Mit dem "Project Muze" hat Zalando zusammen mit Google gezeigt, wie Machine Learning in der Modewelt genutzt werden könnte. Auch im neu gegründeten Zalando Research Lab wird an Einsatzszenarien für intelligente Maschinen getüftelt. Welche Ideen Zalando dabei bewegen, hat Eric Bowman, VP Engineering beim Modehändler, in einem Gastbeitrag für etailment zusammengefasst.

Was könnten intelligente Apps für Modekunden leisten? Können Marken und Händler das Innovationspotenzial erschließen, das Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) bieten? Und wie? Eine Antwort: Es werden bereits heute Algorithmen entwickelt, die vorhersagen, was Kunden tragen wollen, bevor diese es selbst wissen.

Diese Algorithmen ermöglichen genaue Prognosen zu Stil und Geschmack und kombinieren Verbrauchervorlieben mit aktuellen Trends, die durch leistungsfähige ML-basierte Software erfasst und verarbeitet werden. Die kreativen Köpfe der Modebranchen werden in Zukunft eng mit diesen intelligenten, datenbasierten Systemen zusammenarbeiten.

Die perfekte künstliche Intelligenz


ML und KI sind für Verbraucher erst dann wirklich hilfreich, wenn sie den einzelnen Anwender und dessen Modegeschmack kennen. Was inspiriert den Stil eines Kunden? Welche Medien beeinflussen ihn? Wer sind seine Modevorbilder? Darüber hinaus muss die Software die Entwicklung des individuellen Stils verstehen. Welcher Modestil hat dem Kunden früher gefallen? Wie hat sich sein Modegeschmack entwickelt?

Project Muze


Maschinen lernen aus Daten. Daten, die Unternehmen wie Zalando und Google (dank Technologien wie TensorFlow) vorliegen und in denen sich Erkenntnisse zu den grundlegenden Merkmalen aller Modefacetten verbergen. Sie befähigen Maschinen inzwischen beispielsweise dazu, nahezu jeden Modeartikel erkennen und kategorisieren zu können. Um eine bestimmte Bluse zu erkennen, werden Computer beispielsweise anhand von Tausenden oder sogar Millionen von Bildern darin geschult, Kleidungsstücke zu ermitteln, die ähnlich aussehen. Dieses Wissen wird dann zu komplexen Artikeldarstellungen verknüpft, die Symmetrien, Strukturen und Trends aus allen Bereichen der Modebranche aufdecken.

Träume und Ängste erkennen


Passende Modeempfehlungen sind sehr persönlich. Um sie wirklich individuell anpassen zu können, muss eine Maschine nicht nur die Modewelt verstehen, sondern auch die Person. Maschinen können relativ einfach beliebte Kleidungsstücke vorschlagen, aber das allein reicht nicht, um einen Kunden glücklich zu machen. Ein guter Stylist berücksichtigt nicht nur die aktuellen Modetrends. Das Verständnis über die jeweilige Person, ihre Motivation, Interessen, Träume und Ängste ist für die perfekte Empfehlung unabdinglich.

Maschinen gewinnen schon jetzt überraschende Erkenntnisse aus dem Surf- und Einkaufsverhalten der Menschen. Der nächste Schritt der Personalisierung erfordert aber bislang noch die Mitwirkung eines Menschen - ganz so weit sind die Maschinen heute noch nicht. Selbst die Daten und Computer der gesamten Welt sind heute noch nicht in der Lage wirklich zu wissen und zu verstehen welches Outfit das Herz des Kunden höher schlagen lässt.

Der Faktor Mensch bleibt wichtig


Wie lässt sich die Stylisten-Logik automatisieren? Die persönlichen Vorlieben des Kunden werden unter Berücksichtigung von Geschmack, Körperbau, Wunschstil und Erfahrungen mit anderen Verbrauchern fortlaufend aufgewertet. Gute Stylisten bringen Fachwissen und Menschenkenntnis mit. Sie bauen eine Beziehung zu ihren Kunden auf und helfen ihnen, die Mode zu finden, die ihnen gefällt – sowohl innerhalb als auch außerhalb der Komfortzone ihres eigenen oder üblichen Stils.

