Virtueller Raumplaner: Verkaufen Sie nicht nur ein Sofa, sondern ein Designkonzept

Lassen Sie uns über etwas sprechen, das Ihre Möbelverkäufe revolutionieren wird – den virtuellen Raumplaner. Auch in diesen Zeiten streben Menschen nach mehr Lebensqualität und Möbel sind gefragter denn je. Gleichzeitig verändert künstliche Intelligenz alle Märkte und die Art, wie wir Marketing erfahren.

Denken Sie mal darüber nach, wie Sie Ihre Möbel aktuell präsentieren. Meistens mit Fotos, vielleicht ein paar Textbeschreibungen dazu, richtig? Diese Art der Präsentation ist nicht mehr ausreichend und ihre Mitbewerber haben das schon erkannt. 

Statische Bilder und flache Texte zeigen nur einen Bruchteil dessen, was der Kunde sehen möchte. Kunden wollen mehr – sie wollen erleben, wie sich das Sofa im Wohnzimmer anfühlt oder wie das Esszimmer-Set den Raum ergänzt.

Was ist ein virtueller Raumplaner?

Ein virtueller Raumplaner ist ein fortschrittliches Tool, das immersive Technologien nutzt, um interaktive und realitätsnahe Erlebnisse zu schaffen. Ähnlich wie ein Tool für virtuelles Design erlaubt er Kund:innen, ein Bild ihres Zimmers direkt vom Tablet oder Smartphone hochzuladen. Danach können sie ihre aktuellen Möbel digital aus dem nun virtuellen Raum entfernen, Produkte aus dem Katalog des Händlers hinzufügen und diese individuell gestalten – direkt im eigenen Zuhause. So können sie ihre Wohnräume visualisieren und personalisieren, noch bevor sie sich zum Kauf entscheiden. Das macht den Raumplaner zu einem wertvollen Werkzeug für Kund:innen und Möbelhändler gleichermaßen.

Nicht jeder hat ein gutes räumliches Vorstellungsvermögen - helfen Sie der Vorstellungskraft Ihrer Kund:innen auf die Sprünge.

Die Technik hinter dem virtuellen Raumplaner

Virtuelle Raumplaner basieren auf ausgeklügelten Algorithmen zur Bildverarbeitung, die weit über einfache Bilddarstellung hinausgehen. Die größte Herausforderung besteht darin, Objekte in vom Kunden hochgeladenen Bildern präzise zu erkennen.

Techniken der Objekterkennung

Algorithmen zur Objekterkennung sind zentral im virtuellen Raumplaner. Sie klassifizieren Objekte in vordefinierte Kategorien – zum Beispiel Sofa, Tisch, Stuhl – und unterscheiden sie vom Hintergrund wie Wänden, Boden oder Deko.

Herausforderungen bei der Objekterkennung:

• Positionierungsunterschiede: Bilder können aus unterschiedlichen Winkeln aufgenommen werden.
• Licht- und Kontrastverhältnisse: Objekte erscheinen je nach Lichtverhältnis anders.
• Bildrauschen und Verzerrung: können die Erkennung erschweren.

Zur Lösung dieser Probleme kommen verschiedene Methoden zum Einsatz.

Machine-Learning-Modelle zur Objekterkennung

Machine Learning ist wie das Trainieren eines Computers, Möbel selbst zu erkennen. Modelle lernen anhand großer Mengen an Beispieldaten, Möbelstücke zu identifizieren – egal ob es sich um ein modernes Sofa oder einen rustikalen Holztisch handelt. Sie sind besser in der Lage, die Herausforderungen realer Fotos zu meistern als regelbasierte Verfahren.

Semantische Segmentierung

Beschreibung: Alle Objekte, die derselben Klasse angehören, erhalten dasselbe Label. Im Kontext von virtuellen Raum-Visualisierungen kann die semantische Segmentierung beispielsweise Sofas eindeutig von Hintergrund oder anderen Objekten abgrenzen.

Häufig verwendete Verfahren zur semantischen Segmentierung sind SegNet, U-Net, DeconvNet und FCNs (Fully Convolutional Networks).

Vorteile: Die semantische Segmentierung ermöglicht ein detailliertes Verständnis der Position von Sofas innerhalb eines Bildes, was eine präzise Visualisierung und Anpassung in virtuellen Räumen erlaubt.

