Analytics & optimering

    Analysedata og ekspertviden til målbart bedre Agentic-rådgivning

    AGINITY AI evaluerer, hvad brugerne søger efter, hvornår de falder fra, og hvor sortimentet ikke passer. Fra disse signaler opstår konkrete forretningsindsigter: sortimentsgab gjort synlige, kundebehov identificeret, indkøbsbarrierer opdaget. Systemet forbliver ikke statisk – det bliver mere præcist med hver interaktion.

    800 søgbare mikroskoper og mikroskoptilbehør

    Hej! Jeg er en digital salgsassistent for mikroskoper og tilbehør. Hvordan kan jeg hjælpe dig i dag?

    Jeg vil undersøge bakterier
    Jeg har brug for et mikroskop til min 10-årige søn
    Undersøge drikkevandsprøver

    Hvilke signaler evalueres

    Søgeforespørgsler og formuleringmønstre
    Afbrydelsespunkter og nulresultat-sekvenser
    Klikstier efter en anbefaling
    Tilbagevendende opfølgningsspørgsmål, der indikerer misforståelser
    Formuleringsvarianter, der betyder det samme produkt

    Disse signaler evalueres som aggregerede brugsmønstre – uden individuel sporing. Resultatet: løbende feedback på, hvor kataloget og rådgivningslogikken kan optimeres.

    Identificer huller i produktkataloget

    Analyssignaler leverer konkrete forretningsindsigter: hvad kunder virkelig søger efter, hvor sortimentet ikke passer, og hvilke behov kataloget endnu ikke dækker.

    BUSINESS INSIGHTS

    • Forstå tankerne bag søgeforespørgsler
    • Synliggøre sortimentslukker
    • Identificere kundebehov og use cases

    Fra disse signaler opstår tre strategiske indsigter:

    Sortimentslukker: hvilke produkter kunder regelmæssigt søger efter, som mangler i kataloget eller ikke er tilgængelige – et direkte signal til indkøb og kategoriledelse.
    Kundebehov og use cases: hvordan kunder faktisk ønsker at bruge produkter – uanset hvordan sortimentet er internt struktureret.
    Indkøbsbarrierer: hvor kunder falder fra, selvom matchende produkter er tilgængelige – et direkte signal til produktmarkedsføring og indhold.

    AGINITY AI kondenserer disse signaler til konkrete anbefalinger: hvilke kategorier bør udvides, hvilke kundebehov sortimentet endnu ikke dækker, og hvor indkøbsbarrierer blokerer konvertering.

    Brugstilfældesbaseret optimering

    Tre konkrete mønstre fra praksis:

    1
    Udgangspunkt

    Brugere søger efter begrebet vandtæt men finder ingen IP-certificerede enheder

    Signal

    Højt afvisningsvolumen efter denne forespørgsel

    Tilpasning

    Kundensprache 'wasserdicht' wird mit IP-zertifizierten Produkten verknüpft

    Forventet effekt

    Nulresultater for denne formulering falder væk

    2
    Udgangspunkt

    Brugere spørger om kompatibilitet med model X men modtager intet modelspecifikt svar

    Signal

    Opfølgningsloop til afbrud

    Tilpasning

    Sortimentet udvides med kompatibilitetsoplysninger for model X

    Forventet effekt

    Agent kan levere direkte kompatibilitetskontrol

    3
    Udgangspunkt

    Agenten svarer for formelt for forbrugervarer, for uformelt for B2B-forespørgsler

    Signal

    Hyppige opfølgningsspørgsmål om stil, lav afslutningsrate

    Tilpasning

    Svarsstilregel konfigureret efter forespørgselskontekst

    Forventet effekt

    Afvisningsprocent efter anbefaling falder

    Sammenligning: Uden vs. Med analysissignaler

    AspektUden analysissignalerMed analysissignaler
    ForespørgselsforståelseStatisk regelkendskab, ingen feedback fra brugsmønstreForespørgselsintentionsmønstre strømmer kontinuerligt ind i inferenslogikken
    TrefferkvalitetSortimentslukker og købsbarrierer forbliver usynligeNulresultatmønstre og klikafbrud gør katalogsvaghederne synlige
    ForklarbarhedSvartekster baseret på initial konfigurationTekster tilpasses hyppige opfølgningsspørgsmål og misforståelser
    KonsistensSvarsstil afhænger af indledende promptingreglerFormateringsregler og toneangivelser tilpasses med versionering
    Håndtering af uklare forespørgslerOpfølgningsstrategi statisk foruddefineretOpfølgningsspørgsmålsmønstre optimeret fra afbrudsanalyser

