Kunden kommen selten mit perfekten Keywords. Sie kommen mit einem Ziel: Ich brauche das richtige Produkt für meinen Anwendungsfall. Klassische Shop-Suche liefert dann eine Trefferliste - und überlässt die Entscheidung dem Käufer. Das führt zu Abbrüchen, Fehlkäufen, Retouren und Support-Anfragen.
Aginity AgenticSearch ersetzt diese Trefferlisten-Logik durch echte Produktberatung: Wir verstehen den Use Case, leiten daraus die richtigen Parameter ab und matchen den gesamten Produktkatalog gegen die Anforderungen. Das Ergebnis ist keine Top-3-Vermutung, sondern eine vollständige, nachvollziehbare Auswahl: alle Produkte, die wirklich passen - priorisiert und erklärt.
Ergebnisse aus Projekten (bis zu):
Was bedeutet KI-Produktberatung konkret?
AgenticSearch ist ein Agent, der Kaufberatung im Shop übernimmt - vergleichbar mit einem sehr guten Fachberater im Laden, nur digital und skalierbar.
So läuft das ab:
Use Case verstehen
Wofür wird das Produkt genutzt? Was ist wirklich wichtig?
Anforderungen erfassen
Muss-Kriterien + Präferenzen + Ausschlüsse
Katalogweit matchen
Der gesamte Katalog wird gegen diese Kriterien geprüft
Erklären & absichern
- Warum passt das Produkt?
- Welche Alternativen gibt es?
- Worauf sollte man achten? (typische Fehler, Kompatibilität, Setup, Grenzen)
Das reduziert Unsicherheit - und macht den Kaufabschluss wahrscheinlicher.
Unser Kernunterschied zu Algolia, Bloomreach & Co.
Viele Search-&-Discovery-Lösungen sind stark darin, Trefferlisten zu verbessern (Ranking, Autocomplete, Regeln). AgenticSearch arbeitet anders: Wir verlagern die Arbeit von Suchen zu Auswählen.
Klassisch:
Keyword → Trefferliste → Kunde vergleicht selbst
Aginity AgenticSearch:
Use Case → Kriterien → alle passenden Produkte → Begründung + Hinweise → Entscheidung
Der entscheidende Punkt: Wir zeigen nicht nur ein paar Treffer, sondern alle Produkte, die die Anforderungen erfüllen - transparent und nachvollziehbar. Der Agent setzt dafür die Parameter, die den Katalog korrekt durchsuchen, statt den Käufer raten zu lassen.
Warum das sofort messbar wirkt
Mehr Conversion
Wenn Käufer nicht mehr lange recherchieren und vergleichen müssen, steigen Abschlussraten deutlich - besonders bei komplexen Produkten.
Weniger Fehlkäufe und Retouren
Katalogweites Matching plus klare Hinweise (darauf achten) reduziert Fehlentscheidungen.
Weniger Support-Last
Wenn die Beratung typische Produktfragen bereits im Kaufprozess beantwortet, sinken Rückfragen und Kaufabbrüche.
Typische Effekte (bis zu):
Für welche Sortimente AgenticSearch besonders geeignet ist
AgenticSearch ist stark, wenn Produkte erklärungsbedürftig sind, Varianten/Kompatibilität eine Rolle spielen oder Kunden ohne Fachwissen kaufen.
B2C und B2B funktionieren gleichermaßen - die Beratung passt sich dem Use Case an.
Fachwissen integrieren: Beratung wird branchenspezifisch
AgenticSearch kann mit eurem Fachwissen angereichert werden, damit die Beratung exakt so funktioniert, wie es in eurer Branche sinnvoll ist. Zum Beispiel:
So entsteht ein Agent, der nicht irgendwie hilft, sondern euren Beratungsstandard im Shop abbildet.
In 7 Tagen live - per API, EU-basiert
Setup in der Praxis (typisch):
Integrationen
AgenticSearch lässt sich in gängige Shop-Setups integrieren, u. a.:
Shopify
Shopware
Magento
WordPressFAQ
Was ist AI Product Discovery?
AI Product Discovery beschreibt den Prozess, durch den ein KI-System aus einer Suchanfrage den vollständigen Use Case des Käufers erschließt und auf dieser Basis Produkte aus dem gesamten Katalog findet – auch solche, die der Käufer nicht explizit gesucht hat. Im Unterschied zur traditionellen Suche werden damit auch latente Bedürfnisse sichtbar und als nachvollziehbare Produktempfehlungen ausgegeben.
Wie unterscheidet sich Conversational Commerce von klassischem E-Commerce?
Im klassischen E-Commerce navigieren Nutzer über Kategorien, Filter und Keywords. Conversational Commerce verlagert den Kaufprozess in einen natürlichsprachlichen Dialog: Der Shop versteht Absichten, stellt Rückfragen und begleitet die Entscheidung wie ein Verkäufer. Dadurch wird die Produktsuche deutlich präziser und der Weg zum Kauf kürzer.
Was ist der Unterschied zwischen Agentic Shopping Assistant und Produktsuche?
Klassische Produktsuche liefert Trefferlisten auf Basis von Keywords und Filtern. Ein Agentic Shopping Assistant versteht die Kaufabsicht hinter der Anfrage, analysiert den gesamten Produktkatalog, fragt bei Unklarheit nach und erklärt, warum ein Produkt empfohlen wird. Er ersetzt damit nicht nur die Suche, sondern bildet digitale Produktberatung ab.
Was ist KI-Produktberatung im Onlineshop?
Eine Beratung, die den Use Case versteht, Anforderungen erfasst und daraus eine vollständige Produktauswahl aus dem Katalog ableitet - inklusive Begründung und Hinweisen.
Warum ist das besser als normale Suche?
Weil Käufer selten perfekte Keywords haben. AgenticSearch ersetzt Keyword-Raten durch Kriterien-Matching und hilft bei der Entscheidung, nicht nur beim Finden.
Zeigt AgenticSearch wirklich alle passenden Produkte?
Ja. Wir matchen katalogweit und können alle Produkte anzeigen, die die Anforderungen erfüllen - priorisiert und erklärt.
Wie schnell kann man starten?
In vielen Fällen in bis zu 7 Tagen, abhängig von Katalogdaten und Einbindung.
Jetzt testen
Jetzt testen: AgenticSearch mit eurem Katalog pilotieren.
Kontakt aufnehmen: Use Case senden - wir zeigen euch die passende Einbindung.