Miros
Miros · Bilder · Coding
Miros ist eine KI-Plattform für Produktentdeckung im Onlinehandel. Sie liest das Verhalten der Kundschaft und die Produktbilder und personalisiert damit Suche, Stöbern und Empfehlungen.
Über Miros
About
Was ist Miros
Miros ist eine Entdeckungsschicht, die ein Onlineshop über den bestehenden Katalog legt. Das Unternehmen sitzt in Tallinn, mit Büros in London und Lissabon, und seine Arbeit an Computer Vision stammt aus der Forschung an der Universität Tartu in Estland. Der Shop bindet sie ein, damit Kundinnen und Kunden Produkte sehen, nach denen sie nie gesucht hätten.
Die Lücke, um die es bei der Produktentdeckung mit KI geht, ist belegt. Laut Miros nutzen 85 Prozent der Modekäufer die Suchleiste nie, und 90 Prozent der tatsächlich gestellten Suchanfragen sind zu vage für ein brauchbares Ergebnis. Textsuche setzt voraus, dass jemand benennen kann, was er will. Wer ein Hochzeitsgast-Kleid in bestimmtem Farbton und Ausschnitt sucht, kann das meist nicht.
Die Grenzen der Discovery-Plattform folgen aus diesem Zuschnitt. Miros ist ein Werkzeug für Unternehmen, verkauft über Demo und Integrationsprojekt statt über eine Selbstbedienungsanmeldung. Am stärksten wirkt es bei bildlastigen Katalogen wie Mode, Möbel und Wohnaccessoires, und deutlich weniger in einem Shop, dessen Kundschaft ohnehin über die Artikelnummer sucht.
Erste Schritte
- Fordern Sie über die Miros-Website eine Demo mit Ihrem eigenen Katalog an, damit der Test auf echten Produkten läuft.
- Prüfen Sie den direkten Vergleich mit Ihrer aktuellen Suche und legen Sie den Umfang fest: wortlose Suche, Empfehlungen, Shop the Look oder das komplette Paket.
- Lassen Sie Miros den Katalog indexieren. Die KI zieht visuelle und semantische Merkmale aus den Produktbildern, manuelles Tagging entfällt.
- Binden Sie die JavaScript-Widgets ein oder nutzen Sie die GraphQL-API, in einem Headless-Shop wie in einem klassischen Shop.
- Verfolgen Sie die Sitzungen in Ihrem Analysewerkzeug und erweitern Sie auf weitere Entdeckungsflächen, sobald die erste ihren Nutzen zeigt.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Miros.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Mode- und Bekleidungshändler
- Möbel- und Einrichtungshäuser
- Growth- und E-Commerce-Teams
Aufgaben
- Conversion im Stöber-Traffic steigern
- Suchen ohne Treffer verringern
- Personalisierte Empfehlungen aufbauen
- Kollektionen aus der Nachfrage bauen
- Den Austausch des Suchsystems testen
Szenarien
- Ein Erstbesuch ohne Konto
- Ein Rabatt- oder Weihnachtspeak
- Looks über Kategorien hinweg entdecken
- Ein Marktplatz mit riesigem Katalog
Wichtigste Funktionen
Wortlose Suche
Kundinnen und Kunden finden passende Produkte allein durch Stöbern, ohne Anfrage und ohne Filter. Miros baut für die Suche ohne Wörter aus Scrollgeschwindigkeit, Klicks, Verweildauer und übersprungenen Artikeln ein Präferenzprofil in Echtzeit. Der Anbieter berichtet von 20 bis 55 Prozent Nutzung in seinen Projekten, und das deckt genau die Gruppe ab, die nie eine Suchmaske öffnet.
Discovery Bar
Die Discovery Bar verbessert die gewohnte Suchleiste, statt sie zu ersetzen. Die Eingabe läuft in natürlicher Sprache über 48 Sprachen, und jede Anfrage wird mit dem aktuellen Präferenzprofil verrechnet. Laut Miros verschwinden damit fast alle "keine Ergebnisse gefunden", ein häufiger Grund für einen Abbruch.
Eingebettete Empfehlungen
Fast alle Produktempfehlungen mit KI leben von Kaufhistorie, die ein neuer Besucher nicht hat. Miros verbindet visuelle Ähnlichkeit zwischen Produkten mit dem laufenden Profil, deshalb bleibt der Vorschlag ab dem ersten Klick persönlich. Händler, die es einsetzen, berichten von höheren Warenkörben und mehr Klicks bis zur Kasse.
Shop the Look
Shop the Look stellt Outfits und Raumkonzepte aus Artikeln verschiedener Kategorien zusammen, passend zum sich wandelnden Geschmack. Anders als starre "Look vervollständigen"-Module ändern sich die Zusammenstellungen mit dem Profil. Für Shops, die ganze Kombinationen verkaufen statt einzelner Teile, ist das die wichtigste Funktion.
Suche per Bild
Die Kundschaft lädt ein Foto hoch, Miros liefert optisch ähnliche Produkte. Die Reihenfolge richtet sich neben der Pixelähnlichkeit auch nach dem Verhalten, zwei Personen mit demselben Bild sehen also unterschiedliche Ergebnisse. Genau diese Mischung unterscheidet Miros von einem reinen Bildvergleich.
Style Collections
Merchandising-Teams bauen Kollektionen meist von Hand und erneuern sie nach Plan. Style Collections entstehen aus den Signalsdaten und folgen damit der Nachfrage, wenn sie sich verschiebt. Das Team kuratiert weniger und das Schaufenster bleibt näher an dem, was tatsächlich gewünscht ist.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Funktioniert in bildstarken Katalogen, in denen Textsuche versagt, ohne manuelles Tagging der Produktbilder.
- Die Integration dauert auf Händlerseite etwa zwei Wochen, der Anbieter rechnet mit unter einer Arbeitswoche eines Entwicklers.
- Läuft neben einer bestehenden Suche wie Algolia oder Elasticsearch, statt einen Komplettwechsel zu erzwingen.
- Die Ergebnisse stammen aus randomisierten A/B-Splits, der Effekt lässt sich am eigenen Traffic prüfen.
- Trägt sehr große Kataloge, mit Antwortzeiten zwischen 50 und 300 Millisekunden.
Nachteile
- Keine öffentlichen Preise. Händler brauchen erst eine Demo und ein Verkaufsgespräch, bevor sie die Kosten kennen.
- Auf Unternehmen zugeschnitten, einzelne Entwickler oder kleine Läden können es nicht selbst ausprobieren.
- Der Nutzen hängt an bildstarken Katalogen mit viel Stöbern. Ein Shop mit Bestellungen über Artikelnummern merkt deutlich weniger.
- Präferenzprofile brauchen Interaktionsdaten, die ersten Minuten einer starken Kampagne sind deshalb noch nicht vollständig personalisiert.
Häufige Fragen
Miros beobachtet, wie sich Besucher im Shop verhalten, und sortiert daraufhin Produkte in Suche, Stöbern und Empfehlungen neu. Statt zu verlangen, dass jemand sein Wunschprodukt beschreibt, leitet das System es aus Klicks, Betrachtungszeit und übersprungenen Artikeln ab.
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