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Rock’n’Roll goes AI: elaboratum unterstützt das Musikhaus Thomann bei der Erprobung innovativer Methoden zur automatischen Auswertung von Produktbewertungen

Thomann

Mit Natural Language Processing in der automatischen Auswertung von Kundenrezensionen stellt elaboratum ein weiteres Referenzprojekt im Leistungsbereich AI-powered Commerce vor.

Das Musikhaus Thomann ist als Europas größtes Musikhaus die Anlaufstelle für Musiker, um sich mit Instrumenten, entsprechendem Zubehör, Notensätzen und technischem Equipment auszustatten. In seinem umfangreichen Sortiment vertreibt Thomann mehr als 75.000 Produkte über ein Ladengeschäft sowie vor allem über einen sehr starken Online-Bereich. Hier werden pro Tag bis zu 25.000 Pakete versendet, dementsprechend viele Produktbewertungen gibt es online zu den gekauften Artikeln. Vor allem zu den Instrumenten verschiedener Kategorien wie Gitarren, Drums oder Tasteninstrumente zeichnen sich diese durch eine Ausführlichkeit und Detailverliebtheit aus, die die Leidenschaft der Rezensenten für die Produkte widerspiegelt. Diese Produktbewertungen sind ein riesiger Datenschatz, der jedoch nicht einfach auszuwerten ist.

Ausgangslage und Zielstellung bei Thomann

Ziel des Projektes war es, nachzuweisen, dass die Kundenmeinungen durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz automatisiert ausgewertet werden können. Im Speziellen wollte Thomann erfahren, welche Anmerkungen die Kunden zu Qualität, Preis oder Klang der Produkte abgeben und die Möglichkeit bekommen, diese quantitativ und qualitativ einfach auszuwerten.

Unterstützung von elaboratum

elaboratum hat zunächst ein Machine Learning-Modell basierend auf Natural Language Understanding aufgebaut, das zwischen Kommentaren über Produkte (z. B. Gitarren), den Preis und den Klang der Instrumente unterscheiden kann.

Dieses Modell wurde in mehreren Iterationen auf Basis von echten Produktbewertungen so trainiert, dass eine Unterscheidung zwischen positiven, neutralen und negativen Aussagen getroffen werden konnte.

Das Nachtraining des Modells erfolgte auf Basis von Testdaten, die durch Thomann bereitgestellt wurden. Dabei wurden die vielfältigen Herausforderungen der deutschen Sprache sichtbar. Wie bewertet ein AI-Modell z. B. den Unterschied der Sätze „Die Gitarre ist nicht so gut“ und „Die Gitarre ist nicht so gut wie mein altes Modell, aber für den Preis immer noch ein Wahnsinnsteil!“. Diese Feinheiten wurden u. a. mit Hilfe einer promovierten Linguistin identifiziert und speziell daraufhin trainiert.

Zum Schluss wurde in einem Massentest die Anwendbarkeit auf große Datenmengen nachgewiesen und das Ganze in einem interaktiven Dashboard aufbereitet.
Das Projekt wurde bei Thomann von einem Entwickler-Team der Coding Pioneers in Iserlohn begleitet, die auch andere R&D-Projekte für das Musikhaus betreuen.

Mehrwert für Thomann

Sven Schoderböck

Ich bin beeindruckt, mit welcher Leidenschaft und tiefer KI-Expertise elaboratum hier vorgegangen ist. Mir wurde sowohl die Methodik als auch die technische Basis anschaulich gemacht. Durch das Projekt habe ich nun einen sehr klaren Wissensstand, was KI heute in diesem Kontext leisten kann. Ein weiterer Mehrwert für uns war, dass auch unser Entwickler Team geschult wurde und sämtliche Daten und das Modell zur Weiterentwicklung erhalten hat. So stelle ich mir Beratung im KI-Kontext vor.

– Sven Schoderböck, Vice President eCommerce, Musikhaus Thomann

Möchten auch Sie mithilfe künstlicher Intelligenz verborgene Datenschätze heben? Sprechen Sie uns an!