출판 : 2025 년 3 월 6 일 / 업데이트 : 2025 년 3 월 6 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
Bonn Branch-Image의 탈의실에서 AI 조수 "Verena"부서 체인 Galeria 및 Bütema AG 테스트 : Bütema AG
Galeria의 파일럿 프로젝트 : 탈의실에서의 AI 지원
스마트 쇼핑 : 테스트에서 Galeria의 디지털 탈의실
Galeria의 새로운 쇼핑 경험 : 전통적인 Galeria 백화점 체인은 고객에게 현대적인 쇼핑 경험을 제공하기 위해 새로운 지평을 열고 있습니다. 현재 파일럿 프로젝트 에서이 회사는 탈의실에서 AI 기반 디지털 서비스 사용을 테스트합니다. 특히 이것은 본에있는 갈레 리아 지점의 선택된 탈의실에서 "Verena"라는 인공 지능이 의류를 시도 할 때 고객을 지원한다는 것을 의미합니다. 미래에 처음으로 들리는 것은 이미 서비스를 개선하고 쇼핑을보다 편안하게 만들어야합니다. 그러나 Galeria는 왜이 실험을 시작 하는가, 기술은 어떻게 그 뒤에 작동하며 어떤 기회와 위험이 관련되어 있습니까? 이 기사는 프로젝트의 배경, 영리한 탈의실의 기술적 세부 사항, 고객의 장점, 소매에서 유사한 이니셔티브의 가능한 도전 및 예를 강조하고 미래에 대한 전망을 강조합니다.
적합:
배경 : 혁신 과정의 Galeria
Galeria (이전의 Galeria Karstadt Kaufhof)는 전국적으로 약 80 개의 지점이있는 독일 최대의 백화점 체인입니다. 이 회사는 오랜 전통을 가지고 있지만 많은 고전적인 백화점은 온라인 쇼핑 시대에 자신을 재창조하고 고객 요구 사항을 변경 해야하는 도전과 같습니다. 최근 몇 년 동안 Galeria는 경제적 인 압력을 받았으며 심지어 지점 폐쇄와 파산 감소를 거쳐야했습니다. 이 어려운 단계 이후, 회사는 이제 더 나은 숫자를 기록하고 개념을 현대화하고 현재 시장 요구에 적응하기 위해 노력하고 있습니다.
이 재배치의 중심 구성 요소는 판매 시점에서 디지털 혁신에 대한 투자입니다. Galeria는 새로운 기술에서 지점의 매력을 높이고 고정 무역을 활기차게하려고합니다. 고객은 온라인으로 만 구매하는 대신 의식적으로 백화점에 오는 이유를 얻어야합니다. 특히, 현장 쇼핑 경험은 온라인 소매 업체가 제공 할 수없는 스루 서비스를 업그레이드해야합니다. 이러한 맥락에서 AI가있는 파일럿 프로젝트는 탈의실에서 볼 수 있습니다. Galeria는 이중 효과를 기대하고 있습니다. 한편으로, 지점의 고객은 실용적인 부가 가치를 느끼고 돌아 오는 것을 좋아해야합니다. 반면 에이 기술은 일상적인 질문에 자동으로 답변하여 직원을 완화시킬 수 있습니다. 요컨대, Galeria는 판매 실의 인공 지능에 의존하여 서비스 품질을 높이고 동시에 상점의 효율성을 향상시킵니다. 이 파일럿 프로젝트는 Galeria가 전통과 근대성 사이의 균형 행동을 만들고 싶어하는보다 포괄적 인 디지털화 전략의 일부입니다.
라커룸에서 AI 지원 서비스 : "Verena"는 어떻게 작동합니까?
파일럿 프로젝트의 중심부는 AI 조수 "Verena"이며, 탈의실에서 특별히 개발되었습니다. Verena는 고객의 스마트 폰을 통해 Chatbot에서 도달 할 수있는 디지털 서비스입니다. 기술 구현은 사용자에게는 놀랍게도 쉽습니다. QR 코드는 Bonn Galeria 지점의 탈의실에 첨부되었습니다. 고객으로서 스마트 폰 카메라 로이 코드를 스캔하면 채팅 인터페이스가 열려있어 Verena와 직접 통신 할 수 있습니다. 추가 앱을 설치할 필요가 없습니다. 모든 것이 휴대 전화의 브라우저 창에서 편안하게 실행됩니다.
Verena는 고급 AI 기술을 기반으로합니다. 백그라운드에서 어시스턴트는 자연 언어로 사용자의 항목을 이해하고 적절한 답변을 생성하기 위해 음성 모델 (Galeria에 따르면 여기에서 Chatt Technology에 따르면)을 사용합니다. 하이라이트 : Verena에게 정상적인 질문을하거나 판매자와 채팅하는 것처럼 요청을 공식화 할 수 있습니다. 예를 들면 : "이 블라우스가 더 크다?" 또는 "드레스도 파란색입니까?" Verena는 요청의 의도를 인식하고 저장된 데이터베이스 및 서비스를 사용하여 도움을줍니다.
Verena는 어떤 특정 기능을 제공합니까? 디지털 어시스턴트는 무엇보다도 다음과 같습니다.
항목 정보 호출
Verena는 방금 시도한 기사에 대한 세부 정보를 제공합니다. 이것은 가격, 재료 및 관리에 대한 정보 또는 사용 가능한 크기 및 색상 일 수 있습니다. 고객은 레이블을 검색하거나 영업 직원에게 요청할 필요가 없습니다. Verena와의 짧은 채팅으로 충분합니다.
