Amazon startet StyleSnap für visuelle Fashionsuche

Amazon startet mit StyleSnap eine KI-basierte Fashionsuche.

Bild: shutterstock.com/wavebreakmedia

06.06.2019 - Mit StyleSnap können Nutzer auf der App ein Bild von einem gewünschten Look hochladen. Amazon sendet dann Empfehlungen für ähnliche Artikel auf der Plattform.

von Frauke Schobelt

Mit StyleSnap bietet Amazon eine visuelle Fashionsuche auf Basis von KI. Dies kündigt die Online-Plattform bei der MARS 2019 Conference in Las Vegas an. StyleSnap ermöglicht es Usern, auf der App ein Bild von einem gewünschten Look hochzuladen. Amazon sendet dann Empfehlungen für ähnliche Artikel auf der Plattform. Dabei berücksichtigt StyleSnap Marke, Preisspanne und Kundenbewertungen.

Keine ganz leichte Aufgabe, wie Jeff Wilke , CEO von Amazon Consumer Worldwide, erklärt: "Die Einfachheit der Kundenerfahrung widerlegt die Komplexität der dahinter stehenden Technologie". Die Anwendung muss die unterschiedlichsten Posen und Locations erfassen. StyleSnap nutzt Deep Learning, um Kleidungsstücke auf einem Foto zu identifizieren. Die Technologie hilft auch, die Kleidungsstücke im Bild in Kategorien wie "Fit-and-Flair-Kleider" oder "Flanell-Shirts" einzuteilen.

Amazon nutzt damit eine maschinelle Lerntechnik, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Neuronale Netzwerke bestehen aus Millionen von künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind, und können so "trainiert" werden, dass sie Bilder von Outfits erkennen, indem sie eine Reihe von Bildern aufnehmen. Füttert Amazon das Netzwerk mit Tausenden von Bildern von Maxi- und Faltenröcken, soll es in der Lage sein, den Unterschied zwischen den beiden Stilen zu erkennen, so das Unternehmen. Ein schottischer Kilt jedoch würde für Verwirrung sorgen. Erst müssen genügend Beispiele vorhanden sein, um das Netzwerk zu trainieren, auch dieses Kleidungsstück zuzuordnen.

Eine Methode, die von Amazon-Forschern entwickelt wurde, ermögliche es dem Netzwerk, neue Konzepte zu lernen und sich gleichzeitig an Dinge zu erinnern, die es in der Vergangenheit gelernt hat. So könne StyleSnap große Datenmengen effektiver verarbeiten.

StyleSnap soll auch Modeinfluencern helfen, ihre Community zu erweitern. Wer am Amazon Influencer Programm teilnimmt, erhält Provisionen für Einkäufe.

Bild: Leon Eichner

Leon Eichner
(EHI Retail Institute)

Wenn der Agent mitentscheidet - Warum Vertrauen zum Erfolgsfaktor im Agentic Commerce wird

Agentic Commerce verändert, wie Kaufentscheidungen im Internet vorbereitet und getroffen werden. Neben Menschen übernehmen zunehmend KI-Agenten die Produktsuche, den Vergleich von Angeboten und Teile des Kaufprozesses.Die aktuelle EHI-Studie zu Agentic Commerce zeigt, dass 86,1 Prozent der befragten Handelsunternehmen es für wahrscheinlich halten, dass KI-Agenten künftig Kaufentscheidungen ihrer Kundschaft beeinflussen. Gleichzeitig wird der Aufbau von Vertrauen und Akzeptanz als eine zentrale Herausforderung beschrieben.Der Vortrag zeigt, was diese Entwicklung für Online-Shops bedeutet: Welche Informationen müssen aktuell, konsistent und maschinenlesbar vorliegen? Welche Rolle spielen Transparenz, verlässliche Produkt- und Serviceinformationen, Bewertungen und weitere nachvollziehbare Vertrauenssignale?Am Beispiel des EHI-Siegels wird erläutert, wie Online-Shops Seriosität, geprüfte Qualitäts- und Sicherheitsmerkmale sowie Kundenorientierung sichtbar machen können. Dabei geht es nicht nur um die menschliche Wahrnehmung: In einer zunehmend agentischen Customer Journey wird entscheidend, ob relevante Informationen über einen Shop eindeutig, verlässlich und nachvollziehbar vorliegen. So entsteht die Grundlage dafür, dass ein Angebot von KI-Agenten nicht nur gefunden, sondern auch als relevant und vertrauenswürdig eingeordnet werden kann.

Vortrag im Rahmen der Transformation des Handels 26 am 21.10.26, 09:00 Uhr