Formularen er blevet indsendt med succes.
Du finder yderligere information i din postkasse.
Innowise har opdateret et væld af webapps, der dækker mode, kunst, arkitektur, mad, sundhed og meget mere, og udnyttet AI-funktioner til tekst-til-billede-generering og indholdsanbefalinger.
Vores kunde er en fremtrædende mediekoncern, der producerer digitalt indhold med en betydelig tilstedeværelse i Danmark, Norge, Sverige og Finland. De udgiver magasiner, aviser og digitale medier, der dækker livsstil, underholdning, sundhed og aktuelle emner, gratis eller på abonnement.
Detaljerede oplysninger om klienten kan ikke videregives i henhold til bestemmelserne i NDA.
I takt med at trenden mod digital medier Forbruget fortsatte med at stige, og kunden stod over for den udfordring at holde trit med udviklingen. De havde brug for at sikre, at deres digitale platforme ikke kun var tilgængelige, men også engagerende nok til at skabe en mere meningsfuld forbindelse til deres målgruppe. Med tusindvis af besøgende hver måned ønskede de at gøre deres webapplikationer mere interaktive, visuelt attraktive og brugervenlige, afhjælpe uoverensstemmelser i indholdet og forbedre den generelle håndterbarhed.
Derudover viste de interesse for at implementere kunstig intelligens i deres arbejdsgange for at levere mere relevant indhold og reducere driftsomkostningerne.
I den første fase gennemgik Innowise kundens digitale medieøkosystem for at afhjælpe åbenlyse uoverensstemmelser og finde områder, der kunne forbedres. Ud over at afhjælpe fejl med navigation, sidehastighed, SEO-konsistens, indholdspræsentation og meget mere gik vores projektteam i gang med at migrere til Labrador CMS. Gennem "headless CMS"-arkitektur er indholdsarkivet og præsentationslaget adskilt, hvilket gør denne platform til en ideel løsning for moderne digitale udgivere, der oplever hurtig vækst.
Innowise har opdateret en webapplikation, der tilbyder en omfattende guide til hele hjem, der dækker indvendige detaljer, arkitektur og kunst. Som en førende publikation og onlineplatform er dette digitale medie fortsat en kilde til innovativ arkitektur i private hjem.
Vi har moderniseret webappen, som giver ny indsigt i børns udvikling og vækst. Den støtter mødre gennem alle faser - fra graviditet til ungdom. - at gøre moderskabets rejse mere tilfredsstillende.
Dette digitale medie har fundet, evalueret og leveret de seneste og mest afgørende opdateringer om sundhed, motion, skønhed og ernæring. Vores projektteam har omarbejdet livsstilsmediekanaler, herunder artikler og indslag om opretholdelse af en sund livsstil, kostråd, motionstips og psykologisk velvære.
Dette medie er et godt match til at holde sig orienteret om opdateringer om kongefamilien og den svenske underholdningsscene. I mere end et årti har webapplikationen været en pålidelig kilde til royale nyheder og har efterhånden udviklet sig til et fremtrædende nyhedsmedie for Sveriges mest spændende berømtheder og underholdningspersonligheder, som jævnligt vises på tv.
Da professionel fotografering er forbundet med dyre udgifter, herunder dygtige fotografer, erfarne stylister, rekvisitter, udstyr og studieopsætninger, foreslog Innowise at udvikle en ny løsning for at eliminere behovet for manuelt arbejde.
Vores projektteam valgte StabilDiffusionXLog GPT-3.5 til at generere billeder af høj kvalitet ud fra tekstprompter. I første omgang indsamlede vi forældrefotos som reference og brugte LoRA (low-rank adaptation of large language models) til at generere realistiske billeder. Dernæst skabte vi en brugervenlig tekst-til-billede-grænseflade til at interagere med modellen.
AI bruger LLM- og NLP-teknikker til at forstå tekstprompten og forstå anmodningens indhold, kontekst og finesser. Derefter fortolker den de funktioner, der er beskrevet i teksten, såsom objekter, farver, teksturer og rumlige forhold, for at skabe billeder fra det virkelige liv baseret på sammenhænge mellem tekstbeskrivelser og visuelle elementer. Hvis det endelige resultat ikke lever op til forventningerne, forbedrer vi løbende AI-modellen baseret på feedback og resultater for at opnå tilfredsstillende resultater.
Vi opnåede følgende resultater, da vores ML-specialister finjusterede billedgenereringsworkflowet baseret på anvisningerne.
Eksempel 1: "Bøf med garniture, oppefra og ned, naturligt lys, på en glat tallerken, enkelt og elegant, fanget som et foto taget med et Canon EOS R og 50 mm objektiv på en helt hvid baggrund med bløde skygger, 8k-opløsning, ægte tekstur og detaljeret foto, høj vinkel."
