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AI Product Advisor: Wie ifm auf KI-gestützte Produktsuche im Online-Shop setzt
Julia Burger12.11.2026
So denkt ifm zusammen mit diva-e Conclusion die klassische B2B-Produktsuche neu
Inhalt
- Ausgangslage: Wenn das Problem bekannt ist, nur nicht der Produktname
- Die Lösung: Der AI Product Advisor
- Vom Pilotprojekt zum produktiven Service
- Fazit: Beratung als neue Ebene im digitalen Vertrieb
Wie oft hast du schon eine Suchmaske mit einem Begriff gefüttert, nur um eine Liste zu bekommen, mit der du nichts anfangen konntest? Kund*innen von ifm kannten dieses Gefühl gut. Sie wussten genau, welche technische Aufgabe ein Produkt lösen sollte, aber nicht, wie es hieß oder welche Artikelnummer es trug. Die klassische Stichwortsuche im Online-Shop half da wenig. Es bestand die Gefahr, dass Nutzer*innen die Suche abbrechen und zu Google wechseln.
Gemeinsam mit dem Digitaldienstleister diva-e Conclusion hat ifm deshalb eine KI-gestützte Produktberatung eingeführt, die genau an diesem Punkt ansetzt. Innerhalb ihrer KI-Beratung rund um die Agentic Experience Foundation (AXF) setzt diva-e Conclusion verschiedene Produkte und Projekte für Kund*innen um, darunter den AI Product Advisor. Bei ifm ist die Lösung komplett individuell entstanden: diva-e Conclusion hat genau die Schnittstellen angebunden, die ifm benötigt, ohne dabei auf eine bestimmte Standardsoftware zu setzen.
Das Wichtigste in Kürze
- ifm macht aus klassischer Produktsuche eine KI-gestützte Beratung: den AI Product Advisor, auf ifms Website Applikationsassistent genannt
- Kund*innen beschreiben ihre Anwendung in natürlicher Sprache, statt nach Artikelnummern zu suchen
- Entwickelt gemeinsam mit diva-e Conclusion auf Basis von dessen „AI Product Advisor“ in Verbindung mit der „Agentic Experience Foundation (AXF)
- Seit Juni 2026 live: über 1.000 Sessions in der ersten Woche, rund 250 Beratungen täglich
- Weitere Länder-Rollouts und zusätzliche Use Cases sind bereits geplant
Wer ist diva-e Conclusion?
diva-e Conclusion ist mit über 20 Jahren Erfahrung im Full-Service einer der führenden Digitaldienstleister in Deutschland und deckt die gesamte digitale Wertschöpfungskette von Unternehmen ab – von der Planung und Projektierung über Digitalmarketing- und UX/UI-Dienstleistungen bis hin zur Implementierung, dem Betrieb und der Wartung. Seit 2024 ist das Unternehmen Teil des Conclusion Ecosystems, das zu den größten europäischen Anbietern für Business-Transformation und IT-Services zählt. In der DACH-Region erzielte Conclusion im Jahr 2025 mit knapp 900 Mitarbeitenden einen Umsatz von mehr als 101 Millionen Euro und unterhält zehn Büros. Für namhafte Kunden wie Aldi Süd, Bentley, Carl Zeiss AG, ifm, dmTECH und E.ON arbeitet diva-e Conclusion mit weltweit führenden Technologiepartnern wie SAP, Adobe, Pimcore, Salesforce, Spryker, Storyblok, Shopware, Intershop und Scayle zusammen.
diva-e Conclusion ist mit über 20 Jahren Erfahrung im Full-Service einer der führenden Digitaldienstleister in Deutschland und deckt die gesamte digitale Wertschöpfungskette von Unternehmen ab – von der Planung und Projektierung über Digitalmarketing- und UX/UI-Dienstleistungen bis hin zur Implementierung, dem Betrieb und der Wartung. Seit 2024 ist das Unternehmen Teil des Conclusion Ecosystems, das zu den größten europäischen Anbietern für Business-Transformation und IT-Services zählt. In der DACH-Region erzielte Conclusion im Jahr 2025 mit knapp 900 Mitarbeitenden einen Umsatz von mehr als 101 Millionen Euro und unterhält zehn Büros. Für namhafte Kunden wie Aldi Süd, Bentley, Carl Zeiss AG, ifm, dmTECH und E.ON arbeitet diva-e Conclusion mit weltweit führenden Technologiepartnern wie SAP, Adobe, Pimcore, Salesforce, Spryker, Storyblok, Shopware, Intershop und Scayle zusammen.
Ausgangslage: Wenn das Problem bekannt ist, nur nicht der Produktname
ifm entwickelt und produziert mit über 9.000 Beschäftigten weltweit Lösungen für die industrielle Anwendung. Dazu zählen Sensorik, Sicherheits- und Motion-Control-Technik, Kommunikations- und Steuerungssysteme sowie Lösungen für Industrie 4.0. Das Unternehmen mit Hauptsitzen in Essen und Tettnang ist in mehr als 85 Ländern präsent und führt über 15.000 Produkte im Portfolio.
