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Constructor

Constructor

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Constructor ist eine KI-gestützte Produktsuche und Entdeckungsplattform ausschließlich für Enterprise-E-Commerce. Die Plattform nutzt Clickstream-Daten und ML, um Suchergebnisse in Echtzeit zu personalisieren und Conversions zu steigern.

Kosten: Ausschließlich Enterprise-Verträge, Durchschnittswert ca. 150.000 USD/Jahr. Kein Self-Service-Zugang.

Stärken

  • Gartner Magic Quadrant Leader und Forrester Wave Leader für Commerce Search 2025
  • Echtzeit-Personalisierung über Suche, Browse, Autocomplete und Recommendations
  • Nachweislich höhere Conversion-Rates durch verhaltensbasiertes Ranking
  • Speziell für E-Commerce entwickelt — nicht eine generische Suche

Einschränkungen

  • Nur für Enterprise — kein KMU-Zugang, kein Self-Service
  • Integration dauert Wochen und erfordert Entwicklerressourcen
  • Kein öffentlicher Preis — Verhandlungsprozess nötig

Passt gut zu

Große Online-Händler ab mehreren Millionen EUR Jahresumsatz E-Commerce-Teams mit dediziertem Tech-Team und Integrationskapazität Shops, die ihre Produktsuche als strategischen Conversion-Hebel sehen

So steigst du ein

Schritt 1: Constructor ist ausschließlich für Enterprise — der Einstieg beginnt mit einem Vertriebsgespräch auf constructor.com. Bereite dich mit konkreten Daten vor: Produktkatalog-Größe, monatliche Suchanfragen, aktuelle Conversion-Rate über Suche und das verfügbare Tech-Team für die Integration. Ohne dedizierte Entwicklerressourcen macht eine Evaluation keinen Sinn.

Schritt 2: Die technische Integration erfolgt über REST-API oder JavaScript-SDK. Constructor ersetzt deine bestehende Suche (Elasticsearch, Algolia oder native Shop-Suche) und nimmt ab Tag 1 Clickstream-Daten auf — welche Ergebnisse Nutzer anklicken, ignorieren oder kaufen. Das Modell braucht ca. 4–6 Wochen mit ausreichendem Traffic, um zu lernen und messbar zu personalisieren.

Schritt 3: Aktiviere nach der Suche auch Browse und Recommendations: Constructor personalisiert nicht nur Suchergebnisse, sondern auch Kategorie-Listings und Produktempfehlungen auf Basis desselben Verhaltensmodells. A/B-Tests sind integriert — so kannst du die Conversion-Wirkung der Personalisierung direkt messen.

Ein konkretes Beispiel

Ein Modehändler mit 2,3 Millionen SKUs und 4 Millionen monatlichen Visits ersetzt seine Elasticsearch-basierte Suche durch Constructor. Nach der dreimonatigen Integration steigt die Klickrate auf Suchergebnisse um 18 %, die Conversion über den Suchkanal um 23 %. Früher rankte “Sommerjacke” immer dieselben Produkte für alle Nutzer — jetzt sieht ein Nutzer mit Herren-Kaufhistorie andere Ergebnisse als ein Nutzer, der zuletzt Damenmode gekauft hat. Der Jahresvertrag über 180.000 USD amortisiert sich nach Eigenrechnung des Händlers in 5 Monaten.

Gut kombiniert mit

  • Algolia — Algolia ist die zugänglichere Alternative zu Constructor für mittelgroße Shops mit weniger Entwicklungsbudget
  • Nosto — Constructor übernimmt die Suche und Browse-Personalisierung, Nosto die ergänzenden Produktempfehlungen auf Startseite, PDP und im Warenkorb
  • Clerk.io — Clerk.io als leichtgewichtigere Alternative für Shops unter 10 Mio. EUR Umsatz, die KI-Suche ohne Enterprise-Aufwand testen wollen

Empfohlen in 1 Use Cases

E-Commerce & D2C

Redaktionell bewertet · Letzte Aktualisierung: April 2026 · Preise und Funktionen können sich ändern.

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