Die richtige Konfiguration von ChatLab ist der Schlüssel dazu, dass Ihr Chatbot präzise Produktinformationen und Bestellaktualisierungen in Echtzeit liefert. Mit dem passenden Setup kann ChatLab detaillierte Produktfragen beantworten, Bestellstatus abrufen und Ihren Kunden rund um die Uhr zur Seite stehen.
Was bei einem Chatbot für den E-Commerce wichtig ist
- Genaue Produktinformationen - stellen Sie sicher, dass Kunden korrekte Details zu Spezifikationen und Angeboten erhalten
- Übersichtliche Darstellung von Angeboten - heben Sie Rabatte, Bundles und Aktionen effektiv hervor
- Aktuelle Daten - stellen Sie Echtzeitpreise, Lagerbestände und den Bestellstatus bereit (bei aktivierter Integration)
- Sendungsverfolgung & Benutzerdaten - ermöglichen Sie Kunden, Bestelldetails und den Versandstatus abzufragen, sobald eine Integration aktiv ist
Wie Sie ChatLab Produktinformationen bereitstellen
Bevor Sie ChatLab mit Ihrem Shop trainieren, sollten Sie entscheiden, wie die Produktdaten erfasst werden sollen:
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Website-Scan: ChatLab crawlt und indexiert Ihre Produktseiten (Beschreibungen, Spezifikationen und Bilder) in einer statischen Wissensdatenbank. Ideal für tiefen Kontext und detaillierte Antworten, wenn Ihr Katalog relativ stabil ist. Mehr dazu: Hinzufügen neuer Website-Quellen
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API-Integration: Stellen Sie eine Verbindung über APIs von Shopify, WooCommerce, PrestaShop oder anderen Plattformen her, um Live-Produktdaten, Preise und Lagerbestände abzurufen sowie Bestellabfragen in Echtzeit durchzuführen. Einige Integrationen unterstützen auch die Produktsuche nach SKU oder Referenzcode. Ideal bei sich häufig ändernden Beständen und für die Bestellverwaltung. Produkte werden nicht in die statische Wissensdatenbank von ChatLab importiert; stattdessen fragt ChatLab Ihre E-Commerce-Plattform als Reaktion auf Kundenfragen dynamisch ab.
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Beides kombinieren: Nutzen Sie einen Scan für fundiertes Kontextwissen und halten Sie gleichzeitig die Integration für stets aktuelle Daten aktiv.
Verfügbare E-Commerce-Integrationen
Navigieren Sie zu Ihrem Bot und wählen Sie den Tab Connect (Verbinden), um alle verfügbaren Integrationen anzuzeigen.
ChatLab unterstützt die folgenden E-Commerce-Plattformen:
- Shopify - Produktsuche (mit Filter für verfügbare Artikel), Sendungsverfolgung
- WooCommerce - Produktsuche nach Name oder SKU, Durchsuchen von Kategorien, Sendungsverfolgung
- PrestaShop - Produktsuche nach Name oder Referenz/SKU, Unterstützung von Varianten, Sendungsverfolgung
- Shoper - Produktsuche, Sendungsverfolgung
- Wix - Produktsuche, Sendungsverfolgung
- CS-Cart - Produktsuche, Sendungsverfolgung
- Abicart - Artikelsuche, Sendungsverfolgung
- Baselinker - plattformübergreifendes Bestellmanagement
ChatLab unterstützt auch Hotel- und Buchungsintegrationen:
- Beds24 - Zimmerverfügbarkeit, Unterkunftsdetails, Preisgestaltung
- Mews - Zimmerkategorien, Verfügbarkeitssuche, Reservierungsabfrage
- Hotres - Apartmentlisten, Verfügbarkeitsprüfungen
- IdoBooking - Apartmentbuchung, Reservierungsverwaltung
- NfHotel - Verfügbarkeit und Details zu Apartments
Scannen vs. Integration: Was ist besser?
