Welche Signale ausgewertet werden
Diese Signale werden als aggregierte Nutzungsmuster ausgewertet – ohne Einzelperson-Tracking. Das Ergebnis: ein kontinuierliches Feedback, wo der Katalog und die Beratungslogik optimiert werden können.
Produktkatalog-Leerstellen erkennen
Analytics-Signale liefern konkrete Business Insights: Was Kunden wirklich suchen, wo das Sortiment nicht passt und welche Bedürfnisse der Katalog noch nicht abdeckt.
BUSINESS INSIGHTS
- Gedanken hinter Suchanfragen verstehen
- Sortimentslücken sichtbar machen
- Kundenbedürfnisse & Use Cases erkennen
Aus diesen Signalen entstehen drei strategische Erkenntnisse:
AGINITY AI verdichtet diese Signale zu konkreten Empfehlungen: welche Kategorien ausgebaut werden sollten, welche Kundenbedürfnisse das Sortiment noch nicht abdeckt und wo Kaufbarrieren die Conversion blockieren.
Use-Case-basierte Optimierung
Drei konkrete Muster aus der Praxis:
Nutzer suchen nach dem Begriff wasserdicht, finden aber keine IP-zertifizierten Geräte
Hohes Abbruchvolumen nach dieser Anfrage
Kundensprache 'wasserdicht' wird mit IP-zertifizierten Produkten verknüpft
Zero Results für diese Formulierung fallen weg
Nutzer fragen nach Kompatibilität mit Modell X, erhalten aber keine modellspezifische Antwort
Rückfrage-Loop bis zum Abbruch
Sortiment wird um Kompatibilitätsinformationen für Modell X erweitert
Agent kann direkte Kompatibilitätsprüfung liefern
Agent antwortet zu formal bei Konsumgütern, zu informell bei B2B-Anfragen
Häufige Rückfragen zum Stil, niedrige Abschlussrate
Antwortstil-Regel nach Anfrage-Kontext konfiguriert
Abbruchrate nach Empfehlung sinkt
Vergleich: Ohne vs. Mit Analytics-Signalen
| Aspekt | Ohne Analytics-Signale | Mit Analytics-Signalen |
|---|---|---|
| Anfrageverständnis | Statisches Regelwissen, keine Rückkoppelung aus Nutzungsmustern | Query-Intent-Muster fließen kontinuierlich in die Inferenzlogik ein |
| Trefferqualität | Sortimentslücken und Kaufbarrieren bleiben unsichtbar | Zero-Result-Muster und Klickabbrüche machen Katalogschwächen sichtbar |
| Erklärbarkeit | Antworttexte basieren auf initialer Konfiguration | Texte werden an häufige Rückfragen und Missverständnisse angepasst |
| Konsistenz | Antwortstil abhängig von initialen Prompting-Regeln | Formatierungsregeln und Tonvorgaben werden versioniert angepasst |
| Umgang mit unklaren Anfragen | Rückfragestrategie statisch vordefiniert | Rückfragemuster aus Abbruchanalysen optimiert |
Expertenwissen trainierbar nach Kundenwunsch
Der Beratungsstil des Agenten ist konfigurierbar – nicht als einmalige Einrichtung, sondern als laufend anpassbares Regelwissen:
Dieses Regelwissen wird strukturiert, versioniert und durch Freigabe-Workflows geschützt.
Governance und Qualitätssicherung
Jede Änderung am Regelwissen durchläuft einen kontrollierten Prozess:
Das verhindert unkontrollierte Qualitätsdrift und macht Änderungen nachvollziehbar.
FAQ
Welche Daten wertet AGINITY AI konkret aus?
AGINITY AI erfasst Suchanfragen, Abbruchpunkte, Zero-Result-Muster, Klickpfade und wiederkehrende Formulierungen – ausgewertet als aggregierte Nutzungssignale, nicht als personenbezogene Tracking-Daten.
Wie werden Katalog-Lücken sichtbar gemacht?
Suchanfragen ohne Ergebnis (Zero Results) und häufige Abbrüche machen sichtbar, welche Produkte Kunden suchen aber nicht finden – ein direktes Signal dafür, wo das Sortiment gezielt ausgebaut werden sollte.
Was bedeutet „Expertenwissen trainierbar“?
Der Antwort- und Beratungsstil des Agenten lässt sich durch konfigurierbare Regeln anpassen: Welche Kriterien zählen zuerst, welche Formulierungen sind erwünscht, welche Argumentationsketten soll der Agent nutzen. Dieses Regelwissen wird versioniert und kann nur durch autorisierte Personen geändert werden.
Wie steuert ein Händler den Antwortstil des Agenten?
Über Konfigurationsregeln: Tonvorgaben (Du/Sie, knapp/beratend/fachlich), Reihenfolge der Empfehlungskriterien, Do/Don't-Listen für Formulierungen und produktspezifische Argumentationslogiken. Änderungen durchlaufen einen Freigabe-Workflow.
Wie wird Qualität gesichert, wenn Regelwissen geändert wird?
Jede Änderung am Regelwissen wird versioniert. Ein Freigabe-Workflow stellt sicher, dass nur autorisierte Rollen Regeländerungen aktivieren können. Ein Audit-Log dokumentiert, wer welche Regel wann geändert hat.
Kann der Agent auch im Checkout-Schritt unterstützen?
Ja. Der Vertriebsagent kann am Ende der Beratungsstrecke aktiv in den Abschlussschritt führen – durch Hinweise auf Verfügbarkeit, Lieferzeit, Kompatibilität oder Konfigurator-Optionen. Das ist ein konfigurierbarer Schritt im Beratungsfluss.
