Klanten komen zelden met perfecte zoekwoorden. Ze komen met een doel: ik heb het juiste product nodig voor mijn use case. Klassieke shopzoekopdrachten leveren dan een resultatenlijst – en laten de beslissing over aan de koper. Dit leidt tot afvallers, onjuiste aankopen, retouren en ondersteuningsverzoeken.
AGINITY AI AgenticSearch vervangt deze trefferlijstlogica door echte productadvisering: we begrijpen de use case, leiden daaruit de juiste parameters af en matchen de volledige productcatalogus aan de vereisten. Het resultaat is geen top-3-gok, maar een volledige, traceerbare selectie: alle producten die echt passen – geprioriteerd en uitgelegd.
Resultaten uit projecten (tot):
Wat betekent AI-productadvies concreet?
AgenticSearch is een agent die productadvies in de webshop overneemt – vergelijkbaar met een uitstekende gespecialiseerde adviseur in de winkel, maar digitaal en schaalbaar.
Zo werkt het:
Use case begrijpen
Waarvoor wordt het product gebruikt? Wat is echt belangrijk?
Vereisten vastleggen
Vereiste criteria + voorkeuren + uitsluitingen
Catalogusbreed matchen
De volledige catalogus wordt gecontroleerd op deze criteria
Uitleggen en beveiligen
- Waarom past het product?
- Welke alternatieven zijn er?
- Waar moet men op letten? (typische fouten, compatibiliteit, setup, grenzen)
Dit vermindert onzekerheid en maakt het voltooien van de aankoop waarschijnlijker.
Hoe AgenticSearch Intern Werkt
Niet één chatbot – een team van gespecialiseerde agenten.
Wanneer een klant een verzoek indient, werken meerdere gespecialiseerde AI-agenten samen bij AGINITY AI. De Communicatieagent voert het gesprek en stelt vervolgvragen. De Zoekagent vertaalt de vereisten in gestructureerde databasequery's en doorzoekt de volledige catalogus. De Adviesagent haalt technische details uit uw datasheets. De Compatibiliteitsagent controleert of accessoires en systeemcomponenten bij elkaar passen. De Prijsfilteragent houdt rekening met het budget. De Expansieagent stelt nuttige aanvullingen voor. En de Verkoopagent helpt bij de aankoopafsluiting.
Dit multi-agent-systeem kan per klant worden uitgebreid. Een gereedschappenwinkel krijgt andere agentconfiguraties dan een elektronicadetaillist. Het advies past zich aan – omdat elke agent in zijn vakgebied gespecialiseerd is.
Zoekagent
Doorzoekt uw volledige productdatabase op gestructureerde wijze – niet alleen de top 10, maar elk artikel dat aan de vereisten voldoet.
Adviesagent
Kent uw technische datasheets. Beantwoordt technische vragen over afmetingen, materialen, normen en specificaties – uit echte productgegevens.
Prijsfilteragent
Houdt rekening met budget en waarde voor geld. Filtert intelligent op prijsbereiken zonder dat de klant zelf sliders hoeft te verplaatsen.
Compatibiliteitsagent
Controleert wat bij elkaar past. Vindt overeenkomstige accessoires, onderdelen en systeemcomponenten – bijzonder waardevol voor technische assortimenten.
Verkoopagent
Heft de laatste aankooptwijfels op. Toont beschikbaarheid, leveringstijden en geeft de uiteindelijke impuls voor de beslissing.
Marge-agent
Weegt aanbevelingen op basis van winstmarge. Geeft voorkeur aan producten met hoge marge – zonder klanttevredenheid op te offeren.
Communicatieagent
Voert het gesprek met de klant. Stelt gerichte vervolgvragen en legt aanbevelingen begrijpelijk uit – zoals een ervaren verkoper.
Ons belangrijkste verschil met Algolia, Bloomreach, Doofinder, FACT-Finder & andere
Veel search-and-discovery-oplossingen zoals Doofinder en FACT-Finder zijn sterk in het verbeteren van trefferlijsten (ranking, autocomplete, regels). Hybride AI-systemen zoals Algolia en Bloomreach gebruiken keyword- en vectormatching voor betere zoekresultaten. AgenticSearch werkt anders: wij verleggen het werk van zoeken naar selecteren – met gestructureerde databasezoekopdrachten in plaats van vectoren, met 7 gespecialiseerde agenten in plaats van een zoekindex.
Klassiek:
Zoekwoord → trefferlijst → klant vergelijkt zelf
AGINITY AI AgenticSearch:
Use case → criteria → alle passende producten → motivering + opmerkingen → beslissing
Het beslissende punt: We tonen niet alleen een paar resultaten, maar alle producten die aan de vereisten voldoen – transparant en traceerbaar. De agent stelt daarvoor de parameters in die de catalogus correct doorzoeken in plaats van de koper te laten raden.
Het technische verschil is fundamenteel: terwijl RAG-gebaseerde systemen zoals Qualimero en Frontnow uw productteksten omzetten in vectoren en via gelijkheidszoeken een handvol 'waarschijnlijk passende' resultaten leveren, doorzoekt AgenticSearch uw gestructureerde productdatabase volledig. Geen top-k, geen kansen – alle producten die aan de criteria voldoen. Daarom ook nul hallucinaties: wat niet in de database staat, wordt niet aanbevolen. Anders dan klikgebaseerde systemen zoals Zoovu heeft u ook geen vooraf gedefinieerde vraagpaden nodig – uw klanten kunnen hun vereisten in gewone taal uitdrukken.
