公開：2025年3月6日 /更新：2025年3月6日 - 著者： Konrad Wolfenstein
部門チェーンガレリアとブテマAGテストボンブランチイメージの更衣室でAIアシスタント「Verena」をテスト：BütemaAG
ガレリアのパイロットプロジェクト：更衣室でのAI支援
スマートショッピング：テスト中のガレリアのデジタル更衣室
ガレリアでの新しいショッピングエクスペリエンス：伝統的なガレリアデパートチェーンは、顧客に最新のショッピング体験を提供するために新たな地位を破っています。現在のパイロットプロジェクトでは、同社は更衣室でAIベースのデジタルサービスの使用をテストしています。具体的には、これはボンのガレリア支部の選択された更衣室で、「Verena」と呼ばれる人工知能が衣類を試着するときに顧客をサポートすることを意味します。最初は未来的に聞こえるのは、すでにサービスを改善し、買い物をより快適にする必要があります。しかし、なぜGaleriaはこの実験を開始するのか、テクノロジーはどのようにその背後にあるのか、どのような機会とリスクがそれに関連しているのでしょうか？この記事では、プロジェクトの背景、巧妙な更衣室の技術的な詳細、顧客にとっての利点、小売業における同様のイニシアチブの課題と例を強調し、将来の見通しを紹介します。
に適し：
背景：イノベーションコースのガレリア
Galeria（以前のGaleria Karstadt Kaufhof）は、全国に約80の支店があるドイツ最大のデパートチェーンです。同社には長い伝統がありますが、多くの古典的なデパートのように、オンラインショッピングの時代に自分自身を再発明し、顧客の要件を変更するという課題があります。近年、ガレリアは経済的なプレッシャーにさらされており、支店の閉鎖と破産の削減を経験しなければなりませんでした。この困難な段階の後、同社は現在より良い数字を記録し、その概念を近代化し、現在の市場のニーズに適応するために取り組んでいます。
この再編成の中心的な要素は、販売時点でのデジタルイノベーションへの投資です。ガレリアは、支部の魅力を高め、新しい技術における静止貿易を活気づけたいと考えています。顧客は、オンラインでのみ購入するのではなく、意識的にデパートに来る理由を得る必要があります。特に、現場でのショッピングエクスペリエンスは、オンライン小売業者が提供できないアップグレードサービスである必要があります。これに関連して、AIを使用したパイロットプロジェクトは、更衣室で見ることができます。ガレリアは二重効果を望んでいます。一方で、支店の顧客は実用的な付加価値を感じ、戻ってくるのが好きなはずです。一方、このテクノロジーは、日常的な質問に自動的に答えることで従業員を緩和できます。要するに、ガレリアはセールスルームの人工知能に依存して、サービス品質を向上させ、同時にショップの効率を向上させています。このパイロットプロジェクトは、ガレリアが伝統と近代性の間のバランスをとる行為を作りたいと考えている、より包括的なデジタル化戦略の一部です。
ロッカールームでのAIサポートサービス：「Verena」はどのように機能しますか？
パイロットプロジェクトの中心は、AIアシスタント「Verena」です。これは、更衣室で使用するために特別に開発されました。 Verenaは、顧客のスマートフォンを介してチャットボットでアクセスできるデジタルサービスです。技術的な実装は、ユーザーにとって驚くほど簡単です。QRコードは、ボンガレリア支部の更衣室に添付されていました。顧客として、スマートフォンのカメラでこのコードをスキャンすると、Verenaと直接通信できるチャットインターフェイスが開きます。追加のアプリをインストールする必要はありません - すべてが携帯電話のブラウザウィンドウで快適に実行されます。
Verenaは、高度なAIテクノロジーに基づいています。バックグラウンドでは、アシスタントは音声モデル（Galeriaによれば、ここではチャットテクノロジーが使用されています）を使用して、自然言語のユーザーのエントリを理解し、適切な回答を生成します。ハイライト：Verenaの通常の質問をしたり、売り手とチャットしているかのようにリクエストを定式化することができます。たとえば、「このブラウスも大きくなっていますか？」または「ドレスも青いですか？」。 Verenaは、リクエストの背後にある意図を認識し、保存されたデータベースとサービスを使用して支援します。
Verenaはどのような特定の機能を提供しますか？デジタルアシスタントはとりわけできます：
アイテム情報の呼び出し
Verenaは、それを試したばかりの記事に関する詳細を提供します。これは、価格、材料とケアに関する情報、または利用可能なサイズと色です。顧客は、ラベルを検索したり、営業スタッフに尋ねたりする必要はありません。Verenaとの短いチャットで十分です。
可用性を確認してください
