Die „code.talks commerce 2019“ fand vom 4. bis 5. April in Berllin statt. In diesem Blog Beitrag möchte ich meine Eindrücke und Erfahrungen kurz vorstellen.
Die code.talks commerce fand in diesem Jahr bereits zum vierten Mal im CineStar der KulturBrauerein in Berlin statt. Hier trifft sich die E-Commerce Szene – vom Developer bis Project Manager, vom Software Engineer bis Head of Marketing, vom CEO und CTO, um sich alle gemeinsam über die wichtigen und aktuellen Thematiken und Trends auszutauschen.
Vor Ort erwartet die Besucher während der zweitägigen Konferenz immer ein abwechslungsreiches Programm mit rund 80 nationalen und internationalen Top Speakern, die in zahlreichen Talks und Panel-Diskussionen auf den fünf code.talks commerce Bühnen auftreten.
Auf die Vorträge zum Thema Infrastruktur, Wandel der Unternehmen und AI möchte ich gerne kurz näher eingehen.
Thema Infrastruktur
Dominierend war das Thema „nötige Infrastruktur“ und damit verbundene Best-Practices und Architekturfragen aus technischer Sicht:
- Skalierbarkeit
- Monitoring, Testing, Automatisierung
- Micro- und Nanoservices
- Programmierung von Progressive Wep Applications, die im Browser laufen aber für mehr Komfort ermöglichen Features, dass sie sich wie eine installierte App anfühlen
Es bot sich hier ein Überblick über Optionen, die sich durch unterschiedliche Angebote unterscheiden: On-Premise Software zu Implementierung von Shop / Payment / Business-Logik, Full-Stack Software-as-a-Service-Anbieter, die die Infrastruktur und die Software abdecken, sog. Headless-Systeme, die das Backend als API bereitstellen und eine separate Umsetzung des Frontends oder Touch-Point erfordern.
Die Evolution dieser Systeme, wie jeder Ansatz ein Kind seiner Zeit, und welche Chancen sich hinter den unterschiedlichen Ansätzen verbergen, war in dem Vortrag von Ulrike Müller: „On-premise, Cloud, Headless – A comparison of different e-commerce systems.“ gut nachvollziehbar.
Dass es keinen Königsweg gibt und für unterschiedliche Kunden die richtige Lösung anders aussieht wurde im Panel: „MVP, Innovation, Customer centricity, Disruption, Agility… bullshitbingo vs. reality check“ noch einmal klar.
Als Fazit lässt sich sagen, alleine durch die Wahl der Infrastruktur wird man nicht den Unterschied machen können. Verfügbarkeit, leichte Bedienbarkeit sowie Skalierbarkeit sind notwendige Bedingungen um am Markt präsent zu sein.
E-Commerce Unternehmen können sich eher durch die Art der Dienstleistung und der Interaktion mit den Kunden differenzieren. Wichtig dabei ist: Technisch muss das gewählte Produkt oder die Lösung es dem Unternehmen ermöglichen, auf der Ebene zu innovieren.
Thema Wandel der Unternehmen
Die Konferenz dient auch als Erfahrungsaustausch der Unternehmen in Sachen Organisation. Es gab Berichte über unterschiedliche Wege, so zum Beispiel
- Wandel vom stationären Handel zu einem Tec-Unternehmen wie Media-Markt-Saturn
- Re-Organisation eines größeren Teams, das zum Teil schon länger besteht, um Innovation und Agilität zu fördern, wie bei idealo
- Oder wie organisatorische Aspekte und technische Skalierbarkeit zusammenhängen, wenn sich ein Start-Up wie About You GmbH in ein Unicorn verwandeln muss
Thema AI
Viele E-Commerce Unternehmen beschäftigen sich mit dem Thema AI, um Prozesse zu vereinfachen oder zumindest am Puls der Zeit zu bleiben. Das „Urgestein“ idealo beispielsweise versucht damit, mit Hilfe der täglich mehr als 1.3 Mio. Page Impressions auf der Webpräsenz, ihre Kunden besser zu verstehen und damit einen Nutzen zu generieren.
Google und Amazon haben ihre AI-Toolboxen as a Service vorgestellt. Mit deren standardisierten Angeboten lässt sich Bilderkennung und Textanalyse leicht einsetzen oder ein Sprach-Interface für die eigene Dienstleistung realisieren.
Warum sich viele Unternehmen trotz dieser Angebote schwertun AI-Projekte zu implementieren, wurde in dem Vortrag „Debugging AI“ von Dr. Christian Betz von data42 nachvollziehbar. AI, heutzutage auf Maschinelles Lernen reduziert, wird nicht isoliert eingesetzt sondern in die Unternehmensprozesse eingebettet. Dadurch dass die für Bewältigung einer Aufgabe gelernten mathematischen Modelle anhand komplexer Daten trainiert werden, können potenzielle Fehler mehrere Dimensionen betreffen. Zudem sind diese Modelle nicht stationär (müssen mit der Zeit angepasst werden) und anfällig für Noisy data. Um AI in einem industriellen Prozess trotzdem zuverlässig einbinden zu können, sind weitere Maßnahmen notwendig, wie z.B. ein umfangreiches Qualitätsmanagement der Daten oder ein Sicherheitsnetz um die AI-Anwendung herum, das im Fehlerfall eingreift. AI einzusetzen ist demnach nur vertretbar, wenn Fehler tolerierbar sind oder das Ziel ist, Strukturen in Daten zu finden und dadurch Wissen zu generieren. Diese Schlussfolgerung dürfte die sehr hohen Erwartungen an AI manch einer dämpfen.
Eine praktische Anwendung von AI hat Ralf Hünermann von odoscope vorgestellt, um im Shop Produktlisten und Suchergebnisse dynamisch an die Situation anzupassen, in der der Besuch eines potenziellen Kunden stattfindet (Besuch am Sonntagnachmittag über Tablet vom Sofa aus vs. Besuch am Montagabend vom Rechner).
Fazit
Die „code.talks commerce“ war wieder einmal eine sehr abwechslungsreiche und spannende Konferenz mit dem Who-is-Who der E-Commerce Szene.
