Analítica & Optimización

    Datos analíticos y experiencia para un asesoramiento Agentic mensurablemente mejor

    AGINITY AI evalúa qué buscan los usuarios, cuándo abandonan y dónde no encaja el surtido. De estas señales surgen perspectivas empresariales concretas: brechas en el surtido visibilizadas, necesidades de los clientes identificadas, barreras de compra detectadas. El sistema no permanece estático, sino que se vuelve más preciso con cada interacción.

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    ¡Hola! Soy un asistente de ventas digital para microscopios y accesorios. ¿En qué puedo ayudarle hoy?

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    Qué señales se evalúan

    Consultas de búsqueda y patrones de formulación
    Puntos de abandono y secuencias de cero resultados
    Rutas de clics después de una recomendación
    Preguntas de seguimiento recurrentes que indican malentendidos
    Variantes de formulación que se refieren al mismo producto

    Estas señales se evalúan como patrones de uso agregados, sin seguimiento individual. El resultado: retroalimentación continua sobre dónde se pueden optimizar el catálogo y la lógica de asesoramiento.

    Identificar lagunas en el catálogo de productos

    Las señales analíticas ofrecen información empresarial concreta: qué buscan realmente los clientes, dónde no encaja el surtido y qué necesidades no cubre aún el catálogo.

    BUSINESS INSIGHTS

    • Entender el pensamiento detrás de las búsquedas
    • Revelar lagunas del catálogo
    • Identificar necesidades de clientes y casos de uso

    De estas señales emergen tres percepciones estratégicas:

    Lagunas de surtido: qué productos buscan regularmente los clientes que faltan en el catálogo o no son accesibles – una señal directa para compras y gestión de categorías.
    Necesidades de los clientes y casos de uso: cómo los clientes quieren usar realmente los productos, independientemente de cómo esté estructurado internamente el surtido.
    Barreras de compra: dónde abandonan los clientes aunque haya productos adecuados disponibles, una señal directa para el marketing de productos y los contenidos.

    AGINITY AI condensa estas señales en recomendaciones concretas: qué categorías deben ampliarse, qué necesidades de los clientes no cubre aún el surtido y dónde las barreras de compra bloquean la conversión.

    Optimización basada en casos de uso

    Tres patrones concretos de la práctica:

    1
    Punto de partida

    Los usuarios buscan el término resistente al agua pero no encuentran dispositivos con certificación IP

    Señal

    Alto volumen de abandonos después de esta consulta

    Personalización

    Kundensprache 'wasserdicht' wird mit IP-zertifizierten Produkten verknüpft

    Impacto esperado

    Los resultados cero para esta formulación desaparecen

    2
    Punto de partida

    Los usuarios preguntan por compatibilidad con el modelo X pero no reciben una respuesta específica del modelo

    Señal

    Bucle de seguimiento hasta el abandono

    Personalización

    El surtido se amplía con información de compatibilidad para el modelo X

    Impacto esperado

    El agente puede ofrecer una comprobación directa de compatibilidad

    3
    Punto de partida

    El agente responde demasiado formal para bienes de consumo, demasiado informal para solicitudes B2B

    Señal

    Preguntas frecuentes de seguimiento sobre estilo, baja tasa de cierre

    Personalización

    Regla de estilo de respuesta configurada según el contexto de la solicitud

    Impacto esperado

    La tasa de abandono tras la recomendación disminuye

    Comparación: Sin vs. Con señales de análisis

    AspectoSin señales de análisisCon señales de análisis
    Comprensión de solicitudesConocimiento de reglas estático, sin retroalimentación de patrones de usoLos patrones de intención de consulta fluyen continuamente en la lógica de inferencia
    Calidad de resultadosLas lagunas de surtido y las barreras de compra permanecen invisiblesLos patrones de resultados cero y los abandonos de clics hacen visibles las debilidades del catálogo
    ExplicabilidadLos textos de respuesta se basan en la configuración inicialLos textos se adaptan a las preguntas frecuentes de seguimiento y malentendidos
    ConsistenciaEl estilo de respuesta depende de las reglas de prompting inicialesLas reglas de formato y las especificaciones de tono se ajustan con control de versiones
    Gestión de consultas poco clarasEstrategia de seguimiento estáticamente predefinidaPatrones de seguimiento optimizados a partir de análisis de abandono

    Conocimiento experto entrenable según las necesidades del cliente

    El estilo de asesoramiento del agente es configurable, no como configuración única, sino como conocimiento de reglas continuamente ajustable:

    Estilo de respuesta: conciso, técnico o de asesoramiento, según el contexto
    Forma de tratamiento: tuteo o usted, tono adaptado al público objetivo
    Lógica de argumentación: qué criterios importan y en qué orden
    Do/Don't-Muster: welche Formulierungen erwünscht oder unerwünscht sind
    Función de agente de ventas: guía activa hacia el paso de cierre al final del proceso de asesoramiento

    Este conocimiento de reglas está estructurado, versionado y protegido por flujos de aprobación.

    Gobernanza y aseguramiento de calidad

    Cada cambio en el conocimiento de reglas pasa por un proceso controlado:

    Versionado: cada cambio de regla crea una nueva versión – las versiones anteriores siguen siendo rastreables
    Flujo de aprobación: solo los roles autorizados pueden activar cambios de reglas
    Registro de auditoría: quién cambió qué regla y cuándo, completamente registrado
    Sistema de roles: permisos claramente separados para configuración, aprobación y monitoreo

    Esto previene la deriva de calidad no controlada y hace los cambios rastreables.

    Preguntas frecuentes

    ¿Qué datos analiza AGINITY AI concretamente?

    AGINITY AI captura consultas de búsqueda, puntos de abandono, patrones de resultados nulos, rutas de clics y formulaciones recurrentes – evaluadas como señales de uso agregadas, no como datos de seguimiento personal.

    ¿Cómo se identifican las lagunas del catálogo?

    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.

    ¿Qué significa 'experiencia configurable'?

    El estilo de respuesta y asesoramiento del agente puede ajustarse mediante reglas configurables: qué criterios van primero, qué formulaciones son deseadas, qué cadenas de argumentación debe usar el agente. Este conocimiento de reglas está versionado y solo puede ser modificado por personas autorizadas.

    ¿Cómo controla un comerciante el estilo de respuesta del agente?

    Mediante reglas de configuración: preferencias de tono (informal/formal, conciso/asesor/técnico), orden de criterios de recomendación, listas de hacer/no hacer para formulaciones y lógica de argumentación específica del producto. Los cambios pasan por un flujo de aprobación.

    ¿Cómo se asegura la calidad cuando se cambia el conocimiento de las reglas?

    Cada cambio en el conocimiento de las reglas está versionado. Un flujo de aprobación garantiza que solo los roles autorizados puedan activar cambios de reglas. Un registro de auditoría documenta quién cambió qué regla y cuándo.

    ¿Puede el agente también apoyar el paso de pago?

    Sí. El agente de ventas puede guiar activamente hacia el paso de conclusión al final del recorrido de asesoramiento – con indicaciones sobre disponibilidad, tiempo de entrega, compatibilidad u opciones del configurador. Este es un paso configurable en el flujo de asesoramiento.

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    Autor

    Peter Niedermeier

    Peter Niedermeier

    Fundador y CEO, AGINITY AI

    Fundador y CEO de AGINITY AI. Más de 15 años de experiencia en e-commerce y desarrollo de productos de IA. Desarrolla soluciones Agentic Shopping para el comercio online europeo.

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