Wayfair: KI korrigiert 2,5 Millionen Produktattribute und automatisiert Lieferantensupport

Wayfairs Produktkatalog umfasst rund 30 Millionen Artikel über knapp 1.000 Produkttypen, beschrieben durch etwa 47.000 Attribute wie Farbe, Material und Abmessungen. Diese Attribute bestimmen, wie Produkte in Suchergebnissen und Empfehlungen erscheinen. Vor dem KI-Einsatz beruhte die Korrektur fehlerhafter Einträge überwiegend darauf, dass Lieferanten oder Käufer Fehler meldeten. Eine manuelle Prüfung in diesem Maßstab war nicht skalierbar.

Ähnlich verhielt es sich im Lieferantensupport: Wayfair arbeitet mit Zehntausenden Lieferanten zusammen. Das Support-Team las jeden eingehenden Vorgang manuell, ermittelte den Bedarf und leitete ihn an die zuständige interne Gruppe weiter. Die Anfragen verteilen sich auf Hunderte verschiedener Vorgangstypen.

Wayfair hat in Zusammenarbeit mit OpenAI zwei miteinander verbundene Systeme aufgebaut.

Das erste System prüft Produkteinträge gegen eine formalisierte Beschreibung dessen, was jedes Attribut bedeuten soll, und erkennt so Widersprüche. Ein Beispiel aus den Quellen: Ist ein Couchtisch als „Walnuss" gelistet, Foto und Beschreibung zeigen jedoch Kiefernholz, markiert das System den Fehler. Das System läuft laut OpenAI bislang auf mehr als einer Million Produkte. Wayfair hat dabei abgestufte Vertrauensschwellen eingebaut: Bei hoher Konfidenz aktualisiert das System den Eintrag eigenständig und informiert den Lieferanten. Bei niedrigerer Konfidenz bittet es den Lieferanten um Bestätigung, bevor eine Änderung vorgenommen wird. Stichproben werden weiterhin von Mitarbeitenden manuell geprüft.

Das zweite System richtet sich an den Lieferantensupport. Es liest eingehende Anfragen, zieht fehlende Details aus internen Wayfair-Systemen hinzu und leitet den Vorgang automatisch an das zuständige Team weiter. In bestimmten Workflows, etwa bei Ersatzteilanfragen, prüft das System die Vorgangshistorie und erstellt einen Antwortvorschlag zur Freigabe durch einen Mitarbeitenden. Wayfair misst laufend, wie häufig diese Vorschläge mit dem übereinstimmen, was Mitarbeitende ohnehin getan hätten. Wo diese Übereinstimmungsrate konstant hoch ist, agiert das System ohne vorherige manuelle Freigabe.

Die Zusammenarbeit mit OpenAI bildet die technische Grundlage beider Systeme. CTO Fiona Tan beschrieb das Vorhaben als „Katalog-Anreicherungsprogramm" für rund 40 Millionen Produkte. Zusätzlich hatte Wayfair laut PYMNTS bereits Googles KI-Modelle zur Produktkategorisierung eingesetzt.

Ein weiteres Prinzip des Ansatzes: Wayfair macht korrigierte Produktdaten auch für externe KI-Werkzeuge zugänglich. Tools wie ChatGPT können direkt auf Wayfairs Produktfeed zugreifen, sodass verbesserte Einträge auch dort präziser erscheinen.

Laut einem Post von OpenAI aus März wurden insgesamt 2,5 Millionen Produktattribut-Tags korrigiert. Das System bearbeitet monatlich 41.000 Lieferantenanfragen automatisch. In einzelnen Workflows verarbeitet Wayfair nach eigenen Angaben bis zu 70 % des Ticketvolumens ohne manuellen Eingriff.

Ein Test an korrigierten Einträgen zeigte laut OpenAI höhere Klickraten und bessere Suchpositionen im Vergleich zum Stand vor der Korrektur. PYMNTS berichtete zudem, dass der Einsatz von Google-KI-Modellen zur Produktkategorisierung die Zeit für die Listungspflege um 67 % reduziert und einzelne Konversionsraten um 2 % erhöht habe. Wayfair plant, das Attributkorrektur-Programm innerhalb von sechs Monaten auf die vierfache Produktanzahl auszuweiten.

Wayfair adressiert mit diesem Einsatz zwei operative Kernprobleme großer Online-Marktplätze: die Datenqualität in Katalogen mit Millionen von Einträgen und die Skalierung des Lieferantensupports bei wachsender Lieferantenbasis. Der Ansatz folgt einer abgestuften Automatisierungslogik, vollständige Autonomie nur dort, wo die Systemkonfidenz empirisch belegt ist, manuelle Freigabe dort, wo sie es nicht ist. CEO Niraj Shah bezeichnete den breiteren KI-Einsatz im Unternehmen als Mittel, „den Wettbewerbsvorsprung zu vergrößern", ohne dabei Zahlen zum Gesamtinvestitionsvolumen zu nennen.