AI Shopping im E-Commerce: Chatten mit den eigenen Daten
Mit unseren AI Shopping-Lösungen für den E-Commerce wird Produktwissen und Herstellerinformationen interaktiv erlebbar: Auf Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) beantworten dialogbasierte Einkaufsberater Kundenfragen in Echtzeit – präzise, kontextsensitiv und auf Basis deiner eigenen Daten und Inhalte.
Ob Produktkatalog, Datenbank, Produktdetailseite, PIM oder MDM: AI Shopping verwandelt bereits vorliegende Daten- und Content-Pools in intelligente, dialogbasierte Informationssysteme. Die Einkaufsberater sind sofort einsatzbereit, per API integrierbar und lassen sich gezielt an deine Markenwelten und Zielgruppen anpassen.
Warum AI Shopping Einkaufsberater? Weil eine überzeugende Customer Experience im E-Commerce den Unterschied machen!
Chatbots wie ChatGPT beeindrucken – doch sie neigen zu verzerrten Informationen und Halluzinationen. Für E-Commerce-Anbieter, die auf Präzision und Verlässlichkeit setzen, ist das eine echte Herausforderung. Unsere AI Shopping Einkaufsberater helfen: Sie kombinieren die Power generativer KI mit der Verlässlichkeit eigener Produktdaten und Informationen.
Bevor eine Antwort generiert wird, analysiert das System deine internen Datenquellen – von Produktkatalogen über PIM- und MDM-Systeme bis hin zu Support-Inhalten. Das Ergebnis: kontextsensitive, präzise Antworten in natürlicher Sprache, direkt aus deinem bereits existierenden Content.
Das Besondere an unseren AI Shopping-Lösungen: Sie kombinieren semantische Suche, neuronales Retrieval und intelligentes Parsing, um ein tiefgreifendes Verständnis selbst komplexer Produktstrukturen und -zusammenhänge zu ermöglichen. So wird dein Content nicht nur gefunden, sondern intelligent und interaktiv bereitgestellt – durch Einkaufsberater, die effektiv unterstützen.
AI Shopping in der Praxis: So unterstützen Einkaufsberater im E-Commerce
Ein Kunde sucht nach einem ergonomischen Bürostuhl mit verstellbarer Rückenlehne und atmungsaktivem Material. Bislang müsste er sich durch unterschiedliche Produktsuche und PDFs klicken – oft mit unklaren oder unvollständigen Ergebnissen.
Mit einem AI Shopping Einkaufsberater ändert sich das grundlegend: Der Kunde stellt seine Frage direkt im System – und erhält in Sekundenschnelle eine präzise, verständliche und verlässliche Antwort. Die zugrundeliegende generative KI greift hierbei auf interne Produktdaten, Herstellerinformationen, Kataloge und Datenbanken zu, filtert relevante Inhalte heraus und generiert auf dieser Basis eine individuelle Antwort in natürlicher Sprache – aufbereitet und zusammengefasst.
Der Vorteil: Der Content basiert ausschließlich auf geprüften, aktuellen Daten – AI Shopping liefert damit nicht nur schnelle, sondern auch faktisch korrekte Produktinformationen, angepasst an den spezifischen Bedarf des Kunden.
Und mehr noch: Die AI Shopping Einkaufsberater verlinken direkt auf das passende Produkt, verweisen auf Detailinformationen und ermöglichen eine direkte Aktion – z. B. den Kauf oder eine Kontaktaufnahme.
So entsteht neue Kundenerlebnisse im E-Commerce – interaktiv, personalisiert und konversionsstark. Der AI-basierte Einkaufsberater wird zum digitalen Vertriebsassistenten und verbessert Beratung, Service und Abschlussraten.
