Entwurf eines intelligenten Bestellsystems und Kundenerlebnisses für den Süßwarenladen Kamand

Markentyp: Süßwarenladen und Konditorei
Markenname: Kamand
Netanik-Dienste: Künstliche Intelligenz, Bestellautomatisierung, Kundenerlebnis, intelligente Systeme usw SEO lokal

Technischer Leiter für Infrastruktur und Standort: Navid Zamani

Projektmanager und Grafikdesigner: Sohail Motaghinia

Intelligentes Bestellsystem für den Süßwarenladen Kamand

„Kamand“ war ein Süßwarenladen, der sich auf frische Produkte, Kuchen für besondere Anlässe, handgemachte Süßigkeiten und Sonderbestellungen konzentrierte. Da die Anzahl der Kunden und die Vielfalt der Bestellungen zunahmen, war ein regelmäßigerer Prozess zur Verwaltung der Kundenbeziehungen erforderlich. Ein erheblicher Teil der Bestellungen ging über Anrufe, Messenger und soziale Netzwerke ein, was dazu führte, dass Kundeninformationen, Lieferzeit, Produkttyp und Bestelldetails auf verschiedene Kanäle verteilt waren. Es ging nicht nur darum, eine Bestellung aufzugeben; Der Kunde erwartete, dass er schnell Produktanfragen stellen, ein passendes Angebot einholen und seine Bestellung ohne langes Hin und Her abschließen kann. Netanik für ein Lasso Intelligentes Bestellsystem und Kundenerlebnis konzipierte, dass durch die Kombination von künstlicher Intelligenz, Automatisierung und Kundendaten der Kommunikationsweg von der ersten Frage bis zur Auftragserteilung kohärenter war.

Das Hauptproblem des Lassos

In Unternehmen wie der Konditorei benötigen viele Kunden vor dem Kauf Beratung und Fragen wie Produktauswahl, benötigte Menge, Geschmack, Gewicht, Anlass und Lieferzeit gelten als selbstverständlicher Teil des Verkaufsprozesses. Wenn die Beantwortung all dieser Fragen manuell erfolgt, steigt mit der Zunahme der Nachrichtenmenge auch der Druck auf das Verkaufsteam oder das Inkassopersonal. Andererseits können kurze und unpersönliche Antworten die Chance zerstören, eine bessere Beziehung zum Kunden aufzubauen. Deshalb brauchte Kamand eine Lösung, die die Reaktionsgeschwindigkeit erhöht, aber gleichzeitig das menschliche und intime Gefühl einer Süßwarenmarke bewahrt.

Das Ziel des Systemdesigns

Das Ziel des Projekts bestand nicht darin, einen generischen Chatbot zur Beantwortung einiger häufiger Fragen zu entwickeln, sondern ein Gesprächserlebnis zu entwerfen, das einen Teil des Kaufprozesses für den Kunden vereinfachen könnte. Das System sollte Produktinformationen, Bestellbedingungen, Vorbereitungszeiten und häufig gestellte Fragen kennen und relevante Antworten basierend auf den Kundenbedürfnissen liefern. Bei komplexeren Aufträgen muss das System in der Lage sein, Informationen zu sammeln und die Anfrage für die menschliche Prüfung vorzubereiten. Anstatt die menschliche Kommunikation zu eliminieren, trat künstliche Intelligenz als eine Ebene in den Prozess ein, um diese Kommunikation zu vereinfachen.

Empfohlener interner Link: „Lösungen für künstliche Intelligenz für Unternehmen“ → Seite Netanik AI Services.

Intelligente Customer-Experience-Architektur

Die Architektur davon Intelligentes Bestellsystem Es wurde so konzipiert, dass der Kunde einen relativ nahtlosen Weg von der ersten Interaktion bis zur Phase der Anfrageregistrierung erleben kann. Die grundlegenden Informationen zu Kamand-Produkten und -Dienstleistungen wurden in einer strukturierten Wissensdatenbank abgelegt und das Modell der künstlichen Intelligenz nutzte diese Informationen zur Beantwortung. Im Bestellbereich wurden notwendige Informationen wie Produkt, Menge, gewünschtes Datum und Art der Anfrage gesammelt, damit das Kamand-Team umfassendere Informationen erhalten konnte, ohne die Nachrichten erneut durchsuchen zu müssen. Diese Struktur lieferte auch den notwendigen Hintergrund für die Entwicklung weiterer Fähigkeiten in der Zukunft.

