Overview
- Updated On:
- May 5, 2022
Description
Über 350.000 Artikel sind in den Online-Shops von MediaMarkt und Saturn ständig verfügbar. Was für den Kunden eine enorme Auswahl bedeutet, stellt für die Mitarbeiter des Online-Teams bei MediaMarktSaturn in erster Linie eines dar: Texten, texten, texten.
Zudem sah sich MediaMarktSaturn mit einer weiteren Herausforderung aller großen Online-Händler konfrontiert: Je mehr Produkte ein Shop enthält, desto aufwendiger ist die redaktionelle Erstellung von einzigartigen Produktbeschreibungen.
MediaMarktSaturn entschied sich für einen innovativen Ansatz und änderte den Prozess der Erstellung von Produktbeschreibungen grundlegend. Seit 2019 setzen die Online-Shops des Unternehmens auf automatische Textgenerierung mit der Software rtr textengine von Retresco. rtr textengine ist eine Anwendung aus dem Bereich Natural Language Generation (NLG), einem Teilgebiet von Künstlicher Intelligenz.
Bisher generierte rtr textengine für MediaMarktSaturn bereits über 210.000 Produktbeschreibungen für Artikel aus 427 Warengruppen. Für die Online-Shops von MediaMarkt und Saturn ist das Projekt noch nicht abgeschlossen. Nachdem in einem weiteren Zwischenschritt alle Produkte automatisch betextet sind, besteht das nächste große Ziel darin, auch alle Services, die online rund um die Artikel angeboten werden, mit automatisch generierten Texten zu beschreiben.
Case Id : 20124
Award winner: September_2020
Jury Ranking: 1
Technology: KI-basierte Natural Language Generation Facts:
Name of the Retailer I Brand where the solution is installed: MediaMarktSaturn
Name of the solution / product: textengine.io – Automatische Textgenerierung
Retailer or Brand Website: www.mediamarktsaturn.com
For customers or employees (front- or backend): Customers
Hardware, software or service: Software
Live since: 2019-01-01
Description of the project goal / motivation [max. 500 characters]: Effizienzsteigerung bei der Erstellung qualitativ hochwertiger Produktbeschreibungen und einzigartigen Inhalten. Auf Basis der Technologie lassen sich Änderungen an großen Volumina bestehender Inhalte flexibel durchführen. Ergänzt etwa eine neue Produktgruppe den Shop, erzeugt das System auf Knopfdruck Texte zu jedem Artikel. Kunden erhalten detailliert Auskunft über die Produkte und zugleich eine Einordnung, was ihnen Orientierung beim Kauf gibt. Zudem haben Produkte aufgrund der Produktbeschreibungen erhöhte Relevanz für Suchmaschinen.
Project scope / implementation activities [max. 500 characters]: Bestandsaufnahme aller relevanten Produktkategorien und Sichtung der daten
Konzept für die laufende Aufbereitung der Daten und Anbindung eines Services für Datenexporte, Textimport und Datenaufbereitung and das Bestands-PIM
Erstellung von Textgenerierungsmodellen für rund 400 Produktkategorien.
Laufende Unterstützung beim Rollout und bei der Pflege der Modelle durch Content Manager des Kunden.
Weiterführende Betreuung durch unser Customer Success Management.
Innovation [max. 500 characters]: Automatische Textgenerierung revolutioniert die Erstellung von digitalem Content. NLG-Anwendungen machen aus strukturierten Daten natürlichsprachliche Inhalte – für ein maßgeschneidertes Nutzererlebnis und erfolgreiche Kundenbindung.
Retresco setzt NLG-Projekte für Kunden mit komplexen Anforderungen im Managed Service um und bietet alternativ mit textengine.io einen intuitiven SaaS-Service.
Implementation approach / costs [max. 500 characters]: Die Implementierung findet immer in enger Zusammenarbeit mit dem Kunden statt. In der Regel werden in einem initialen Discovery Workshop die Roadmap zur Konkretisierung und internen Bewertung einzelner Anwendungsfälle erarbeitet. Danach geht es in die Umsetzung und die Anbindung an IT-Infrastruktur und Hardening im Livebetrieb. Während des gesamten Prozesses wird er Kunde durch uns er Customer Success Management betreut, um das Potenzial unserer Lösungen voll auszuschöpfen und möglichst schnell die ersten Erfolge zu verzeichnen.
Potential for replication [max. 500 characters]: Nachrichten
Newsportale gehören zu den Vorreitern beim Einsatz von NLG. Automatisch generierte Beiträge eignen sich insbesondere für Textsorten mit einer hohen Dichte an standardisierten Formulierungen.
Reporting
Ob in der Business Intelligence oder in der Kommunikation mit Privatkunden: ausformulierte Berichte lesen sich eingängiger als reine Zahlenkolonnen. Überall dort wo große Datenmengen erhoben werden, kann Natural Language Generation helfen, Entwicklungen deskriptiv darzustellen und Informationen zu interpretieren. Ein Anwendungsbeispiel sind etwa die Fondsreports großer Finanzdienstleister für private Anleger.
Chatbots
Besondere Stärke entfaltet Natural Language Generation in Kombination mit Natural Language Understanding (NLU). So vereinen beispielsweise Chatbots NLG und NLU: Dialogprogramme verstehen die Eingaben eines Nutzers und generieren sinnvolle Antworten. Über Maschinelles Lernen entwickelt sich die Präzision der natürlich generierten Aussagen fortlaufend weiter.
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