Loops sammelt in einer Seed-Finanzierungsrunde 3,5 Mio. US-Dollar ein, um KI-Suche, Einkaufsassistenz und Handelsdaten zu verknüpfen

Ein Produkt online zu finden, ist einfach. Ob es das richtige ist, lässt sich jedoch oft nur herausfinden, indem man zwischen Suchergebnissen, Größentabellen, Produktseiten und einem Kundengespräch hin und her wechselt, das ganz von vorn beginnt. Loops setzt darauf, dass Händler eine gemeinsame Intelligenzebene benötigen, die diese einzelnen Momente miteinander verbindet.

Loops hat eine Seed-Finanzierungsrunde über 3,5 Millionen US-Dollar bekannt gegeben. Beteiligt sind a16z speedrun, NTT Docomo, Connecticut Innovations, Alumni Ventures und Monday Capital. Das Unternehmen will die Mittel für die Produktentwicklung, den Ausbau seiner Kapazitäten zur Kundenimplementierung und die internationale Expansion einsetzen, während es ein nach eigenen Angaben KI-Betriebssystem für den Handel entwickelt.

Die Plattform vereint Suche, Produktentdeckung, Einkaufsassistenz, Kundenservice, Produktanreicherung und virtuelle Anprobe. Ihr zentrales Versprechen: Diese Funktionen werden nützlicher, wenn sie auf gemeinsames Wissen über das Sortiment des Händlers, den geschäftlichen Kontext und die Customer Journey zurückgreifen.

Die einzelnen Komponenten des KI-gestützten Einkaufens verbinden

Ein Händler kann eine leistungsfähige Suchmaschine einsetzen und Kunden dennoch mit unbeantworteten Fragen zurücklassen. Er kann eine dialogorientierte Assistenz hinzufügen, doch diese benötigt genaue Produktinformationen und den Kontext dazu, welche Produkte der Kunde bereits in Betracht gezogen hat. Eine weitere Anwendung bringt eine weitere Integration mit sich, die gewartet werden muss.

Loops will diese Fragmentierung mit einer gemeinsamen Basisebene angehen. Die Ankündigung beschreibt einen Kreislauf, in dem bessere Katalogdaten die Suche verbessern, die Suche der Einkaufsassistenz Kontext liefert und Gespräche fehlende Produktinformationen zutage fördern, die sich durch Produktanreicherung ergänzen lassen.

Stellen Sie sich einen Kunden vor, der im Rahmen eines bestimmten Budgets ein Outfit für eine Hochzeit im Freien sucht. Um diese Anfrage zu verstehen, reicht es nicht, nur das Wort „Hochzeit“ zu erkennen. Ein nützliches System muss den Anlass, die Preisgrenze, die Stilvorlieben und die Produkteigenschaften berücksichtigen und diesen Kontext beibehalten, wenn der Kunde nach der Passform oder Alternativen fragt. Auf ein solches vernetztes Einkaufserlebnis arbeitet Loops hin.

In den Produktbeschreibungen des Unternehmens heißt es, dass AI Search ganze Sätze, Anlässe, Budgets und Einschränkungen interpretiert. Loops zufolge lassen sich die Ergebnisse außerdem nach den Umsatz- und Margenzielen des Händlers sortieren. Das ist eine bedeutsame Entscheidung beim Produktdesign: Geschäftliche Ziele können beeinflussen, welche passenden Artikel zuerst angezeigt werden – neben der Relevanz für die Anfrage.

Katalogdaten bilden die Grundlage

Ein großer Teil der Arbeit fällt an, bevor ein Kunde überhaupt eine Frage stellt. Produktkataloge enthalten oft uneinheitliche Beschreibungen und fehlende Attribute. Fehlen Angaben zum Material, zur Passform oder zur Pflege eines Kleidungsstücks, kann eine flüssig formulierende Assistenz Fragen zu diesen Details nicht zuverlässig beantworten, nur weil sie selbstsicher klingt.

Die Funktion Product Enrichment von Loops ergänzt laut Unternehmen fehlende Katalogstrukturen, Beschreibungen und Attribute. In der Mitteilung wird dies als Grundlage dargestellt, die sowohl der Suche als auch der Assistenz hilft, das Sortiment zu verstehen. Besser strukturierte Informationen können es erleichtern, Produkte über verschiedene Benutzeroberflächen hinweg zu finden und zu vergleichen.

Anschließend begleitet die Einkaufsassistenz Kunden bei ihren Entscheidungen und greift dabei auf Kataloginformationen wie Lagerbestand, Größen und Richtlinien zurück. Loops beschreibt den Einsatz auf der Website, in der mobilen App und über WhatsApp eines Händlers. Der Marketplace Assistant beantwortet auf Marktplätzen, darunter Trendyol, Fragen zu Produkten und verwendet dafür den Katalog und die Markenstimme des Händlers.

