Mit der Weiterentwicklung des digitalen Handels und der Erwartungen der Nutzer entwickeln sich auch die Innovationen im Bereich Customer Journey weiter.

Traditionelle Plattformen wie Shopify sind schwieriger anzupassen, was es erschwert, ein erstklassiges digitales Erlebnis über alle Kontaktpunkte und Kanäle hinweg zu bieten, auf die Ihre Kunden und Teammitglieder zugreifen.
In einem monolithischen System kann das Hinzufügen einer Anwendung im Backend, wie beispielsweise eines neuen Popup-Widgets für die Website, Auswirkungen auf das Frontend haben und möglicherweise die Seitengeschwindigkeit verlangsamen oder einen 404-Fehler verursachen.

Die Headless-Architektur trennt die Frontend- und Backend-Komponenten des Commerce-Stacks voneinander. Dadurch ergeben sich eine Reihe neuer Funktionen, die schneller zu implementieren, flexibler und einfacher zu verwalten sind als monolithische All-in-One-Systeme.

Headless-Architektur

Headless Digital Commerce nutzt die Leistungsfähigkeit von API- und Cloud-basierten Technologien. Es trennt den für Verbraucher sichtbaren Shop (das Frontend oder die Oberfläche, die Käufer nutzen und mit der sie interagieren) von den geschäftskritischen Backend-Prozessen, die die Dateneingabe, die Auftrags- und Bestandsverwaltung, die Zahlungsabwicklung und den Versand übernehmen.

Es handelt sich um eine Methode zur Gestaltung einer digitalen Handelsplattform, die eine Skalierung nach oben oder unten sowie die Bereitstellung über mehrere Kanäle wie Browser, mobile Apps oder Kiosksysteme in Geschäften einfacher, flexibler, robuster und schneller macht.

Es ermöglicht den Teammitgliedern eine bessere Verwaltung kritischer Geschäftsprozesse und erleichtert die Personalisierung und Verbesserung des Einkaufserlebnisses für Kunden und Endnutzer.

Durch die Reduzierung der Entwicklungsabhängigkeiten zwischen Frontend und Backend können Entwickler Änderungen an einem Ende der Architektur vornehmen, ohne andere Teile der Commerce-Plattform zu beeinträchtigen.

Modulare Architektur

Die komponierbare Architektur geht noch einen Schritt weiter als die Prinzipien der Headless-Architektur.

Anstatt die Benutzeroberfläche (UI) einfach von den zugrunde liegenden Technologien Ihrer E-Commerce-Website zu entkoppeln, stellt die komponierbare Architektur sicher, dass jede Schlüsselkomponente des Systems unabhängig funktioniert und austauschbar ist.

Es ermöglicht Entwicklern einen modularen Ansatz beim Aufbau Ihrer Handelsplattform für ein Omnichannel-Shopping-Ökosystem.

Komponenten und spezifische Funktionen, wie beispielsweise die KI-Suche von Algolia, können kombiniert oder ausgetauscht werden, um maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Geschäftsanforderungen zu liefern.

Eine komponierbare Strategie verringert das Risiko einer Anbieterabhängigkeit und ermöglicht es Ihnen, Ihre Handelsplattform sorgfältig zu gestalten und aus verfügbaren API-basierten Anwendungen auszuwählen. Das bedeutet, dass Sie aus einer Reihe von Tools diejenigen auswählen können, die den spezifischen Anforderungen Ihres digitalen Handelsgeschäfts am besten entsprechen, und Ihren Mitarbeitern, Partnern und Kunden schnellere und intelligentere Lösungen bieten können.

Die MACH-Allianz

Das Konzept der komponierbaren IT-Architektur steht im Einklang mit den Grundsätzen der MACH Alliance. Die MACH Alliance ist eine gemeinnützige Organisation, die sich für den Aufbau modularer und anpassungsfähiger Handelssysteme einsetzt. Ihre Mission ist es, digitale Erlebnisse mit offener, vernetzter Unternehmenstechnologie zu optimieren.

MACH ist eine Abkürzung für einen schlanken, modernen und headless Ansatz für die IT-Architektur:

• Mikroservices:
  unabhängig bereitgestellte Funktionen, die über APIs lose miteinander verbunden sind
• API-first:
  Software, die es zwei Anwendungen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren, Zugriff zu gewähren und Daten zu übertragen.
• Cloud-nativ:
  Software-as-a-Service, die skalierbare, sichere Funktionen ermöglicht
• Headless:
  Eine Frontend-Kundenschnittstelle, die von der Backend-Datenbank und den Informationsverarbeitungsfunktionen entkoppelt ist.

