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Möbel-Lux

Kann ein Zwei-Personen-Team mit Hilfe von AI einen vollständigen E-Commerce-Relaunch in nur 150 Stunden realisieren? Genau das wollten wir herausfinden. Für Möbel-Lux haben wir einen bestehenden Shopware-Shop neu gedacht und dabei AI von der Konzeption über Design und Entwicklung bis zur Bildgenerierung eingesetzt. Entstanden ist ein Mobile-First-Onlineshop mit Composable Frontend, Feed-Logik und einer Navigation, die sich an bekannten App- und Social-Media-Gesten orientiert.

  • 150 Stunden geplantes Projektbudget
  • Zwei-Personen-Projektteam
  • Shopware 6 mit Composable Frontend
  • Mobile-First-Konzept mit Swipe-Navigation
  • 159 h 56 min tatsächlicher Gesamtaufwand

System

Shopware 6 mit Composable Frontend 

Branche

Möbel & Wohnen

Unternehmen

Möbel-Lux ist eine Marke der Riesa Brands GmbH und betreibt einen Onlineshop für Möbel und Wohnaccessoires. Das Sortiment umfasst Einrichtungsprodukte für unterschiedliche Wohnbereiche wie Wohnen, Schlafen, Essen, Büro, Kinderzimmer und Garten.

Merkmale

  • Kompletter E-Commerce-Relaunch mit einem Zwei-Personen-Team
  • AI-Einsatz von der Konzeption bis zur Entwicklung
  • Konsequenter Mobile-First-Ansatz
  • Entwicklung eines Feed-basierten Einkaufserlebnisses
  • Navigation über bekannte Swipe-Gesten
  • Aufbau eines eigenständigen Composable Frontends
  • AI-gestützte Erweiterung bestehender Produktbilder auf 9:16
  • Umsetzung mit 159 h 56 min Gesamtaufwand

Technische Besonderheiten

  • Shopware 6 als zentrales Commerce Backend
  • Composable Frontend mit Nuxt und Vue
  • Hybrider Checkout zwischen neuem Frontend und Shopware Storefront
  • Containerisierte Infrastruktur mit Docker und Infrastructure as Code
  • Serverseitiges Rendering für Performance und SEO

Projektziele

  • Vollständigen Relaunch innerhalb eines Budgets von 150 Stunden realisieren
  • Einen bestehenden Onlineshop konsequent Mobile First neu denken
  • App-ähnliche Navigation auf einen E-Commerce-Use-Case übertragen
  • Shopware weiterhin als stabiles Commerce Backend einsetzen
  • KI möglichst durchgängig über die verschiedenen Projektphasen nutzen
  • Erkenntnisse für zukünftige AI-gestützte Entwicklungsprojekte gewinnen