Talos MaiND hilft Händlern, Feeds für Google AI Shopping zu optimieren, den Kundenservice in großem Umfang zu automatisieren, Treueprogramme zu betreiben und über alle Kanäle einheitlich aufzutreten. So wird jede Interaktion zur Umsatzchance.
Echte Herausforderungen, vor denen Teams im Bereich einzelhandel & e-commerce heute stehen, und wie Talos MaiND jede davon angeht.
Die Qualität des Produkt-Feeds bestimmt direkt die Sichtbarkeit in Google AI Shopping, doch die meisten Händler liefern nicht optimierte Feeds mit fehlenden Attributen, schwachen Beschreibungen und ohne JSON-LD-Schema.
KI-gestützte Feed-Optimierung, die aussagekräftige Beschreibungen erstellt, Attribute für das Google Merchant Center prüft, strukturierte Daten in JSON-LD erzeugt und die Feed-Qualität bewertet.
Bei Aktionen und saisonalen Anlässen steigt das Anfragevolumen sprunghaft. Das Team ist überlastet, die Antwortzeiten wachsen, und die Kundenzufriedenheit sinkt genau dann, wenn es darauf ankommt.
KI-Agenten kümmern sich um Bestellstatus, Retouren, Produktempfehlungen und häufige Fragen per Chat, WhatsApp und in sozialen Medien und skalieren in Spitzenzeiten sofort.
Treueprogramme bleiben hinter den Erwartungen zurück, weil die Anmeldung manuell ist, der Stufenfortschritt undurchsichtig bleibt und das Einlösen von Prämien mühsam ist.
Automatische Anmeldung zum Treueprogramm nach dem Kauf, Stufenfortschritt in Echtzeit, persönliche Prämienempfehlungen und Einlösen mit einem Fingertipp im Dialog.
Ein einheitliches Auftreten über alle Kanäle ist für die meisten Händler ein Mythos. Die Website sagt das eine, die App etwas anderes, und das Personal im Laden hat wieder andere Informationen.
Eine gemeinsame KI-Wissensdatenbank sorgt für einheitliche Produktinformationen, Preise und Aktionen auf jedem Kanal: Chat, WhatsApp, Viber, soziale Medien und Kiosksysteme im Laden.
Eigens entwickelte KI-Skills für die Abläufe im Bereich einzelhandel & e-commerce.
Strukturierte Prüfung des gesamten Kontos in fester Reihenfolge (zuerst Tracking, dann Struktur, Gebotsstrategie, berechnete Verschwendung bei Suchbegriffen, Assets, Einstellungen, Landingpages): gewichtete Bewertung, priorisierte Liste der Korrekturen, geschätzte monatliche Verschwendung. Nicht überprüfbare Bereiche werden als nicht geprüft ausgewiesen, nie als bestanden
Kontext pro Kunde, nur lesend: Marken-Leitplanken, beobachtete Wettbewerber, Messansatz, KPI und Ziel, Währung/Zeitzone, Tracking-Status und Verweise auf Plattformkonten (nie Zugangsdaten). So liest jeder digitale Mitarbeiter die Fakten DIESES Kunden statt einer agenturweiten Sammlung
Verfügbarkeit prüfen, Termine buchen, verschieben, absagen und Erinnerungen senden
Großhandelsabläufe: Staffelpreise, Überwachung des Kreditrisikos, Nachbestellvorschläge nach Bestellrhythmus, Erkennung inaktiver Konten, Proforma-Positionen. Nachteilige Kreditmaßnahmen sind Vorschläge zur menschlichen Freigabe und werden nie automatisch umgesetzt.
Morgendlicher Abgleich über alle Kunden: Ausgaben gegenüber dem verbindlichen Budget jedes Kunden, Hochrechnung zum Monatsende (Google 30,4× plus 2× Mehrauslieferung, Meta mit wöchentlicher Flexibilität), Anomaliebewertung bereinigt um Konversionsverzug mit Erkennung von Nulllinien, Korrekturentwürfe. Beobachtet, greift nie selbst ein
Kamerazugriff im Chat-Widget für Foto- und Videoaufnahmen mit KI-Bildanalyse
Rückgewinnung abgebrochener Warenkörbe (B2C) und Erinnerungen an fällige B2B-Nachbestellungen planen, mit durchgesetzter Einwilligung, Sperrlisten und Häufigkeitsgrenzen. Nie eine Nachricht ohne Einwilligung; Abmeldungen werden beachtet; an der Grenze wird angehalten.
Kundenberichte, die sich selbst zusammenstellen: zuerst Budgetverlauf gegenüber Plan, KPIs pro Plattform und kombiniert mit Veränderung zur Vorperiode, Hinweise zum Tracking-Status, Kontext der jüngsten Aktivitäten und ein Gerüst für den Kommentar. Versand nur über die Vorschlags-Warteschlange
Die Finanzzentrale des Shops auf Basis der Shop-Anbindung: Stückkosten nach Gebühren, Versand, Retouren und Wareneinsatz (Verlustbringer werden sichtbar), Ergebnis nach Kanal und Kategorie, ehrliche Aktionsrechnung mit Kannibalisierung, Liquiditätsprognose, Lagerzustand. NICHT GEMESSEN, wo Eingaben fehlen; Erkenntnisse lösen nie Preisänderungen aus.
