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<\/p>\nUnser Team wurde beauftragt, einen KI-basierten Chatbot f\u00fcr einen der weltweit gr\u00f6\u00dften Handelsgiganten zu bauen, um eine neue Produktlinie erstklassiger Konsumg\u00fcter auf den Markt zu bringen. Das Unternehmen, das stets auf der Fortune-500-Liste gef\u00fchrt wird, ist bestrebt, den Rollout seiner neuen Produktlinien mit innovativen L\u00f6sungen f\u00fcr Vertriebskan\u00e4le zu bereichern. Da Chatbots im Einzelhandel sehr hilfreich bei der Positionierung neuer Marken auf dem Markt und der Steigerung des Umsatzes geworden sind, \u00fcberlegte unser Endkunde, diese Technologie im Tagesgesch\u00e4ft einzusetzen. <\/p>\n
Die neue Software sollte als eLearning-L\u00f6sung dienen, um die Verk\u00e4ufer in den Filialen und Fabrikverk\u00e4ufen darin zu schulen, ihre Kunden \u00fcber die modernen Funktionen und Vorteile der Produkte zu informieren. Durch die Ausstattung der Vertriebsleiter mit den umfangreichen Informationen \u00fcber die Ware w\u00fcrde die Schulungssoftware ihr Engagement maximieren, den K\u00e4ufern nahtlose <\/p>\n
Unterst\u00fctzung bieten und dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie verbesserte Kundenerlebnisse bietet.
\nIn Anbetracht der knappen Fristen, mit denen das Unternehmen konfrontiert war, suchte es nach einem bew\u00e4hrten Partner mit bisheriger erfolgreicher Erfahrung in der Entwicklung von maschinellen Lernalgorithmen. Sie brauchten auch jemanden, der schnell alle Besonderheiten ihres Produkts erfassen konnte, da Chatbots im Einzelhandel von Zweck zu Zweck unterschiedlich sind. Eine entscheidende Rolle spielte dabei unsere hohe Kompetenz bei eLearning-L\u00f6sungen und insbesondere bei der Implementierung von datenwissenschaftlichen Algorithmen. Sie w\u00e4hlten Intellias, um diese Herausforderung anzunehmen, und nachdem sie die Hauptanforderungen besprochen hatten, begann das Projekt so schnell wie der Kunde es sich erhofft hatte. <\/p>\n
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In Vorbereitung auf die Einf\u00fchrung einer neuen Ware ben\u00f6tigte der Kunde die L\u00f6sung, um das Engagement der Lernenden im Au\u00dfendienst zu erh\u00f6hen und potenziellen K\u00e4ufern alle Vorteile von Konsumg\u00fctern bestm\u00f6glich zu erkl\u00e4ren. <\/p>\n
Um unseren Kunden eine End-to-End-Produktentwicklung zu erm\u00f6glichen, stellten wir ein Team an qualifizierten Entwicklern zusammen, mit einem L\u00f6sungsarchitekten, .NET-Entwicklern, QA-Entwicklern und einem PM. Unser Team entwickelte das Backend und das Frontend f\u00fcr den Chatbot, einschlie\u00dflich UI\/UX-Design und Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen und KI f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprachen (NLP). <\/p>\n
Wir haben zun\u00e4chst die wichtigsten Ziele f\u00fcr den Chatbot definiert: <\/p>\n
Wir haben die Bot-Architektur durchgearbeitet, den Inhalt erstellt und eine Reihe von Funktionalit\u00e4ten vorgeschlagen, um das Produkt mit neuen herausragenden Funktionen zu bereichern. <\/p>\n
Der von uns erstellte Retail-Chatbot musste die menschliche Sprache verstehen und auf Fragen zu den Eigenschaften eines Artikels antworten. Wir entwickelten eine Anwendung mit umfangreichen KI-Funktionen, die Verk\u00e4ufern hilft, sofortige Antworten zu erhalten und Kunden ad hoc zu beraten, anstatt auf der Suche nach Produkten durch Katalogseiten zu bl\u00e4ttern. <\/p>\n
Der Chatbot erkennt Anfragen durch die Verarbeitung nat\u00fcrlicher menschlicher Sprache und versteht Fragen auch dann, wenn sie auf besondere Weise gestellt werden. Maschinelle Lernalgorithmen finden \u00c4hnlichkeiten in Anfragen und passen sich auf der Grundlage gesammelter Variationen derselben Frage an. Wenn ein Kunde nach dem Produkt fragt, erkennt der Chatbot das Thema und gibt relevante Informationen oder Einkaufsberatung. Zum Beispiel: <\/p>\n
