#4 Mastering E-Commerce Search

Algolia und Coveo: KI-Suchlösungen im E-Commerce

Deep Dive & Interview mit MANOR

In unserem vorherigen Deep Dive haben wir ausführliche Einblicke in die SAP Commerce Cloud Solr Suchlösung gegeben – eine Open-Source-Lösung. In diesem Deep Dive unserer Serie „Mastering E-Commerce Search“ finden sie zwei Bestandteile:

Im ersten Teil stellen wir die zurzeit fortschrittlichsten KI-Suchlösungen Algolia und Coveo vor, die durch Ihre KI-Funktionen Ihrem E-Commerce den entscheidenden Kick geben können. 

Im zweiten Teil erfahren Sie in unserem Kundeninterview mit MANOR wie die größte Warenhausgruppe der Schweiz Ihre E-Commerce-Suche mit Algolia boostet.  

Eins schonmal vorab: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird einer der entscheidenden Umsatztreiber im E-Commerce von morgen sein. 

 

Dieser Deep Dive richtet sich an alle E-Commercler, die derzeit eine spezialisierte Suchlösung evaluieren. Egal ob sie eine „out-of-the-box“ Lösung ersetzen wollen oder neu starten. Dieser Artikel evaluiert die Top-Suchlösungen Algolia und Coveo, die mit Ihren KI-Funktionalitäten die Spitze der „Evolution Pyramid of E-Commerce Search“ (Artikel #2) abdecken. 
Dieser Deep Dive richtet sich an alle E-Commercler, die derzeit eine spezialisierte Suchlösung evaluieren. Egal ob sie eine „out-of-the-box“ Lösung ersetzen wollen oder neu starten. Dieser Artikel evaluiert die Top-Suchlösungen Algolia und Coveo, die mit Ihren KI-Funktionalitäten die Spitze der „Evolution Pyramid of E-Commerce Search“ (Artikel #2) abdecken. 

Merkmale einer KI-Suche für den E-Commerce

Im E-Commerce spricht man bei Suchlösungen oft von Search & Navigation, Search & Recommendations, Search & Merchandising oder Search & Discovery. Die Funktionen reichen von der grundlegenden Volltext-, numerischen und Facettensuche bis hin zu hochpersonalisierten, vorkonfigurierten Modellen, die auf dem Nutzerverhalten basieren.  

Diese Modelle verbessern die Relevanz der Ergebnisse und liefern diese in Echtzeit. Suchergebnisse können Produkte, Angebote oder Inhalte wie Blogs sein. KI- und ML-Modelle sowie Natural Language Processing (NLP) werden hierfür verwendet. (Mehr Details über Suchfunktionen siehe Evolution Pyramid of E-Commerce Search). 

Im Gegensatz zur Open-Source-Lösung Solr in der SAP Commerce Cloud sind KI-Suchlösungen wie Algolia und Coveo proprietär. Das bedeutet, dass der Quellcode nicht frei verfügbar ist und die Technologien von den jeweiligen Unternehmen entwickelt und kontrolliert werden. Dies führt zu einer höheren Sicherheit bei der Datennutzung und hat den Vorteil, dass neue Funktionen über die Hersteller-Updates berücksichtigt werden können.  

Vorteile einer KI-Suche für den E-Commerce 

KI-Suchlösungen bieten eine Reihe von Vorteilen, die sich positiv auf die Benutzererfahrung und den Umsatz von E-Commerce-Systemen auswirken.  

Customer/user

Vorteile für Endkunden 

  • Verbesserte Relevanz: Ihre Kunden finden schneller das, was sie suchen
  • Schnellere Ergebnisse: Ihre Kunden müssen nicht lange auf Ergebnisse warten
  • Personalisierung: Ihre Kunden erhalten relevantere Ergebnisse, die auf ihren individuellen Bedürfnissen basieren
  • In Summe entsteht so eine bessere Customer Experience, der Kunde ist zufriedener
business man

Vorteile für Business-User 

  • Skalierbare Suchlösung: Sie können die Suche erweitern, bei gleicher Leistung
  • Neue Merchandising-Funktionen: Sie können Produkte/Angebote effektiver bewerben
  • KI-gestütztes Semantic Search: Sie können die Suche schneller und einfacher konfigurieren für hochrelevante Content-Ergebnisse
  • Zeitersparnis durch KI: Sie können manuelle Aufgaben automatisieren

