Kunder kommer sällan med perfekta nyckelord. De kommer med ett mål: jag behöver rätt produkt för mitt användningsfall. Klassisk butikssökning levererar då en resultatlista – och lämnar beslutet till köparen. Detta leder till avhopp, felaktiga köp, returer och supportförfrågningar.
AGINITY AI AgenticSearch ersätter denna träffliste-logik med genuin produktrådgivning: vi förstår användningsfallet, härleder rätta parametrar från det och matchar hela produktkatalogen mot kraven. Resultatet är inte en top-3-gissning utan ett fullständigt, spårbart urval: alla produkter som verkligen passar – prioriterade och förklarade.
Resultat från projekt (upp till):
Vad betyder AI-produktrådgivning konkret?
AgenticSearch är en agent som tar över produktrådgivning i butiken – jämförbart med en utmärkt specialistkonsult i butik, men digitalt och skalbart.
Så här fungerar det:
Förstå use case
Vad används produkten till? Vad är verkligen viktigt?
Fånga krav
Obligatoriska kriterier + preferenser + exkluderingar
Matcha katalogövergripande
Hela katalogen kontrolleras mot dessa kriterier
Förklara och säkra
- Varför passar produkten?
- Vilka alternativ finns det?
- Vad bör man hålla koll på? (typiska misstag, kompatibilitet, setup, gränser)
Detta minskar osäkerheten och gör det mer sannolikt att köpet genomförs.
Hur AgenticSearch Fungerar Internt
Inte en enda chatbot – ett team av specialiserade agenter.
När en kund gör en förfrågan arbetar flera specialiserade AI-agenter tillsammans på AGINITY AI. Kommunikationsagenten för dialogen och ställer följdfrågor. Sökagenten översätter kraven till strukturerade databasfrågor och söker igenom hela katalogen. Rådgivningsagenten hämtar tekniska detaljer från dina datablad. Kompatibilitetssagenten kontrollerar om tillbehör och systemkomponenter passar ihop. Prisfilteragenten tar hänsyn till budgeten. Expansionsagenten föreslår meningsfulla tillägg. Och försäljningsagenten hjälper till vid köpabslutningen.
Detta multi-agentsystem kan utökas per kund. En verktygsbutik får andra agentkonfigurationer än en elektronikhandlare. Rådgivningen anpassas – eftersom varje agent är specialiserad på sitt område.
Sökagent
Söker strukturerat igenom din kompletta produktdatabas – inte bara topp 10, utan varje enskild artikel som uppfyller kraven.
Rådgivningsagent
Känner till dina tekniska datablad. Besvarar tekniska frågor om dimensioner, material, normer och specifikationer – från verkliga produktdata.
Prisfilteragent
Tar hänsyn till budget och värde för pengarna. Filtrerar intelligent efter prisintervall utan att kunden behöver flytta skjutreglage själv.
Kompatibilitetssagent
Kontrollerar vad som passar ihop. Hittar matchande tillbehör, reservdelar och systemkomponenter – särskilt värdefullt för tekniska sortiment.
Försäljningsagent
Löser de sista köptvivel. Visar tillgänglighet, leveranstider och ger den sista skjutsen till beslut.
Marginalagent
Viktar rekommendationer efter täckningsbidrag. Föredrar produkter med hög marginal – utan att offra kundnöjdheten.
Kommunikationsagent
För dialogen med kunden. Ställer fokuserade följdfrågor och förklarar rekommendationer på ett förståeligt sätt – som en erfaren säljare.
Vår viktigaste skillnad från Algolia, Bloomreach, Doofinder, FACT-Finder & andra
Många search-and-discovery-lösningar som Doofinder och FACT-Finder är starka på att förbättra träfflistor (ranking, autocomplete, regler). Hybrid-AI-system som Algolia och Bloomreach använder nyckelords- och vektormatchning för att leverera bättre sökresultat. AgenticSearch fungerar annorlunda: vi förflyttar arbetet från att söka till att välja – med strukturerade databasfrågor istället för vektorer, med 7 specialiserade agenter istället för ett sökindex.
Klassiskt:
Nyckelord → träfflista → kunden jämför själv
AGINITY AI AgenticSearch:
Use case → kriterier → alla passande produkter → motivering + noteringar → beslut
Den avgörande punkten: Vi visar inte bara ett par träffar utan alla produkter som uppfyller kraven – transparent och spårbart. Agenten ställer för detta in parametrar som korrekt söker igenom katalogen istället för att låta köparen gissa.
Den tekniska skillnaden är fundamental: medan RAG-baserade system som Qualimero och Frontnow konverterar era produkttexter till vektorer och levererar en handfull 'förmodligen matchande' träffar via likhetssökning, söker AgenticSearch igenom er strukturerade produktdatabas fullständigt. Ingen top-k, inga sannolikheter – alla produkter som uppfyller kriterierna. Därför också noll hallucinationer: det som inte finns i databasen rekommenderas inte. Till skillnad från klickbaserade system som Zoovu behöver ni heller inga fördefinierade frågevägar – era kunder kan uttrycka sina krav i naturligt språk.
