Klevu ist eine KI-gestützte Suchmaschinen- und Produktentdeckungsplattform, die speziell für E-Commerce-Einzelhändler entwickelt wurde und intelligente On-Site-Suche, intelligente Kategorien-Merchandising und personalisierte Produktempfehlungen bietet. Das 2013 von Nilay Oza und Niraj Aswani gegründete Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Helsinki, Finnland, mit Büros im Vereinigten Königreich und in Indien. Klevu nutzt Natural Language Processing und Machine Learning, um die Absicht von Käufersuchvorgängen zu verstehen und hochgradig relevante Ergebnisse zu liefern. Die Plattform verarbeitet und lernt aus Echtzeit-Clickstream-Daten, Kaufverhalten und Kataloginformationen, um die Suchrelevanz und Produktrankings kontinuierlich zu verbessern, ohne dass manuelle Regelkonfiguration erforderlich ist. Die KI-Suchmaschine von Klevu versteht Synonyme, Tippfehler, Long-Tail-Anfragen und Konversationssprache und liefert genaue Ergebnisse auch bei komplexen oder mehrdeutigen Abfragen. Die Plattform unterstützt visuelle Suche, Sprachsuche und Autovervollständigung mit KI-gestützten Vorschlägen, die sich an individuelle Käuferpräferenzen anpassen. Die intelligenten Kategorien-Merchandising-Tools von Klevu ermöglichen es Einzelhändlern, Produktlistenseiten mithilfe von KI-gestützten Ranking-Algorithmen zu automatisieren und zu optimieren, die Geschäftsziele wie Umsatzoptimierung, Gewinnverbesserung und Lagerräumung mit Käufer-Relevanzsignalen ausgleichen. Die Plattform bietet personalisierte Produktempfehlungen, die auf Startseiten, Produktdetailseiten, Warenkorbseiten und Checkoutabläufen bereitgestellt werden können. Klevu bietet ein robustes Analytics-Dashboard, das Einblicke in die Suchleistung, Abfragen ohne Ergebnisse, beliebte Suchbegriffe und Konversionsmetriken bietet und Merchandising-Teams hilft, Möglichkeiten zu identifizieren und das Einkaufserlebnis zu optimieren. Die Plattform integriert sich nativ mit großen E-Commerce-Plattformen einschließlich Shopify, Shopify Plus, Magento, BigCommerce, Salesforce Commerce Cloud und benutzerdefinierten Plattformen über seine RESTful APIs und SDKs. Klevu hat weltweit über 3.000 E-Commerce-Shops bedient. Die Preisgestaltung folgt einem gestaffelten Abonnementmodell basierend auf der Anzahl der Suchanfragen und der Produktkatalogsgröße, mit Plänen ab etwa 449 USD pro Monat für den Standard-Tier, skalierbar für Enterprise-Bereitstellungen mit erweiterten Funktionen und dediziertem Support.

AI-Analyse-Tools

Klevu bietet detaillierte Analyse-Dashboards, die die Suchleistung, Null-Ergebnis-Anfragen, populäre Suchbegriffe, Click-Through Rates und Conversion-Metriken verfolgen. Diese Erkenntnisse helfen Merchandising-Teams, Lücken in Produktkatalagen zu identifizieren, Suchkonfigurationen zu optimieren, Einkäuferverhaltensmuster zu verstehen und die Umsatzauswirkungen von KI-gesteuerten Such- und Entdeckungsverbesserungen zu messen.

KI-E-Commerce-Tools

Klevu bietet eine umfassende KI-gestützte Produktentdeckungssuite für Online-Einzelhändler, die intelligente Suche, intelligentes Category-Merchandising und personalisierte Empfehlungen kombiniert. Die Plattform automatisiert Produktranking und Merchandising-Entscheidungen mit KI-Algorithmen, die geschäftliche Ziele wie Umsatzoptimierung und Bestandsabbau mit individuellen Relevanzsignalen der Käufer ausgleichen.

AI-Marketingtools

Klevu unterstützt E-Commerce-Marketingziele durch KI-gestütztes Produktmerchandising, das bestimmte Produkte, Kollektionen oder Kampagnen in Suchergebnissen und Category Pages bewerben kann. Vermarkter können Geschäftsregeln konfigurieren, um saisonale Artikel, Neuerscheinungen oder Werbeprodukte hervorzuheben und dabei die KI-gesteuerte Relevanz zu bewahren, was strategisches Merchandising innerhalb eines automatisierten Frameworks ermöglicht.

AI-Suchmaschinen

Klevu ist eine spezialisierte KI-Suchmaschine, die für E-Commerce entwickelt wurde und Natural Language Processing sowie maschinelles Lernen nutzt, um die Absicht von Käufern zu verstehen und hochgradig relevante Produktergebnisse bereitzustellen. Die Plattform handhabt Synonyme, Tippfehler, Long-Tail-Abfragen und Konversationssprache und lernt kontinuierlich aus Clickstream-Daten und Kaufverhalten, um die Suchgenauigkeit und Relevanz ohne manuelle Regelkonfiguration zu verbessern.