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Mit skalierbarer B2B-E-Commerce-Plattform in die Zukunft

E-Commerce-Lösungen im B2B-Bereich müssen heute mehr leisten denn je: steigende Kundenerwartungen, komplexe Sortimente aus unterschiedlichsten Quellen, vernetzte Systeme und das in einem sich stetig wandelnden technologischen Umfeld. Vor diesen Herausforderungen steht auch der Werbeartikel-Anbieter Eckert. Sie haben eines der grössten Lager für Promotionsartikel der Schweiz und pflegen ein globales Lieferantennetzwerk. Gemeinsam mit unserer Parent Company allink unterstützen wir Eckert bei einer umfassenden Transformation. Während allink das Rebranding übernimmt, entwickelt avolut eine neue, flexible B2B-Plattform. 

B2B-Plattform nach MACH-Architektur

Die Plattform für Eckert basiert auf dem Prinzip des Composable Commerce und ist nach der MACH-Architektur aufgebaut. Dabei setzt sich der B2B-Webshop aus einzelnen eigenständigen Systemkomponenten zusammen, die jedoch über Schnittstellen miteinander kommunizieren. Alle Funktionen – etwa die Produktsuche oder die Verwaltung der Artikel – funktionieren unabhängig voneinander. So kann jede Komponente durch das jeweils beste System abgedeckt werden, anstatt eine All-in-One-Lösung zu verwenden, bei der man häufig Kompromisse eingehen muss. 

Das bringt Flexibilität und Zukunftssicherheit: Einzelne Komponenten können problemlos erweitert oder ausgetauscht werden, ohne dass die gesamte Plattform angepasst werden muss. Dieser Ansatz ermöglicht es Eckert, ihr eigenes ERP-System zu betreiben und gleichzeitig Produktfeeds von externen Lieferanten zu integrieren. Zudem kombinieren wir die Shop-Software Saleor mit einer Suchfunktion auf der technologischen Basis von Meilisearch – ein echtes Highlight der neuen B2B-Plattform von Eckert.

Intelligente Suche statt Keywords

Klassische Suchfunktionen setzen auf die Übereinstimmung von Keywords in der Suchanfrage und den Metadaten der Artikel. Auf der B2B-Plattform von Eckert gehen wir einen Schritt weiter: Wir entwickelten eine AI-unterstützte Suchfunktion in Kombination mit einer semantischen Suche.

Suchanfragen werden so intelligenter Produkten zugeordnet und geeignetere Artikel vorgeschlagen – selbst wenn die Anfrage ungenau formuliert ist und nicht exakt mit den hinterlegten Daten übereinstimmt. So wird das Sucherlebnis intuitiver für die User:innen und das ohne manuelle Tagging-Arbeit bei tausenden Produkten.


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