Milch, Spülmittel, Vitamintabletten: Wer Lebensmittel, Drogeriewaren oder Medikamente im Internet einkauft, braucht solche Produkte normalerweise regelmäßig – und in bestimmten Abständen. Diese alltäglichen Dinge aber immer wieder aufs Neue im Shop zu suchen und einzeln in den Warenkorb zu legen, ist nicht nur nervtötend, sondern auch zeitaufwändig: Einer Untersuchung der Jatuso GmbH zufolge dauert es länger, den Samstagmorgen-Familieneinkauf online zu erledigen als zum Supermarkt zu fahren. Viel praktischer wäre es da doch, wenn ein mitdenkender und lernfähiger elektronischer Helfer die entsprechende Einkaufsliste jederzeit tagesaktuell zusammenstellt.
Genau hier setzt Predictive Basket, der vorausschauende Warenkorb, von FACT-Finder an. Der elektronische Helfer stellt automatisch die aktuelle Einkaufsliste für jeden Kunden zusammen. Er lernt die Gewohnheiten und weiß, welcher Artikel wann gebraucht wird. Statt lange zu suchen, zieht der Kunde dann seine Wunschprodukte einfach von der Vorschlagsliste in den Warenkorb, und der Einkauf ist im Handumdrehen erledigt.
Predictive Basket errechnet, welche Artikel heute voraussichtlich benötigt werden, indem die Technologie mittels künstlicher Intelligenz aus dem bisherigen Verhalten jedes einzelnen Kunden und auch aller anderen Kunden lernt. FACT-Finder hat das Verfahren zum Patent angemeldet.
Nicht „einkaufen“, sondern „haben wollen“
Die Notwendigkeit dieses neuen Ansatzes liegt auf der Hand, wenn man die Ergebnisse zweier Forscher betrachtet, die das Verhalten der Käufer analysiert haben. Prof. Barry Schwartz zeigte in „The Problem of Choice“, dass Menschen mit zu vielen Möglichkeiten nicht nur weniger kaufen, sondern auch weniger glücklich mit ihrem Kauf sind als diejenigen, die nicht so viel Auswahl hatten. Prof. Hans Baumgartner von der Penn State University präsentiert den Baumgartner-Würfel mit drei Dimensionen von Kaufentscheidungen. Das Einkaufen von Lebensmitteln passt in den Subcube „low involvement, planned, needed“. Diese Art von Produkten wollen Kunden nicht „einkaufen“; sondern einfach „haben“. Die neue vorausschauende Technologie von FACT-Finder erfüllt die Anforderungen beider Forscher.
„Bisher haben wir mit Machine Learning meist nur das Gewohnte besser gemacht“, so Carsten Kraus, CEO von FACT-Finder. „Die neuen Technologien ermöglichen aber auch, grundlegende Herangehensweisen anders zu denken – das haben wir hier getan. Mit dem Predictive Basket machen wir den Online-Supermarkt für Stammkunden radikal bequemer als den Offline-Einkauf. Da zugleich auch die Logistik aufholt, ist jetzt alles bereit für den kompletten Umbau des Lebensmittel-Einzelhandels“.
Auch im B2B-Shop eine große Hilfe
Oft müssen Einkäufer immer wieder die gleichen Produkte beschaffen und möchten nicht jedes C-Teil einzeln suchen. In diesem Fall ist es von großem Vorteil, wenn ein B2B-Online-Shop sofort die aktuell benötigten Produkte vorschlägt. Der Einkäufer schiebt sie dann nur noch per Drag-and-Drop in den Warenkorb.
Mehr Infos hier: www.fact-finder.de/blog/6-shop-funktionen-die-jeder-einkaeufer-braucht/
Genau hier setzt Predictive Basket, der vorausschauende Warenkorb, von FACT-Finder an. Der elektronische Helfer stellt automatisch die aktuelle Einkaufsliste für jeden Kunden zusammen. Er lernt die Gewohnheiten und weiß, welcher Artikel wann gebraucht wird. Statt lange zu suchen, zieht der Kunde dann seine Wunschprodukte einfach von der Vorschlagsliste in den Warenkorb, und der Einkauf ist im Handumdrehen erledigt.
Predictive Basket errechnet, welche Artikel heute voraussichtlich benötigt werden, indem die Technologie mittels künstlicher Intelligenz aus dem bisherigen Verhalten jedes einzelnen Kunden und auch aller anderen Kunden lernt. FACT-Finder hat das Verfahren zum Patent angemeldet.
Nicht „einkaufen“, sondern „haben wollen“
Die Notwendigkeit dieses neuen Ansatzes liegt auf der Hand, wenn man die Ergebnisse zweier Forscher betrachtet, die das Verhalten der Käufer analysiert haben. Prof. Barry Schwartz zeigte in „The Problem of Choice“, dass Menschen mit zu vielen Möglichkeiten nicht nur weniger kaufen, sondern auch weniger glücklich mit ihrem Kauf sind als diejenigen, die nicht so viel Auswahl hatten. Prof. Hans Baumgartner von der Penn State University präsentiert den Baumgartner-Würfel mit drei Dimensionen von Kaufentscheidungen. Das Einkaufen von Lebensmitteln passt in den Subcube „low involvement, planned, needed“. Diese Art von Produkten wollen Kunden nicht „einkaufen“; sondern einfach „haben“. Die neue vorausschauende Technologie von FACT-Finder erfüllt die Anforderungen beider Forscher.
„Bisher haben wir mit Machine Learning meist nur das Gewohnte besser gemacht“, so Carsten Kraus, CEO von FACT-Finder. „Die neuen Technologien ermöglichen aber auch, grundlegende Herangehensweisen anders zu denken – das haben wir hier getan. Mit dem Predictive Basket machen wir den Online-Supermarkt für Stammkunden radikal bequemer als den Offline-Einkauf. Da zugleich auch die Logistik aufholt, ist jetzt alles bereit für den kompletten Umbau des Lebensmittel-Einzelhandels“.
Auch im B2B-Shop eine große Hilfe
Oft müssen Einkäufer immer wieder die gleichen Produkte beschaffen und möchten nicht jedes C-Teil einzeln suchen. In diesem Fall ist es von großem Vorteil, wenn ein B2B-Online-Shop sofort die aktuell benötigten Produkte vorschlägt. Der Einkäufer schiebt sie dann nur noch per Drag-and-Drop in den Warenkorb.
Mehr Infos hier: www.fact-finder.de/blog/6-shop-funktionen-die-jeder-einkaeufer-braucht/
