KI-gestützte Bildersuche

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.

Intuitive Nutzerführung

Eine klare, moderne UX ermöglicht es, Suchanfragen mit nur wenigen Klicks durchzuführen. Alle bisherigen Suchergebnisse werden gespeichert und können jederzeit erneut aufgerufen werden.

Modernes UI & Performance

Das UI-Design spricht gezielt die Lifestyle-orientierte Zielgruppe an – klar, inspirierend und mobiloptimiert. Eine performante Architektur sichert schnelle Ladezeiten und ein flüssiges Nutzererlebnis.

Herausforderungen

Komplexe KI-Technologie, einfach nutzbar machen

Die zentrale Herausforderung bestand darin, leistungsfähige Machine-Learning-Technologien so in eine mobile Anwendung zu integrieren, dass Nutzer:innen ohne jegliches technisches Vorwissen in Sekunden präzise und relevante Produktempfehlungen erhalten. Gleichzeitig musste die App eine Datenbasis von über drei Millionen Artikeln aus mehr als 100 Online-Shops in Echtzeit durchsuchen, bei stabiler Performance und kurzen Ladezeiten auch unter hoher Datenlast. Besonders anspruchsvoll war dabei die Balance zwischen Erkennungsgenauigkeit der Object-Detection-Modelle und einer Nutzerführung, die für eine breite, lifestyle-orientierte Zielgruppe intuitiv und inspirierend wirkt.

Umsetzung

KI trifft Design und Nutzerfokus

P&M entwickelte die Otto Alike App als End-to-End-Projekt, von der ersten UX-Konzeption über die KI-Integration bis zum Livebetrieb und der kontinuierlichen Weiterentwicklung. Im Mittelpunkt stand die nahtlose Verbindung aus leistungsfähiger Machine-Learning-Technologie und einem klaren, inspirierenden Interface-Design, das die Zielgruppe von der ersten Interaktion an abholt. Durch fortlaufendes Training der Erkennungsmodelle auf Basis von Nutzerinteraktionen und Feedbackdaten verbessert sich die Trefferqualität der App mit jeder Nutzung, für ein Einkaufserlebnis, das mit der Zeit immer individueller wird.

UX-/UI-Konzeption

Definition der User Journeys, Informationsarchitektur und Wireframes. Ziel: Einfachste Bedienung bei maximaler Funktionstiefe.

AI-Integration & Object Detection

Implementierung von Machine-Learning-Modellen zur visuellen Produkterkennung. Modelle wurden kontinuierlich trainiert, um die Trefferquote zu optimieren.

Systemintegration

Anbindung an das Produkt-Ökosystem der Otto Group mit Zugriff auf über 100 Shops und Millionen von Artikeldaten.

App-Entwicklung

Umsetzung als performante Mobile App mit schneller Bildverarbeitung und reaktiver Ergebnisanzeige.

Testing & Machine-Learning-Optimierung

Fortlaufende Verbesserung der Erkennungsqualität durch Nutzerinteraktion und Feedbackdaten.

Rollout & Skalierung

Erfolgreicher App-Launch mit kontinuierlicher Erweiterung der Produktdatenbank und KI-Funktionalitäten.

Mit KI zur perfekten Einrichtung - Möbel und Deko per KI-Bildersuche