发表于：2025年3月6日 /更新，发表于：2025年3月6日 - 作者： Konrad Wolfenstein
部门连锁加勒里亚和BütemaAG测试BONN分支图像更衣室的AI助理“ Verena”：BütemaAgAG
加勒里亚的飞行员项目：更衣室的AI协助
明智的购物：测试中的加勒里亚的数字更衣室
加勒里亚（Galeria）的新购物体验：传统的加勒里亚百货公司连锁店正在打破新的地面，为您的客户提供现代的购物体验。在当前的试点项目中，该公司在更衣室测试了基于AI的数字服务的使用。具体而言，这意味着，在波恩的加勒里亚分支机构的选定更衣室中，一个名为“ Verena”的人工智能在尝试服装时会支持客户。最初听起来未来派的内容应该已经改善了服务并使购物更舒适。但是，为什么加勒里亚（Galeria）开始这项实验，该技术如何在其背后起作用，以及与之相关的机会和风险呢？本文重点介绍了项目的背景，聪明的更衣室的技术细节，对客户的优势，可能的挑战和零售类似计划的示例 - 并展现了未来。
适合：
背景：加勒里亚创新课程
加勒里亚（以前是Galeria Karstadt Kaufhof）是德国最大的百货商店连锁店，全国约有80个分支机构。该公司具有悠久的传统，但像许多经典百货商店一样，在线购物时代重塑自己并改变了客户需求的挑战。近年来，加勒里亚州受到经济压力，甚至不得不经过分支机构的关闭和减少破产。在这个困难阶段之后，该公司现在记录了更好的数字，并正在努力使其概念现代化并适应当前的市场需求。
这种重组的一个核心部分是在销售点上投资数字创新。加勒里亚（Galeria）希望提高分支机构的吸引力，并在新技术中提高固定贸易。客户应该有理由有意识地来百货商店，而不仅仅是在线购买。特别是，在线零售商无法提供的现场购物体验应进行升级。在这种情况下，可以在更衣室中看到带有AI的试点项目。加勒里亚（Galeria）希望产生双重效果：一方面，分支机构中的客户应该感到实际的附加值并喜欢回来。另一方面，该技术可以通过自动回答常规问题来缓解员工。简而言之，加勒里亚（Galeria）依靠销售室中的人工智能来提高服务质量，同时提高商店的效率。该试点项目是加勒里亚（Galeria）希望在传统与现代性之间建立平衡行为的更全面的数字化策略的一部分。
更衣室中的AI支持服务：“ Verena”如何工作？
试点项目的核心是AI助手“ Verena”，该助手是专门用于更衣室的。 Verena是一项数字服务，聊天机器人可以通过客户的智能手机来达到。对于用户而言，技术实施非常容易：QR码已附加到Bonn Galeria分支的更衣室。作为客户，如果您使用智能手机的相机扫描此代码，则打开聊天接口，您可以直接与Verena通信。不必安装附加的应用程序 - 所有内容都可以在手机的浏览器窗口中舒适地运行。
Verena基于先进的AI技术。在背景中，助手使用语音模型（根据Galeria，此处使用Chatt Technology），以了解自然语言的用户条目并产生合适的答案。亮点：您可以提出Verena普通问题或提出请求，就好像您正在与卖方聊天一样。例如：“您还将这件上衣更大吗？”或“这件衣服也是蓝色的吗？”。 Verena认识到请求背后的意图，并使用存储的数据库和服务来提供帮助。
Verena提供哪些特定功能？数字助理可以包括：
呼叫项目信息
Verena提供了有关刚刚尝试过的文章的详细信息。这可以是有关材料和护理的价格，信息或可用尺寸和颜色的价格。客户不必搜索标签或询问销售人员 - 与Verena进行简短的聊天就足够了。
检查可用性
如果您想尝试以不同尺寸或颜色的文章，Verena可以立即查看该版本是否在商店中有库存。 AI访问Galeria的商品管理系统。例如，在几秒钟内，客户就会学会：“裤子也有40和42的尺寸。尺寸42库存。”
推荐合适的物品
