AR vs. KI: Die richtige Technologie für Ihr Möbelgeschäft wählen

AR (Augmented Reality) und KI (Künstliche Intelligenz) revolutionieren Geschäfts- und Marketinglandschaften, wie die Zahlen zeigen.

Aktuelle Prognosen sagen ein starkes Wachstum des globalen AR-Marktes voraus, der bis 2032 beeindruckende 570,8 Milliarden US-Dollar erreichen soll, mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 41,5 % zwischen 2024 und 2032.

Der Markt für künstliche Intelligenz wird von 387,45 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf beeindruckende 1.394,30 Milliarden US-Dollar im Jahr 2029 steigen, mit einer soliden jährlichen Wachstumsrate von 20,1 %.

Warum ist das wichtig für Ihr Möbelgeschäft? Laut Statista bevorzugen die meisten Verbraucher nach wie vor den Einkauf vor Ort und sind beim Online-Kauf von Möbeln zurückhaltend. Deshalb ist es entscheidend, innovative Wege zu finden, um Online-Kunden anzuziehen und zu binden.

Der Einsatz von Technologien wie KI und AR ist eine der besten Möglichkeiten für Marken aus den Bereichen Haus, Garten und Möbel, sich abzuheben. Diese Technologien verbessern nicht nur das Kundenerlebnis erheblich, sondern steigern auch die Effizienz im Hintergrund und sparen Ihnen Zeit und Geld.

In diesem Artikel zeigen wir, wie AR und KI Ihr Möbelgeschäft verändern können und helfen Ihnen dabei, die richtige Technologie für sich zu wählen.

Augmented Reality vs. Künstliche Intelligenz: Was ist der Unterschied?

Was ist Augmented Reality (AR)?

Augmented Reality ist eine Technologie, die es Nutzern ermöglicht, digitale Elemente über ihre reale Sicht durch Geräte zu legen und so das, was sie sehen, zu erweitern oder zu „augmentieren“.

Wenn Sie schon einmal soziale Medien wie Snapchat genutzt haben, sind Sie wahrscheinlich AR begegnet – etwa durch Filter, die Sie in einen Hund verwandeln, 3D-Animationen erstellen oder sogar Ihre Haarfarbe ändern können.

Über den Spaß in sozialen Medien hinaus bietet AR enormes Potenzial für Händler im Bereich Haus und Garten, insbesondere bei der Vorschau von Produkten und der Kundeninteraktion.

Die verschiedenen Formen von AR verstehen

Augmented Reality tritt in verschiedenen Formen auf, die unterschiedliche Anwendungen und Nutzererlebnisse bedienen.

1. Marker-basierte AR arbeitet mit vordefinierten Markern wie QR-Codes oder speziellen Bildern, die augmented Inhalte auslösen. Nutzer richten ihre Geräte auf diese Marker, um zusätzliche Informationen oder virtuelle Objekte über die reale Ansicht gelegt zu sehen. Zum Beispiel können Kunden in einem Möbelgeschäft einen QR-Code auf einem Sofa scannen, um Maße, Farben oder Kundenbewertungen auf ihrem Bildschirm angezeigt zu bekommen.

2. Markerlose AR verfolgt die reale Umgebung ohne spezielle Marker und nutzt dafür Sensoren wie GPS, Beschleunigungsmesser und Kameras, um virtuelle Objekte im physischen Raum zu verankern. Diese Form bietet mehr Bewegungsfreiheit und Spontaneität. In einem Möbelgeschäft könnte markerlose AR es Kunden ermöglichen, zu sehen, wie ein Möbelstück in ihr Zuhause passt, indem sie einfach mit ihrem Gerät durch den Raum schauen.

3. Projektionbasierte AR nutzt Projektoren, um Inhalte direkt auf physische Oberflächen wie Wände oder Böden zu projizieren und so eine 3D-Illusion ähnlich einem Hologramm zu erzeugen. Bei Ladenöffnungen oder Pop-up-Shops kann projektionbasierte AR eingesetzt werden, um Hologramme von Möbelstücken anzuzeigen, sodass Kunden lebensgroße 3D-Projektionen sehen und damit interagieren können.

