Das ist Sandra

Sandra hat sich schon immer zur Modebranche hingezogen gefühlt. Sie betrachtet Mode als eine persönliche Kunstform, die die Persönlichkeit und den individuellen Geschmack jedes Einzelnen widerspiegelt.

Sandra liebt ihren Job als vielbeschäftigte Online-Merchandiserin bei Bluebird, einer Boutique-Modemarke. Sie muss Produkte bewerben, Lagerbestände abbauen und KPIs erfüllen, hat aber tagsüber kaum Zeit zum Verschnaufen.

Bluebird ist im vergangenen Jahr erheblich gewachsen, hat sein Produktangebot erweitert und weitere stationäre Filialen eröffnet. Angesichts des Wachstums des Unternehmens ist es unerlässlich, dass Sandra über die richtigen Werkzeuge und Ressourcen verfügt, um die Waren effizient zu präsentieren.

Lernen Sie Rachel kennen

Rachel liebt Mode. Sie blättert regelmäßig durch die Online-Kataloge ihrer Lieblingsmarken und stellt sich dabei im Kopf neue Outfits zusammen. Vor kurzem hat sie die Bekleidungsmarke Bluebird entdeckt und freut sich schon sehr auf deren „26 Summer / Spring Signature Collection“.

Obwohl Rachel Kleidung liebt, wünscht sie sich, es wäre einfacher, Modelle zu finden, die ihrem Stil entsprechen, ohne endlose Seiten mit Kleidungsstücken durchstöbern zu müssen, die sie niemals tragen würde.

Entdeckungserlebnisse für die Fashionista gestalten

Rachel ist Sandras ideale Kundin. Sie lebt und atmet Mode und interessiert sich für die Marke Bluebird. Sandra möchte ansprechende Sucherlebnisse und nahtlose Einkaufserlebnisse schaffen, die speziell auf Fashionistas wie Rachel zugeschnitten sind.

Sandra braucht die neuesten KI-gestützten Tools

Um das Einkaufserlebnis zu automatisieren und zu optimieren, benötigt Sandra Tools, die sich einfach einrichten lassen und über intuitive Dashboards verfügen, für die keine Programmierkenntnisse erforderlich sind. Da KI mittlerweile auch für die Modeeinzelhandelsbranche verfügbar ist, stehen ihr diese Tools nun zur Verfügung.

Dank KI-gestützter Merchandising-Technologie fällt es Sandra leicht, Daten über Rachels Einkaufsvorlieben zu sammeln und ihr genau das zu bieten, was sie sich wünscht. Algorithmen des maschinellen Lernens schlagen automatisch Styles, Werbeaktionen und Cross-Selling-Angebote vor, die Rachels Aufmerksamkeit wecken. Dank der KI muss Sandra weniger Zeit damit verbringen, Artikel manuell zu markieren und Relevanzregeln zu konfigurieren, und hat mehr Zeit, Kampagnen zu entwerfen, die die visuelle Markenidentität von Bluebird zur Geltung bringen.

Kapitel 2: Vom Klick bis zum Kleiderschrank

Dank der in die Suchplattform integrierten KI istdie Modelösung von Algoliaeine Suite benutzerfreundlicher E-Commerce-Tools, die speziell für das Merchandising im Modeeinzelhandel entwickelt wurde. Damit kann Sandra:

• Erstellen Sie interaktive Kataloge mit zeitlich begrenzten, besonders wirkungsvollen Gruppierungen
• Erstellen Sie mit Gen AI im Handumdrehen Produktbeschreibungen
• Begleite Kunden mit ihrem ganz persönlichen Assistenten
• Visuelle Empfehlungen aussprechen
• Online- und In-Store-Erlebnisse miteinander verbinden

Algolia definiert den Online-Modehandel mit der nächsten Generation seiner intelligenten Modelösung neu. Entdecken Sie, wie Algolia den Mode-E-Commerce verändert – von der Suche bis zum Stil.Erfahren Sie mehr

Die Lösung verändert die Art und Weise, wie Produkte online entdeckt und verkauft werden. Sie hilft Sandra dabei, ihr Geschäft effektiv auszubauen und gleichzeitig die Konversionsrate, den durchschnittlichen Bestellwert und die Verweildauer auf der Website zu steigern.