Verena也充当购物风格。 AI能够就已测试商品的配件或组合发出建议。例如，如果有人尝试了一件衣服，Verena可能会建议：“这款黑色开衫，我们也可以在我们的范围内。”还是“您想用合适的皮带将外观弄清楚吗？我会有一个建议。这些建议基于预定义的分类逻辑（例如，哪些文章属于哪些文章），也可能基于AI分析其他客户购买的东西。因此，助手不仅应该提供帮助，而且应该激发灵感 - 类似于人类卖方，他汇集了一套完整的服装。
销售员工致电
一个特别实用的特征是销售人员的整合。如果客户需要AI不能单独交付的东西（例如机舱中的不同服装），她可以直接通过Verena请求帮助。在聊天界面中，有一个选项或请求，例如“寻求帮助”。如果您单击此（或在聊天中写入），请立即将信号发送给此更衣室中所需的销售团队。
Verena（客户端）和员工之间的通信通过一个称为“ Karl”的单独应用程序运行。 Karl是Galeria在该项目中介绍的员工应用程序。您可以想象Karl是Verena的对应者 - 当Verena与客户聊天时，Karl与业务中的卖家建立了联系。如果Karl收到询问（例如“客户3想尝试Mize M大小”），则立即通知负责任的员工。该消息出现在您的服务智能手机上，包括相关信息，例如文章号，所需的大小或颜色。 Karl应用程序提供了销售人员的实用功能来快速反应：它显示了所需文章的库存和价格，甚至可以提供有关该零件是否可以挂在另一层或储藏室的信息。因此，员工为仓库省下了前进的道路 - 感谢Karl，她已经提前知道了。
一旦员工接管该请求，您还可以向客户提供该应用程序的简短反馈：“我将42号尺码带到机舱。”此消息直接出现在Verena的聊天中，因此客户被告知有帮助。有趣的是，Karl确保每个请求仅由员工编辑 - 一旦某人做出反应，该任务就会标记为“处理”，并且不再为其他团队成员展示。这样可以防止两名员工不小心编辑相同的请求，否则会有混乱。
从技术上讲，Verena背后的聊天机器人接口，数据连接和AI语言模型的组合。 AI被“馈送”带有必要的产品数据和规则。例如，Verena知道产品目录，尺寸运行，颜色名称和当前库存。现在询问客户的东西，解释AI模型该请求，并将正确的事实从数据库中提取出来，以提出确切的答案。使用chatt技术意味着答案是用自然语言提出的，而不是表现出僵硬和不可避免的。因此，Verena可以给出友好的答案，而不是诸如“ M size M：是的，可用”之类的裸露信息：“我有个好消息 - 上衣也有库存。您想尝试吗？我可以要求某人带他们去。这样的声音应该给人留下深刻的印象，即您真正与有用的卖家聊天。
盖特整合的另一个优点是多语言主义。 Verena不仅限于德语。说小德语的顾客可以简单地用他们喜欢的语言写作 - 无论是英语，法语还是俄语还是土耳其语。 AI以相同的语言了解请求和答案。对于一个有国际观众的城市的盖利亚（Galeria）在波恩（Bonn）的分支机构，这是一个很大的优势：尽管语言障碍，游客或外籍人士可以轻松在当地分支机构购物。即使销售人员没有涵盖现场的所有语言，Verena也可以缩小此差距。在后台，卡尔仍将用德语（或统一语言）表示请求，以便员工知道该怎么做 - 翻译由AI接管。
为了吸引客户对新报价的关注，加勒里亚（Galeria）已在波恩分支机构安装了其他信息。例如，在妇女洗衣部门的入口区域中，有一个数字信息显示（LED海报），它以友好的漫画人物（风格化的“ Verena”）指出了新服务：“您好，我是Verena。我可以在更衣室帮助您 - 尝试一下！还可以直接在更衣室的标志或显示简短的指南中显示：“只需扫描QR码并提出问题！”这样可以确保尽可能多的客户了解数字助手的存在并找到开始。
总而言之，技术过程的工作如下：客户扫描代码 - \>与Verena打开 - \> ki理解并回答或提醒员工-Fimplayee-fighlene App Karl Karl协调人类的帮助。该系统结合了数字世界的优势（速度，信息，机舱全天可用性）和住院贸易的优势（专家卖家的个人服务）。这是人类和机器如何在零售中携手合作以创造更好的整体体验的一个例子。