Auch Marken spielen dabei eine wichtige Rolle, denn das Talent und die Persönlichkeit des Designers äußern sich in ihren Kreationen, die den Betrachter dadurch auf emotionaler Ebene ansprechen. Auf dieser Wirkung beruht der Ruf der Marke, auf dem die Kundenbeziehung aufbaut.

Die besonderen Fähigkeiten der Stylisten und Designer machen sie zum wichtigen Bestandteil der Modewelt. Der Faktor Mensch ist noch immer unerlässlich. Nicht ohne Grund werden Curated Shopping Dienste wie Zalon immer stärker angenommen.

Bislang kann Software ihn noch nicht automatisieren. Sie kann jedoch die Stil-Vorlieben und -Abneigungen eines Kunden erkennen, Daten zu neuesten Trends durchsuchen und Artikel finden, die dem Kunden vielleicht gefallen. Stylisten können durch den Einsatz von Computern das maschinelle Lernen sowohl anleiten als auch davon profitieren. Software unterstützt Stylisten, und Stylisten tragen zur Optimierung der Software bei. Unternehmen wie Edited stellen bereits Datenbanken für diese Art der Zusammenarbeit zur Verfügung.

Zugang zum persönlichen Modevokabular


Maschinen lernen aus vielen unterschiedlichen Datenpunkten, um möglichst persönliche Empfehlungen zu machen. Vorherige Einkäufe und Retouren von Kunden sind zwar nützlich, können aber auch irreführend sein. Wann kauften Kunden für sich selbst, wann war es ein Geschenk? Haben sie Artikel zurückgesendet, weil sie ihnen nicht gefallen oder weil sie nicht gepasst haben? In beiden Fällen gibt es Hinweise, mit denen die Software mehr Einblicke erhält.
Wird der Kunde beispielsweise gefragt, ob er Artikel als Geschenk einpacken lassen möchte, dann ist das ein großartiger Service für ihn und hilft gleichzeitig der Software, die Absicht hinter dem Einkauf zu erkennen. Wenn Kunden einen Artikel zurücksenden, sollten sie zur Angabe von Gründen aufgefordert werden, sodass die Software mehr über den Geschmack des Kunden oder die bevorzugte Passform erfährt.

Auch das Surfverhalten von Kunden bietet Einblicke. Durch das Zusammenfügen all dieser Datenpunkte wird klarer, was gefällt und was nicht. Es entsteht eine Art Modevokabular, das organisch mit dem Wechsel von Trends wächst. Die Software kann dieses Vokabular erlernen, aber auch Kunden bei ihrem persönlichen Modevokabular unterstützen. Denn oft fällt es Verbrauchern schwer, das gewünschte Kleidungsstück zu beschreiben. Software kann das Wissen über Kundenvorlieben und Verhalten so nutzen, dass selbst schnell getätigte, mehrdeutige Suchanfrage zu guten Ergebnisse führen. Die Software lernt nicht nur ein allgemeines Vokabular für Mode, sondern einen jeweils zum Kunden passenden Vokabelsatz.

Gerade weil es schwierig ist, dass richtige Modevokabular zu verwenden, finden Kunden oftmals andere Möglichkeiten, sich auszudrücken: sie teilen Inhalte, laden sie herunter oder  klicken auf „gefällt mir“. Ihr Modevokabular umfasst also mehr als Wörter: es integriert Bilder, Stilrichtungen und Verhalten.
Wir möchten eine Software entwerfen, mit der Maschinen aus Daten und von Menschen lernen können, um hoch entwickelte Anwendungen mit menschlicher Komponente zu erstellen. Unser Team ist sich bewusst, dass der Faktor Mensch unerlässlich ist, um die Verbindung zwischen Mode und Mensch herzustellen.

Von echter künstlicher Intelligenz sind wir noch weit entfernt, aber durch Nutzung von Software zusammen mit der Kreativität und dem Tiefgang menschlicher Erfahrungen können wir das Modeerlebnis auf eine völlig neue Weise demokratisieren.
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