Vielfältige Use Cases für AI Shopping im E-Commerce
AI Shopping Einkaufsberater eröffnen im E-Commerce neue Wege für mehr Interaktion:
AI Shopping Einkaufsberater – Produktinformationen im E-Commerce interaktiv nutzbar machen
Mit unseren intelligenten Einkaufsberatern für AI Shopping bringst du Struktur in deine Produktdaten und machst umsatzrelevante E-Commerce-Informationen verfügbar. Schnell, flexibel und auf deinen Bedarf zugeschnitten:
Warum AI Shopping Einkaufsberater von Retresco?
|
Retresco AI Shopping Einkaufsberater
|
ChatGPT & vergleichbare Systeme
|
||
|---|---|---|---|
| Architektur | Dynamisch & modular: Passt sich in Echtzeit an den Anfragekontext an – dank integrierter Retrieval- und Generierungskomponenten | Linear & statisch: Antworten folgen einem festen Ablauf – ohne Rücksicht auf E-Commerce-spezifische Kontexte | |
| Abrufprozesse | Kontextbasierte Auswahl relevanter Produktdaten, Formate & Antworttypen – ideal für anspruchsvolle Einkaufsberatung im E-Commerce | Eingeschränkte Abfragelogiken und Anpassbarkeit an unterschiedliche Fragestellungen und individuelle Kundenbedürfnisse | |
| Datenintegration | Standard-API für PIM, MDM, CMS, Shopsysteme & interne Content-Pools – speziell für Content-Workflows entwickelt | Begrenzte Integrationsmöglichkeiten mit internen E-Commerce-Systemen oder Produktdatenbanken | |
| Nutzerinteraktion | Interaktive Dialogführung & Feedback-Loops – kontinuierliche Optimierung der AI Shopping Erfahrung auf Basis echter Kundenfragen | Eindimensionale Frage-Antwort-Struktur – ohne unternehmensspezifischen Feedbackmechanismus oder Personalisierung | |
| Kontextverständnis | Semantische Suche, domänenspezifisches Wissen & mehrstufige Ableitungen für präzise Antworten – auch bei komplexen Produktanfragen | Eingeschränktes Kontextverständnis, da auf allgemeine Trainingsdaten zurückgegriffen wird | |
| Inhaltsqualität | Einwandfreie Antworten basierend auf geprüften Inhalten & Ausgangsquellen – ideal für erklärungsbedürftige Produkte im E-Commerce | Risiko verzerrter oder fehlerhafter Inhalte durch externe und ungeprüfte Datenquellen | |
| Personalisierung | Voll individualisierbar für E-Commerce-Anbieter: abgestimmt auf Produktdaten, Kategorien & Zielgruppen | Eingeschränkt konfigurierbar, kaum spezifisch für Einkaufsberatung oder E-Commerce einsetzbar | |
| Automatisierung | Automatisierte Content-Bereitstellung, Priorisierung & Ausgabe – auf strategische Ziele & Informationsgehalt ausgerichtet | Reine Textausgabe ohne inhaltliche Gewichtung oder strategischen Bezug | |
| Skalierbarkeit | Optimiert für große Datenmengen, unterschiedliche Content-Formate & hohe Kundenzahlen im E-Commerce | Eingeschränkte Performance bei datenintensiven Anfragen oder vielen gleichzeitigen Kundeninteraktionen | |
| Analyse & Insights | Präzise KPIs & Nutzungsdaten zur Optimierung der AI Shopping Anwendung & Content-Ausspielung | Keine oder nur begrenzte Auswertung des Kundenverhaltens und Antwortqualität | |
| Intuitive Bedienoberfläche | Frei anpassbar an Corporate Design & Markenwelten – für konsistente Kundenerlebnisse im E-Commerce | Einheitliches Oberfläche ohne größere unternehmensspezifische Gestaltungsmöglichkeiten | |
| LLM-Anbindung | Flexibel: Anbindung jedes Large Language Models (proprietär oder Open Source) möglich | Beschränkt auf vordefinierte Sprachmodelle des LLM-Betreibers | |
| Sprachen / Lokalisierung | Mehrsprachige Ausgabe mit länderspezifischer SEO & sprachlicher Feinjustierung | Meist englisch zentriert, Übersetzungen ohne kulturelle oder produktspezifische Nuancen | |
| Updates | Regelmäßige Weiterentwicklungen mit Fokus auf E-Commerce-Anforderungen & Kundenfeedback | Standardisierte Updates, meist ohne Branchenfokus oder unternehmensspezifische Roadmaps | |
| Support | Persönlicher Support durch deutschsprachige KI-Expert:innen mit tiefem Branchenverständnis | Allgemeiner Online-Support ohne Branchenbezug oder individuelle Begleitung | |