Welche Mechanismen machen KI-Suchlösungen besser als traditionelle Suchlösungen 

KI ist im Moment in aller Munde und wird oft und gerne als Differenzierungsfaktor verwendet. Deswegen wollen wir hier etwas tiefer „unter die Motorhaube gucken“. Welche Schlüsselmerkmale und Mechanismen machen KI-Suchen zu Performance-Boostern?: 

  1. Lernfähigkeit: Im Gegensatz zu traditionellen Suchalgorithmen, die statisch sind, können KI-Modelle aus Daten lernen. Mit der Zeit kann eine KI aus den Daten, dem Verhalten der Benutzer und den gegebenen Feedbacks das Verhalten und die Suchergebnisse kontinuierlich verbessern. 
  2. Personalisierung: KI kann Benutzerprofile oder -verhalten analysieren und die Suchergebnisse entsprechend anpassen, um für den einzelnen Benutzer relevantere Inhalte bereitzustellen. 
  3. Semantisches Verständnis: Statt lediglich nach Schlüsselwörtern zu suchen, kann KI den Kontext und die Bedeutung von Wörtern verstehen, um relevantere Suchergebnisse bereitzustellen. 
  4. NLP (Natural Language Processing) ermöglicht es der Suchmaschine, menschliche Sprache in natürlicher Form zu verstehen, wodurch Fragen oder Sätze genauer interpretiert werden können. 
  5. Fehlerkorrektur: KI kann automatisiert Tippfehler oder Rechtschreibfehler erkennen und trotzdem relevante Ergebnisse liefern, indem sie vorhersagt, was der Benutzer tatsächlich gemeint haben könnte. 
  6. Bild- und Spracherkennung: Fortschrittliche KI-Suchlösungen können Inhalte wie Bilder, Videos und Sprachaufzeichnungen durchsuchen und interpretieren. 
  7. Dynamische Filterung und Facettierung: Basierend auf den Benutzeranfragen kann KI dynamische Filter oder Facetten für eine verbesserte Navigation und Feinabstimmung der Suchergebnisse vorschlagen. 
  8. Automatisches Tagging und Klassifizierung: KI kann Inhalte automatisch taggen und kategorisieren, wodurch die Indexierung verbessert und den Benutzern relevantere Suchergebnisse präsentiert werden können. 
  9. Feedback-Schleifen: Durch das Sammeln und Analysieren von Feedback können KI-Modelle ihre Vorhersagen und Empfehlungen ständig verbessern. 
  10. Vorhersage von Benutzerabsichten: KI kann versuchen, die Absicht hinter einer Suchanfrage zu verstehen und dementsprechend Ergebnisse präsentieren, die nicht nur dem genauen Text der Anfrage, sondern auch der beabsichtigten Bedeutung entsprechen. 

KI-Suchlösungen auf einem Blick: Algolia und Coveo Steckbrief

Im Folgenden gehen wir auf die zwei führenden, fortschrittlichen Suchlösungen Algolia und Coveo ein. Mit leistungsstarken APIs können beide Lösungen schnell und nahtlos in Websites und mobile Anwendungen implementiert werden. Beide Lösungen folgen mit etwas unterschiedlichen Ansätzen dem MACH Architektur Prinzip. Dies macht sie zu einer guten Option für Unternehmen, die ihre Suche zukunftssicher, schnell und einfach verbessern möchten. Die richtige Lösung für Sie hängt von den individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens ab. 

Steckbrief_Coveo_Algolia_KI_Suche_E-Commerce_ger_Deep Dive & Interview

Merkmale der KI-Suchlösung Coveo

Coveo_logo

Coveo oder auch “cognitive search” genannt ist eine führende, KI-basierte Lösung von der Suche zu Empfehlungen bis hin zur Personalisierung. Dabei ist Coveo mehr als nur eine Produkt-Suchlösung, da viele Enterprise-Unternehmen auch ihre internen Suchfunktionen mit Coveo boosten und das Besucherverhalten über die ganze Website hinweg analysieren, um relevanten Website-Content schneller darzustellen. So können Mitarbeiter als auch Partner oder Fachkunden relevante Inhalte wie Dokumente, Videos und Blogs schneller zugreifen. Dadurch setzt sich Coveo als Anbieter für Suchlösungen erheblich ab. Coveo verwendet einen zentralen Suchindex, der auf einem einzelnen Server gehostet wird. Dies kann die Sicherheit und Kontrolle verbessern, kann jedoch auch die Schnelligkeit bzw. Skalierbarkeit einschränken. 

