GROWMIND / NL·Case · VME Retail
GROWTH-INDEX · 486213·00:00:00CET
04 · WERKv26.04

VME Retail - AI ruimteconfigurator

— client
VME Retail
— sector
Interieurdesign / Wonen
— type
Leadconfigurator
— stack
NestJS · Vue 3 · PostgreSQL 16 · OpenAI Responses API · Anthropic API · TypeORM
VME Retail
— De uitdaging

De klant fotografeert zijn kamer, kiest een stijl, en ziet die ruimte meteen ingericht met de échte producten van de onderneming. Elk resultaat levert een warme lead.

Meubelondernemers verkopen een product dat je wilt vóélen en zien in je eigen huis, maar de oriëntatie begint online, waar precies dat onmogelijk is. Bezoekers scrollen door catalogi, kunnen niets projecteren op hun eigen interieur, en haken af zonder een spoor achter te laten. Voor de ondernemers betekent dat: veel verkeer, weinig leads, en geen idee wie er geïnteresseerd was. VME Retail wilde dat omdraaien voor 35 zelfstandige (franchise-) zaken tegelijk. De complicatie: elke zaak heeft een eigen catalogus, eigen huisstijl, een eigen domein en eigen leadopvolging. Eén generieke widget zou niet volstaan, het moest per ondernemering volledig white-label zijn, met strikte scheiding van data tussen de zaken onderling, en het mocht de AI-kosten niet laten ontsporen door bots of misbruik.

— De oplossing

Wat we bouwden.

GROWMIND bouwde AIDA, een slimme configurator die elke ondernemer met één regel code op de eigen website zet automatisch in de eigen huisstijl, alsof het altijd al onderdeel van die site was. De klant doorloopt een paar simpele stappen: kies een stijl, kies een kleur, en upload een foto van de eigen kamer. Daarna gaat de AI aan het werk. Hij herkent de ruimte op de foto, zoekt de best passende meubels uit de catalogus van díé zaak, en tovert ze op hun plek in de échte kamer van de klant. Geen voorbeeldkamer uit een folder, maar de eigen woonkamer, ingericht met meubels die de winkel ook echt kan leveren. Een eerste voorproefje verschijnt meteen. De volledige set resultaten komt vrij zodra de klant zijn gegevens achterlaat, zo houdt elke franchise een warme lead over aan een bezoek dat anders vrijblijvend bleef. Elke zaak heeft bovendien een eigen beheeromgeving waarin hij zijn catalogus, uitstraling en binnenkomende leads beheert, terwijl de gegevens van de verschillende zaken volledig gescheiden blijven.

VME Retail — de oplossing
— In de praktijkDrie momenten
VME Retail — fig. 04
VME Retail — fig. 05
VME Retail — fig. 06
— Resultaten

Resultaten.

— uitkomst 01
White-label configurator die elke franchise in één regel code insluit, automatisch in eigen huisstijl
— uitkomst 02
AI rendert leverbare catalogusproducten in de échte kamerfoto van de klant; geen stockbeelden
— uitkomst 03
Vrijblijvend browsen wordt een gekwalificeerde lead via een ingebouwde lead-wall
— uitkomst 04
Strikte data-isolatie per franchise (multi-tenant met row-level security)
— uitkomst 05
Bot- en misbruikbescherming houdt AI-kosten beheersbaar
— uitkomst 06
Eén admin-omgeving voor catalogus, branding, configurator-stappen en leadopvolging
— Het werk is publiekelijk te bekijkenBekijk live

Meer werk?
Een selectie staat klaar.

Andere cases — software, AI, websites — staan op het overzicht. Eén of twee zijn bellbaar; vraag ernaar.

Bekijk alle cases

Een vraag die hierop lijkt?

Neem contact op
— Meer werk
— Plan een gesprek
© GROWMIND 2026Ingeschreven te Nederland
Gebouwd voor MKB · v26.04
VME Retail - AI ruimteconfigurator | GROWMIND