Website-Scan
Vorteile:
- Umfassende KI-Recherche mit tiefem Kontext für detailreiche Antworten
- Ausgeprägtes Verständnis von Produktbeschreibungen
Nachteile:
- Erfordert manuelles oder automatisches Neutrainieren, um neue oder aktualisierte Produkte zu erfassen
- Kann bei großen Katalogen an das Zeichenkontingent für das Training stoßen
- Mögliche Fehlinterpretationen bei detaillierten Spezifikationen
- Kann bei Tabellen oder Parameterlisten an Grenzen stoßen
API-Integration
Vorteile:
- Immer aktuelle Preise und Lagerbestände über direkte API-Aufrufe
- Bestellabfragen in Echtzeit zur Verfolgung von Status und Verlauf
- Suche nach SKU und Referenzcode für WooCommerce und PrestaShop verfügbar
- Shopify unterstützt das Filtern nach Lagerbestand, um nur lieferbare Produkte anzuzeigen
Nachteile:
- Keyword-basierte Suche (oder SKU-Abfrage) ohne tiefes kontextuelles Verständnis
- Abhängig von der API-Verfügbarkeit und Rate-Limits
- Erfordert korrekte Zugangsdaten und Konfiguration
- Höherwertige KI-Modelle werden dringend empfohlen, um Tools zuverlässig zu nutzen
Die Erfolgsformel: Scan & Integration kombinieren
Durch die Kombination eines Website-Scans mit einer Live-Integration hält ChatLab Ihren Produktkatalog und den Shop-Status stets synchron. Kunden sehen jederzeit aktuelle Lagerbestände, verlässliche Preise und ausführliche Beschreibungen.
Um sowohl tiefgehende kontextuelle Antworten als auch Echtzeit-Genauigkeit zu erreichen, konfigurieren Sie das Verhalten von ChatLab unter Settings > Role & Behavior (Einstellungen > Rolle & Verhalten). Klicken Sie auf Enable custom role and behavior instructions (Benutzerdefinierte Rollen- und Verhaltensanweisungen aktivieren) und fügen Sie Folgendes hinzu:
When a user asks about products or categories, first invoke API tools to retrieve current data; fallback to the scanned knowledge base only for contextual enrichment. After fetching live data, augment responses with detailed descriptions and recommendations from the knowledge base when relevant.
Mehr zur Rollenanpassung: Einstellungen für Role & Behavior
Immer höherwertige Modelle verwenden
Die Integration mit APIs erfordert, dass der Chatbot API-Aufrufe und deren Ergebnisse logisch verarbeiten kann. Mini-Modelle (wie GPT-5-mini) haben hierfür nur begrenzte Funktionen. Verwenden Sie bei der Integration von E-Commerce-Plattformen immer höherwertige Modelle (wie GPT-4o oder GPT-4.1).
Ändern Sie das Modell unter Settings > Model & Advanced (Einstellungen > Modell & Erweitert).
Benutzerdefinierten Prompt einrichten
Für WooCommerce
Die WooCommerce-Integration verfügt über die Tools searchProducts, searchCategories und searchProductBySku. Fügen Sie diese Anweisungen in Ihren Bereich Settings > Role & Behavior ein:
First, classify the user question into one of:
- PRODUCT-BY-SKU (user provides a SKU, reference number, or product code)
- PRODUCT-SPECIFIC (variant/price/availability/recommendation)
- ASSORTMENT-OVERVIEW (brands we carry, categories, "do you sell X at all", broad offer)
If PRODUCT-BY-SKU:
- Call searchProductBySku with the provided SKU or reference code.
- Return the product details to the user.
If PRODUCT-SPECIFIC:
- Call searchProducts(text) first using normalized English singular lowercase query.
- If results are empty/weak:
1) Call searchCategories(normalized noun) to choose best categoryId.
2) Call searchProducts(categoryId) to show a few items as examples.
- Answer using tool results as primary truth (name/price/availability). Use Knowledge Base only to add extra details if consistent.
If ASSORTMENT-OVERVIEW:
- Build the overview primarily from tools, then enrich using Knowledge Base:
1) Call searchCategories(normalized noun) to find relevant categoryIds.
2) For up to 3-5 top categories, call searchProducts(categoryId).
3) Aggregate from tool results; always label as non-exhaustive.
4) Enrich the overview with Knowledge Base ONLY where it adds coverage the tools may miss.
- If tool results and KB conflict: prefer tool for concrete product facts; prefer KB for store-level statements.
Für Shopify
Die Shopify-Integration verfügt über das Tool searchProducts mit der Option, nur vorrätige Produkte anzuzeigen. Aktivieren Sie den Schalter "In-stock only" in der Konfiguration der Shopify-Produktsuche, um nicht verfügbare Artikel automatisch herauszufiltern. Fügen Sie diese Anweisungen hinzu:
First, classify the user question into one of:
- PRODUCT-SPECIFIC (variant/price/availability/recommendation)
- ASSORTMENT-OVERVIEW (brands we carry, categories, "do you sell X at all", broad offer)
If PRODUCT-SPECIFIC:
- Call searchProducts first using normalized English singular lowercase query.
