Möbel und Deko finden, per Foto.Kunde: Otto GmbH & Co. KGaA
Referenz · Handel · KI

Möbel und Deko finden, per Foto.

Kunde: Otto GmbH & Co. KGaA

Im Auftrag der Otto Group haben wir die App Otto Alike entwickelt, eine KI-basierte Bildersuche für Möbel und Dekoration. Die App erkennt per Machine Learning Formen, Farben und Muster und schlägt passende Produkte aus über 100 Onlineshops vor.

Otto-Case-1
Komplexe KI-Technik, einfach nutzbar.Über drei Millionen Artikel aus mehr als 100 Onlineshops.
Ausgangslage

Komplexe KI-Technik, einfach nutzbar.

Über drei Millionen Artikel aus mehr als 100 Onlineshops.

Machine-Learning-Technik sollte so in eine mobile App kommen, dass Nutzerinnen und Nutzer ohne technisches Vorwissen in Sekunden passende Produktempfehlungen erhalten. Die App musste über drei Millionen Artikel aus mehr als 100 Onlineshops in Echtzeit durchsuchen, mit kurzen Ladezeiten auch unter hoher Last. Anspruchsvoll war die Balance zwischen der Genauigkeit der Erkennungsmodelle und einer Bedienung für eine breite Zielgruppe.

  • Object-Detection-Modelle in eine mobile App integrieren.
  • Über drei Millionen Produktdaten verarbeiten und kategorisieren.
  • Stabile Performance bei hoher Datenlast.
  • Einfache Bedienung für nicht-technische Zielgruppen.
KI, Design und Nutzerfokus.Wir haben Otto Alike von der UX-Konzeption über die KI-Integration bis zum Livebetrieb und der Weiterentwicklung umgesetzt. Die Erkennungsmodelle werden auf Basis von Nutzerinteraktionen und Feedback laufend trainiert, die Trefferqualität steigt mit der Nutzung.
Umsetzung

KI, Design und Nutzerfokus.

Wir haben Otto Alike von der UX-Konzeption über die KI-Integration bis zum Livebetrieb und der Weiterentwicklung umgesetzt. Die Erkennungsmodelle werden auf Basis von Nutzerinteraktionen und Feedback laufend trainiert, die Trefferqualität steigt mit der Nutzung.
Schritt 01

UX- und UI-Konzeption

User Journeys, Informationsarchitektur und Wireframes: einfache Bedienung bei großer Funktionstiefe.

Schritt 02

KI und Object Detection

Machine-Learning-Modelle zur visuellen Produkterkennung, laufend trainiert für bessere Treffer.

Schritt 03

Systemintegration

Anbindung an das Produkt-Ökosystem der Otto Group mit über 100 Shops und Millionen Artikeldaten.

Schritt 04

App-Entwicklung

Eine mobile App mit schneller Bildverarbeitung und direkter Ergebnisanzeige.

Schritt 05

Tests und Modelltraining

Bessere Erkennungsqualität durch Nutzerinteraktion und Feedbackdaten.

Schritt 06

Rollout und Ausbau

App-Start mit laufender Erweiterung der Produktdatenbank und der KI-Funktionen.

  1. UX- und UI-Konzeption

    Schritt 01: User Journeys, Informationsarchitektur und Wireframes: einfache Bedienung bei großer Funktionstiefe.

  2. KI und Object Detection

    Schritt 02: Machine-Learning-Modelle zur visuellen Produkterkennung, laufend trainiert für bessere Treffer.

  3. Systemintegration

    Schritt 03: Anbindung an das Produkt-Ökosystem der Otto Group mit über 100 Shops und Millionen Artikeldaten.

  4. App-Entwicklung

    Schritt 04: Eine mobile App mit schneller Bildverarbeitung und direkter Ergebnisanzeige.

  5. Tests und Modelltraining

    Schritt 05: Bessere Erkennungsqualität durch Nutzerinteraktion und Feedbackdaten.

  6. Rollout und Ausbau

    Schritt 06: App-Start mit laufender Erweiterung der Produktdatenbank und der KI-Funktionen.

Otto-Case-2
Produkte finden per Foto.Mit Otto Alike entdecken Kundinnen und Kunden Möbel und Dekoration über ein Foto. Die App lernt mit jeder Nutzung dazu und wird dadurch genauer.
Ergebnis

Produkte finden per Foto.

Mit Otto Alike entdecken Kundinnen und Kunden Möbel und Dekoration über ein Foto. Die App lernt mit jeder Nutzung dazu und wird dadurch genauer.

KI-Bildersuche

Object Detection analysiert Formen, Farben und Materialien und liefert Empfehlungen aus über drei Millionen Artikeln.

Einfache Bedienung

Suchen mit wenigen Klicks. Frühere Suchergebnisse werden gespeichert und lassen sich wieder aufrufen.

Performance

Eine performante Architektur sorgt für kurze Ladezeiten, auch mobil.

  1. KI-Bildersuche

    Object Detection analysiert Formen, Farben und Materialien und liefert Empfehlungen aus über drei Millionen Artikeln.

  2. Einfache Bedienung

    Suchen mit wenigen Klicks. Frühere Suchergebnisse werden gespeichert und lassen sich wieder aufrufen.

  3. Performance

    Eine performante Architektur sorgt für kurze Ladezeiten, auch mobil.

Sprechen wir über Ihren Anwendungsfall.In 30 Minuten klären wir Ausgangslage, Potenzial und den nächsten sinnvollen Schritt.
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Was Sie erwartet
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Sie schildern Prozess, Ziel und Zeitrahmen. Wir fragen nach, bis wir es verstehen.
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Wir sagen offen, ob sich ein Projekt lohnt, auch wenn die Antwort nein ist.
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Ein klar umrissener Einstieg, oder die ehrliche Antwort, dass wir nicht passen.
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Justus Böhlke
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