Les clients viennent rarement avec des mots-clés parfaits. Ils viennent avec un objectif : J'ai besoin du bon produit pour mon cas d'utilisation. La recherche classique dans la boutique fournit alors une liste de résultats - et laisse la décision à l'acheteur. Cela entraîne des abandons, des achats erronés, des retours et des demandes de support.
Aginity AgenticSearch remplace cette logique de liste de résultats par un véritable conseil produit : Nous comprenons le cas d'utilisation, en déduisons les bons paramètres et faisons correspondre l'ensemble du catalogue de produits aux exigences. Le résultat n'est pas une supposition des 3 meilleurs, mais une sélection complète et compréhensible : tous les produits qui conviennent vraiment - priorisés et expliqués.
Résultats des projets (jusqu'à) :
Que signifie concrètement le conseil produit IA ?
AgenticSearch est un agent qui prend en charge le conseil d'achat dans la boutique - comparable à un très bon conseiller spécialisé en magasin, mais numérique et évolutif.
Voici comment cela se passe :
Comprendre le cas d'utilisation
À quoi sert le produit ? Qu'est-ce qui est vraiment important ?
Recueillir les exigences
Critères obligatoires + préférences + exclusions
Faire correspondre à l'échelle du catalogue
L'ensemble du catalogue est examiné par rapport à ces critères
Expliquer & sécuriser
- Pourquoi ce produit convient-il ?
- Quelles alternatives existent ?
- À quoi faut-il faire attention ? (erreurs typiques, compatibilité, configuration, limites)
Cela réduit l'incertitude - et rend la conclusion de l'achat plus probable.
Notre différence fondamentale avec Algolia, Bloomreach & Co.
De nombreuses solutions de recherche et de découverte sont très efficaces pour améliorer les listes de résultats (classement, saisie semi-automatique, règles). AgenticSearch fonctionne différemment : nous déplaçons le travail de la recherche vers la sélection.
Classique :
Mot-clé → Liste de résultats → Le client compare lui-même
Aginity AgenticSearch :
Cas d'utilisation → Critères → tous les produits correspondants → Justification + Indications → Décision
Le point décisif : Nous ne montrons pas seulement quelques résultats, mais tous les produits qui répondent aux exigences - de manière transparente et compréhensible. L'agent définit les paramètres qui permettent de parcourir correctement le catalogue, au lieu de laisser l'acheteur deviner.
Pourquoi cela semble mesurable immédiatement
Plus de conversions
Lorsque les acheteurs n'ont plus besoin de rechercher et de comparer longtemps, les taux de conclusion augmentent considérablement - en particulier pour les produits complexes.
Moins d'achats erronés et de retours
Le matching à l'échelle du catalogue plus des indications claires (à prendre en compte) réduit les erreurs de décision.
Moins de charge de support
Lorsque le conseil répond déjà aux questions typiques sur les produits pendant le processus d'achat, les demandes de renseignements et les abandons de panier diminuent.
Effets typiques (jusqu'à) :
Pour quels assortiments AgenticSearch est particulièrement adapté
AgenticSearch est puissant lorsque les produits nécessitent des explications, que les variantes/compatibilité jouent un rôle ou que des clients achètent sans expertise.
B2C et B2B fonctionnent de la même manière - le conseil s'adapte au cas d'utilisation.
Intégrer l'expertise : le conseil devient spécifique au secteur
AgenticSearch peut être enrichi de votre expertise afin que le conseil fonctionne exactement comme cela a du sens dans votre secteur. Par exemple :
Ainsi, un agent est créé, qui n'aide pas simplement, mais reflète votre standard de conseil dans la boutique.
En 7 jours en direct - via API, basé en UE
Configuration en pratique (typique) :
Intégrations
AgenticSearch peut être intégré dans des configurations de boutique courantes, notamment :
Shopify
Shopware
Magento
WordPressFAQ
Qu'est-ce que la découverte de produits IA ?
La découverte de produits IA décrit le processus par lequel un système d'IA déduit le cas d'utilisation 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 compréhensibles.
Quelle est la différence entre le commerce conversationnel et le commerce électronique classique ?
Dans le commerce électronique classique, les utilisateurs naviguent à travers des catégories, des filtres et des mots-clés. Le commerce conversationnel déplace le processus d'achat dans un dialogue en langage naturel : la boutique comprend les intentions, pose des questions de clarification 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 un assistant d'achat agentique et une recherche de produits ?
La recherche de produits classique fournit des listes de résultats basées sur des mots-clés et des filtres. Un assistant d'achat agentique comprend l'intention d'achat derrière la requête, analyse l'ensemble du catalogue de produits, pose des questions en cas d'incertitude et explique pourquoi un produit est recommandé. Il ne remplace donc pas seulement la recherche, mais représente également un conseil produit numérique.
Qu'est-ce que le conseil produit par IA dans la boutique en ligne ?
Un conseil qui comprend le cas d'utilisation, capture les exigences et en déduit une sélection complète de produits du catalogue - y compris des justifications et des indications.
Pourquoi est-ce mieux qu'une recherche normale ?
Parce que les acheteurs ont rarement des mots-clés parfaits. AgenticSearch remplace les taux de mots-clés par un appariement de critères et aide à la décision, pas seulement à la recherche.
AgenticSearch montre-t-il vraiment tous les produits correspondants ?
Oui. Nous faisons correspondre à l'échelle du catalogue et pouvons afficher tous les produits qui répondent aux exigences - de manière priorisée et expliquée.
À quelle vitesse peut-on commencer ?
Dans de nombreux cas, en jusqu'à 7 jours, selon les données du catalogue et l'intégration.
Essayer maintenant
Essayer maintenant: Piloter AgenticSearch avec votre catalogue.
Prendre contact: Envoyez le cas d'utilisation - nous vous montrerons l'intégration appropriée.