In der Modebranche muss man immer über die neuesten Trends auf dem Laufenden bleiben. Mit der intelligenten Modelösung von Algolia ist Sandra der Zeit immer einen Schritt voraus. Dank der Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit der KI werden umfassende Daten gesammelt und analysiert, um in Echtzeit interaktive Kollektionen mit relevanten Empfehlungen zu präsentieren.

Dank KI kann Sandra ein Online-Erlebnis bieten, bei dem die Kunden selbst entscheiden können, wie sie einkaufen möchten. Mit der Modelösung von Algolia arbeitet Sandra schneller und effizienter. Rachel genießt ein besseres Online-Einkaufserlebnis, und die Markenbekanntheit von Bluebird wächst weiter.

Kapitel 3: Mit „Kollektionen“ und „Smart Groups“ entdecken, was gerade im Trend liegt

Sandra kommt gerade aus einer Besprechung zum Projektfortschritt und steht unter Druck. Sie muss die Online-Kollektion „26 Spring / Summer Signature Collection“ zusammenstellen, bevor sie später am Tag online geht.

Verzögerungen in der Lieferkette und Nachaufnahmen haben Sandra in Zeitnot gebracht. Sie war sich nicht sicher, welche Artikel rechtzeitig vorrätig sein würden. Da die Veröffentlichung einer Pressemitteilung ansteht, bleiben Sandra nur noch wenige Stunden, um die Kollektion fertigzustellen.

Sandras Superkraft ist die Modelösung von Algolia. Mit den benutzerfreundlichen Dashboards des „Collections“-Tools kann sie im Handumdrehen die „Signature-Kollektion Frühjahr/Sommer 2026“ erstellen, die zeigt, was derzeit verfügbar ist. Wenn nächste Woche das „blumige Swing-Kleid“ vom Lieferanten eintrifft, wird die Kollektion automatisch aktualisiert, sobald Sandra es der Kategorie „Sommerkleider“ hinzufügt.

Wenn ein Artikel ausverkauft ist, wird er automatisch aus dem Angebot entfernt und erscheint nicht mehr in der Kollektion. Sandra muss die Artikel nicht manuell entfernen, was den Abverkauf des Bluebird-Bestands aus der Herbst-/Wintersaison erheblich erleichtert.

Dynamische „No-Code“-Sammlungen und intelligente Gruppen

Die Modelösung von Algolia verfügt über eine integrierte algorithmische Logik. Sandra muss sich nicht um technische Aspekte kümmern, wie zum Beispiel die Bereinigung ihrer Daten oder das Training des Systems anhand der Produkte von Bluebird. Die Modelösung übernimmt das für sie direkt im Merchandising Studio von Algolia.

Das Erstellen einer neuen Kollektion ist nun genauso einfach wie das Erstellen einer benutzerdefinierten Kategorieseite. Sandra kann entweder vorhandene Artikel aus dem Index auswählen oder eine neue Datei mit Produkt-ID-Nummern hochladen. Anschließend definiert sie attributbasierte Bedingungen, die eine Kollektion dynamisch zusammenstellen, wie beispielsweise die „26 Spring/Summer Signature Collection“ von Bluebird, Artikel im Sonderangebot oder Bestseller. Diese Kollektionen kann sie dann zur Erstellung von Landingpages nutzen.

Was Sandra früher Stunden gekostet hat, dauert jetzt nur noch wenige Minuten. Sie erstellt die neue Kollektion und teilt dem Marketingteam mit, dass die Website startbereit ist. Da ihr nun Zeit bleibt, kann Sandra einen Gang zurückschalten, sich auf den eingehenden Traffic konzentrieren und Kampagnen planen.

