Unser Recipe für Voice Commerce
Produktberatung und Einkauf per Sprache mit einem AI-Assistenten
Welches Problem besteht?
Wenn Kundinnen und Kunden heute online nach Produkten suchen, geben sie nicht unbedingt die konkrete Produktbezeichnung ein. Vielmehr geht es ihnen darum, eine Lösung zu einer speziellen Problemstellung zu finden. Sie möchten mehrere Kriterien gleichzeitig berücksichtigen oder benötigen zusätzliche Erklärungen zu Funktionen, Kompatibilität und Anwendung.
Ein AI-Sprachassistent kann diese Anforderungen in natürlicher Sprache aufnehmen, Rückfragen stellen und geeignete Produkte vorschlagen. Dafür reicht eine reine Sprachoberfläche jedoch nicht aus. Der Assistent benötigt Zugriff auf aktuelle, strukturierte und verlässliche Commerce-Daten.
Wie wirkt sich das auf Dein Unternehmen aus?
Bei beratungsintensiven Sortimenten, komplexen Anforderungen oder mobilen Nutzungssituationen stößt die klassische Bedienung schnell an Grenzen.
- Komplexe Produktauswahl: Kundinnen und Kunden können ihre Bedürfnisse beschreiben, kennen aber nicht die passenden Suchbegriffe oder Produktmerkmale.
- Starre Such- und Filterlogik: Klassische Suchmasken können natürliche, mehrteilige Anforderungen nur begrenzt verarbeiten.
- Unzureichende Datenqualität: Unvollständige oder widersprüchliche Produktinformationen führen zu ungenauen Empfehlungen.
- Fehlende Echtzeitzugriffe: Der Sprachassistent muss aktuelle Preise, Varianten und Bestände abrufen können.
- Datenschutz und Sicherheit: Spracheingaben können personenbezogene oder sensible Informationen enthalten und müssen entsprechend verarbeitet werden.
Welches Ziel verfolgen wir?
Das Ziel ist ein sprachbasierter Shopping-Assistent, der Kundinnen und Kunden durch Produktsuche, Beratung und Auswahl begleitet. Die Interaktion erfolgt in natürlicher Sprache. Nutzerinnen und Nutzer müssen keine exakten Produktnamen, Kategorien oder technischen Eigenschaften kennen. Sie können stattdessen ihr Ziel, ihren Anwendungsfall oder ihre Rahmenbedingungen beschreiben.
Das Recipe richtet sich insbesondere an:
Geschäftsführerinnen und Geschäftsführer
die neue digitale Vertriebskanäle bewerten und einen nachvollziehbaren Business Case benötigen.
E-Commerce-Verantwortliche
die Produktsuche, Beratung und Conversion verbessern möchten.
IT-Leitungen
die Voice-Technologie sicher in eine bestehende Commerce-Architektur integrieren müssen.
Digital- und Innovationsteams
die Voice Commerce zunächst in einem klar abgegrenzten Pilotprojekt testen möchten.
Wie sieht unser Lösungsansatz aus?
kernpunkt entwickelt einen AI-Sprachassistenten, der natürliche Sprache mit aktuellen Daten und Funktionen des Commerce-Stacks verbindet. Dafür betrachten wir Voice Commerce nicht als isoliertes Sprachinterface. Ein überzeugendes Einkaufserlebnis entsteht erst durch das Zusammenspiel von Spracherkennung, Sprachmodell, Produktsuche, Produktdaten und Commerce-Funktionen.
Das Model Context Protocol kann dabei als standardisierte Verbindung zwischen dem AI-Assistenten und den Commerce-Systemen eingesetzt werden. Die benötigten Daten und Funktionen werden als klar definierte Tools bereitgestellt. Falls Produktdaten, Suchfunktionen oder Schnittstellen noch nicht ausreichend vorbereitet sind, optimieren wir gezielt die betroffenen Komponenten. Ein vollständiges Replatforming ist für einen ersten Voice-Commerce-Use-Case nicht zwingend erforderlich.
Wie setzen wir das Projekt um?
- Voice-Commerce-Use-Case definieren
- Zielgruppe und Nutzungssituation analysieren
- Commerce-Systeme und Datenquellen prüfen
- Gesprächslogik und Nutzerführung entwickeln
- Sprachverarbeitung integrieren
- MCP- und Integrationsschicht aufbauen
- Produktdaten und Suche für Sprache optimieren
- Governance und Sicherheit einrichten
- Pilot starten und Ergebnisse messen
Was ist der Mehrwert für Dein Unternehmen?
Kundinnen und Kunden können ihre Anforderungen in eigenen Worten beschreiben. Der Assistent übersetzt diese Angaben in konkrete Such- und Filterkriterien, stellt Rückfragen und erklärt die Unterschiede zwischen geeigneten Produkten.
Für das Unternehmen entsteht ein zusätzlicher, dialogorientierter Zugang zum digitalen Sortiment. Der tatsächliche Business Value hängt vom Sortiment, der Zielgruppe und dem gewählten Nutzungsszenario ab. Deshalb starten wir mit einem messbaren Pilot und erweitern den Funktionsumfang anhand realer Nutzungsdaten.
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