Umsatzsteigerung durch KI Integration

Wie ein Sportfotografie-Anbieter die Zuordnung von Teilnehmerbildern automatisierte und seinen Umsatz deutlich steigerte.

Die Herausforderung hinter dem Foto

Ein großer österreichischer Anbieter für Sportfotografie fotografiert tausende Teilnehmerinnen und Teilnehmer bei Lauf- und Radsportveranstaltungen. Die Bilder werden im eigenen E-Commerce-System zum Verkauf angeboten. Damit die Kundinnen und Kunden ihre persönlichen Bilder finden können, müssen diese eindeutig über die Startnummern identifiziert und durchsuchbar gemacht werden.

Bisher erfolgte diese Zuordnung manuell. Jede Startnummer musste von Mitarbeitern händisch auf den Fotos gesucht und dieses entsprechend getagt. Dieser Prozess war zeitaufwändig, teuer und stark saisonal geprägt. Personalengpässe und lange Bearbeitungszeiten sorgten regelmäßig dafür, dass Bilder erst mit erheblicher Verzögerung online verfügbar waren.

Zudem konnten viele Fotos nicht genutzt werden. Aufnahmen, auf denen Startnummern verdeckt oder nur teilweise sichtbar waren, blieben häufig unbearbeitet. Dadurch blieb Umsatzpotenzial auf der Strecke.

Zielsetzung: Automatisierung und Integration

Das Ziel war es, die manuelle Startnummernerkennung vollständig zu automatisieren. Das neue System sollte sich in das bestehende E-Commerce-Backend integrieren und die Fotos so schnell wie möglich verfügbar machen. Gleichzeitig musste auch die bisher manuell durchgeführte Qualitätskontrolle der Bilder, zum Beispiel hinsichtlich Schärfe und Bildausschnitt, abgedeckt werden.

Vom Prototyp zur produktiven KI-Lösung

Im ersten Schritt wurde im Rahmen eines strukturierten Requirements Engineering-Prozesses definiert, welche Qualitätskriterien bei den Bildern ausschlaggebend sind. Auf dieser Basis wurden verschiedene Technologien evaluiert, die sich für eine Umsetzung in der Cloud eignen. Ziel war eine Architektur, die leistungsfähig, zuverlässig und zugleich wirtschaftlich ist.

Im Anschluss wurde ein geeigneter Technologie-Stack ausgewählt. Mithilfe von bestehenden Fotos vergangener Veranstaltungen erstellten wir ein strukturiertes Trainings- und Testdatenset. Dieses diente als Grundlage für die Entwicklung eines ersten Prototyps. Die Resultate wurden gemeinsam mit dem Kunden analysiert, bewertet und weiter optimiert.

Nach der erfolgreichen Pilotphase erfolgte die Überführung in ein produktives System. Beim Hostingprovider viel die Entscheidung auf die zukunftssichere AWS-Cloud. Das Deployment der Lösung erfolgt direkt aus GitHub und ist vollständig automatisiert. Dadurch können Updates mit minimalem Aufwand und ohne Risiko ausgerollt werden.

Spürbarer Mehrwert für Kunden und Geschäft

Die neue Lösung lieferte schnell klare Ergebnisse:

• Der Sportfotografie-Anbieter benötigt kein zusätzliches Personal mehr zur Startnummernerkennung.

• Tausende Fotos sind bereits wenige Stunden nach der Veranstaltung online.

• Auch schwer identifizierbare Bilder werden nun genutzt, da das System Personen automatisch erkennt und gruppiert.

Diese Optimierungen machten sich bei allen Veranstaltungen deutlich bemerkbar. Der Umsatz pro Veranstaltung stieg in manchen Fällen um bis zu 50 Prozent. Gleichzeitig wuchs der Umsatz pro Foto im Schnitt um rund 10 Prozent.

Erkenntnisse aus dem Projekt

1. KI lohnt sich auch für mittelständische Unternehmen
Durch frei verfügbare Open-Source-Modelle und kosteneffiziente Cloud-Architekturen sind KI-Anwendungen inzwischen auch für Mittelständler realistisch und wirtschaftlich umsetzbar.

2. Monitoring ist entscheidend
Um Regressionen oder Erkennungsfehler frühzeitig zu bemerken, ist kontinuierliches Performance-Monitoring der Modelle essenziell.

3. Cloud-Kosten müssen geplant sein
Gerade bei KI-Projekten können Cloud-Ressourcen zum Kostentreiber werden. Daher sollte deren Verbrauch frühzeitig geplant und kontrolliert werden. In diesem Projekt konnte durch gezielte Auswahl des Modells eine sehr effiziente Infrastruktur realisiert werden.

Fazit

Die automatisierte Erkennung und Zuordnung von Startnummern hat sich als echter Hebel für Umsatz, Effizienz und Kundenzufriedenheit erwiesen. Sie zeigt exemplarisch, wie sich KI-Modelle sinnvoll in bestehende Systeme integrieren lassen. Wenn Technologie gut eingebettet ist, kann sie nicht nur Prozesse verbessern, sondern auch spürbar zum Geschäftserfolg beitragen.