客户的优势和购物体验
更衣室中的AI服务集成为客户提供了许多优势，并使购买更加愉快，效率更高。这是试点项目承诺的最重要的点：
舒适
客户不再需要窥视机舱，或者尝试尝试获得不同的尺寸。 Verena承担了此任务 - 扫描和几下单击，并随时随地提供帮助。消除了烦人的来回或在机舱前等待。尤其是在大型百货商店中，到达免费卖方或仓库的方式可能很长。 AI缩写节省了时间和精力。
即时信息
尝试时经常出现问题 - “那又是多么昂贵？”，“这也是红色吗？” - 可以立即回答。客户可以快速访问产品信息，而无需破译标签或必须等待卖方。这提高了透明度：您立即了解价格，材料或护理说明，并可以决定更多知识。
机舱中的更多选择
请求其他尺寸或颜色的可能性增加了与适当的文章离开机舱的机会。通常，客户不会购买任何东西，因为尺寸不合适，也没有其他手。 Verena确保立即提供替代选项。这提高了满意度 - 您会发现真正适合的东西 - 最终也为加勒里亚（Galeria）带来了销售机会。
个人建议和灵感
尽管Verena没有人类的时尚泥，但她可以提出个性化的建议。 AI建议合适的物品补充服装。结果，客户可能会发现他没有想到的产品 - 类似于一个好卖家，他说：“顺便说一句，我会有一条关于裤子完美和谐的腰带。”这些额外的灵感可以丰富购物体验，并为客户提供全面建议的感觉。
酌处权和安慰
有些人不愿积极寻求业务帮助 - 无论是出于害羞，语言障碍还是在附近没有卖方。 Verena降低了抑制阈值：匿名您可以在不被观察到的情况下输入问题。在敏感部门（例如洗衣部门）中，这可能是令人愉快的，例如，如果有人对适合或可用性有疑问，他们不愿意在商店中询问。私人机舱中的数字通信为客户的控制和隐私提供了。
多语言服务
如前所述，用不同语言说话的能力是一个很大的优势。游客，外国学生或外籍人士可以在不误会语言障碍的情况下使用全方位服务。这对这个客户群体感到非常感谢，并可以使Galeria成为国际客户友好的百货商店的声誉。
连续性和内存功能
由于Verena是一项数字服务，因此他也可以从透视图上连接到客户帐户（前提是客户想要）。可以想象的是，AI记得的是客户喜欢或最终尝试的东西。因此，Verena可以在以后的访问中更具体地帮助（“最后一次38尺寸很合适，这次我应该再带38次吗？”）。您还可以为自己保存聊天课程，以便以后在网上购买。此类功能并不全都存在于飞行员中，而是显示旅程可以去向的地方。
卖方视图和间接受益于客户的公司也有优势。销售员工可以更有效地工作：您确切地知道哪个机舱需要什么，并且一轮可能有几个愿望（例如，在前往仓库的途中要求两种尺寸）。这减少了双方的闲置和挫败感。此外，员工可以将他们的咨询时间用于需要真正个人建议的人，而AI则接管了常规问题（价格，大小，颜色？）。理想情况下，这会创造一个更好的工作环境：减少搅动，更简单的问题答案 - 相反，是集中的建议，在这里。满意的卖家反过来显得友好，这改善了所有客户的购物体验。
最后但并非最不重要的一点是，加勒里亚（Galeria）提出了这样的提议，即住院贸易可以是现代和创新的。技术先驱的图像对于有点尘土飞扬的百货商店连锁店很有价值。如果所有人的Galeria提供这样的数字助手，顾客，尤其是年轻人，可能会感到惊喜。这可以吸引新的客户群体或至少确保对话（“您已经尝试了Galeria的AI刀片吗？”）。总体而言，该计划有助于使商店购物更具吸引力的服务，速度以及对精通技术客户的某些娱乐因素。
适合：
挑战和技术风险
尽管听起来很有希望，但加勒里亚必须牢记这个试点项目的挑战和风险。新技术很少是完美的 - 以下是一些可能至关重要的方面：
与所有客户接受
百货商店的客户非常多样化。并不是每个人都立即感到自愿在更改和与AI聊天时拔出智能手机。年长的客户或技术消费可能会害怕接触或不认识附加值。您可能更喜欢使用经典的“窗帘呼叫”：“对不起，您能给我带来更大的尺寸吗？”因此，加勒里亚（Galeria）必须观察Verena的实际使用程度。可以有一些培训需求，例如，卖家正在积极地指出：“您知道如果需要的话，您可以通过QR码致电我们吗？”是否值得投资是至关重要的因素。如果许多QR码保持不锁定，则必须重新考虑该概念或不同地应用。