- If results are empty/weak, try up to 3 reformulations (simplify, synonym, category).
- Answer using tool results as primary truth; use Knowledge Base only for relevant extra context.
If ASSORTMENT-OVERVIEW:
- Use Knowledge Base as the primary source.
- Do not rely on searchProducts for full lists; optionally call it only to provide a few examples and label them "examples".
- Always be explicit when a list is non-exhaustive (e.g., "Examples include ...").
Für PrestaShop
Die PrestaShop-Integration unterstützt die Tools searchProducts und searchProductByReference. Über die Referenzsuche können Kunden Produkte nach SKU, EAN-13-Barcode, ISBN oder MPN-Code finden. Fügen Sie diese Anweisungen hinzu:
First, classify the user question into one of:
- PRODUCT-BY-REFERENCE (user provides a SKU, EAN barcode, ISBN, MPN, or reference code)
- PRODUCT-SPECIFIC (variant/price/availability/recommendation)
- ASSORTMENT-OVERVIEW (brands we carry, categories, "do you sell X at all", broad offer)
If PRODUCT-BY-REFERENCE:
- Call searchProductByReference with the provided reference code.
- Return the product details to the user.
If PRODUCT-SPECIFIC:
- Call searchProducts first using normalized English singular lowercase query.
- If results are empty/weak, try up to 3 reformulations (simplify, synonym, category).
- Answer using tool results as primary truth; use Knowledge Base only for relevant extra context.
If ASSORTMENT-OVERVIEW:
- Use Knowledge Base as the primary source.
- Do not rely on searchProducts for full lists; optionally call it only to provide a few examples and label them "examples".
- Always be explicit when a list is non-exhaustive (e.g., "Examples include ...").
Für AbiCart, Wix, CsCart, Shoper
Diese Integrationen verfügen über das Tool searchProducts. Fügen Sie diese Anweisungen hinzu:
First, classify the user question into one of:
- PRODUCT-SPECIFIC (variant/price/availability/recommendation)
- ASSORTMENT-OVERVIEW (brands we carry, categories, "do you sell X at all", broad offer)
If PRODUCT-SPECIFIC:
- Call searchProducts first using normalized English singular lowercase query.
- If results are empty/weak, try up to 3 reformulations (simplify, synonym, category).
- Answer using tool results as primary truth; use Knowledge Base only for relevant extra context.
If ASSORTMENT-OVERVIEW:
- Use Knowledge Base as the primary source.
- Do not rely on searchProducts for full lists; optionally call it only to provide a few examples and label them "examples".
- Always be explicit when a list is non-exhaustive (e.g., "Examples include ...").
So scannen Sie Ihre E-Commerce-Website richtig
Planen Sie das Scannen Ihrer Website für eine bessere Kontrolle lieber in Abschnitten statt auf einmal. Das Scannen umfasst zwei Filterebenen: URL-Filterung (welche Seiten in das Training einfließen) und Element-Filterung (welche Teile der jeweiligen Seite als Inhalt übernommen werden). Die folgende Checkliste deckt die wichtigsten Punkte ab.
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Passenden Scan-Umfang festlegen - verwenden Sie URL-Ausschlussfilter:
- Schließen Sie nur URLs für Produkt- und Kategorieseiten ein (z. B.
/products/und/collections/) - Schließen Sie Seiten mit geringem Informationswert wie
/blog/,/tags/und Archivseiten aus - Beschränken Sie bei mehrsprachigen Shops den Scan auf die Hauptsprache
- Schließen Sie nur URLs für Produkt- und Kategorieseiten ein (z. B.