Einschränkungen: Obwohl Sofas effektiv segmentiert werden, unterscheidet die semantische Segmentierung nicht zwischen einzelnen Sofa-Instanzen in einer Szene. Alle Sofas werden als eine einzige Klasse behandelt – dies kann die individuelle Anpassung jedes Sofas erschweren.

Beispiel: Stellen Sie sich vor, ein Kunde hat ein Foto eines gemütlichen Esszimmers mit vier Sesseln rund um einen Tisch, auf dem eine schöne Blumenvase steht. In diesem Fall würde die semantische Segmentierung als intelligentes Beschriftungstool fungieren, das die Möbelstücke wie die Sessel, den Tisch und die Blumenvase korrekt erkennt und kennzeichnet.

Allerdings unterscheidet sie nicht zwischen einzelnen Instanzen desselben Objekttyps. Das heißt, alle Sessel werden gleich behandelt – sie erkennt nicht Sessel A von Sessel B, noch ihre jeweilige Position im Raum.

Diese Unterscheidung ist wichtig, wenn man beispielsweise jeden Sessel individuell gestalten oder deren Anordnung analysieren möchte. Für Aufgaben, die dieses Maß an Detailgenauigkeit erfordern, wäre Instance-Segmentierung die passendere Technik.

Instanzsegmentierung

Beschreibung: Die Instanzsegmentierung erweitert die semantische Segmentierung, indem sie nicht nur Objektklassen kennzeichnet, sondern auch zwischen einzelnen Instanzen derselben Klasse unterscheidet. Bei der Sofa-Erkennung kann die Instanzsegmentierung mehrere Sofas innerhalb eines Bildes identifizieren und voneinander abgrenzen.

Häufig verwendete Verfahren zur Instanzsegmentierung sind Mask R-CNN, Faster R-CNN, YOLACT und PANet.

Vorteile: Die Instanzsegmentierung bietet ein detailliertes Verständnis einzelner Sofa-Instanzen. Dadurch können Kunden jedes Sofa individuell visualisieren und anpassen. Dieses Maß an Genauigkeit ist besonders vorteilhaft, wenn Kunden Sofa-Stile oder -Farben kombinieren möchten.

Einschränkungen: Die Instanzsegmentierung kann rechnerisch aufwendig sein, insbesondere bei komplexen Szenen mit vielen Objekten derselben Klasse. Zudem wird häufig eine große Menge an Trainingsdaten benötigt, um Sofa-Instanzen zuverlässig unterscheiden zu können.

Beispiel: Bleiben wir beim Beispiel des Esszimmer-Fotos und betrachten wir, wie die Instanzsegmentierung eine zusätzliche Ebene an Detail und Präzision bringt.

In dem Foto Ihres Kunden würde die Instanzsegmentierung nicht nur die verschiedenen Möbelstücke wie die vier Sessel, den Tisch und die Blumenvase erkennen und kennzeichnen, sondern auch jede einzelne Instanz innerhalb dieser Kategorien unterscheiden.

Sie würde jeden Sessel exakt abgrenzen und als Sessel A, Sessel B, Sessel C und Sessel D kennzeichnen. Diese Spezifität eröffnet zahlreiche Möglichkeiten zur individuellen Gestaltung und Analyse. Wenn der Kunde zum Beispiel verschiedene Polsterstile ausprobieren oder die Sitzordnung ändern möchte, kann er mit Hilfe der Instanzsegmentierung jeden Sessel unabhängig voneinander anpassen – ohne die anderen zu beeinflussen.

Das Zusammenspiel von Visualizer und Machine Learning

Wenn virtuelle Raumplaner und Machine Learning zusammenkommen, entsteht ein dynamisches, persönliches Einkaufserlebnis – für Händler und Kund:innen gleichermaßen.

Vorteile für Händler

Raumgestaltung statt Einzelverkauf

Präsentieren Sie nicht nur einzelne Möbelstücke, sondern ganze Raumkonzepte. So helfen Sie Kund:innen, sich das Gesamtbild besser vorzustellen.

Höhere Interaktion

Funktionen wie Möbel entfernen, hinzufügen, drehen, austauschen oder anpassen halten die Besucher*innen länger auf Ihrer Website. Das steigert die Conversion und die Kundenzufriedenheit.