4. Bei superimpositionbasierter AR wird ein bestehendes physisches Objekt ganz oder teilweise durch eine digitale Erweiterung ersetzt. Zum Beispiel kann die App in Echtzeit die Farbe eines Sofas ändern oder verschiedene Polsteroptionen überlagern. Diese Technologie muss Objekte im Sichtfeld kategorisieren, um zu erkennen, welche Bilder ersetzt oder verbessert werden sollen, und bietet so ein besonders interaktives und personalisiertes Einkaufserlebnis.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Einfach gesagt, ahmt Künstliche Intelligenz menschliche Intelligenz nach, indem Computersysteme anstelle von Menschen Aufgaben ausführen und Entscheidungen treffen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Computerprogrammen benötigt KI nicht immer direkte menschliche Eingaben und kann sich autonom anpassen und weiterentwickeln.

Fortschrittliche KI-Systeme verstehen Kontext, erkennen Muster und können sogar Eigenschaften zeigen, die menschlichen Emotionen und Kreativität bei der Entscheidungsfindung ähneln.

Die verschiedenen Gesichter der KI verstehen

Künstliche Intelligenz gibt es in verschiedenen Formen, die jeweils ihre eigenen Stärken und Anwendungsbereiche haben.

1. Systeme, die auf logischen Regeln (wenn-dann-sonst) sowie auf ökonometrischen und statistischen Modellen basieren, sind die Grundlage der Programmierung. Sie sind nach wie vor wichtig und weit verbreitet. Allerdings sind diese Modelle stark auf vom Menschen programmierte Regeln angewiesen, was ein Engpass sein kann – bekannt als Polanyi-Paradoxon: „Wir wissen immer mehr, als wir ausdrücken können.“

Zum Beispiel das Schreiben von Code, um ein Sofa anhand logischer Regeln zu erkennen. Dabei müssen alle Bedingungen programmiert werden, um ein Sofa von anderen Möbelarten zu unterscheiden. Das ist starr und fehleranfällig, vor allem angesichts der Komplexität realer Situationen.

2. Machine-Learning-Algorithmen markieren einen Wandel in der Programmierung. Hier „lernt“ das Modell aus großen Mengen strukturierter Daten (Zeilen und Spalten). Das Modell führt Aufgaben basierend auf den verarbeiteten Daten aus und verringert so die Auswirkungen des Polanyi-Paradoxons. Diese Modelle sind besonders gut in Vorhersagen und Klassifikationen.

Zum Beispiel kann man statt Regeln zur Sofanerkennung zu definieren, dem Modell Daten zu Tausenden von Möbelstücken geben, und es lernt eigenständig, Sofas zu erkennen.

3. Neuronale Netze und Deep Learning sind fortgeschrittene Arten von Machine-Learning-Modellen, die besonders gut unstrukturierte Daten verarbeiten können, wie Videos, Audio oder lange Texte. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen können sie Eingaben ohne vordefinierte Struktur verarbeiten und strukturierte Ausgaben erzeugen (z. B. eine Zahl oder Kategorie).

Beispielsweise kann ein Modell mit diesen Techniken aus einem Datensatz von Möbelbildern, die als „Sofa“ oder „kein Sofa“ gekennzeichnet sind, lernen, Sofas zu erkennen, ohne strukturierte Eingaben zu benötigen.

4. Generative KI, eine Untergruppe des Deep Learning, geht über Klassifikationsaufgaben hinaus. Sie kann unstrukturierte Eingaben verarbeiten und unstrukturierte Ausgaben erzeugen, etwa neue Designs oder Stile basierend auf bestehenden Daten erstellen.

Während textbasierte KI wie ChatGPT große Aufmerksamkeit erlangt hat, haben auch visuelle generative KI-Tools wie DALL-E und Midjourney einen großen Einfluss. Diese Tools verwandeln Texteingaben in beeindruckende Bilder und Designs und verwischen die Grenze zwischen KI- und menschlich erstellten Inhalten. Trotz einiger Kontroversen um die Nutzung urheberrechtlich geschützter Materialien bei Midjourney ist die Fähigkeit, kreative Ideen in einzigartige Möbelstücke zu verwandeln, beeindruckend.