가용성을 확인하십시오
다른 크기 나 색상으로 기사를 시도하려면 Verena는이 변형이 상점에 재고 있는지 즉시 확인할 수 있습니다. AI는 Galeria의 상품 관리 시스템에 액세스합니다. 예를 들어, 몇 초 만에 고객은 다음과 같이 배웁니다. "바지는 크기 40과 42로도 사용할 수 있습니다. 크기 42가 재고가 있습니다."
적합한 품목을 추천하십시오
Verena는 또한 쇼핑 스타일 역할을합니다. AI는 테스트 상품에 대한 액세서리 또는 조합에 대한 권장 사항을 발음 할 수 있습니다. 예를 들어 누군가가 드레스를 시험해 보았다면 Verena는 다음과 같이 제안 할 수 있습니다. 아니면“적절한 벨트로 외관을 마무리하고 싶습니까? 나는 제안을 할 것이다. 이 권장 사항은 사전 정의 된 구색 논리 (예 : 기사가 함께 속하는 것)와 다른 고객이 구매 한 것에 대한 AI 분석을 기반으로합니다. 따라서 조수는 도와 주어야 할뿐만 아니라 완전한 의상을 구성하는 인간 판매자와 유사하게 영감을 주어야합니다.
영업 직원 전화
특히 실용적인 기능은 영업 직원의 통합입니다. 고객이 AI가 혼자 전달할 수없는 것, 예를 들어 객실의 다른 옷 조각을 필요로하는 경우 Verena를 통해 직접 도움을 요청할 수 있습니다. 채팅 인터페이스에는 "도움말 요청"과 같은 옵션이나 요청이 있습니다. 이것을 클릭하거나 채팅에 쓰면이 탈의실에서 원하는 영업 팀에게 즉시 신호가 전송됩니다.
Verena (고객 측)와 직원 간의 커뮤니케이션은 "Karl"이라는 별도의 응용 프로그램을 통해 실행됩니다. Karl은 Galeria 가이 프로젝트에서 소개하는 직원 앱입니다. Verena가 고객과 채팅하는 동안 Karl은 Verena의 대응 자로 상상할 수 있습니다. Karl은 비즈니스의 판매자와 연결됩니다. Karl이 문의를받는 경우 (예 : "Customer 3 은이 드레스를 크기 M에서 시도하고 싶다"), 책임있는 직원에게 즉시 통보됩니다. 메시지는 기사 번호, 원하는 크기 또는 색상과 같은 관련 정보를 포함하여 서비스 스마트 폰에 나타납니다. Karl App은 영업 직원에게 신속하게 반응 할 수있는 실용적인 기능을 제공합니다. 원하는 기사의 재고와 가격을 한눈에 보여주고 부품이 다른 층 또는 저장 공간에 매달릴 수 있는지에 대한 정보를 제공 할 수도 있습니다. 따라서 직원은 창고로 향하는 길을 먼저 찾아냅니다. Karl 덕분에 이미 미리 알고 있습니다.
직원이 요청을 인수하자마자 고객에게 앱에서 짧은 피드백을 제공 할 수도 있습니다. 이 메시지는 Verena의 채팅에 직접 나타나므로 고객에게 도움이 진행되고 있음을 알 수 있습니다. Karl은 모든 요청이 직원 만 편집되도록 보장한다는 것은 흥미 롭습니다. 누군가가 반응하자마자 작업은 "처리 중"으로 표시되고 다른 팀원에게는 더 이상 표시되지 않습니다. 이렇게하면 두 명의 직원이 실수로 동일한 요청을 편집하거나 혼란이 발생하지 않습니다.
기술적으로 말하면, 채팅 봇 인터페이스, 데이터 연결 및 Verena 뒤에 AI 언어 모델의 조합이 있습니다. AI는 필요한 제품 데이터와 규칙을 "공급"했습니다. 예를 들어, Verena는 제품 카탈로그, 크기 실행, 색상 이름 및 현재 주식을 알고 있습니다. 이제 고객에게 무언가를 묻고 AI 모델을 요청하고 데이터베이스에서 올바른 사실을 끌어내어 정확한 답변을 공식화합니다. Chatt 기술을 사용한다는 것은 답이 뻣뻣하고 피할 수없는 것처럼 보이지 않고 자연어로 공식화됨을 의미합니다. 따라서 Verena는 "size m : uvase"와 같은 알몸 정보 대신 친근한 답변을 할 수 있습니다. "좋은 소식이 있습니다. 블라우스도 재고가 있습니다. 시도해보고 싶습니까? 나는 누군가에게 그들에게 데려 오라고 요청할 수있다. 그러한 소리는 실제로 도움이되는 판매자와 대화한다는 인상을 주어야합니다.
차트 통합의 또 다른 장점은 다국어주의입니다. 베레나는 독일어에만 국한되지 않습니다. 작은 독일어를 구사하는 고객은 영어, 프랑스어 또는 러시아어 또는 터키어 등 선호하는 언어로 글을 쓸 수 있습니다. AI는 동일한 언어로 요청과 답변을 이해합니다. 국제적인 청중이있는 도시인 Bonn에있는 Galeria의 지점의 경우, 이것은 큰 장애물입니다. 관광객이나 국외 거주자는 언어 장벽에도 불구하고 현지 지점에서 쉽게 쇼핑 할 수 있습니다. 영업 직원이 현장의 모든 언어를 다루지 않더라도 Verena는 이러한 격차를 해소 할 수 있습니다. 백그라운드에서 Karl은 여전히 직원이해야 할 일을 알 수 있도록 독일어 (또는 통합 언어)로 요청을 표시합니다. AI에 의해 번역이 인수됩니다.
