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Innowise hat eine Vielzahl von Web-Apps für Mode, Kunst, Architektur, Essen, Gesundheit und mehr aktualisiert und KI-Funktionen für die Text-zu-Bild-Generierung und Inhaltsempfehlungen eingesetzt.
Unser Kunde ist eine bekannte Mediengruppe, die digitale Inhalte produziert und in Dänemark, Norwegen, Schweden und Finnland stark vertreten ist. Das Unternehmen veröffentlicht Zeitschriften, Zeitungen und digitale Medien, die sich mit Lifestyle, Unterhaltung, Gesundheit und Zeitgeschehen befassen, kostenlos oder im Abonnement.
Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.
Da der Trend zum digitalen Medienkonsum weiter zunahm, stand der Kunde vor der Herausforderung, mit diesem Wandel Schritt zu halten. Sie mussten sicherstellen, dass seine digitalen Plattformen nicht nur zugänglich, sondern auch ansprechend genug waren, um eine bessere Verbindung zu seiner Zielgruppe herzustellen. Bei Tausenden von Besuchern pro Monat sollten die Webanwendungen interaktiver, optisch ansprechender und benutzerfreundlicher gestaltet, inhaltliche Diskrepanzen beseitigt und die allgemeine Verwaltbarkeit verbessert werden.
Darüber hinaus zeigten sie Interesse daran, künstliche Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, um relevantere Inhalte bereitzustellen und die Betriebskosten zu senken.
In der ersten Phase überprüfte Innowise das digitale Medien-Ökosystem des Kunden, um offensichtliche Inkonsistenzen zu beheben und Verbesserungsmöglichkeiten zu finden. Neben der Entschärfung von Fehlern bei der Navigation, der Seitengeschwindigkeit, der SEO-Konsistenz, der Inhaltspräsentation und mehr, begann unser Projektteam mit der Migration des Labrador CMS. Durch die "headless CMS"-Architektur sind das Content-Repository und die Präsentationsschicht voneinander getrennt, was diese Plattform zu einer idealen Lösung für moderne digitale Verlage macht, die ein schnelles Wachstum erleben.
Innowise hat eine Webanwendung aktualisiert, die einen umfassenden Leitfaden für ganze Häuser bietet, der Details zur Innenausstattung, Architektur und Kunst umfasst. Als führende Publikations- und Online-Plattform bleibt dieses digitale Medium eine Anlaufstelle für innovative Architektur in Privathäusern.
Wir haben die Web-App modernisiert, die neue Einblicke in die Entwicklung und das Wachstum von Kindern bietet. Es unterstützt Mütter in jeder Phase - von der Schwangerschaft bis zur Pubertät — den Weg der Mutterschaft erfüllender zu gestalten.
Diese digitalen Medien haben die neuesten und wichtigsten Informationen aus den Bereichen von Gesundheit, Bewegung, Schönheit und Ernährung beschafft, ausgewertet und zur Verfügung gestellt. Unser Projektteam hat Lifestyle-Medienkanäle überarbeitet, darunter Artikel und Beiträge über einen gesunden Lebensstil, Ernährungsberatung, Bewegungstipps und psychologisches Wohlbefinden.
Dieses Medium eignet sich hervorragend, um über Neuigkeiten aus der königlichen Familie und der schwedischen Unterhaltungsszene informiert zu bleiben. Seit über einem Jahrzehnt ist die Webanwendung eine zuverlässige Quelle für königliche Nachrichten und hat sich schließlich zu einem prominenten Nachrichtenkanal für Schwedens faszinierendste Berühmtheiten und Unterhaltungspersönlichkeiten entwickelt, die regelmäßig im Fernsehen zu sehen sind.
Da professionelle Fotografie mit hohen Kosten verbunden ist, wie z. B. für qualifizierte Fotografen, erfahrene Stylisten, Requisiten, Ausrüstung und Studioeinrichtungen, schlug Innowise vor, eine neuartige Lösung zu entwickeln, die den Bedarf an manueller Arbeit eliminiert.