技术可靠性
没有什么比技术在关键时刻失败时更糟糕的了。更衣室中的不稳定的WLAN连接，服务器故障或软件错误可能使该服务无法使用。尝试Verena，然后等待几分钟或查看错误消息的客户比热情更沮丧。因此，加勒里亚必须确保基础架构是可靠的：足够的手机接收或小屋中的WI，快速后端系统和失败的安全AI平台。可以在飞行员手术中确定这种儿童疾病。然而，始终存在技术正在罢工的剩余风险 - 在这种情况下，需要“计划B”（换句话说：提供足够的员工来介入）。
数据质量和AI准确性
Verena仅与她可用的数据一样聪明。例如，如果系统中的库存是错误的（经典问题：“那里的一件”仍在系统中，但已经出售并没有被预订），则AI可能会错误地承诺可用性，而实际上并未给出。这种差异将使客户失望并减少对服务的信任。 AI还必须提供正确的答案 - Chatgpt在语言一代中非常有力，但也可以犯错或“幻觉”。 Galeria和Bütema（技术合作伙伴）必须仔细训练和测试系统，以便Verena不会花费错误的产品信息或提出荒谬的建议。 AI的答案应精确且有用，否则用户会感到烦恼。这里需要恒定的质量控制，尤其是在开始时。可能有一些询问Verena无法回答的问题必须自动转发给真正的员工，以避免犯错误。
数据保护和隐私
一旦数字服务发挥作用，德国就会出现数据保护。客户必须能够相信他们与Verena的互动不会被滥用。聊天课程（如果保存下来）通常不包含高度敏感的数据（通常只要求尺寸，价格等），例如，购买投影仪或可能值得保护的个人评论。加勒里亚必须透明地沟通，数据收集以及如何使用。如果聊天是匿名或暂时存储的，除非客户同意更多（例如，与客户帐户链接以获取以后的报价），这是理想的选择。 AI平台（CHATGPT）还提出了问题：客户输入是否发送给美国服务器？对应于GDPR的过程？在这里，IT部门将不得不仔细观察。在数据保护方面的人造PA可能会使整个项目陷入贫困。
网络安全
在创建新的数字接触点的地方，理论上也可以创建新的攻击选项。例如，可以通过ceavels来操纵QR码（从理论上讲，在实践中很难，因为内部）。或者有人试图“切碎” AI或用条目摆脱概念。加勒里亚应确保Verena只能访问提供的数据，并且不会透露任何不需要的信息。可以想象，用户故意试图劝阻AI脱离实际主题 - ChatGpt以想要为每个可能的问题提供答案而闻名。例如，如果客户开始向Verena询问天气或政治事物，那么系统的反应将很有趣。在最好的情况下，Verena仍然有礼貌，但在购买并隐藏其他主题以防止虐待时确定。
员工的接受和滚筒更改
还不应该低估自己的员工对Verena的引入。一方面，助手使您减轻了常规任务，另一方面，一些卖家可能会担心成功的AI质疑他们的工作。加勒里亚必须清楚地表明，Verena是支持人类建议的工具。在最好的情况下，员工喜欢接受Karl（该应用程序），因为他们意识到这是他们的日常工作。但是，必须进行良好的培训：劳动力必须学会处理新系统，并了解何时干预以及何时可以应付。团队还必须讨论谁负责传入的聊天请求，以便没有人忽略重要信号。一个风险是，如果员工忽略Verena或认为这是一个令人讨厌的其他任务 - 那么该服务将一无所获。这里需要培训，动机甚至服务过程的新准则。
成本效益问题
最后，问题高于每个技术试点项目是否值得。 AI助手的发展和整合并不便宜。 AI服务，应用程序编程，员工的设备，所有此类维护的许可证。因此，加勒里亚将准确衡量波恩的试点项目是否带来可衡量的优势：这将增加洗衣部门的销售？客户会购买更多还是更频繁地来？有积极的反馈和堕胎少吗？只有这些KPI令人信服时，系统才会在更多的分支机构上推出。否则，它可能会持续不错。因此，尽管投资回报率的所有努力，但没有足够高的风险 - 例如，因为只有少数客户使用该服务，或者因为建议造成的额外销售仍然很低。因此，该项目在经济上必须是可行的，不仅在技术上令人兴奋。
