Für Retail‑ und B2B‑Commerce‑Teams
Retail B2B & Großhandel

Generative KI für Commerce – messbare Ergebnisse, auf Ihren Daten aufgebaut

Produkttexte, Kollektionen, Assistenten und geführte Workflows. Praxisnah mit RAG‑Fundierung, Governance und KPI‑Tracking.

Use Case besprechen Use Cases ansehen
RAG‑Fundierung Policy‑sicher Mehrsprachig A/B‑Experimente KPI‑Evaluierungen RAG‑Fundierung Policy‑sicher Mehrsprachig A/B‑Experimente KPI‑Evaluierungen
Use Cases

Wo GenAI Wert stiftet

Gezielte, ROI‑starke Commerce‑Szenarien, die wir implementieren und messen.

PDP

Produktcontent‑Generierung

Lokalisierte PDP‑Texte, Bullets und Meta aus Specs und Brand‑Ton, mit Templates und Freigaben.

Suche

Konversationale Suche

Produkte und Antworten per natürlicher Sprache – fundiert auf dem Katalog.

Chat

Assistent mit Quellen

Customer‑ oder Sales‑Assistent mit Quellen und Rechtesteuerung.

Merch

Merchandising & Kollektionen

Kollektionen automatisch nach Thema, Verfügbarkeit und Marge kuratieren.

Support

Support‑Wissen

Tickets mit policy‑konformen Antworten aus Handbüchern und SOPs abfangen.

Fähigkeiten

Wesentliche Fähigkeiten

Mit RAG fundiert, per Policies steuerbar, per KPIs messbar.

  • Modellwahl: OpenAI, Gemini oder lokal – je Use Case.
  • Fundierung via Retrieval (RAG) mit Zitaten und Policy‑Regeln.
  • Evaluierungen: Korrektheit, Faithfulness, Latenz und KPI‑Impact.
  • Privacy & Governance: Redaction, Rollenscopes, Audit‑Logs.
  • Ops: Monitoring, Budgets, Rate‑Limits und Fallbacks.
  • Experimentieren: Prompt/Version A/B mit Rollbacks.
  • Ergebnisse: Conversion‑Lift, AOV, Deflection und Time‑to‑Publish.
Architektur

Referenzarchitektur

Quellen anbinden, ingestieren und chunken, Embeddings erstellen, Kontext abrufen und mit Guardrails generieren. KPI‑Lift messen und iterieren.

  1. Quellen Katalog, PIM, Doks
  2. Ingest Bereinigen + chunking
  3. Embeddings Vektoren
  4. Vector Store Vektor‑DB
  5. Retriever Relevanter Kontext
  6. Generieren LLM + Guardrails
  7. Messen KPIs + Evals
Vorgehen

Von der Idee zum Impact

Vier Phasen von Discovery bis Scale – jeweils mit messbaren KPIs.

  1. Discover

    Daten & Prozesse auditieren; KPI und Use‑Cases definieren.

  2. Design

    Modelle, Grounding, Guardrails wählen; Evaluationsplan festlegen.

  3. Pilot

    4–6 Wochen Experiment umsetzen und KPI‑Bewegung messen.

  4. Scale

    Härten, automatisieren und auf weitere SKUs/Märkte ausweiten.

Nächster Schritt

Gemeinsam einen GenAI‑Pilot mit echten KPIs aufsetzen

Wir planen 4–6 Wochen Pilot mit einem KPI (Conversion, AOV, Deflection oder Time‑to‑Publish) und skalieren, was wirkt.

GenAI‑Pilot planen