Für wen bietet sich die Suchlösung Coveo an?

  • Ein Unternehmen mit sensiblen Daten, das eine Suchlösung benötigt, um diese Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen 
  • Ein Unternehmen, das eine Suchlösung für seine Wissensdatenbank benötigt, um Mitarbeitern den Zugriff auf Informationen zu erleichtern 
  • Ein Unternehmen, das eine Suchlösung für seine Produktdaten benötigt, um Kunden bei der Suche nach Produkten zu unterstützen

Coveo als Lösung für die SAP Commerce Cloud

Coveo wurde von der SAP als SAP „Endorsed Partner“ für Suchlösungen ausgezeichnet. Durch diese Partnerschaft ergibt sich eine nahtlose Integration in die SAP Commerce Cloud. Allgemein nutzen viele Unternehmen Coveo mit SAP Commerce bei hoher Komplexität (viele Märkte, Sprachen, Regeln etc.) sowie bei großen Katalogen (SKUs) und großen Datenmengen/Datensätzen in verschiedenen Systemen wie ERP, PIM oder andere Inhalte in anderen Systemen. Coveo ist also eine gute Wahl für jedes Unternehmen, das eine integrierte Suche mit anderen Unternehmenssystemen, mit hoher Sicherheit und Kontrolle über diese Daten, benötigt. 

Merkmale der KI-Suchlösung Algolia

algolia_Logo

Algolia  auch “search” und “recommendation” oder kurz “product discovery” genannt, ist ebenfalls eine führende KI-Suchplattform, die unter anderem für ihre blitzschnelle Suchgeschwindigkeit und präzise Suchergebnisse bekannt ist.  Algolia verfolgt ebenfalls den MACH-Ansatz (Microservices, API-first, Cloud-native, Headless).  

Algolia verwendet einen verteilten Suchindex, der auf mehreren Servern gehostet wird. Dies ermöglicht sehr schnelle Antwortzeiten und ermöglicht eine hohe Skalierbarkeit, kann aber die Datensicherheit einschränken. 

Für wen bietet sich die Suchlösung Algolia an? 

  • Unternehmen mit großen Produktkatalogen oder komplexen Suchanfragen 
  • Unternehmen, die eine schnelle und skalierbare Sucherfahrung bieten möchten 
  • Unternehmen, die eine flexible und anpassbare Suchlösung benötigen 

Die Komplexität ist auch hier hoch aber die Datenmengen über verschiedene Systeme hinweg sind überschaubarer. 

Warum die SAP CC Solr mit einer KI-Suche ergänzen?  

Da Solr mit der SAP Commerce Cloud ausgeliefert wird, fallen keine zusätzlichen Kosten an und die Open-Source-Plattform verfügt über integrierte Integrationen für die Interaktion mit dem Solr-Server. Warum also ersetzen? Die Suche mit Apache Solr ist schnell, zuverlässig und hochgradig konfigurierbar, wenn Sie wissen, was Sie tun. Und das ist genau der Punkt. Für Geschäftsanwender ist es ziemlich schwierig, die Leistungsfähigkeit von Solr in einer SAP-Commerce-Umgebung zu nutzen. Der Umgang mit schema.xml-Dateien, die Konfiguration des Suchverhaltens im SAP-Commerce-Backoffice, die Verwaltung von Indizes und die Analyse von Abfrageaufschlüsselungen in der Solr-Serverkonsole können sich für Backend-Entwickler mit technischem Hintergrund, ganz zu schweigen von Marketingfachleuten, bereits als ziemliche Herausforderung erweisen. Das bedeutet nicht, dass Solr schlecht ist, es kann nur schwieriger sein und mehr Entwicklungskapazitäten erfordern, um sein Potenzial (mehr hierzu im Deep Dive zu Solr) auszuschöpfen. 