別のサイズや色の記事を試してみたい場合は、Verenaがこのバリアントがストアに在庫があるかどうかをすぐに確認できます。 AIはGaleriaの商品管理システムにアクセスします。たとえば、数秒で、顧客は次のように学びます。「ズボンはサイズ40と42でも利用できます。サイズ42は在庫があります。」
適切なアイテムをお勧めします
Verenaはショッピングのスタイルとしても機能します。 AIは、テスト済み商品のアクセサリまたは組み合わせの推奨事項を発音できます。たとえば、誰かがドレスを試してみた場合、Verenaは次のように提案できます。または「適切なベルトで外観を丸くしませんか？提案があります。」これらの推奨事項は、事前定義された品揃えの論理（例えば、どの記事が一緒に属するか）に基づいており、おそらく他の顧客が購入したものについてのAI分析に基づいています。したがって、アシスタントは、完全な服をまとめる人間の売り手に似ているだけでなく、インスピレーションを与えるべきです。
販売従業員が電話します
特に実用的な機能は、営業スタッフの統合です。顧客がAIが単独で配信できないものを必要とする場合 - たとえば、キャビン内の別の衣類など、彼女はVerena経由で直接ヘルプを要求できます。チャットインターフェイスには、「助けを求める」などのオプションまたはリクエストがあります。これをクリックすると（またはチャットに書く）、この更衣室で望まれる営業チームに信号がすぐに送信されます。
Verena（顧客側）と従業員の間のコミュニケーションは、「Karl」と呼ばれる別のアプリケーションを介して実行されます。 Karlは、Galeriaがこのプロジェクトで紹介する従業員アプリです。カールはヴェレナのカウンターパートだと想像できます。Verenaが顧客とチャットしている間、Karlはビジネスの売り手とつながります。カールが問い合わせを受けた場合（「顧客3はサイズMでこのドレスを試したい」など）、責任ある従業員はすぐに通知されます。このメッセージは、記事番号、希望のサイズ、色などの関連情報を含むサービススマートフォンに表示されます。 Karlアプリは、営業スタッフの実用的な機能を迅速に反応させるために提供します。目的の記事の在庫と価格を一目で表示し、部品が別のフロアまたは保管室に掛かる可能性があるかどうかについての情報を提供することさえできます。そのため、従業員は最初に検索するために倉庫への道を保存します - カールのおかげで、彼女はすでに事前に知っています。
従業員がリクエストを引き継ぐとすぐに、たとえば「キャビンにサイズ42を持ち込む」など、アプリからの短いフィードバックを顧客に与えることもできます。このメッセージはVerenaのチャットに直接表示されるため、顧客にヘルプが外出先であることを通知されます。カールがすべてのリクエストが従業員のみによって編集されることを保証することは興味深いことです - 誰かが反応するとすぐに、タスクは「処理中」としてマークされ、他のチームメンバーには表示されなくなりました。これにより、2人の従業員が誤って同じリクエストを編集することができなくなり、混乱が発生します。
技術的に言えば、Verenaの背後にあるチャットボットインターフェイス、データ接続、AI言語モデルの組み合わせがあります。 AIには、必要な製品データとルールが「供給」されました。たとえば、Verenaは製品カタログ、サイズの実行、色名、現在の在庫を知っています。ここで、顧客に何かを尋ね、AIモデルにリクエストを解釈し、適切な事実をデータベースから引き出して正確な答えを策定します。チャットテクノロジーの使用は、硬くて避けられないように見える代わりに、答えが自然言語で策定されることを意味します。したがって、Verenaは「サイズM：はい、利用可能」などの裸の情報の代わりに友好的な答えを出すことができました。「私は良いニュースがあります - ブラウスも在庫があります。試してみませんか？私は彼らに彼らに持って行くように誰かに頼むことができます。」そのような音は、あなたが本当に役立つ売り手と本当にチャットするという印象を与えるはずです。
チャット統合のもう1つの利点は、多言語主義です。 Verenaはドイツ語に限定されません。ほとんどドイツ語を話す顧客は、英語、フランス語、ロシア語、トルコ語など、好みの言語で単純に書くことができます。 AIは、同じ言語でリクエストと回答を理解しています。国際的な聴衆がいる都市であるボンにあるガレリアの支店にとって、これは大きなプラスです。観光客や外国人は、言語の障壁にもかかわらず、地元の支店で簡単に買い物をすることができます。営業スタッフが現場のすべての言語をカバーしていなくても、Verenaはこのギャップを埋めることができます。バックグラウンドでは、カールは、従業員が何をすべきかを知っているように、ドイツ語（または統一言語）の要求を依然として示しています - 翻訳はAIによって引き継がれます。
