SoftServe Retail Shopping Assistant mit Gen-AI

Digitale Kundenberatung in Echtzeit – für ein reibungsloseres Einkaufserlebnis. Beschleunigt durch NVIDIA AI Blueprints, ermöglicht der SoftServe Retail Shopping Assistant mit Gen-AI ein einfaches Durchstöbern von Produktkatalogen, eine schnellere Produktsuche und den Zugriff auf relevante Produktdetails. Darüber hinaus umfasst unsere KI-gestützte Lösung eine virtuelle Anprobe, die direkt im Online-Chat aktiviert werden kann. Mit einer zügigen Kaufabwicklung und gesteigerter Kaufzufriedenheit für Ihre Kunden steigern Sie auch den Umsatz Ihres Unternehmens.

Egal ob online, offline oder hybrides Shopping – Einzelhändler stehen vor Herausforderungen. Entwicklungen wie gesteigerte Kaufzurückhaltung, kostspielige Retouren und der Bedarf an personalisierten Kundenerlebnissen erfordern neue Strategien, um Kunden zu binden und höhere Konversionsraten zu erzielen.

Der SoftServe Retail Shopping Assistant mit Gen-AI hilft Ihnen, diese Herausforderungen zu meistern. Er ermöglicht es Kunden, Produkte in Echtzeit zu visualisieren und so Unsicherheiten zu beseitigen. Mithilfe von KI bietet die Lösung personalisierte Empfehlungen und visuelle Suchfunktionen, die die Produktsuche einfacher und ansprechender machen.

Einkaufen im digitalen Zeitalter erfordert Innovation – Gen-AI ist der Schlüssel.
Entwickelt von SoftServe, beschleunigt durch NVIDIA AI Blueprints.

GESTALTEN SIE IHRE RETAIL-STRATEGIE NEU – MIT GEN-AI

KI-gestützte Conversational Shopping Assistants schaffen personalisierte Erlebnisse, die Kunden wirklich begeistern. Ihr Einsatz kann sogar Ihren Umsatz um 5 % bis 10 % steigern. Entdecken Sie, wie die Lösung von SoftServe dies möglich macht.
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Unser Shopping Assistant im Überblick

Mit integrierter Virtual-Try-On-Technologie – besonders wichtig für die Modebranche – und einem KI-gestützten Shopping Assistant schafft unsere Lösung ein personalisiertes, immersives Erlebnis. Zum ersten Mal werden die Vorteile des physischen und digitalen Shoppings vereint.

Mehrere zentrale Komponenten werden durch NVIDIA AI Enterprise bereitgestellt, darunter Conversational AI, Frame-Preprocessing und Bildverarbeitungs-Workflows. Diese fortschrittlichen Technologien revolutionieren das Shopping-Erlebnis und helfen Einzelhändlern, E-Commerce-Plattformen und Modemarken, sich abzuheben und Kundenloyalität aufzubauen.

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  • Virtuelle Anprobe in Echtzeit
  • Schnelle und mühelose Produktsuche
  • Nahtloses Omnichannel-Shopping
  • Inklusives, personalisiertes Einkaufserlebnis

Unser vorgehen

Conversational AI

Einsatz von NVIDIA® Riva und NVIDIA NeMo™ Guardrails für die Konversationsschnittstelle sowie Gewährleistung von Echtzeit-Interaktionen und sicheren Gesprächsgrenzen.

Frames Preprocessing

Anwendung von semantischer Segmentierung und Körperhaltungserkennung für präzise Echtzeit-Analyse von Nutzer-Frames mit dem NVIDIA TAO Toolkit. Ermöglichung genauer und nahtloser virtueller Anproben.

Image Processing

Verbesserung der Objekterkennung durch NVIDIA NIM-gehostete Llama-3.2-90B und Retail Object Detection NIM Microservices. Bereitstellung personalisierter und präziser Anprobe-Empfehlungen. Erstellung realistischer, hochauflösender Visualisierungen der Anproben mit NVIDIA Stable Diffusion XL.

Lösungsarchitektur

Mit NVIDIA AI Enterprise lassen sich modernste KI-Workflows schnell und in großem Maßstab mit NVIDIA NIM™ Microservices bereitstellen. Die Integration fortschrittlicher Technologien und optimierter Tools sorgt für ein besseres und nahtloseres Einkaufserlebnis.