Galeria는 새로운 제안에 대한 고객의 관심을 끌기 위해 Bonn Branch에 추가 정보를 설치했습니다. 예를 들어, 여성 세탁 부서의 입구 영역에는 친절한 만화 인물 (스타일링 된 "Verena")이있는 새로운 서비스를 지적하는 디지털 정보 디스플레이 (LED 포스터)가 있습니다. "안녕하세요, 저는 Verena입니다. 나는 당신을 탈의실에서 도울 수 있습니다 - 그것을 시도하십시오! " 또한 탈의실에서 직접 간단한 가이드가있는 표지판이나 디스플레이 : "간단히 QR 코드를 스캔하고 질문을하십시오!" 이를 통해 가능한 한 많은 고객이 디지털 어시스턴트의 존재에 대해 배우고 시작을 찾을 수 있습니다.
요약하면, 기술 프로세스는 다음과 같이 작동합니다. 고객 스캔 코드-\> Verena와 채팅-\> Ki는 직원을 이해하고 답변하거나 답변합니다. 이 시스템은 디지털 세계의 강점 (속도, 정보, 객실의 24 시간 가용성)과 입원 환자 거래의 강점 (전문가 판매자의 개인 서비스)을 결합합니다. Man and Machine이 소매에서 손에 닿아 더 나은 전반적인 경험을 창출하는 방법의 예입니다.
고객과 쇼핑 경험을위한 장점
탈의실에서 AI 서비스를 통합하면 고객에게 많은 장점이 있으며 구매를보다 즐겁고 효율적으로 만듭니다. 파일럿 프로젝트가 약속하는 가장 중요한 장점은 다음과 같습니다.
편의
고객은 더 이상 오두막에서 엿볼 필요가 없거나 다른 크기를 얻으려고 시도합니다. Verena는이 작업을 수행합니다. 스캔과 몇 번의 클릭으로 도움이 진행 중입니다. 오두막 앞에서 짜증나거나 대기중인 성가신 일이 제거됩니다. 특히 대규모 백화점에서는 무료 판매자 또는 창고로가는 길이 길어질 수 있습니다. AI 약어는 시간과 노력을 절약합니다.
즉각적인 정보
시도하는 동안 자주 의문을 제기합니다. "다시 얼마나 비싸 었습니까?", "그게 빨간색입니까?", "x에 맞습니까?" - 즉시 답변 할 수 있습니다. 고객은 라벨을 해독하지 않고도 제품 정보에 빠르게 액세스하거나 판매자를 기다려야합니다. 이것은 투명성을 증가시킵니다. 가격, 재료 또는 관리 지침에 대해 즉시 알고 있으며 더 많은 정보를 결정할 수 있습니다.
객실에서 더 많은 선택
다른 크기 나 색상을 요청할 가능성은 적절한 기사로 기내를 떠날 수있는 기회를 증가시킵니다. 시도 된 크기가 적합하지 않고 다른 손이 없었기 때문에 고객은 종종 아무것도 구매하지 않습니다. Verena는 대체 옵션을 즉시 사용할 수 있도록합니다. 이것은 만족도를 높입니다. 당신은 실제로 맞는 것을 발견하고 궁극적으로 Galeria의 판매 기회도 있습니다.
개인의 조언과 영감
Verena는 인간 패션 퓨레를 가지고 있지 않지만 개인화 된 제안을 할 수 있습니다. AI는 복장을 보완하는 적절한 품목을 권장합니다. 결과적으로 고객은 자신이 생각하지 않은 제품을 발견 할 수 있습니다. 이러한 추가 영감은 쇼핑 경험을 풍부하게하고 고객에게 포괄적으로 조언을받을 수 있습니다.
재량과 안락함
어떤 사람들은 부끄러움, 언어 장벽에서 또는 근처에 판매자가 없기 때문에 적극적으로 사업에 도움을 요청하는 것을 망설입니다. Verena는 억제 임계 값을 낮 춥니 다. 익명으로는 느낌없이 질문을 입력 할 수있다. 이것은 세탁 부서와 같은 민감한 부서에서 유쾌 할 수 있습니다. 예를 들어 누군가가 상점에서 물어보기를 꺼려하는 사람이 적합 또는 가용성에 대해 질문이있는 경우. 개인 객실의 디지털 커뮤니케이션은 고객에게 제어 및 개인 정보를 제공합니다.
다국어 서비스
언급했듯이, 다른 언어로 대화하는 능력은 큰 이점입니다. 관광객, 외국 학생 또는 국외 거주자는 언어 장애물을 오해하지 않고 풀 서비스를 사용할 수 있습니다. 이는이 고객 그룹에 매우 감사하며 Galeria에게 국제 고객과 우호적 인 백화점으로 명성을 줄 수 있습니다.
연속성 및 메모리 기능
Verena는 디지털 서비스이므로 고객 계정에 관점하여 고객 계정에 연결될 수도 있습니다 (고객이 원하는 경우). AI는 고객이 선호하는 크기 또는 브랜드 또는 최종적으로 시도한 크기 또는 브랜드를 기억할 수 있습니다. 그래서 Verena는 향후 방문에서 더 구체적으로 도움을 줄 수있었습니다 (“마지막 시간 크기 38은 잘 맞았습니다. 나중에 온라인으로 발견 한 것을 구매하기 위해 채팅 코스를 직접 저장할 수도 있습니다. 그러한 기능은 모두 조종사에 살고있는 것은 아니지만 여행이 어디로 갈 수 있는지 보여줍니다.