 

Warum der Übergang zu einer Headless- und Composable-Architektur?

Eine Headless-Strategie hilft Marken dabei, sich an veränderte Kundenanforderungen anzupassen, indem sie es Einzelhändlern erleichtert, einzigartige Multi-Channel-Einkaufserlebnisse zu schaffen.

Ein Headless-Ansatz gibt Entwicklungsteams mehr Freiheit über das gesamte Spektrum der digitalen Handelsfunktionalitäten hinweg, vom Frontend-E-Commerce-Erlebnis für Kunden bis hin zu B2B-Vertriebsabteilungen und Rechtsabteilungen sowie Mitarbeitern in stationären Geschäften, die die Lagerbestände für Kunden vor Ort überprüfen.

Die Headless-Architektur kombiniert bestehende führende Lösungen und vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen in Ihrem gesamten digitalen Handelsökosystem, ganz unabhängig von Ihren Anforderungen.

Entwerfen Sie ein einzigartiges Kundenerlebnis

Ein moderner Headless-Ansatz für den digitalen Handel bedeutet, dass Sie ganz einfach eine benutzerdefinierte Oberfläche für Ihren Online-Shop und andere wichtige Kunden- und Team-Touchpoints erstellen können. Er befreit den digitalen Handel von den Einschränkungen einer Standardoberfläche, die von monolithischen Plattformen vorgegeben wird, während die Handelslogik des früheren Systems weiterhin genutzt wird.

Geschwindigkeit und Skalierbarkeit einfach verbessern

Herkömmliche E-Commerce-Plattformen lassen sich nur schwer skalieren, wenn Traffic und Transaktionsvolumen steigen. Mit einer modernen Headless-Plattform können Sie schnelle, leistungsstarke E-Commerce-Lösungen erstellen, die auf Hybrid- und Multi-Cloud-Infrastrukturen laufen. Sie ermöglicht flexible API-basierte Lösungen, die wichtige Funktionen wie die Ladegeschwindigkeit von Seiten und die Zeit beim Bezahlvorgang verbessern und sich positiv auf den Umsatz und das Kundenerlebnis auswirken.

E-Commerce auf neue Kanäle bringen

Die Funktionen des digitalen Handels umfassen weit mehr als nur E-Commerce-Websites oder mobile Anwendungen, die Kunden nutzen. Neben kundenorientierten sozialen Plattformen und POS-Kiosken nutzen Ihre Teammitglieder bestimmte Kanäle, um auf Geschäftsprozesse wie Auftragsverfolgung, Lagerbestände und Kundensupportanforderungen zuzugreifen und diese zu bewerten.

Headless erleichtert es Entwicklungsteams erheblich, für jeden Kanal ein maßgeschneidertes Erlebnis zu schaffen und Systeme schnell an veränderte Anforderungen anzupassen, während gleichzeitig die Konsistenz über verschiedene Touchpoints hinweg gewährleistet bleibt.

Fügen Sie ganz einfach Commerce-Funktionen zu CMS hinzu

Die meisten großen Websites basieren auf einem Content-Management-System (CMS). Herkömmliche All-in-One-Plattformen für den digitalen Vertrieb zwingen Sie in der Regel dazu, deren native CMS-Infrastruktur zu verwenden. In anderen Fällen fügen Sie möglicherweise Commerce-Funktionen zu Ihrem bestehenden CMS hinzu, ohne alle Ihre Inhalte zu migrieren, was zu einer uneinheitlichen Benutzererfahrung führen kann. Headless verwendet API-first-Anwendungen, mit denen Sie Commerce-Elemente und -Funktionen zu bestehenden Websites hinzufügen können, die auf Ihrem CMS laufen, ohne eine Migration durchführen zu müssen. Dadurch werden Geschwindigkeit und Effizienz verbessert und die Markteinführungszeit verkürzt.

Der digitale Handel erfordert heute und auch in Zukunft, dass Online-Shops eine modularisierte Headless-Architektur nutzen, die sich leicht mit KI-gestützten Suchfunktionen und leistungsstarken Tools wie der Algolia-KI-Suche integrieren lässt.

