Veröffentlicht: Stuttgart, 05.05.2021

Anhand eines konkreten Use Cases im Einzelhandel zeigen wir Ihnen, wie bereits die Integration kleiner KI-Komponenten in einer Mobile App eine große Wirkung haben kann und wie es Ihnen gelingt Kaufanreize aus klassischen Medien nahtlos in die Onlinewelt zu überführen.

Vorstellung des Use Cases

Beim folgenden Use Case handelt es sich um eine Mobile-Shopping-App und das integrierte Feature „Katalogscanner“, das Almato speziell für ein internationales Handelsunternehmen entwickelt hat. Dabei kamen verschiedenste KI-Technologien zum Einsatz, wie zum Beispiel: Texterkennung, Bilderkennung, Object Recognition sowie weitere Machine-Learning-Komponenten.

Ziel der Lösung ist es, die analoge mit der digitalen Welt zu verknüpfen und Kund:innen das analoge Einkaufserlebnis mit digitalen Komponenten und einer einfachen Usability noch intuitiver und effizienter zu gestalten – denn bei Almato gilt: „customer and mobile first“.

Nutzen der Lösung

Mithilfe der Mobile-Shopping-App und dem integrierten Katalogscanner wird den Benutzer:innen eine einfache und praktikable Lösung an die Hand gegeben, Produkte aus Print-Katalogen und veröffentlichten Filialmagazinen mittels App-Scanner direkt zu bestellen. Damit fällt die mühsame Eingabe der Produktkennungen weg. Außerdem können ergänzende und für den Kaufprozess relevante Informationen, wie beispielsweise Bewertungen und Alternativen, direkt angezeigt werden. Mit dieser intelligenten Lösung wird ein intuitiver, einfacher und effizienter Onlinekauf aus Printmedien ermöglicht.

Umsetzung der Lösung

Im Rahmen der Umsetzung wurde in der aktuellen Mobile-Shopping-App der Menüpunkt „Katalogscanner“ hinzugefügt. Wählt man den integrierten Menüpunkt aus, wird die Handykamera automatisch aktiviert und die Benutzer:innen haben die Möglichkeit, Ausschnitte oder vollständige Seiten einer Anzeige bzw. eines Angebots abzuscannen. Die in diesem Vorgang erkannten Produkte, werden anschließend aufgelistet und für den weiteren Bestellvorgang auswählbar zur Verfügung gestellt. Die ausgewählten Produkte und deren Bestellnummern enthalten zudem Mediadaten. Basierend auf diesen Mediadaten, können die auf diesem Weg erreichten Verkäufe direkt auf das auslösende Medium zurückgeführt werden.

Das Lösungskonzept wurde vollständig agil von unseren App- und KI-Spezialisten entwickelt.
Für einen kurzen Deep Dive in die eingesetzte Technologie der Umsetzung: In regelmäßigen, möglichst kurzen Abständen wird die Live-Vorschau der Handykamera mittels FirebaseVisionImage in ein Bild umgewandelt, welches dem FirebaseVisionTextRecognizer zur Erkennung dient. Die dabei gefundenen Textblöcke werden in einzelne Worte unterteilt und mittels eindeutiger Filterkriterien auf vorhandene Artikelnummern geprüft. Alle erkannten Artikelnummern sind über die Produkt-API mit Produktinformationen angereichert und die Nutzer:innen können diese fortlaufend in der Ergebnisliste abrufen. Einzelne Produkte lassen sich somit bequem in dieser Liste auswählen, detailliert einsehen oder direkt in den Warenkorb überführen.

Notwendige Bibliotheken, die für die Bestellnummererkennung notwendig sind, werden dem Device im Rahmen der App-Installation ad hoc zur Verfügung gestellt. Diese Basis ermöglicht, dass der Erkennungsvorgang somit auch vollständig offline verfügbar ist.

Vorteile einer solchen Lösung:

  • Mithilfe des KI-basierten Katalogscanners gelingt es, die in klassischen Medien gesetzten Kaufanreize nahtlos in die Onlinewelt zu überführen
  • Der Einsatz solcher Convenience-Features sorgt für eine kundenorientierte Wahrnehmung bei den App-Nutzer:innen
  • Multiplikation der Lösung – die Technologie kann von uns schnell und einfach auf ähnliche Anwendungsszenarien angepasst werden (out of the box)

Wir sind interessiert an Ihrer Meinung zum Thema Katalogscanner und der Integration von KI-Komponenten in Mobile Apps. Haben Sie bereits Erfahrung mit dem Einsatz von Firebase?

Falls Sie nähere Informationen zu dieser Lösung möchten oder selbst vor einer ähnlichen Herausforderung stehen – schreiben Sie uns an.

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