KI-Suche und Empfehlungen

Damit Kunden das Produkt finden, das sie meinen.

Ein schnelles Suchfeld kann trotzdem die falschen Produkte liefern. Wir verbinden Kundensprache, Produktmerkmale und Ranking und prüfen anschließend, ob Menschen geeignete Artikel leichter finden und auswählen können.

DIREKTE ANTWORT

Wavect entwickelt und verbessert Suche und Empfehlungen in Shops und Marktplätzen. Der Umfang reicht von Suchtests und Katalogvorbereitung über Retrieval und Ranking bis zu einer kontrollierten Einführung mit vereinbarten Qualitätsmaßen.

Geeignet für

  • Shops mit irrelevanten Treffern oder erfolglosen Suchanfragen
  • Produkte mit großen Katalogen und einem konkreten Empfehlungsbedarf

Anderen Ansatz prüfen

  • Ein interner Wissensassistent oder ein dialogbasierter Support-Chatbot

Fehlende Produktdaten von Rankingproblemen unterscheiden

Wir betrachten erfolglose Anfragen zusammen mit den Produktdatensätzen. Ohne Größenangabe lässt sich nicht zuverlässig nach Größe filtern; ohne Bestandsstatus sollte keine sofort kaufbare Empfehlung entstehen. Dauerhafte Katalogpflege gehört ins Produktinformationsmanagement. Diese Leistung verantwortet die Such- und Auswahlfunktion, die auf den Daten aufbaut.

Gute Treffer vorab beschreiben

Ein Testsatz enthält typische Suchanfragen, Tippfehler, Synonyme und kombinierte Anforderungen. Fachverantwortliche bewerten passende Ergebnisse, ohne die jeweils verwendete Implementierung zu kennen. Wir vergleichen vorhandene Suche mit geeigneten Stichwort-, semantischen oder hybriden Ansätzen. Verfügbarkeit, Kategorien und geschäftliche Regeln bleiben ausdrückliche Filter, statt in einer Modellantwort nur vermutet zu werden.

Für jede Empfehlung eine konkrete Entscheidung wählen

Ähnliche Produkte, kompatibles Zubehör und Wiederkäufe benötigen unterschiedliche Logik. Wir definieren Platzierung, verfügbare Signale und das Verhalten bei neuen Besuchern oder Artikeln. Einwilligung und Zugriffsrechte begrenzen verwendbare Verhaltensdaten. Transparente Regeln können der richtige erste Schritt sein, wenn die Daten ein gelerntes Modell noch nicht sinnvoll tragen.

Beispielprüfung: Ein nicht verfügbarer Artikel bleibt ausgeschlossen

Eine Testanfrage sucht wasserdichte Schuhe in einer bestimmten Größe. Das System muss geeignete verfügbare Artikel liefern, einen ausverkauften Bestseller ausschließen und die vereinbarten Antwortzeiten einhalten. Eine frische Katalogänderung wird gesondert geprüft. Das Beispiel beschreibt überprüfbares Verhalten und verspricht keine höhere Conversion.

Qualität vergleichen, bevor alle Besucher umgestellt werden

Relevanz und Laufzeit erhalten eine Ausgangsbasis. Danach folgt ein begrenzter Rollout mit Rückfall auf die vorherige Konfiguration. Produktanalyse und Experimente können kontrollierte Tests und belastbare Messung ergänzen. Neben Klicks zählen Retouren, irreführende Empfehlungen und Supportprobleme. Mehr Interaktion allein beweist noch keine bessere Kaufentscheidung.

Rankingentscheidungen nachvollziehbar halten

Du erhältst Suchbenchmark, Indexkonfiguration, Rankingregeln, Integrationscode und Aktualisierungsanleitung. Dein Team kann Ein- und Ausschlüsse prüfen und nach Katalogänderungen erneut testen. Ein KI-Chatbot für Kunden kann denselben Katalog verwenden; Dialogführung, Support und selbstständige Aktionen behalten jedoch ihren eigenen Umfang.

Fragen vor dem Start

Nein. Suchanfragen und Anforderungen bestimmen das Verfahren. Die vorhandene Suchinfrastruktur kann für die notwendigen Verbesserungen bereits ausreichen.
Ja. Zuerst prüfen wir Konfiguration und Integrationsgrenzen. Ein Anbieterwechsel ist eine separate, durch Befunde begründete Entscheidung.
Produktmerkmale und festgelegte Ersatzregeln können den Einstieg abdecken. Verhaltensdaten werden ergänzt, wenn ihr Nutzen nachgewiesen ist.
Nein. Wir vereinbaren Qualitätsmaße und Messung, damit du entscheiden kannst, ob eine Änderung im Produkt bleiben sollte.

Deine Produktsuche prüfen

Beschreibe Katalog, Suchplattform und Suchanfragen mit enttäuschenden Ergebnissen. Für das erste Gespräch genügen öffentlich zugängliche Beispiele.