E-Commerce: Visuelle KI erkennt Kundenwünsche und sorgt für mehr Absatz
Derzeit erhalten Kunden beim Stöbern in Online-Shops nur auf Grundlage von Produkttexten, händischer Konfiguration oder zu wenig Nutzerdaten vermeintlich hilfreiche Produktvorschläge. Häufig hakt es sogar auch an fehlenden Synonymen, also wenn Online-Shop und Kunde unterschiedliche Begriffe nutzen: Rosa und pink, Kommode und Sideboard, Sakko und Jackett, Slim Fit und Skinny Fit usw.
Der Lösungsansatz von vviinn: Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wird das in diesem Moment vom Kunden angesehene Produktbild analysiert und schlägt dann stilistisch passende Produkte vor. Außerdem können Nutzer selbst abfotografierte Produkte oder Fotos von Drittplattformen wie Instagram hochladen (visual search).
Erste Live-Tests von vviinn bestätigen wachsende Verkaufsquoten
Bei den ersten Live-Tests bei Online-Shops stieg die Verkaufsquote (conversion rate) mit Produktempfehlungen von vviinn bereits um 258 Prozent. Die Klickquote erhöhte sich durchschnittlich um 153 Prozent.
“Gerade wo es auf Ästhetik ankommt, sind visuelle Produktempfehlungen die bessere Wahl: dazu gehören u.a. Kleidung, Möbel und Schmuck. vviinn funktioniert jedoch universell für alle Produkte”, so Philipp Derksen weiter.
Simpler Einbau für Online-Shops, verzögerungsfreies Shoppingerlebnis für Kunden
Jeder Online-Shop kann die vviinn-Technologie in Kürze einsetzen. Die Software-as-a-Service-Lösung greift auf die Produktbilder zu und spielt die Empfehlungen an den Shop zurück. Der Kunde erhält ein Shoppingerlebnis ohne den Eindruck von Verzögerungen (unter 100 Millisekunden).
Fazit: “vviinn eröffnet allen Online-Händlern endlich die Chance, Künstliche Intelligenz zu seinem Vorteil zu nutzen. Und ganz nebenbei wird dem Kunden die Hoheit über sein Einkaufserlebnis zurückgegeben, auf der Basis seiner Intuition”, so Philipp Derksen abschließend.