新しいオファーに顧客の注意を引くために、ガレリアはボン支店に追加情報をインストールしました。たとえば、女性用ランドリー部門の入り口エリアには、フレンドリーなコミックフィギュア（様式化された「Verena」）で新しいサービスを指摘するデジタル情報ディスプレイ（LEDポスター）があります。更衣室であなたを助けることができます - それを試してみてください！」また、更衣室で直接、短いガイドが付いた標識または表示を貼り付けます。「QRコードをスキャンして質問するだけです！」これにより、できるだけ多くの顧客がデジタルアシスタントの存在について学び、スタートを見つけることが保証されます。
要約すると、技術プロセスは次のように機能します。顧客スキャンコード - \> verena Opensとのチャット - \> kiは従業員を理解して回答するか、従業員に注意を喚起します - \>従業員アプリKarl Coordinting coordinting coordintineこのシステムは、デジタルの世界（速度、情報、キャビン内の24時間の可用性）の強みと入院患者貿易の強み（専門家の売り手による個人サービス）を組み合わせています。これは、ManとMachineが小売業で密接に連携して、より良い全体的な体験を生み出す方法の例です。
顧客とショッピング体験の利点
更衣室でのAIサービスの統合は、顧客に多くの利点を提供し、購入をより快適で効率的にします。パイロットプロジェクトが約束する最も重要なプラスポイントは次のとおりです。
利便性
顧客は、キャビンから半分に見えたり、別のサイズを取得しようとしたりする必要がなくなりました。 Verenaはこのタスクを引き受けます - スキャンと数回のクリック、そしてヘルプが外出先です。キャビンの前で迷惑な前後または待機が排除されます。特に大規模なデパートでは、無料の売り手や倉庫への道は長くなる可能性があります。 AIの略語は、時間と労力を節約します。
即時情報
試してみている間、頻繁に質問します - 「それは再びどれだけ高価でしたか？」、「それも赤ですか？」、「それはxに適合しますか？」 - すぐに答えることができます。顧客は、ラベルを解読したり、売り手を待つ必要もなく、製品情報にすばやくアクセスできます。これにより、透明性が向上します。価格、材料、またはケアの指示についてすぐに知り、より多くの情報を得ることができます。
キャビンでのより多くの選択
他のサイズや色を要求する可能性は、適切な記事でキャビンを離れる機会を増やします。多くの場合、顧客は試行されたサイズが収まらず、他の手がなかったため、何も購入しません。 Verenaは、代替オプションがすぐに利用可能になることを保証します。これにより、満足度が高まります - あなたは本当に適したものを見つけます - そして最終的にはガレリアの販売機会もあります。
個別のアドバイスとインスピレーション
Verenaには人間のファッションピューレはありませんが、パーソナライズされた提案をすることができます。 AIは、衣装を補完する適切なアイテムを推奨しています。その結果、顧客は自分が考えていなかった製品を発見するかもしれません - 「ちなみに、私は完全に調和するズボンについてのベルトを持っているでしょう」と言います。これらの追加のインスピレーションは、ショッピングエクスペリエンスを豊かにし、顧客に包括的にアドバイスされるという感覚を与えることができます。
裁量と快適さ
一部の人々は、恥ずかしさ、言語の障壁から、または近くに売り手がいないため、ビジネスで積極的に助けを求めることをためらいます。 Verenaは抑制のしきい値を下げます。匿名で、観察されることなく質問を入力できます。これは、ランドリー部門などの繊細な部門で快適になる可能性があります。たとえば、誰かがフィット感や空室状況について質問がある場合、店で尋ねることに消極的です。プライベートキャビン内のデジタル通信により、顧客は制御とプライバシーを提供します。
多言語サービス
前述のように、異なる言語で話す能力は大きな利点です。観光客、外国人学生、または外国人は、言語のハードルを誤解することなく、フルサービスを使用できます。これはこの顧客グループにとって非常に感謝していると感じており、ガレリアに国際的な顧客 - フレンドリーなデパートとしての評判を与えることができます。
連続性とメモリ関数
Verenaはデジタルサービスであるため、彼は視点でも顧客アカウントに接続することもできます（顧客がそれを望んでいる場合）。 AIは、顧客が好むサイズまたはブランド、または最終的に試みられたものを覚えていると考えられます。したがって、Verenaは将来の訪問でさらに具体的に役立つことができました（「最後のタイムサイズ38は適していたので、今回は38が再び持ち込まれますか？」）。また、チャットコースを保存して、後でオンラインで発見したものを購入することもできます。このような機能はすべてパイロットに住んでいるわけではありませんが、旅がどこに行くのかを示しています。
