Visuelle Suche am Beispiel von Picalike

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In heutigen Online-Shops kommt der Suchfunktion eine zentrale Rolle zu. Das gute Funktionieren der Suche kann die Conversion Rate bereits maßgeblich positiv beeinflussen. Suchfunktionen sind derzeit in erster Linie textbasiert. Der Kunde möchte aber oft nicht nur auf Basis von solchen harten Kriterien suchen, sondern auch auf Grundlage von optischen Gesichtspunkten, die nicht immer explizit artikulierbar sind. Gerade im Modebereich kommt diesen Faktoren eine große Bedeutung zu. Die Technologie der visuellen Suche ermöglicht genau dies, nämlich die Suche anhand von optischen Kriterien.

Ein Unternehmen, das diese Technologie entwickelt und Shopbetreibern über eine Schnittstelle zur Verfügung stellt, ist Picalike.

Picalike Logo

Logo von Picalike

Dieses kleine Startup aus Hamburg wurde im August 2010 von Sebastian Kielmann und zwei Mitstreitern gegründet. Seitdem beschäftigen sich ein Team von aktuell rund fünf Mitarbeitern mit der Weiterentwicklung des Bilderkennungsalgorithmus und der Vermarktung der Technologie. Heute arbeitet Picalike mit einer Handvoll kleiner bis mittelgroßer Online-Shops zusammen, die die visuelle Suche in ihren Online-Auftritt integriert haben. Laut eigenen Angaben läuft derzeit eine Vielzahl weiterer Testprojekte mit unterschiedlichsten Partnern, darunter auch größere E-Commerce-Player wie die Otto Group.

Die Picalike-Technologie basiert auf drei Grundfunktionen: Zu einem übergebenen Produktbild können Produkte mit der gleichen Farbe, mit der gleichen Form oder mit beiden übereinstimmenden Merkmalen gesucht werden. Aus diesen Basisfunktionalitäten lässt sich dann eine Reihe von Anwendungsszenarien ableiten. Neben einfachen Farb- und Formfiltern, umgesetzt beispielsweise im Color-Finder von weare.de, bildet vor allem die Suche nach ähnlichen Produkten das Haupteinsatzgebiet. Eine solche Funktionalität bietet zum Beispiel das Modeportal fashionhype.com, die diese Art der visuellen Suche über einen Button an jedem ihrer Produkte bereitstellen.

Fashionhype

Suche nach ähnlichen Produkten auf www.fashionhype.com

Eine weitere Einsatzmöglichkeit ist die Integration von visuell ähnlichen Produkten als Empfehlungen direkt auf der Artikeldetailseite. Ein Beispiel hierfür liefert Picalike im eigenen Demo-Shop. Darüber hinaus kann die Technologie unter anderem zur Kategorie- und Sortimentsoptimierung eingesetzt werden oder um Alternativvorschläge für bereits ausverkaufte Produkte zu geben.

Über die genaue Funktionsweise ihres Algorithmus zur Analyse der Bilder hält sich Picalike selbstverständlich bedeckt. Die Vermutung liegt aber nahe, dass hierfür bekannte Verfahren aus der computergestützten Bildverarbeitung, wie die Messung von Farbhäufigkeiten oder Kantenerkennung zur Formanalyse, eingesetzt werden. Wie das technische Zusammenspiel zwischen Shopsystem und dem Picalike-Algorithmus im Detail aussieht, zeigt die nachfolgende Grafik.

Picalike Ablauf

Schema des technischen Ablaufs des Vorbereitens und Durchführens der visuellen Suche

Entscheidender Aspekt ist hierbei, dass die Bilder nicht auf Nachfrage in Echtzeit analysiert werden, sondern in festen Intervallen komplett eingelesen werden. Fragt der Nutzer dann eine Funktion auf Basis der visuellen Suche im Online-Shop an, wird das Ergebnis lediglich aus dem zuvor aufgebauten Index ausgelesen und über die API zurückgegeben. Die Abrechnung erfolgt dabei laut deutsche-startups.de auf transaktionsabhängiger Basis (5 Cent pro Anfrage). Die angemessene Verarbeitung und Darstellung des Ergebnisses liegen dann auf Seiten des Shopbetreibers. Dies ermöglicht ihm ein hohes Maß an Flexibilität bei der Verwendung der Resultate.

Nach einigen selbst durchgeführten Tests stellte sich aber heraus, dass die Bilderkennung noch nicht den Genauigkeitsgrad besitzt, der wünschenswert wäre. Gerade der Formvergleich gelangt bei unterschiedlichen Arten von Produktfotos schnell an seine Grenzen. Großes Problem bilden dabei vor allem nicht freigestellte Bilder, die es dem Algorithmus extrem schwer machen, zwischen Hintergrund, Model und eigentlichem Produkt zu trennen.

Zusammenfassend ist aber festzuhalten, dass Picalike und die visuelle Suche auf jeden Fall einen interessanten Ansatz bereithalten, der den Kunden von Online-Shops in Zukunft einen echten Mehrwert bieten kann. Bis es allerdings soweit ist, muss der zu Grunde liegende Algorithmus noch einige Verbesserungen erfahren. In der Zwischenzeit bleibt noch genug Zeit, weitere spannende Use-Cases für den Einsatz dieser Technologie zu finden.

Wer mehr über Picalike wissen will, der schaut sich die Demo auf der Homepage der Hamburger an oder erfährt Neuigkeiten über den Facebook-Auftritt des Unternehmens.

Quellen:
http://www.picalike.com
http://www.deutsche-startups.de/?p=47054
http://www.internetworld.de/business-idee/ansicht/15/Picalike
http://www.thomas-hoerner.de/nutzerbedurfnis-suche-nach-farbe-im-mode-webshop/#more-707

Dieser Blogartikel wurde im Rahmen der Vorlesung E-Commerce-Systeme im Sommersemester 2012 erstellt. Unter Anleitung von Prof. Dr. Holger Schneider haben die Studierenden sich mit einem ausgewählten Thema näher befasst, eine kurze Präsentation im Rahmen der Vorlesung gehalten und einen Blogbeitrag für WebZapper geschrieben. Inhaltlicher Stand ist jeweils Juni 2012.
Weitere Informationen zur Beitragsreihe „E-Commerce-Systeme“ findest Du hier.

2 Kommentare

  1. Pingback: Start der Beitragsreihe E-Commerce-Systeme | WebZapper

  2. Die intelligente Suche ist ein wesentlicher Bestandteil der Usability-Optimierung. siehe auch hier http://www.ecommerce-vision.de/01-2012/intelligente-suchfunktion-als-wichtiger-bestandteil-der-usability-optimierung/

    Die Suchfunktion ist mit das wichtigste in einem guten Shop. Der direkte Weg zum gesuchten Produkt lässt die Conversion Rate steigen und den Konsumenten zufriedener machen. Bei der Suchfunktion sollte man sich im Vorfeld immer die Frage stellen … make or buy?

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