Vereinfachter Verkaufsprozess

Durch Integration mit E-Commerce-Plattformen können Kund:innen Produkte direkt aus dem Raumplaner in den Warenkorb legen – ein reibungsloser Kaufabschluss entsteht.

Cross-Selling-Potenziale

Der virtuelle Raumplaner eröffnet neue Verkaufschancen: Statt nur ein Sofa zu verkaufen, schlagen Sie gleich passende Sessel, Teppiche und Couchtische vor – und erhöhen den Warenkorbwert.

Verkaufshilfe im Geschäft

Geben Sie Ihren Verkaufsberater:innen Tablets mit einem integrierten virtuellen Raumplaner an die Hand. So können sie Varianten zeigen, individuelle Optionen besprechen und immersive Raumkonzepte präsentieren – direkt im Beratungsgespräch.

Vorteile für Kund:innen

Vor dem Kauf visualisieren

Mit einem Raumfoto oder einem vorbereiteten Raumlayout können Möbel virtuell platziert und angepasst werden – für sichere Kaufentscheidungen ohne Reue.

Passende Maße, keine Fehlkäufe

Kund:innen vermeiden Fehlkäufe durch falsche Größen – das spart Rücksendungen und Frust.

Budget besser planen

Mit den richtigen Maßen im Blick können Kund:innen planen: lieber viele kleine oder wenige große Möbelstücke?

Inspiration & Kreativität

Der interaktive Raumplaner fördert kreatives Gestalten: verschiedene Anordnungen, Stile und Farben ausprobieren – alles ist möglich.

Speichern und Teilen

Raumdesigns speichern oder mit Freunden teilen – für Feedback oder gemeinsames Planen.

Mehr Zufriedenheit und Vertrauen

Wer Möbel im eigenen Raum virtuell sieht, trifft sichere Entscheidungen. Das steigert die Kundenzufriedenheit und langfristige Bindung.

Hier kommt Zolak ins Spiel. Die speziell für die Möbelbranche entwickelte SaaS-Plattform von Zolak bietet eine Vielzahl bahnbrechender Lösungen – von beeindruckenden 3D-Showrooms bis hin zu KI-gestützten Anpassungsfunktionen. Die Virtual Room Visualizer-Lösungen von Zolak definieren das Online-Möbelerlebnis völlig neu.

Mit Zolak können Ihre Kund:innen ein Foto ihres Raums aufnehmen, vorhandene Möbelstücke mühelos entfernen und neue Produkte aus Ihrem Katalog hinzufügen. Sie können Möbel drehen, anordnen sowie Farben und Materialien nach Wunsch anpassen – und so einen virtuellen Raum schaffen, der ihrem individuellen Stil und ihrer Vision entspricht.

• Semantische Segmentierungsalgorithmen: Zolak nutzt fortschrittliche semantische Segmentierung, um verschiedene Elemente im Raum wie Möbel, Wände oder Dekorationsobjekte präzise zu erkennen und zu kategorisieren. So wird jedes Objekt korrekt identifiziert und isoliert – die Grundlage für eine detailreiche und immersive Raumvisualisierung.
• Instanzsegmentierungsalgorithmen: Zusätzlich zur semantischen Segmentierung kommt Instanzsegmentierung zum Einsatz. Damit werden nicht nur Objektklassen erkannt, sondern auch einzelne Instanzen unterschieden – z. B. jeder einzelne Sessel oder jedes Sofa. Nutzer:innen können somit jedes Möbelstück individuell bearbeiten und anpassen.
• Deep Learning für fotorealistische Darstellung: Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen erzeugt die Plattform visuell beeindruckende und realitätsnahe Darstellungen von Möbelstücken – inklusive Beleuchtung, Schatten und Materialtexturen – für ein besonders realistisches Erlebnis.

Das Ergebnis: Ihre Kund:innen können mit Zuversicht ihre Wunschräume gestalten und passende Möbel oder komplette Einrichtungslösungen direkt kaufen.

Darüber hinaus lässt sich Zolaks Showroom nahtlos in Ihre bestehende Plattform integrieren – ob Shopify, Magento oder ein anderes E-Commerce-System. Die Implementierung ist einfach und stört weder Ihre aktuellen Arbeitsabläufe noch Ihre bestehende Infrastruktur.

Möchten Sie den Virtual Room Visualizer live erleben? Kontaktieren Sie uns noch heute!