Hinter den Kulissen erfasst die Transformations-Engine von Algolia Verkaufs- und Browsing-Aktivitäten, darunter Konversionsraten, Verkaufszahlen, durchschnittliche Warenkorbgröße, Verkaufszeitpunkte und Kennzahlen zur Kundenzufriedenheit. Mithilfe von Datenanalysen erstellt Sandra Bestseller-Berichte, entwickelt Trendprognosen und trifft fundierte Entscheidungen zur Lagerbestandsplanung auf der Grundlage saisonaler Kaufmuster.

Sammlungen und intelligente Gruppen in der Praxis

Smart Groups erweitern die Funktionen von Kollektionen noch weiter. Während Kollektionen thematische Zusammenstellungen verschiedener Produkte sind, wie beispielsweise Bestseller oder die „26 Spring/Summer Signature Collection“, können Sie mit Smart Groups bestimmte Artikel innerhalb dieser Gruppen hervorheben. Anstatt Artikel manuell auszuwählen und zu markieren, stellen Smart Groups die Ergebnisse dynamisch zusammen.

Nachdem sie eine umfassende „26 Frühjahr/Sommer-Signature-Kleid-Kollektion“ erstellt hat, nutzt Sandra die Funktion „Smart Groups“, um anhand einer Suchanfrage „Neuheiten“ innerhalb der größeren Kollektion hervorzuheben. Nun werden das „blumige Swing-Kleid“ und andere Neuheiten strategisch in die Tabelle unter Rachels Suchergebnissen für „Sommerkleider“ eingefügt. Dies gewährleistet eine hohe Sichtbarkeit der wichtigsten Produkte und eine verbesserte Suchgenauigkeit – und das fast ohne Aufwand. „Smart Groups“ steigern den Umsatz dort, wo Sandra es wünscht – ohne den Aufwand, Artikel manuell zu markieren oder in Tabellenkalkulationen nachzuverfolgen.

Da die Cocktailparty-Saison im Sommer gerade in vollem Gange ist, weiß Sandra, dass modebewusste Kundinnen wie Rachel trendige Partykleider suchen. Mithilfe von „Smart Groups“ sorgt Sandra dafür, dass die neuesten Partykleider automatisch in den Suchergebnissen angezeigt werden, sobald eine Kundin den Begriff „Kleid“ in ihre Suchanfrage eingibt.

Außerdem hat sie die volle Kontrolle darüber, an welcher Stelle im Raster diese Anzeigen platziert werden. Sie kann sie ganz oben oder hinter den ersten organischen Ergebnissen platzieren. So oder so erscheinen die markierten Einträge ganz natürlich in Rachels Ergebnisliste.

Die Optimierung der Ergebnisse durch KI steigert die Konversionsrate und sorgt bei Bluebird für einen hohen ROI. Die thematischen Gruppierungen sorgen dafür, dass Sandras Kunden am Ball bleiben. Die Produktentdeckung ist zwar gesteuert, bleibt aber dennoch frisch, interessant und voller glücklicher Zufälle. Wenn Rachel nach „Sommerkleidern“ sucht, erhält sie nützliche und relevante Ergebnisse, entdeckt aber auch spannende Neuheiten, mit denen sie ohne den hilfreichen Anstoß durch die „Smart Groups“ von Algolia vielleicht nicht gerechnet hätte.

Effizienter arbeiten mit Sammlungen und intelligenten Gruppen

Genau wie die Kollektionen werden auch die intelligenten Gruppen dynamisch aktualisiert, sobald neue Artikel von den Lieferanten eintreffen und ältere Produkte ausverkauft sind. Da manuelle Eingriffe entfallen, spart die Lösung Sandra Zeit und Geld.