Unser Projektteam wählte StableDiffusionXLund GPT-3.5 aus, um hochwertige Bilder aus Textaufforderungen zu generieren. Zunächst sammelten wir Elternfotos als Referenz und verwendeten LoRA (Low-Rank Adaptation of large language Models), um realistische Bilder zu generieren. Anschließend haben wir eine benutzerfreundliche Text-zu-Bild-Schnittstelle für die Interaktion mit dem Modell entwickelt.
Die KI verwendet LLM- und NLP-Techniken, um die Textanfrage zu verstehen und deren Inhalt, Kontext und Feinheiten zu erfassen. Anschließend interpretiert es die im Text beschriebenen Merkmale wie Objekte, Farben, Texturen und räumliche Beziehungen, um auf der Grundlage von Korrelationen zwischen Textbeschreibungen und visuellen Elementen realitätsnahe Bilder zu erstellen. Entspricht das Endergebnis nicht den Erwartungen, verfeinern wir das KI-Modell kontinuierlich auf der Grundlage von Feedback und Leistung, um zufriedenstellende Ergebnisse zu erzielen.
Nachdem unsere ML-Spezialisten den Arbeitsablauf der Bilderzeugung auf der Grundlage der Eingabeaufforderungen feinabgestimmt hatten, erzielten wir die folgenden Ergebnisse.
Beispiel 1: "Steak mit Beilage, von oben nach unten, natürliches Licht, auf einem glatten Teller, einfach und elegant, aufgenommen wie ein Foto mit einer Canon EOS R und 50mm-Objektiv in einem vollständig weißen Hintergrund mit weichen Schatten, 8k Auflösung, echte Textur und detailliertes Foto, hoher Winkel."
Beispiel 2: "Makroaufnahme einer köstlichen Lasagne mit perfekt gekochten Nudeln, schmackhaftem Hackfleisch und einer Mischung aus drei zähflüssigen, geschmolzenen Käsesorten. Dazu eine hausgemachte Tomaten-Fleisch-Sauce und eine cremige Mischung aus Ricotta, Mozzarella und Parmesan. Für die Sauce verwenden Sie Tomatenmark, Wasser, Zucker, Basilikumblätter, Fenchelsamen, italienische Gewürze, Salz, Pfeffer und frische Petersilie. Verwenden Sie eine Canon EOS 5D Mark IV und ein Canon EF 100mm f/ 2. 8L Macro IS USM Objektiv, um die komplexen Schichten und leuchtenden Farben dieses köstlichen italienischen Gerichts einzufangen. Beleuchten Sie die Szene mit warmem, weichem Licht, um den gemütlichen Charakter des Gerichts zu betonen."
Da unser Kunde mit sinkender Nutzeraktivität, Problemen bei der Kundenbindung und einem Mangel an Ideen für wertvolle Inhalte zu kämpfen hatte, implementierten wir ein KI-gesteuertes Inhaltsempfehlungssystem. Es sammelt Nutzerdaten, einschließlich Browserverlauf, Suchanfragen, Interaktionen (wie Klicks, Likes und Shares), Kaufhistorie und demografische Informationen. Das KI-System nutzt die gesammelten Daten, um ein Profil für jeden Nutzer zu erstellen, das seine Vorlieben, Interessen und Verhaltensmuster enthält.
In der nächsten Phase analysiert die KI die Nutzerdaten und kombiniert dabei Algorithmen wie kollaboratives Filtern, Deep-Learning-Empfehlungsmaschinen und eine hybride Methode.
Die kollaborative Filterung gibt Empfehlungen auf der Grundlage des Verhaltens anderer Benutzer mit ähnlichen Profilen oder Vorlieben. Wenn Benutzer A zum Beispiel bestimmte Artikel mag und Benutzer B einen ähnlichen Geschmack hat wie Benutzer A, kann das System diese Artikel für Benutzer B empfehlen.