 

Anwendung von Headless Commerce auf KI

Die Fähigkeit der KI, die Online-Benutzererfahrung zu personalisieren und zu gestalten, ist unübertroffen. Die Technologie ermöglicht es Entwicklern und Händlern, Geschäftsprozesse zu verbessern, Kunden zu begeistern und die Geschäftsergebnisse zu steigern.

Mit der Headless-Architektur können Sie die KI-Integration auf eine neue Ebene heben. 

Headless ermöglicht es, KI-gestützte Lösungen auf dynamischere und kreativere Weise über verschiedene Touchpoints hinweg in der User Journey einzusetzen. Außerdem eröffnet es kreative und flexible Möglichkeiten, einen Commerce-Stack aufzubauen, der auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren kann.

Der falsche Weg zur KI-Personalisierung

Nutzer von E-Commerce-Websites erwarten zunehmend ein einzigartiges und maßgeschneidertes Erlebnis, wenn sie einen Online-Shop besuchen. Allerdings geben 63 % der Käufer an, dass sie keine Produkte und Dienstleistungen mehr von Unternehmen kaufen würden, die einen zu aufdringlichen Ansatz verfolgen.

Es sollte keine Überraschung sein, dass ein ausgewogenes Verhältnis bei der KI-Personalisierung entscheidend für eine positive Kundenerfahrung ist.

Monolithische All-in-One-Handelssysteme zwingen Kunden und allen von ihnen genutzten Kanälen oft eine begrenzte Auswahl an KI-Personalisierungslösungen auf. Wenn diese ineffektiv sind, verschwenden sie die Zeit, das Geld und die Bandbreite aller Beteiligten. Sind sie jedoch zu stark – indem sie Verbraucher bei ihren Online-Aktivitäten und über alle Marken hinweg verfolgen –, werden sie zu aufdringlich.

Optimierung während der Sitzung

Umständliche oder aufdringliche Einkaufserlebnisse sind nicht der richtige Weg, um Kundenbindung und Konversionen aufzubauen. Da Kunden jedoch zunehmend zwischen Websites und mobilen Apps hin- und herwechseln, stehen Einzelhändler vor der Herausforderung, digitale Erlebnisse auf der Grundlage historischer Nutzerdaten zu optimieren und zu personalisieren.

Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Käufer können sich an- oder abmelden, Cookies blockieren oder sich vor dem Bezahlen nicht einloggen.
• Zunehmend restriktive globale Datenschutzbeschränkungen
• Unternehmen wie Apple treiben Initiativen zur Sicherung personenbezogener Daten und zur Förderung der Datenschutzrechte voran.

Infolgedessen benötigen E-Commerce-Anbieter neue Wege, um das Personalisierungserlebnis für ihre Kunden zu verbessern.

Algolia AI-Suche: Nutzung von Headless, um mehrere KI- und ML-Funktionen für die Personalisierung während der Sitzung zu nutzen

Eine Headless-Composable-Strategie geht über den Alles-oder-Nichts-Ansatz hinaus, der durch eine monolithische digitale Handelsarchitektur vorgegeben ist, die wenig Raum für Anpassungen oder Feinabstimmungen lässt, und eröffnet neue Möglichkeiten für die Implementierung von KI-Personalisierungslösungen.

Genauso wie die Technologieplattform für den digitalen Handel in ihre einzelnen Bestandteile zerlegt wird, können wir mit einer komponierbaren Architektur die Leistungsfähigkeit der KI-Suche über mehrere Machine-Learning-Modelle (MML) hinweg in Echtzeit nutzen. Diese Modelle können auf folgenden Grundlagen basieren:

• Kategorien, die Käufer besuchen
• Eingegebene Suchanfragen
• Produktseiten aus Kundensicht

Diese Informationen werden abgeglichen und zur Optimierung der Suchergebnisse verwendet. Anschließend werden Empfehlungen auf der Grundlage der besuchten Produktseiten gegeben.

Funktionalitäten der Algolia-KI-Suche

Die Algolia-KI-Suche bietet ML-Funktionen über konfigurierbare Benutzeroberflächen und programmatische APIs. Dadurch können Entwickler schnell und einfach robuste KI-gestützte ML-Modelle über verschiedene Kundenkanäle hinweg implementieren.