Verwendete NVIDIA AI Enterprise Software

  • NVIDIA NIM™ microservices
  • NVIDIA Riva™
  • NVIDIA NeMo™ Retriever microservices
  • NVIDIA TensorRT™ LLM
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Vorteile für Ihr Unternehmen

01Virtuelle Anprobe in Echtzeit

Kundinnen und Kunden können Kleidung, Accessoires oder Kosmetik virtuell anprobieren, um zu sehen, wie sie passen und zum eigenen Stil passen, bevor sie kaufen. Die Lösung unterstützt vielfältige Kundenbedürfnisse durch inklusive Größenoptionen und anpassbare Visualisierungen für alle Körpertypen und Hauttöne. Das Ergebnis ist ein interaktives und realistisches Einkaufserlebnis für alle.
Retail

02Umsatzsteigerung

Kundinnen und Kunden können Kleidung, Accessoires oder Kosmetik virtuell anprobieren, um zu sehen, wie sie passen und zum eigenen Stil passen, bevor sie kaufen. Die Lösung unterstützt vielfältige Kundenbedürfnisse durch inklusive Größenoptionen und anpassbare Visualisierungen für alle Körpertypen und Hauttöne. Das Ergebnis ist ein interaktives und realistisches Einkaufserlebnis für alle.
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03Personalisierte Einkaufserlebnisse

Kundinnen und Kunden können Kleidung, Accessoires oder Kosmetik virtuell anprobieren, um zu sehen, wie sie passen und zum eigenen Stil passen, bevor sie kaufen. Die Lösung unterstützt vielfältige Kundenbedürfnisse durch inklusive Größenoptionen und anpassbare Visualisierungen für alle Körpertypen und Hauttöne. Das Ergebnis ist ein interaktives und realistisches Einkaufserlebnis für alle.
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04Omnichannel-Shopping

Kundinnen und Kunden können Kleidung, Accessoires oder Kosmetik virtuell anprobieren, um zu sehen, wie sie passen und zum eigenen Stil passen, bevor sie kaufen. Die Lösung unterstützt vielfältige Kundenbedürfnisse durch inklusive Größenoptionen und anpassbare Visualisierungen für alle Körpertypen und Hauttöne. Das Ergebnis ist ein interaktives und realistisches Einkaufserlebnis für alle.
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Kundinnen und Kunden können Kleidung, Accessoires oder Kosmetik virtuell anprobieren, um zu sehen, wie sie passen und zum eigenen Stil passen, bevor sie kaufen. Die Lösung unterstützt vielfältige Kundenbedürfnisse durch inklusive Größenoptionen und anpassbare Visualisierungen für alle Körpertypen und Hauttöne. Das Ergebnis ist ein interaktives und realistisches Einkaufserlebnis für alle.
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Implementierungsschritte

01Evaluierung und Design

  • Anwendungsfälle und Herausforderungen in Workshops skizzieren
  • Daten zur aktuellen Produktionsumgebung sammeln
  • Erfolgskriterien und Einschränkungen definieren
  • Workflows für Anwendungsfälle und User Stories entwerfen
  • Datenbasis und Systeme auf Machbarkeit prüfen
  • High-Level-Lösungsdesign und Projektplan erstellen
  • Dauer: 2–4 Wochen

02Pilotphase

  • Architektur nach Evaluierung von Tools, Services und Technologien entwerfen
  • App- und Cloud-Infrastruktur sowie unterstützende Komponenten einrichten
  • Intuitive UI/UX gestalten und entwickeln
  • Anbindung an Datenquellen zur Erfassung fehlerbezogener Einblicke
  • Prompt-Flows für ausgewählte Anwendungsfälle entwickeln
  • Funktionen testen, den Copilot bereitstellen und Leistungsberichte erstellen
  • Dauer: 2–6 Monate

03Produktionseinführung und Verbesserungen

  • Fokusgruppe für Tests einsetzen
  • Endnutzer einbinden und schulen
  • Ergebnisse und Feedback analysieren
  • Verbesserungen planen und umsetzen
  • Einen Rollout im vollen Umfang durchführen
  • Dauer: 4–8 Wochen
  • Anwendungsfälle und Herausforderungen in Workshops skizzieren
  • Daten zur aktuellen Produktionsumgebung sammeln
  • Erfolgskriterien und Einschränkungen definieren
  • Workflows für Anwendungsfälle und User Stories entwerfen
  • Datenbasis und Systeme auf Machbarkeit prüfen
  • High-Level-Lösungsdesign und Projektplan erstellen
  • Dauer: 2–4 Wochen

Weiterführende Informationen

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