Dieses breite Portfolio wurde im eigenen Online-Shop allerdings zunehmend zu einem Problem. Bei so vielen Produkten kennen Kund*innen oft ihre technische Aufgabenstellung, aber nicht die passende Produktbezeichnung oder Artikelnummer. Das traf vor allem Neukund*innen ohne Portfoliowissen und Kund*innen, die gerade erst zu ifm wechselten und das Sortiment noch nicht kannten. Im stationären Vertrieb half dann ein persönliches Beratungsgespräch weiter. Da online dieser Schritt fehlte, kamen Kund*innen infolgedessen an ihre Grenzen.
Die Lösung: Der AI Product Advisor
Eine bessere Suchmaske hätte ifm wenig Abhilfe geschaffen, stattdessen hat das Unternehmen mit diva-e Conclusion einen anderen Ansatz gewählt: Kund*innen sollen gar nicht mehr nach einem Produkt suchen müssen, sondern einfach beschreiben, was sie vorhaben. Aus dieser Überlegung heraus haben die beiden Unternehmen gemeinsam eine KI-gestützte Produktberatung entwickelt, die genau das leistet: Sie übersetzt eine Anwendungsbeschreibung in konkrete Produktempfehlungen. Bei ifm heißt diese Lösung auf der eigenen Website auch Applikationsassistent.
So funktioniert der AI Product Advisor:
- Du beschreibst deine Anwendung in natürlicher Sprache, statt nach Schlagworten oder Kategorien zu suchen.
- Die KI analysiert den Anwendungsfall und gleicht ihn mit dem Produktportfolio ab.
- Sie schlägt passende Lösungen inklusive ergänzender Informationen vor.
- Bei Bedarf fragt sie gezielt nach, um die Empfehlung weiter zu präzisieren.
„Unser Ziel war nicht, eine bestehende Suche um KI zu ergänzen, sondern die Produktauswahl grundlegend aus Sicht unserer Kunden neu zu denken. Anwender sollen ihre Anforderungen so formulieren können, wie sie sie aus der Praxis kennen, ohne Expertenwissen über Produktstrukturen oder Artikelnummern vorauszusetzen. Damit schaffen wir einen einfacheren Zugang zu unserem Portfolio und stärken zugleich den digitalen Self-Service.“ – Mario Holt, Vice President Digital Sales & Services bei ifm
Wie das in der Praxis aussieht, zeigt ein Beispiel. Eine Kundenanfrage sucht nach einem Produkt, um in einem staubigen Logistikzentrum zuverlässig Versandkartons auf dem Rollenförderer zu zählen. Der AI Product Advisor empfiehlt daraufhin 3D-Sensoren der O3D-Serie und vergleicht zwei Varianten: den kompakteren O3D352 mit größerem Öffnungswinkel und den O3D310 mit Edelstahlgehäuse für maximale Robustheit. Er erklärt außerdem, warum gerade die Infrarot-ToF-Sensorik in staubiger Umgebung weniger störanfällig ist als klassische Optik.
Applikationsassistent
Beispiel-Dialog
Ich suche nach einem Produkt, um in einem staubigen Logistikzentrum zuverlässig Versandkartons auf dem Rollenförderer zu zählen.
KI
Gut, ich habe relevante Produkte gefunden. Bevor ich dir eine konkrete Empfehlung gebe: Sind die Versandkartons auf dem Rollenförderer durchgehend vorhanden, oder gibt es Lücken zwischen den Kartons? Das hilft mir, das richtige Sensorprinzip zu empfehlen.
Es gibt Lücken zwischen den Kartons.
KI
Empfehlung: O3D312 oder O3D352
Beide Sensoren erkennen die Lücken zwischen den Kartons zuverlässig und zählen so jeden Durchlauf. Sie arbeiten mit Infrarotlicht, das von Staub kaum beeinträchtigt wird, ideal für dein Logistikzentrum. O3D312 ist die kostengünstigere Variante mit Aluminiumgehäuse, O3D352 die robustere mit erweitertem Temperaturbereich.
Erwähnte Produkte
3D-Sensor
O3D312
3D-Sensor
O3D352
„Der entscheidende Erfolgsfaktor war nicht das Modell, sondern die intelligente Verknüpfung von LLM-Wissen mit den Daten und der Expertise von ifm. Erst dadurch werden Antworten fachlich belastbar und korrekt.“ – Mario Holt, Vice President Digital Sales & Services bei ifm
Damit der Advisor im Alltag verlässlich bleibt, hat ifm von Anfang an auch den stabilen Betrieb mitgedacht:
- Klare Grenzen, wann der Advisor orientieren kann und wann technische Auslegung oder persönliche Beratung nötig sind.
- Laufendes Monitoring und automatisierte Tests.
