Hürden für den Benutzer? Auf ihrer Webseite? Mit KI selbstständig erkennen?

Veröffentliche eine Notiz:

Genau diese Frage hatte ich letzten Freitag.
IBM Tealeaf ist unsere Lösung für dieses Thema. In Tealeaf können schon immer entsprechende „Events“ (=Ereignisse), die auf Hürden, Hindernisse im Ablauf oder Probleme von Benutzern Ihrer Webseite bzw. Ihres Online Shops hinweisen, definiert und ausgewertet werden. Lässt sich das mit KI aber auch selbstständig erkennen? Das bedeutet, wir müssen nicht vorher wissen, wo die Hürden von Benutzern – der Struggle – erscheinen können: KI gibt uns Hinweise und wir können sie als Anwender bewerten und weiter verarbeiten.

Dazu hatte ich gestern den direkten Kontakt mit einem Kollegen, der faktisch 9.000km von mir entfernt bei IBM arbeitet und von Europa durch eine Zeitverschiebung von 7 Stunden getrennt ist. Mein Telefonat mit ihm war für mich überaus wertvoll, klar, und aufschlussreich. Deshalb fasse ich die Erklärungen meines Kollegen Jun Wei Zhang  (张 俊伟) von IBM in Shanghai nachfolgend für Sie zusammen.

Mein Kollege ist ein sogenannter Master Inventor und gehört damit zu einer kleinen Gruppe von IBM Anwendungsentwicklern, die selbstverständlich Patente einreichen, aber auch im Mentoring und in der Forschung eine führende Rolle einnehmen. Jun Wei Zhang arbeitet im Bereich der „Cognitive Struggle Analytics“ für IBM Tealeaf. Aber was ist darunter genau zu verstehen und warum ist IBM hier einmalig?

 

 

Im Folgenden meine Fragen an den Kollegen und seine Antworten:

Wie funktioniert Struggle Analytics als KI Anwendungsfall?

Jeder Aufruf und damit eingehende Sessions auf der E-Commerce Seite durch Kunden (oder auch Bots) erlauben der Analyse zu erkennen, was normale Muster und Charakteristiken einer Session sind. Daraus wird ein „Basis Score“ gebildet und Abweichungen werden aufgrund des sog „Struggle Score“ sichtbar. Wenn das Muster der Abweichung ungewöhnlich wird, handelt es sich um erkannten „Struggle“ und der Anwender kann z.B. durch eine automatisierte Email informiert werden. Das Lernen der Muster der Abweichungen wird dabei kontinuierlich weitergeführt und verbessert sich ständig durch diesem KI Ansatz. Das Arbeiten bleibt dabei transparent, der Anwender von Tealeaf kann die Vorschläge jederzeit ablehnen und das System lernt auch daraus.

Ist Struggle Analytics eine Watson API?

Nein. Die Watson APIs liegen eher auf einer höheren Ebene z.B. für das Bilderkennen oder Textanalyse. Wir benötigen hier tiefere Ebenen der Mathematik und des maschinellen Lernens wie z.B. Korrelationsanalyse, Perzentile, oder auch Sigmoid-Funktionen.

Was versteht man unter Sampling in der Struggle Analytics?

Es gibt manchmal Missverständnisse in Bezug auf das Sampling (=die Auswahl einer Stichprobe) und deshalb war es mir wichtig, von meinem Kollegen direkt aus der Anwendungsentwicklung einfach eine gute Erklärung zu erhalten

  • Beim Sampling der Struggle Analyse wird keine prozentuale Probenannahme vorgenommen, sondern eine Stichprobe nach Anzahl. In unseren IBM Rechenzentren (in denen Tealeaf als SaaS Service für unsere Kunden installiert und verfügbar ist, für uns hier in Europa in Frankfurt und Amsterdam) analysieren wir z.B. für einen Kunden maximal 4000 Sessions aus Abschnitten von 10 Minuten, das sind im Minimum 300- bis 400.000 Sessions pro Tag für jeden Kunden. Für besucherintensives E-Commerce können das auch 2 Millionen Sessions sein. Auf diese führt das System ca. 20% Samplings aus.
  • Sampling bedeutet dabei nicht weniger Genauigkeit. 20% Sampling bedeutet nicht 20% Genauigkeit. Aufgrund der Mathematik in der IBM Struggle Analytics kann eine 99% Genauigkeit mit einem Konfidenzniveau von 99% sichergestellt werden, wenn das Sampling mehr als 30.000 Session enthält. Die Theorie dahinter nennt sich Hoeffding-Ungleichung.
  • Das Sampling ist insbesondere für die Struggle Analyse sehr gut und effektiv. Daten werden im E-Commerce für KPIs wie Total Page Views, Zahl der Ansichten der Produktseiten, Gesamtumsatz etc. erfasst und benötigt. Aber Struggle Analyse sucht die Unterschiede in Seitendesigns, die zu geändertem Benutzerverhalten führen. Damit ist es ausreichend, die prozentualen Werte von Struggle auf einer bestimmten Seite zu kennen.

Was sind die neuen „UI-Element“ Fähigkeiten in der Struggle Analytics der Version 2?

Die Version 2 ist in der Lage, einzelne Design Elemente auch innerhalb einer einzelnen Seite zu analysieren. Wir analysieren z.B. auf einer Checkout Seite ein wiederholtes Verhalten von Benutzern in den Formularfeldern (z.B. Kreditkartennummer-Feld) oder Schaltknöpfen.

Hier ein Beispiel wie „UI-Element“ aktiviert in Tealeaf aussehen kann:

Forrester hatte ebenfalls erst vor Kurzem diesen Aspekt betrachtet. Im Forrester Wave: “Customer Analytics Solutions Q2, 2018” wurde eine neue Kategorie zur Bewertung eingeführt und nennt sich dort „Do-it-for-me“ Analysen. Analysen die etwas für den Anwender erledigen, ohne die Notwendigkeit zu jeder Zeit einen Data Scientist oder Spezialisten einbinden zu müssen.

Genau in diese neue Gruppe von Forrester zählt die „Cognitive Struggle Analystics“ in IBM Tealeaf und wird von Forrester hoch bewertet.

 

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