Geführte Entdeckung für ein besseres Erlebnis

Ein KI-Einkaufsassistent kombiniert die Leistungsfähigkeit von LLMs mit der Suchfunktion von Algolia Search, um Kunden dabei zu helfen, Produkte zu entdecken, personalisierte Empfehlungen zu erhalten und Einkäufe im Rahmen eines natürlichen Gesprächs abzuschließen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots versteht er den Kontext und kann mehrstufige Einkaufsaufgaben unterstützen, wenn er mit realen Systemen verbunden ist.

Ein Chatbot beantwortet in der Regel vordefinierte Fragen. Ein KI-Einkaufsassistent interpretiert die Absicht des Nutzers, behält den Kontext über mehrere Gesprächsrunden hinweg bei, sucht relevante Produkte heraus und kann Maßnahmen ergreifen, wie beispielsweise den Lagerbestand zu prüfen oder den Käufer zum nächsten Schritt zu führen.

Algolia ist die KI-basierte Suchplattform, die Such-, generative und agentische Erlebnisse mit schneller, hochwertiger Informationsgewinnung vereint. Für Einzelhändler bedeutet dies agentische Einkaufserlebnisse, die die Absichten der Kunden in Echtzeit erfassen – unter Berücksichtigung von Signalen wie Präferenzen, Standort, Lagerbestand und Geschäftszielen –, um im richtigen Moment die passenden Produkte, Empfehlungen und Inhalte anzuzeigen.

Da eine präzise Informationsgewinnung dafür sorgt, dass die KI stets auf den tatsächlichen Fakten basiert, wird Ihr Einkaufsassistent keine „Vermutungen“ anstellen und somit das Vertrauen Ihrer Kunden nicht verlieren. Dies lässt sich ohne große Data-Science-Teams oder speziell trainierte Modelle realisieren, wodurch fortschrittlicher „Agentic Commerce“ in großem Maßstab möglich wird – und dank integrierter Kontrollmechanismen bleibt das Erlebnis markengerecht, auch wenn sich die Produktsuche über das Suchfeld hinaus erweitert.

Algolia unterstützt OpenAI, Azure OpenAI, Google Gemini und OpenAI-kompatible LLMs. Die vollständige Liste der unterstützten Modelle finden Sie in unserer Dokumentation. 

Wählen Sie ein Modell entsprechend Ihren Anforderungen wie Relevanz, Geschwindigkeit und Kosten aus. Nutzen Sie das LLM-Ranking, um verschiedene Optionen zu vergleichen und das für Ihren Anwendungsfall passende Modell zu finden.

Ihr Agent ruft Echtzeitdaten aus Ihrem Algolia-Index ab, sodass die Antworten auf Ihren aktuellen Katalogdaten, Richtlinien und anderen genehmigten Quellen basieren – anstatt sich auf allgemeines Modellwissen oder veraltete Katalogdaten zu stützen. 

Zumindest: saubere Produktdaten mit einheitlichen Attributen sowie die für Ihr Nutzererlebnis relevanten Quellen (Bestand, Preise, Werbeaktionen, Richtlinien). Eine hohe Datenqualität führt sofort zu besseren Ergebnissen. Mit dem Algolia Intelligent Data Kit lassen sich Daten ganz einfach transformieren und anreichern, während sie in Ihren Index aufgenommen werden. 

Viele Teams beginnen mit einem klar abgegrenzten Umfang (Erkundung + Fragen und Antworten) und erweitern diesen im Laufe der Zeit. Plattformen, bei denen nicht jede Ebene von Grund auf neu entwickelt werden muss, können die Zeit bis zur ersten Wertschöpfung verkürzen. Einfache Agenten lassen sich innerhalb weniger Minuten konfigurieren und testen.

Ja – es kann sich an Ihrer Ranking-Strategie, Ihren Geschäftsregeln und Ihren Kampagnenprioritäten orientieren, sodass das Nutzererlebnis stets auf Ihre Shop-Führung abgestimmt bleibt. Nutzen Sie das Algolia Merchandising Studio, um Kampagnen zu konfigurieren, Ergebnisse hervorzuheben oder zurückzustufen und vieles mehr.