Die Algolia-KI-Suche optimiert den Einsatz von KI während der gesamten User Journey. Sie basiert auf drei Hauptmodellen:

• Intent-basierte Suche und Navigation
  Die intentbasierte Suche und Navigation erkennt die Kaufabsicht der Nutzer und zeigt ihnen die richtigen Produkte an, unabhängig davon, ob sie einen Suchbegriff eingeben, in Ihrem digitalen Shop stöbern oder mit Ihrer Sprachassistent-Anwendung interagieren.
  Ein einflussreiches italienisches Factory Outlet steigerte seinen durchschnittlichen Bestellwert um 20 % durch den Einsatz der intentbasierten Suche und Navigation.
• Intent-basierte Empfehlungen
  Intent-basierte Empfehlungen sagen Produkte voraus und präsentieren sie den Käufern proaktiv auf der Grundlage ihrer Absicht und ihres Kontexts, z. B. einer Produkt- oder Checkout-Seite.
  Ein Einzelhändler, der eine fortschrittliche Content-Strategie einschließlich Kaufberatungen entwickelt hat, könnte eine Empfehlungs-API auf seinen redaktionellen Content-Seiten einbinden, um Produkte zu präsentieren, die für eine Kaufberatung relevant sind, sowie die Aktionen, die der Käufer, der die Beratung liest, in seiner aktuellen Sitzung durchgeführt hat.
• Intent-basierte Nutzersegmentierung
  Die intent-basierte Nutzersegmentierung klassifiziert Käufer anhand ihrer vorhergesagten Absicht und löst eine Reihe vordefinierter oder orchestrierter Szenarien aus, um sie in ihrem Einkaufsprozess voranzubringen. Diese Absicht kann die Kaufwahrscheinlichkeit, eine Vorhersage für den Warenkorbabbruch oder andere Attribute der User Journey umfassen.
  Ein führender Einzelhändler für Wohn- und Einrichtungsgegenstände in Osteuropa nutzt die absichtsbasierte Nutzersegmentierung, um Käufer mit einer mittleren Kaufwahrscheinlichkeit zu identifizieren. Die Technologie bietet diesen Käufern Rabatte und kostenlosen Versand an, um sie zum Kauf anzuregen. Dieser Einzelhändler konnte seine Konversionsraten verdoppeln und den durchschnittlichen Bestellwert um 45 % steigern.

 

Wie Algolia in eine Headless-Strategie integriert wird

Die KI-Suche von Algolia wurde entwickelt, um den Anforderungen von Unternehmen gerecht zu werden, die auf E-Commerce-Plattformen tätig sind und auf eine Headless-Architektur umsteigen. Unsere Lösungen maximieren die flexiblen und dynamischen Möglichkeiten, die die neue Architektur eröffnet.

Gleichzeitig bieten unsere Suchlösungen leistungsstarke Personalisierungs- und Suchfunktionen und berücksichtigen dabei auch wichtige Aspekte wie Datenschutz und den Schutz personenbezogener Daten, die das Verhalten von Verbrauchern und Einzelhändlern weltweit beeinflussen.

Innovative Suchlösungen wie unsere Image Recommendation API heben die Prinzipien, die hinter der Algolia Recommendation-Technologie stehen, auf eine neue, höhere Ebene. Unsere neueste Lösung geht über die Text- und Stichwortsuche hinaus und bietet Anwendern und ihren Kunden ein multimodales Erlebnis, das eine leistungsstarke und blitzschnelle API für die Bildsuche ermöglicht.

Durch die Kombination von Bildvektorisierung, binärem Hashing und Vektorabruftechnologie kann die Algolia Image Recommendation API in einer Reihe von Anwendungsfällen eingesetzt werden, darunter:

• Kunden ähnliche Produkte vorschlagen, wenn die gesuchten Artikel nicht verfügbar sind
• Werbung für bestimmte Produktbilder, die mit bestimmten Themen oder Orten verbunden sind
• Benutzer dazu anregen, Ihren Katalog zu erkunden, indem Sie ähnliche Artikel anzeigen
• Kunden ähnliche Artikel anbieten, die bessere Margen erzielen oder eine kostengünstigere Option darstellen

Der Übergang zu Headless erfolgt schrittweise, nicht sprunghaft

Mehr als die Hälfte (60 %) der Verbraucher geben an, dass sie nach einem personalisierten Einkaufserlebnis bei einem Einzelhändler wahrscheinlich wiederholt bei diesem kaufen werden. Angesichts der Bedeutung der Suche für die Gestaltung des Online-Einkaufserlebnisses eines Kunden ist es nicht verwunderlich, dass Suche und Entdeckung zu den ersten APIs gehören, die bei einer Headless-Migration implementiert werden.

