Neue Software versteht Kundenwünsche

Wenn mein Computer plötzlich weiss, was ich will

Ein Forschungsteam des Departements Informatik der Hochschule Luzern bringt einer Software bei, so zu denken wie Menschen.

 

(Bild: Hochschule Luzern)

Ein Forschungsteam des Departements Informatik der Hochschule Luzern (HSLU) will den Handel im Internet benutzerfreundlicher gestalten. Es bringt einer Software für E-Commerce bei, Auswahlkriterien von Kunden zu gewichten, um die Suchtreffer zu optimieren. So könnte die Abbruchquote von Onlinekäufen gesenkt werden.

Einkäufe im Internet können zur Plage werden. Nutzeranfragen, die Präferenzen ausloten, wie «ein rotes Auto wäre schön, ein blaues ginge auch», verstehen sie nicht. Ein Informatiker-Team der HSLU will das ändern und entwickelt momentan eine revolutionäre neue Software. Das Team arbeitet dafür mit einem Luzerner Webdienstleiter zusammen, teilte die HSLU mit.

Was die Software alles kann

Kunden können mit dieser Software ihre Auswahlkriterien, also ihre Präferenzen formulieren, gewichten und variable Anfragen abgeben. Die Software könnte beispielsweise ein Schmuckstück finden, das etwas mehr kostet, aber sonst perfekt zur Abfrage passt. Ein günstigeres Kleid, das in der zweiten Lieblingsfarbe gearbeitet ist, oder eine Wohnung, die sich etwas ausserhalb des gewünschten Quartiers befindet, aber dem angestrebten Mietpreis entspricht: All diese Optionen sollen mittels Software auffindbar werden.

Das Projekt nennt sich «Präferenzgesteuerte Produktsuche und Kundenprofilierung für E-Commerce-Anwendungen», kurz «PrefCom». Es soll den Handel im Internet benutzerfreundlicher machen.

Suche nach Farbe und bevorzugten Modellen

«Der Computer wägt die Angebote gegeneinander ab», erklärt Roland Christen, technischer Leiter des Projekts «PrefCom». «Ein Produkt gewinnt gegen ein anderes, wenn es in keinem Attribut schlechter und in mindestens einem besser ist.» In Demoversionen, die aktuelle Angebote von Occasionsautos durchsuchen, könne man beim Preis unter «hoch», «niedrig» oder «ungefähr 10’000 Franken» wählen. Eine Abfrage nach der Farbe lautet etwa «Red > all others», also in etwa: «Rot ist meine Lieblingsfarbe. Wenn es nicht rot ist, ist mir die Farbe egal.»

Man kann Farben oder Autotypen wie SUV oder Cabriolet bevorzugen oder negativ gewichten und Preis und PS mit einem Regler justieren. Der Computer scheidet immer mehr Angebote aus; übrig bleiben die besten.

Dem auf Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen spezialisierten Team von Marc Pouly und Roland Christen sei es zudem gelungen, die präferenzbasierte Suche mit der Standard-Datenbanksprache SQL durch sogenannte Block Nested Loops zu beschleunigen, damit Kunden nicht abspringen, weil die Anfrage zu lange dauert.

Roland Christen, technischer Leiter des Projekts «PrefCom».

Roland Christen, technischer Leiter des Projekts «PrefCom».

(Bild: Hochschule Luzern)

Ähnliche Produkte und Alternativen

Die neuen Algorithmen erkennen auch Ähnlichkeiten von Produkten und bieten Alternativen an: Autos mit ähnlichem Verbrauch, Kleider mit ähnlichem Schnitt oder Schmuck im ähnlichen Design. Daraus ergibt sich ein Vorteil vor allem für kleinere Märkte wie den der Schweiz, in dem es nicht so viele exakte Treffer gibt.

Websites, die mit diesen Algorithmen arbeiten, können auch Verkäufern im Laden Produkte zeigen, die sie dem Kunden anbieten können. Geschäfte sparen Ladenfläche, wenn der Computer die Produkte aus dem Lager ebenfalls vorschlägt.

Bis Herbst 2017 marktreif

Die Informatiker und Informatikerinnen der Hochschule Luzern haben ihre Arbeit am Algorithmus weitgehend abgeschlossen. Bis Herbst 2017 wird vor allem Arcmedia noch an der Benutzeroberfläche feilen, dann kann «PrefCom», das von der Kommission für Technologie und Innovation (KTI) unterstützt wird, in die ersten Läden. Ein Schmuckanbieter und ein Immobilienhändler zeigten bereits Interesse, teilte die HSLU mit.

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