Im Gegensatz dazu bieten KI-Suchlösungen wie Coveo oder Algolia eine benutzerfreundliche und intuitive Umgebung, in der Entwickler und Geschäftsanwender das Suchverhalten konfigurieren, testen und demonstrieren können. Dies sowie technischer Support und umfangreiche Dokumentation ermöglichen es dem Unternehmen, das gewünschte Sucherlebnis zu entwickeln, ohne von Commerce-Entwicklern abhängig zu sein, die sich wiederum mehr auf die Entwicklung von Funktionen in anderen Bereichen konzentrieren können. Darüber hinaus verfügen die Lösungen wie anfangs aufgeführt über intelligente (KI-) Fähigkeiten und eine Regel-Engine, die Ihre Business-Ziele weiter vorantreiben kann.

Tiefgehende Einblicke in Algolia: Optimierung der E-Commerce-Suche für MANOR  

Für MANOR, die größte Warenhausgruppe der Schweiz, wurde die Auswahl einer KI-Suche unerlässlich, um ihre Suchfunktionen zu erweitern und die CX zu optimieren. Unser Kunde hat Algolia erfolgreich in Ihre SAP Commerce Cloud implementiert. Erfahren Sie, wie die Verwendung dieser KI-Suchlösung MANOR’s E-Commerce-Suche optimiert hat und zu anhaltenden, beeindruckenden Ergebnissen führt.  

Interview: MANOR’s Use-Case zur E-Commerce-Suche 

Unser Kunde MANOR hatte zu Beginn lediglich Solr der SAP Commerce Cloud im Einsatz, bis sie letztes Jahr im Mai, Algolia on Top implementiert haben, um Ihre Suchfunktionen auszubauen und die einhergehende CX zu optimieren.  

Für unseren Deep Dive stand uns Christophe Roueche, On Site Search Specialist, zur Verfügung. Da die Anforderungen an die E-Commerce-Suche immer von dem jeweiligen Geschäftsmodell abhängig sind, starten wir mit einer Einführung zu MANOR’s Business. 

MANOR Frontend Shop/E-Commerce mit KI-Suchlösung Algolia - Interview

Zur MANOR Gruppe, der größten Warenhausgruppe der Schweiz, gehören 59 Manor Warenhäuser, 27 Manor Food Supermärkte und 23 Manora Restaurants. Insgesamt führt Manor über eine Million Artikel von rund 2.800 Lieferanten aus der ganzen Welt davon 700 lokale Produzenten. Der Manor Hauptsitz ist in Basel. Das breite Sortiment umfasst Fremd- und Eigenmarken in Bereichen der Mode, Parfümerie, Spielwaren, Haushaltswaren bis hin zu Supermärkten. Der Onlineshop umfasst 500.000 Artikel aus den Bereichen Fashion, Beauty, Sport, Reise, Uhren, Schmuck, Spielwaren, Multimedia, Heim & Haushalt, Wein, Geschenke und Services. Mehr Infos zu Manor hier: https://www.manor.ch/de/u/facts  

Manor’s Profil zur E-Commerce-Suche: 

Verantwortlich für die E-Commerce Suche und unser Interviewpartner: Christophe Roueche, On Site Search Specialist 

MANOR On Site Search Specialist Algolia

„On-site search is the compass that guides users  

to their desired destination within your digital realm.“ 

E-Commerce-Lösung: SAP Commerce 

Suchlösung: Hybrid, SAP CC Solr + Algolia 

Interview: 

Despina: „Vielen Dank noch einmal, dass Sie sich die Zeit nehmen, meine Fragen zu beantworten!“ 

Christophe Roueche: „Vielen Dank für die Einladung, ich mache das sehr gerne!“ 

Despina: „Zu Beginn: Sie nutzen Algolia für Ihre E-Commerce-Suche. Wie fand der Auswahlprozess für Algolia statt? 