Unternehmen, die Handelsplattformen betreiben, müssen bedenken, dass der Übergang von einer traditionellen Architektur zu einer Headless-Architektur nicht mit einem langwierigen und kostspieligen Prozess verbunden ist, bei dem von einer monolithischen Handelsplattform zu einer anderen All-in-One-Handelsplattform gewechselt wird.

Das Schöne an Headless ist, dass eine Umstellung der Plattform einfach nicht notwendig ist. Stattdessen können Sie Headless-Technologien nutzen, um kleine Teile Ihrer Funktionalität in einzelnen Phasen von Ihrer traditionellen Commerce-Plattform zu migrieren.

Es kann damit beginnen, dass wichtige Komponenten wie die KI-Suche integriert werden, und dann schrittweise erweitert werden, wenn sich Ihre Teams an die neue Architektur gewöhnt haben.

Im Backend hilft Algolia AI Search dabei, Produktdaten aus Ihrem gesamten Headless-System zu aggregieren und an andere Anwendungen und Microservices weiterzuleiten, die diese Daten benötigen. Dazu gehört auch ein monolithisches System, falls Sie einen Teil Ihres Stacks noch auf einem solchen betreiben.

Algolia kann die Bereitstellung aller Produkte und Inhalte, die der Käufer in Ihrem Webshop und auf verschiedenen Kanälen sucht, unterstützen und verwalten. Sie können auch weiterhin Ihr kunden- und mitarbeiterorientiertes Frontend nach Bedarf anpassen, indem Sie eine Reihe von Suchelementen wie suchgestützte Kategorieseiten, verwandte Artikel oder eine föderierte Suche implementieren.

Mit Headless können Sie so viele Kundenkontaktpunkte hinzufügen, wie Sie benötigen, z. B. E-Commerce-Websites, mobile Anwendungen, Kiosksysteme im Laden, Chatbots und FAQs. Anstatt sich um Frontend- und Backend-Abhängigkeiten und die Auswirkungen auf kritische Backend-Systeme zu kümmern, können Sie sich darauf konzentrieren, die Kundeninteraktion, die KI-Personalisierung und das gesamte Sucherlebnis zu verbessern und so die Konversionsraten und das Geschäftsergebnis zu steigern.

 

Mit Composable UI in wenigen Minuten eine KI-gestützte Storefront einrichten

In der sich schnell entwickelnden und wettbewerbsintensiven B2B- und B2C-E-Commerce-Landschaft hängt die Rentabilität davon ab, dass man der Konkurrenz immer einen Schritt voraus ist.

Das bedeutet, dass Sie experimentieren und neue Iterationen und Konfigurationen schnell testen müssen. Sie müssen schnell umschalten, um auf die sich ändernden Anforderungen Ihrer Kunden und Klienten reagieren zu können.

Zusammen mit Algolia AI Search bietet Composable UI, eine Open-Source-Storefront von Composable.com auf Basis von Next.js, eine leistungsstarke Kombination aus Geschwindigkeit, Effizienz und fortschrittlicher Technologie. Damit können Sie in nur zehn Minuten eine Headless-Commerce-Storefront einrichten, die eine KI-gestützte Suche integriert!

Die modulare Architektur, Flexibilität und Kontrolle von Composable UI sorgen dafür, dass Sie Funktionen nach Bedarf hinzufügen oder entfernen können, sodass Sie neue Funktionen einfach testen können, ohne Ihr gesamtes System zu beeinträchtigen.

Durch die Integration von Algolia in Composable UI können Sie die Leistungsfähigkeit der erweiterten Suche nutzen. Sie können eine Reihe von Funktionen testen und implementieren, ohne sich mit komplexen Konfigurationen oder zeitaufwändigen Prozessen und Abhängigkeiten herumschlagen zu müssen.

