Wie Musik in unseren Ohren: Automa­ti­sierte Analyse von Customer Reviews mittels AI

Kunden­projekt: Conver­sa­tional AI & Chatbots

Automa­ti­sierte Analyse von Customer Reviews mittels AI

#ai #artifi­ci­al­in­tel­li­gence #custo­mer­re­views #produkt­be­wer­tungen #retail­und­her­steller

Kunden­be­wer­tungen liefern wertvolle Insights zu Produkten von Triangel bis zum umfäng­lichen Tonstudio. Anhand von AI konnten wir Thomann dabei helfen, Reviews automa­tisch auszu­werten.

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 Weiter-entwicklung erhalten hat. So stelle ich mir Beratung im KI-Kontext vor.​
Sven Schoderböck

Sven Schoderböck

Vice President eCommerce, Musikhaus Thomann​

Aufgabe

Mühen, Zeit und Kosten sparen einfach gemacht

Customer Reviews enthalten wertvolle Infor­ma­tionen zu Produkten, die genutzt werden können, um das Produkt­wissen zu erweitern. Eine automa­tische Auswertung der Bewer­tungen sollte diesem Zweck dienen.

Lösung

Itera­tives Lernen: Fütterung des Machine-Learning-Modells

Das Projekt wurde iterativ aufgebaut, um eine konti­nu­ier­liche Verbes­serung des Machine Learning-Modells zu ermög­lichen. Das Entwickler-Team von Thomann wurde geschult, um die eigen­ständige Übernahme des Projekts nachhaltig zu ermög­lichen.

Ergebnis

Auswertung von Customer Reviews ganz wie von selbst

Durch den Einsatz von sogenanntem Natural Language Under­standing und der Analyse von Produkt­be­wer­tungen wurde ein Machine Learning-Modell entwi­ckelt und trainiert. Die Ergeb­nisse wurden in einem inter­ak­tiven Dashboard aufbe­reitet und werden fortan genutzt, um das Produkt­wissen des Musik-Händlers stetig zu verbessern.

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