Les clients arrivent rarement avec des mots-clés parfaits. Ils arrivent avec un objectif : j'ai besoin du bon produit pour mon cas d'usage. La recherche classique en boutique fournit alors une liste de résultats – et laisse la décision à l'acheteur. Cela entraîne des abandons, des achats incorrects, des retours et des demandes d'assistance.
AGINITY AI AgenticSearch remplace cette logique de liste de résultats par de véritables conseils produits : nous comprenons le cas d'utilisation, en dérivons les bons paramètres et faisons correspondre l'ensemble du catalogue de produits aux exigences. Le résultat n'est pas une hypothèse sur les 3 premiers, mais une sélection complète et traçable : tous les produits qui correspondent vraiment, hiérarchisés et expliqués.
Résultats des projets (jusqu'à) :
Que signifie concrètement le conseil produit par IA ?
AgenticSearch est un agent qui prend en charge le conseil achat dans la boutique – comparable à un excellent conseiller spécialisé en magasin, mais numérique et évolutif.
Voici comment cela se déroule :
Comprendre le cas d'utilisation
À quoi le produit est-il utilisé ? Qu'est-ce qui est vraiment important ?
Saisir les exigences
Critères obligatoires + préférences + exclusions
Correspondre à l'échelle du catalogue
L'ensemble du catalogue est vérifié par rapport à ces critères
Expliquer et sécuriser
- Pourquoi le produit convient-il ?
- Quelles alternatives existent ?
- À quoi faut-il faire attention ? (erreurs typiques, compatibilité, configuration, limites)
Cela réduit l'incertitude et rend la finalisation de l'achat plus probable.
Comment Fonctionne AgenticSearch en Interne
Pas un seul chatbot – une équipe d'agents spécialisés.
Lorsqu'un client fait une demande, plusieurs agents d'IA spécialisés travaillent ensemble chez AGINITY AI. L'Agent de Communication mène la conversation et pose des questions de suivi. L'Agent de Recherche traduit les exigences en requêtes structurées à la base de données et recherche l'ensemble du catalogue. L'Agent de Conseil extrait les détails techniques de vos fiches. L'Agent de Compatibilité vérifie si les accessoires et les composants du système s'adaptent ensemble. L'Agent de Filtre de Prix considère le budget. L'Agent d'Expansion suggère des compléments utiles. Et l'Agent Commercial aide à la conclusion de la vente.
Ce système multi-agent peut être étendu par client. Une boutique d'outils obtient des configurations d'agents différentes d'un revendeur d'électronique. Le conseil s'adapte – car chaque agent est spécialisé dans son domaine d'expertise.
Agent de Recherche
Recherche structurellement votre base de données de produits complète – non seulement les 10 meilleurs, mais chaque article individuel qui répond aux exigences.
Agent de Conseil
Connaît vos fiches techniques. Répond aux questions techniques sur les dimensions, les matériaux, les normes et les spécifications – à partir des données réelles des produits.
Agent de Filtre de Prix
Considère le budget et le rapport qualité-prix. Filtre intelligemment par gammes de prix sans que le client ait à déplacer les curseurs lui-même.
Agent de Compatibilité
Vérifie ce qui s'adapte ensemble. Trouve les accessoires, pièces de rechange et composants de système correspondants – particulièrement utile pour les assortiments techniques.
Agent Commercial
Lève les derniers doutes d'achat. Montre la disponibilité, les délais de livraison et fournit l'impulsion finale à la décision.
Agent marges
Pondère les recommandations selon la marge. Privilégie les produits à forte marge – sans sacrifier la satisfaction client.
Agent de Communication
Mène la conversation avec le client. Pose des questions de suivi ciblées et explique les recommandations de manière compréhensible – comme un vendeur expérimenté.
Notre différence clé par rapport à Algolia, Bloomreach, Doofinder, FACT-Finder & autres
De nombreuses solutions de recherche et de découverte comme Doofinder et FACT-Finder excellent dans l'amélioration des listes de résultats (classement, autocomplétion, règles). Les systèmes d'IA hybrides comme Algolia et Bloomreach utilisent la correspondance par mots-clés et vecteurs pour fournir de meilleurs résultats. AgenticSearch fonctionne différemment : nous déplaçons le travail de la recherche vers la sélection – avec des requêtes de base de données structurées au lieu de vecteurs, avec 7 agents spécialisés au lieu d'un index de recherche.
Classique :
Mot-clé → liste de résultats → le client compare lui-même
AGINITY AI AgenticSearch:
Use case → critères → tous les produits adaptés → justification + notes → décision
Le point décisif : Nous ne montrons pas seulement quelques résultats, mais tous les produits qui répondent aux exigences, de manière transparente et traçable. Pour cela, l'agent définit les paramètres qui recherchent correctement dans le catalogue plutôt que de laisser l'acheteur deviner.
La différence technique est fondamentale : tandis que les systèmes basés sur RAG comme Qualimero et Frontnow convertissent vos textes de produits en vecteurs et fournissent une poignée de résultats 'probablement correspondants' via une recherche par similarité, AgenticSearch interroge entièrement votre base de données de produits structurée. Pas de top-k, pas de probabilités – tous les produits qui répondent aux critères. D'où zéro hallucinations : ce qui n'est pas dans la base de données n'est pas recommandé. Contrairement aux systèmes basés sur des clics comme Zoovu, vous n'avez pas besoin de chemins de questions prédéfinis – vos clients peuvent exprimer leurs besoins en langage naturel.
