I clienti raramente arrivano con parole chiave perfette. Arrivano con un obiettivo: ho bisogno del prodotto giusto per il mio caso d'uso. La ricerca classica nel negozio fornisce una lista di risultati e lascia la decisione all'acquirente. Questo porta ad abbandoni, acquisti errati, resi e richieste di supporto.
AGINITY AI AgenticSearch sostituisce questa logica di lista di risultati con una consulenza genuina sui prodotti: comprendiamo il caso d'uso, ne deriviamo i parametri giusti e confrontiamo l'intero catalogo prodotti con i requisiti. Il risultato non è una supposizione sui primi 3, ma una selezione completa e tracciabile: tutti i prodotti che si adattano davvero, prioritizzati e spiegati.
Risultati dai progetti (fino a):
Cosa significa concretamente la consulenza prodotti con IA?
AgenticSearch è un agente che si occupa della consulenza acquisti nel negozio, paragonabile a un eccellente consulente specializzato in negozio, ma digitale e scalabile.
Ecco come funziona:
Comprendere il caso d'uso
Per cosa viene utilizzato il prodotto? Cosa è davvero importante?
Acquisire i requisiti
Criteri obbligatori + preferenze + esclusioni
Abbinare a livello di catalogo
L'intero catalogo viene verificato in base a questi criteri
Spiegare e garantire
- Perché il prodotto è adatto?
- Quali alternative esistono?
- A cosa bisogna fare attenzione? (errori tipici, compatibilità, setup, limiti)
Questo riduce l'incertezza e rende più probabile il completamento dell'acquisto.
Come Funziona AgenticSearch Internamente
Non un singolo chatbot – un team di agenti specializzati.
Quando un cliente effettua una richiesta, diversi agenti di IA specializzati lavorano insieme su AGINITY AI. L'Agente di Comunicazione conduce la conversazione e fa domande di follow-up. L'Agente di Ricerca traduce i requisiti in query strutturate al database e ricerca l'intero catalogo. L'Agente di Consulenza estrae dettagli tecnici dai tuoi datasheet. L'Agente di Compatibilità verifica se accessori e componenti di sistema si abbinano insieme. L'Agente di Filtro Prezzi considera il budget. L'Agente di Espansione suggerisce integrazioni utili. E l'Agente di Vendita aiuta con il completamento dell'acquisto.
Questo sistema multi-agente può essere esteso per cliente. Un negozio di attrezzi ottiene diverse configurazioni di agenti rispetto a un rivenditore di elettronica. La consulenza si adatta – perché ogni agente è specializzato nel suo campo.
Agente di Ricerca
Ricerca in modo strutturato l'intero database dei prodotti – non solo i 10 migliori, ma ogni singolo articolo che soddisfa i requisiti.
Agente di Consulenza
Conosce i tuoi datasheet tecnici. Risponde a domande tecniche su dimensioni, materiali, standard e specifiche – da dati reali dei prodotti.
Agente di Filtro Prezzi
Considera budget e rapporto qualità-prezzo. Filtra intelligentemente per fasce di prezzo senza che il cliente debba muovere manualmente i cursori.
Agente di Compatibilità
Verifica cosa si abbina insieme. Trova accessori, ricambi e componenti di sistema corrispondenti – particolarmente prezioso per assortimenti tecnici.
Agente di Vendita
Chiarisce gli ultimi dubbi di acquisto. Mostra disponibilità, tempi di consegna e fornisce la spinta finale alla decisione.
Agente margini
Pondera le raccomandazioni in base al margine di contribuzione. Privilegia prodotti ad alto margine – senza sacrificare la soddisfazione del cliente.
Agente di Comunicazione
Conduce la conversazione con il cliente. Fa domande di follow-up mirate e spiega i consigli in modo comprensibile – come un venditore esperto.
La nostra differenza chiave da Algolia, Bloomreach, Doofinder, FACT-Finder e altri
Molte soluzioni di ricerca e discovery come Doofinder e FACT-Finder eccellono nel migliorare le liste di risultati (ranking, completamento automatico, regole). I sistemi AI ibridi come Algolia e Bloomreach usano la corrispondenza per parole chiave e vettori per fornire risultati migliori. AgenticSearch funziona diversamente: spostiamo il lavoro dal cercare al selezionare – con query di database strutturate invece di vettori, con 7 agenti specializzati invece di un indice di ricerca.
Classico:
Parola chiave → lista di risultati → il cliente confronta da solo
AGINITY AI AgenticSearch:
Use case → criteri → tutti i prodotti adeguati → motivazione + note → decisione
Il punto decisivo: Non mostriamo solo alcuni risultati, ma tutti i prodotti che soddisfano i requisiti, in modo trasparente e tracciabile. Per questo, l'agente imposta i parametri che cercano correttamente nel catalogo invece di lasciare indovinare all'acquirente.
La differenza tecnica è fondamentale: mentre i sistemi basati su RAG come Qualimero e Frontnow convertono i testi dei vostri prodotti in vettori e forniscono una manciata di risultati 'probabilmente corrispondenti' tramite ricerca per similarità, AgenticSearch interroga completamente il vostro database di prodotti strutturato. Nessun top-k, nessuna probabilità – tutti i prodotti che soddisfano i criteri. Per questo zero allucinazioni: ciò che non è nel database non viene raccomandato. A differenza dei sistemi basati su clic come Zoovu, non avete bisogno di percorsi di domande predefiniti – i vostri clienti possono esprimere le loro esigenze in linguaggio naturale.