Produktinformationsschicht

Der erste Teil des Systems war die Produktdatenbank, die die Spezifikationen, Kategorien, Beschreibungen, Bestellbedingungen und zugehörigen Informationen jedes Produkts enthielt. Diese Daten müssen strukturiert und aktuell bleiben, um KI-Antworten basierend auf echten Markeninformationen zu generieren. Im Falle einer Produkt- oder Verkaufsbedingungenänderung sollten auch die Informationen der Wissensdatenbank aktualisiert werden, damit das System keine alten Informationen verwendet. Eine solche Struktur sorgt dafür, dass die KI auf der Grundlage der vom Unternehmen bereitgestellten Daten reagiert, statt auf Vermutungen.

Ebene der Kundeninteraktion

Die zweite Schicht bezog sich auf die Konversationsinteraktion und war dafür verantwortlich, die Anfrage des Kunden in Form natürlicher Sprache zu empfangen. Anstatt mehrere komplizierte Optionen auszuwählen, könnte der Kunde sein Bedürfnis auf einfache Weise erklären und das System würde anhand der verfügbaren Informationen den richtigen Weg vorschlagen. Wenn die Anfrage einfach wäre, könnte die Antwort direkt gegeben werden, und wenn weitere Untersuchungen erforderlich wären, würde das Gespräch in die nächste Phase übergehen. Dieses Modell stellt die Technologie in den Hintergrund und das Kundenerlebnis bleibt natürlich.

Künstliche Intelligenz im Bestellprozess

Ein wichtiger Teil des Projekts bestand darin, KI zu nutzen, um die Absicht des Kunden zu verstehen, anstatt nur die Wörter in der Nachricht zu erkennen. Ein Kunde kann beispielsweise sagen: „Ich möchte eine Stiloption für eine Geburtstagsfeier mit etwa zwanzig Personen“ und erwarten, dass das System zunächst seine Bedürfnisse versteht und dann geeignete Optionen vorschlägt. Eine solche Interaktion erfordert die Kombination von Produktinformationen mit Gesprächskontext und kann das Einkaufserlebnis personalisierter machen als ein festes Menü. Natürlich sollte das smarte Angebot auf echten Produkten und verifizierten Markeninformationen basieren, damit das Kundenerlebnis nicht von falschen Informationen abhängig ist.

Passendes Produktangebot

Das System könnte je nach Anlass, Anzahl der Gäste, Art des Produkts und den Vorlieben des Kunden Optionen unter den verfügbaren Produkten vorschlagen. Diese Angebote sollen die Wahl des Kunden nicht ersetzen, sondern als digitaler Assistent fungieren, der die Wahl erleichtert. In einem solchen Modell bestimmen Produktinformationen und Markenregeln, welche Angebote angezeigt werden können, und KI übernimmt die Aufgabe, die Anfrage zu verstehen und einen Zusammenhang zwischen dem Kundenbedürfnis und den verfügbaren Optionen herzustellen. Dieser Ansatz ermöglicht eine Personalisierung, ohne das Einkaufserlebnis zu einem komplexen Prozess zu machen.

Beantwortung häufig gestellter Fragen

Ein weiterer Teil des Systems dient der Beantwortung häufig gestellter Fragen von Kunden. Dinge wie Vorbereitungszeit, Registrierung einer Bestellung, Bedingungen für Sonderbestellungen und allgemeine Informationen zu Produkten können in der Wissensdatenbank abgelegt werden und das System kann darauf basierend reagieren. Dieses Problem kann die Anzahl der wiederholten Fragen von den Schultern der Mitarbeiter reduzieren und gleichzeitig dafür sorgen, dass dem Kunden die erste Antwort schneller zur Verfügung steht. Wenn nicht genügend Informationen vorliegen, sollte das System die Anfrage zur menschlichen Überprüfung weiterleiten und nicht raten.

