Dein Shop verliert Kunden.Frontic hält sie.
Es tropft an jeder Ecke.
Die Hälfte aller Suchen endet im Nichts — dein Katalog kennt die Wörter deiner Kunden nicht.
Die Attribute, mit denen Kunden suchen, fehlen im Katalog. Du pflegst die anderen.
Kunden wollen beraten werden — wie im Laden. Stattdessen klicken sie sich durch Filter.
Auf jeder Produktseite dieselben vier Cross-Selling-Produkte — seit 2023, ohne Update.
Kommen seit Jahren in deinen Shop — und werden bei jedem Besuch wieder zu Fremden.
Deine Kunden shoppen heute mit KI-Assistenten — und für die existiert dein Shop nicht.
Jedes Leck für sich klein. Zusammen wird das teuer — der Preis von Standard.
Frontic gibt deinem Shop ein Gehirn — und deinem Team ein Team.
Das Gehirn liest, was Kunden suchen. Lernt mit jedem Kauf. Bringt das richtige Produkt zur richtigen Person.
Die Agenten schreiben den Code, tunen die Engine — diese Woche. Nicht nächsten Sprint, nicht nächstes Quartal.
Die Oberfläche, mit der deine Kunden interagieren — Storefront, Chat-Interfaces, Protokolle für Agenten.
Storefront
Shopping-Berater
Wo aus Erkenntnissen Umsatz wird — als fertiger Code, nicht als Backlog-Ticket.
User Experience
3 aktivRace-Spec-Drawer auf PDP
+8 % PDP → Warenkorb
Mobile Größen-Finder für Boots
−22 % größenbedingte Retouren
Boot-Größe in URL persistieren
+4 % Session-Kontinuität
Merchandising
5 aktivPowder-Forecast-Hero
+7 % Home-CVR an Sturm-Wochen
Synonym-Set — Alpin + Freeride
−38 % Null-Treffer
Lager-Boost für Race-Kit
+9 % Race-Line-CVR
Disziplin-Tag-Boost
+4 % Filter-Nutzung
Vorsaison-Clearance-Karussell
+24 Tsd. € Recovery / Mo
Kampagnen
4 aktivRace-Season-Ramp
+15 % Race-Line-Umsatz
Touring-Intro-Serie
+22 Tsd. € attribuiert
Powder-Week-Kapsel
+68 Tsd. € Pipeline
Frühlings-Après-Edit
+95 Tsd. € Prognose
Ergebnisse statt Tickets
Beschreib das Ziel. Oder nimm eine Hypothese, die die Agenten schon vorbereitet haben. Sie lesen deine Daten, schreiben den Code, schicken ihn als Vorschau raus — dein Team sieht direkt, was die Zahl bewegt, und shippt. Ohne Stau im Dev-Team.
Sicher testen, schnell shippen
Jede Änderung läuft in einer isolierten, git-basierten Vorschau mit echten Daten und APIs. Coding-Agenten lesen, ändern und führen Code aus — teil die Vorschau mit deinem Team, prüf sie, dann öffne einen Pull Request zur Freigabe.
Vertrauen bei jeder Änderung
Die Agenten arbeiten mit klaren Berechtigungen — Kundendaten landen nie im Chat. Jede Backend-Änderung startet als Draft, den dein Team prüft und mergt. Jeder Token, jeder Cent — transparent abgerechnet, ohne Blackbox.
Boost
EngineDie Kraft fürs Merchandising
Die KI-Merchandising-Schicht über deinem Katalog. Discovery, die Absicht liest, Recommendations, die aus jedem Kauf lernen, Personalisierung, die Stammkunden kennt. Regeln zum Pinnen, Ausblenden und zeitlichen Steuern. Bild- und Dialog-Shopping für das, was Kunden als Nächstes fragen.
- Semantic Discovery + Natural Language Discovery — tippfehlertolerant, versteht Intent, mehrsprachig
- Recommendations: zusammen angesehen, zusammen gekauft, Complete-the-Look — pro Kunde neu sortiert
- Personalisierung: Kohorten (Gruppen, die du definierst) + verhaltensbasiert (lernt pro Kunde)
- Merchandising-Regeln: anpinnen, ausblenden, pushen — zeitlich begrenzt, pro Kampagne, pro Kohorte
- Bild-Intelligenz: Kunden finden per Foto — du lernst, welche Aufnahmen verkaufen
- Dialog-Berater: wie dein bester Verkäufer im Laden, immer da. Fragt das Richtige nach und landet bei einer Empfehlung, die wirklich kauft. Mehrstufig, mehrsprachig, kennt deine Stammkunden.