Kapitel 4: Ihr neuestes Teammitglied: Gen AI

Rachel ist begeistert von Mode und Styling-Tipps. Sie interessiert sich sehr für Accessoires, verschiedene Stoffe und saisonale Farben. Oft tippt sie auf den Bildschirm, scrollt und liest, um sicherzustellen, dass sie kein wichtiges Produktdetail übersehen hat, das ihre Entscheidung beeinflussen könnte – wie beispielsweise Kundenbewertungen und Pflegehinweise.

Der Tag hat nur eine begrenzte Anzahl von Stunden für die Warenpräsentation

Sandra weiß, wie wichtig aussagekräftige Inhalte für die Kundenbindung sind. Sie tragen zur Suchmaschinenoptimierung bei, bereichern das Surferlebnis und sorgen für Conversions.

Ein Modehändler wie Bluebird, der sich auf Damenbekleidung spezialisiert hat, kann Hunderte, wenn nicht sogar Tausende von Artikeln führen – und jeder einzelne davon benötigt eine schriftliche Beschreibung. Da sich Kataloge mit den Jahreszeiten ändern, kommen neue Produkte hinzu und die Beschreibungen müssen aktualisiert werden. Lange Hosen werden kürzer. Kurze Röcke werden länger. Und die Produktlisten sowie die Kategorieübersichten müssen entsprechend aktualisiert werden.

Generativer Text als Rettung

Generative künstliche Intelligenz (Gen AI) revolutioniert die Erstellung von Inhalten für Merchandiser, indem sie ohne jeglichen Aufwand aussagekräftige beschreibende und erklärende Inhalte generiert.

In regelmäßigen Abständen erhält Sandra eine aktualisierte Bestandsliste. Früher beauftragte sie entweder einen Modejournalisten oder verfasste jede Produktbeschreibung selbst.

Mithilfe vorgefertigter Hilfsfunktionen kann Sandra gängige Gen-AI-Clients mit der Algolia-Plattform verbinden. Dank integrierter KI können die Datentransformationen von Algolia die Daten vor der Indizierung aufbereiten.

Sandra verfügt nun über eine KI-basierte Modelösung, die die Beschreibungen für sie verfasst. Wenn sie die neue Bestandsliste hochlädt, nutzt die KI die Produktdaten des Herstellers, um automatisch detaillierte Beschreibungen für jeden Artikel zu erstellen.

Sandra kann dann die Produktbeschreibungen durchsehen und bei Bedarf Änderungen vornehmen. So spart sie Zeit, die sie normalerweise damit verbringen würde, diese Texte von Grund auf neu zu verfassen. Auf der Website sieht Rachel schlüssige und gut formulierte Produktbeschreibungen, die ihr bei der Kaufentscheidung helfen.

Der schnelle Weg zum Inhalt

Als Boutique-Marke wächst Bluebird schneller, als die personellen Ressourcen nachkommen können. Da die Marketingabteilung überlastet ist und es an einem festangestellten Modejournalisten mangelt, ist es an Sandra, wertschöpfende Inhalte wie Einkaufsratgeber zu erstellen.

Sandra verfügt vielleicht nicht über zusätzliche finanzielle Mittel oder Ressourcen für die Texterstellung. Aber sie hat eine Geheimwaffe: die Modelösung von Algolia.

Generative KI für Anleitungen, Tipps, Vergleiche und mehr

Die Shopping Guides von Algolia nutzen die Möglichkeiten der generativen KI, um den Einkaufsprozess mit noch mehr Arten von Informationen anzureichern.

Mit der Gen-AI von Algolia kann Sandra nicht nur schnell Produktbeschreibungen erstellen, sondern auch mithilfe von „Shopping Guides“ ganze Artikel generieren, wobei die KI die Hintergrundrecherche und das Schreiben übernimmt. Diese Artikel informieren die Käufer und machen sie zu Markenexperten und Fürsprechern. „Shopping Guides“ können informative Einkaufsratgeber zu Stoffen, saisonalen Trends und Farben verfassen, Kategorie-Ratgeber, die verschiedene Kleidungsstile aufschlüsseln, oder Produktvergleiche erstellen.