판매자 관점과 고객에게 간접적으로 혜택을주는 회사의 장점도 있습니다. 영업 직원은보다 효율적으로 작업 할 수 있습니다. 한 라운드에서 몇 가지 소원이 필요한 객실이 정확히 무엇인지 알고 있습니다 (예 : 창고로가는 길에 두 가지 크기를 가져옵니다). 이것은 양쪽에서 유휴 상태와 좌절을 줄입니다. 또한 직원은 AI에 의해 일상적인 질문 (가격, 크기, 색상?)을 인수하는 반면 직원은 자문 시간을 실제로 개인적인 조언이 필요한 사람들에게 전념 할 수 있습니다. 이상적으로 이것은 더 나은 작업 환경을 만듭니다. 교반이 적고 간단한 질문이 덜 대답합니다. 대신 집중된 조언이 중요합니다. 만족스러운 판매자는 차례로 더 친근하게 보이며 모든 고객의 쇼핑 경험을 향상시킵니다.
마지막으로, Galeria는 입원 환자 거래가 현대적이고 혁신적 일 수 있다는 제안을 보여줍니다. 기술 개척자의 이미지는 다소 먼지가 많은 백화점 체인에 유용합니다. 모든 사람들의 Galeria가 그러한 디지털 도우미를 제공한다면 고객, 특히 젊은 사람들은 즐겁게 놀랄 수 있습니다. 이것은 새로운 고객 그룹을 유치하거나 최소한 대화를 보장 할 수 있습니다 ( "이미 Galeria에서 AI 블레이드를 시도 했습니까?"). 전반적 으로이 이니셔티브는 상점에서의 쇼핑을보다 매력적인 서비스, 속도 및 기술에 정통한 고객을위한 특정 엔터테인먼트 요소로 만드는 데 도움이됩니다.
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기술의 도전과 가능한 위험
개념이 들리는 것처럼, Galeria 가이 파일럿 프로젝트를 염두에 두어야하는 도전과 위험도 있습니다. 새로운 기술은 거의 완벽하지 않습니다. 여기에 중요한 측면이 있습니다.
모든 고객과의 수락
백화점 고객은 매우 다양합니다. 모든 사람이 변경하면서 스마트 폰을 꺼내고 AI와 채팅하는 것이 편안하다고 느끼는 것은 아닙니다. 오래된 고객이나 기술 머플리는 접촉을 두려워하거나 부가 가치를 인식하지 못할 수 있습니다. 클래식 한 "커튼 콜"을 사용하는 것을 선호 할 수도 있습니다. "죄송합니다. 크기를 더 크게 가져올 수 있습니까?" 따라서 Galeria는 Verena가 실제로 얼마나 잘 사용되는지를 관찰해야합니다. 예를 들어, 판매자가 적극적으로 지적하고 있다는 점에서 교육 요구가있을 수 있습니다. "필요한 경우 QR 코드를 통해 우리에게 전화 할 수 있다는 것을 알고 있습니까?" 사용률은 투자가 가치가 있는지 여부에 관계없이 중요한 요소가 될 것입니다. 많은 QR 코드가 열리지 않으면 개념을 다시 생각하거나 다르게 적용해야합니다.
기술적 신뢰성
중요한 순간에 기술이 실패 할 때보 다 나쁜 것은 없습니다. 탈의실에서 불안정한 WLAN 연결, 서버 고장 또는 소프트웨어 버그로 인해 서비스를 사용할 수 없게됩니다. Verena를 시험 해보고 몇 분 동안 기다리거나 오류 메시지를 보는 고객은 열정보다 더 좌절 할 것입니다. 따라서 Galeria는 인프라가 강력한 지 확인해야합니다. 객실의 충분한 휴대 전화 수신 또는 상점 WI, 빠른 백엔드 시스템 및 실패 안전 AI 플랫폼. 이러한 유년기 질병은 파일럿 작전에서 확인 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 기술이 파업 중일 경우 항상 잔여 위험이 있습니다.이 경우 "계획 B"가 필요합니다 (즉, 자리에 충분한 직원을 제공 할 수 있습니다).
데이터 품질 및 AI 정확도
Verena는 그녀가 사용할 수있는 데이터만큼이나 똑똑합니다. 예를 들어, 시스템의 인벤토리가 잘못된 경우 (고전적인 문제 : "1 피스가 시스템에 있지만 이미 판매되었지만 완전히 예약되지 않은 경우) AI는 실제로 제공되지 않은 가용성을 잘못 약속 할 수 있습니다. 이러한 불일치는 고객을 실망시키고 서비스에 대한 신뢰를 줄입니다. AI는 또한 정답을 제공해야합니다. Chatgpt는 언어 생성에서 매우 강력하지만 실수 또는 "환각"을 할 수도 있습니다. Galeria와 Bütema (기술 파트너)는 Verena가 허위 제품 정보를 사용하지 않거나 무의미한 권장 사항을 제시하도록 시스템을 조심스럽게 교육하고 테스트해야합니다. AI의 답변은 정확하고 도움이되어야합니다. 그렇지 않으면 사용자가 짜증이납니다. 특히 처음에는 일정한 품질 관리가 필요합니다. Verena가 대답 할 수없는 일부 문의는 잘못 판단을 피하기 위해 실제 직원에게 자동으로 전달되어야합니다.
데이터 보호 및 개인정보 보호
디지털 서비스가 시작 되 자마자 독일에는 데이터 보호가 있습니다. 고객은 Verena와의 상호 작용이 오용되지 않을 것이라고 믿을 수 있어야합니다. 채팅 과정은 저장된 경우 일반적으로 매우 민감한 데이터를 포함하지 않지만 (일반적으로 크기, 가격을 요구하는 것만)를 포함하지 않지만 예를 들어 프로젝터 구매 또는 개인 의견은 보호 할 가치가 있습니다. Galeria는 투명하게 통신해야하며 데이터 수집 및 사용 방법. 고객이 더 많은 것에 동의하지 않는 한 (예 : 나중에 제안을 위해 고객 계정과 연결) 채팅이 익명으로 또는 일시적으로 저장되는 경우 이상적입니다. AI 플랫폼 (ChatGpt)도 질문을 제기합니다. 고객 입력이 미국 서버로 전송됩니까? GDPR의 프로세스에 해당합니까? 여기서 IT 부서는 자세히 살펴 봐야합니다. 데이터 보호 측면에서 가짜 PA는 전체 프로젝트를 열악한 빛으로 만들 수 있습니다.