- Laufend besser — Agenten lesen Shopper-Verhalten, schlagen neue Experimente vor, dein Team gibt frei
Build
BackendDas Fundament, auf dem du baust
Ein typisierter, semantischer Katalog über deinem bestehenden Stack — bereinigt, angereichert und embedded, sobald Daten reinkommen. APIs im Komponentenformat, die deinem Shopping-Erlebnis folgen — Blocks, Listings, Pages, Trees. Protokoll-Oberflächen — MCP, UCP, ACP — öffnen dieselben Primitive für KI-Shopping-Agenten, wo immer sie fragen.
- Konnektoren: Shopware, commercetools, Shopify, Akeneo, Contentful, Storyblok — dazu 100+ Services über n8n oder direkt über die Ingest-API für alles andere
- Data Storage: typisiert, semantisch, region-, scope- und locale-bewusst — mit nativem Produkt- + Varianten-Modell und Commerce-Composites
- Value Composer: Transformationen auf Feldebene — statisch, gemappt, berechnet, KI-generiert
- API-Builder-Primitive — ein Block pro UI-Komponente, ein Listing pro Collection, eine Page pro Route, ein Tree pro Menü
- Protokoll-Oberflächen: MCP — dazu UCP (Google) und ACP (OpenAI) als Commerce-Wrapper über deinen APIs. Macht aus deinem Katalog eine Oberfläche, die jeder KI-Shopping-Agent abfragen kann.
- Releases: vollständiger Lifecycle mit gemeinsamer Working-Copy — Draft auf develop, Vorschau für kommende API-Versionen, Release auf public, Rollback für jede Änderung
Discovery
Such, was dein Kunde meint — nicht nur, was er tippt.
Dein Kunde tippt „was Warmes für einen Powder-Tag“. Im Katalog heißt kein Produkt so. Bei den meisten Shops läuft er gegen die Null-Treffer-Wand — und du hast den Besuch über CAC längst bezahlt.
Frontic liest die Absicht. „Was Warmes für einen Powder-Tag“ zeigt 3-Lagen-Shells, Insulation-Pants, Goggles mit Mirror-Lens. „Was fürs Tor-Training“ zeigt Race-Jackets, Carbon-Poles, Race-Stock-Skis. Long-Tail-Suchen werden zu Käufen mit klarer Absicht — statt Sackgasse.
Sagt dein Kunde „Herren-Race-Jacket unter 1.000 €, auf Lager“, zerlegt Frontic den Satz selbst. Filtern, sortieren, suchen — alles in einer Zeile. Mehrsprachig inklusive: dieselbe Suche auf Englisch landet beim selben Race-Jacket.
Die hier steuern die Vorschau — nur für dich als Betrachter. Ein Kunde sieht sie nie.
Probier eine Suche
Such-Engine
Was Frontic rausliest
tipp eine Suche ein, um die erkannte Absicht zu sehen
Shopping-Berater
Beratung wie auf der Fläche — dein bester Verkäufer, rund um die Uhr.
Manche Kunden wissen genau, was sie wollen, und tippen es ein. Die meisten nicht. Denen gibt Frontic ein Gespräch statt ein Suchfeld.
Ein Kunde schreibt „Ich suche was für meine Partnerin — sie fährt Slalom.“ Dein Shop fragt das Richtige nach, engt die Auswahl ein und landet bei einer Empfehlung, die wirklich kauft. Wie ein guter Berater im Lift-Café — schläft nie, spricht jede Sprache, kennt deine Stammkunden.
Spiel es durch — antworte so, wie ein Kunde antworten würde:
Gerne. Welches Skifahren?
Was der Berater weiß
Noch nichts — antworte, dann grenzen wir ein.
Empfehlungen & Personalisierung
Empfehlungen, die aus deinen Kunden lernen. Personalisierung, die sie wiedererkennt.
Recommendations bringen im E-Commerce den höchsten ROI pro Fläche. Die meisten Marken zahlen dafür 30–200 Tsd. € im Jahr an einen Anbieter — oder lassen es ganz. Frontic hat sie nativ drin — und tunt sie auf das, was dein Geschäft wirklich will. „Lager-Artikel zuerst zeigen.“ Erledigt. „Cross-Selling aus dieser Kategorie.“ Erledigt.
