Generative KI für Commerce – messbare Ergebnisse, auf Ihren Daten aufgebaut
Produkttexte, Kollektionen, Assistenten und geführte Workflows. Praxisnah mit RAG‑Fundierung, Governance und KPI‑Tracking.
Wo GenAI Wert stiftet
Gezielte, ROI‑starke Commerce‑Szenarien, die wir implementieren und messen.
Produktcontent‑Generierung
Lokalisierte PDP‑Texte, Bullets und Meta aus Specs und Brand‑Ton, mit Templates und Freigaben.
Konversationale Suche
Produkte und Antworten per natürlicher Sprache – fundiert auf dem Katalog.
Assistent mit Quellen
Customer‑ oder Sales‑Assistent mit Quellen und Rechtesteuerung.
Merchandising & Kollektionen
Kollektionen automatisch nach Thema, Verfügbarkeit und Marge kuratieren.
Support‑Wissen
Tickets mit policy‑konformen Antworten aus Handbüchern und SOPs abfangen.
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.
Referenzarchitektur
Quellen anbinden, ingestieren und chunken, Embeddings erstellen, Kontext abrufen und mit Guardrails generieren. KPI‑Lift messen und iterieren.
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.
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