また、売り手の見解や、間接的に顧客に利益をもたらす会社からの利点もあります。販売の従業員はより効率的に作業できます。キャビンが何を必要としているかを正確に知っています。たとえば、倉庫に向かう途中で2つのサイズをリクエストします）。これにより、両側のアイドルとフラストレーションが軽減されます。さらに、従業員は本当に個人的なアドバイスを必要とする人にアドバイザリータイムを捧げることができますが、日常の質問（価格、サイズ、色はありますか？）はAIによって引き継がれます。理想的には、これにより、より良い作業環境が生まれます。動揺の少ない、単純な質問の回答が少ない - 代わりに、それがカウントする場所に集中したアドバイスです。満足した売り手は、すべての顧客のショッピング体験を改善するようになります。
最後になりましたが、ガレリアは、入院患者の貿易が近代的で革新的である可能性があることを示しています。技術的な先駆者のイメージは、ややほこりっぽいデパートチェーンにとって価値があります。顧客、特に若い人たちは、すべての人のガレリアがそのようなデジタルヘルパーを提供している場合、喜んで驚くかもしれません。これは、新しい顧客グループを引き付けるか、少なくとも会話を確保することができます（「ガレリアですでにAIブレードを試したことがありますか？」）。全体として、このイニシアチブは、ショップでの買い物をより魅力的なサービス、スピード、そして技術に精通した顧客にとって特定のエンターテイメント要因を作るのに役立ちます。
に適し：
テクノロジーの課題と可能なリスク
コンセプトのように有望なのは、このパイロットプロジェクトでガレリアが留意しなければならないという課題とリスクもあります。新しいテクノロジーはめったに完璧ではありません - ここに重要な側面がいくつかあります：
すべての顧客への受け入れ
デパートの顧客は非常に多様です。 AIを変更してチャットしながら、誰もがすぐにスマートフォンを引き出すことに快適に感じるわけではありません。古い顧客やテクノロジーのマフルは、接触を恐れたり、付加価値を認識したりしない可能性があります。古典的な「カーテンコール」を使用することをお勧めします。「ごめんなさい、サイズを大きく持ってきてくれませんか？」したがって、ガレリアは、Verenaが実際にどれだけよく使用されているかを観察する必要があります。売り手が積極的に指摘しているトレーニングニーズの例があります。使用率は、投資が価値があるかどうかにかかわらず重要な要因になります。多くのQRコードが想定されていない場合、概念を再考するか、異なる方法で適用する必要があります。
技術的信頼性
重要な瞬間にテクノロジーが失敗したときほど悪いことはありません。更衣室での不安定なWLAN接続、サーバーの障害、またはソフトウェアのバグにより、サービスが使用できなくなる可能性があります。 Verenaを試してから数分待ったり、エラーメッセージを見ることができる顧客は、熱心なよりもイライラするでしょう。したがって、ガレリアは、インフラストラクチャが堅牢であることを確認する必要があります。十分な携帯電話の受信またはキャビン内のwi、高速バックエンドシステム、故障安全性のAIプラットフォームです。このような小児疾患は、パイロット操作で特定できます。それにもかかわらず、テクノロジーがストライキ中に常に残留リスクがあります - この場合、「プランB」が必要です（言い換えれば、介入するのに十分なスタッフを提供します）。
データ品質とAIの精度
Verenaは、彼女が利用できるデータと同じくらい賢いだけです。たとえば、システム内の在庫が間違っている場合（古典的な問題：「1ピース」システムにはまだ販売されており、完全に予約されていない）、AIは現実に与えられていない可用性を誤って約束する可能性があります。このような矛盾は、顧客を失望させ、サービスへの信頼を減らすでしょう。また、AIは正しい答えを提供する必要があります - ChatGptは言語生成において非常に強力ですが、間違いや「幻覚」をすることもあります。 GaleriaとBütema（テクノロジーパートナー）は、Verenaが誤った製品情報を使用したり、無意味な推奨事項を作成したりしないように、システムを慎重にトレーニングおよびテストする必要があります。 AIの答えは正確で役立つはずです。そうでなければ、ユーザーはイライラしています。ここでは、特に最初は一定の品質管理が必要です。おそらく、Verenaが答えることができないいくつかの問い合わせは、誤解を避けるために実際の従業員に自動的に転送されなければなりません。
データ保護とプライバシー
デジタルサービスが登場するとすぐに、ドイツにデータ保護が存在します。顧客は、Verenaとの相互作用が悪用されないことを信頼できる必要があります。チャットコースは、保存されている場合、通常、非常に機密性の高いデータが含まれていません（通常、サイズ、価格などを要求するだけです）が、たとえば、プロジェクターの購入や個人的なコメントの購入は保護する価値があります。ガレリアは、どのデータが収集し、その使用方法を透過的に通信する必要があります。チャットが匿名で保存されている場合、または一時的にのみ保存されている場合、顧客がさらに同意しない限り（たとえば、後のオファーのために顧客アカウントとリンクする）。 AIプラットフォーム（CHATGPT）も疑問を投げかけます。顧客入力は米国のサーバーに送信されますか？ GDPRのプロセスに対応していますか？ここでは、IT部門はよく見る必要があります。データ保護の観点からの偽のPAは、プロジェクト全体を貧弱にする可能性があります。