Um die neuen Kleidermodelle von Bluebird in einen Kontext zu setzen, nutzt Sandra das Tool „Shopping Guides“, um einen Artikel zum Thema „Die passenden Schuhe zu den angesagtesten Kleidermodellen dieses Sommers“ sowie einen weiteren zum Thema „Pflege-Tipps von Experten für Leinenkleider“ zu verfassen.

Diese von KI erstellten Ratgeber erweitern Rachels Blickwinkel auf die Produkte von Bluebird und auf Mode im Allgemeinen und schaffen so eine tiefere Bindung zur Marke, was zu wiederholten Besuchen und höheren Umsätzen führt. Außerdem verbessern sie die Suchmaschinenoptimierung (SEO) der Seite.

• Kunden geben jährlich 27 % mehr für Marken aus, mit denen sie sich identifizieren
• 64 % der Kunden kaufen bei Marken ein, die umfangreichere Produktinformationen bereitstellen

Mit der Weiterentwicklung und Verbesserung der allgemeinen KI finden Merchandiser ständig neue Wege, deren Potenzial für eine noch stärkere Individualisierung zu nutzen. Mit ein paar Lektionen zum Thema „Advanced Prompt Engineering“ kann Sandra ihre Eingabeaufforderungen so gestalten, dass Texte beliebiger Länge generiert und beliebige Stimmen nachgeahmt werden (z. B. die eines angesehenen Modeexperten, eines trendigen Stylisten oder eines aufstrebenden Influencers).

Mithilfe von Gen AI füllt Sandra die Website nicht nur mit informativen, das Engagement fördernden Inhalten, sondern erledigt dies auch in Rekordzeit.

Kapitel 5: Der persönliche Assistent, der niemals schläft

Obwohl Rachel gerne online einkauft, liebt sie es vor allem, mit Freundinnen einzukaufen, die ihr Vorschläge machen, sie auf neue Styles aufmerksam machen und ihre Meinung zu neuen Looks äußern. Noch besser ist das luxuriöse Erlebnis, das nur eine persönliche Einkaufsberaterin im Geschäft bieten kann.

Früher war ein persönlicher Einkaufsberater ein maßgeschneiderter Service, den nur Luxusmarken anboten. Mit der Modelösung von Algolia hilft Sandra Bluebird dabei, bei jedem Besuch dieses persönliche VIP-Erlebnis zu bieten.

Sandra integriert den KI-Assistenten in das Frontend von Algolia. Mithilfe von Gen-AI ermöglicht er ein dialogorientiertes und interaktives Sucherlebnis, das dem Nutzer das Gefühl vermittelt, von einem freundlichen, professionellen Modeberater unterstützt zu werden.

Ihr perfekter Online-Partner in Sachen Mode

Das Sucherlebnis beginnt in der Symbolleiste mit einer KI-gestützten Suche, die Suchanfragen in natürlicher Sprache versteht.

Wenn Rachel „Ich brauche ein Kleid für eine Hochzeit in Spanien im Juni“ eingibt, liefert das System relevante Ergebnisse unter Berücksichtigung des Frühlingswetters auf der Iberischen Halbinsel. Sandras KI-Assistent steht bereit, um Rachel bei Bedarf weiterzuhelfen. Sie kann auf das Symbol des KI-Assistenten klicken, um Ratschläge zu den Suchergebnissen zu erhalten oder Fragen zu stellen, um ihre Suche zu vertiefen oder zu erweitern.

Wie eine vertraute Einkaufsbegleiterin lernt die KI-Assistentin Rachels Vorlieben kennen und filtert die nächsten Suchergebnisse und Vorschläge so, dass sie ihren Kriterien entsprechen.

