25 September 2017

Outfittery: Relevanz durch Business Intelligence und Machine Learning



Wie erzielt der Shopping Service Outfittery Relevanz für Männer? Durch Datenanalysen, Business Intelligence und Machine Learning werden bei Outfittery Marketing, Kommunikation, Service und Vertrieb gefördert. Style-Experten stellen anhand des persönlichen Kunden-Profils des Kunden Kleidung und Accessoires zusammen. Lesen Sie im Beitrag, wie Outfittery es schafft, Relevanz in der Fashion Branche für Männer durch intelligente Systeme zu erzielen.

Outfittery Datenanalyse: Die Vermessung des Kunden

Gegründet wurde Outfittery.jpgOutfittery 2012 von Julia Bösch, Anna Alex und Tobias Nendel. Gründerin Anna Alex erklärte auf dem Kommunikationskongress 2017, wie ihr Start-up Outfittery Outfits für Männer zusammenstellt. Die Stylistinnen versorgen einkaufsscheue Männer, denen Stil wichtig ist, mit hochpreisiger Markenkleidung. Die „persönliche“ Stilberatung online - via Datenanalyse - basiert auf Angaben, die der Kunde den Stylistinnen online oder telefonisch gibt. .

Machine Learning: Unstrukturierte Daten werden sortiert

Normalerweise besteht eine tradtiionelle Beziehung nur zwischen Kunden und Stylisten. Bei Outfittery komme ein zweite Ebene hinzu: Stylisten überführen unstrukturierte Daten in strukturierte. Beispiel: Der Kunde gibt an, dass er gerne Fußball spielt, also hat er wahrscheinlich strammere Beine und braucht eher elastische Hosen.

Gefragt wird auch: Wie alt fühlen Sie sich? Das Geschäftsmodell des Berliner Start-ups basiert auf Machine Learning und Datenanalysen. Diese Analysen ergeben, welcher Stylist zum Kunden passt. Auf dieser Basis wird dann eine Box mit einem Outfit zusammengestellt. Es gibt auch Ehefragen und Assistentinnen, die Boxen für ihre Männer bzw. ihre Chefs bestellen, verrät Anna Alex.

Auch die Kommunikationskanäle werden durch Machine Learning festgelegt: Wenn ein Kunde ungern telefoniert, wird es ihm nicht angeboten. Outfittery will die Kombination von menschlicher und künstlicher Intelligenz Relevanz schaffen in einem unübersichtlichen Angebot.

Männer-Scanner bei Outfittery für Marketing und Vertrieb

Outfittery hat einen Männerscanner mit der TU München entwickelt: Ein 3D-Scanner, der der Stylistin ein perfektes Bild von den Körpermaßen gibt. Studenten haben mit einfachsten Mitteln ein professionelles Gerät gebaut, um ein 3D-Körpermodell erstellen zu können, das in der Berliner Friedrichstraße erprobt wird.Outfittery_Scanner.jpg

Der Männerscanner vermisst mittels Infrarot-Technik mit Projektor und Kamera die Körperoberfläche. Die Daten werden zu einem digitalen 3D-Körpermodell zusammengesetzt und ermitteln Körpermaße sowie Kleidergrößen. Der Vorgang dauert zehn Sekunden und erfordert, dass dicke Kleidungsstücke wie Jacken abgelegt werden.

Der Herrenausstatter Outfittery ist dadurch in der Lage, die perfekten Maße seiner Kunden zu nehmen und sie z.B. auch in 3D drucken zu lassen. Ziel des Unternehmens ist es, in die Serienfertigung zu gehen und in jeder großen Stadt mindestens einen Scanner zu haben.

Keynote Kommuniktionskongress:

Weniger ist mehr: Wie Outfittery Relevanz für Männer schafft

Mit 1.500 Teilnehmern ist der Kommunikationskongress der führende zukunftsweisende Fachkongress für Pressesprecher, PR-Verantwortliche und Kommunikationsbeauftragte in Deutschland. PR-Professionals tauschen sich in über 100 Best Cases und interaktiven Formaten zu Themenfeldern rund um kreative Lösungsansätze für die Kommunikation aus. Auch das Thema Mode war dabei ein Thema.

