Analityka i optymalizacja

    Dane analityczne i wiedza ekspercka dla mierzalnie lepszego doradztwa Agentic

    AGINITY AI ocenia, czego szukają użytkownicy, kiedy rezygnują i gdzie asortyment nie pasuje. Z tych sygnałów powstają konkretne spostrzeżenia biznesowe: luki asortymentowe uwidocznione, potrzeby klientów zidentyfikowane, bariery zakupowe wykryte. System nie pozostaje statyczny – staje się coraz dokładniejszy z każdą interakcją.

    800 przeszukiwalnych mikroskopów i akcesoriów do mikroskopów

    Cześć! Jestem cyfrowym asystentem sprzedaży mikroskopów i akcesoriów. Jak mogę Ci dziś pomóc?

    Chcę badać bakterie
    Potrzebuję mikroskopu dla mojego 10-letniego syna
    Badanie próbek wody pitnej

    Które sygnały są oceniane

    Zapytania wyszukiwania i wzorce formułowania
    Punkty porzucenia i sekwencje zerowych wyników
    Ścieżki kliknięć po rekomendacji
    Powtarzające się pytania kontrolne wskazujące na nieporozumienia
    Warianty sformułowań oznaczające ten sam produkt

    Sygnały te są oceniane jako zagregowane wzorce użytkowania – bez śledzenia poszczególnych osób. Wynik: ciągła informacja zwrotna o tym, gdzie katalog i logika doradcza mogą być optymalizowane.

    Identyfikacja luk w katalogu produktów

    Sygnały analityczne dostarczają konkretnych spostrzeżeń biznesowych: czego klienci naprawdę szukają, gdzie asortyment nie pasuje i jakich potrzeb katalog jeszcze nie zaspokaja.

    BUSINESS INSIGHTS

    • Rozumieć myśl stojącą za zapytaniami wyszukiwania
    • Uwidocznić luki w asortymencie
    • Rozpoznać potrzeby klientów i przypadki użycia

    Z tych sygnałów wyłaniają się trzy strategiczne spostrzeżenia:

    Luki asortymentowe: jakich produktów klienci regularnie szukają, których brakuje w katalogu lub są niedostępne – bezpośredni sygnał dla działu zakupów i zarządzania kategoriami.
    Potrzeby klientów i przypadki użycia: jak klienci faktycznie chcą używać produktów – niezależnie od tego, jak asortyment jest wewnętrznie ustrukturyzowany.
    Bariery zakupowe: gdzie klienci rezygnują, mimo że dostępne są odpowiednie produkty – bezpośredni sygnał dla marketingu produktów i treści.

    AGINITY AI kondensuje te sygnały do konkretnych rekomendacji: które kategorie powinny zostać rozszerzone, które potrzeby klientów asortyment jeszcze nie zaspokaja i gdzie bariery zakupowe blokują konwersję.

    Optymalizacja oparta na przypadkach użycia

    Trzy konkretne wzorce z praktyki:

    1
    Punkt wyjścia

    Użytkownicy szukają terminu wodoodporny, ale nie znajdują urządzeń z certyfikatem IP

    Sygnał

    Wysoki wolumen porzuceń po tym zapytaniu

    Dostosowanie

    Kundensprache 'wasserdicht' wird mit IP-zertifizierten Produkten verknüpft

    Oczekiwany efekt

    Zero wyników dla tej formulacji znika

    2
    Punkt wyjścia

    Użytkownicy pytają o kompatybilność z modelem X, ale nie otrzymują odpowiedzi specyficznej dla modelu

    Sygnał

    Pętla pytań kontrolnych aż do rezygnacji

    Dostosowanie

    Asortyment zostaje rozszerzony o informacje o kompatybilności dla modelu X

    Oczekiwany efekt

    Agent może dostarczyć bezpośrednie sprawdzenie kompatybilności

    3
    Punkt wyjścia

    Agent odpowiada zbyt formalnie dla towarów konsumpcyjnych, zbyt nieformalnie dla zapytań B2B

    Sygnał

    Częste pytania uzupełniające dotyczące stylu, niski wskaźnik zamknięcia

    Dostosowanie

    Reguła stylu odpowiedzi skonfigurowana zgodnie z kontekstem zapytania

    Oczekiwany efekt

    Wskaźnik odrzuceń po rekomendacji spada

    Porównanie: Bez vs. Z sygnałami analitycznymi

    AspektBez sygnałów analitycznychZ sygnałami analitycznymi
    Rozumienie zapytańStatyczna wiedza o regułach, brak sprzężenia zwrotnego ze wzorców użytkowaniaWzorce intencji zapytań nieustannie wpływają na logikę wnioskowania
    Jakość trafieńLuki asortymentowe i bariery zakupowe pozostają niewidoczneWzorce zerowych wyników i porzucenia kliknięć ujawniają słabości katalogu
    WyjaśnialnośćTeksty odpowiedzi oparte na początkowej konfiguracjiTeksty są dostosowywane do częstych pytań uzupełniających i nieporozumień
    SpójnośćStyl odpowiedzi zależy od początkowych reguł promptinguZasady formatowania i specyfikacje tonu są dostosowywane z wersjonowaniem
    Obsługa niejasnych zapytańStrategia pytań kontrolnych statycznie wstępnie zdefiniowanaWzorce pytań kontrolnych zoptymalizowane z analiz rezygnacji