사이버 보안
새로운 디지털 터치 포인트가 생성되는 경우 이론적으로 새로운 공격 옵션도 생성 할 수 있습니다. 예를 들어, QR 코드는 Ceavels에 의해 조작 될 수 있습니다 (이론적으로, 실제로는 내부 때문에 어렵습니다). 또는 누군가 AI를 "깎기"하거나 항목으로 개념에서 벗어나려고합니다. Galeria는 Verena가 제공된 데이터에만 액세스 할 수 있고 원치 않는 정보를 공개하지 않도록해야합니다. 사용자가 의도적으로 AI를 실제 주제에서 설득하려고 시도 할 수 있습니다. ChatGpt는 가능한 모든 질문에 대한 답을 생성하려는 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어 고객이 Verena에게 날씨 나 정치적 사물에 대해 물어보기 시작하면 시스템이 어떻게 반응하는지 흥미로울 것입니다. 최선의 경우 Verena는 정중하게 남아 있지만 구매에 관해서는 결정을 내리고 다른 주제를 숨기고 학대를 방지합니다.
직원 수락 및 롤러 변경
또한 자신의 직원이 베레나의 도입에 어떻게 반응하는지 과소 평가해서는 안됩니다. 한편으로, 조수는 일상적인 과제를 완화시킵니다. 반면에 일부 판매자는 성공적인 AI가 자신의 직업에 의문을 제기 할 것을 두려워 할 수 있습니다. Galeria는 Verena가 지원하는 도구이며 인간의 조언을 대체 할 수 없음을 분명히 전달해야합니다. 최선의 경우, 직원들은 Karl (앱)을 받아들이는 것을 좋아합니다. 그럼에도 불구하고, 좋은 훈련이 필요합니다. 인력은 새로운 시스템을 다루는 법을 배워야하고, 언제 개입 해야하는지, 그리고 Verena가 언제 대처할 수 있는지 이해해야합니다. 팀은 또한 수신 채팅 요청에 대한 책임이있는 사람에 대해 논의하여 아무도 중요한 신호를 간과하지 않도록해야합니다. 직원이 Verena를 무시하거나 성가신 추가 작업으로 간주하는 경우 위험이 있습니다. 그렇다면 서비스는 아무것도 얻지 못할 것입니다. 교육, 동기 부여 및 서비스 프로세스에 대한 새로운 지침이 필요합니다.
비용 편익 질문
마지막으로, 문제는 노력이 가치가 있는지 모든 기술 파일럿 프로젝트보다 중요합니다. AI 보조원의 개발 및 통합은 저렴하지 않습니다. AI 서비스, 앱 프로그래밍, 직원 용 장치, 유지 보수에 대한 라이센스는 비용이 많이 들었습니다. 따라서 Galeria는 Bonn의 파일럿 프로젝트가 측정 가능한 이점을 가져 오는지 정확히 측정 할 것입니다. 이로 인해 세탁 부서의 판매가 증가할까요? 고객이 더 많이 구매합니까, 아니면 더 자주 오나요? 긍정적 인 피드백과 낙태가 적습니까? 이 KPI가 설득력이있는 경우에만 시스템이 더 많은 지점에서 롤아웃 될 것입니다. 그렇지 않으면 좋은 시도로 머물 수 있습니다. 따라서 투자 수익률의 모든 노력에도 불구하고 충분히 높지 않을 위험이 있습니다. 예를 들어 소수의 고객만이 서비스를 사용하거나 권장 사항으로 인한 추가 판매가 낮게 유지되기 때문입니다. 따라서 프로젝트는 기술적으로 흥미 진진한뿐만 아니라 경제적으로 실행 가능해야합니다.
이러한 모든 과제는 무역 기술 도입에 신중한 계획과 구현이 필요하다는 것을 보여줍니다. Galeria는 한정 조종사 (지점의 부서)와 함께 롤아웃이 오기 전에 소규모로 테스트하고 배울 수있는 합리적인 경로를 선택했습니다. 이런 식으로, 치아 문제를 해결할 수 있으며 전체 체인에 영향을 미치지 않고 프로세스를 조정할 수 있습니다. 앞으로 몇 주와 몇 달은 고객과 직원이 Verena에 어떻게 반응하는지, 그리고 어디에서 재조정 해야하는지 보여줄 것입니다.
다른 소매 회사의 유사한 이니셔티브와 비교
탈의실을 디지털로 업그레이드한다는 Galeria의 아이디어는 혁신적이지만 역할 모델이 없으면 완전히 아닙니다. 실제로, 스마트 탈의실 개념과 AI 서비스를 가진 다양한 무역 회사는 쇼핑 경험을 향상시키기 위해 몇 년 동안 실험 해 왔습니다. 유사한 이니셔티브를 살펴보면 추세가 어떻게 나타나고 차이가있는 위치를 보여줍니다.
Adler Fashion Markets (독일, 2015)
패션 체인 Adler는 독일에서 "지능적인 탈의실"을 테스트 한 최초의 사람 중 하나였습니다. Erfurt의 지점에서 Adler는 RFID 기술과 터치 스크린을 갖춘 캐빈을 장착했습니다. 의류에는 RFID 칩이 제공되어 객실이 고객의 어떤 부분을 가져 갔는지 인식했습니다. 그런 다음 제품 정보를 각각의 의류 - 가격, 사용 가능한 크기, 색상 및 적절한 품목에 대한 조합 제안에 대한 화면에 표시했습니다. 또한 고객은 터치로 다른 크기를 요청할 수 있었으며 직원이 그에게 가져 왔습니다. 이 개념은 Galeria의 개념과 유사했지만 챗봇이없는 개념은 주로 자유 언어가 아니라 화면에서 선택하는 것입니다. 긍정적 인 반응에도 불구하고 지능형 객실은 Adler의 조종사로 남아있었습니다. 객실 당 하드웨어 비용이 높고 몇 년 전 제한된 수용으로 인해 우세하지 않았습니다.