Personalisierung des Kundenerlebnisses in Kamand

Eine der wichtigen Chancen der künstlichen Intelligenz für Marken wie Kamand besteht darin, ein Erlebnis zu schaffen, das nicht für alle Kunden genau das gleiche ist. Ein Kunde, der für einen Geburtstag einkauft, hat andere Bedürfnisse als jemand, der für ein Geschäftstreffen, ein Firmengeschenk oder eine Familienfeier bestellt. Durch den Empfang einiger einfacher Informationen kann das System den Kontext der Anfrage erkennen und den Angebotspfad entsprechend den gleichen Bedingungen anpassen. Eine solche Personalisierung sollte unter Beibehaltung der Einfachheit erfolgen, damit sich der Kunde nicht gezwungen fühlt, ein langes Formular auszufüllen, um ein einfaches Produkt zu kaufen.

Den Anlass des Kaufs kennen

Der Anlass ist eine der wichtigsten Informationen in der Konditorei- und Kuchenindustrie und kann sich auf Produkttyp, Menge, Verpackung und Zubereitungszeit auswirken. Das intelligente System könnte mit kurzen Fragen die Angemessenheit der Bestellung feststellen und dem Kunden dann relevante Informationen zur Verfügung stellen. Beispielsweise kann die Bestellung einer Geburtstagstorte etwas anderes sein als die Bestellung eines Geschenks oder der Kauf einer großen Anzahl von Süßigkeiten. Durch diese einfache Trennung wird das Benutzererlebnis personalisierter und der Bestellvorgang für das interne Team übersichtlicher.

Kundenpräferenzen verstehen

Wenn Sie über die richtige Infrastruktur verfügen, können Informationen aus früheren Bestellungen auch dabei helfen, zukünftige Kommunikation zu personalisieren. Wenn der Kunde beispielsweise in früheren Interaktionen ein bestimmtes Produkt oder einen bestimmten Typ ausgewählt hat, kann das System in der richtigen Situation relevantere Angebote bereitstellen. Selbstverständlich muss die Nutzung dieser Daten im Einklang mit den Datenschutz- und Kundendatengesetzen erfolgen. Der Zweck der Personalisierung besteht darin, ein besseres Erlebnis zu schaffen und nicht darin, ziellos Informationen zu sammeln.

Auftragsregistrierung und Verwaltungsautomatisierung

Nach der Gesprächsphase bestand der wichtigste Teil des Systems darin, das Gespräch in nutzbare Informationen für das Kamand-Team umzuwandeln. In einem manuellen Prozess müssen Mitarbeiter möglicherweise Bestellinformationen aus mehreren Nachrichten extrahieren und sie in einem anderen Büro, einer anderen Datei oder einem anderen System erneut eingeben. Durch die Automatisierung können diese Informationen in einem bestimmten Format erfasst und dem Team zur Überprüfung oder Genehmigung bereitgestellt werden. Dadurch wird die Lücke zwischen „Kundengespräch“ und „betrieblicher Auftragsinformation“ verringert.

Struktur der Bestellinformationen

Für jede Bestellung können Felder wie Kundenname, Produktart, Menge, Wunschtermin, Anlass, spezifische Beschreibung und Bestellstatus berücksichtigt werden. Nach Erhalt der Informationen kann das System unvollständige Artikel identifizieren und dem Kunden vor der Weiterleitung der Anfrage die notwendigen Fragen stellen. Dies vermeidet unnötiges Hin und Her und ermöglicht dem Lasso-Team, eine umfassendere Anfrage zu erhalten. Abschließend kann die endgültige Auftragsbestätigung noch durch das Abholpersonal erfolgen.

