AI Smart Assistant auf AWS: ein Personalisiertes shopping-Erlebnis
05. august 2025 ┃ 5 minút čítania
Herausforderung
Der Händler sah dem Druck einer sich verändernden Markt, wo der Erfolg schon nezávisel nur von der Breite der Produktpalette, sondern von der Fähigkeit, schnell und genau auf die Bedürfnisse der Kunden. Online-Besucher erwarten den gleichen service wie in einem Ladengeschäft, aber ohne Assistenten, die würden Sie beraten Sie bei der Auswahl und Kompatibilität der Produkte, den Prozess der Entscheidungsfindung zu verlängern und eine verringerte Bereitschaft, um den Kauf abzuschließen. War die Notwendigkeit zu link die Produkt Daten, das wissen der Mitarbeiter und den digitalen Kanal zu einem einzigen intelligenten Schnittstelle.
Umfassendes Angebot von: ein umfangreicher Katalog von Produkte, einschließlich Geräte, Fliesen und Küche-Systeme, die erschweren das online-Entscheidungsfindung.
Niedrige online-Konvertierung: Kunden waren oft verlässt den Wagen für die mangelnde individuelle Unterstützung.
Die Gefahr des Verlusts der Wettbewerbsfähigkeit: digitale Wettbewerber mit schnellen, personalisierten Erlebnissen gewannen Marktanteile.
Nicht verwendete Daten: schwache Vernetzung von Kunden-Interaktionen mit dem marketing-und Produkt-Entwicklung.
Die Lösung
Vor der Einführung des AI Smart Assistant wurde eine Alternative in Form eines klassischen Empfehlungssystems und einer erweiterten Volltextsuche in Betracht gezogen. Diese Ansätze konnten jedoch weder auf den Kontext der Kundenfragen reagieren, noch die Produktauswahl erklären oder sich an individuelle Präferenzen anpassen. Es wurde eine Lösung benötigt, die Datenpräzision mit natürlicher Interaktion verbindet und bestehende Katalog- und Kundendaten nutzen kann, ohne Eingriffe in die Infrastruktur erforderlich zu machen.
Aspecta entwarf und implementierte den AI Smart Assistant – einen digitalen Einkaufsberater, der 24/7 verfügbar ist und konversationelle KI, semantische Suche sowie die Integration mit E-Shop- und ERP-Systemen kombiniert.
Die wichtigsten Technologien (AWS-native):
Amazon Fundament (Modelle mit großem Kontext) – Generative KI für Konversationen und Empfehlungen.
Amazon OpenSearch (Vector – Motor) - semantisch durchsuchbare und Vektor-basierte Abfragen.
Amazon API Gateway + AWS Lambda / ECS – Orchestrierung und Middleware.
Amazon DynamoDB – Persistenz der sessions und Kontext.
Amazon S3 – zentrale repository, Kataloge, Wissensdatenbanken und-Protokolle.
CloudTrail, GuardDuty, CloudWatch – Sicherheit und Observierbarkeit.
Integration: Middleware bietet eine sichere Verbindung mit dem ERP-und e-commerce-Geschäft ohne die intervention des nuklearen Systeme des Kunden.
Implementierung
Die Architektur wurde in den multi-account AWS-Umgebung (dev/test/prod), mit einem Schwerpunkt auf Skalierbarkeit und isolation.
Phase:
PoC: die Validierung der Modelle und die Zuordnung von Daten.
Pilot: fit für ausgewählte Produktkategorien.
Das Rollout: die Erweiterung auf den gesamten Katalog und die integration mit Zahlungs - /Inventar.
Betrieb: überwachung, iteration und regelmäßige Aktualisierung von Wissensbasen.
Dauer: etwa 6 Monate aus der PoC-nach der Produktion laufen (Referenz-Projekt).
Ergebnisse und Vorteile
Nach dem erfolgreichen Rollout wurde das Projekt zu einem zentralen Beweis dafür, dass eine gut konzipierte KI nicht nur technologische Innovation, sondern auch direkte geschäftliche Auswirkungen bringen kann. Der Assistent verband Kundenverhalten, Daten und Empfehlungssysteme zu einem einzigen Ökosystem, wodurch eine sofortige Erfolgsmessung und schnelle Optimierung ermöglicht wurden. Die folgenden Kennzahlen zeigen, wie sich diese Veränderungen in konkreten Ergebnissen widerspiegelten:
+18 % relativer Anstieg der Online-Konversionen in den ersten 6 Monaten.
~+30 % Verbesserung der Erfolgsquote bei Produktsuche und Empfehlungen.
+12 Punkte Steigerung des NPS für Online-Interaktionen.
Höherer durchschnittlicher Warenkorbwert dank relevanter Cross-Selling-Empfehlungen.
Generierung wertvoller KYC-Insights für Segmentierung und Produktentwicklung.
Niedrigere Betriebskosten durch serverlose und verwaltete Dienste.
Warum die Lösung gearbeitet:
Schneller Time-to-Value dank verwalteter AWS-Dienste (Bedrock, OpenSearch).
Die modulare Architektur ermöglichte schnelle Aktualisierungen des Katalogs und der Prompts ohne Downtime.
Sichere Integrationen über Middleware minimierten das Risiko für die bestehenden Systeme des Kunden.
Messbare KPIs, die an Geschäftsmetriken gebunden sind (Konversion, NPS, AOV).
"Die Lösung brachte die erwarteten geschäftlichen Vorteile — schnell, unterstützen die online-Kunden und neue Daten zu marketing-und Produkt team."
— Leiter der digitalen Transformation
Fazit
Das Projekt bestätigte, dass die Integration von generativer KI und AWS-Datendiensten die Art und Weise, wie Kunden online einkaufen, tatsächlich verändern kann. Die Lösung brachte eine schnelle Kapitalrendite (CRA) durch steigende Konversionsraten, optimierte Marketingkosten und eine geringere Notwendigkeit manueller Unterstützung. Die Kombination aus skalierbarer Cloud-Architektur und kontextueller KI schuf eine nachhaltige Grundlage für weitere Erweiterungen – von Sprachassistenten bis hin zu personalisierten Empfehlungen in Echtzeit.
Sie müssen zum ändern der online-Einkauf in Ihrem e-shop auf intuitive, conversions getrieben erleben? Fühlen Sie sich frei, uns zu Kontaktieren.
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