 

5 Schritte zur Optimierung des Einkaufserlebnisses: Implementierung der Algolia-KI-Suche auf einer Headless-Commerce-Plattform

Mit Headless können Unternehmen die volle Leistungsfähigkeit der Suchtools und -technologien von Algolia nutzen, um ihren Kunden ein großartiges Erlebnis über alle Kanäle hinweg zu bieten.

Angesichts des ständigen und rasanten Wandels im Technologiebereich bietet Headless Online-Händlern und B2B-E-Commerce-Unternehmen eine dynamische Handelsplattform, mit der Sie sich schnell weiterentwickeln und stets flexibel bleiben können.

Hier sind fünf Schritte, um Ihren Headless-Übergang zu ermöglichen:

1. Definieren Sie einen Zweck und sichern Sie sich die Zustimmung des Unternehmens.

Ein schrittweiser oder groß angelegter Übergang zu einer Headless-Implementierung sollte in Zusammenarbeit zwischen den Geschäfts- und IT-Teams erfolgen. Sie sollten immer mit einem Plan beginnen und festlegen, welche Funktionen und Daten übertragen werden sollen. Wir empfehlen, mit kritischen Bereichen wie Mobil- und Webinhalten zu beginnen.

2. Eine Entdeckungs- und Lückenanalyse durchführen

Überprüfen Sie Ihre bestehenden Plattformen und Tools und was diese Plattformen unterstützen. Bestimmen Sie dann die Funktionen wie die KI-Suche, die Ihnen helfen, ein einheitliches Kundenerlebnis über alle Kontaktpunkte hinweg zu schaffen.

3. Erstellen Sie einen Migrationsfahrplan

Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Migration von Technologien, die die aktuelle Plattform unterstützen, aber den größten Einfluss auf das Kundenerlebnis haben. Durch die Implementierung der Algolia-KI-Suche können Sie eine Reihe von KI-Personalisierungsfunktionen an wichtigen Kundenkontaktpunkten nutzen. Außerdem erhalten IT-, Merchandising- und Marketingteams umfangreiche Daten zum Kundenverhalten und zu Kundenentscheidungen.

4. Definieren Sie einen Datenstandard.

Entwickeln Sie gemeinsam mit Ihren IT-, Design- und Merchandising-Teams einen Standard für die Modellierung und Nutzung von Daten. Berücksichtigen Sie dabei die Kundenerfahrung und interne Geschäftsprozesse und stellen Sie sicher, dass die gesammelten Informationen mehrere Länder unterstützen, in einer Suchdatenbank indexiert und von mehreren API-Mikroservice-Lösungen und -Technologien verwendet werden können.

5. Importieren, testen und migrieren

Bestimmen Sie, welche Daten, Inhalte oder Elemente automatisch migriert werden können und welche manuell eingegeben werden müssen. Testen Sie anschließend das Kundenerlebnis. Stellen Sie sicher, dass Ihre neuen Funktionen
den Anforderungen Ihrer Kunden und Geschäftsprozesse entsprechen. Vergessen Sie nicht, die Systeme kontinuierlich hinsichtlich Suchrelevanz und Konversionen zu optimieren. Mit den A/B-Testfunktionen von Algolia AI Search können Sie Ihre Tests wiederholt durchführen!

Durch die Erfüllung von Kundenbedürfnissen über verschiedene Kanäle und wichtige Kontaktpunkte hinweg oder durch die Unterstützung der Mitarbeiter bei der Umsetzung kundenorientierter Ergebnisse eröffnen Headless Commerce und die KI-Suche von Algolia eine Vielzahl neuer Möglichkeiten, um Kunden zu begeistern und die Konversionsrate zu verbessern.

Bei der Umstellung geht es darum, die Kundenbindung zu erhöhen und gleichzeitig Updates und Leistung zu beschleunigen. Bei einigen Einzelhändlern hat die Umstellung auf eine Algolia AI Search-Implementierung auf einer Headless-Commerce-Plattform die Konversionsraten um 60 % gesteigert und gleichzeitig die Produktionszeiten um 90 % reduziert.

Mit einer headless und komponierbaren Architektur sind Sie nicht nur zukunftssicher, sondern profitieren auch vom technologischen Fortschritt. Algolia AI Search bietet Ihrer Customer Journey das, was Headless Commerce den E-Commerce-Technologie-Stacks gebracht hat: Flexibilität und neue Horizonte für kundenorientierte Prozesse und Innovationen.