Analyse & Optimalisatie

    Analysedata en expertise voor meetbaar beter Agentic-advies

    AGINITY AI evalueert wat gebruikers zoeken, wanneer ze afhaken en waar het assortiment niet past. Uit deze signalen ontstaan concrete business-inzichten: assortimentshiaten zichtbaar gemaakt, klantbehoeften geïdentificeerd, aankoopbarrières gedetecteerd. Het systeem blijft niet statisch, maar wordt preciezer met elke interactie.

    800 doorzoekbare microscopen en microscooptoebehoren

    Hallo! Ik ben een digitale verkoopAssistent voor microscopen en toebehoren. Hoe kan ik u vandaag helpen?

    Ik wil bacteriën onderzoeken
    Ik heb een microscoop nodig voor mijn 10-jarige zoon
    Drinkwatermonsters onderzoeken

    Welke signalen worden geëvalueerd

    Zoekopdrachten en formuleringspatronen
    Afbreekpunten en nul-resultaat-reeksen
    Klikpaden na een aanbeveling
    Terugkerende vervolgvragen die wijzen op misverstanden
    Formuleringsvarianten die hetzelfde product bedoelen

    Deze signalen worden geëvalueerd als geaggregeerde gebruikspatronen – zonder individueel tracking. Het resultaat: continue feedback over waar de catalogus en adviestochlogica geoptimaliseerd kunnen worden.

    Hiaten in de productcatalogus identificeren

    Analyticsignalen leveren concrete businessinzichten op: wat klanten echt zoeken, waar het assortiment niet past en welke behoeften de catalogus nog niet dekt.

    BUSINESS INSIGHTS

    • Gedachten achter zoekopdrachten begrijpen
    • Cataloguslacunes zichtbaar maken
    • Klantbehoeften & use cases herkennen

    Uit deze signalen ontstaan drie strategische inzichten:

    Assortimentshiaten: welke producten klanten regelmatig zoeken die ontbreken in de catalogus of niet toegankelijk zijn – een direct signaal voor inkoop en categoriebeheer.
    Klantbehoeften en use cases: hoe klanten producten daadwerkelijk willen gebruiken – ongeacht hoe het assortiment intern is gestructureerd.
    Aankoopbarrières: waar klanten afhaken ook al zijn er passende producten beschikbaar – een direct signaal voor productmarketing en content.

    AGINITY AI condenseert deze signalen tot concrete aanbevelingen: welke categorieën uitgebreid moeten worden, welke klantbehoeften het assortiment nog niet dekt en waar aankoopbarrières de conversie blokkeren.

    Use-case-gebaseerde optimalisatie

    Drie concrete patronen uit de praktijk:

    1
    Uitgangssituatie

    Gebruikers zoeken op de term waterdicht maar vinden geen IP-gecertificeerde apparaten

    Signaal

    Hoog afbreekvolume na deze zoekopdracht

    Aanpassing

    Kundensprache 'wasserdicht' wird mit IP-zertifizierten Produkten verknüpft

    Verwacht effect

    Nulresultaten voor deze formulering vallen weg

    2
    Uitgangssituatie

    Gebruikers vragen naar compatibiliteit met model X maar ontvangen geen modelspecifiek antwoord

    Signaal

    Vervolgvragenlus tot afbreking

    Aanpassing

    Assortiment wordt uitgebreid met compatibiliteitsinformatie voor model X

    Verwacht effect

    Agent kan directe compatibiliteitscontrole leveren

    3
    Uitgangssituatie

    Agent reageert te formeel voor consumentengoederen, te informeel voor B2B-aanvragen

    Signaal

    Veelvuldige vervolgvragen over stijl, lage afsluitingsratio

    Aanpassing

    Antwoordstijlregel geconfigureerd op aanvraagcontext

    Verwacht effect

    Bouncepercentage na aanbeveling daalt

    Vergelijking: Zonder vs. Met analytische signalen

    AspectZonder analytische signalenMet analytische signalen
    VerzoekbegripStatische regelkennis, geen terugkoppeling van gebruikspatronenQuery-intentiepatronen vloeien continu in de inferentielogica
    TrefkwaliteitAssortimentshiaten en aankoopbarrières blijven onzichtbaarNulresultatenpatronen en klikafbrekingen maken cataloguszwakheden zichtbaar
    UitlegbaarheidAntwoordteksten gebaseerd op initiële configuratieTeksten worden aangepast aan veelgestelde vervolgvragen en misverstanden
    ConsistentieAntwoordstijl afhankelijk van initiële prompting-regelsOpmaakregels en toonvereisten worden met versiebeheer aangepast
    Omgaan met onduidelijke zoekopdrachtenVervolgvragenstrategie statisch voorgedefinieerdVervolgvragenpatronen geoptimaliseerd uit afbreekanalyses

