KI-Entwicklung für eCommerce
LLM-Integrationen, KI-Produktempfehlungen, intelligente Suche und Conversational Commerce. Divante entwickelt KI-Funktionen für den Produktivbetrieb - nicht nur Demos.
KI, die in den Produktivbetrieb geht. Nicht nur Demos, die Präsentationen gewinnen.
Die meisten KI-Integrationen bleiben im Prototyp-Stadium stecken. Die Lücke zwischen einer überzeugenden Demo und einer Funktion, die zuverlässig im Produktivbetrieb läuft - mit echtem Traffic, Sonderfällen und Datenqualitätsproblemen - ist genau die Stelle, an der Projekte scheitern. Wir schließen diese Lücke.
Wir bringen 18 Jahre eCommerce-Engineering in jedes KI-Projekt ein. Das bedeutet: Wir kennen die Katalogstrukturen, Integrationsmuster und Performance-Grenzen der Plattformen, die Sie bereits betreiben. Unsere KI-Arbeit ist in der Engineering-Realität verankert: Wir scopen, was machbar ist, entwickeln passend zu Ihrem Stack und messen die Ergebnisse am Umsatz - nicht nur an Genauigkeits-Benchmarks.
Capabilities
KI für den Handel entwickelt.
Produktionsreife Integration großer Sprachmodelle (OpenAI, Claude, Gemini, Open-Source) in Ihre Commerce-Plattform. Prompt Engineering, Context Management, Rate Limiting, Kostenkontrolle und Fallback-Handling - die Mechanik, die Ihre LLM-Funktion tatsächlich braucht.
Personalisierte „Wird oft zusammen gekauft", „Komplettiere den Look" und Cross-Selling-Empfehlungen, trainiert auf Ihren Katalog- und Kaufdaten. Lässt sich in Ihre bestehende CDP-, PIM- und Commerce-Plattform integrieren - und steigert den Bestellwert von Tag eins an.
Semantische Suche, die die Kaufabsicht versteht - nicht nur Keywords. Vector Embeddings, Synonymerkennung, Tippfehlertoleranz und Intent-Klassifizierung liefern relevante Ergebnisse, selbst wenn Kunden in natürlicher Sprache suchen oder Begriffe außerhalb des Katalogs verwenden.
LLM-gestützte Shopping-Assistenten, die Kunden durch die Produktentdeckung führen, Produktfragen beantworten und Anfragen nach dem Kauf bearbeiten. Aufgebaut auf Ihrem Produktkatalog und an Ihr Auftragsmanagementsystem angebunden - kein generischer Chatbot, der nur aufgesetzt wurde.
ML-Modelle, trainiert auf Ihren historischen Bestell- und Bestandsdaten, um Bedarf vorherzusagen, langsam drehende Bestände zu kennzeichnen und Nachbestellsignale aufzuzeigen. Reduziert Überbestände und Fehlmengenkosten - die Ergebnisse lassen sich direkt in Ihr ERP- oder OMS-System integrieren.
Echtzeit-Personalisierung von Homepage-Bannern, Kategoriereihenfolge, E-Mail-Inhalten und Werbeaktionen - gesteuert durch individuelle Kundensignale, Kohortenmodellierung und Sitzungskontext. Durchgängig die KI-Investition mit dem höchsten ROI im eCommerce.
So entwickeln wir KI für den Produktivbetrieb.
Machbarkeits- & Datenanalyse
Wir prüfen Ihren Katalog, Ihre Bestellhistorie, Kundendaten und Plattformfähigkeiten. Nicht jeder KI-Anwendungsfall ist auf jedem Stack umsetzbar - wir sagen Ihnen ehrlich, was etwas bewirkt und was angesichts Ihrer aktuellen Datenreife verfrüht ist.
Architektur- & Integrationsdesign
Wir entwerfen die Architektur der KI-Funktion passend zu Ihrer bestehenden Plattform - ob Shopify Plus, commercetools, Adobe Commerce oder ein individueller Stack. Wir definieren API-Verträge, Datenpipelines, Fallback-Verhalten und Anforderungen an die Observability, bevor wir eine einzige Zeile Modellcode schreiben.
Entwicklung & Validierung
Wir entwickeln iterativ und führen Offline-Evaluierungen sowie A/B-Tests gegen Ihren echten Traffic durch. Jedes Modell oder jede LLM-Funktion wird mit Monitoring-Dashboards, Latenzbudgets und klaren Rollback-Kriterien ausgeliefert - damit Sie mit Zuversicht live gehen können.
Deployment, Messung & Iteration
Wir bringen die Lösung mit voller Observability in den Produktivbetrieb, führen kontrollierte Experimente zur Messung der Umsatzwirkung durch und iterieren auf Basis der Ergebnisse. KI ist kein einmaliges Projekt - wir begleiten Sie durch den kontinuierlichen Verbesserungszyklus, der den Unterschied zwischen einer Funktion und einem Wettbewerbsvorteil ausmacht.
Case Studies
KI im Produktivbetrieb.
Ergebnisse von Marken, die mit Divante KI-Funktionen live gebracht haben.
meinestadt.de - 3× Conversion mit KI-gestütztem Commerce
Wir haben semantische Suche und KI-gestützte Produktempfehlungen in die lokale Commerce-Plattform von meinestadt.de integriert. Die semantische Suche ersetzte reine Keyword-Abfragen in einem Katalog mit über 2 Mio. SKUs - das reduzierte Seiten ohne Ergebnisse um 68 % und steigerte die Conversion von Suche zu Kauf innerhalb von 60 Tagen nach dem Launch um das 3-Fache.
Case Study lesenMode-Händler - +26 % durchschnittlicher Bestellwert durch personalisierte Empfehlungen
Wir haben eine regelbasierte „Wird oft zusammen gekauft"-Engine durch ein ML-Empfehlungsmodell ersetzt, das mit 18 Monaten Kaufhistorie und Echtzeit-Sitzungssignalen trainiert wurde. Das Modell läuft mit einer p95-Latenz von unter 40 ms auf commercetools. Der Bestellwert stieg im ersten Quartal nach dem Launch in Sitzungen mit Empfehlungsanzeige um 26 %.
Case Study lesenB2B-Großhändler - KI-Shopping-Assistent reduziert Support-Tickets um 44 %
Wir haben einen LLM-gestützten Shopping-Assistenten entwickelt, der an einen technischen Katalog mit 50.000 SKUs und das OMS des Kunden angebunden ist. Der Assistent bearbeitet Fragen zur Produktkompatibilität, Alternativvorschläge und Anfragen zum Bestellstatus - er löst 44 % des eingehenden Support-Volumens und entlastet das Vertriebsteam, damit es sich auf wertvolle Kunden konzentrieren kann.
KI-Shopping-Assistent ansehenHäufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zur KI-Entwicklung für eCommerce.
Wie erkennen wir, ob unsere Daten für ein KI-Projekt ausreichen?
Mit welchen LLMs oder KI-Modellen arbeiten Sie?
Wie lange dauert es, eine KI-Funktion in den Produktivbetrieb zu bringen?
Wie messen Sie den ROI von KI-Funktionen?
Können KI-Funktionen ohne vollständigen Plattformwechsel zu unserer bestehenden Plattform hinzugefügt werden?
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Wir analysieren Ihre Plattform, Daten und Ziele - und sagen Ihnen genau, welche KI-Anwendungsfälle heute umsetzbar sind und was Sie benötigen, um die übrigen zu erschließen.