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Lösungsvergleich

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ConstructorConstructorBewertet
Empathy.coEmpathy.coBewertet
AnbieterConstructor CorporationEmpathy Systems Corporation S.L.U.
LandVereinigte StaatenSpanien
Mitarbeiter240200
Webseiteconstructor.comempathy.co
Beschreibung

Constructor ist eine AI-native Produktentdeckungsplattform für Enterprise-E-Commerce. Das Unternehmen wurde 2015 von Eli Finkelshteyn und Dan McCormick gegründet und ist auf KI-gestützte Suche, Empfehlungen und Personalisierung für große E-Commerce-Unternehmen spezialisiert.
Die Plattform nutzt Machine Learning, NLP und Clickstream-Daten, um personalisierte und umsatzoptimierte Suchergebnisse zu liefern. Constructor differenziert sich durch seinen Fokus auf Umsatzoptimierung statt reiner Relevanz – die Algorithmen optimieren auf E-Commerce-KPIs wie Conversion Rate und Umsatz pro Suchanfrage.
Constructor wird von Enterprise-Kunden wie Sephora, Petco, Birkenstock, Tommy John und Walmart-Marken (Jet.com, Bonobos) eingesetzt. Das Unternehmen hat über 85 Mio. $ an Finanzierung erhalten und wurde im Gartner MQ for Search & Product Discovery 2025 als Leader ausgezeichnet.

Empathy.co ist eine in Spanien (Gijón, 2012) gegründete Search und Discovery-Plattform für den E-Commerce, die sich von anderen Lösungen durch einen datenschutzorientierten, cookie-freien Ansatz auszeichnet. Die Suche wird von großen Einzelhändlern wie Inditex (Muttergesellschaft von Zara), Carrefour und Kroger genutzt. Empathy.co bietet sowohl ein SaaS-Modell als auch selbstverwaltete Komponenten (SmC) an. Das bedeutet, dass Unternehmen die Suche und alle Empathy Technologien innerhalb ihrer eigenen Cloud-Infrastruktur betreiben können. Empathy betreibt sogar KI-Server auf seiner eigenen Hardware vor Ort in der Zentrale in Spanien. Das Unternehmen ist in Privatbesitz und hat keine externen Investoren. Es beschäftigt rund 200 Mitarbeiter, die meisten in der Entwicklung und bedient über 700 Marken.

Zielgruppen
EnterpriseB2C
EnterpriseB2CB2B
Kundensegmente
B2C
B2BB2C
Referenzen
Branchen
Lebensmittel & GetränkeMode & BekleidungWohnen & EinrichtenBeauty & KosmetikWarenhaus & Vollsortiment
Elektronik & TechnikLebensmittel & GetränkeMode & BekleidungBeauty & Kosmetik
Regionen
DACHUSA
EUUSADACH
APIs
RESTSDKs
RESTSDKs
Hosting-Regionen
APACEUUS
APACEUUSDE
Preisklasse€€€€€€
Preismodell

• Auf Anfrage

• Nutzungsbasiert

Recherchiert am9.3.2026-
vonSebastian RussSebastian Russ
Zuletzt bewertet9.4.20267.7.2026
vonSebastian RussSebastian Russ
Highlights aus Anbietersicht
  • Umsatzoptimierung: Die Engine lernt, welche Produkte tatsächlich konvertieren und pusht diese höher, auch wenn sie etwas weniger textliche Relevanz haben.
  • Clickstream-basiertes Lernen: Verlässt sich stark auf Verhaltensdaten (Klicks, Warenkörbe), um ihre Modelle in Echtzeit zu trainieren.
  • Assistant (GenAI): Startete "Constructor Assistant", einen konversationellen Shopping-Agenten, der LLMs nutzt, um Nutzer zu führen (z.B. "Finde mir ein glutenfreies Rezept für das Abendessen").
  • Attribute Enrichment: Scannt Produktkataloge automatisch, um fehlende Daten und Tags (Auto-Klassifizierung) mittels KI zu verbessern.
  • Personalisierte Collections: Ermöglicht einfach und schnell Landingpages für spezifische Nutzerinteressen zu erstellen.
  • Selbstverwaltete Komponenten (SmC): Kunden können die Microservices von Empathy in ihrer eigenen Cloud verwalten und erhalten so vollständige Datenhoheit und Kontrolle über die Infrastruktur. Als Unternehmen ist man auch Eigentümer des Codes. Dies ist ein starkes Alleinstellungsmerkmal gegenüber anderen SaaS Lösungen.
  • Privacy-First: Privacy-First-Architektur ohne Cookies: Empathy verwendet keine Tracking-Cookies, Daten von Drittanbietern oder Nutzerprofile für die Personalisierung. Die Personalisierung basiert auf dem Verhalten während der Sitzung und Zero-Party-Daten. Dies ist ein echtes Alleinstellungsmerkmal. So wird die Einhaltung der DSGVO/CCPA auch ohne Cookie-Einwilligungsbanner gewährleistet.
  • Playboard: Ein Merchandising- und Analysetool mit Fokus auf Erklärbarkeit (Suchergebnisse und Rankings analysieren). Es wurde entwickelt, um Merchandisern zu zeigen, warum Ergebnisse zustande kommen und wie sie geranked werden. Die Analysen gehen über die üblichen Grafiken und Tabellen hinaus.
  • Private und erklärbare KI: Bietet Transparenz darüber, warum Ergebnisse auf eine bestimmte Weise gerankt wurden, und vermeidet „Black-Box”-Algorithmen. Sie bieten KI-Dienste wie LLMs für Conversational Search auf ihrer eigenen Hardware an.
  • Kontextuelle Semantik: Versteht die Absicht einer Suchanfrage auf der Grundlage der Katalogstruktur und des aktuellen Sitzungskontexts und nicht auf der Grundlage umfangreicher Nutzerprofile.
Verfügbarkeit
SaaS
SaaSOn-premisesManaged Service
Integrationen
ShopifyBigCommerceSalesforce Commerce CloudcommercetoolsAkeneoReactVue Storefront
Self-managed Components (SmC)Interface X ComponentsVue

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