Verbindung zum internen Prozess

Der Wert der Automatisierung steigt, wenn die erhaltenen Informationen nicht nur im Chat verbleiben, sondern in den internen Geschäftsprozess übertragen werden. Nach Vervollständigung der Informationen kann die Bestellung in ein Dashboard, CRM oder Auftragsverwaltungssystem eingegeben und ihr Status von „neue Anfrage“ über „Bestätigung“, „Vorbereitung“ bis hin zu „Lieferung“ verfolgt werden. Diese Struktur ermöglicht eine integriertere Auftragsansicht und erleichtert die Verwaltung eines größeren Auftragsvolumens, wenn das Unternehmen expandiert.

Lasso digitale und lokale SEO-Erfahrung

Für einen Süßwarenladen ist die Sichtbarkeit in der lokalen Suche sehr wichtig und die Website sollte in der Lage sein, den Nutzern Informationen wie Markenname, Adresse, Öffnungszeiten, Kontaktnummer und Dienstleistungen klar zur Verfügung zu stellen. Google verwendet strukturierte Daten für lokale Unternehmen und für Lebensmittelunternehmen können Informationen wie Adresse, Öffnungszeiten, Speisekarte und Kontaktinformationen in der Seitenstruktur definiert werden. Dies hilft der Suchmaschine, die Art und Informationen des Unternehmens besser zu verstehen, obwohl nicht garantiert werden kann, dass ein bestimmtes Ergebnis in den Suchergebnissen erscheint.

Inhaltsstruktur der Website

Neben dem smarten System sollte auch die inhaltliche Struktur der Kamand-Website auf die tatsächlichen Bedürfnisse des Kunden abgestimmt sein. Produktseiten, Kategorien von Süßigkeiten, Kuchen für besondere Anlässe, Sonderbestellungen, Informationen zur Marke und Kontaktinformationen sollten jeweils einem bestimmten Zweck dienen. Auch der Inhalt jeder Seite sollte für Menschen geschrieben und nicht nur mit sich wiederholenden Schlüsselwörtern gefüllt sein. Diese Kombination aus Benutzererfahrung, lokalen Informationen und technischer Infrastruktur kann eine geeignetere Grundlage für die digitale Präsenz eines lokalen Unternehmens schaffen.

Lokale strukturierte Daten

Für die Homepage oder die Filialeinführungsseite können die tatsächlichen Geschäftsinformationen in das entsprechende strukturierte Datenformat eingefügt werden, damit Suchmaschinen ein genaueres Verständnis der Art der Aktivität, des Standorts und der Kontaktinformationen erhalten. Für lokale Unternehmen empfiehlt Google, den spezifischsten Untertyp zu verwenden, der zum Unternehmen passt, und Informationen wie Name, Adresse und andere relevante Attribute korrekt zu definieren. Außerdem müssen die strukturierten Daten mit dem sichtbaren Inhalt der Seite übereinstimmen.

Gestaltung des Gesprächserlebnisses der Marke Kamand

Einer der wichtigen Unterschiede zwischen einem erfolgreichen intelligenten System und einem trockenen Chatbot ist die Art und Weise, wie er spricht. Kamand ist eine Lebensmittel- und Emotionsmarke und daher sollten die Reaktionen des Systems nicht den Botschaften einer Unternehmenssoftware ähneln. Der Ton sollte warm, respektvoll und einladend sein, aber dennoch genaue und zuverlässige Informationen vermitteln. Bei der Gestaltung des Gesprächserlebnisses berücksichtigte Netanik die Markenpersönlichkeit als Teil der Systemarchitektur, sodass die Technologie mit Kamands Identität im Einklang bleibt.

menschlicher Ton

Das Gespräch mit dem Kunden sollte kurz, klar und natürlich sein und in jeder Phase nur die Informationen einholen, die für die Abwicklung der Bestellung wirklich notwendig sind. Übermäßiger Gebrauch von Fachjargon, lange Nachrichten oder sich wiederholende Antworten können das Benutzererlebnis beeinträchtigen. Das System sollte in der Lage sein, bei Bedarf die nächste Frage zu stellen und gleichzeitig dem Kunden die Wahl zu überlassen. Tatsächlich sollte KI wie ein digitaler Verkaufsassistent fungieren und nicht wie ein Online-Formular, das künstliche Sätze spricht.