Christophe Roueche: „Genau, wir nutzen beide Elemente von Algolia: Search und Recommendations. Bei der Wahl der Suchmaschine war ich leider nicht dabei. Zu den Hintergründen weiß ich aber, dass wir früher mit einer Full-Service Agentur gearbeitethaben, die alle Suchfunktionen konfiguriert hat. Wir wollten zu einer Suchlösung wechseln, bei der wir z.B. Suchfunktionen bzw. Suchregeln selber konfigurieren oder einstellen können. Diese eigenständige Nutzung war ein Must-have für die Entscheidung der Suchlösung. Wir wollten vor allem die Browsing-Sektion der Website selbst betreuen können, das ist mit Algolia möglich. Durch die Such- und Navigationsfunktionen können wir unsere Kategorien mit Boosting oder Pinning Rules selbst definieren. Wir können z.B. ein Produkt für einen bestimmten Zeitraum nach oben schieben und andere Produkte wiederum verstecken, diese Funktion heißt „Boost and Bury“. Die Benutzerführung ist sehr intuitiv. Produkte können gepinnt oder per Drag & Drop konfiguriert werden, um bestimmte Regeln festzulegen. Wir können in Echtzeit sehen, ob die Regel funktioniert hat oder nicht. In dieser Hinsicht ist Algolia als Tool sehr flexibel.“ 

Despina: „Das hört sich doch nach einer wertvollen Verbesserung an. Inwieweit bekommt Ihr denn Unterstützung von Algolia?“ 

Christophe Roueche: „Seit Tag 1 haben wir bei Algolia einen Success Manager als Kontaktperson. Bi-Weekly diskutieren wir alle Fragen, sowie Business spezifische und technische Herausforderungen. Allgemein gibt es eine ausführliche Algolia Dokumentation und auch das Algolia Support-Center. Für technische Angelegenheiten steht uns weiterhin ein Techniker zur Seite, direkt dediziert zum Manor-Konto.“ 

Despina: „Gibt es intern bei Manor viele Personen, die Algolia nutzen, oder sind Sie der Einzige in der Verantwortung?“ 

Christophe Roueche: „Ich bin der Einzige, der die Verantwortung trägt, aber ich bin nicht der einzige Nutzer des Tools. Wir haben intern unseren Online Category Manager und weitere Assistenten, diese nutzen Algolia auf einer täglichen Basis, um neue Regeln für Manor zu erstellen.“  

Despina: „Wie ist das technische Set-up von Algolia? Werden alle Daten aus Hybris/SAP CC übertragen?“ 

Christophe Roueche: „Ja, wir bekommen alle Attribute und alle Produkte von Hybris (SAP Commerce Cloud), wir haben über 500.000 Records, diese haben alle verschiedene Attribute. Diese organisiert man sinnvoll, um alle Kategorien richtig darzustellen. Für die anschließende Sortierung nutzt man diese Attribute, wie z.B. preiswert, entweder aufsteigend oder absteigend. Grundsätzlich bietet Algolia beeindruckende Möglichkeiten in der Konfiguration, wenn es in den Webshop integriert wird, ist es erst einmal eine leere Hülle mit einer großen Suchmaschine. Es weiß nichts über das Geschäft, das Verhalten der Kunden, die Art und Weise, wie sie nach Produkten suchen. Es dauert sehr lange, bis dann die Suchmaschine richtig konfiguriert ist.“ 

E-Commerce KI-Suche: recommendation rule Algolia

Despina: „Was muss technisch und business-seitig für die Konfiguration von Algolia berücksichtigt werden?“ 

Christophe Roueche: „Die technische Konfiguration des Tools muss ein Algolia-Spezialist durchführen. Bei Manor haben wir ein ganzes Team von Technikern, die das Know-How mitbringen die Suchlösung zu implementieren, integrieren und zu konfigurieren, vomFrontend, Backend bis hin zu den Middle-Layern. Für das Business-Team ist es wichtig, alltäglich sicherzustellen, dass alles richtig konfiguriert ist und das Tool relevante Resultate liefert, um die geplante Conversion-Rate zu erzielen.“ 

Despina: „Wie „läuft Algolia denn zurzeit? Sehen Sie schon Mehrwerte bzw. einen Nutzen im Verhältnis zu den Kosten und Ressourcen, die Ihr aufwendet?“ 

