Kunder kommer sjældent med perfekte søgeord. De kommer med et mål: jeg har brug for det rigtige produkt til mit use case. Klassisk butikssøgning leverer da en resultatliste – og overlader beslutningen til køberen. Dette fører til frafald, forkerte køb, returneringer og supportanmodninger.
AGINITY AI AgenticSearch erstatter denne træfferlistelogik med ægte produktrådgivning: vi forstår brugstilfeldet, udleder de rigtige parametre fra det og matcher hele produktkataloget mod kravene. Resultatet er ikke et top-3-gæt, men et komplet, sporbart udvalg: alle produkter, der virkelig passer – prioriteret og forklaret.
Resultater fra projekter (op til):
Hvad betyder AI-produktrådgivning konkret?
AgenticSearch er en agent, der overtager produktrådgivning i butikken – sammenlignelig med en fremragende specialistkonsulent i butik, men digital og skalerbar.
Sådan forløber det:
Forstå use case
Hvad bruges produktet til? Hvad er virkelig vigtigt?
Fange krav
Obligatoriske kriterier + præferencer + udelukkelser
Matche katalogdækkende
Hele kataloget kontrolleres mod disse kriterier
Forklare og sikre
- Hvorfor passer produktet?
- Hvilke alternativer findes der?
- Hvad skal man passe på? (typiske fejl, kompatibilitet, setup, grænser)
Dette reducerer usikkerhed og gør det mere sandsynligt, at købet gennemføres.
Hvordan AgenticSearch Fungerer Internt
Ikke en enkelt chatbot – et team af specialiserede agenter.
Når en kunde kommer med en forespørgsel, arbejder flere specialiserede AI-agenter sammen hos AGINITY AI. Kommunikationsagenten fører samtalen og stiller opfølgningsspørgsmål. Søgeagenten oversætter kravene til strukturerede databaseforespørgsler og søger gennem hele kataloget. Rådgivningsagenten henter tekniske detaljer fra dine datablad. Kompatibilitetsagenten tjekker om tilbehør og systemkomponenter passer sammen. Prisfilteragenten tager hensyn til budgettet. Ekspansionsagenten foreslår meningsfulde tilføjelser. Og salgagenten hjælper med købsafslutningen.
Dette multi-agent-system kan udvides pr. kunde. En værktøjsbutik får andre agentbehandlinger end en elektronikforhandler. Rådgivningen tilpasser sig – fordi hver agent er specialiseret på sit område.
Søgeagent
Søger struktureret gennem hele din produktdatabase – ikke kun top 10, men hver enkelt vare der opfylder kravene.
Rådgivningsagent
Kender dine tekniske datablad. Besvarer tekniske spørgsmål om dimensioner, materialer, normer og specifikationer – fra virkelige produktdata.
Prisfilteragent
Tager hensyn til budget og værdi for pengene. Filtrerer intelligent efter prisintervaller uden at kunden skal flytte skydereglatorer selv.
Kompatibilitetsagent
Tjekker hvad der passer sammen. Finder matchende tilbehør, reservedele og systemkomponenter – særligt værdifuldt for tekniske sortimenter.
Salgagent
Løser de sidste købtvivl. Viser tilgængelighed, leveringstider og giver det sidste skub til beslutning.
Marginagent
Vægter anbefalinger efter dækningsbidrag. Foretrækker produkter med høj margin – uden at ofre kundetilfredsheden.
Kommunikationsagent
Fører samtalen med kunden. Stiller målrettede opfølgningsspørgsmål og forklarer anbefalinger på en forståelig måde – som en erfaren sælger.
Vores vigtigste forskel fra Algolia, Bloomreach, Doofinder, FACT-Finder & andre
Mange search-and-discovery-løsninger som Doofinder og FACT-Finder er stærke til at forbedre resultatlister (rangering, autofuldførelse, regler). Hybrid-AI-systemer som Algolia og Bloomreach bruger nøgleords- og vektormatch til at levere bedre søgeresultater. AgenticSearch fungerer anderledes: vi flytter arbejdet fra at søge til at vælge – med strukturerede databaseforespørgsler i stedet for vektorer, med 7 specialiserede agenter i stedet for et søgeindeks.
Klassisk:
Nøgleord → træfferlist → kunden sammenligner selv
AGINITY AI AgenticSearch:
Use case → kriterier → alle passende produkter → begrundelse + noter → beslutning
Det afgørende punkt: Vi viser ikke kun et par træffere, men alle produkter der opfylder kravene – transparent og sporbart. Agenten sætter hertil parametre, der korrekt søger i kataloget i stedet for at lade køberen gætte.
Den tekniske forskel er fundamental: mens RAG-baserede systemer som Qualimero og Frontnow konverterer jeres produkttekster til vektorer og leverer en håndfuld 'sandsynligvis matchende' resultater via lighedssøgning, søger AgenticSearch jeres strukturerede produktdatabase fuldt ud. Ingen top-k, ingen sandsynligheder – alle produkter, der opfylder kriterierne. Derfor også nul hallucinationer: det der ikke er i databasen, anbefales ikke. I modsætning til klikbaserede systemer som Zoovu behøver I heller ingen foruddefinerede spørgsmålsstier – jeres kunder kan udtrykke deres krav i naturligt sprog.
