KI-Suche & Produktempfehlungen

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KI & Automatisierung

Die Stichwortsuche versagt in dem Moment, in dem ein Kunde beschreibt, was er braucht, statt es zu benennen – ein Synonym, ein Tippfehler oder eine Formulierung wie "Bürostuhl bei Rückenschmerzen". Die KI-Suche liest die Absicht hinter der Anfrage und gleicht sie mit Ihren Produktdaten, Attributen und Kategorien ab.

Empfehlungen funktionieren genauso: aufgebaut auf Ihrem Katalog, Ihren Produktbeziehungen und Ihrer Bestellhistorie statt auf einem generischen Modell – kombiniert mit Merchandising-Regeln, sodass weiterhin Ihr Team entscheidet, was nach vorne kommt.

Wann KI-Suche die richtige Entscheidung ist

Das rechnet sich dort, wo der Katalog groß genug ist, dass Finden wirklich schwerfällt, und wo Sie das Rohmaterial dafür haben – Produktattribute und echte Bestellhistorie.

Lohnt sich

Die Fälle, in denen es sich rechnet:

Ein Katalog, der so groß ist, dass Kunden aufgeben, bevor sie das richtige Produkt finden
Suchprotokolle voller Anfragen ohne Treffer
Kunden, die einen Bedarf beschreiben, statt ein Produkt zu benennen
Mehrere Sprachen, Synonyme und Lieferantenbezeichnungen für denselben Artikel
Genug Bestellhistorie, um zu lernen, was sich tatsächlich zusammen verkauft
Merchandising, das auf das Ranking wirken muss – Aktionen, Bestandsprioritäten, wichtige Sortimente

Lohnt sich nicht

Wenn Sie hier landen, sagen wir es Ihnen:

Ein kleiner Katalog, bei dem bessere Kategorien und Filter das Problem günstiger lösen
Produktdaten, die für ein Ranking zu dünn sind – keine Attribute, nichts, was sich zu indexieren lohnt
Zu wenig Bestellhistorie, sodass Empfehlungen reine Raterei wären
Die Suche ist in Ordnung und das eigentliche Problem liegt woanders in der Customer Journey

Was Sie bekommen

Semantische Suche, die mit natürlicher Sprache, Synonymen, Tippfehlern und Produktattributen umgeht
Suchvorschläge während der Eingabe, facettierte Filter und Mehrsprachigkeit
Relevanz-Ranking, das Ihr Team über Merchandising-Regeln beeinflussen kann
Empfehlungen je Touchpoint – Produktseite, Warenkorb, Checkout, Startseite, E-Mail
Indexierung, die mit Katalog-, Preis- und Bestandsänderungen Schritt hält
Such-Analytics: wonach Kunden suchen und was ohne Treffer bleibt
Repository, Hosting und Service-Accounts – auf Ihren Namen, dokumentiert

Woran wir es anbinden

Ergebnisse sind nur so aktuell wie die Daten dahinter. Wir binden Shopify, Shopify Plus, nopCommerce und individuelle Commerce-Plattformen an, ebenso die ERP-, PIM-, CRM-, Bestands-, Marketing-Automation- und Analytics-Systeme, in denen die Wahrheit über Preis, Bestand und Produktdetails liegt – über deren APIs und Produktfeeds.

Wie wir es umsetzen

Wir sehen uns an, wonach Ihre Kunden heute suchen und was Ihre Produktdaten tatsächlich hergeben
Sucharchitektur, Indexierung, Empfehlungsstrategie und Geschäftsregeln werden vorab festgelegt
Eingebaut in Ihre Commerce-Plattform und angebunden an die Systeme mit den aktuellen Daten
Getestet mit echten Suchanfragen und echten Fehlschlägen, nicht mit einem Demo-Datensatz
Ausgeliefert mit Monitoring und nachjustiert, sobald die Such-Analytics vorliegen

Häufig gestellte Fragen

Was ist eine KI-gestützte Produktsuche?

Eine Suche, die mit semantischem Matching und Natural Language Processing erfasst, was ein Kunde meint, und nicht nur die eingetippten Wörter – so führen auch Synonyme, umgangssprachliche Formulierungen und Tippfehler zum richtigen Produkt.

Wie entstehen die Produktempfehlungen?

Aus Ihren eigenen Daten: Produktattributen und -beziehungen, Klickverhalten, Kaufhistorie, Kundensegmenten, Warenkorbinhalten und Geschäftsregeln. Welche davon zählen, hängt von Ihrem Katalog ab.

Funktioniert die KI-Suche mit meiner bestehenden E-Commerce-Plattform?

Ja – Shopify, nopCommerce und individuell entwickelte Commerce-Systeme, angebunden über deren APIs und Ihre vorhandenen Datenquellen.

Können Empfehlungen unsere Merchandising-Strategie unterstützen?

Ja. Geschäftsregeln greifen neben dem KI-Ranking, sodass Aktionen, hervorgehobene Produkte, Lagerbestände und Saisonkampagnen in der Hand Ihres Teams bleiben.

Funktioniert die KI-Suche auch bei großen Produktkatalogen?

Ja, sofern die Indexierung skaliert, die Produktdaten strukturiert sind und das Relevanzmodell sauber entworfen ist. Die Kataloggröße ist eine Architekturfrage, kein Hindernis.

Lässt sich die Lösung an unser ERP, PIM oder CRM anbinden?

Ja, und in der Regel sollte sie es auch. Dort liegen aktuelle Preise, Verfügbarkeiten und Produktdetails – und genau die halten Ergebnisse und Empfehlungen ehrlich.

Wie lange dauert die Umsetzung üblicherweise?

Das hängt von Kataloggröße, Datenqualität, den beteiligten Integrationen und dem Umfang der Anpassungen ab – deshalb wird der Aufwand pro Projekt geschätzt und nicht aus einer Vorlage angeboten.

Wie verbessert sich die Qualität der Empfehlungen mit der Zeit?

Suchanfragen, Interaktionen und Kaufdaten zeigen, was funktioniert. Zusammen mit Ihrem Feedback werden Ranking- und Empfehlungsregeln nachgeschärft, während sich Katalog und Kundschaft verändern.

Besprechen Sie Ihre KI-Suchstrategie mit Emporica

Sagen Sie uns, wie groß der Katalog ist, wonach Ihre Kunden suchen und in welchem System Ihre aktuellen Produktdaten liegen. Sie sprechen direkt mit dem Entwickler, der es umsetzen würde.

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