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Sich wiederholende Elemente ausschließen - verwenden Sie den HTML-Element-Ausschlussfilter für Header, Footer und Sidebar
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Nur relevante Inhalte einbinden - nutzen Sie CSS-Selektoren zur Einbindung, um sich auf Produktbeschreibungen und Spezifikationen zu konzentrieren, während Sie Rezensionen, Bewertungen und Abschnitte mit ähnlichen Produkten ausschließen
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Sitemap nutzen, falls vorhanden - hilft dabei, alle Produkt- und Kategorieseiten effizienter als über das reguläre Crawling zu erfassen
Die vollständige Anleitung - mit einer ausführlichen Erklärung beider Filterebenen, der empfohlenen Aufteilung in separate Informations- und Produkttrainings sowie sofort einsatzbereiten Element-Selektoren für WooCommerce, Shopify, PrestaShop, Magento, Shoper, CS-Cart und mehr - finden Sie unter Einen Bot auf einen E-Commerce-Shop ohne Integration trainieren. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie keine Integration aktivieren können (oder möchten).
Mehr zur Optimierung Ihres Website-Scans: So reduzieren Sie Trainingszeichen beim Scannen einer Website
Zusätzliche Funktionen, die sich lohnen
Offer Cards
Aktivieren Sie diese Einstellung unter Settings > Model & Advanced, damit der Chatbot Produktkarten mit Namen, Bildern und Preisen ausgeben kann. Dies verbessert die visuelle Darstellung insbesondere bei Echtzeit-API-Abfragen.
Fügen Sie Folgendes zu Ihren benutzerdefinierten Anweisungen hinzu, um doppelte Links zu vermeiden:
If knowledge base provides URLs of the source information, provide them as comma separated list in the response as a reference - only after you have answered user's question in the conversation and only if the links are not included in the product list
Mehr dazu: Offer Cards
Suggested Questions
Richten Sie unter Settings > Conversation (Einstellungen > Konversation) vordefinierte Schnellauswahl-Buttons (Versand, Rückgabe, Öffnungszeiten) ein. Aktivieren Sie dynamic suggested follow-ups (dynamisch vorgeschlagene Folgefragen) für KI-generierte Vorschläge.
Mehr dazu: Dynamisch vorgeschlagene Folgefragen
Übergabe an Mitarbeiter (Human Hand-off)
Aktivieren Sie das Kontaktformular für Mitarbeiter und hinterlegen Sie Ihre Support-E-Mail-Adresse für Eskalationen.
Mehr dazu: Kontaktformular für menschlichen Support
Zusammenfassungen von Konversationen & Kunden
Wenn diese Funktion aktiviert ist, generiert ChatLab automatisch eine Zusammenfassung für jede Konversation und pflegt ein aktuelles Profil für wiederkehrende Kunden.
Mehr dazu: Chatbot-Zusammenfassungen und Gedächtnis
Chat Frontend API
Übergeben Sie Informationen über den aktuell angemeldeten Benutzer (z. B. Benutzer-ID, E-Mail-Adresse oder Sicherheitstoken), damit der Chatbot sicher auf den Bestellverlauf zugreifen kann, ohne dass Daten erneut eingegeben werden müssen.
Mehr dazu: Chat API
Spracheinstellungen
ChatLab unterstützt über 90 Sprachen. Mehr dazu: Chatbot-Spracheinstellungen
Wenn Sie eine Integration mit Shopify, WooCommerce oder anderen E-Commerce-Plattformen nutzen, sollten Sie beachten, in welcher Sprache Ihr System Produkte zurückgibt. Fügen Sie diese Anweisung zu Ihren Einstellungen für Rolle & Verhalten hinzu:
When searching for products use [shop language] product and category names in singular form.
Täglich überwachen & optimieren
So stellen Sie sicher, dass ChatLab stets präzise und effektiv bleibt:
- Überprüfen Sie regelmäßig die Konversationsprotokolle. Passen Sie Antworten an oder ergänzen Sie Inhalte an Stellen, an denen der Bot zögert. Mehr dazu: Chat-Logs
- Aktivieren Sie AI Conversation Insights, um Muster und Schwachstellen zu erkennen. Mehr dazu: AI Conversation Insights
- Nutzen Sie den automatisierten täglichen Aktivitätsbericht. Mehr dazu: Tägliche Zusammenfassungs-E-Mail
Chatbot-Antworten optimieren
Selbst gut konfigurierte Chatbots profitieren von regelmäßiger Feinabstimmung. Analysieren Sie die Konversationsprotokolle, um Schwachstellen, falsch interpretierte Fragen oder sich wiederholende Standardantworten zu identifizieren. Verfeinern Sie Prompts, aktualisieren Sie das Trainingsmaterial und testen Sie Anpassungen der Systemanweisungen.
Mehr dazu: So verbessern Sie Chatbot-Antworten