サイバーセキュリティ
新しいデジタルタッチポイントが作成される場合、理論的には新しい攻撃オプションも作成できます。たとえば、QRコードはCeavelsによって操作される可能性があります（理論的には、実際には困難です。または、誰かがAIを「チョップ」したり、エントリでコンセプトから抜け出したりしようとします。ガレリアは、Verenaが提供されたデータのみにアクセスできるようにし、不要な情報を明らかにしないようにする必要があります。ユーザーが実際のトピックからAIを意図的に思いとどまらせようとすることは考えられます。ChatGptは、あらゆる可能な質問に対する答えを生成したいことで知られています。たとえば、顧客が天気や政治的事柄についてVerenaに尋ねることを開始した場合、システムがどのように反応するかは興味深いでしょう。最良のケースでは、Verenaは丁寧なままですが、購入を購入することになると決定され、虐待を防ぐために他のトピックを隠します。
従業員の受け入れとローラーの変更
また、あなた自身の従業員がVerenaの導入にどのように反応するかを過小評価すべきではありません。一方で、アシスタントはあなたを日常的なタスクから解放しますが、他方では、一部の売り手は、成功したAIが彼らの仕事に疑問を呈することを恐れるかもしれません。 Galeriaは、Verenaがサポートするツールであり、人間のアドバイスに代わるものではないことを明確に伝えなければなりません。最良の場合、従業員は、カール（アプリ）を受け入れたいと思っています。なぜなら、彼らはそれが日常の仕事を構成していることに気づいているからです。それにもかかわらず、良いトレーニングが必要です。労働力は新しいシステムに対処し、いつ介入するか、いつVerenaが対処できるかを理解することを学ばなければなりません。また、チームは、誰が重要なシグナルを見落とすように、チャットリクエストの着信に責任がある人について話し合う必要があります。リスクは、従業員がVerenaを無視したり、それを迷惑な追加タスクと見なしたりした場合、サービスは何も存在しません。ここでは、トレーニング、モチベーション、およびサービスプロセスの新しいガイドラインが必要です。
費用便益の質問
最後に、問題は、努力が価値があるかどうかのすべての技術パイロットプロジェクトの上にあります。 AIアシスタントの開発と統合は安くはありません。 AIサービス、アプリプログラミング、従業員向けのデバイス、メンテナンスのライセンスはすべてお金がかかります。したがって、ガレリアはボンのパイロットプロジェクトが測定可能な利点をもたらすかどうかを正確に測定します。これにより、洗濯部門の売上が増加しますか？顧客はもっと買うのですか、それとももっと頻繁に来るのでしょうか？肯定的なフィードバックと中絶が少ないですか？これらのKPIが説得力がある場合にのみ、システムはより多くのブランチに展開されます。そうでなければ、それは素晴らしい試みでとどまるかもしれません。したがって、投資収益率のすべての努力にもかかわらず、十分に高くないというリスクがあります。たとえば、少数の顧客のみがサービスを使用しているか、推奨事項による追加の販売が低いままであるためです。したがって、このプロジェクトは、技術的にエキサイティングなだけでなく、経済的に実行可能でなければなりません。
これらの課題はすべて、貿易のテクノロジーの導入には慎重な計画と実装が必要であることを示しています。限られたパイロット（支部の部門）で、ガレリアは展開が来る前に小規模でテストして学習するための合理的な道を選びました。このようにして、歯が生える問題を改善し、チェーン全体に影響を与えることなくプロセスを適応させることができます。今後数週間と数ヶ月は、顧客と従業員がVerenaにどのように反応するか、そしてどこで再調整する必要があるかを示します。
他の小売会社の同様のイニシアチブとの比較
デジタルで更衣室をデジタルでアップグレードするというガレリアのアイデアは革新的ですが、完全にロールモデルがないわけではありません。実際、スマートな更衣室のコンセプトとAIサービスを備えたさまざまな貿易会社が、ショッピング体験を改善するために数年間実験してきました。いくつかの同様のイニシアチブを見ると、トレンドがどのように出現し、違いがあるかを示しています。
アドラーファッションマーケット（ドイツ、2015年）