Gleicher Shop, gleiche Suche, anderer Kunde → andere Ergebnisse. Der Erstbesucher im Budget-Bereich sieht günstig. Der Stammkunde, der sonst Premium kauft, sieht die Premium-Linie. Dein Shop empfängt nicht länger jeden wie einen Fremden.
Wechsel den Kunden — sieh, wie dieselbe Suche neu sortiert:
Die hier steuern die Vorschau — nur für dich als Betrachter. Ein Kunde sieht sie nie.
Wer kauft ein
Gleicher Shop, gleiche Suche — die Ergebnisse sortieren pro Kunde um. Dem Wochenend-Skifahrer wird kein Race-Ski für 1.500 € vorgesetzt; der Racer sieht nicht zuerst das Einsteigerset.
Bild-Intelligenz
Deine Fotos werden messbar — nicht mehr Bauchgefühl.
Die meisten Marken geben für Fotografie mehr aus als für den Kundensupport — und haben null Daten dazu, was wirklich verkauft. Frontic liest jedes Produktbild, das online geht: Modelfoto oder Flatlay, Lifestyle oder Studio, Sättigung, Komposition. Und legt das neben deine Kaufzahlen.
Die Muster, an denen dein Team seit Jahren rumrät, holt Frontic raus. Aus dem Foto-Budget wird ein Hebel, an dem du drehen kannst.
Und Kunden entdecken visuell. Instagram-Screenshot hochladen. Auf jeder Produktseite „mehr davon“ tippen. Frontic zeigt, was passt — auch wenn dein Katalog die Worte nie kannte.
Visuelle Suche — klick ein Inspirationsbild oder lad eins hoch:
Visuelle SucheVortex Race Jacket — Women'sDie hier steuern die Vorschau — nur für dich als Betrachter. Ein Kunde sieht sie nie.
Inspirationsbild
Frontic matcht über Silhouette und Kategorie — nicht über den Produktnamen.
Bilder als Daten — welche Aufnahme verkauft?
APEX Vortex Race Jacket — Damen — welches Foto konvertiert besser?
Demo-Daten — zur Veranschaulichung, nicht die Zahlen einer echten Marke.
KI-Shopping-Oberfläche
Deine Kunden lassen die KI einkaufen. Sorg dafür, dass dein Shop dabei ist.
Während du das liest, fragt irgendwo jemand ChatGPT nach einer 3-Lagen-Shell für die Dolomiten. Lässt Gemini Race-Skis nach Größe vergleichen. Bittet Google AI Mode um beheizte Boots unter 1.000 €.
Drei KI-Oberflächen. Drei Protokolle — ACP von OpenAI, UCP von Google, MCP von Anthropic. Die meisten Shops sprechen keins davon. Frontic spricht alle drei. Dein Katalog taucht da auf, wo die KI deiner Kunden gerade fragt.
Wer 2026 Protokollpräsenz hat, holt sich den KI-Traffic — bevor der Wettbewerb das Integrationsprojekt überhaupt angefangen hat.
So sieht dein Katalog durch die Brille jedes Agenten aus:
Die KI eines Kunden fragt: “warm jacket for a powder day”
Dein Storefront
Was der Agent zurückbekommt
MCP · Anthropic · Linux Foundation
…Intelligenz-Ebene
Dein Shop lernt. Dein Katalog vervollständigt sich. Beide werden Woche für Woche klüger.
Jede Suche, jeder Klick, jeder Kauf läuft als First-Party-Event durch Frontic. Die Top-Suchen ohne Treffer landen jede Woche auf deinem Tisch. PDPs mit der höchsten Absprungrate werden markiert, bevor du fragst. Nichts davon verlässt deinen Account — es treibt die Frontic-Intelligenz für deinen Shop an, für keinen anderen.
Die meisten Kataloge verlieren Käufe an drei Stellen: fehlende Attribute, uneinheitliche Beschreibungen, halbfertige SEO-Metas. Frontic liest jedes Produkt, sobald es ankommt — Text, Bilder, Quell-Feed — und füllt die Lücken, die dich beim Ranking und beim Vertrauen kosten.
Dazu liest Frontic deine Produktseiten, Bewertungen und Support-Tickets und schreibt die FAQs, die deine Kunden wirklich brauchen — an der richtigen Stelle, im passenden Ton.
Sieh zu, wie eine chaotische SKU sich selbst vervollständigt:
Eine chaotische SKU — frisch aus dem Quell-Feed.
rce jkt herren ROT v2
fehlt
fehlt
fehlt
fehlt
fehlt
—
Deine Source of Truth bleibt in Ruhe — die Anreicherung landet als zusätzliche Felder in der Frontic-Schicht. Neue SKUs werden angereichert, sobald sie ankommen.
