3Weine.de nutzt künstliche Intelligenz für die perfekte Weinempfehlung
Wie findet man heute Wein, der den Geschmacksknospen schmeichelt, ohne angesichts der unerschöpflichen Auswahlmöglichkeiten zu kapitulieren? Für die Vinogram GmbH ist die Antwort auf dieses Dilemma klar: Mithilfe von Machine Learning. Das von der Vinogram GmbH betriebene Webportal 3Weine.de nutzt künstliche Intelligenz, um personalisierte Weinempfehlungen für seine Kunden zu generieren. Es geht um nicht weniger als um die Digitalisierung der Weinberatung.
Schon seit vielen Jahren tüftelt der Jungunternehmer Frank Leue an einem ausgefeilten Algorithmus für dieses Unterfangen. Die hauseigene Technologie ist inzwischen so ausgereift, dass sie passgenaue Weinempfehlungen ermöglicht. Der praktischen Umsetzung des Systems steht damit nichts mehr im Wege. Frank Laue bemerkt über den aktuellen Stand des Projekts:
»Wir haben nun ein Jahr lang mit einem einfachen Prototypen unsere Hypothesen validiert und sind nun bereit, die Lösung zu erweitern und skalierbar zu machen.«
Was ist so innovativ an dem von 3Weine.de konzipierten Verfahren? Traditionelle Collaborative Filtering-Systeme bauen darauf auf, dem Kunden Produkte zu empfehlen, die andere Kunden mit ähnlichem Geschmack gekauft oder positiv bewertet haben. Für viele Produktgruppen ist das ein bewährtes System. Die großen Online-Versandhäuser nutzen Collaborative Filtering seit Jahren. Das Grundprinzip dieser Methode ist sehr einfach: Peter kauft ein Produkt, das auch Mario und Judith gekauft haben. Wenn Mario und Judith auch andere Produkte gekauft haben, erhält Peter Empfehlungen für diese Produkte. Dabei wird natürlich nicht ersichtlich, ob diese Empfehlungen auch inhaltlich Peters Vorlieben entsprechen.nWein erfordert eine andere, differenziertere Vorgehensweise: Es handelt sich um ein äußerst komplexes Produkt mit unzähligen Geschmacksnuancen. Jedes Endprodukt hat, wie jeder Mensch, einen eigenen Charakter. Zudem sind die Geschmacksrezeptoren des individuellen Kunden einzigartig: Ein auf kollaborativen Filtermethoden basierender Ansatz für Weinempfehlungen kann diese Einzigartigkeit nicht in Rechnung stellen.
Deshalb setzt 3Weine.de mit Künstlicher Intelligenz auf eine andere Taktik: Der Machine Learning Algorithmus empfiehlt die Flaschen auf Basis ihrer Inhaltsdaten, die statistisch mit dem Geschmacksprofil des Kunden abgeglichen werden. Das Geschmacksprofil entsteht durch die Bewertungen des Kunden. Zu den Weindaten gehören etwa der Zucker- und Alkohohlgehalt, Informationen über Sulfite und Säurehaltigkeit und viele weitere Details. Die Inhaltsstoffe der gegärten Reben bilden ein aufeinander abgestimmtes, einzigartiges Ensemble. Selbiges gilt für die Geschmacksvorlieben des Kunden. Das System lernt mithilfe von Feedbackschleifen den individuellen Geschmack des Kunden kennen und leitet aus diesem Muster für neue Weinberatungen ab.
Die Stärke des Machine Learning-Ansatzes besteht in erster Linie darin, dass sich mit jeder neuen Bewertung auch die Qualität der Empfehlungen verbessert. Der Vorteil dieser Methode im Vergleich zum marktüblichen Kollaborativen Filtern liegt auf der Hand: Die empfohlene Weinauswahl ist nicht einfach nur eine Schnittmenge, die aus der Kakophonie der Online-Crowd entsteht. Vielmehr tastet sich der Algorithmus kontinuierlich an den individuellen Geschmack des Nutzers heran. Mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet sich eine bisher unausgeschöpfte und an Objektivität beispiellose Möglichkeit, Weine kennenzulernen, die wirklich dem Geschmack des Kunden entsprechen.
Die von 3Weine.de vorangetriebene Digitalisierung der Weinempfehlung ermöglicht es, die Freude an der Weinverkostung mit wissenschaftlicher Genauigkeit zu kombinieren. 3Weine.de arbeitet mit seinem auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmus daran, einen digitalen Sommelier für eine neue Generation von Weinliebhabern zu schaffen.