Anwendungsfälle für Möbelhäuser mit Augmented Reality

Wussten Sie, dass etwa 71 % der Kunden häufiger bei einem Händler einkaufen, wenn dieser AR anbietet? Kein Wunder, dass 61 % der Kunden Geschäfte mit AR-Technologie traditionellen vorziehen. Und noch beeindruckender: 40 % der Menschen sind bereit, mehr zu bezahlen, wenn sie ein Produkt mit AR erleben können. Diese Zahlen zeigen deutlich, wie stark AR den Einzelhandel verändert – und so können Sie Augmented Reality in Ihrem Möbelhaus einsetzen.

Virtuelle Möbelplatzierung

Augmented Reality ermöglicht es Kunden, Möbelstücke virtuell in ihren eigenen Wohnräumen mit Smartphones oder Tablets zu platzieren. Indem digitale Darstellungen der Möbelstücke über die reale Umgebung gelegt werden, können Kunden sehen, wie verschiedene Artikel in Größe, Stil und Farbe passen.

Produktinformationsanzeige

Augmented Reality kann physische Produkte durch zusätzliche Informationen und interaktive Erlebnisse bereichern. Ein Kunde scannt ein 2D-Bild oder einen QR-Code, der an einem Möbelstück im Geschäft befestigt ist. Die App zeigt detaillierte Informationen zum Produkt an, einschließlich Materialien, Abmessungen, verfügbaren Farben und Bewertungen.

AR-gestützte Verkaufsunterstützung

Augmented Reality kann Verkaufsmitarbeiter dabei unterstützen, Möbelmerkmale und -vorteile effektiver zu demonstrieren. Mitarbeiter, die mit AR-Geräten oder -Apps ausgestattet sind, können Produktfunktionen zeigen, verstellbare Funktionen vorführen oder verschiedene Polsteroptionen in Echtzeit simulieren. Diese interaktive Demonstration verbessert den Verkaufsprozess und erhöht die Kundenbindung, indem sie ein praktisches Erlebnis ohne physische Muster bietet.

Anwendungsfälle für Möbelgeschäfte mit Künstlicher Intelligenz

Viele Ladenbesitzer verstehen möglicherweise nicht vollständig, welche Vorteile Künstliche Intelligenz für ihr Möbelgeschäft bringen kann. Manche glauben, sie sei nur für große E-Commerce-Giganten geeignet, während andere zögern, Maschinen für Geschäftsentscheidungen und Verkaufsautomatisierung zu vertrauen.

Heutige KI-gestützte Tools erleichtern jedoch die Integration interaktiver Technologien auf der Website und den digitalen Plattformen Ihres Möbelgeschäfts und machen sie zugänglich und kosteneffektiv.

Interaktiver Showroom

Der interaktive Showroom bietet eine „Anprobieren vor dem Kauf“-Lösung, die von KI unterstützt wird. Kunden können realistische 3D-Replikate ihrer Wohnräume einfach durch ein Foto erstellen. Mit Machine-Learning-Fähigkeiten können Kunden ihre Räume visualisieren, anpassen und neu gestalten. Nutzer können bestehende Möbel virtuell entfernen, neue Produkte aus Ihrem Katalog ausprobieren und verschiedene Konfigurationen erkunden, was den Planungsprozess zu Hause verbessert.

Virtuelle Innenraumdesign-Beratung

Kunden können virtuelle Termine mit Designexperten vereinbaren, die KI-Tools nutzen, um gemeinsam Raumlayouts, Möbelauswahl und ästhetische Verbesserungen zu gestalten. Die KI unterstützt dabei, 3D-Visualisierungen der vorgeschlagenen Designs zu erstellen, sodass Kunden mögliche Ergebnisse vor einer Entscheidung sehen können.

Kundensupport-Chatbots

KI-gestützte Chatbots bieten sofortige Antworten auf Kundenanfragen, helfen bei der Produktauswahl, prüfen Verfügbarkeiten und unterstützen sogar bei Kaufentscheidungen. Diese Bots sind rund um die Uhr im Einsatz, steigern die Kundenzufriedenheit und entlasten menschliche Mitarbeiter von wiederkehrenden Aufgaben.

Sprachsuche

Die Integration von KI in die Sprachsuche erleichtert Kunden die Produktsuche, indem sie freihändiges Browsen und Einkaufen mittels natürlicher Sprachbefehle ermöglicht.