Der Deep-Learning-Empfehlungsansatz wiederum sammelt riesige Datenmengen in Bezug auf das Nutzerverhalten und die Interaktionen, einschließlich Vorlieben, Klicks, Suchen, Likes und anderer relevanter Aktionen. Anschließend erstellen Deep-Learning-Modelle durch die Analyse der gesammelten Daten Nutzerprofile und schlagen Inhaltsdarstellungen vor. Dieser Ansatz identifiziert komplexe Muster, die herkömmlichen Algorithmen entgehen könnten, und ermöglicht so ein differenzierteres Verständnis der Nutzerpräferenzen.
Die hybride Methode kombiniert kollaborative und Deep-Learning-Empfehlungsmaschinen, um die Empfehlungsgenauigkeit zu verbessern und die Einschränkungen der einzelnen Methoden zu überwinden.
Unser Team sorgte dafür, dass das System die Vorlieben der Nutzer erkannte und die Empfehlungen auf der Grundlage historischer Daten und aktueller Trends anpasste, um vorherzusagen, welche Inhalte bei der Zielgruppe Anklang finden würden.
Frontend
CSS, Next.js, React, Typescript, Labrador CMS
Backend
Node.js
DE/ML
Python, PyTorch, Keras, NVIDIA TensorRT, NVIDIA DLRM, HuggingFaces, Spacy, Openai API (GPT-3.5), StableDiffusionXL, Docker, Docker Compose, Tensorboard
CI/CD
AWS, Cloudflare, Vercel Currently
Durch den Einsatz der agilen Methodik haben wir das Projekt in mehrere Phasen aufgeteilt, was die Flexibilität, die Kommunikation und die Kundenzufriedenheit erheblich verbessert hat.
Während der iterativen Diskussion in der Discovery-Phase haben wir ein umfassendes Verständnis für die Anforderungen des Kunden gewonnen und den Projektumfang klar definiert.
In der Designphase erstellten unsere talentierten UI/UX Designer User Stories, Customer Journey Maps und erste Design-Mockups, um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen und bestehende Inkonsistenzen in Webanwendungen zu beseitigen. Design-Sprints erleichterten das schnelle Prototyping und das Sammeln von Feedback, was für agile Umgebungen unerlässlich ist.
Mit zweiwöchigen Sprints umfasste die Entwicklungsphase tägliche Standups, Sprintplanung und Retrospektiven. Funktionale Komponenten wurden nach jedem Sprint geliefert und markierten bestimmte Meilensteine. Das Projektteam hielt tägliche Standups und Sprint-Reviews für Kundendemonstrationen über Google Meet ab, während die Aufgabenpriorisierung in Jira erfolgte und die Projektdokumentation in Confluence gepflegt wurde.
2
Produktmanager
1
Technischer Leiter
1
Wachstumsanalyst
1
Scrum-Master
2
Backend-Entwickler
4
Front-End-Entwickler
2
UI/UX-Designer
2
ML-Entwickler
1
Cloud Solutions Lead
Innowise modernisierte das Ökosystem der Webanwendungen des Kunden und sorgte für mehr Komfort und Attraktivität für die Endnutzer. Wir migrierten die digitalen Systeme des Kunden auf das Labrador CMS, das sich aufgrund seiner intuitiven Benutzeroberfläche, seiner Benutzerfreundlichkeit, seiner Kosteneffizienz und seiner Funktionalität besonders für hochfrequentierte digitale Publikationen eignet. Darüber hinaus implementierten wir eine generative Text-zu-Bild-KI, die schriftliche Beschreibungen in entsprechende Bilder umwandelt, ohne dass kostspielige professionelle Fotografie erforderlich ist. Außerdem haben wir ein KI-gesteuertes Empfehlungssystem entwickelt, das Inhalte vorschlägt, die auf die individuellen Vorlieben, Verhaltensweisen und Interessen des Nutzers zugeschnitten sind.
Dies führte zu einer gesteigerten Nutzerbindung, indem relevante und interessante Inhalte ohne Inkonsistenzen und Fehler über verschiedene digitale Berührungspunkte hinweg vorgeschlagen wurden.
12%
Anstieg der monatlichen Besucherzahlen
66%
Reduzierung der Kosten für professionelle Fotografie
Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA (Vertraulichkeitserklärung) für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.
Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.
Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.
Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.
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Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warschau, Polen
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