April 11, 2019

Ergebnisse der ML-Analysen

Ergebnisse der ML-Analysen

Wir wissen aus der Fragebogenstudie, dass die Teilnehmer unseres Feldtests nach Abschluß wesentlich besser informiert waren... doch kann man diesen Effekt auch quantitativ anhand der Retourenquote nachweisen? Man kann!

Wir haben die Retouren von Phase I, II und II des Feldtests ausgewertet. Da die Retourenquote im zeitlichen Verlauf stark schwankt, haben wir die durchschnittliche Retourenquote über alle Teilnehmer im Feldtest mit dem gleichen Wert für alle anderen Bestellerinnen - und zwar jeweils in dem Zeitraum, in welchem die entsprechende Phase des Tests aktiv war - verglichen. Die Phasen I und II waren hierbei etwa zwei Monate lang, Phase III drei Wochen. Weihnachten fiel in die Mitte von Phase III, ein Faktor der möglicherweise die geringere Retourenquote in der Kontrollgruppe erklärt - wer retourniert schon ein Geschenk?

Man kann deutlich erkennen, dass die Retourenquote der Kontrollgruppe bereits stark schwankt, von 41% auf 36%, also um etwa ein Zehntel kleiner ist. Bei Phase I ist die Kontrollgruppe etwas besser, der Unterschied ist jedoch klein und angesichts der hohen Variabilität nicht signifikant. In Phase II und III hat der Feldtest dann eine deutlich niedrigere Retourenquote um etwa 6%. Innerhalb der Gruppe, die am Feldtest teilnahm, konnte die Retourenquote von ca. 45% auf ca. 30% gesenkt werden.

Was wurde in den drei Phasen getestet?

Phase I umfaßte die Strategien des Maschinellen Lernens für die optimale Größeninformation (basierend auf den Größentabellen aus der Produktion) und verbesserte Produktinformation in Form von qualitativen Größenfeatures (wie figurumspielend, figurbetont, gerade oder leger).

Phase II umfaßte alle Strategien aus Phase I und zusätzlich Interventionen des persuasiven Designs, wie eine farbliche und layoutmäßige Betonung der Größentabellen und der Produktinformationen sowie bei der Auswahl nachhaltiger Zustellungsoptionen.

Phase III umfaßte alle Strategien aus den vorhergehenden Phasen und Interventionen aus der Gamification, wie Belohnungen für nachhaltiges Kaufverhalten, die Bewertung von Kommentaren, ein persönliches Level-System und Banner-Informationen über Zustelloptionen.