Galeria Kaufhof (독일, 2007)
흥미롭게도 Galeria의 현재 프로젝트는이 방향으로 회사의 첫 번째 움직임이 아닙니다. 2007 년에 이미 카우 포프 (Kaufhof)로서 그 당시 메트로 그룹 미래의 매장 이니셔티브 (Metro Group Future Store Initiative-A Pilot)의 일환으로 RFID 커버 캐비닛 부서를 테스트 한 Essen 지점에서 조종사가 수행되었습니다. 마찬가지로 고객은 RFID 및 스크린을 통해 기사에 대한 정보를받을 수 있었고 서비스를 사용하여 대안을 가져옵니다. 이 초기 실험은 10 년이 넘는 10 년 전에 다시 관련성을 얻었습니다. 그러나이 기술은 당시에 훨씬 덜 성숙했습니다 (RFID는 패션 무역의 시작 부분에 있었고 터치 스크린은 비싸고 오늘날과 같은 것은 없었습니다). 이 프로젝트는 싱킹에서 다시 사라졌지만, 얻은 지식은 오늘날의 발전에 통합되어야했습니다.
Ralph Lauren & Oak Labs (미국, 2015 년부터)
프리미엄 부문에서 미국 패션 브랜드 랄프 로렌 (Ralph Lauren)은 몇 년 전 탈의실에서 첨단 미러로 센세이션을 일으켰습니다. Ralph Lauren은 Startup Oak Labs가 개발 한 New York Flagship Branch에 소위 "스마트 미러"를 설치했습니다. 이 거울은 처음에는 일반적인 대형 잠금 거울처럼 보이지만 통합 터치 스크린 기능과 RFID 리더가 있습니다. 작동 방식 : 객실로 가져온 의류는 거울에 의해 자동으로 인식됩니다 (라벨의 RFID를 통해). 직관적 인 메뉴 탐색은 Spiegel 디스플레이에 나타납니다. 고객은 객실의 조명 분위기를 바꿀 수 있으며 (일광 또는 저녁 조명을 시뮬레이션하고 복장이 어떻게 작동하는지 확인하기 위해) 터치로 다른 크기 또는 색상을 요청할 수 있습니다. 거울은 또한 권장 사항을 보여줍니다 ( "이 셔츠는 이러한 색상으로도 제공되며 바지는 잘 어울립니다."). 하이라이트는 또한 고객이 언어를 선택할 수 있다는 것이 었습니다. 예를 들어 국제 고객을 돕기 위해 표면이 스페인어 또는 중국어로 변경 될 수 있습니다. 도움을 요청하자마자 판매자에게 알리고 원하는 품목을 오두막으로 가져 왔습니다. 이 개념은 일반적인 프로세스 (거울 앞에서 시도)에 매우 원활하게 통합되어 고객에 의해 호평을 받았습니다. 그러나 비용은 높고 이러한 스마트 거울은 처음에는 몇 개의 주력 상점으로 제한되었습니다.
Mango & Vodafone (2020 년부터 스페인)
패션 영화 방식은 Vodafone과 협력하여 여러 지점에서 디지털 탈의실을 소개했습니다. "디지털 피팅 룸"이라는 지능형 거울이 사용되었습니다. 기능은 위와 유사합니다. RFID 칩은 의류, 제품 정보 및 믹스 앤 매치 팁을 거울 화면에 표시하고 고객은 직원에게 손가락으로 다른 크기/품목을 요청할 수 있습니다. Mango는 스마트 소매 개념을 발전시키기위한 전략의 일환으로 매장 에서이 기술을 더 광범위하게 출시 할 계획이었습니다. 특히 모든 데이터와 이미지를 스마트 폰의 고객에게만 표시하여 개인 정보 보호를 유지하기 위해 딜러는 객실에서 라이브 이미지를 얻지 못할 것입니다. 이 프로젝트는 딜러가 유럽 전역의 트렌드를 뛰어 넘어 증강 현실 및 네트워크 캐빈을 실험한다는 것을 보여줍니다.
아마존 스타일 스토어 (미국, 2022 년부터)
패션 공격으로 온라인 거대 아마존은 입원 환자 영역에서 혁신적인 접근 방식을 보여주었습니다. 2022 년 아마존은 로스 앤젤레스에 최초의 "아마존 스타일"매장을 열었습니다. 구매는 다음과 같이 실행됩니다. 고객은 해당 지역의 의류 당 하나의 사본 만 볼 수 있습니다. 좋아하는 경우 고객은 기사의 QR 코드를 Amazon 앱으로 스캔합니다. 앱에서 그는 시도하고자하는 크기/색상을 선택할 수 있습니다. 자동화 된 시스템은 백그라운드에서 선택한 모든 품목을 수집하고 개인 탈의실을 준비합니다. 앱을 통해 고객은 어떤 객실이 자유롭게 선택하자마자 자신의 선택을 할 것인지에 대한 정보를 얻게됩니다. 고객이 객실에 들어가면 선택한 모든 부품이 거기에 매달려 있습니다. 또한 캐빈에는 터치 스크린이 있습니다. Amazon의 AI는 개인화 된 제안을 제공합니다.이 제안은 여전히 고객을 좋아할 수 있습니다 (온라인 구매 행동과 현재 선택된 항목을 기반으로). 화면을 통해 추가 조각을 재정렬 할 수 있으며, 그 후 상점을 다시 검색하지 않고도 캐빈으로 빠르게 가져옵니다. 여기에는 챗봇이 없지만 Amazon의 개념은 KI를 사용하여 선호도를 인식하고 맞춤 룸을 개인화 된 권장 사항을위한 쇼룸으로 만듭니다. 이 옴니 채널 접근법 (앱과 상점의 링크)은 많은 관심을 끌었습니다.