Die virtuelle Anprobe ergänzt diese Customer Journey um eine visuelle Komponente. Loops zufolge können Kunden ein Foto verwenden, um Produkte an sich selbst zu sehen, bevor sie sich zum Kauf entschließen. Eine visuelle Simulation und Hinweise zur Passform können dabei helfen, einen Artikel einzuschätzen. Aus der Ankündigung geht jedoch nicht hervor, dass eine der beiden Funktionen eine passende Passform garantiert oder Retouren verhindert.

Der übergeordnete technische Ansatz besteht in der Orchestrierung: Spezialisierte Funktionen werden auf Grundlage gemeinsamer Informationen koordiniert. Die Ankündigung enthält nicht genügend architektonische Details, um den Modell-Stack des Unternehmens, seine Evaluierungsmethoden oder die Art und Weise, wie der gesamte Kundenkontext über verschiedene Kanäle hinweg erhalten bleibt, unabhängig beurteilen zu können.

Was die ersten Kundenzahlen aussagen

Loops berichtet von mehr als 70 Kunden und Pilotprojekten, Millionen betreuter Einkaufserlebnisse und einer Quote von 64 %, mit der Pilotprojekte zu zahlenden Kunden werden. Diese Zahlen deuten auf eine frühe kommerzielle Dynamik hin. Die Ankündigung enthält jedoch weder die zugrunde liegenden Gruppengrößen noch die Zeiträume oder Vertragswerte, die für eine detailliertere Bewertung erforderlich wären.

In der Mitteilung wird die türkische Supermarktkette A101 als Nutzerin der Plattform für die Katalognavigation und Einkaufsassistenz genannt. Einem von Loops veröffentlichten Vergleich zufolge lag die beobachtete Kaufkonversionsrate bei Sitzungen mit der Plattform um rund 83 % über der des Vergleichssegments.

Dieses Ergebnis ist mit Vorsicht zu interpretieren. Das Unternehmen bezeichnet es ausdrücklich als Beobachtungswert und nicht als Ergebnis einer randomisierten Messung. Kunden, die sich für die Nutzung einer Assistenz entscheiden, haben möglicherweise von vornherein eine andere Kaufabsicht als diejenigen, die sie nicht nutzen. Der Vergleich ist ein ermutigendes Signal, das näher untersucht werden sollte, belegt aber nicht, dass Loops allein einen Anstieg der Konversionsrate um 83 % verursacht hat.

Der Modehändler Mavi ist ein weiteres konkretes Beispiel: Das Unternehmen nutzt Loops für KI-gestützte Suche und Einkaufsberatung zu Stil, Anlass und Passform. Diese Implementierungen veranschaulichen die vorgesehene Rolle der Plattform bei unterschiedlichen Produktkatalogen. Fragen zum Implementierungsaufwand und zu wiederholbaren finanziellen Ergebnissen müssen jedoch künftigen Berichten vorbehalten bleiben.

Einzelhandel als Ausgangspunkt für branchenspezifische KI

Die Gründungsgeschichte des Unternehmens verdeutlicht, welche Hürden es beseitigen will. Die Mitgründer Ari Nazir und İlker Selim Zorluoğlu waren auf Bali, als Zorluoğlu seiner kleinen Tochter ein Geschenk kaufen wollte, den Händler kontaktierte und stundenlang auf eine Antwort wartete. Zum Kauf kam es nie. Laut der Ankündigung entwickelte Nazir innerhalb eines Wochenendes den ersten Prototyp.

Loops betrachtet den Handel inzwischen als erste Anwendung einer umfassenderen Strategie: KI-Systeme zu entwickeln, die tief im Wissen, den Integrationen und den Arbeitsabläufen bestimmter Branchen verankert sind. Als nächste Einsatzbereiche sind Finanzdienstleistungen und Energie geplant. Außerdem entwickelt das Unternehmen spezialisierte Fähigkeiten für kleine Sprachmodelle für Aufgaben, bei denen Branchenwissen und Einsatzbeschränkungen für ein stärker fokussiertes Modell sprechen.

Diese Ambitionen gehen über das aktuelle Einzelhandelsprodukt hinaus und sind als Entwicklungspläne zu verstehen. Kurzfristig wird sich zeigen, ob Loops sein vernetztes Einkaufserlebnis in zuverlässige, wiederholbare Implementierungen überführen kann, während der Kundenstamm wächst.

Die Seed-Finanzierung verschafft dem Unternehmen die Mittel, diese Arbeit voranzutreiben. Seine Chance beruht auf einem praktischen Problem im Einzelhandel: Kundinnen und Kunden dabei zu helfen, von einer ungenauen Beschreibung ihres Wunsches zu einer sicheren Kaufentscheidung zu gelangen – mit präzisen Informationen und hilfreicher Unterstützung auf dem gesamten Weg.