Der freundliche Austausch zwischen dem KI-Assistenten und Rachel verläuft schneller und persönlicher als das herkömmliche Stöbern im Internet. Dank Gen AI handelt es sich hierbei nicht um FAQs, sondern um echte Gespräche. Der wechselseitige Dialog sorgt für ein einzigartiges Erlebnis, das Rachels Verbindung zu Bluebird vertieft.

Wenn Rachel pastellfarbene Kleider für Spanien im Juni angezeigt werden, diese ihr aber nicht gefallen, kann sie den KI-Assistenten durch Eingabe einer neuen Anweisung umleiten: „Zeig mir ein paar farbenfrohere Optionen.“ Der KI-Assistent verfeinert die Suche weiter und liefert neue, spontane Vorschläge, damit Rachel genau das findet, wonach sie sucht.

Der KI-Assistent bietet:

• 50 % kürzere Zeit bis zum Bezahlvorgang
• 9 % weniger Rücksendungen

Kapitel 6: So erzielst du den gewünschten Look

Wie die meisten Fashionistas liebt Rachel Modenschauen, Zeitschriften und Fotografie. Während sie durch die Seiten blättert und durch die Bilder scrollt, macht sich Rachel Notizen – ja, ja, nein, LIEBE, ja, vielleicht, BEGEISTERT, nichts für mich....

Über den Text hinaus

Sandra bietet dieses visuelle Erlebnis mit der Modelösung „Shop With Your Eyes“. Das KI-Toolkit geht über Stichwörter und Kategorieüberschriften hinaus und ermöglicht es Kunden, Kleidung nach ihrem Aussehen und nicht nach ihrer Beschreibung zu suchen und auszuwählen. Die Ergänzung der textbasierten Suche um visuelle Aspekte bereichert das Stöbererlebnis im Modeeinzelhandel.

Bildbasierte Funktionen

Einkaufen per Text ist ein Leseerlebnis. Wenn Kunden mit den Augen einkaufen können, wird jeder Kanal – die App, der Kiosk oder die Website – zu einem Erlebnis wie auf dem Laufsteg.

„Shop With Your Eyes“ ermöglicht das visuelle Stöbern, um Outfits zusammenzustellen und aufeinander abzustimmen. Als Sandra die Suche um eine Bildfunktion erweitert, beschert sie Rachel ein völlig neues Sucherlebnis, das diese online noch nie erlebt hat. Es ist so, als würde man mit einer KI über Text chatten, nur dass man Bilder als Eingabe verwendet.

Bildgestützte Aufforderung in der Praxis

KI verändert die Art und Weise, wie Menschen einkaufen. Wie viele Modefans speichert Rachel oft Fotos ihrer Lieblingsoutfits, die sie in den sozialen Medien findet. Dank KI-gestützter Bildverarbeitung kann sie diese Bilder nun hochladen, um passende Produkte zu finden. Das ist die neue Art, Kleidung zu kaufen.

Auf einem von Rachels Fotos ist ihre Freundin auf einer kürzlich stattgefundenen Geburtstagsparty in einem bunten Sommerkleid zu sehen. Rachel hofft, etwas Ähnliches zu finden, das aber den typischen Bluebird-Stil hat.

Schon allein durch das Hochladen eines Fotos ihrer Freundin im Sommerkleid kann die KI Produktempfehlungen anzeigen, die mit den Merkmalen auf diesem Bild in Verbindung stehen. Außerdem generiert sie Textantworten, die Rachel dabei helfen, ihre Suche zu verfeinern, beispielsweise: „Vielleicht möchtest du dir mal Freizeitkleider, passende Schuhe oder ähnliche Farben ansehen.“

Rachel kann auf eine von der KI generierte Eingabeaufforderung klicken, um weiterzusuchen, oder sich die Vorschläge für ähnlich aussehende Produkte ansehen, bis sie ein auffälliges Kleid in einer Farbe findet, die ihr gefällt.