ファッションチェーンアドラーは、「インテリジェントな更衣室」をテストしたドイツで最初の1人でした。エルフルトの支店では、アドラーがRFIDテクノロジーとタッチスクリーンを備えたキャビンを装備しています。衣服にはRFIDチップが用意されているため、キャビンは顧客のどの部分が撮影したかを認識しました。その後、製品情報は、それぞれの衣服の画面に表示されました - 価格、利用可能なサイズ、色、さらには適切なアイテムの組み合わせの提案さえ。さらに、顧客はタッチで他のサイズをリクエストすることができ、それがスタッフによって彼にもたらされました。この概念はガレリアの概念に似ていましたが、チャットボットはありませんでした。相互作用は、主に無料の言語ではなく、画面上で選択することでした。肯定的な反応にもかかわらず、インテリジェントキャビンはアドラーのパイロットのままでした。おそらく、キャビンあたりのハードウェアコストが高く、数年前には限られた受け入れが限られているためです。
Galeria Kaufhof（ドイツ、2007年）
興味深いことに、ガレリアの現在のプロジェクトは、この方向への同社の最初の動きではありません。すでに2007年にカウフホフとして、メトログループフューチャーストアイニシアチブの一部として、パイロットがエッセン支店で行われ、そこでRFIDカバーキャビネン部門がテストされました。同様に、顧客はRFIDとスクリーンを介して記事に関する情報を受け取り、サービスを使用して代替手段を持ち込むことができました。この非常に初期の実験は、10年以上前にそれが再び関連性を獲得する前に示されました。しかし、テクノロジーはその時点ではさらに成熟していませんでした（RFIDはファッショントレードの最初は、タッチスクリーンは高価でした、今日のようなものはありませんでした）。このプロジェクトは沈没で再び消えましたが、得られた知識は今日の発展に組み込まれるべきでした。
Ralph Lauren＆Oak Labs（米国、2015年から）
プレミアムセグメントでは、アメリカのファッションブランドのラルフローレンは、数年前に更衣室にハイテク鏡で感覚を引き起こしました。ラルフ・ローレンは、スタートアップ・オーク・ラボによって開発されたニューヨーク・フラッグシップ支店にいわゆる「スマートミラー」を設置しました。これらのミラーは最初は通常の大きなロックミラーのように見えますが、タッチスクリーン関数とRFIDリーダーを統合しています。仕組み：キャビンに持ち込まれた衣類は、鏡によって自動的に認識されます（ラベルのRFIDを介して）。その後、直感的なメニューナビゲーションがSpiegelディスプレイに表示されます。顧客はキャビン内の照明ムードを変更し（昼光や夕方の光をシミュレートし、衣装がどのように機能するかを確認し、タッチで他のサイズや色をリクエストすることができます。鏡には推奨事項も表示されます（「このシャツはこれらの色でも利用できます。見た目、ズボンはそれにうまく合います。」）。ハイライトは、顧客が言語を選択できることもありました。たとえば、国際的な顧客を支援するために、スペイン語または中国語で表面を変更できます。あなたが助けを要求するとすぐに、売り手は通知され、望ましいアイテムをキャビンに持ってきました。この概念は、通常のプロセスに非常にシームレスに統合されていたため、顧客に好評でした（ミラーの前で試してみてください）。ただし、コストは高く、そのようなスマートミラーは当初いくつかの旗艦店に限定されていました。
マンゴー＆ボーダフォン（スペイン、2020年）
ファッションフィルムマナーは、ボーダフォンと協力して、いくつかの支店にデジタル更衣室を導入しました。 「デジタルフィッティングルーム」と呼ばれるインテリジェントミラーが使用されました。機能は上記に似ています。RFIDチップは、衣類、製品情報、ミックスアンドマッチのヒントを鏡面に識別し、顧客は指で他のサイズ/アイテムをスタッフに尋ねることができます。マンゴーは、スマート小売コンセプトを前進させる戦略の一環として、このテクノロジーを店舗で広く展開することを計画していました。ここでは、すべてのデータと画像は、プライバシーを維持するためにスマートフォン（カップルの場合）の顧客にのみ表示できることが特に宣伝されていました。ディーラーはキャビンからライブ画像を取得しません。このプロジェクトは、ディーラーもヨーロッパのトレンドに飛び乗って、拡張現実とネットワークキャビンを実験していることを示しています。
Amazon Style Store（米国、2022年から）
ファッションの攻撃により、オンライン大手のAmazonは、入院患者地域で革新的なアプローチも示しています。 2022年、アマゾンは、デジタルテクノロジーで強力にサポートされている衣料品店であるロサンゼルスに最初の「アマゾンスタイル」ストアをオープンしました。購入は次のように実行されます。顧客は、この地域の衣類ごとに1つのコピーのみを表示します。何かが好きなら、顧客はAmazonアプリで記事のQRコードをスキャンします。アプリでは、試してみたいサイズ/色を選択できます。自動化されたシステムは、バックグラウンドで選択されたすべてのアイテムを収集し、個人的な更衣室を準備します。 APPを介して、顧客は無料になり次第、どのキャビンが選択できるかを通知されます。顧客がキャビンに入ると、選択されたすべての部品がそこに掛けられます。さらに、キャビンにはタッチスクリーンがあります。AmazonのAIは、顧客のようにパーソナライズされた提案を入れています（オンラインでの購入行動と現在選択されているアイテムに基づいて）。画面を介して追加のピースを並べ替えることができます。その後、店を再度検索することなく、キャビンにすばやく持ち込まれます。ここにはチャットボットはありませんが、AmazonのコンセプトはKIを使用して好みを認識し、フィッティングルームをパーソナライズされた推奨事項のショールームにします。このオムニチャネルアプローチ（アプリとショップのリンク）は、多くの注目を集めています。
