerung beigetragen hat?

Klumpp: Der Text-Bild-Vergleich statt der manuellen Suche ist das beste Beispiel für einen Quantensprung. Ich sehe das Potenzial für diese Art von Effizienzsteigerung auch bei anderen Unternehmen, die im E-Commerce aktiv sind. Marken, aber auch Retailer haben in vielen Bereichen oft noch manuelle oder nur teilweise automatisierte Prozesse. Und selbst bei automatisierten Prozessen, braucht es den menschlichen Faktor. Denn wenn die Produkte maschinell gefunden werden, muss trotzdem ein Mitarbeiter per Hand die richtigen URLs setzen. Das ist nur ein Beispiel, aber auch darüber hinaus sind die Prozesse oft nicht zu Ende gedacht. Wenn wir etwa über das Produktmonitoring auf vielen Kanälen sprechen, muss bei einer Änderung jede einzelne Plattform manuell überprüft werden: Ist das Bild nun wirklich das richtige? Wird gerade der aktuelle Produkttext angezeigt oder noch der alte? Das kostet enorm viel Zeit und Ressourcen, die man sich heutzutage wirklich sparen kann. Mit Digital Shelf Analytics können wir den Content beispielsweise auf die richtigen Schlagworte prüfen und feststellen, ob der Markenname im Titel ist oder die besonders lange Garantie auch in der Produktbeschreibung erwähnt wird, ohne dass ein Mitarbeiter jede Plattform einzeln untersuchen muss.

Thema KI ist beim Vorstand angekommen

Wird von den Kunden eigentlich inzwischen vorausgesetzt, dass KI am Start ist?

Klumpp: Mit KI sind viele Hoffnungen verbunden, was Ressourceneinsatz, Innovation und Umsatzsteigerung betrifft. Insofern ist das Thema spätestens dieses Jahr auf den Agenden der C-Levels und Vorstände angekommen. Es wird oft nach KI als Buzzword gefragt, damit man ein Produkt intern besser verkaufen kann. Wir nutzen an vielen Stellen KI, aber zeigen dann immer gerne auf, dass es eben nicht immer KI ist, die weiterhilft. Oft sind es dann doch einfache Algorithmen. Aktuell ist mit KI auch immer Experimentierfreude, aber auch Risiko verbunden. Das muss dem Kunden bewusst sein. Hier dürfen keine falschen Erwartungshaltungen geweckt werden. Auch wenn LLMs faszinierend sind, müssen wir im geschäftlichen Einsatz oft auch noch viele Anpassungen vornehmen, damit die KI überhaupt verwendbar wird. Auch das muss man erst wissen und dafür eine gewisse Bereitschaft und Geduld mitbringen.

Wie geht Ihr mit etwaigen Datenschutzbedenken um?

Klumpp: Als Unternehmen mit Hauptsitz in Deutschland und als Teil einer großen Gruppe haben wir von Anfang an sehr hohe, DSGVO-konforme Maßstäbe angesetzt. Wir nutzen unsere eigenen KI-Modelle und hosten die Daten unserer Kunden auf eigenen Servern in Deutschland. Das ist auch wichtig, denn wir arbeiten mit teils sehr sensiblen Unternehmensdaten wie Lagerbeständen, Orderzahlen und Daten aus der Preisberechnung. Diese Informationen können wir nicht einfach an ChatGPT füttern. Entsprechend vorsichtig sind wir auch intern aufgestellt und schützen die Daten unserer Kunden.

Welche Produkte oder Dienstleistungen plant XPLN in naher Zukunft einzuführen?

Klumpp: Im Bereich Product Content und Retail Media verfolgen wir aktiv einige Ansätze – auch mit KI – und testen diese schon mit großen Markenkunden und Retailern. Die neuen Lösungen könnten zu einem großen Wettbewerbsvorteil führen und gleichzeitig das Markenimage sichern. Mehr kann ich dazu im Moment noch nicht sagen. Seid gespannt!

Welche Schritte unternehmt Ihr, um generell Innovationen im Bereich KI voranzutreiben?

Klumpp: Neue Entwicklungen und Verbesserung im KI-Bereich entstehen durch eine größere Datengrundlage. Auch unsere Modelle lernen stetig weiter und werden dadurch besser. Durch Daten aus neuen Bereichen wie etwa Retail Media eröffnen sich auch neue Chancen für Innovationen. Wir arbeiten eng am Kunden, mit entsprechenden User-Groups, und bekommen dadurch selbst den Großteil des Inputs für unser Produkt. Durch jeden neuen Kunden und auch jede Branche können wir die KI besser nutzen, um die Digital Shelf Analytics zu verbessern. Außerdem pflegen wir gute Beziehungen zu Universitäten wie beispielsweise dem Karlsruher Institute of Technology und dem HLRS in Stuttgart. In Kooperation mit den Universitäten realisieren wir regelmäßig innovative Forschungsprojekte.

Das Interview führte Helmut van Rinsum

Sebastian Klumpp ist Geschäftsführer des Stuttgarter SaaS-Unternehmens XPLN. Er zählt zu den führenden Experten im Bereich Digital Shelf Analytics (DSA) und kann auf über zwanzig Jahre Erfahrung im E-Commerce verweisen. Vor seiner Tätigkeit bei XPLN war er lange bei der Klingel Gruppe, zuletzt als Head of Product Data Management.

