Mit Object Detection und Machine Learning werden visuelle Merkmale wie Formen, Farben und Materialien analysiert. So erkennt die App das hochgeladene Objekt und liefert passende Produktempfehlungen aus einer Datenbasis von über drei Millionen Artikeln.
Eine klare, moderne UX ermöglicht es, Suchanfragen mit nur wenigen Klicks durchzuführen. Alle bisherigen Suchergebnisse werden gespeichert und können jederzeit erneut aufgerufen werden.
Das UI-Design spricht gezielt die Lifestyle-orientierte Zielgruppe an – klar, inspirierend und mobiloptimiert. Eine performante Architektur sichert schnelle Ladezeiten und ein flüssiges Nutzererlebnis.
Definition der User Journeys, Informationsarchitektur und Wireframes. Ziel: Einfachste Bedienung bei maximaler Funktionstiefe.
Implementierung von Machine-Learning-Modellen zur visuellen Produkterkennung. Modelle wurden kontinuierlich trainiert, um die Trefferquote zu optimieren.
Anbindung an das Produkt-Ökosystem der Otto Group mit Zugriff auf über 100 Shops und Millionen von Artikeldaten.
Umsetzung als performante Mobile App mit schneller Bildverarbeitung und reaktiver Ergebnisanzeige.
Fortlaufende Verbesserung der Erkennungsqualität durch Nutzerinteraktion und Feedbackdaten.
Erfolgreicher App-Launch mit kontinuierlicher Erweiterung der Produktdatenbank und KI-Funktionalitäten.
Ergebnis
Mit Otto Alike setzt die Otto Group neue Maßstäbe im E-Commerce: Kund:innen entdecken Möbel und Dekoration durch ein Foto, einfach, schnell und inspirierend. Die App lernt mit jeder Nutzung dazu und sorgt so für ein immer individuelleres Einkaufserlebnis.
KI-gestützte Produktsuche über 100 Shops
Steigende Erkennungsgenauigkeit durch Machine Learning