所有这些挑战表明，贸易中的技术介绍需要仔细的计划和实施。由于有限的飞行员（分支机构的部门），加勒里亚（Galeria）选择了一条合理的测试和学习途径，然后在推出之前进行小规模学习。这样，可以解决磨牙问题，并在不影响整个链的情况下进行调整。接下来的几周和几个月将显示客户和员工对Verena的反应 - 以及您可能需要重新调整的地方。
与其他零售公司的类似举措进行比较
加勒里亚（Galeria）数字升级更衣室的想法是创新的 - 但没有榜样，但并非完全没有榜样。实际上，拥有智能更衣室概念和AI服务的各种贸易公司已经尝试了几年以改善购物体验。看看一些类似的举措表明趋势是如何出现和存在差异的地方：
阿德勒时装市场（德国，2015年）
时装连锁店阿德勒（Adler）是德国最早测试“智能更衣室”的人之一。在Erfurt的一个分支机构中，Adler为Cabins配备了RFID技术和触摸屏。为衣服提供了RFID芯片，以便机舱认识到客户的哪一部分。然后将产品信息显示在屏幕上的各自服装 - 价格，可用尺寸，颜色，甚至是合适物品的组合建议。此外，客户还可以通过触摸要求其他尺寸，然后由工作人员带给他。这个概念与加勒里亚的概念相似，但是没有聊天机器人：互动主要是关于在屏幕上选择，而不是关于免费语言。尽管有积极的反应，但聪明的小屋仍然是阿德勒的飞行员。它还没有盛行（当时） - 大概是因为几年前每个机舱的硬件成本很高，并且几年前的接受度有限。
Galeria Kaufhof（德国，2007年）
有趣的是，加勒里亚当前的项目并不是公司朝这个方向上的第一步。作为Kaufhof的2007年，作为Metro Group Future Store Initiative A Intiative-A Pilot的一部分，在Essen分支机构进行了测试。同样，客户能够通过RFID和屏幕接收有关文章的信息，并使用该服务带来了替代方案。这项早期的实验表明，在此之前，现在再次获得了相关性。但是，当时这些技术甚至不那么成熟（RFID在时装贸易方面，触摸屏价格昂贵，今天没有这样的）。该项目在沉没中再次消失，但是所获得的知识应该纳入当今的发展中。
Ralph Lauren＆Oak Labs（美国，2015年）
在高级领域，美国时装品牌拉尔夫·劳伦（Ralph Lauren）在几年前在更衣室中的高科技镜子引起了轰动。拉尔夫·劳伦（Ralph Lauren）在纽约旗舰店中安装了所谓的“智能镜子”，该分支是由启动橡树实验室（Startup Oak Labs）开发的。这些镜子最初看起来像普通的大型锁定镜，但具有集成的触摸屏功能和RFID读取器。其工作原理：带入机舱的衣服会自动被镜子（通过标签上的RFID）识别。然后，直观菜单导航出现在Spiegel显示屏上：客户可以更改机舱中的照明情绪（以模拟日光或晚上的灯光，看看服装的工作原理），并通过触摸要求其他尺寸或颜色。镜子还显示了建议（“这件衬衫也有这些颜色，看，裤子可以很好地搭配。”）。亮点也是客户可以选择语言 - 例如，可以用西班牙或中文更改表面来帮助国际客户。您在要求帮助时，卖方就会通知卖方，并将所需的物品带到机舱。这个概念受到客户的好评，因为它非常无缝地集成到通常的过程中（在镜子前尝试）。但是，成本很高，此类智能镜子最初仅限于几家旗舰店。
芒果和沃达丰（西班牙，从2020年起）
时尚电影的方式与沃达丰合作，在几个分支机构中引入数字更衣室。使用了一个称为“数字贴合室”的智能镜子。该功能与上述功能相似：RFID芯片确定了镜子屏幕上显示的衣物，产品信息和混合匹配技巧，客户可以通过手指向员工询问其他尺寸/物品。芒果计划在其商店中更广泛地推出这项技术，这是推动智能零售概念向前发展的策略的一部分。在这里特别宣传的是，所有数据和图像只能在他的智能手机（如果夫妻夫妻中）向客户显示以保持隐私 - 经销商不会从机舱中获取实时图像。该项目表明，经销商还越来越努力，并尝试增强现实和网络的小木屋。
