KI im Einzelhandel

Mit Google Distributed Cloud (GDC) können Sie eine Verbindung zu Ihren Filialstandorten herstellen. Mit dieser „Edge-KI“-Infrastruktur können Sie Inventar und Kundeninteraktionen in Echtzeit lokal verarbeiten. So wird eine Latenz von null gewährleistet, selbst wenn die Internetverbindung des Geschäfts instabil ist. Diese lokalen Daten werden dann in ein zentrales BigQuery-Data Warehouse „föderiert“, das die E-Commerce-Engine unterstützt.

Eine Möglichkeit zur Umsetzung wäre, Rohvideostreams von vorhandenen Überwachungskameras direkt in Vision Warehouse aufzunehmen. Im Gegensatz zu älteren Systemen, bei denen eine manuelle Kennzeichnung erforderlich war, wird hier die Suche in natürlicher Sprache über Videos verwendet. Ein Manager kann das System einfach so einrichten, dass er benachrichtigt wird, wenn ein Regal im Getränkegang zu mehr als 20% leer ist. Die KI prüft dann kontinuierlich den Zustand der Regale anhand Ihrer digitalen Inventardaten. Wenn die KI eine Diskrepanz feststellt, kann sie automatisch eine Benachrichtigung mit einem Foto der Lücke und einer Wegbeschreibung zum Ersatzbestand an das Mobilgerät eines Mitarbeiters senden.

Eine Möglichkeit ist, die herkömmliche Keyword-Suche mit der semantischen Suche zu optimieren, die Sie mit Agent Search erstellen können. Mit personalisierten Suchergebnissen, Empfehlungen und Statistiken, die auf Ihrem Produktkatalog basieren, können Sie die Auffindbarkeit auf Ihren Websites oder in Ihren Anwendungen relevanter und ROI-orientierter gestalten. Dank Natural Language Processing, den einzigartigen Websignalen von Google, Knowledge Graphs und unseren auf den Handel abgestimmten LLMs kann Ihre Suchleiste absichtsbasierte Anfragen wie „Was soll ich im Oktober auf einer regnerischen Hochzeit im Freien tragen?“ verstehen.

Durch die Aktivierung der dialogbasierten Filterung oder Suche kann die KI außerdem dynamisch Fragen zu ersten Suchanfragen stellen, um die Auswahl der Artikel einzugrenzen. Die KI könnte zum Beispiel fragen, ob du nach Freizeit- oder Businesskleidung suchst oder eine bestimmte Größe benötigst. So lässt sich die Zeit, die für die Suche nach einem bestimmten oder Nischenprodukt benötigt wird, drastisch reduzieren.

Mit der Gemini Enterprise App können Sie KI-Agenten für Verkaufsmitarbeiter erstellen, auf die über Mobilgeräte zugegriffen werden kann. Solche Agent arbeiten auf Basis der internen Standardarbeitsanweisungen (Standard Operating Procedures, SOPs) Ihres Unternehmens und berücksichtigen Betriebsdaten in Echtzeit. Mitarbeitende können komplexe Fragen per Spracheingabe stellen, zum Beispiel: „Wie kann ich eine Retoure für einen beschädigten Artikel ohne Beleg bearbeiten?“, oder „Fasse die Notizen des Managers vom Vormittag für die Schuhabteilung zusammen.“

Mit einem Shopping-Agenten können Sie den gesamten Kaufprozess von der Suche bis zum Bezahlvorgang und darüber hinaus verwalten. Der Agent nutzt die Gemini-Modellfamilie und fungiert als digitaler Concierge, der auf Ihren gesamten Produktkatalog und Kundentreuedaten zugreift. Der Shopping-Agent ist mehr als nur ein Chatbot. Er agiert wie ein Experte, der die individuellen Bedürfnisse von Käuferinnen und Käufern versteht und komplexe Schlussfolgerungen und multimodale Eingaben nutzt, um mit Zustimmung der Nutzerinnen und Nutzer den Kaufprozess zu optimieren.

Bei einem Katalog mit hohem Volumen können Sie eine automatisierte Pipeline mit Gemini 3 Flash einrichten. Sie geben dem Modell Rohdaten: technische Spezifikationen, hochauflösende Bilder und die Richtlinien für die Markenstimme. Um die Qualität in großem Umfang zu gewährleisten, sollten Sie einen Workflow mit mehreren Prüfern implementieren. Ein Gemini-Agent entwirft die Beschreibung, ein zweiter überprüft sie auf SEO-Relevanz und ein dritter prüft die Richtigkeit anhand des Datenblatts. So kann ein Einzelhändler Tausende von Beschreibungen in Stunden statt in Monaten erstellen.

Dazu können Sie die Cloud Vision API in die Suchleiste Ihrer mobilen App oder Website einbinden. Wenn ein Kunde ein Referenzfoto hochlädt, führt die KI eine Objektlokalisierung durch, um einzelne Artikel zu identifizieren. Anschließend werden diese Elemente mithilfe von Vektoreinbettungen Ihrem Katalog zugeordnet. Die KI sollte nicht nur den Artikel finden, sondern auch die richtige Größe vorschlagen können, basierend auf der Kaufhistorie oder einem 3D-Scan.

Dazu werden alle unstrukturierten Kundenfeedbacks in BigQuery zusammengeführt. Anschließend nutzen Sie die Funktion „Deep Research“ von Gemini Enterprise, um Millionen von Interaktionen nach Themen zu clustern. Die KI erkennt neue Trends, bevor sie sich in den Verkaufsdaten zeigen. So könnte das Unternehmen beispielsweise feststellen, dass 15% mehr Kundinnen und Kunden in Support-Chats nach biologisch abbaubaren Verpackungen fragen.

Um einen Katalog mit mehreren Anbietern zu verwalten, können Sie die Agent Platform verwenden, um unscharfe Übereinstimmungen und Entitätsauflösung durchzuführen. Die KI nutzt multimodales Verständnis, um zu „verstehen“, dass die Bilder und Spezifikationen trotz des unterschiedlichen Textes identisch sind.

Der praktische Ansatz besteht darin, für jede SKU einen „Goldenen Datensatz“ zu erstellen, bei dem die KI alle eingehenden Datenstreams analysiert, Duplikate identifiziert und das Bild mit der höchsten Qualität und die genaueste Beschreibung auswählt, um das Produkt darzustellen. So bleibt Ihr Shop übersichtlich und die Inventarstände werden bei allen Anbietern korrekt zusammengefasst.

Für Einzelhändler, die Produkte für den Außenbereich oder Heimwerkerbedarf verkaufen (z. B. Solaranlagen, Dachmaterial oder Gartenhäuser), könnten Sie hochauflösende Luftaufnahmen von Google Earth Engine einbinden. Wenn ein Kunde seine Adresse eingibt, misst die KI mithilfe von Computer Vision die Dachfläche, die Neigung und die Beschattung durch nahegelegene Bäume.

Ein KI-Agent der Agent Platform könnte diese Messungen dann mit Ihren aktuellen Arbeitskosten und Materialkosten abgleichen. Innerhalb von Sekunden wird ein präzises, 3D-visualisiertes Verkaufsangebot erstellt. So entfällt der erste Besuch vor Ort und Ihre Teams können sich auf Leads mit hoher Kaufabsicht konzentrieren, die bereits ein vorläufiges KI-Angebot erhalten und genehmigt haben.