Livestream von der Keynote: Weniger ist mehr: Wie Outfittery Relevanz für Männer schafft. Outfittery hat es sich zur Mission gemacht, Männern den Spaß am Shoppen zurückzugeben: Mit persönlich ausgesuchten Outfits, die zum eigenen Stil passen, und einem Top-Service auf allen (Kommunikations-)Kanälen. Anna Alex erklärt, wie das Unternehmen menschliche Intelligenz mit Daten kombiniert, um am Ende für jeden Kunden das perfekte Produkt zu finden – und damit der relevanteste Anbieter für Männermode zu sein. Referentin ist Anna-Katharina Alex (Outfittery).

 

Outfittery: Relevanz durch Machine Learning und Business Intelligence

Wie integriert Outfittery Machine Learning mit Algorithmen in die IT-Plattform und verbindet es mit Business Intelligence für Marketing-Vertrieb? Mit Intelligenz, Attributen, Technik! Am Anfang sah jeder Kunde die gleiche Version der Website.

  • Aber dann kam ein Produkt-Manager und meinte: „Was ist das? Ich muss in der Lage sein, Varianten unserer Produkte zu testen. Ich werde etwas vorstellen!“ Und es gab eine neue Lösung. Jetzt konnte jeder Kunde eine andere Version der Website sehen. Und nachdem es fertig war, war sie glücklich und das Leben war gut.
  • Aber dann kam ein Data Scientist und meinte: „Was ist das? Ich muss in der Lage sein, komplexe Algorithmen hinzuzufügen, um Geschäftsprozesse zu steuern. Ich werde es besser machen!" Und er hackte, schrieb ein komplexes Entscheidungssystem, um intelligente Strukturen zu erstellen, damit es die Prozesse im ganzen Unternehmen steuern könnte. Und nachdem es fertig war, waren beide glücklich und das Leben war wieder gut.
  • Aber dann kam ein Software Engineer und sprach: "Was ist das? Wenn es nur einen Crash gibt, wird alles abstürzen. Ich werde das besser machen!" Und er nahm es und schrieb es von neuem um. Nachdem er fertig war, waren alle drei glücklich und das Leben war gut.
  • Aber dann sahen alle drei das Ding an, das sie zusammen geschaffen hatten und sprachen: „Was ist das? Wie wurde das so viel mächtiger als das, was wir zunächst machen wollten? "

Hey, das war nur ein Trailer für Outfittery. Relevante Mode für Männer ist das Motto für das Geschäftsmodell der Firma: Der Kunde (ein Mann) bestellt eine Schachtel.  

  • Er füllt sein Formular mit seinen Daten (Größen) aus und wählt seinen Style Vorlieben aus und kann mit einem Stylisten reden.
  • Tag: Stylisten packen eine individuelle Schachtel mit passender Kleidung ein
  • Tag: Die Box wird an den Kunden geschickt
  • Tag: Der Kunde ist glücklich, die Box auszupacken und seine Artikel zu tragen
  • Der Kunde ist zu beschäftigt, um die Ware schnell zurückzusenden

Customer Journey: Nach 2-3 Wochen weiß Outfittery, das sie die Ware verkauft haben.

Fazit: Intelligente Strukturen erstellen das Routing von Traffic zu Experimenten. Experimente können sich unabhängig voneinander entscheiden und neue Experimente definieren. Schauen Sie sich am besten die Slideshare dazu an.


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Tags: Business Intelligence, Machine Learning, BestPractice

Über Prof. Dr. Claudia Hilker

Prof. Dr. Claudia Hilker

Prof. Dr. Claudia Hilker ist Unternehmensberaterin für Digital Marketing Kommunikation und berät Unternehmen in der Strategie-Entwicklung mit Full-Service. Qualifizierte Mitarbeiter sorgen für die fachgerechte Umsetzung der Maßnahmen. Claudia Hilker gibt Management-Workshops, schult Führungskräfte in Digital Leadership und ist Keynote-Speaker. Sie schreibt als Bestseller-Autorin Marketing-Fachbücher und bloggt über Marketing-Kommunikation, Social-Media-Marketing. Sie hat ihre nebenberufliche Dissertation über Social Media geschrieben und lehrt als Professorin Marketing an der AMD Akademie. Lassen Sie uns vernetzen: Twitter, Google+, Facebook, Xing, LinkedIn, Newsletter.

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