 

 

 

 

So steigert KI die Performance im E-Commerce

Interview

8 Minuten

26.06.2024

Sebastian Klumpp, XPLN

Wenn man heute über KI spricht, geht es meistens um textgenerative Lösungen und LLM-Modelle. Was KI-Technologie in der Datenanalyse schon länger leistet und wie viel Potenzial darin steckt, erklärt Sebastian Klumpp, CEO von XPLN. Ein Gespräch über überholte manuelle Suchen im E-Commerce, selbst entwickelte KI-Modelle und die Geduld, die KI-Lösungen von allen Beteiligten erfordern.

Bei XPLN geht es viel um Monitoring – von Preisen, Reviews, Produktbeschreibungen: Geht das noch ohne KI?

Sebastian Klumpp: Nur noch in wenigen Fällen. In der Regel braucht es KI bereits für das erste Monitoring, um die gewonnenen Daten zu verarbeiten, aber auch um die richtigen Artikel in den Shops zu finden.

Wo genau setzt Ihr Künstliche Intelligenz ein?

Klumpp: Eigentlich von Anfang bis zum Ende punktuell immer wieder. Wir bieten ein umfassendes Monitoring einer Vielzahl von digitalen Handelsplattformen mit Hilfe von Digital Shelf Analytics (DSA)…

… der Überwachung und Analyse von Produktdaten auf digitalen Vertriebskanälen.

Klumpp: Die Technologie hinter unserer Lösung ist an sich schon KI-getrieben und funktioniert nur so gut, weil wir dank eines Horizon EU Fundings selbst verschiedene KI-Modelle entwickeln konnten. Der Einsatz von KI fängt schon damit an, in den unzähligen Online-Marktplätzen die richtigen Produkte zu identifizieren. Früher war es üblich, dafür einen Unique Identifier – wie beispielsweise eine EAN/GTIN – der Produkte zu nutzen. Doch die meisten Plattformen erlauben die Suche nach diesen Artikelnummern nicht mehr, die Produkte müssen also meistens händisch gesucht werden. Deshalb nutzen wir die Produktdaten, die unsere Kunden uns geben und lassen unsere KI einen Text- und Bildvergleich auf allen möglichen digitalen Marktplätzen durchführen. Dadurch findet die DSA-Lösung mit wenig Aufwand die Produkte auf allen Kanälen. Ein weiteres KI-Modell vergleicht dann die Daten miteinander und erkennt dabei auch Konkurrenzartikel, Nachahmer und Produktpiraterie. Im nächsten Schritt kommt KI zum Einsatz, um die gefundenen Daten zusammenzufassen und auszuwerten. Dadurch finden wir etwa Fehler in den Produktbeschreibungen auf einzelnen Plattformen oder besonders häufige Nutzerbeschwerden. Wir nutzen also KI, um die Performance von Produkten im E-Commerce zu verbessern und schnell reagieren zu können, wenn vermeidbare Fehler Umsatz blockieren.

Risiken für die Markenwahrnehmung

Ganz konkret: Wo seid Ihr mit KI besser geworden?

Klumpp: Künstliche Intelligenz hat es uns ermöglicht, völlig neue Leistungen anzubieten. Ein gutes Beispiel dafür ist der Bereich Review-Analytics. Die Kundenrezension auf allen Kanälen zu finden, diese in verschiedene Hauptthemen zu kategorisieren und die einzelnen Aspekte in positiv, negativ und neutral einzuordnen – das sind Themen, die früher mehrere Mitarbeiter beschäftigt haben. Heute kann die KI das übernehmen und wird mit fortlaufender Zeit immer besser darin. Wir können durch die Implementierung auch Marken besser unterstützen, ihr Image zu schützen und schnell auf Probleme zu reagieren.

Hast Du dafür ein Beispiel?

Klumpp: Wenn zum Beispiel Änderungen an einem Produkt gemacht werden, muss sichergestellt sein, dass dies auf allen Touchpoints passiert. Zunehmend greifen aber auch Marktplätze auf die Präsentation ein und ändern selbstständig Daten. Das ist nicht im Sinne der Marken. Insofern müssen diese Abweichungen schnell identifiziert werden, um Folgekosten zu vermeiden und um das Image aufrechtzuerhalten. Eine leichte Farbänderung an einem T-Shirt kann zu hohen Retouren und Unmut bei den Kunden führen, wenn nicht alle Kanäle angepasst werden. Das sind vermeidbare Kosten, aber auch Risiken für die Markenwahrnehmung. Mit Hilfe des KI-Textvergleichs werden fehlende oder falsche Informationen automatisch gefunden.

Kannst Du auch Beispiele nennen, wo die KI zur Effizienzsteigerung beigetragen hat?

