Produktinformationen sind eine anspruchsvolle Art von Daten: wir haben es bei den meisten Produkten mit sehr vielen Eigenschaften zu tun und diese Eigenschaften werden schnell komplex. Sie bestehen i.d.R. mindestens aus einem Wert und einer Einheitenangabe, häufig sind es Spannen zwischen Minimum und Maximum. Oft haben wir auch Eigenschaften, die sich nur auf einen bestimmten Teil des Produktes beziehen oder nur unter bestimmten Bedingungen gelten, z.B. die Batteriedauer eines elektronischen Geräts, die abhängig von der Art des Betriebs ist oder die Fördermenge einer Pumpe, die nur für eine bestimmte Förderhöhe gilt.
Und auch wenn wir alle technische Produkteigenschaften korrekt abgebildet haben, erreichen wir damit nicht immer eine der wichtigsten Zielgruppen: die Kunden unserer Produkte. Wie Kunden denken, was sie suchen, ist von den Features unserer Produkte oft weit entfernt – wie wir selbst schmerzhaft erfahren müssen, wenn wir z.B. als Hardware-Laie ein neues Notebook suchen:
Die Folge: Kunden müssen lange suchen, sich mit Produktvarianten und -optionen herumschlagen, die sie nicht interessieren. Bei technischen Produkten ist die Information, ob das Produkt meine Anforderungen erfüllt, vielleicht nur über ein umfangreiches Datenblatt zu ermitteln. Die Auswahl von Produkten kann in Arbeit ausarten – und mit unzureichender Produktinformation lassen wir diese Arbeit bei unseren Kunden. Wir machen es ihnen schwer unsere Produkte zu kaufen.
Hier können Knowledge Graphen helfen. Nehmen wir als Beispiel den folgenden Ausschnitt aus den Produktdaten einer Kaffeemaschine:
Als privater Nutzer hat Erika die Kaffeemaschine i.d.R. nicht im Dauerbetrieb – nach jeder längeren Pause minutenlang warten zu müssen, oder sogar mehrere Tassen Kaffee durchlaufen lassen zu müssen, bis die Maschine wieder voll betriebsbereit ist, wäre für ihre Art der Nutzer sehr ungünstig, genauso ungünstig wie die typischen Abmessungen einer professionellen Espressomaschine in der Gastronomie. Die Features Quick-Start und kompakte Größe sind also für alle Privatnutzer interessant. Für Erika speziell ist es wichtig, die volle Kontrolle über die Kaffeezubereitung zu haben und das Maximum an Aroma herauszuholen. Da ist das Mahlwerk mit der extrem feinen Abstufung von 45 Mahlgraden genau das richtige. Der Produkt-Knowledge-Graph stellt die Verbindungen zwischen den Kundenwünschen und den Produkteigenschaften her. Wie wir sehen, können das direkte Verbindungen sein, sie können über Komponenten laufen oder auch über quantitative Eigenschaften wie die Abmessungen des Produktes.
Das ist nur ein sehr oberflächliches Beispiel, es fehlen bedingte Produkt-Eigenschaften, die nur für spezielle Nutzungssituationen oder Märkte gelten. Es fehlt auch ein weiterer wichtiger Aspekt. Gut organisierte Produktinformation kann nämlich eine Menge Aufwand sparen: viele Eigenschaften vererben sich von oben oder „von unten“ über die Bauteile der Produkte. Daher folgt in Kürze eine ausführlichere Darstellung mit vielen Ausschnitten aus dem Knowledge Graph zum Download.
Links:
Vortrag auf der Semantics 2020: Efficient Product Management With Knowledge Graphs