Zoekwoordzoeken vs. RAG vs. Agentic Search
Korte vergelijking van de aanpakken voor productzoekopdrachten en advies in de winkel.
| Vergelijkingscriterium | Zoekwoordzoeken | RAG | Agentic Search |
|---|---|---|---|
| Gegevensbasis | Statische velden, zoekwoorden, filters | Top-k retrieval uit tekst-/vectorindex (deelverzameling) | Volledige catalogusmatch via gestructureerde productgegevenspunten per SKU |
| Querylogica | Lexicale matching (exacte termen) | Gelijkheidszoeken | Op attributen gebaseerde intentmatching |
| Intentbegrip | Laag voor complexe long-tail zoekopdrachten | Gemiddeld (afhankelijk van embeddings en prompting) | Hoog (use case + attributen + terugvragen) |
| Hallucinatierisico | Laag (nauwelijks generatie), maar relevantielacunes | Verhoogd (generatieve uitvoer) | Aanzienlijk geminimaliseerd (gestructureerde productgegevens) |
| Uitlegbaarheid | Gemiddeld (filters en scores zichtbaar) | Laag tot gemiddeld | Hoog / Op attributen gebaseerd traceerbaar |
| Bijwerkinspanning | Gemiddeld (synoniemen/regels handmatig onderhouden) | Hoog (re-indexering) | Laag (live catalogus) |
Waarom dat onmiddellijk meetbaar effect heeft
Meer conversie
Wanneer kopers niet meer lang hoeven te zoeken en vergelijken, stijgen de conversieratio's aanzienlijk, met name voor complexe producten.
Minder verkeerde aankopen en retouren
Catalogusbreed matchen plus duidelijke opmerkingen (let op) vermindert verkeerde beslissingen.
Minder supportlast
Wanneer het advies al typische productvragen beantwoordt tijdens het aankoopproces, nemen vervolgvragen en aankoopafbrekingen af.
Typische effecten (tot):
Voor welke sortimenten AgenticSearch bijzonder geschikt is
AgenticSearch blinkt uit wanneer producten uitleg vereisen, varianten/compatibiliteit een rol spelen of klanten kopen zonder vakkennis.
B2C en B2B werken even goed – het advies past zich aan de use case aan.
Vakkennis integreren: advies wordt branchespecifiek
AgenticSearch kan worden verrijkt met uw vakkennis zodat het advies precies werkt zoals passend in uw branche. Bijvoorbeeld:
Zo ontstaat een agent die niet zomaar helpt, maar uw adviesstandaard in de winkel afbeeldt.
Live in 7 dagen – via API, EU-gebaseerd
Setup in de praktijk (typisch):
Integraties
AgenticSearch kan worden geïntegreerd in gangbare shop-setups, waaronder:
Shopify
Shopware
Magento
WordPressFAQ
Wat is AI Product Discovery?
AI Product Discovery beschrijft het proces waarbij een AI-systeem de volledige use case van de koper afleidt uit een zoekopdracht en op basis hiervan producten vindt uit de volledige catalogus – ook die de koper niet expliciet heeft gezocht. Anders dan traditioneel zoeken maakt dit ook latente behoeften zichtbaar en geeft ze weer als traceerbare productaanbevelingen.
Hoe verschilt Conversational Commerce van klassieke e-commerce?
In de klassieke e-commerce navigeren gebruikers via categorieën, filters en zoekwoorden. Conversationele handel verplaatst het aankoopproces naar een dialoog in natuurlijke taal: de winkel begrijpt intenties, stelt vragen en begeleidt de beslissing als een verkoper. Hierdoor wordt de productzoekopdracht aanzienlijk nauwkeuriger en de weg naar de aankoop korter.
Wat is het verschil tussen Agentic Shopping Assistant en productzoekopdracht?
Klassieke productzoekopdracht levert trefferlijsten op basis van zoekwoorden en filters. Een Agentic Shopping Assistant begrijpt de koopintentie achter de aanvraag, analyseert de volledige productcatalogus, vraagt bij onduidelijkheid na en legt uit waarom een product wordt aanbevolen. Hiermee vervangt het niet alleen de zoekfunctie, maar vertegenwoordigt het digitale productadvisering.
Wat is AI-productadvies in de online winkel?
Een advies dat de use case begrijpt, vereisten vastlegt en daaruit een volledige productselectie uit de catalogus afleidt, inclusief motivering en opmerkingen.
Waarom is dit beter dan normale zoekfuncties?
Omdat kopers zelden perfecte zoekwoorden hebben. AgenticSearch vervangt het raden van zoekwoorden door criteriamatching en helpt bij de beslissing, niet alleen bij het vinden.
Toont AgenticSearch echt alle passende producten?
Ja. We matchen catalogusbreed en kunnen alle producten tonen die aan de vereisten voldoen – geprioriteerd en uitgelegd.
Hoe snel kan men beginnen?
In veel gevallen in maximaal 7 dagen, afhankelijk van catalogusgegevens en integratie.
Nu proberen
Nu proberen: AgenticSearch pilooteren met uw catalogus.
Contact opnemen: Use case insturen – wij tonen u de passende integratie.