Übergabe an einen menschlichen Experten

Kein intelligentes System sollte davon ausgehen, dass es alle möglichen Situationen ohne menschliches Eingreifen bewältigen kann. Komplexe Aufträge, spezifische Anfragen oder Fälle, bei denen nicht genügend Informationen zur Beantwortung vorliegen, sollten an einen Experten weitergeleitet werden. Das System kann dem Experten vor der Überweisung eine Zusammenfassung des Gesprächs und der erhaltenen Informationen liefern, so dass der Kunde nicht alles noch einmal erklären muss. Dieser Verbindungspunkt zwischen KI und Menschen war einer der wichtigsten Teile des für Kamand konzipierten Erlebnisses.

Datenanalyse und Verbesserung des Verkaufsprozesses

Die Einführung eines intelligenten Systems ist nicht das Ende des Projekts, und Daten aus Kundeninteraktionen können genutzt werden, um den Prozess schrittweise zu verbessern. Durch die Untersuchung häufig gestellter Fragen, der am häufigsten gestellten Produkte, der Punkte, an denen Kunden das Gespräch abbrechen, und der Anfragen, die am häufigsten an den Betreiber weitergeleitet werden, werden wertvolle Informationen gewonnen. Durch die Analyse dieser Daten kann das Kamand-Team den Inhalt der Website, Produktinformationen und sogar den Bestellvorgang ändern. Daher bleibt das System im Laufe der Zeit nicht nur ein Reaktionstool, sondern wird zu einer Quelle für ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens.

Messbare Indikatoren

Um die Leistung des Systems zu überprüfen, können Indikatoren wie die Anzahl der Interaktionen, die Anfrageabschlussrate, die Anzahl der Weiterleitungen an einen Experten und häufige Themen überprüft werden. Im nächsten Schritt kann auch der Zusammenhang dieser Daten mit tatsächlichen Bestellungen und dem Kundenverhalten ausgewertet werden. Der Zweck dieser Messung besteht nicht darin, repräsentative Zahlen zu ermitteln; Es geht vielmehr darum, Punkte zu finden, die das Kundenerlebnis verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht die Fortsetzung der Systementwicklung auf der Grundlage realer Daten und Geschäftsanforderungen.

Kontinuierliche Verbesserung des Systems

Wenn ein neues Produkt zum Lasso-Menü hinzugefügt wird, müssen dessen Informationen in die Wissensdatenbank des Systems aufgenommen werden, und wenn sich die Bestellbedingungen ändern, Workflow Es sollte auch aktualisiert werden. Dieser einfache Zyklus zeigt, dass ein erfolgreiches KI-System kein einmaliges Projekt ist und Wartung und Optimierung erfordert. In einer solchen Struktur kann das Netanik-Team an der Verbesserung der Eingabeaufforderungen, der Wissensdatenbank, der Automatisierungsabläufe und der Benutzererfahrung arbeiten. Das gewünschte Ergebnis entsteht, wenn das System mit dem Unternehmen selbst wächst.

Das Ergebnis des Kamand-Projekts

Das Lasso-Projekt ist ein Beispiel für diesen Ansatz, dass KI nicht unbedingt nur auf große Technologieunternehmen oder komplexe Organisationen anwendbar ist. Eine Konditorei kann mit dem richtigen Einsatz von KI auch das Kundenerlebnis vereinfachen und einige ihrer sich wiederholenden Prozesse strukturierter verwalten. In diesem Projekt lag der Schwerpunkt auf dem Aufbau eines nutzbaren Systems, das von der Beantwortung und Empfehlung eines Produkts ausgeht und dann eine Verbindung zur Bestellregistrierung und zu internen Prozessen herstellen kann. Auf diese Weise diente die Technologie dem Markenerlebnis und nicht umgekehrt.

