Laava LogoLaava

Projectcontext

Brand-voice productcontentpipeline

AI-contentpipeline die ruwe productdata omzet in merkconforme, SEO-bewuste productbeschrijvingen op catalogusniveau, terwijl redactie de controle houdt.

Gevalideerd conceptRetailmerk met een snelgroeiende catalogus2025

Klantidentiteit vertrouwelijk gehouden

Hand inking a letterpress tray of typography — the craft of voice
72%
Goedkeuringspercentage
Gemeten
~8s
Seconden per SKU
Gemeten
200
SKU's verwerkt
Geobserveerd

Onderbouwing

Gemeten in een gerichte validatie op 200 productrecords met redactionele beoordeling. Er wordt geen productie-uitrol over de catalogus geclaimd.

De uitdaging

De oplossing

Gebruikte technologie

LangGraphQdrantAzure OpenAIPython

Het resultaat

De pipeline gaf het merk een werkbare route uit trage en inconsistente catalogusproductie. Redacteuren keurden 72% van de gegenereerde beschrijvingen goed met minimale of geen aanpassingen, de gemiddelde generatietijd daalde naar circa 8 seconden per SKU en de merkconsistentie steeg van 3,2/5 naar 4,1/5 in blinde beoordelingen.

Dat elimineert redactioneel werk niet. Het verschuift waar redacteuren hun tijd aan besteden: minder herschrijven van commodity copy, meer bewaken van tone-of-voice, kwaliteit en commerciële scherpte op schaal.

Volgende stap

Ook verkennen waar dit als eerste kan landen?

Begin met één concreet proces. In de AI Opportunity Scan maken we scherp waar AI waarde toevoegt en wat de beste eerste route is.

Brand-voice productcontentpipeline Case Study | Laava