Ricerca per parole chiave vs. RAG vs. Agentic Search
Breve confronto degli approcci per la ricerca di prodotti e la consulenza nel negozio.
| Criterio di confronto | Ricerca per parole chiave | RAG | Agentic Search |
|---|---|---|---|
| Base dati | Campi statici, parole chiave, filtri | Top-k retrieval da indice di testo/vettoriale (sottoinsieme) | Corrispondenza completa del catalogo tramite punti dati di prodotto strutturati per SKU |
| Logica di query | Corrispondenza lessicale (termini esatti) | Ricerca per similarità | Corrispondenza di intento basata su attributi |
| Comprensione dell'intento | Basso per query long-tail complesse | Medio (dipende da embeddings e prompting) | Alto (use case + attributi + domande di chiarimento) |
| Rischio di allucinazione | Basso (quasi nessuna generazione), ma lacune di rilevanza | Aumentato (output generativo) | Significativamente minimizzato (dati di prodotto strutturati) |
| Spiegabilità | Medio (filtri e punteggi visibili) | Basso a medio | Alto / Tracciabile basato su attributi |
| Sforzo di aggiornamento | Medio (sinonimi/regole da gestire manualmente) | Alto (ri-indicizzazione) | Basso (catalogo live) |
Perché questo ha un effetto misurabile immediatamente
Più conversioni
Quando gli acquirenti non devono più cercare e confrontare a lungo, i tassi di conversione aumentano significativamente, specialmente per prodotti complessi.
Meno acquisti errati e resi
La corrispondenza a livello di catalogo più note chiare (da considerare) riduce le decisioni errate.
Meno carico di supporto
Quando la consulenza risponde già alle tipiche domande sui prodotti durante il processo di acquisto, diminuiscono le domande di follow-up e gli abbandoni dell'acquisto.
Effetti tipici (fino a):
Per quali assortimenti AgenticSearch è particolarmente adatto
AgenticSearch eccelle quando i prodotti richiedono una spiegazione, le varianti/compatibilità sono rilevanti o i clienti acquistano senza conoscenze specialistiche.
B2C e B2B funzionano ugualmente bene: la consulenza si adatta al caso d'uso.
Integrare la conoscenza specialistica: la consulenza diventa specifica del settore
AgenticSearch può essere arricchito con la vostra esperienza, in modo che il servizio di consulenza funzioni esattamente come appropriato nel vostro settore. Per esempio:
Così si crea un agente che non aiuta in qualsiasi modo, ma rispecchia il vostro standard di consulenza nel negozio.
Live in 7 giorni – tramite API, con base nell'UE
Setup in pratica (tipico):
Integrazioni
AgenticSearch può essere integrato nelle configurazioni di negozio più comuni, tra cui:
Shopify
Shopware
Magento
WordPressFAQ
Che cos'è AI Product Discovery?
AI Product Discovery descrive il processo con cui un sistema AI deriva il caso d'uso completo dell'acquirente da una query di ricerca e, su questa base, trova prodotti dall'intero catalogo, compresi quelli che l'acquirente non ha cercato esplicitamente. A differenza della ricerca tradizionale, ciò rende visibili anche i bisogni latenti e li emette come raccomandazioni di prodotto tracciabili.
In che cosa si differenzia il commercio conversazionale dall'e-commerce classico?
Nell'e-commerce classico, gli utenti navigano tramite categorie, filtri e parole chiave. Il commercio conversazionale sposta il processo di acquisto in un dialogo in linguaggio naturale: il negozio comprende le intenzioni, pone domande e accompagna la decisione come un venditore. Ciò rende la ricerca di prodotti molto più precisa e il percorso verso l'acquisto più breve.
Qual è la differenza tra Agentic Shopping Assistant e la ricerca di prodotti?
La ricerca di prodotti classica fornisce liste di risultati basate su parole chiave e filtri. Un Agentic Shopping Assistant comprende l'intenzione di acquisto dietro la richiesta, analizza l'intero catalogo prodotti, chiede chiarimenti in caso di ambiguità e spiega perché viene raccomandato un prodotto. In questo modo non solo sostituisce la ricerca, ma rappresenta la consulenza digitale sui prodotti.
Che cos'è la consulenza prodotti AI nel negozio online?
Una consulenza che comprende il caso d'uso, acquisisce i requisiti e ne ricava una selezione completa di prodotti dal catalogo, inclusa la motivazione e le note.
Perché è meglio della ricerca normale?
Perché gli acquirenti raramente hanno parole chiave perfette. AgenticSearch sostituisce l'indovinare le parole chiave con la corrispondenza dei criteri e aiuta nella decisione, non solo nel trovare.
AgenticSearch mostra davvero tutti i prodotti adatti?
Sì. Facciamo corrispondenze a livello di catalogo e possiamo mostrare tutti i prodotti che soddisfano i requisiti, prioritizzati e spiegati.
Con quale velocità si può iniziare?
In molti casi entro 7 giorni, a seconda dei dati del catalogo e dell'integrazione.
Prova ora
Prova ora: Pilotare AgenticSearch con il vostro catalogo.
Contattaci: Inviare il caso d'uso: vi mostreremo l'integrazione adatta.