Mehrwert für die Marke geschaffen

Für Kamand lag der Hauptwert dieses Systems darin, einen kohärenteren Kommunikationsweg zwischen dem Kunden und dem Unternehmen zu schaffen. Der Kunde kann die benötigten Informationen schneller erhalten und das interne Team kann über strukturiertere Informationen zu den Anfragen verfügen. Andererseits bietet die Systemarchitektur die Möglichkeit, Online-Bestellungen, Kundenclubs, personalisierte Angebote und Kundenverhaltensanalysen zu entwickeln. Durch diese Erweiterbarkeit sind Investitionen in die KI-Infrastruktur nicht auf eine kleine Kapazität beschränkt.

Nathaniels Rolle

In diesem Projekt betrachtete Netanic künstliche Intelligenz nicht als ein vom Markendesign oder dem digitalen Erlebnis getrenntes Werkzeug und versuchte, alle Komponenten in einen kohärenten Pfad zu bringen. Vom Konversations- und Wissensdatenbank-Logikdesign bis hin zur Bestellautomatisierung, Benutzererfahrung und lokalen SEO-Überlegungen wurde jeder Abschnitt mit einem bestimmten Zweck definiert. Dieser Ansatz ermöglicht es Kamand, die Technologie schrittweise in seine tatsächlichen Prozesse zu integrieren und in Zukunft neue Funktionen hinzuzufügen. Das Ergebnis ist eine intelligente und erweiterbare Infrastruktur, die sowohl bei der Kundenkommunikation als auch bei der internen Unternehmenssteuerung eine Rolle spielen kann.

Die smarte Zukunft von Kamand

Der Entwicklungspfad dieses Projekts kann weit über die erste Reaktion an den Kunden hinausgehen. Durch die Anbindung des Systems an Produktinventar, Online-Bestellung, CRM, Kundenclub und Verhaltensanalyse kann ein Teil des Verkaufsprozesses und der Kundenbeziehung integrierter verwaltet werden. In einem fortgeschritteneren Stadium kann ein KI-Agent einen Teil bestimmter Prozesse mit kontrolliertem Zugriff auf Geschäftstools ausführen und in kritischen Fällen die Entscheidungsfindung der Personalabteilung überlassen. Eine solche Architektur hilft Kamand, ein kohärenteres digitales Ökosystem zu haben, anstatt nur sporadisch ein paar Tools zu verwenden.

Von der Ordnung zur Beziehung

Das ultimative Ziel dieses Systems besteht nicht nur darin, schneller zu bestellen; Wichtiger ist es, eine bessere Beziehung zwischen dem Kunden und der Marke aufzubauen. Wenn dem Kunden die richtigen Informationen zur richtigen Zeit zur Verfügung gestellt werden und das Einkaufserlebnis einfach und personalisiert ist, kann die Beziehung zur Marke über eine einfache Transaktion hinaus aufgebaut werden. Die Daten aus dieser Interaktion können auch genutzt werden, um den Kunden besser zu verstehen und zukünftige Erlebnisse zu gestalten. In einem solchen Modell steht die KI nicht direkt dahinter Chatbot Es wird Teil des digitalen Erlebnisses der Marke.

Zusammenfassung

Das zeigt das Kamand-Süßwarenladenprojekt Künstliche Intelligenz im Kundenerlebnis Es kann auch eine funktionierende Infrastruktur für lokale Unternehmen schaffen. Die Kombination aus Wissensdatenbank, intelligenter Konversation, Produktvorschlag, Bestellautomatisierung und Datenanalyse kann den Weg der Kundenkommunikation mit der Marke einfacher und konsistenter machen. In diesem Projekt versuchte Netanik, die Technologie mit der menschlichen Identität der Marke Lasso in Einklang zu bringen, damit die Automatisierung das Kundenerlebnis nicht beeinträchtigt. Das Ergebnis ist eine Architektur, die von einem einfachen reaktionsfähigen System ausgehen und sich in Zukunft zu einem intelligenten System weiterentwickeln kann Auftragsverwaltung Und die Beziehung zum Kunden wird.