Die Augen sagen alles

In der Modebranche ist die visuelle Darstellung ein bewährtes Mittel, um das Interesse der Kunden aufrechtzuerhalten und die Konversionsrate zu steigern. Für Sandra sagt ein Bild nicht mehr als tausend Worte, sondern bringt tausend Verkäufe. Durch die Ausrichtung der Suche auf visuelle Daten wird Rachel schnell das gewünschte Produkt angezeigt, was einen stärkeren Kaufanreiz schafft.

Da die KI das Bild analysiert und Vorschläge unterbreitet, sind die Produktempfehlungen zielgerichtet und mühelos. Alles läuft schnell und intuitiv ab und sorgt so für ein einzigartiges Einkaufserlebnis, das speziell auf die schnelllebige, bildorientierte Modewelt zugeschnitten ist.

Die Harvard Business School hat mehr als 500.000 Online-Käufemithilfe einer Bildanalyse mit KI ausgewertetund dabei festgestellt, dass diese zu folgenden Ergebnissen führten:

• Höhere Bestell- und Warenkorbwerte +3,6 %
• Weniger Rückgaben –3 %
• Höhere Bewertungen für Geschäfte/Produkte: +3 %
• Insgesamt mehr Kaufvorgänge: +1,6 %

Kapitel 7: Online kaufen, im Geschäft anprobieren

Rachel liebt es, online zu stöbern und neue Produkte zu entdecken, aber das ist nicht dasselbe wie das Einkaufserlebnis im Laden. Das Gefühl, den Stoff unter den Fingerspitzen zu spüren, Farben an den Hautton anzupassen oder Kleidungsstücke persönlich anzuprobieren, ist unvergleichlich. Deshalb kauft Rachel gerne online und holt ihre Bestellung dann im Laden ab (BOPIS).

Die Brücke zum stationären Handel

Zwar liegt Sandras Schwerpunkt in erster Linie auf dem E-Commerce, doch der Warenumschlag erfolgt über viele verschiedene Kanäle. Um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse jedes Kunden erfüllt werden, benötigt Sandra ausgefeilte Tools, um den digitalen und den stationären Einkauf miteinander zu verbinden.

Bluebird hat kürzlich erheblich in stationäre Geschäfte investiert. Das Unternehmen hat mehrere Boutiquen in stark frequentierten Einkaufsvierteln eröffnet. Es möchte nicht nur, dass sich das Online-Shopping nahtlos in das Einkaufserlebnis im Laden einfügt, sondern auch persönliche Besuche fördern, um den Umsatz zu steigern.

Um diese Bemühungen zu unterstützen, nutzt Sandra BOPIS, um Kunden in stationäre Geschäfte zu leiten, wo sie mit hoher Wahrscheinlichkeit weitere Artikel kaufen. Zu diesem Zweck verwenden die Mitarbeiter im Geschäft Apps mit KI-gestützten Personalisierungsfunktionen, um die Kunden besser kennenzulernen und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben.

BOPIS der nächsten Generation

Die Modelösung „Shops Deliver Experience“ schlägt die entscheidende Brücke zwischen dem Online- und dem Offline-Einkaufserlebnis. Durch eine einfache Integration liefert Sandra den Kunden dank automatisierter Bestandsort-Indizierung Echtzeitinformationen zur Produktverfügbarkeit.

Was Rachel betrifft, spielt die lokale Verfügbarkeit bei ihrer Kaufentscheidung eine große Rolle.

Da das Sommerkleid nun in ihrem Warenkorb liegt, möchte Rachel wissen, ob es heute in der Filiale vorrätig ist, damit sie es anprobieren und abholen kann. Um zu prüfen, ob ein Artikel vorrätig ist, ruft „Shops Deliver Experience“ das Array „stores“ des Produkts ab und überprüft dann, ob es in Rachels örtlicher Filiale vorrätig ist.

Ist ein Artikel in der Nähe nicht verfügbar, werden stattdessen Lieferoptionen und Lieferfristen angezeigt, was Sandra dabei hilft, den Kreislauf vom Stöbern bis zum Kauf zu schließen und den Verkauf abzuschließen.