Kontinuierliches Experimentieren
Jede Woche ein Experiment. Du siehst die Gewinne, nicht die Arbeit.
Die meisten Marken testen einmal pro Quartal — wenn überhaupt. Die Rechnung dahinter — Analystenzeit, Devzeit, statistische Konfidenz — killt jeden Takt.
Frontic schickt jede Woche Experimente raus. Neues Ranking, neues Recommendation-Modell, neues Such-Tuning, neue Texte. Jedes läuft gegen deine echten Kaufzahlen. Gewinner werden ausgerollt, Verlierer zurückgerollt. Du siehst, was wirkt. Die Arbeit dahinter nicht.
Spiel ein Quartal durch:
12 Wochen Experimente mit Buddy
+0,0%kumuliert · 0 Gewinner ausgerollt
Gleiche SaaS wie der Wettbewerber = gleicher Shop. Dein Vorsprung steckt in dem, was du obendrauf baust.
Der Code gehört dir.
Frontic schreibt echten Code in dein Repo. Frontnow und VisionAI liefern Widgets, die du nicht forken kannst.
Der Datenpfad gehört dir.
Hängt PostHog, GA4 oder Plausible über die Studio Registry ein. Deine Daten bleiben in deinem Account.
Deine Source of Truth bleibt in Ruhe.
Frontic liest deinen Katalog. Frontic schreibt nie zurück. Dein Shopify bleibt heilig.
Dein Storefront ist MCP-first.
Jede Frontic-Funktion liegt für Agenten offen — die Tools deines Teams, die KI deiner Kunden, was als Nächstes kommt.
Protokoll-neutral.
MCP heute. UCP und ACP, sobald das Ökosystem reif ist. Welche KI-Oberfläche auch das Rennen macht — du bist dabei.
| Frontic | Übliche SaaS | |
|---|---|---|
| Der Code gehört dir (forkbare Repos) | ✓ | — |
| Dein Datenpfad — dein Analytics-Account | ✓ | — |
| Ursprungskatalog bleibt in Ruhe | ✓ | — |
| Per MCP offen — agent-aufrufbar | ✓ | — |
| UCP-ready | ✓ | — |
| ACP-ready | ✓ | — |
| Kosten transparent bis auf den Token | ✓ | — |
| Semantic Search + Recommendations | ✓ | ✓ |
Kosten transparent, keine Blackbox
Die meisten KI-Commerce-Plattformen verstecken die Infrastrukturkosten in einer Pauschale — und überraschen dich beim Skalieren. Frontic zeigt dir auf den Cent, was die KI kostet. Jeder Token, jeder Cent, jede Anfrage — live sichtbar. Nur Tokens, nur Cents — keine Pakete, keine Credits.
Und wenn das irgendwann nicht mehr passt?
Was, wenn der Anbieter dichtmacht? Wenn das Pricing kippt? Wenn du gehen willst? Antwort ist immer dieselbe: Dein Code gehört dir, deine Daten gehören dir, dein Storefront läuft auf deinem Stack. Frontic ist ein Hebel, keine Leine.
Loslegen
Frontic auf deinem Katalog ansehen.
Google AI Mode und ChatGPT schicken Kunden schon heute zu Marken, die Commerce-Protokolle sprechen. Wer 2026 da ist, holt sich den KI-Traffic — bevor das Weihnachtsgeschäft den Rest zwingt nachzuziehen.
30 Minuten, einmal durch. Wir hängen eine Sandbox an deine echten Shopify-Daten — nur lesend, ohne Änderungen. Du siehst Semantic Discovery, Recommendations und den KI-Shopping-Endpunkt live auf deinen Produkten. Danach entscheidest du, ob wir weiterreden.
- Was du siehst: Semantic Discovery auf deinem echten Katalog. Recommendation-Strategien auf deinen PDPs. Die exakte MCP- / UCP- / ACP-Antwort, die ein KI-Shopper bekommt.
- Was du nicht siehst: Keine Pitch-Deck-Show. Keinen Sales-Druck. Keine einzige Änderung an deinen Shopify-Daten.
- Mit wem du sprichst: Mit einem der Frontic-Gründer. Kein SDR, kein AE. Kurz, ehrlich — endet mit einem klaren nächsten Schritt oder einem „nein, passt nicht.“
Noch nicht bereit für ein Gespräch?
Bleib im Loop — was wir shippen, sobald wir es shippen. Kein Rauschen.