Macy 's on-Call (미국, 2016)
다소 다른 예는 미국 제품 상점 체인 Macy 's의 주도였습니다. 일부 지점에서 Macy 's는 IBM Watson을 기반으로 모바일 AI 보조원을 테스트했으며 "통화 중"이라고 불렀습니다. 고객은 스마트 폰 브라우저를 통해 상점에서 특별 페이지를 호출하거나 SMS를 통해 링크를 요청하고 다음과 같은 질문을 입력 할 수있었습니다. 또는 "빨간 칵테일 드레스가 있습니까?" Watson Chatbot은 비즈니스 내의 지시 또는 간단한 제품 정보로 답변했습니다. 이 서비스는 대형 백화점에서 오리엔테이션을 촉진하고 간단한 FAQ를 커버하는 것을 목표로했습니다. 이 프로젝트는 흥미로운 선구자 였지만 한계를 보여주었습니다. 많은 고객들이 직원에게 직접 요청하는 것을 선호했으며 AI는 당시 오늘의 챗봇만큼 대화 할 수 없었습니다. 따라서 Macy의 통신은 제한된 테스트를 유지했으며 전반적으로 도입되지 않았습니다.
이 예는 두 가지를 보여줍니다. 첫째, 온라인 편의와 오프라인 경험 사이의 격차를 해소하는 소매점에서 광범위한 경향이 있습니다. Smart Mirror, RFID 또는 Chatbots-Many 접근 방식이든 고객은 온라인 쇼핑 (키워드 : "이 제품을 구입 한 고객도 ...에 관심이 있거나 실시간으로 가용성)에 익숙한 것처럼 지점에서 많은 정보와 편의성을 제공하는 것을 목표로합니다. 둘째, 다른 솔루션은 여전히 특허 레시피가 없음을 보여줍니다. 각 체인은 예산, 대상 그룹 및 상점 개념에 따라 조금 다르게 시도합니다. 스마트 폰 기반 챗봇 솔루션을 사용한 Galeria의 방식은 비교적 새로운 것이므로 많은 사람들이 내장 디스플레이 또는 고정 설치에 의존했기 때문입니다. 고객 martphone을 인터페이스 (QR 코드를 통해)로 사용하면 장점과 단점이 있습니다. 코로나에 따르면 저렴합니다 (비싼 미러 하드웨어는 필요하지 않음). QR 코드는 많은 사람들에게 친숙합니다. 반면에 고객은 자신의 장치를 적극적으로 사용해야합니다. Galeria는 이제 후자가 제공된 터치 스크린보다 더 잘 수신되는지 여부를 알게 될 것입니다.
미래의 전망과 가능한 추가 개발
Galeria의 Ki-Dress Project는 여전히 처음부터 시작되었지만 미래를 조사하고 있으며 그러한 솔루션이 장기적으로 어떤 잠재적으로 가질 수 있는지 보여줍니다. 본의 조종사가 성공하면 다양한 발전이 가능합니다.
더 많은 지점에서 롤아웃
가장 분명한 단계는 더 많은 Galeria 주택에서 Verena (및 Karl 앱)를 소개하는 것입니다. 아마도 큰 지점에서 먼저 큰 지점이나 많은 관광객이있는 사람들 (다국어가 특히 그려지는 곳)에서 점차 진행될 것입니다. 조금씩 백화점의 모든 패션 부서에는 QR 코드와 서비스가 장착 될 수 있습니다. 몇 년 안에 디지털 어시스턴트가 모든 Galeria 블레이드에서 발견되는 것은 정상 일 수 있습니다. Verena는 또한 다른 범위 지역으로 확장 될 수 있습니다 (예 : 스포츠 의류, 남성 패션 또는 어린이 부서). 다른 영역의 질문은 다소 다를 수 있지만 기본 기능 (크기 가용성, 기사 정보, 도움말)은 동일하게 유지됩니다.
기능의 확장
Verena는 시간이 지남에 따라 훨씬 지능적이고 다재다능해질 수 있습니다. 예를 들어, AI가 대화에서 배우는 것은 상상할 수 있습니다.이 질문은 특히 자주 자주오고 그 답변을 더욱 최적화합니다. Verena는 또한 Galeria 고객 계정에 연결할 수 있습니다. 일반 고객이 등록 된 경우 (예 : 고객 카드 번호 또는 앱 로그인), Verena는 이전 구매를 기반으로 개인화 된 권장 사항을 제공 할 수 있습니다 ( "작년에 구입 한 바지와 잘 어울립니다."). 독점 할인 쿠폰 또는 충성도 포인트는 채팅을 통해 사용을 홍보하기 위해 제공 할 수 있습니다.
기술적 인 관점에서 AI 어시스턴트는 텍스트 기반을 작업 할뿐만 아니라 음성 제어 작업을 수행 할 수있었습니다. 많은 사람들이 이제 Siri, Alexa & Co. 덕분에 조수를 목소리로 삼는 데 익숙합니다. 객실에 음성 인터페이스가 설치 될 것이라고 상상할 수 있습니다 (예 : 마이크/루쉬 시스템 또는 휴대폰 마이크로). "Verena, 나는 32의 크기 로이 청바지가 필요합니다." AI는 언어 요청을 텍스트로 변환하고 편집합니다. 이것은 훨씬 자연 스럽지만 데이터 보호 (캐빈의 마이크는 섬세하다)와 주변 소음에 대한 수요가 더 높습니다.