Nøgleordssøgning vs. RAG vs. Agentic Search
Kortsammenligning af tilgange til produktsøgning og rådgivning i butikken.
| Sammenligningskriterium | Nøgleordssøgning | RAG | Agentic Search |
|---|---|---|---|
| Datagrundlag | Statiske felter, nøgleord, filtre | Top-k retrieval fra tekst-/vektorindeks (delmængde) | Komplet katalogmatch via strukturerede produktdatapunkter per SKU |
| Forespørgselslogik | Leksikalsk matching (eksakte termer) | Lighedssøgning | Attributbaseret hensigtsmatching |
| Intentionsforståelse | Lav for komplekse long-tail-forespørgsler | Middel (afhænger af embeddings og prompting) | Høj (use case + attributter + opfølgningsspørgsmål) |
| Hallucinationsrisiko | Lav (næsten ingen generering), men relevanshuller | Øget (generativ output) | Betydeligt minimeret (strukturerede produktdata) |
| Forklarbarhed | Middel (filtre og scorer synlige) | Lav til medium | Høj / Attributbaseret sporbart |
| Opdateringsindsats | Middel (synonymer/regler manuelt vedligeholdelse) | Høj (genindeksering) | Lav (live katalog) |
Hvorfor det virker umiddelbart målbart
Mere konvertering
Når købere ikke længere skal researche og sammenligne i lang tid, stiger konverteringsraterne markant – især for komplekse produkter.
Færre fejlkøb og returneringer
Katalogdækkende matching plus tydelige noter (bemærk) reducerer fejlbeslutninger.
Mindre supportbyrde
Når rådgivningen allerede besvarer typiske produktspørgsmål under købsprocessen, falder opfølgningsspørgsmål og indkøbsafbrud.
Typiske effekter (op til):
Hvilke sortimenter AgenticSearch er særligt egnet til
AgenticSearch udmærker sig, når produkter kræver forklaring, varianter/kompatibilitet spiller en rolle, eller kunder køber uden faglig viden.
B2C og B2B fungerer lige godt – rådgivningen tilpasser sig use casen.
Integrere fagviden: rådgivningen bliver branchespecifik
AgenticSearch kan beriges med jeres fagviden, så rådgivningen fungerer præcis som det er hensigtsmæssigt i jeres branche. For eksempel:
Således opstår en agent, der ikke hjælper på en tilfældig måde, men afbilder jeres rådgivningsstandard i butikken.
Live på 7 dage – via API, EU-baseret
Opsætning i praksis (typisk):
Integrationer
AgenticSearch kan integreres i almindelige butiksopsætninger, herunder:
Shopify
Shopware
Magento
WordPressFAQ
Hvad er AI Product Discovery?
AI Product Discovery beskriver den proces, hvorved et AI-system udleder køberens komplette use case fra en søgeforespørgsel og, på denne baggrund, finder produkter fra hele kataloget – herunder dem, som køberen ikke eksplicit har søgt efter. I modsætning til traditionel søgning gør dette også latente behov synlige og præsenterer dem som sporbare produktanbefalinger.
Hvordan adskiller Conversational Commerce sig fra klassisk e-handel?
I klassisk e-handel navigerer brugere via kategorier, filtre og nøgleord. Konversationshandel flytter købsprocessen til en dialog på naturligt sprog: butikken forstår intentioner, stiller spørgsmål og ledsager beslutningen som en sælger. Det gør produktsøgningen langt mere præcis og vejen til købet kortere.
Hvad er forskellen mellem Agentic Shopping Assistant og produktsøgning?
Klassisk produktsøgning leverer træfferlister baseret på nøgleord og filtre. En Agentic Shopping Assistant forstår købsintentionen bag anmodningen, analyserer hele produktkataloget, spørger ved uklarheder og forklarer, hvorfor et produkt anbefales. Dermed erstatter det ikke kun søgningen, men afbilder digital produktrådgivning.
Hvad er AI-produktrådgivning i onlinebutikken?
En rådgivning der forstår brugstilfeldet, opfanger krav og udleder et komplet produktudvalg fra kataloget heraf – inklusive begrundelse og noter.
Hvorfor er dette bedre end normal søgning?
Fordi købere sjældent har perfekte nøgleord. AgenticSearch erstatter nøgleordsgætning med kriterieematching og hjælper med beslutningen, ikke kun med at finde.
Viser AgenticSearch virkelig alle passende produkter?
Ja. Vi matcher katalogdækkende og kan vise alle produkter, der opfylder kravene – prioriteret og forklaret.
Hvor hurtigt kan man starte?
I mange tilfælde inden for op til 7 dage, afhængigt af katalogdata og integration.
Prøv nu
Prøv nu: Pilotér AgenticSearch med jeres katalog.
Tag kontakt: Send use case – vi viser jer den passende integration.
