Sind Sie Geschäftskunde?
Diese Einstellung passt das Produktsortiment und die Preise an Ihre Bedürfnisse an.
Ja
Nein

Mit Machine Learning zu mehr Kundenzufriedenheit

„KI-Technologien wie Machine Learning verbessern unsere Prozesse und optimieren unsere Arbeitsabläufe. Damit sind wir in der Lage, unseren Kund*innen einen noch besseren Service zu bieten."

Machine Learning auf Deutsch „Maschinelles Lernen“ – ein Begriff, der uns im Alltag oft begegnet, ohne dass wir es wirklich merken. Doch was genau verbirgt sich dahinter und wie nutzen wir bei Conrad diese Technologie, um für das Unternehmen und vor allem für unsere Kunden*innen einen echten Mehrwert zu schaffen? 

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), auch als „Artificial Intelligence“ (AI) bekannt. KI gilt als Oberbegriff für viele Techniken, die alle dasselbe Ziel haben: einer Maschine humanes Verhalten beizubringen. Dies erfolgt auf der Grundlage bestimmter Algorithmen, die wiederrum mittels der Methodik Maschinelles Lernen (ML) trainiert werden. ML ist also ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit dem selbstständigen Erschließen von Zusammenhängen auf Basis von Beispieldaten beschäftigt. Einfach ausgedrückt: Algorithmen werden trainiert, selbstständig neue Zusammenhänge zu entdecken und somit eigenständig Lösungen für neue und ungelöste Probleme zu finden.

In unserem Unternehmen kommt dieses Verfahren immer öfter zum Einsatz, vor allem wenn es darum geht, viele manuelle und komplexe Arbeitsschritte durchzuführen. Das ist etwa im Rahmen der Prozessverbesserung der Fall: Die selbstlernenden Algorithmen sind in der Lage, E-Mails zu verstehen und sie an den jeweils Zuständigen weiterzuleiten, immer noch existierende FAX-Bestellungen ins System einzubuchen oder etwa Betrugsversuche im Onlineshop zu identifizieren. Ein jüngst von uns entwickelter Algorithmus kann sogar berechnen, ob ein Produkt als professionell wahrgenommen wird oder nicht. Dazu nutzt er bestimmte Einflussfaktoren, die einen Artikel für einen professionellen Anwendungsbereich geeignet erscheinen lassen. Erste Ergebnisse zeigen zum Beispiel, dass ein langer und mit vielen Attributen geschriebener Informationstext einen Artikel eher professionell wirken lässt. 

Auch für die automatische Bestimmung von Alternativprodukten, wenn gewünschte Waren nicht mehr vorrätig sind, nutzen wir das Maschinelle Lernen. Das funktioniert folgendermaßen: Zunächst gleicht das System sämtliche Daten des ursprünglich gewünschten Produktes mit den Daten möglicher Alternativen ab. Stimmt ein gewisses Set an Merkmalen zweier Produkte überein, schlägt der Algorithmus das Alternativprodukt vor. Wird es akzeptiert, lernt der Algorithmus, das Produkt beim nächsten Mal erneut vorzuschlagen. Kauft die Kund*in die Alternative nicht, wird das System dieses Produkt in diesem Zusammenhang nicht mehr als Angebot auswählen. Durch wiederholtes Austesten und Variieren werden die auf Erfahrung basierenden Verbindungen gestärkt oder geschwächt und der Algorithmus lernt ständig dazu. 

Als Vorreiter der Digitalisierung entwickeln wir uns so ständig weiter, um uns zukunftssicher aufzustellen. Maschinelles Lernen hilft uns dabei, komplexe riesige Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und richtig miteinander in Bezug zu setzen. So können wir unserem Anspruch, bei allem was wir tun, den Kunden also den Menschen im Fokus zu haben, noch besser gerecht werden. KI-Technologien wie Machine Learning ermöglichen es uns, das Verhalten unsere Kunden*innen bestmöglich zu verstehen und ihnen passgenaue Angebote machen zu können. Und genau das ist unser Omnichannel Access Ansatz: Das richtige Produkt, über den richtigen Kanal, zur richtigen Zeit.

Ihr Ralf Bühler


   

Machine Learning Boosts Customer Satisfaction

“AIl technologies such as Machine Learning optimise our processes, make our work easier and, as a result, help us further improve our customer service.”

The term Machine Learning seems to pop up everywhere these days.  However, what precisely is it? And in what way do we implement Machine Learning at Conrad, to add genuine value for our company and, first and foremost, for our customers? 

Machine Learning (ML) is a type of Artificial Intelligence (AI). AI is a general term used to describe a wide range of technologies, all of them aimed at teaching machines to think like humans. This requires certain types of algorithms that, in turn, need to be trained using ML. ML is a specific application of AI that focuses on autonomous pattern recognition, using sample data. In plain English, it’s all about teaching algorithms to detect pattern they didn’t encounter before, to enable them to come up with solutions for new and unsolved problems entirely on their own.

This technology is now increasingly used across our company, mainly in scenarios involving a large number of manual or complex tasks. One of many examples is process optimisation, where self-learning algorithms are now able to understand the content of email, forward the mail to the person in charge, import orders placed by fax (still around even in this day and age) into our system, and detect online fraud attempts in our web shops. Moreover, one of our most recent algorithms can predict whether customers will perceive a product as industrial-grade, using certain influencing factors that make an item look suitable for contractors and tradespeople. For instance, preliminary results show that people tend to associate a lengthy and detailed product description with a higher suitability for professional use.

Machine learning also plays a part in identifying alternative products in the event of the original item being unavailable. This is how it works: First, the system uses the entire set of product data to identify potential alternatives. If the data sets of two products are a partial match, the algorithm suggests the alternative product. If the customer decides to purchase the alternative product, it will be displayed again the next time around. If the customer doesn’t buy the alternative product, it will be no longer regarded as a potential alternative. Thus, repeatedly offering and discarding a variety of products results in experience-based pattern recognition, with the algorithm constantly evolving in the process. 

Being at the forefront of the digital transformation, this is how we continuously develop and future-proof our business. Machine learning assists us with accurately processing and correlating large and highly complex data volumes in real time.  This also helps us make good on our promise, namely putting customers – that means people – first. AI applications such as machine learning enable us to better understand what our customers want, and to tailor our product offers around their needs. Which sums up nicely what our omnichannel access approach is all about: the right product via the right channel at the right time.   

Yours sincerely, 

Ralf Bühler

Conrad Electronic SE benötigt für einzelne Datennutzungen Ihre Einwilligung, um die Funktion der Website zu gewährleisten und Ihnen unter anderem Informationen zu Ihren Interessen anzuzeigen. Mit Klick auf "Zustimmen" geben Sie Ihre Einwilligung dazu. Ausführliche Informationen erhalten Sie in unserer Datenschutzerklärung.
Sie haben jederzeit die Möglichkeit Ihre Zustimmung in der Datenschutzerklärung zurück zu nehmen.
Ablehnen
Zustimmen