亚马逊风格商店（美国，2022年）
在线巨头亚马逊凭借其时尚进攻，还展示了住院区的创新方法。 2022年，亚马逊在洛杉矶开设了第一家“亚马逊风格”商店，这是一家由数字技术支持的服装店。购买类似：客户在该地区的每件衣服中只看到一份副本。如果喜欢的话，客户将使用Amazon应用程序扫描文章的QR码。在应用程序中，他可以选择要尝试的大小/颜色。自动化系统在后台收集所有选定的项目，并准备个人更衣室。通过应用程序，将在免费的一旦免费选择他的选择。如果客户进入机舱，则所有选定的零件都挂在那里。此外，机舱中还有一个触摸屏：亚马逊的AI在上面提出了个性化建议，它仍然可以像客户一样（基于他的在线购买行为和当前选择的项目）。您可以通过屏幕重新订购其他部件，然后将其快速带到机舱，而无需再次搜索商店。尽管这里没有聊天机器人，但亚马逊的概念使用Ki来识别偏好，并使配件室成为个性化建议的陈列室。这种全渠道方法（应用程序和商店的链接）引起了很多关注。
梅西百货公司的呼叫（美国，2016年）
一个有些不同的例子是美国商品商店连锁店梅西百货公司的倡议。在某些分支机构中，梅西百货（Macy's）根据IBM Watson进行了一名移动AI助手的测试，他们称其为“通话”。客户能够通过智能手机浏览器（或通过SMS请求链接）在商店中拨打特殊页面并在此键入问题，例如：“我在哪里可以找到男士鞋？”或“你有红色鸡尾酒连衣裙吗？”。 Watson Chatbot用业务或简单产品信息中的指示回答。这项服务旨在促进大型百货商店的方向并涵盖简单的常见问题。该项目是一个有趣的先驱，但也显示了限制：许多客户更喜欢直接询问员工，而AI当时不像今天的聊天机器人那样有能力进行对话。因此，梅西百货（Macy）的待命仍然是有限的测试，并且没有全面引入。
这些示例说明了两件事：首先，零售业有一个广泛的趋势，可以缩小在线舒适度和离线体验之间的差距。无论是通过Smart Mirror，RFID还是聊天机器人 - 许多方法，都旨在为客户提供与在线购物中习惯的分支机构中尽可能多的信息和便利性（关键字：“购买此产品的客户也对...也很感兴趣...”或实时可用性）。其次，不同的解决方案表明仍然没有专利食谱。每个连锁店的尝试略有不同，具体取决于预算，目标群体和商店概念。使用基于智能手机的聊天机器人解决方案的加勒里亚（Galeria）的方式相对较新，因为到目前为止，许多人都依靠内置显示器或固定安装。使用客户martphone作为接口（通过QR码）具有优势和缺点：它更便宜（不需要昂贵的镜像硬件），根据Corona的说法，许多人熟悉QR码；另一方面，它要求客户积极使用自己的设备。 Galeria现在将找出后者是否比提供的触摸屏更好。
未来的前景和可能的进一步发展
加勒里亚（Galeria）的Ki-dress项目仍在开始，但研究未来显示了这种潜在解决方案从长远来看。如果波恩的飞行员成功，则可以想象各种进一步的发展：
推出更多分支
最明显的步骤是将Verena（和Karl App）引入更多的Galeria房屋。可能会逐渐进行，首先是在大型分支机构或大部分游客的人（尤其是多种语言）。部门商店中的所有时装部门都可以逐渐配备QR码和服务。几年后，在每个加勒里亚刀片中都可以找到数字助手可能是正常的。 Verena还可以扩展到其他范围，例如运动服，男士时尚或儿童部门 - 无论您发生在哪里。其他领域的问题可能会有所不同，但是基本功能（尺寸可用性，文章信息，帮助）保持不变。
功能的扩展
随着时间的流逝，Verena可能会变得更加聪明，更通用。例如，可以想象，AI从对话中学到的问题特别经常出现，并进一步优化了其答案。您还可以将Verena连接到Galeria客户帐户：如果已注册常规客户（例如客户卡号或应用程序登录），Verena可以根据先前购买的个性化建议（“您尝试的上衣与您去年从我们购买的裤子都非常适合。”）。也可以通过聊天来提供独家折扣优惠券或忠诚度点以促进使用。