시각적 기술과 증강 현실
또 다른 흥미로운 경로는 AI를 이미지 처리와 연결하는 것입니다. 이미 오늘날 스마트 폰 카메라로 인식 할 수있는 앱이 있습니다. 앞으로 Verena는 스마트 폰 카메라 이미지를 사용하여 고객 피드백을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 거울 영화와 Verena 앞에서 자신을 촬영할 수 있습니다. "이 재킷은 어떻게 앉습니까?" - 비디오 분석을 바탕으로 AI는 다음과 같이 대답 할 수 있습니다. 그것은 여전히 많은 연구가 있지만 몇 년 안에 제외되지 않은 매우 진보 된 응용 프로그램 일 것입니다. AR은 또한 Verena가 바로 바꾸지 않고도 몸에 대체 색상이나 기사를 보여줄 수있게 할 수 있습니다. 빨간색으로 드레스를 입고 "파란색은 어떻습니까?" 휴대 전화 나 스마트 미러에서 시뮬레이션 된 파란색 변형을 볼 수 있습니다. 이러한 가상 리허설은 이미 온라인 쇼핑을 위해 개발 중입니다. 상점은 클래식 피팅을 추가 할 수 있습니다 (예 : 모든 것을 시도하기 전에 색상 선택을 빨리 만들기 위해).
탈의실 너머 : Verena는 오두막 밖에서 장기적으로 도움이 될 수 있습니다. AI가 쇼핑 할 때 열린 Galeria 앱을 통해 전체 지점에서 사용할 수 있다고 상상해보십시오. 그런 다음 고객은 "AlexanderPlatz의 지점 에이 모델도 있습니까?"와 같은 영업 영역에 대한 질문을 할 수 있습니다. 또는 "가정 용품 부서는 어디에서 찾을 수 있습니까?" - 준 집안을위한 디지털 컨시어지. 위치 기술 (상점의 스마트 폰 위치)과 함께 Verena는 비즈니스를 통해 귀하를 탐색 할 수 있습니다. "곧바로 가십시오. 신발 부서가 있습니다." 따라서 AI는 쇼핑 경험의 만능 조수가 될 것입니다.
또한 Verena의 대화 결과는 범위와 서비스를 개선하기위한 귀중한 데이터를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, Galeria는 어떤 크기가 가장 자주 수요가 있는지 (그리고 종종 누락 된 것 - 재고 관리 신호)를 배웁니다. 또는 종종 적절한 콤비를 요구하는 기사가 종종 묻습니다. 여기서는 범위 권장 사항을 도출 할 수 있습니다. 고객이 이와 같은 것을 표현하면 "기사 긁힘"과 같은 피드백도 수집 할 수 있습니다. 물론 이러한 채팅 데이터는 익명으로 평가되어야하지만 고객 트렌드를 인식하는 보물입니다.
Galeria의 파일럿 프로젝트는 일반적으로 업계에서 관찰 될 것입니다. 일이 잘되면 신호 효과가있을 수 있습니다. 다른 딜러, 특히 패션 하우스 또는 대형 섬유 체인은 비슷한 솔루션을 더 빨리 적응할 수 있습니다. AI 기술은 접근성이 높아지고 있으며 Chatt와 같은 서비스에는 소규모 회사가 자체 데이터 과학 팀없이 스마트 어시스턴트를 개발할 수있는 기회도 있습니다. 가까운 시일 내에 오늘날 금전 등록기 시스템을위한 표준 소프트웨어가있는 것과 유사하게 이러한 매장 내 보조원을위한 산업 전반의 표준 또는 플랫폼이 발생할 수 있습니다. 따라서 Galeria는 독일에서 개척자로 공연 할 기회가 있습니다. 동시에 회사는 개발이 역동적이기 때문에 유연성을 유지해야합니다. 오늘날 QR 코드의 챗봇은 5 년 안에 매우 다르게 보일 수 있습니다. 고객의 부가 가치에 중점을 두는 것이 중요합니다. 기술을위한 기술은 영구적으로 성공하지 못할 것이지만 실제 서비스를 제공하는 기술은 소매 업체를 지속 가능한 방식으로 바꿀 수 있습니다.
Bonn의 Galeria 파일럿 프로젝트는 클래식 쇼핑 문화와 최신 AI 기술을 결합합니다. 전통적인 집도 혁신적 일 수 있음을 보여주는 용감한 단계입니다. 고객은 탈의실에서 빠른 도움과 더 많은 정보를 직접 혜택을받을 수 있으며 직원은 일상적인 작업을 지원합니다. 물론 수락에서 기술적 인 미세 조정에 이르기까지 여전히 마스터해야 할 장애물이 여전히 있습니다. 그러나 Galeria가 Test Clever의 경험을 사용한다면 "Verena"는 매일 쇼핑 생활에서 새로운 표준의 시작 신호가 될 수 있습니다. 커튼이 그려 지 자마자 서비스가 끝나는 상점의 "죽은 코너"로 인해 탈의실은 디지털 대화의 장소가됩니다. 고객 이이 제안을 수락하는지 여부는 여전히 남아 있습니다. 어쨌든 소매의 미래는 이와 같은 프로젝트로 작성되었으며 Galeria는 현재 적극적으로 참여하고 있습니다. Galeria 나 다른 곳에서는 앞으로도 유용한 AI 조수를 더 자주 만나게 될 것이라는 많은 징후가 있으며 쇼핑은 좀 더 즐겁고 똑똑해질 것입니다.
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콘라드 울펜슈타인
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