Was Sie im Whitepaper erwartet:
- Kompakt zusammengefasst: 52 Seiten strukturierte Orientierung zu Search und Recommendation
- Klar abgegrenzt: Technologien verständlich und praxisnah eingeordnet
- Technologisch fundiert: Komplexe Architekturansätze von API bis Microservices
- Zukunftsorientiert betrachtet: Aktuelle KI-Trends von semantischer bis dialogischer Suche
- Praxisnah belegt: Reale Use-Cases aus B2B und B2C
- Fundiert aufbereitet: 8 Bewertungskriterien für die Systemauswahl
- Transparent dargestellt: 9 Anbieter im strukturierten Vergleich
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So profitieren Sie von unseren Whitepapern
Profitieren Sie von einer herstellerunabhängigen und fundierten Systembewertung.
Sparen Sie Zeit bei der Recherche und erfahren Sie mehr zu Anbietern, deren Position am Markt sowie den richtigen Evaluationskriterien.
Die dotSource Vendor-Matrix liefert Ihnen eine übersichtliche, grafische Markt-Orientierung.
Sichern Sie sich geprüftes und validiertes Wissen, aus echten Projekten und von erfahrenen Experts.
dotSource Vendor-Matrix Search-Engines
In der dotSource Vendor-Matrix Search-Engines sehen Sie auf einen Blick, wie sich Suchlösungen im DACH-Raum positionieren. Unsere Expertinnen und Experten ordnen die Anbieter anhand bewährter Kriterien ein.
Die Matrix macht transparent, welche Lösungen besonders präzise, skalierbare und performante Sucherlebnisse ermöglichen und zugleich mit klarer Produktstrategie und Zukunftsfähigkeit überzeugen.
Im Whitepaper erfahren Sie, welche Kriterien hinter der Einordnung stehen und welche Search-Engines zu unterschiedlichen Geschäftsmodellen und Anforderungen passen.
dotSource Vendor-Matrix Recommendation-Engines
Die dotSource Vendor-Matrix Recommendation-Engines zeigt, wie die wichtigsten Anbieter für Produktempfehlungen und Personalisierung im Markt einzuordnen sind.
Die Matrix hilft dabei zu verstehen, welche Recommendation-Engines Echtzeit-Personalisierung, datengetriebene Empfehlungen und komplexe Cross- und Upselling-Szenarien unterstützen.
Im Whitepaper erhalten Sie einen Einblick in die Bewertungslogik und lernen, welche Ansätze sich für unterschiedliche Reifegrade und Ziele der Product-Discovery-Strategie eignen.
»Search- und Recommendation-Engines auswählen«: Zahlen und Fakten
mehr Umsatz pro mobilem Besucher lassen sich durch den Einsatz semantischer Suche erzielen.
höhere Bestellmengen werden durch visuelle Produktsuche erreicht. Studien belegen den positiven Effekt visueller Such- und Entdeckungsfunktionen auf Kaufentscheidungen.
höhere Conversion-Potenziale durch leistungsfähige Search- und Recommendation-Systeme. Erfahrungswerte aus Commerce-Projekten zeigen, wie gezielte Suche und personalisierte Empfehlungen Conversions steigern können.
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