从技术的角度来看，AI助手不仅可以基于文本的工作，而且可以进行语音控制。由于Alexa＆Co。Siri，许多人现在习惯于语音助手。可以想象将在机舱中设置语音接口（例如麦克风/郁郁葱葱的系统或通过手机微型），以便客户可以说：“ Verena，我需要这些尺寸32的牛仔裤。” AI会将语言请求转换为文本并编辑。这将是更自然的，但是它对数据保护的需求也更高（小木屋中的麦克风是微妙的）和环境噪声。
视觉技术和增强现实
另一个令人兴奋的路径是AI与图像处理的连接。今天已经有一些应用程序可以通过您面前的智能手机相机识别，或者吸引了用户虚拟服装（AR滤镜）。将来，Verena可能能够使用智能手机摄像头图像给客户反馈：例如，您可以在镜子胶片和Verena面前拍摄自己：“这件夹克如何坐着？” - 根据对视频的分析，AI可以回答：“肩膀看起来有点狭窄，也许一种尺寸会更舒适。”那将是一个非常高级的应用程序，仍然有大量的研究，但在几年内没有被排除在外。 AR还可以使Verena实际上可以在体内显示其他颜色或文章，而无需改变：您穿着红色的衣服，要求“蓝色呢？”在手机或智能镜中，您可以看到模拟的蓝色变体。此类虚拟彩排已经开发用于在线购物商店的商店，您可以添加经典的配件（例如，在尝试所有内容之前快速进行颜色选择）。
除了更衣室之外：Verena在机舱外的长期内也可能会有所帮助。想象一下，AI可以通过Galeria应用程序在整个分支机构中使用，您在购物时开放。然后，客户可以在销售领域提出问题，例如“我们还在Alexanderplatz的分支机构中有这种模型吗？”或“在哪里可以找到家庭用品部？” - 准整体房屋的数字礼宾。结合位置技术（商店中的智能手机位置）结合使用，Verena可以通过您的业务进行导航：“直接向前走，然后右 - 鞋类部门。”因此，AI将成为购物体验的全方位助手。
此外，Verena聊天的发现可以提供有价值的数据以改善范围和服务。例如，加勒里亚（Galeria）学习了最常见的大小（也许经常缺少的大小），这是库存管理的信号）。或通常要求哪些文章进行合适的组合 - 您可以在这里提出范围建议。也可以收集诸如“文章划痕”之类的反馈，如果客户表达了类似的内容。当然，必须对此类聊天数据进行匿名评估，但它们是识别客户趋势的宝藏。
总体而言，加勒里亚的试点项目可能会在该行业中观察到。如果一切顺利，它可能会产生信号效果：其他经销商，尤其是时尚房屋或大型纺织链 - 可以更快地调整类似解决方案。人工智能技术变得越来越易于使用，查特（Chatt）等服务也有较小的公司有机会在没有自己的数据科学团队的情况下开发智能助手。在不久的将来，可能会出现此类店内助手的整个行业标准或平台，类似于现金注册系统的标准软件。因此，加勒里亚有机会在德国担任先驱。同时，公司必须保持灵活性，因为开发是动态的：QR码的聊天机器人在五年内看起来可能非常不同。重要的是，重点仍然是为客户增加价值。为了技术的利益，技术不会永久成功 - 但是提供真实服务的技术可以以可持续的方式改变零售商。
波恩的加勒里亚试点项目将经典购物文化与最新的AI技术相结合。这是一个勇敢的步骤，应该表明传统房屋也可以是创新的。客户从更衣室中的快速帮助和更多信息中受益，在日常任务中，员工得到了支持。当然，从接受到技术罚款，仍然有一些障碍可以掌握。但是，如果加勒里亚（Galeria）巧妙地利用测试中的经验，“ Verena”可能是日常购物生活中新标准的开始信号。更衣室 - 到目前为止，商店里经常有一个“死角”，在窗帘被绘制后立即结束，在那里，更衣室成为了数字对话的地方。客户是否接受此优惠还有待观察。无论如何，零售的未来都是由这样的项目编写的 - 现在，加勒里亚正在积极参与。有许多迹象表明，我们将来会更经常见到这样有用的AI助手，无论是在加勒里亚还是其他地方，购物都会变得更加愉快，更聪明。
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