    Wiedza ekspercka trenowalna według wymagań klienta

    Styl doradczy agenta jest konfigurowalny – nie jako jednorazowa konfiguracja, ale jako stale dostosowywalna wiedza o regułach:

    Styl odpowiedzi: zwięzły, techniczny lub doradczy – w zależności od kontekstu
    Forma adresowania: per ty lub per pan/pani, ton dostosowany do grupy docelowej
    Logika argumentacji: jakie kryteria mają znaczenie i w jakiej kolejności
    Do/Don't-Muster: welche Formulierungen erwünscht oder unerwünscht sind
    Funkcja agenta sprzedaży: aktywne prowadzenie do etapu zamknięcia na końcu ścieżki doradczej

    Ta wiedza o regułach jest ustrukturyzowana, wersjonowana i chroniona przez procesy zatwierdzania.

    Zarządzanie i zapewnienie jakości

    Każda zmiana wiedzy o regułach przechodzi przez kontrolowany proces:

    Wersjonowanie: każda zmiana reguły tworzy nową wersję – starsze wersje pozostają śledzone
    Workflow zatwierdzania: tylko autoryzowane role mogą aktywować zmiany reguł
    Dziennik audytu: kto zmienił jaką regułę i kiedy – w pełni zarejestrowane
    System ról: wyraźnie rozdzielone uprawnienia do konfiguracji, zatwierdzania i monitorowania

    Zapobiega to niekontrolowanemu dryfowi jakości i sprawia, że zmiany są śledzalne.

    FAQ

    Jakie dane konkretnie analizuje AGINITY AI?

    AGINITY AI przechwytuje zapytania wyszukiwania, punkty porzucenia, wzorce wyników zerowych, ścieżki kliknięć i powtarzające się sformułowania – oceniane jako zagregowane sygnały użytkowania, nie jako dane osobowego śledzenia.

    Jak są identyfikowane luki w katalogu?

    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.

    Co oznacza 'konfigurowalna wiedza ekspercka'?

    Styl odpowiedzi i doradztwa agenta można dostosować za pomocą konfigurowalnych reguł: które kryteria są pierwsze, które sformułowania są pożądane, jakich łańcuchów argumentacji agent powinien używać. Ta wiedza o regułach jest wersjonowana i może być zmieniana tylko przez upoważnione osoby.

    Jak sprzedawca kontroluje styl odpowiedzi agenta?

    Poprzez reguły konfiguracji: preferencje tonu (nieformalny/formalny, zwięzły/doradczy/techniczny), kolejność kryteriów rekomendacji, listy do/nie rób dla sformułowań i logiki argumentacji specyficzne dla produktów. Zmiany przechodzą przez przepływ zatwierdzania.

    Jak jest zapewniana jakość przy zmianie wiedzy o regułach?

    Każda zmiana wiedzy o regułach jest wersjonowana. Przepływ zatwierdzania zapewnia, że tylko upoważnione role mogą aktywować zmiany reguł. Dziennik audytu dokumentuje, kto zmienił którą regułę i kiedy.

    Czy agent może również wspierać krok kasy?

    Tak. Agent sprzedaży może aktywnie prowadzić do kroku finalizacji na końcu ścieżki doradztwa – poprzez wskazówki dotyczące dostępności, czasu dostawy, zgodności lub opcji konfiguratora. To jest konfigurowalny krok w przepływie doradztwa.

    Uruchom demo

    POC • Dowód Koncepcji

    Przetestuj AgenticSearch z
    własnymi danymi produktowymi

    Przekonaj się w ciągu 48 godzin, jak AgenticSearch doradza Twoim klientom – bezpłatnie i bez zobowiązań.

    Gotowy w 48h

    Konfigurujemy system POC

    Przetestuj bezpłatnie

    Bez zobowiązań i bez ryzyka

    Autor

    Peter Niedermeier

    Peter Niedermeier

    Założyciel i CEO, AGINITY AI

    Założyciel i CEO AGINITY AI. Ponad 15 lat doświadczenia w e-commerce i rozwoju produktów AI. Tworzy rozwiązania Agentic Shopping dla europejskiego handlu internetowego.

    Zobacz profil na LinkedIn