    Ekspertviden trænbar efter kundeønsker

    Agentens rådgivningsstil er konfigurerbar – ikke som en engangsopsætning, men som løbende justerbar regelkendskab:

    Svarsstil: kortfattet, teknisk eller rådgivende – afhængig af kontekst
    Tiltaleform: du eller De, tone tilpasset målgruppe
    Argumentationslogik: hvilke kriterier der tæller i hvilken rækkefølge
    Do/Don't-Muster: welche Formulierungen erwünscht oder unerwünscht sind
    Salgsagentfunktion: aktiv vejledning ind i afsluttrinet i slutningen af rådgivningsforløbet

    Denne regelkendskab er struktureret, versioneret og beskyttet af godkendelsesworkflows.

    Governance og kvalitetssikring

    Enhver ændring af regelkendskab gennemgår en kontrolleret proces:

    Versionering: hver regelændring opretter en ny version – ældre versioner forbliver sporbare
    Godkendelsesworkflow: kun autoriserede roller kan aktivere regelændringer
    Revisionslog: hvem ændrede hvilken regel hvornår – fuldt logget
    Rollesystem: tydeligt adskilte tilladelser til konfiguration, godkendelse og overvågning

    Dette forhindrer ukontrolleret kvalitetsdrift og gør ændringer sporbare.

    FAQ

    Hvilke data analyserer AGINITY AI konkret?

    AGINITY AI opsamler søgeforespørgsler, frafaldspunkter, nulresultatmønstre, klikstier og tilbagevendende formuleringer – evalueret som aggregerede brugssignaler, ikke som personlige sporingsdata.

    Hvordan synliggøres kataloglukker?

    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.

    Hvad betyder 'konfigurerbar ekspertviden'?

    Agentens respons- og rådgivningsstil kan justeres via konfigurerbare regler: hvilke kriterier kommer først, hvilke formuleringer er ønskede, hvilke argumentationskæder agenten skal bruge. Denne regelkendskab er versioneret og kan kun ændres af autoriserede personer.

    Hvordan styrer en forhandler agentens svarstil?

    Via konfigurationsregler: toneindstillinger (uformel/formel, kortfattet/rådgivende/teknisk), rækkefølge af anbefalingskriterier, gør/gør ikke-lister til formuleringer og produktspecifikke argumentationslogikker. Ændringer gennemgår et godkendelsesworkflow.

    Hvordan sikres kvaliteten, når regelkendskab ændres?

    Hver ændring af regelkendskab er versioneret. Et godkendelsesworkflow sikrer, at kun autoriserede roller kan aktivere regelændringer. En revisionslog dokumenterer, hvem der ændrede hvilken regel og hvornår.

    Kan agenten også støtte checkout-trinnet?

    Ja. Salgsagenten kan aktivt guide til afslutningssteget i slutningen af rådgivningsrejsen – via hints om tilgængelighed, leveringstid, kompatibilitet eller konfiguratorindstillinger. Dette er et konfigurerbart trin i rådgivningsflowet.

    Start demo

    POC • Konceptbevis

    Test AgenticSearch med
    jeres egne produktdata

    Se inden for 48 timer, hvordan AgenticSearch rådgiver dine kunder – gratis og uforpligtende.

    Klar på 48h

    Vi opsætter jeres POC-system

    Prøv gratis

    Uforpligtende og uden risiko

    Forfatter

    Peter Niedermeier

    Peter Niedermeier

    Grundlægger & CEO, AGINITY AI

    Grundlægger & CEO af AGINITY AI. Over 15 års erfaring inden for e-handel og AI-produktudvikling. Udvikler Agentic Shopping-løsninger til det europæiske onlinehandelsmarked.

    Se LinkedIn-profil