Das System bearbeitet die Anfragen und beantwortet diese, gibt Ratschl\u00e4ge, wie der Kunde mit einem bestimmten Szenario umgehen soll oder hilft ihm sogar bei der Auswahl. <\/p>\n
Der Chatbot ist eine interaktive eLearning-L\u00f6sung, die Vertriebsmitarbeiter im Dialog schult, indem sie die beliebtesten Fragen zu den Produktspezifika stellt, Feedback zu ihren Antworten gibt und Tipps gibt, was verbessert werden muss. Er verf\u00fcgt auch \u00fcber einen Test, um den Lernfortschritt der Handelsvertreter zu \u00fcberwachen und die Leistung zu bewerten. Mit Datenanalysen, die wir in die L\u00f6sung implementiert haben, kann die Unternehmensleitung Testergebnisse mit den Verkaufszahlen vergleichen, um festzustellen, wie viel KI zur Generierung von Umsatz beitr\u00e4gt. <\/p>\n
Der Chatbot interagiert mit Vertriebsleitern durch Chat in g\u00e4ngigen Messaging-Programmen. Er ist in Facebook Messenger, Skype, Telegram, Webanwendungen und andere Social Media-Plattformen integriert, so dass Benutzer von \u00fcberall darauf zugreifen k\u00f6nnen. Dennoch handelt es sich um eine robuste L\u00f6sung, die streng vor unbefugtem Zugriff gesch\u00fctzt ist. Nur Mitarbeiter des Unternehmens haben Zugriff auf die Funktionalit\u00e4t dieses Chatbots. <\/p>\n
Urspr\u00fcnglich unterst\u00fctzte der Chatbot nur Englisch, aber als n\u00e4chsten Schritt bei der Weiterentwicklung dieser Software skalierte unser Team seine Architektur, um mehrere andere Sprachen zu unterst\u00fctzen und das Produkt zu lokalisieren, um weitere M\u00e4rkte zu erreichen. Der Chatbot ist nun auch auf Spanisch, Arabisch und Russisch erh\u00e4ltlich. <\/p>\n
Die Chatbot-Anwendung kann aussagekr\u00e4ftige Berichte generieren, die dann zur Verbesserung von Training, Service und Kundenzufriedenheit verwendet werden k\u00f6nnen. Es erm\u00f6glicht die \u00dcberwachung des Engagements der lokalen Mitarbeiter in den Regionen und die Analyse der individuellen oder allgemeinen Leistung. Regionalleiter k\u00f6nnen auf Informationen \u00fcber Benutzer, L\u00e4nder, Besuchszeiten, die Anzahl der in das System eintretenden Handelsvertreter, die von ihnen besuchten Seiten, ihren Lernfortschritt und Testergebnisse sowie FAQs von Kunden zugreifen. <\/p>\n
Verwendete Technologien<\/b>: .NET \/ Angular \/ MS Azure Text Analytics API \/ Cosmo DB \/ Power BI \/ Microsoft Bot Framework \/ LUIS (Language Understanding Intelligent Service) <\/p>\nUnternehmensergebnisse<\/h2>\n
Die Einf\u00fchrung von KI-gesteuerten Chatbots in Retail-Prozessen hat sp\u00fcrbare Auswirkungen auf Unternehmen, die der Kundenzufriedenheit hohe Priorit\u00e4t einr\u00e4umen. Intellias implementierte eine innovative L\u00f6sung, die weltweit als leistungsstarkes Werkzeug zur Einf\u00fchrung und F\u00f6rderung neuer Produktmarken fungiert. Er erm\u00f6glicht dem Unternehmen auch, die Schulung des Verkaufspersonals \u00fcber die neu freigegebene Ware zu beschleunigen und die Verbraucher zu mehr Eink\u00e4ufen zu f\u00fchren. <\/p>\n
Der von uns entwickelte Retail-Chatbot hat seine Effizienz bei der Vereinfachung des Kaufprozesses und der Sicherstellung eines einzigartigen und zufriedenstellenden Einkaufserlebnisses bewiesen, das wiederum die Kundenbindung und die Markenpr\u00e4senz erh\u00f6ht. Die L\u00f6sung ist auch eine gute M\u00f6glichkeiten f\u00fcr regionale und lokale F\u00fchrungskr\u00e4fte, die Leistung der Mitarbeiter zu bewerten und Empfehlungen informell und freundlich abzugeben. <\/p>\n
Wir entwickelten einen interaktiven Retail-Chatbot mit umfangreichen KI-Funktionen, um die Kundenzufriedenheit und das Umsatzwachstum zu steigern <\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":49669,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"tags":[47,460],"acf":[],"yoast_head":"\n