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CR-Erhöhung

Problemstellung

Kunde — eine großer Online-Fashion-Anbieter mit über als 200.000 Einzelbesuchern pro Tag. Es gab keinen Mechanismus zur allgemeinen Bestandsverwaltung, um die Waren nach bestimmten kommerziellen Faktoren zur Anzeige im Online-Shop zu sortieren (Empfehlungssystem). Die Warenliste wurde einfach zufällig gezeigt.
Der Kunde hatte lange Besprechungen mit Dienstleistern - Lieferanten von Saas-Lösungen für Sortieralgorithmen. Daher wurde entschieden, einen eigenen Algorithmus zu entwickeln, der die Produkte zuerst anzeigt, die eine höhere Kaufwahrscheinlichkeit besaßen.

Aufgabe

Der Kunde hatte Schwierigkeiten, die Beliebtheit jedes Produktes zu ermitteln. Wir mussten tief in die Geschäftsdetails der Fashion-Einzelhändler eindringen, viele Beratungen bei den Analytikern absolvieren, um die Anforderungen an den künftigen Algorithmus zu formalisieren.
 
Die Aufgabe wurde weiter dadurch kompliziert, dass die Vertreter des Kunden zusätzlich zum Algorithmus eine manuelle Moderation der Produktliste einführen wollten. Damit sollten die Handelsexperten Waren manuell wechseln können.

Der Algorithmus wurde auf Basis von „machine learning“ entwickelt und bildete täglich einen Beliebtheitsindex für jedes Produkts (SKU), wobei er die folgenden Parameter berücksichtigte:
 

  • Saisonfaktor für Kategorien (jede Warenkategorie wird in einer Tabelle für jede Kalenderwoche gereiht)
  • Markengewicht (komplexe Formel mit aktuellem Bestand jeder Marke für jede Kategorie und mit der Marge)
  • Produktgrößen mit Einteilung der Kenngrößen für jede Warengruppe.

 
Außerdem wurden weitere, weniger wichtige Parameter berücksichtigt. Die Bedeutung jedes Faktors konnte man einstellen. Wegen der komplizierten Formel wurde der Beliebtheitsindex aller Waren jede Nacht aktualisiert und die Produktliste für den Folgetag erzeugt.

Lösung

Der neue Algorithmus mit manueller Eingriffsmöglichkeit steigerte die Konversionsrate innerhalb des ersten Gebrauchsmonats um durchschnittlich 14.29%, was dem Kunden in einer einzigen Saison (6 Monate) 2,2 Mio. Euro Zusatzgewinn einbrachte.

Ergebnis

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