epoq
KI-gestützte E-Commerce-Personalisierung aus Ettlingen. Intelligente Suche, Produktempfehlungen, Shopping-Assistent, E-Mail-Personalisierung. Kunden: Villeroy & Boch, babymarkt.
Übersicht zu epoq: Funktionen, Preise und Alternativen. Alle Angaben basieren auf frei verfügbaren Informationen und stellen keine eigene Bewertung oder Test dar.
Was ist epoq?
epoq ist ein deutscher Anbieter für KI-gestützte E-Commerce-Personalisierung aus Ettlingen bei Karlsruhe. Die Software liefert 1:1-Personalisierung über die gesamte Customer Journey. Referenzkunden sind Villeroy & Boch, babymarkt.de, ALTERNATE, Ex Libris und NKD.
Vier Module bilden das Produktportfolio. epoq Search: intelligente Produktsuche, die Intention versteht. epoq Advise: ein KI-Shopping-Assistent auf Basis von Large Language Models, der Kunden berät. epoq Inspire: Produktempfehlungen basierend auf individuellem Verhalten. epoq Connect: personalisierte E-Mails mit individuellen Produktvorschlägen. Machine Learning und Reinforcement Learning sorgen dafür, dass das System mit jeder Interaktion besser wird.
Für wen eignet sich epoq?
epoq richtet sich an mittelgroße bis große Online-Shops, die Conversion Rate und Kundenbindung durch Personalisierung steigern wollen. Typische Branchen: Fashion, Home & Living, Electronics, Lebensmittel. Typische Use Cases: Shop-Suche verbessern, Produktempfehlungen automatisieren, E-Mail-Personalisierung, KI-Beratung im Shop.
Für kleinere Shops gibt es einfachere Empfehlungs-Plugins. Wer nur E-Mail-Personalisierung braucht, nimmt Klaviyo oder edrone. Für breitere E-Commerce-Personalisierung gibt es Bloomreach. epoq lohnt sich, wenn du einen deutschen Anbieter mit innovativem KI-Shopping-Assistenten suchst.
epoq im Arbeitsalltag
Ein Home-Living-Online-Shop mit 50.000 Produkten will die Suche und Beratung verbessern. Mit epoq: Ein Kunde sucht “moderne Stehlampe fürs Wohnzimmer”. epoq Search versteht die Intention und zeigt passende Ergebnisse statt nur Keyword-Treffer. Der KI-Assistent fragt nach: “Welcher Stil? Welches Budget?” und empfiehlt personalisiert. Nach dem Kauf: epoq Connect sendet eine E-Mail mit passenden Beistelltischen. Bei jedem Besuch: epoq Inspire zeigt Empfehlungen basierend auf der individuellen Kaufhistorie. Das System lernt mit jeder Interaktion dazu.
Preise und Pläne
Individuelle Preise auf Anfrage. epoq erstellt maßgeschneiderte Angebote basierend auf Shop-Größe und gewünschten Modulen. Stand: März 2026.
Stärken und Schwächen
Deutscher Anbieter aus Ettlingen, DSGVO-konform. KI-Shopping-Assistent mit Large Language Models ist ein innovatives Feature. Selbstlernendes System durch Reinforcement Learning. Namhafte Referenzkunden belegen Praxistauglichkeit.
Keine öffentlichen Preise. Nur für E-Commerce relevant, keine breitere Anwendung. Als Nischenanbieter begrenzter internationaler Bekanntheitsgrad. Die Integration in bestehende Shops erfordert ein Implementierungsprojekt.
Alternativen zu epoq
Bloomreach bietet E-Commerce Experience Platform. Internationaler, breiteres Feature-Set.
Clerk.io bietet E-Commerce-Personalisierung aus Dänemark. Einfacher, modulare Preise.
Nosto bietet E-Commerce-Personalisierung. Stärker auf Fashion fokussiert.
Wenn du deinen Online-Shop personalisieren oder KI im E-Commerce einsetzen willst, unterstützen wir dich.
Überblick
epoq ist ein spezialisierter deutscher Anbieter für E-Commerce-Personalisierung mit einem innovativen KI-Shopping-Assistenten. Für mittelgroße bis große Online-Shops im DACH-Raum eine relevante Option. Der LLM-basierte Assistent hebt epoq von klassischen Empfehlungssystemen ab.
Überblick
- ✓ epoq Search: Intelligente Produktsuche
- ✓ epoq Advise: KI-Shopping-Assistent mit LLM
- ✓ epoq Inspire: Produktempfehlungen
- ✓ epoq Connect: E-Mail-Personalisierung
- ✓ Control Desk für Backend-Management
- ✓ Customer Targeting und Segmentierung
- ✓ Machine Learning mit Reinforcement Learning
- ✓ 1:1-Personalisierung in Echtzeit
Vorteile
- + Deutscher Anbieter aus Ettlingen
- + KI-Shopping-Assistent mit LLM innovativ
- + Referenzkunden wie Villeroy & Boch
- + Selbstlernendes System durch Reinforcement Learning
Nachteile
- - Keine öffentlichen Preise
- - Nur für E-Commerce relevant
- - Nischenanbieter
- - Komplexe Integration in bestehende Shops
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Diese Seite gehört zum E-Commerce-Leitfaden: Onlineshop aufbauen und skalieren
Im Leitfaden findest du den vollständigen Überblick zum Thema. Hier sind die wichtigsten weiterführenden Pfade.
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