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Über Constructor
Constructor ist die KI-native Product-Discovery- und Search-Plattform, die speziell für Enterprise E-Commerce entwickelt wurde und Kund:innen dabei hilft, die passenden Produkte schneller zu finden. Anstelle klassischer, keyword-basierter Suche interpretiert die Plattform Verhalten, Kontext und Kaufabsicht in Echtzeit und macht Suche, Personalisierung und Produktempfehlungen KI-nativ. Marken wie Sephora, Under Armour und Petco setzen bereits auf Constructor, um ihre digitale Produktsuche zu optimieren.
Als Constructor Partner unterstützt Sie neteleven bei der technischen Integration in Ihre bestehende Systemlandschaft, von der Anbindung an Ihr PIM oder Ihre Commerce-Plattform bis zur Aktivierung von Suche, Personalisierung und KI-gestützten Shopping-Agenten. Wir begleiten Sie von der ersten Analyse Ihrer Produktdaten bis zum produktiven Betrieb, damit Ihre Kund:innen die passenden Produkte schneller finden.
Im Zentrum der Plattform steht die sogenannte Commerce Reasoning Engine: Sie verarbeitet Verhaltens-, Kontext- und Katalogdaten in Echtzeit und liefert darauf aufbauend die für jede einzelne Person passenden Ergebnisse, in der Suche ebenso wie in Browse, Recommendations und KI-gestützten Shopping-Agenten.
Als API-first, composable und headless aufgebaute Plattform lässt sich Constructor unabhängig vom bestehenden Technologie-Stack integrieren, auch mit anderen Systemen aus dem neteleven Partnernetzwerk wie Contentstack oder Emporix. Als einziger Anbieter wird Constructor derzeit von drei unabhängigen Analystenhäusern als Leader ausgezeichnet, darunter Gartner, Forrester und IDC.
Über 400 Milliarden Anfragen verarbeitet die Plattform jährlich, üblicherweise ist sie innerhalb von acht Wochen produktiv im Einsatz. Neben klassischer Suche und Personalisierung gewinnt dabei zunehmend Agentic Commerce an Bedeutung: KI Shopping Agents und Product Insights Agents beantworten Kundenfragen in natürlicher Sprache und helfen beim Kaufentscheid, direkt im Erlebnis auf der eigenen Website.
Die Constructor Lösungen
Eine Plattform für jede Phase der Produktsuche
Von der klassischen Suche bis zum KI-gestützten Shopping-Agenten: Constructor verbindet alle Phasen der Produktsuche zu einem durchgängigen, selbstlernenden Erlebnis.
Commerce Reasoning Engine
Das Herzstück der Plattform verarbeitet Verhaltens-, Kontext- und Katalogdaten in Echtzeit und interpretiert daraus Absicht und Vorlieben jeder einzelnen Person. Jede Interaktion macht das System dabei ein Stück klüger, über Suche, Browse, Recommendations und Agenten hinweg.
Merchant Intelligence & Attribute Enrichment
Transparente Dashboards erklären nachvollziehbar, warum ein Produkt in welcher Position erscheint, und geben Merchandising-Teams direkte Eingriffsmöglichkeiten. Attribute Enrichment ergänzt und korrigiert Produktattribute automatisiert mithilfe generativer KI und verbessert so die Datenqualität im Katalog.
Composable & API-first Integration
Constructor ist API-first, composable und plattformunabhängig aufgebaut und lässt sich unabhängig von Shopsystem, PIM oder CMS in die bestehende Systemlandschaft integrieren, ohne dass dafür ein Replatforming nötig wird.
Recommendations & Collections
Personalisierte Produktempfehlungen und dynamisch kuratierte Collection-Seiten helfen Kund:innen, Produkte zu entdecken, nach denen sie gar nicht gezielt gesucht hätten, und erhöhen so Warenkorbwert und Wiederkaufrate.
AI Shopping Agent & Product Insights Agent
KI-Agenten beantworten Produktfragen in natürlicher Sprache und beraten Kund:innen direkt im Erlebnis, ähnlich wie eine erfahrene Verkaufsperson im stationären Handel. Der Product Insights Agent generiert dazu passende Antworten auf Produktdetailseiten, um Kaufentscheidungen zu erleichtern.
Search & Autosuggest / Browse
KI-gestützte Suche und Kategorieseiten verstehen natürliche Sprache und liefern für jede Anfrage die relevantesten, individuell passenden Ergebnisse, statt starrer, keyword-basierter Treffer.
Unser Constructor Leistungsportfolio
Wie können wir Ihnen helfen?
Anforderungsanalyse & Konzeption
Gemeinsam analysieren wir Ihre bestehende Such- und Produktdatenlandschaft und identifizieren, wo Personalisierung und KI-gestützte Produktsuche den größten Effekt auf Conversion und Warenkorbwert haben.
Produktdaten- & Katalogintegration
Wir bereiten Ihre Produktdaten für Constructor auf und binden Ihr PIM, Ihre Commerce-Plattform oder Ihr CMS an, damit Suche, Personalisierung und Agenten auf einer verlässlichen, aktuellen Datengrundlage arbeiten.
Implementierung & Frontend-Integration
Wir setzen Suche, Recommendations, Collections und KI-Agenten technisch um und integrieren sie nahtlos in Ihr bestehendes Frontend, ganz gleich, ob Headless-Architektur oder etablierte Shop-Plattform.
Betrieb & Weiterentwicklung
Nach dem Go-live unterstützen wir Sie im laufenden Betrieb, werten Merchandising-Insights aus und erweitern Ihre Lösung Schritt für Schritt um neue Discovery- und Agentic-Commerce-Funktionen.
Typische Herausforderungen
Haben Sie eines dieser Probleme? Wir lösen sie.
Diese Herausforderungen begegnen uns immer wieder im Austausch mit E-Commerce- und Digitalverantwortlichen:
Die Suche liefert nicht die relevanten Ergebnisse
Klassische, keyword-basierte Suchlösungen verstehen selten, was Kund:innen tatsächlich meinen. Das Ergebnis sind irrelevante Treffer, frustrierte Kund:innen und Kaufabbrüche, gerade bei komplexen oder umfangreichen Produktkatalogen.
Personalisierung bleibt Stückwerk
Suche, Kategorieseiten, Empfehlungen und E-Mail-Marketing laufen häufig über getrennte Systeme, die jeweils eigene Regeln für Personalisierung verwenden. Ein durchgängiges, sich selbst verbesserndes Verständnis der eigenen Kund:innen entsteht so kaum.
Merchandising-Entscheidungen basieren auf Bauchgefühl statt Daten
Warum ein Produkt in der Suche weit oben oder weit unten erscheint, ist für Merchandising-Teams oft nicht nachvollziehbar. Ohne transparente Einblicke in Ranking-Logiken lassen sich Kampagnen und Sortimentsentscheidungen nur schwer gezielt steuern.
Fehlende Datengrundlage für Agentic Commerce
Der Wunsch, KI-gestützte Shopping-Agenten und Produktberater einzusetzen, wächst. Ohne strukturierte Produktdaten und eine verlässliche Datengrundlage bleiben solche Agenten jedoch ungenau oder schlicht nicht einsetzbar.
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