- Ein Feedback-Mechanismus: Jede Antwort lässt sich bewerten und kommentieren, die Rückmeldungen fließen direkt in die Weiterentwicklung ein.
Vom Pilotprojekt zum produktiven Service
Der AI Product Advisor startete im Oktober 2025 mit einer einwöchigen Hackathon-Phase, gefolgt von einer zweiten Hackathon-Woche im November. Bis Ende Januar 2026 folgte die Weiterentwicklung, danach durchlief das Projekt mehrere Testgruppen und Testphasen, während im zweiten Quartal 2026 weitere Datenquellen angebunden wurden. Live ging der Advisor schließlich Anfang Juni 2026, zunächst in der DACH-Region. Im September 2026 kamen Frankreich, Italien, Spanien und Portugal hinzu. Der nächste Rollout in Osteuropa steht kurz bevor.
Auch interne Teams aus Service, Produktmanagement und Sales greifen auf den Advisor zurück, und einzelne Länderorganisationen fragen ihn bereits für den nächsten Rollout nach.
Ergebnisse in Zahlen
Kennzahl | Ergebnis |
|---|---|
Sessions in der ersten Woche | über 1.000 |
Sessions pro Tag | ca. 200 |
Kosten pro Beratungsdialog | ca. 0,07 EUR |
Nutzung | auch durch interne Teams (Service, Produktmanagement, Sales) |
Die Zahlen stammen aus dem November 2026. Der Advisor ist ein freiwilliges Zusatzangebot neben der klassischen Suche. ifm wertet die Nutzungszahlen deshalb als Hinweis darauf, dass Kund*innen das Angebot aktiv annehmen.
Fazit: Beratung als neue Ebene im digitalen Vertrieb
Der AI Product Advisor zeigt, wo generative KI im B2B-Vertrieb sinnvoll ansetzt. So wird die bestehende Suche unterstützt und die Produktauswahl aus Kundensicht erweitert. Für ifm macht die Verknüpfung von Produkt- und Applikationswissen den Unterschied: Rund 200 Beratungsgespräche laufen mittlerweile täglich über den Advisor, zu Kosten von etwa 0,07 EUR pro Dialog.
Abgeschlossen ist das Projekt damit allerdings noch nicht. ifm plant weitere Rollouts, unter anderem nach Polen, Rumänien, Tschechien und Ungarn. Weitere Use-Cases sollen die KI-gestützte Beratung Schritt für Schritt mehr Märkte und Anwendungsfälle abdecken.
FAQ: Der AI Product Advisor
Die wichtigsten Fragen und Antworten zur KI-gestützten Produktberatung von ifm und diva-e Conclusion.
Was ist der AI Product Advisor?
Der AI Product Advisor ist eine KI-gestützte Produktberatung, die im Online-Shop von ifm greift, auf der ifm-Website auch Applikationsassistent genannt. Die KI gleicht Produkt- und Applikationswissen ab und schlägt passende Produkte vor.
Wie unterscheidet sich der AI Product Advisor von einer klassischen Produktsuche?
Statt nach Schlagworten, Kategorien oder Artikelnummern zu suchen, beschreibst du einfach deine Aufgabe oder dein Problem. Die KI analysiert den Anwendungsfall, fragt bei Bedarf gezielt nach und verlinkt passende Produkte direkt, statt lange, unsortierte Ergebnislisten zu liefern.
Wer hat den AI Product Advisor entwickelt?
diva-e Conclusion hat den AI Product Advisor gemeinsam mit ifm entwickelt, in Zuge des Beratungsansatzes „Agentic Experience Foundation" (AXF).
Seit wann ist der AI Product Advisor im Einsatz und wo?
Der Advisor ist seit Anfang Juni 2026 live, zunächst in der DACH-Region. Im September 2026 kamen Frankreich, Italien, Spanien und Portugal hinzu, ein Rollout in Osteuropa steht kurz bevor.
Wie stellt ifm sicher, dass die Antworten der KI verlässlich sind?
ifm hat klare Grenzen definiert, wann der Advisor orientieren kann und wann technische Auslegung oder persönliche Beratung nötig sind. Dazu kommen laufendes Monitoring, automatisierte Tests und ein Feedback-Mechanismus, über den Nutzer*innen jede Antwort bewerten können.
Autor*In
Julia Burger
Julia ist SEO-Texterin bei OMR Reviews und Content-Enthusiast. Wenn sie nicht gerade Artikel schreibt, findet man sie in verschiedenen Cafés in ganz Hamburg – immer auf der Suche nach neuen Spots.
Dieser Artikel erscheint auf OMR Reviews – der führenden DACH-Plattform für B2B-Software-Bewertungen, Software-Vergleiche, Agenturen, Business Services und B2B-Tech-Content. Mit mehr als 80.000 verifizierten Bewertungen und 12.000+ gelisteten Tools hilft OMR Reviews Unternehmen dabei, passende Software-Lösungen und Dienstleister fundiert zu recherchieren, zu vergleichen und bessere Entscheidungen zu treffen.