Recherche par mots-clés vs. RAG vs. Agentic Search
Comparaison succincte des approches pour la recherche de produits et le conseil dans la boutique.
| Critère de comparaison | Recherche par mots-clés | RAG | Agentic Search |
|---|---|---|---|
| Base de données | Champs statiques, mots-clés, filtres | Top-k retrieval depuis l'index de texte/vectoriel (sous-ensemble) | Correspondance complète du catalogue via des points de données produit structurés par SKU |
| Logique de requête | Correspondance lexicale (termes exacts) | Recherche par similarité | Correspondance d'intention basée sur les attributs |
| Compréhension de l'intention | Faible pour les requêtes long-tail complexes | Moyen (dépend des embeddings et du prompting) | Élevé (use case + attributs + questions de suivi) |
| Risque d'hallucination | Faible (quasi pas de génération), mais lacunes de pertinence | Augmenté (sortie générative) | Significativement minimisé (données produit structurées) |
| Explicabilité | Moyen (filtres et scores visibles) | Faible à moyen | Élevé / Traçable basé sur les attributs |
| Effort de mise à jour | Moyen (synonymes/règles à maintenir manuellement) | Élevé (ré-indexation) | Faible (catalogue live) |
Pourquoi cela produit un effet mesurable immédiatement
Plus de conversions
Quand les acheteurs n'ont plus à rechercher et comparer longuement, les taux de conclusion augmentent significativement, surtout pour les produits complexes.
Moins de mauvais achats et de retours
La correspondance à l'échelle du catalogue plus des notes claires (à noter) réduit les mauvaises décisions.
Moins de charge de support
Quand le conseil répond déjà aux questions typiques sur les produits pendant le processus d'achat, les questions de suivi et les abandons d'achat diminuent.
Effets typiques (jusqu'à) :
Pour quels assortiments AgenticSearch est particulièrement adapté
AgenticSearch excelle lorsque les produits nécessitent une explication, que les variantes/la compatibilité jouent un rôle ou que les clients achètent sans expertise.
B2C et B2B fonctionnent aussi bien l'un que l'autre – le conseil s'adapte au cas d'usage.
Intégrer l'expertise : le conseil devient spécifique au secteur
AgenticSearch peut être enrichi de votre expertise afin que le conseil fonctionne exactement comme il convient dans votre secteur. Par exemple :
C'est ainsi que se crée un agent qui n'aide pas d'une manière quelconque, mais qui représente votre standard de conseil dans la boutique.
En ligne en 7 jours – par API, basé en UE
Configuration en pratique (typique) :
Intégrations
AgenticSearch peut être intégré dans les configurations de boutique courantes, notamment :
Shopify
Shopware
Magento
WordPressFAQ
Qu'est-ce que l'AI Product Discovery ?
L'AI Product Discovery décrit le processus par lequel un système IA déduit le cas d'usage complet de l'acheteur à partir d'une requête de recherche et, sur cette base, trouve des produits dans l'ensemble du catalogue, y compris ceux que l'acheteur n'a pas explicitement recherchés. Contrairement à la recherche traditionnelle, cela rend également visibles les besoins latents et les présente sous forme de recommandations de produits traçables.
En quoi le commerce conversationnel diffère-t-il de l'e-commerce classique ?
Dans l'e-commerce classique, les utilisateurs naviguent par catégories, filtres et mots-clés. Le commerce conversationnel déplace le processus d'achat vers un dialogue en langage naturel : la boutique comprend les intentions, pose des questions et accompagne la décision comme un vendeur. Cela rend la recherche de produits beaucoup plus précise et le chemin vers l'achat plus court.
Quelle est la différence entre Agentic Shopping Assistant et la recherche de produits ?
La recherche de produits classique fournit des listes de résultats basées sur des mots-clés et des filtres. Un Agentic Shopping Assistant comprend l'intention d'achat derrière la demande, analyse l'ensemble du catalogue de produits, pose des questions en cas d'ambiguïté et explique pourquoi un produit est recommandé. Il remplace ainsi non seulement la recherche, mais représente le conseil produit numérique.
Qu'est-ce que le conseil produit IA dans la boutique en ligne ?
Un conseil qui comprend le cas d'utilisation, saisit les exigences et en tire une sélection complète de produits du catalogue, justification et notes incluses.
Pourquoi est-ce mieux qu'une recherche normale ?
Parce que les acheteurs ont rarement des mots-clés parfaits. AgenticSearch remplace la devinette de mots-clés par la correspondance de critères et aide à la décision, pas seulement à la recherche.
AgenticSearch affiche-t-il vraiment tous les produits adaptés ?
Oui. Nous faisons des correspondances à l'échelle du catalogue et pouvons afficher tous les produits qui répondent aux exigences, hiérarchisés et expliqués.
À quelle vitesse peut-on démarrer ?
Dans de nombreux cas, jusqu'à 7 jours, selon les données du catalogue et l'intégration.
Essayer maintenant
Essayer maintenant: Piloter AgenticSearch avec votre catalogue.
Nous contacter: Envoyer le cas d'utilisation – nous vous montrons l'intégration adaptée.