Nyckelordssökning vs. RAG vs. Agentic Search
Kortjämförelse av ansatser för produktsökning och rådgivning i butiken.
| Jämförelsekriterium | Nyckelordssökning | RAG | Agentic Search |
|---|---|---|---|
| Databas | Statiska fält, nyckelord, filter | Top-k retrieval från text-/vektorindex (delmängd) | Fullständig katalogmatchning via strukturerade produktdatapunkter per SKU |
| Frågelogik | Lexikal matchning (exakta termer) | Likhetssökning | Attributbaserad avsiktsmatchning |
| Intentionsförståelse | Låg för komplexa long-tail-frågor | Medel (beroende på embeddings och prompting) | Hög (use case + attribut + följdfrågor) |
| Hallucinationsrisk | Låg (knappt någon generering), men relevansbrister | Ökat (generativ utdata) | Avsevärt minimerat (strukturerade produktdata) |
| Förklarbarhet | Medel (filter och poäng synliga) | Låg till medel | Hög / Attributbaserat spårbart |
| Uppdateringsarbete | Medel (synonymer/regler manuellt underhåll) | Hög (omindexering) | Låg (live-katalog) |
Varför det ger omedelbart mätbar effekt
Mer konvertering
När köpare inte längre behöver researcha och jämföra länge stiger avslutningsgraden markant, särskilt för komplexa produkter.
Färre felköp och returer
Katalogövergripande matchning plus tydliga noteringar (obs) minskar felaktiga beslut.
Mindre supportbörda
När rådgivningen redan svarar på typiska produktfrågor under köpprocessen minskar följdfrågor och köpavbrott.
Typiska effekter (upp till):
Vilka sortiment AgenticSearch är särskilt lämpad för
AgenticSearch utmärker sig när produkter kräver förklaring, varianter/kompatibilitet spelar roll eller kunder köper utan fackkunskap.
B2C och B2B fungerar lika bra – rådgivningen anpassar sig till användningsfallet.
Integrera expertkunskap: rådgivningen blir branschspecifik
AgenticSearch kan berikas med er expertkunskap så att rådgivningen fungerar exakt som det är lämpligt i er bransch. Till exempel:
Så skapas en agent som inte hjälper på något sätt, utan avbildar er rådgivningsstandard i butiken.
Live på 7 dagar – via API, EU-baserat
Setup i praktiken (typiskt):
Integrationer
AgenticSearch kan integreras i vanliga butiksuppsättningar, inklusive:
Shopify
Shopware
Magento
WordPressFAQ
Vad är AI Product Discovery?
AI Product Discovery beskriver processen där ett AI-system härleder köparens fullständiga användningsfall från en sökfråga och, på denna basis, hittar produkter från hela katalogen – inklusive sådana som köparen inte uttryckligen sökt efter. Till skillnad från traditionell sökning gör detta även latenta behov synliga och presenterar dem som spårbara produktrekommendationer.
Hur skiljer sig Conversational Commerce från klassisk e-handel?
I klassisk e-handel navigerar användare via kategorier, filter och nyckelord. Konversationshandel förflyttar köpprocessen till en dialog på naturligt språk: butiken förstår avsikter, ställer frågor och ledsagar beslutet som en säljare. Det gör produktsökningen betydligt mer precis och vägen till köpet kortare.
Vad är skillnaden mellan Agentic Shopping Assistant och produktsökning?
Klassisk produktsökning levererar träfflistor baserade på nyckelord och filter. En Agentic Shopping Assistant förstår köpintentionen bakom förfrågan, analyserar hela produktkatalogen, frågar vid oklarheter och förklarar varför en produkt rekommenderas. Därigenom ersätter det inte bara sökningen utan avbildar digital produktrådgivning.
Vad är AI-produktrådgivning i onlinebutiken?
En rådgivning som förstår användningsfallet, fångar krav och härleder från dem ett komplett produkturval från katalogen – inklusive motivering och anteckningar.
Varför är detta bättre än vanlig sökning?
För att köpare sällan har perfekta nyckelord. AgenticSearch ersätter nyckelordsgissning med kriterieimatchning och hjälper till med beslutet, inte bara med att hitta.
Visar AgenticSearch verkligen alla passande produkter?
Ja. Vi matchar katalogövergripande och kan visa alla produkter som uppfyller kraven – prioriterade och förklarade.
Hur snabbt kan man starta?
I många fall på upp till 7 dagar, beroende på katalogdata och integration.
Prova nu
Prova nu: Pilot AgenticSearch med er katalog.
Kontakta oss: Skicka use case – vi visar er den passande integrationen.
