Galerias E-Commerce-Erfolg mit KI-gesteuerter Personalisierung

Galeria setzte auf KPS als technischen Beratungs- und Implementierungspartner, mit einem Fokus auf Google Cloud-Technologien wie künstliche Intelligenz (KI), moderne Data Warehouses und dynamische Preisgestaltung.

Die Herausforderung
Galeria wollte das digitale Einkaufserlebnis mit personalisierten Produktempfehlungen optimieren. Die Herausforderung bestand darin, große Mengen an Nutzerereignissen, historischen Daten und Produktinformationen zu verarbeiten, um präzise, Algorithmus gesteuerte Signale für die Suche, Sortierung und direkte Empfehlungen zu generieren – und so das Nutzerengagement erheblich zu steigern.

Galeria steigert Umsatz mit dynamischer Preisanpassung

Die Herausforderung
Die jüngsten Fortschritte in der Preisgestaltungstechnologie eignen sich hervorragend für das umfangreiche und dynamische Produktsortiment von Galeria. Eine stärker automatisierte und damit aktive Preisstrategie würde die Marktanpassung verbessern und die Rentabilität steigern. 

Galeria: Datenprozesse optimieren mit BigQuery & Power BI

Die Herausforderung
Galeria musste Datenpipelines automatisieren und Prozesse über verschiedene Datenbanken hinweg optimieren. Die manuelle Erstellung von Berichten war jedoch ineffizient und inkonsistent. Diese Komplexität beeinträchtigte die Datenqualität und erschwerte es dem Unternehmen, zeitnahe, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

KI-gestützte Produktempfehlungen mit Vertex AI für GLOBUS Markthallen

Globus beauftragte KPS mit der Entwicklung eines Prototyps sowie der Implementierung einer KI-basierten Produktempfehlungs-Engine. Diese kombiniert Produktstammdaten mit Kaufdaten aus dem SAP Customer Activity Repository (CAR), das über das SAP Business Warehouse exportiert wurde.

Die Herausforderung
Globus stand vor der Herausforderung, personalisierte Produktempfehlungen bereitzustellen – insbesondere für unbekannte oder nicht registrierte Kunden. Das bestehende Empfehlungssystem war nicht auf individuelle Kundenpräferenzen abgestimmt, was zu allgemeinen Produktempfehlungen führte, die weder das Einkaufserlebnis verbesserten noch den Umsatz optimal steigerten.

Globus optimiert seinen IT-Support mit KI-gestützter Enterprise Search

Die Herausforderung
Globus stand vor einer wiederkehrenden Herausforderung im IT-Support: Viele Support-Anfragen waren ähnlich, doch Nutzer hatten Schwierigkeiten, relevante Dokumentationen zu finden, um Probleme eigenständig zu lösen. Dies führte zu einem hohen Volumen an First-Level-Support-Tickets. Das Ziel war es, die Arbeitslast zu reduzieren, indem ein intelligentes Suchtool präzise Antworten auf Basis integrierter Daten liefert.

Toolport nutzt KI für die Optimierung der Produktempfehlungen mit Vertex AI

Toolport beauftragte KPS als technischen Beratungs- und Implementierungspartner, um die Möglichkeiten von Google Cloud – darunter KI, modernes Data Warehouse und dynamische Preisgestaltung – optimal zu nutzen.

Die Herausforderung
Toolport wollte Cross-Selling-Potenziale ausschöpfen und die Produktsuche durch KI-gestützte, personalisierte Empfehlungen verbessern. Ziel war es, ein KI-basiertes Empfehlungssystem als Prototyp zu entwickeln, das mithilfe historischer Produkt- und Kundendaten A/B-Tests durchläuft und so seine Effektivität belegt.

Koelnmesse optimiert Marketing mit integrierter Datenplattform

Die Herausforderung
Um eine konsolidierte Datenbasis zu schaffen, integrierte die Koelnmesse verschiedenste Datenquellen – darunter SAP ERP, externe Plattformen sowie Customer-Experience-Daten (CX). Ziel war es, eine zentrale Sicht auf alle Informationen zu ermöglichen. Angesichts von über 80 durchgeführten Messen musste die Lösung auf die individuellen Anforderungen der jeweiligen Events zugeschnitten sein. Gleichzeitig sollte sie die kanalübergreifende Auswertung der Marketingmaßnahmen verbessern, um Budgets gezielter einzusetzen und die Performance messbar zu steigern.

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Die Lünendonk-Studie in Zusammenarbeit mit KPS gibt umfassende Einblicke

Laut der Studie* sehen im Jahr 2024 bereits 47 % der befragten CIOs eine hohe Relevanz in generativer KI. Mit Blick auf 2027 glauben sogar 60 % an einen hohen Business Impact, insbesondere in Bereichen wie IT-Operations, Dokumentenverarbeitung und Dokumentation von Wissen. Gleichzeitig setzt sich die Studie intensiv mit den Risiken auseinander, die mit der Einführung von generativer KI verbunden sind. Klare Richtlinien und eine verantwortungsvolle Implementierung sind unerlässlich, um Datenschutzverletzungen und Sicherheitsprobleme zu vermeiden. 

*Befragt wurden 150 IT- und Business-Führungskräften aus deutschsprachigen Unternehmen und Behörden. Die befragten Branchen umfassen produzierendes Gewerbe, Handel, Energiesektor, Healthcare, Automobilindustrie, Banken, Versicherungen und den öffentlichen Sektor. Die untersuchten Unternehmen setzen sich aus 12 % mittelständischen Unternehmen (50-250 Millionen Euro Umsatz), 50 % gehobenem Mittelstand (250 Millionen bis 1 Milliarde Euro Umsatz) und 38 % Großunternehmen (über 1 Milliarde Euro Umsatz) zusammen.