Eksempel 2: "Makrofotografering af mundvandsfremkaldende lasagne med lag af perfekt kogte nudler, velsmagende hakket oksekød og en blanding af tre klæbrige, smeltede oste. Tilsæt en hjemmelavet tomat- og kødsauce og en cremet blanding af ricotta, mozzarella og parmesan. Lav saucen med tomatpuré, vand, sukker, basilikumblade, fennikelfrø, italiensk krydderi, salt, peber og frisk persille. Brug et Canon EOS 5D Mark IV og et Canon EF 100mm f/ 2. 8L Macro IS USM-objektiv til at indfange denne lækre italienske ret med dens komplicerede lag og levende farver. Belys scenen med varm, blød belysning for at fremhæve rettens trøstende karakter."
Da vores kunde oplevede faldende brugerengagement, problemer med at fastholde kunder og mangel på ideer til værdifuldt indhold, implementerede vi et AI-drevet system til anbefaling af indhold. Det indsamler brugerdata, herunder browserhistorik, søgeforespørgsler, interaktioner (som klik, likes og delinger), købshistorik og demografiske oplysninger. AI-systemet bruger de indsamlede data til at skabe en profil for hver bruger, der indkapsler deres præferencer, interesser og adfærdsmønstre.
I næste fase analyserer AI brugerdataene ved at kombinere algoritmer som kollaborativ filtrering, anbefalingsmaskiner med dyb læring og en hybridmetode.
Kollaborativ filtrering giver anbefalinger baseret på andre brugeres adfærd med lignende profiler eller præferencer. Hvis bruger A f.eks. kan lide bestemte artikler, og bruger B har samme smag som bruger A, kan systemet anbefale disse artikler til bruger B.
Deep learning-anbefalingsmetoden indsamler til gengæld store mængder data om brugernes adfærd og interaktioner, herunder præferencer, klik, søgninger, likes og andre relevante handlinger. Derefter opretter deep learning-modeller brugerprofiler og foreslår indholdsrepræsentationer ved at analysere indsamlede data. Denne tilgang identificerer komplekse mønstre, som traditionelle algoritmer måske overser, hvilket giver mulighed for en mere nuanceret forståelse af brugernes præferencer.
Hybridmetoden kombinerer collaborative og deep learning-anbefalingsmaskiner for at forbedre anbefalingsnøjagtigheden og overvinde begrænsningerne ved de enkelte metoder.
Vores team sørgede for, at systemet genkendte brugernes præferencer og justerede anbefalingerne ud fra historiske data og aktuelle tendenser for at forudsige, hvilket indhold der ville vække genklang hos målgruppen.
Ved hjælp af agile metoder opdelte vi projektet i flere faser, hvilket i høj grad forbedrede fleksibiliteten, kommunikationen og kundetilfredsheden.
I løbet af den iterative diskussion i opdagelsesfasen fik vi en omfattende forståelse af kundens krav og definerede klart projektets omfang.
I designfasen arbejder vores talentfulde UI/UX-designere skabte brugerhistorier, kort over kunderejser og indledende designmodeller for at forbedre brugernes engagement og fjerne eksisterende uoverensstemmelser i webapplikationer. Designsprints muliggjorde hurtig prototyping og indsamling af feedback, hvilket er afgørende for agile miljøer.
Med sprints på to uger omfattede udviklingsfasen daglige standups, sprintplanlægning og retrospektiver. Funktionelle komponenter blev leveret efter hvert sprint og markerede specifikke milepæle. Projektteamet holdt daglige standup- og sprintgennemgange til kundedemonstrationer via Google Meet, mens de håndterede opgaveprioritering i Jira og vedligeholdt projektdokumentation i Confluence.
2
Produktejere
1
Teknisk leder
1
Vækstanalytiker
1
Scrum-mester
2
Back-end-udviklere
4
Front-end-udviklere
2
UI/UX-designere
2
ML-udviklere
1
Cloud Solutions Lead
Innowise moderniserede kundens økosystem af webapplikationer og gjorde det mere bekvemt og attraktivt for slutbrugerne. Vi migrerede kundens digitale systemer til Labrador CMS, som er særligt velegnet til digitale publikationer med høj trafik med hensyn til intuitiv grænseflade, brugervenlighed, omkostningseffektivitet og funktionalitet. Derudover implementerede vi en tekst-til-billede-generator AI, der konverterer skriftlige beskrivelser til tilsvarende billeder uden bekostelig professionel fotografering. Vi udviklede også et AI-drevet system til anbefaling af indhold, som foreslår indhold, der er skræddersyet til brugerens individuelle præferencer, adfærd og interesser.
Det resulterede i øget brugerengagement ved at foreslå relevant og interessant indhold uden uoverensstemmelser og fejl på tværs af forskellige digitale kontaktpunkter.
12%
Tilstrømning af månedlige besøgende
66%
reduktion af omkostninger til professionel fotografering
Din besked er blevet sendt.
Vi behandler din anmodning og kontakter dig så hurtigt som muligt.
Ved at tilmelde dig accepterer du vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger, herunder brug af cookies og overførsel af dine personlige oplysninger.