Klumpp: Der Text-Bild-Vergleich statt der manuellen Suche ist das beste Beispiel für einen Quantensprung. Ich sehe das Potenzial für diese Art von Effizienzsteigerung auch bei anderen Unternehmen, die im E-Commerce aktiv sind. Marken, aber auch Retailer haben in vielen Bereichen oft noch manuelle oder nur teilweise automatisierte Prozesse. Und selbst bei automatisierten Prozessen, braucht es den menschlichen Faktor. Denn wenn die Produkte maschinell gefunden werden, muss trotzdem ein Mitarbeiter per Hand die richtigen URLs setzen. Das ist nur ein Beispiel, aber auch darüber hinaus sind die Prozesse oft nicht zu Ende gedacht. Wenn wir etwa über das Produktmonitoring auf vielen Kanälen sprechen, muss bei einer Änderung jede einzelne Plattform manuell überprüft werden: Ist das Bild nun wirklich das richtige? Wird gerade der aktuelle Produkttext angezeigt oder noch der alte? Das kostet enorm viel Zeit und Ressourcen, die man sich heutzutage wirklich sparen kann. Mit Digital Shelf Analytics können wir den Content beispielsweise auf die richtigen Schlagworte prüfen und feststellen, ob der Markenname im Titel ist oder die besonders lange Garantie auch in der Produktbeschreibung erwähnt wird, ohne dass ein Mitarbeiter jede Plattform einzeln untersuchen muss.

Thema KI ist beim Vorstand angekommen

Wird von den Kunden eigentlich inzwischen vorausgesetzt, dass KI am Start ist?

Klumpp: Mit KI sind viele Hoffnungen verbunden, was Ressourceneinsatz, Innovation und Umsatzsteigerung betrifft. Insofern ist das Thema spätestens dieses Jahr auf den Agenden der C-Levels und Vorstände angekommen. Es wird oft nach KI als Buzzword gefragt, damit man ein Produkt intern besser verkaufen kann. Wir nutzen an vielen Stellen KI, aber zeigen dann immer gerne auf, dass es eben nicht immer KI ist, die weiterhilft. Oft sind es dann doch einfache Algorithmen. Aktuell ist mit KI auch immer Experimentierfreude, aber auch Risiko verbunden. Das muss dem Kunden bewusst sein. Hier dürfen keine falschen Erwartungshaltungen geweckt werden. Auch wenn LLMs faszinierend sind, müssen wir im geschäftlichen Einsatz oft auch noch viele Anpassungen vornehmen, damit die KI überhaupt verwendbar wird. Auch das muss man erst wissen und dafür eine gewisse Bereitschaft und Geduld mitbringen.

Wie geht Ihr mit etwaigen Datenschutzbedenken um?

Klumpp: Als Unternehmen mit Hauptsitz in Deutschland und als Teil einer großen Gruppe haben wir von Anfang an sehr hohe, DSGVO-konforme Maßstäbe angesetzt. Wir nutzen unsere eigenen KI-Modelle und hosten die Daten unserer Kunden auf eigenen Servern in Deutschland. Das ist auch wichtig, denn wir arbeiten mit teils sehr sensiblen Unternehmensdaten wie Lagerbeständen, Orderzahlen und Daten aus der Preisberechnung. Diese Informationen können wir nicht einfach an ChatGPT füttern. Entsprechend vorsichtig sind wir auch intern aufgestellt und schützen die Daten unserer Kunden.

Welche Produkte oder Dienstleistungen plant XPLN in naher Zukunft einzuführen?

Klumpp: Im Bereich Product Content und Retail Media verfolgen wir aktiv einige Ansätze – auch mit KI – und testen diese schon mit großen Markenkunden und Retailern. Die neuen Lösungen könnten zu einem großen Wettbewerbsvorteil führen und gleichzeitig das Markenimage sichern. Mehr kann ich dazu im Moment noch nicht sagen. Seid gespannt!

Welche Schritte unternehmt Ihr, um generell Innovationen im Bereich KI voranzutreiben?

Klumpp: Neue Entwicklungen und Verbesserung im KI-Bereich entstehen durch eine größere Datengrundlage. Auch unsere Modelle lernen stetig weiter und werden dadurch besser. Durch Daten aus neuen Bereichen wie etwa Retail Media eröffnen sich auch neue Chancen für Innovationen. Wir arbeiten eng am Kunden, mit entsprechenden User-Groups, und bekommen dadurch selbst den Großteil des Inputs für unser Produkt. Durch jeden neuen Kunden und auch jede Branche können wir die KI besser nutzen, um die Digital Shelf Analytics zu verbessern. Außerdem pflegen wir gute Beziehungen zu Universitäten wie beispielsweise dem Karlsruher Institute of Technology und dem HLRS in Stuttgart. In Kooperation mit den Universitäten realisieren wir regelmäßig innovative Forschungsprojekte.

Das Interview führte Helmut van Rinsum

Sebastian Klumpp ist Geschäftsführer des Stuttgarter SaaS-Unternehmens XPLN. Er zählt zu den führenden Experten im Bereich Digital Shelf Analytics (DSA) und kann auf über zwanzig Jahre Erfahrung im E-Commerce verweisen. Vor seiner Tätigkeit bei XPLN war er lange bei der Klingel Gruppe, zuletzt als Head of Product Data Management.

 

 

 

 

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