Preissuchmaschine für Online-Händler
Die Webdata Solutions GmbH bringt Ordnung in das Produkt- und Preis-Wirrwarr im Internet. Ihre selbstlernende Software „blackbee“ durchstöbert riesige Datenmengen und bereitet sie für nationale und internationale Händler und Hersteller auf.
Drei Schreibtische, drei Laptops, ein paar Regale und eine große Blumenwiese an der Wand – mehr Ausstattung brauchten Carina Röllig, Sabine Maßmann und Hanna Köpcke nicht, als sie im Jahr 2012 ihr Start-up auf die Beine stellten. Heute hat Webdata Solutions rund 30 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, gehört zu den am schnellsten wachsenden Start-ups in Deutschland und bietet nach eigener Aussage nicht weniger als „die Revolution der Marktforschung im Internet“. Was steckt hinter dem Wandel von der Garagenfirma zum erwachsenen Hightech-Unternehmen?
Weltweite Marktanalyse
Zentrales Produkt der Webdata Solutions GmbH ist „blackbee“. Die schwarze Biene ist eine intelligente, selbstlernende und mittlerweile auch multifunktionale Software. „Wir analysieren Online-Angebote für verschiedene Anwendungsbereiche“, erklärt Carina Röllig, Gründerin und Geschäftsführerin von Webdata Solutions. „Was ursprünglich nur eine Preisbeobachtung war, ist mittlerweile eine Marktanalyse geworden, wo ich sehen kann, welcher Händler welche Produkte zu welchen Preisen anbietet.“ Mit diesen Informationen können blackbee-Kunden dann ihr eigenes Sortiment bestimmen: Was und zu welchen Preisen wird angeboten? Gibt es Nischen, die man bedienen kann? Oder Trends, die man zu verpassen droht?
Dafür sammelt blackbee gigantische Datenmengen im Internet ein und bereitet sie so auf, dass Unternehmen weltweit in allen Branchen und in unterschiedlichen Sprachen fundierte Entscheidungen über ihre Sortimente und Preise treffen können. Zu den Kunden gehören mittlerweile drei der sechs umsatzstärksten deutschen Online-Shops, sowie weitere national und international führende Händler und Hersteller.
Doppeltes Lernen
Erste blackbee-Prototypen entstanden an der Universität Leipzig. Von 2010 bis 2011 förderte das Bundesministerium für Bildung und Forschung das Projekt im Rahmen des „Unternehmen Region“-Programms „ForMaT – Forschung für den Markt im Team“. Die Gründerin und heutige Chief Information Officer Sabine Maßmann erinnert sich: „Aus der Forschung kommend ging es uns nur um die Technologien.“ Von der BWLerin Carina Röllig hätten sie und die dritte Gründerin Dr. Hanna Köpcke dann aber gelernt, „dass es für den Kunden nicht so wichtig ist, wie das Problem gelöst wird, sondern was es ihm nützt, diese Lösungen einzusetzen.“
Eine zentrale Rolle spielt das Thema Lernen auch in technologischer Hinsicht. WebData Solutions nutzt Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren, wie zum Beispiel Supportvektor-Maschinen. So erkennt die Software mit der Zeit die Eigenschaften und Merkmale eines Produkts immer besser. Derzeit arbeiten die Entwicklerinnen und Entwickler daran, noch mehr Künstliche Intelligenz einzusetzen. Sogenannte Deep-Learning-Algorithmen sollen es möglich machen, zusätzliche Informationen aus der Analyse von Bildern zu gewinnen. „Häufig ist der Beschreibungstext nämlich sehr spärlich“, sagt Hanna Köpcke. So würden etwa Sneakers als „weiß“ beschrieben, farbige Applikationen aber blieben unerwähnt. „Das kann für den Preis entscheidend sein, und mit Hilfe Künstlicher Intelligenz können wir diesen Unterschied feststellen.
Fakten zur Anwendung
Bilderkennung und -verstehen
- Predictive Analytics
Webdata Solutions GmbH
Start-up
Website
Interview
Die Webdata-Solutions-CTO Dr. Hanna Köpcke über lernende Maschinen und die Potenziale Künstlicher Intelligenz.
Hanna Köpcke: „Intelligent“ ist ja ein sehr allgemeiner Begriff. In der Informationstechnologie bezeichnet man ein System als intelligent, wenn es Eigenschaften und Verhaltensweisen zeigt, die man gemeinhin dem Menschen zubilligt. Das kann zum Beispiel die Fähigkeit sein, ein Bild zu interpretieren oder auf sprachliche Äußerungen zu reagieren. Im engen Sinn sprechen wir von Künstlicher Intelligenz, wenn eine Maschine wahrnehmen, verstehen, handeln und lernen kann.
Hanna Köpcke: Das maschinelle Lernen ist ein Verfahren, das sich auf Computeralgorithmen – also konkrete Handlungsanweisungen – stützt. Auf Basis dieser Algorithmen können lernende Systeme in Daten Muster erkennen – ohne dass der gerade interessante Einzelfall programmiert wurde. Wenn Sie zum Beispiel ein Glas fallen lassen, wissen Sie, dass es zerbricht, obwohl Sie es mit diesem Exemplar noch nicht ausprobiert haben. Sie haben aber schon einmal ähnliche Erfahrungen mit vergleichbaren Objekten gemacht. Nach genau diesem Prinzip funktioniert das maschinelle Lernen.
Hanna Köpcke: Ich habe die Hoffnung, dass Künstliche Intelligenz uns Menschen zeitraubende Arbeiten abnimmt und dadurch mehr Zeit für wichtige Dinge bleibt. Krankenpflegerinnen und -pfleger müssen heute aufwändig dokumentieren, welche Untersuchungen durchgeführt, welche Medikamente verabreicht oder welche Alarme ausgelöst wurden. Wenn das in Zukunft automatisiert geschieht, bleibt mehr Zeit, um füreinander da zu sein. Das wäre ein echter Fortschritt.