Laufende Beobachtung öffentlicher Werbebibliotheken je Beobachtungsliste eines Kunden: Anzahl aktiver Anzeigen, Formatmix, Aktualität und datierte Beispiel-Schnappschüsse mit Pflichtquellenangabe (URL und Datum des Schnappschusses). Nie kopieren, immer kontern
Kataloge und Preise von Wettbewerbern auf ÖFFENTLICHEN Seiten (schema.org) beobachten, den eigenen Produkten zuordnen und Preisposition sowie Unterbietungen melden. Nur öffentliche Quellen; Ergebnisse für Ihr eigenes Team. Nie Signale an Wettbewerber oder Abstimmung mit ihnen.
Ausgangswerte pro Werbemittel und Lebenszyklus-Stufen Gesund → Frühwarnung → Ermüdet → Ausgereizt: bei Video die Hook-Rate gegenüber dem eigenen Ausgangswert, bei statischen Anzeigen sinkende CTR und steigende Frequenz. Die Ersatz-Warteschlange steuert den Kreativ-Briefing-Prozess mit rund 48 Stunden Vorlauf
Universelle Fähigkeiten, die Ihren Werkzeugkasten für einzelhandel & e-commerce ergänzen.
Kommunikation zwischen Agenten derselben Organisation: Agenten finden, Nachrichten senden, Aufgaben delegieren und an mehrere Agenten gleichzeitig senden
Abfrage aggregierter Interaktionsstatistiken über alle Chatbots dieser Organisation: tägliche Nutzung (Gespräche, Nachrichten, Sitzungen, Tokens), tägliche Tool-Aktivität, Tool-Nutzung und Aufschlüsselung nach Widget-Kontext. Nur aggregierte Werte, nie Gesprächsinhalte.
Asynchrones Kommunikations-Framework zwischen Agenten: gemeinsames Schwarzes Brett, maschinenlesbare Anweisungen, abgesicherte Vorschläge für ausgehende Aktionen mit menschlicher Freigabe und gemeinsame Ziele der Organisation
Die günstigsten Flugziele ab jedem Abflugort über Amadeus finden
Flüge suchen und Preise über die Amadeus GDS API bestätigen
Hotels nach Stadt oder Koordinaten über die Amadeus API suchen
Durchgängige Abläufe, die zentrale Prozesse im Bereich einzelhandel & e-commerce automatisieren.
Die Feed-Optimierung analysiert Ihren bestehenden Feed im Google Merchant Center und erkennt fehlende Attribute, schwache Beschreibungen und Optimierungspotenzial.
Produkttitel und -beschreibungen werden per KI für die Relevanz in Google Shopping optimiert, mit gefragten Suchbegriffen, wichtigen Merkmalen und strukturierten Daten.
Für jedes Produkt entstehen strukturierte Daten im JSON-LD-Format, die Rich Results in der Google-Suche und eine bessere Einbindung in AI Shopping ermöglichen.
Jedes Produkt erhält eine Qualitätsbewertung mit konkreten Verbesserungsvorschlägen. Der Feed wird gegen die Anforderungen des Google Merchant Center geprüft.
Nach dem Kauf erhält der Kunde eine persönliche WhatsApp-Nachricht mit Bestellbestätigung, Sendungsverfolgung und Pflegehinweisen.
Der Agent bietet die Anmeldung zum Treueprogramm mit einem klaren Nutzenversprechen an. Die Punkte für den aktuellen Kauf werden in Echtzeit berechnet und angezeigt.
Auf Basis der Kaufhistorie und der gesammelten Punkte schlägt der Skill passende Prämien, exklusive Angebote und Wege zur nächsten Stufe vor.
Nach der Lieferung wird eine kurze Zufriedenheitsumfrage gesendet. Die Ergebnisse fließen in die Gesprächsanalyse zur laufenden Verbesserung ein.
Der Social-Media-Skill erstellt Kampagneninhalte für jede Plattform: Instagram-Karussells, Facebook-Beiträge und Twitter-Threads mit Produkt-Highlights.
Für jede Kampagne entstehen eigene QR-Codes, die auf persönliche Landingpages mit exklusiven Angeboten und Tracking-Parametern führen.
QR-Codes kommen im Laden auf Produktdisplays und Kassenbons zum Einsatz. Ein Scan startet einen Chat mit Produktdetails und exklusiven Rabatten.
Scanraten, Zuordnung von Konversionen und Interaktionskennzahlen werden über alle Kanäle verfolgt und ergeben ein einheitliches Bild der Kampagnenleistung.
Sehen Sie, was Talos MaiND Ihrer Organisation im Bereich einzelhandel & e-commerce jeden Monat einsparen könnte.
Schätzen Sie Ihre monatlichen Einsparungen durch Automatisierung mit Talos MaiND.
Voreinstellung für retail geladen* Annahme: 65 % Automatisierungsquote und $1,499/Monat Plattformkosten.
Geschätzte monatliche Einsparungen
ROI der Plattforminvestition
Amortisationszeit
Gesparte Stunden / Monat
“Die Feed-Optimierung hat unsere Impressionen in Google Shopping im ersten Monat um 156 % gesteigert. Produkte, die früher abgelehnt wurden, stehen jetzt in ihren Kategorien unter den Top 5.”
Leiter E-Commerce
Handelsgruppe ·
Schließen Sie sich vorausschauenden Organisationen im Bereich einzelhandel & e-commerce an, die mit KI-Agenten Abläufe automatisieren, Kosten senken und ihre Kunden begeistern.