„Shops Deliver Experience“ erleichtert es Rachel zudem, online einzukaufen und die Ware im Laden zurückzugeben (BORIS). Dank des unkomplizierten Rückgabeverfahrens ist Rachel eher bereit, Risiken einzugehen und Einkäufe zu tätigen, die außerhalb ihrer Komfortzone liegen.

Rachel genießt ein exklusives Einkaufserlebnis im Geschäft und fühlt sich wie der Star ihrer eigenen Modenschau. Und sobald sie die neuen Modetrends persönlich gesehen, kombiniert und anprobiert hat, kauft Rachel mehr als nur das Sommerkleid, wegen dem sie eigentlich gekommen war.

Steigern Sie Ihre Konversionsrate, indem Sie Kanäle mit Lösungen für die Modebranche miteinander verknüpfen:

• Geschäfte, die Mitarbeiter-Apps einsetzen, verzeichnen einen um 40 % höheren durchschnittlichen Bestellwert
• Wenn Kunden in Geschäfte kommen, um online gekaufte Artikel abzuholen, kaufen 85 % noch etwas dazu

Kapitel 8: Bessere Warenpräsentation, mehr Umsatz

Die Modebranche ist ein wettbewerbsintensiver und schnelllebiger Markt. Dank der intelligenten Modelösung von Algolia ist Sandra der Konkurrenz immer einen Schritt voraus. Sie spart Zeit, bringt ihre Produkte schneller auf den Markt und profitiert von mehr Flexibilität und Kontrolle über ihr Merchandising als ihre Mitbewerber.

Merchandiser haben ein hohes Arbeitspensum und anspruchsvolle Kunden. Algolia hat eng mit Suchfunktions-Entwicklungsteams – darunter Merchandiser, Führungskräfte und Entwickler aus der gesamten Modebranche – zusammengearbeitet, um unsere intelligente Lösung für die Modebranche zu entwickeln. Die Tool-Suite optimiert die Effizienz, steigert den Umsatz und spart gleichzeitig Zeit und Ressourcen.

Die intelligente Modelösung von Algolia umfasst:

• Sammlungen und intelligente Gruppen
• Generative KI und Einkaufsratgeber
• KI-Assistent
• Kaufen Sie mit den Augen ein
• Geschäfte bieten ein Erlebnis
• Und vieles mehr

Modelösungen vom weltweit führenden Anbieter im Bereich der Suche

Algolia ist ein führender Anbieter von KI-Suchlösungen und betreut weltweit über 18.000 Unternehmen und 500.000 Entwickler. Bekannt für seine benutzerfreundliche, API-orientierte Plattform und die schnellste KI-Suchtechnologie, ist Algolia die größte gehostete Suchmaschine, auf die sich Unternehmen und Entwickler bei 1,75 Billionen Suchanfragen pro Jahr verlassen. Gestützt auf ein Jahrzehnt voller Innovationen, Fachkompetenz und Wachstum definiert Algolia die Suchlandschaft kontinuierlich neu – mit seinem Bekenntnis zu benutzerfreundlichen Lösungen, hoher Skalierbarkeit und unübertroffener Geschwindigkeit.

75 % der weltweit führenden Modehäuser vertrauen bereits auf uns – wir setzen neue Maßstäbe für KI-basierten, suchgesteuerten E-Commerce.

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Über den Autor

Ruth Storrs-Fox, Senior Manager, Kundenerfolg

Ruth verfügt über zehn Jahre Erfahrung im Einzelhandel und E-Commerce und hat sich auf Online- und Offline-Marketing sowie Strategien für digitales und visuelles Merchandising spezialisiert. Sie leitet ein Team von Customer-Success-Managern für die EMEA-Region, das Kunden dabei unterstützt, ihren Umsatz zu steigern, indem die KI-gestützten Technologien von Algolia nahtlos in ihre Merchandising-Strategie integriert werden.

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