    Vakkennis trainbaar naar klantenwens

    De adviestijl van de agent is configureerbaar – niet als eenmalige instelling, maar als continu aanpasbare regelkennis:

    Antwoordstijl: beknopt, technisch of adviserend – afhankelijk van context
    Aanspreekvorm: jij of u, toon aangepast aan doelgroep
    Argumentatielogica: welke criteria tellen in welke volgorde
    Do/Don't-Muster: welche Formulierungen erwünscht oder unerwünscht sind
    Verkoopagent-functie: actieve begeleiding naar de afsluitstap aan het einde van het adviesparcours

    Deze regelkennis is gestructureerd, geversioneerd en beschermd door goedkeuringsworkflows.

    Governance en kwaliteitsborging

    Elke wijziging aan regelkennis doorloopt een gecontroleerd proces:

    Versiebeheer: elke regelwijziging maakt een nieuwe versie aan – oudere versies blijven traceerbaar
    Goedkeuringsworkflow: alleen geautoriseerde rollen kunnen regelwijzigingen activeren
    Auditlog: wie welke regel wanneer heeft gewijzigd – volledig gelogd
    Rolsysteem: duidelijk gescheiden rechten voor configuratie, goedkeuring en monitoring

    Dit voorkomt ongecontroleerde kwaliteitsdrift en maakt wijzigingen traceerbaar.

    FAQ

    Welke gegevens analyseert AGINITY AI concreet?

    AGINITY AI legt zoekopdrachten, afhaakpunten, nulresultaatpatronen, klikpaden en terugkerende formuleringen vast – geëvalueerd als geaggregeerde gebruikssignalen, niet als persoonlijke trackinggegevens.

    Hoe worden cataloguslacunes zichtbaar gemaakt?

    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.

    Wat betekent 'configureerbare expertise'?

    De respons- en adviestijl van de agent kan worden aangepast via configureerbare regels: welke criteria als eerste komen, welke formuleringen gewenst zijn, welke redeneerketens de agent moet gebruiken. Deze regelkennis is geversioneerd en kan alleen worden gewijzigd door bevoegde personen.

    Hoe stuurt een retailer de antwoordstijl van de agent?

    Via configuratieregels: tooninstelling (informeel/formeel, beknopt/adviserend/technisch), volgorde van aanbevelingscriteria, do/don't-lijsten voor formuleringen en productspecifieke argumentatielogica. Wijzigingen gaan door een goedkeuringsworkflow.

    Hoe wordt kwaliteit gewaarborgd wanneer regelkennis wordt gewijzigd?

    Elke wijziging in de regelkennis is geversioneerd. Een goedkeuringsworkflow zorgt ervoor dat alleen bevoegde rollen regelwijzigingen kunnen activeren. Een auditlog documenteert wie welke regel wanneer heeft gewijzigd.

    Kan de agent ook bij de betaalstap helpen?

    Ja. De verkoopagent kan aan het einde van het adviestraject actief naar de afrondingsstap leiden – via hints over beschikbaarheid, levertijd, compatibiliteit of configuratoropties. Dit is een configureerbare stap in de adviesstroom.

    Demo starten

    POC • Bewijs van Concept

    Test AgenticSearch met
    uw eigen productgegevens

    Zie in 48 uur hoe AgenticSearch uw klanten adviseert – gratis en vrijblijvend.

    In 48 uur startklaar

    Wij richten uw POC-systeem in

    Gratis proberen

    Vrijblijvend en zonder risico

    Auteur

    Peter Niedermeier

    Peter Niedermeier

    Oprichter en CEO, AGINITY AI

    Oprichter en CEO van AGINITY AI. Meer dan 15 jaar ervaring in e-commerce en AI-productontwikkeling. Ontwikkelt Agentic Shopping-oplossingen voor de Europese online handel.

    LinkedIn-profiel bekijken