Produktempfehlungen

Durch die Analyse vergangener Kaufdaten und Surfverhalten können KI-Algorithmen zukünftige Trends und Kundenpräferenzen vorhersagen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Möbelhäusern, ihr Inventar zu optimieren, Marketingstrategien anzupassen und personalisierte Empfehlungen für Kunden anzubieten.

KI-generierte Möbeldekoration

Zusammenarbeiten zwischen Designern und KI, wie Philippe Starck und Kartell, zeigen, wie KI den Design- und Prototyping-Prozess effizienter gestalten kann. KI-Algorithmen können innovative Möbelentwürfe erzeugen, die bestimmte Kriterien in Bezug auf Stil, Funktionalität und Nachhaltigkeit erfüllen, wodurch die Markteinführungszeit verkürzt und die Umweltbelastung reduziert wird.

Die Zukunft von Künstlicher Intelligenz und Augmented-Reality-Technologien

Augmented-Reality-Technologie

• Synergie von Künstlicher Intelligenz und AR. Die Kombination aus Augmented Reality und Künstlicher Intelligenz läutet eine neue Ära intelligenter, kontextbewusster Anwendungen ein. Die Echtzeit-Datenanalyse und das adaptive Lernen der KI ermöglichen es AR-Systemen, personalisierte Erlebnisse zu bieten, sich an Nutzerpräferenzen anzupassen und die Funktionalität kontinuierlich zu verbessern.
• 5G und AR. Der Ausbau von 5G-Netzen revolutioniert die Augmented Reality. Mit seiner blitzschnellen Verbindung und minimalen Latenz unterstützt 5G nahtlose AR-Anwendungen wie Fernunterstützung und interaktive Live-Events. Diese Entwicklung macht AR vielseitiger und wirkungsvoller in verschiedenen Umgebungen.
• Verbesserte AR-Hardware. Neueste Innovationen bei AR-Headsets, darunter holografische Linsen, Mikro-OLED-Displays und fortschrittliche Tiefensensoren, bieten besonders eindrucksvolle Erlebnisse. Diese Upgrades verbessern zudem die Leistung, Bedienbarkeit und den Tragekomfort der Geräte für längere Nutzungszeiten.

Technologie der Künstlichen Intelligenz

• Entwicklung von Sprachmodellen. Aktuelle Sprachmodelle wie GPT-4, Claude, Gemini und Llama werden voraussichtlich weiterentwickelt. Dies wird nicht nur ihre Fähigkeiten im Verstehen und Generieren von Texten erweitern, sondern könnte auch neue Formen der Mensch-Maschine-Interaktion einführen, die Schnittstellen noch intuitiver, natürlicher und leistungsfähiger machen.
• Kleine Sprachmodelle. Diese Modelle, die an spezifische Wissensbereiche angepasst sind, versprechen hohe Präzision bei geringeren Ressourcenanforderungen und sind somit besser für spezialisierte Anwendungen geeignet.
• Ausbau der KI-Infrastruktur. Die Infrastruktur, die die aktuellen Fortschritte in der KI ermöglicht und von Großunternehmen wie AWS, Google und Microsoft bereitgestellt wird (alle verwenden Nvidia als GPU-Prozessor), wird weiterhin ausgebaut. Dies erleichtert die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicherer KI-Modelle und unterstützt ein noch breiteres Anwendungsspektrum.
• AGI (Artificial General Intelligence). Die Suche nach AGI, dem „heiligen Gral“ dieses Bereichs, leitet weiterhin die Bemühungen von Unternehmen wie OpenAI, Google und Meta. Ziel ist es, eine Form von Superintelligenz zu entwickeln, die menschliche Fähigkeiten übertrifft und uns auf bislang unbekannte Entwicklungsstufen bringt. Obwohl genaue Vorhersagen schwierig sind, waren wir diesem Szenario noch nie so nah, auch wenn unklar ist, ob es in 5, 10 oder 20 Jahren Realität wird.
  
