AI-agent voor productaanbevelingen
Met Eloquent kun je eenvoudig een AI-agent voor webshops maken die producten aanbeveelt op basis van gebruikersvoorkeuren. In plaats van door lange categorielijsten of eindeloze filters te bladeren, krijgen shoppers een zorgvuldig samengestelde selectie producten in overzichtelijke, makkelijk te lezen kaarten. Elke klantreis voelt uniek en persoonlijk aan, wat zowel de klanttevredenheid als de conversieratio verhoogt.
Hoe het werkt
De agent wordt getraind op je productcatalogus (beschrijvingen, specificaties, categorieën) en integreert via API om live productdata op te halen (prijs, beschikbaarheid, varianten). Tijdens een sessie doet hij het volgende:
- Stelt verduidelijkende vragen (behoeften, budget, voorkeuren).
- Koppelt antwoorden aan productattributen in de kennisbank.
- Controleert voorraad en prijzen via API voordat hij een aanbeveling doet.
- Presenteert de beste opties in duidelijke kaarten en vermijdt niet-op-voorraad-artikelen.
Onze aanbevelingen
- Kies bij voorkeur API-integratie → Gebruik een products-/availability-endpoint zodat aanbevelingen altijd actueel zijn en nooit OOS-artikelen bevatten.
- Cache slim → Bewaar embeddings voor beschrijvingen, maar valideer voorraad/prijs altijd live.
- Maak het zichtbaar & schep verwachtingen → “AI Shopping Assistant — ontvang binnen enkele seconden aanbevelingen op maat.”
- Houd het actueel → Dagelijkse sitemap/RSS voor content; real-time API voor voorraad/prijs.
Wat kan het doen?
Producten aanbevelen afgestemd op gebruikersvoorkeuren (budget, maat, features, stijl).
Verschillen samenvatten tussen vergelijkbare producten.
Upsell of cross-sell door gerelateerde accessoires of bundels voor te stellen.
Persoonsgegevens verzamelen (e-mail, telefoon) om opvolging te doen met promoties.
Checkout-acties starten of de selectie doorsturen naar menselijke sales als dat nodig is.
Welke pijnpunten lost het op?
Shoppers die afhaken omdat ze niet kunnen kiezen of het juiste product niet vinden.
Verwarrende navigatie en te veel productopties.
Hoge percentages verlaten winkelwagens door gebrek aan begeleiding.
Salesteams die tijd verspillen aan het beantwoorden van repetitieve pre-purchase vragen.
Gemiste upsell-kansen wanneer gebruikers gerelateerde producten niet zien.
Voor wie is het
Deze use case is vooral relevant voor:
E-commercewinkels → shoppers begeleiden door grote catalogi.
Retailmerken → klanten helpen het juiste model, de juiste maat of bundel te kiezen.
Consumentenelektronica → complexe specs (bijv. laptops, camera’s) matchen met klantbehoeften.
Meubels & woonartikelen → kopers helpen items te kiezen die passen bij hun ruimte, budget of stijl.
Beauty & wellness → producten aanbevelen op basis van huidtype, voorkeuren of doelen.
Hoe je het opzet
- Agent temperature: 0.1
- Reranking: Aan (grote catalogi)
- Embeddings: 20
- Similarity: Standaard
- Integratiepatroon:
- RAG voor productcopy/specs.
- Function call / webhook naar
GET /products?in_stock=true&…(of vergelijkbaar) voordat aanbevelingen worden afgerond. - Optioneel: functie om prijs, variantbeschikbaarheid, ETA op te halen.
Hoewel standaardintegraties nog niet beschikbaar zijn, kan ons team je ondersteunen bij het maken van een maatwerkintegratie. Je kunt contact opnemen via [email protected].
Voorbeeld in de praktijk
Webshop in consumentenelektronica → Een agent vraagt naar budget, schermgrootte en prestatiebehoeften en beveelt vervolgens 3 laptops aan, elk met een duidelijke samenvatting.
Beauty- & skincarewinkel → Een aanbevelingsagent vraagt naar huidtype en doelen en stelt vervolgens skincare-sets op maat voor — plus een upsell van accessoires.
In beide gevallen vergroot de agent het vertrouwen van de koper, verkort hij het beslissingsproces en vermindert hij afhakers — wat direct leidt tot hogere conversieratio’s en grotere winkelmandjes.
Deze use case is een van de meest duidelijke manieren voor bureaus om ROI te bewijzen in e-commerce — betere user journeys vertalen zich direct naar meer verkopen.