メイシーズオンコール（米国、2016年）
やや異なる例は、米国の商品店チェーンメイシーズのイニシアチブでした。一部の支店では、メイシーはIBMワトソンに基づいたモバイルAIアシスタントをテストしました。顧客は、スマートフォンブラウザを介してショップの特別なページを呼び出し（またはSMSを介してリンクをリクエスト）、そこに質問を入力することができました。たとえば、「男性の靴はどこにありますか？」または「赤いカクテルドレスはありますか？」。ワトソンチャットボットは、ビジネスまたは単純な製品情報内の指示で返信しました。このサービスは、大規模なデパートでのオリエンテーションを促進し、簡単なFAQをカバーすることを目的としています。このプロジェクトは興味深い先駆者でしたが、限界も示しました。多くの顧客は従業員に直接尋ねることを好み、AIは今日のチャットボットほど対話することができませんでした。したがって、メイシーのオンコールは限られたテストのままであり、全面的に導入されませんでした。
これらの例は、2つのことを示しています。最初に、オンラインの快適さとオフラインエクスペリエンスのギャップを埋めるための小売業の幅広い傾向があります。 Smart Mirror、RFID、またはChatbots-Manyアプローチを介して、オンラインショッピングから慣れているのと同じように、顧客に支店での利便性を提供することを目的としています（キーワード：「この製品を購入した顧客も...」またはリアルタイムで可用性）。第二に、異なるソリューションは、まだ特許レシピがないことを示しています。予算、ターゲットグループ、ショップの概念に応じて、各チェーンは少し異なります。スマートフォンベースのチャットボットソリューションを使用したGaleriaの方法は比較的新しいものです。これまでのところ、多くの人が内蔵のディスプレイまたは固定インストールに依存しているからです。 （QRコード経由）インターフェイスとしての顧客マートフォンの使用には利点と短所があります。それは安価であり（高価なミラーハードウェアは不要）、コロナによれば、QRコードは多くの人に馴染みがあります。一方、顧客は自分のデバイスを積極的に使用する必要があります。 Galeriaは、後者が提供されたタッチスクリーンよりも受信されるかどうかを調べます。
将来の見通しと可能なさらなる開発
GaleriaのKi-Dressプロジェクトはまだ最初にありますが、将来を調べることは、そのようなソリューションが長期的にどのような潜在的に持つことができるかを示しています。ボンのパイロットが成功した場合、さまざまなさらなる開発が考えられます。
より多くのブランチでロールアウト
最も明白なステップは、より多くのガレリアの家にVerena（およびKarlアプリ）を紹介することです。おそらく、最初は大規模な支店で、または観光客の割合が高い（多言語主義が特に描かれている）枝で徐々に進むでしょう。少しずつ、デパートのすべてのファッション部門には、QRコードとサービスを装備できます。数年後、すべてのガレリアブレードでデジタルアシスタントが見つかるのは正常かもしれません。 Verenaは、他の範囲エリア、たとえば、スポーツ服、子供の部門などに拡張することもできます。他の領域の質問は多少異なる場合がありますが、基本的な関数（サイズの可用性、記事情報、ヘルプ）は同じままです。
関数の拡張
Verenaは、時間とともにさらに知的で多用途になる可能性があります。たとえば、AIが対話から学習することは考えられます。これは特に頻繁に来て、回答をさらに最適化します。 VerenaをGaleriaの顧客アカウントに接続することもできます。通常の顧客が登録されている場合（顧客カード番号やアプリログインなど）、Verenaは以前の購入に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供できます（「昨年購入したパンツに適している」）。排他的な割引クーポンまたはロイヤルティポイントも、使用を促進するためにチャットを介して提供できます。
技術的な観点から、AIアシスタントはテキストベースだけでなく、音声制御も機能することができました。 Siri、Alexa＆Co。顧客が「Verena、サイズ32でこれらのジーンズが必要です」と言うことができるように、キャビン（例：マイク/ラッシュシステムなど）に音声インターフェイスがセットアップされることを想像できます。 AIは、言語要求をテキストに変換し、編集します。これはさらに自然なことですが、データ保護（キャビンのマイクは繊細です）と周囲のノイズに大きな需要を置きます。
