Otto.de will Produktbewertungen mithilfe von künstlicher Intelligenz verbessern

Veröffentlicht: 03.05.2017 | Geschrieben von: Christian Laude Test | Letzte Aktualisierung: 26.06.2023

„Niemand möchte eine Waschmaschine kaufen und davor über 1.700 Bewertungen lesen“, meint Marc Opelt, Otto-Bereichsvorstand Marketing und Sprecher des Online-Händlers. Deswegen werden die Produktbewertungen auf Otto.de auch runderneuert: Mithilfe von künstlicher Intelligenz sollen sie noch gezieltere Aussagen über den gewünschten Artikel liefern.

Der Versandhändler Otto will Produktbewertungen auf ein völlig neues Level hieven. Dazu verbindet das Unternehmen dieses System mit der modernen Technologie der künstlichen Intelligenz und will es dadurch ermöglichen, dass Kunden gezielt die für sie relevanten Aspekte aus den Bewertungen auf Otto.de herausfiltern können. Um dies zu ermöglichen, soll ein Algorithmus automatisiert die wichtigsten Aspekte aus den Bewertungen herausfiltern.

Otto.de: Über 2,1 Millionen gelistete Produkte

Otto spricht in der entsprechenden Pressemitteilung im Zusammenhang mit den neuen Produktbewertungen von „Aggregated Reviews“. Sie sollen bei sämtlichen 2,1 Millionen Artikeln, die auf Otto.de gelistet sind, zukünftig zum Einsatz kommen. Als Beispiel nennt Otto unter anderem Waschmaschinen, bei denen Kunden besonderen Wert auf Faktoren wie die Bedienung beziehungsweise das letztendliche Waschergebnis legen.

Kunden können die Kommentare beispielsweise nach den Faktoren sortieren, die andere Nutzer, die bereits Erfahrung mit dem jeweiligen Produkt sammeln konnten, besonders in den Vordergrund rücken. Zusätzlich wird angezeigt, wie viele Nutzer eine positive, negative oder neutrale Bewertung abgegeben haben, um so auch das Produkt im gesamten einordnen zu können.

Produktbewertungen bei Otto.de

© Otto.de - Screenshot

Nutzer-Feedback als Informationsquelle

„Niemand möchte eine Waschmaschine kaufen und davor über 1.700 Bewertungen lesen“, erklärt Marc Opelt, Otto-Bereichsvorstand Marketing und Sprecher des Online-Händlers. „Das Feedback der Nutzer ist eine wichtige Informationsquelle für andere Kunden und ein entscheidender Faktor im Kaufprozess. Umso wichtiger ist es, dass Kunden leicht Zugang zu den gewünschten Informationen erhalten.“

Der Algorithmus wurde von Otto selbst entwickelt, basiert auf Machine-Learning-Modellen und analysiert jeden einzelnen Rezensionstext. Quasi über Nacht wird der Algorithmus mit etlichen (neuen) Produktrezensionen versorgt, aus denen wiederum die wichtigsten Aspekte herausgefiltert und in semantisch ähnliche Gruppen zusammengestellt werden, sodass Kunden letztendlich den passenden Überblick erhalten.

In dem folgenden Video erläutert Otto das System der neuen Produktbewertungen noch einmal anschaulich:

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