  

Implementierungskosten: KI vs. AR

Bei der Einführung von Technologie in Möbelhäusern kann die Entscheidung zwischen Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) und Augmented Reality (AR) schwierig sein. Beide Technologien bringen eigene Vorteile und Kosten mit sich, deren Verständnis Ihnen hilft, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Beginnen wir mit Augmented Reality. Kurz gesagt können AR-Projekte von einigen tausend Dollar bis zu 300.000 USD oder mehr für eine individuelle AR-Lösung reichen. Entscheidend sind die Details. Die häufigsten Fälle sind:

• Marker-basierte AR-Apps. Diese verwenden einfache 2D-Bilder als Marker. Die Kosten für diese Basisanwendungen liegen meist zwischen 1.000 und 2.000 USD. Sie sind relativ einfach zu entwickeln und bieten gute Funktionalitäten für einfachere Anforderungen.
• Markerlose AR-Apps. Die Kosten für markerlose AR-Apps beginnen bei etwa 10.000 USD und können je nach Funktionsumfang und Komplexität bis zu 50.000 USD steigen.

Die Kosten für KI-Projekte variieren stark, je nach Umfang und Komplexität der Implementierung. Hier eine grobe Schätzung:

• Kleine KI-Projekte. Für kleinere Projekte wie einfache Bestandsverwaltungssysteme oder einfache Chatbots liegen die Kosten meist zwischen 10.000 und 100.000 USD. Diese Projekte sind in der Regel überschaubar und können relativ schnell umgesetzt werden.
• Mittlere KI-Projekte. Fortgeschrittenere KI-Anwendungen, etwa Predictive Analytics für Verkaufstrends oder ausgefeiltere Kundenservice-Bots, kosten zwischen 100.000 und 500.000 USD.
• Große KI-Projekte. Komplexe Systeme, wie das Visualisieren von Möbeln in Kundenräumen mit Anpassungsoptionen – beispielsweise Materialwechsel, Verschieben, Drehen, Löschen von Möbeln in Fotos und Hinzufügen von Katalogmöbeln – sind kostenintensiv. Die Kosten reichen von 500.000 USD für ein Minimum Viable Product (MVP) bis zu 2.000.000 USD für ein voll funktionsfähiges Projekt. Solche Vorhaben sind umfangreich und erfordern hohe Investitionen in KI-Technologie und qualifizierte Fachkräfte.

Alternativ können Möbelhäuser fertige KI-Produkte wählen, die oft deutlich günstiger und schneller implementierbar sind. Unternehmen wie Zolak bieten solche Lösungen an. Beispielsweise beginnt Zolaks KI-basierter Showroom bei 232 USD pro Monat, jährlich abgerechnet mit 2.784 USD. Diese Lösung bietet umfassende Funktionen ohne hohe Anfangsinvestitionen, die mit einer individuellen Entwicklung verbunden sind.

Zolak

Mit Zolak’s Showroom bieten Sie Ihren Kunden eine virtuelle Raumgestaltung, bei der sie ihre idealen Wohnumgebungen mit Ihrer Möbelkollektion entwerfen können. So erhalten sie eine realistische Vorschau, wie Ihre Produkte in ihrem Zuhause wirken.

Zolak’s Showroom lässt sich einfach auf Ihrer Website integrieren und kann genutzt werden, um:

• die Erstellung von visuellen Inhalten kosteneffizient zu beschleunigen.
• interaktive Touchscreen-Displays in stationären Geschäften einzurichten.
• die Effizienz der Designerarbeit zu steigern.

Die fortschrittliche Technologie unserer Plattform umfasst zwei einzigartige Lösungen:

Visualisierungs-Engine. Unsere Engine rendert effizient 3D-Showrooms, auch basierend auf von Nutzern eingereichten Fotos. Sie integriert nahtlos 2D-Hintergründe mit digitalen Produkt-Duplikaten und verwendet ausgeklügelte Algorithmen, um einen zusammenhängenden virtuellen 3D-Raum zu schaffen. Diese Kombination aus Fotorealismus und Interaktivität bietet Kunden ein wirklich immersives Erlebnis.

Technologie zur Erstellung von Showrooms mit nutzereingereichten Fotos. Angetrieben von fortschrittlichen neuronalen Netzwerken und Algorithmen verarbeitet und verbessert diese Pipeline Nutzerfotos präzise. Sie erkennt Raumgeometrie, Objekte und stellt Szenen wieder her, um interaktive, hochauflösende Showrooms zu schaffen, die auf die Innenräume der Nutzer zugeschnitten sind.

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