उत्पाद खोज के लिए एआई-रेडी डेटा और वेक्टर सर्च। यूएई टाइल्स और फ़िनिशिंग रिटेलर।
एआई-रेडी कैटलॉग + वेक्टर सर्च जो खोज समय को 70% तक कम करता है और रूपांतरण को 15% तक बढ़ाता है। हमने एक ई-कॉमर्स टाइल रिटेलर के उत्पाद कैटलॉग को एआई-रेडी संरचित डेटा में बदल दिया, जिससे वेक्टर सर्च और संवादात्मक उत्पाद अनुशंसाएं सक्षम हुईं। ग्राहक पहले बड़े SKU कैटलॉग को मैन्युअल रूप से खोजने में संघर्ष करते थे। नए एआई अनुभव ने खोज समय को 60-70% तक कम कर दिया, रूपांतरण को 10-15% तक बढ़ा दिया, और साल-दर-साल राजस्व में 8-12% का सुधार किया।
01 —The Impact
The results, up front.
60–70% reduction in search time Conversion increased by 10–15% YoY revenue grew 8–12% Support workload reduced by 30–40% A significantly upgraded purchasing journey
02 — The Challenge
Where they started.
Large tile retailers rely heavily on SKU accuracy and searchability. Customers searching manually encountered friction that slowed decision-making and hurt conversion. Our objective was to turn the catalog into AI-ready data and build a conversational product discovery flow. We began by cleaning and structuring product data, then vectorizing it for similarity search. We implemented embedded vector search that allowed customers to find matching items via chat, natural language, or visual cues. The AI generated product cards with actionable CTAs, comparisons with similar SKUs, and dynamic item lists. This dramatically accelerated decision-making and created an intuitive “assistant-like” experience.
04 — Approach & Methodology
How we got there.
Customers previously spent far too long searching for tiles, often abandoning sessions. With vector search, the system instantly understood intent and surfaced the most relevant SKUs — reducing friction and enabling faster purchase decisions. AI cards and comparison tools addressed uncertainty by helping users evaluate alternatives quickly.
05 —In Practice
Project samples.
Keep exploring Renascence
Your turn
Ready to write your own success story?
Book a discovery call and see what behavioral CX can do for your business.