視覚技術と拡張現実
もう1つのエキサイティングなパスは、AIと画像処理の接続です。すでに今日は、スマートフォンカメラで認識できるアプリがあります。これは、目の前にある衣服、またはユーザーの仮想衣料品（ARフィルター）を惹きつけています。将来、Verenaはスマートフォンカメラの画像を使用して顧客のフィードバックを提供できるかもしれません。たとえば、ミラーフィルムの前で自分自身を撮影し、Verena：「このジャケットはどのように座っていますか？」 - ビデオの分析に基づいて、AIは次のように答えることができます。それは非常に高度なアプリケーションであり、まだ多くの研究を持っていますが、数年では除外されていません。 ARは、Verenaが変更することなく、実質的に体に代替の色や記事を表示できるようにすることもできます。赤のドレスを着て、「青についてはどうですか？」携帯電話やスマートミラーでは、シミュレートされた青いバリアントを見ることができます。このような仮想リハーサルは、クラシックフィッティングを追加できるショップでオンラインショッピング用にすでに開発されています（たとえば、すべてを試す前にすぐに色を選択するため）。
更衣室を越えて：Verenaは、キャビンの外の長期的にも役立つ可能性があります。 AIがBranch-E.g全体で利用可能であると想像してください。顧客は、「アレクサンダープラッツのブランチにこのモデルもありますか？」などの販売エリアについて質問することができます。または「家庭用品部門はどこにありますか？」 - 家全体のデジタルコンシェルジュ。ロケーションテクノロジー（ショップのスマートフォンの場所）と組み合わせて、Verenaはビジネスをナビゲートできます。そのため、AIはショッピング体験のオールラウンドアシスタントになります。
さらに、Verenaのチャットからの調査結果は、範囲とサービスを改善するための貴重なデータを提供する可能性があります。たとえば、Galeriaは、どのサイズが最も頻繁に需要があるかを学びます（そして、おそらく在庫管理の信号です）。または、しばしば適切なコンビスを求められる記事を求められます。ここでは、範囲の推奨事項を導き出すことができます。顧客がそのようなものを表現すれば、「記事の傷」などのフィードバックも収集することができます。もちろん、このようなチャットデータは匿名で評価する必要がありますが、顧客の動向を認識するための宝物です。
ガレリアのパイロットプロジェクトは、業界全般で観察される可能性があります。物事がうまくいけば、それは信号効果を持つ可能性があります。他のディーラー、特にファッションハウスや大型繊維チェーン - は、同様のソリューションをより速く適応させることができます。 AIテクノロジーはよりアクセスしやすくなっており、Chattなどのサービスには、独自のデータサイエンスチームなしでスマートアシスタントを開発する機会が小規模な企業にもあります。近い将来、このような店内アシスタント向けの業界全体の基準またはプラットフォームが発生する可能性があります。そのため、ガレリアはドイツの先駆者として演奏する機会があります。同時に、開発は動的であるため、会社は柔軟性を維持する必要があります。今日のQRコードによるチャットボットとは、5年間で非常に異なって見える可能性があります。焦点がまだ顧客にとって付加価値にあることが重要です。テクノロジーのためにテクノロジーは永久に成功するわけではありませんが、実際のサービスを提供するテクノロジーは、小売業者を持続可能な方法で変えることができます。
ボンのガレリアパイロットプロジェクトは、古典的なショッピングカルチャーと最新のAIテクノロジーを組み合わせています。伝統的な家も革新的であることを示すはずの勇敢なステップです。顧客は、更衣室で迅速なヘルプとより多くの情報の恩恵を受け、スタッフは日常的なタスクでサポートされています。もちろん、受け入れから技術的な罰金まで、マスターするためのハードルがまだいくつかあります。しかし、ガレリアがテストの巧妙な体験を使用している場合、「ヴェレナ」は日常のショッピングライフの新しい基準の出発シグナルになる可能性があります。更衣室は、これまでのところ、カーテンが描かれるとすぐにサービスが終了したショップの「死んだコーナー」であり、デジタル対話の場所になります。顧客がこのオファーを受け入れるかどうかはまだ不明です。いずれにせよ、小売の将来はこのようなプロジェクトで書かれています - そして、ガレリアは現在積極的に関与しています。ガレリアであろうと他の場所であろうと、将来、このような役立つAIアシスタントに頻繁に会うことが多く、買い物がもう少し快適で賢くなるという兆候がたくさんあります。
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コンラッド・ウルフェンシュタイン
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