Online-Händler Otto führt neues Feature für Produktbewertungen ein

Viele Verbraucher orientieren sich beim Online-Shopping an den Produktbewertungen. Allerdings können die Texte sehr lang ausfallen und den Kunden die Lust nehmen, sie zu lesen. Weil dann aber das Geschäft leidet, hat der E-Commerce-Riese Otto jetzt ein neues Feature eingeführt. Dieses soll die wichtigsten Informationen aus den Rezensionen herausfiltern.

Produktbewertungen sind aus dem Online-Handel nicht mehr wegzudenken. Deswegen bemühen sich E-Commerce-Unternehmen in diesem Bereich um Optimierung. Zu ihnen zählt unter anderem der Riese Otto, der jetzt ein neues Feature einführt. Mit ihm sparen die Kunden viel Zeit, weil sie die abgegebenen Bewertungen nach den wichtigsten Informationen filtern können. „Keiner unserer Kunden möchte eine Waschmaschine kaufen und dafür über 1.000 Produktbewertungen durchlesen“, sagt Marketing-Vorstand Marc Opelt und fügt hinzu: „Unser Tool ermöglicht es, die am häufigsten genannten Aspekte aller Rezensionen zu einem Produkt herauszufiltern. Mit einem Klick kann der Kunde dann nur die Rezensionen lesen, die sich mit den relevantesten Aspekten, wie zum Beispiel der Waschqualität befassen.“

Online-Händler Otto führt neues Feature für Produktbewertungen ein

Online-Händler Otto führt neues Feature für Produktbewertungen ein

Bessere Textanalyse mit Machine-Learning

Bei der Entwicklung des Feature machte Otto von künstlicher Intelligenz Gebrauch, so dass nun ein Algorithmus die Bewertungen automatisch zu lesen und interpretieren versteht. Er analysiert den kurzen Text auf die wichtigsten Aspekte hin und ist dadurch in der Lage, den Ton der Produktrezension zu erkennen. Daraus lässt sich schließlich ermitteln, ob sie positiv, negativ oder neutral gehalten ist. Der nächste Schritt besteht darin, die Themenschwerpunkte zu jedem einzelnen Produkt herauszuarbeiten, um sie dem Kunden anzuzeigen. Auf dieser Grundlage kann er dann die Bewertungen filtern.

Mehrwert für Kunden schaffen

Dieses Feature hat Otto «Aggregated Reviews» genannt und will es in Zukunft bei 2,1 Millionen Produkten einsetzen, um Online-Shoppern den Einkauf zu erleichtern: „Wir befassen uns schon seit längerer Zeit und in vielen Bereichen mit Themen rund um KI, Machine Learning und Deep Learning“, betont Opelt. „Parallel dazu kannten wir den Wunsch unserer Kunden, noch schneller relevante Produktinformationen zu erhalten. Unser Ziel ist es immer, mit Hilfe innovativer Technologien echten Mehrwert für Kunden zu schaffen. Die neue Filterfunktion für Produktbewertungen ist deswegen ein gutes Beispiel für den smarten Einsatz von Machine Learning.“

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Eugen Zentner ist als Redakteur für onlinemarktplatz.de und als freier Redakteur für die dpa-infocom GmbH tätig.

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