Das Multi-Agenten-System für Einkaufszentren ist ein KI-gesteuertes Framework, das auf einer Multi-Agenten-Architektur basiert, um das Einkaufserlebnis in Shopping Malls zu verbessern. Es besteht aus Käufer-Agenten, die Besucherinteraktionen verfolgen; Vorlagen-Agenten, die frühere und Echtzeit-Daten analysieren; sowie Empfehlungs-Agenten, die maßgeschneiderte Produkt- und Aktionsvorschläge generieren. Die Agenten kommunizieren über ein Nachrichtenprotokoll, um Benutzerprofile zu aktualisieren, bereichsübergreifende Erkenntnisse zu teilen und Empfehlungen dynamisch anzupassen. Es unterstützt die Integration mit CMS und POS für Echtzeit-Inventar- und Verkaufsdatenfeedback. Das modulare Design erlaubt die Anpassung von Agentenverhalten, die Integration neuer Datenquellen und die Bereitstellung auf verschiedenen Plattformen. Ideal für große Einzelhandelsumgebungen verbessert es die Kundenzufriedenheit und steigert den Umsatz durch präzise, kontextbezogene Empfehlungen.

Mediar ist eine KI-gesteuerte Einzelhandelsvideoanalyseplattform, die darauf ausgelegt ist, Einzelhändlern und Marken tiefere Einblicke in ihren Konversionstrichter zu geben, beginnend bei Traffic, Engagement bis hin zur endgültigen Konversion. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI- und Videotechnologien hilft Mediar Unternehmen, das Kundenverhalten zu verstehen, die Store-Layouts zu optimieren und die Gesamtvertriebsleistung zu verbessern. Es verwandelt Videodaten in umsetzbare Einblicke, die Einzelhändlern ermöglichen, fundierte Entscheidungen zur Steigerung des Kundenengagements und zur Verbesserung der Konversionsraten zu treffen.