Christophe Roueche: „Ja, wenn die Suchlösung richtig konfiguriert ist. Wir haben aber z.B. das Problem, dass wir zu viel Bot-Traffic haben (interne und externe Bot-Maschinen, die durch Webseiten crawlen und alles verifizieren, von Kategorien bis hin zu Informationen zur Organisation). Die Fakturierung von Algolia insbesondere für die Navigation zählt jeden Search Request. Für dieses Website-Crawlen zahlen wir also auch. Vor dem Go-Live mit dem neuen Web-Auftritt war das nicht im Scope und wir hatten viel zu viel Bots. Nun versuchen wir also Bot-Traffic zu reduzieren denn es überrascht uns, dass wir noch so weit entfernt sind von dem geplanten Traffic. Kostentechnisch haben wir mit Algolia im Voraus einen Pauschal-Betrag definiert, das ist für uns ein Limit, das wir nicht überschreiten wollen. Wir bezahlen also diesen geplanten Betrag für das ganze Jahr und am Ende des Jahres schauen wir, wie viel Search Requestswir genau genutzt haben. Die Differenz müssen wir dann ausgleichen. Im nächsten Jahr müssen wir das Ziel an den Traffic anpassen und erhöhen.“ 

Despina: „Welche Funktionen außer „Boost & Bury“ werden alltäglich von Eurem Business-Team konfiguriert?“ 

Christophe Roueche: „Wir nutzen die Möglichkeit Synonyme kontinuierlich anzupassen, wenn wir sehen, dass ein Wort keine Treffer bringt, fügen wir ein anderes Wort als Synonym dazu. Hier nutzen wir „one-way Synonym“ oder „two-way Synonym“. Es gibt aber auch AI-Synonyme also Synonyme, die Algolia bereits vorschlägt, diese müssen wir dann nur annehmen oder ablehnen. Wir filtern auch die Suchergebnisse entsprechend, wie wir unsere Produkte bzw. Product list page (PLP) darstellen möchten für unsere Kunden. Zum Beispiel möchten wir bei einem Search Query für Beauty Produkte bestimmte Beauty Produkte auf erster, zweiter oder dritter Position anzeigen oder ein Produkt soll gar nicht angezeigt werden. Das nennt sich dann Filtering, Pinning oder Hiding.“ 

E-Commerce Suche Algolia mit KI: twoway_and_oneway_synonym

Despina: „Gibt es denn auch bereits AI-Funktionen von Algolia, die für Manor relevant sind?“ 

Christophe Roueche: „Für unsere PLP ist auch Re-Ranking spannend. Algolia zählt hier, wie oft Produkte geklickt werden, angezeigt werden oder in den Warenkorb hinzugefügt werden. Hierfür werden im Tool selbst Performance Scores abgeleitet und man kann diese Produkte dann je nach Performance nach oben oder nach unten schieben. Das ist sehr gut und clever von Algolia. Zum Beispiel bei Kleidung, Spielzeug oder sogar Bettwäsche, es können durchaus vorab Regeln hinterlegt sein, aber Algolia errechnet den Performance Score jeweils in real-time, denn morgens kann es ganz anders sein als abends oder je nach Saison: Die Produkte, die Top performen werden dann ganz oben platziert“ 

E-Commerce Suchlösung Algolia: solutions-browse-reranking-dashboard-screen

Despina: „Gibt es auch Funktionen von Algolia, die Ihr noch nicht nutzt?“ 

Christophe Roueche: „Algolia investiert viel in neue Funktionen, es gibt z.B. die Personalisierung je nach Kundenverhalten, die wir noch nicht implementiert haben. Beispielsweise hat ein Kunde mehr Affinität zu einer Marke oder einer Kategorie und dementsprechend können Produkte nach oben oder nach unten platziert werden je nach Kundenverhalten in der jeweiligen „Search-Session“. Dafür müssen wir aber erst die technischen Voraussetzungen schaffen.“ 

Despina: „Welche KPIs sind die wichtigsten für Euch, wie werden diese analysiert?“ 

Christophe Roueche: „Die wichtigsten KPIs sind Click-, add-to-cart-, Conversion- und Click-through-Rate genauso wie Share ofUsage, der Anteil der Sessions, in denen die Suchfunktion genutzt wird. Natürlich ist der Umsatz auch wichtig insgesamt und je nach Produkt/Kategorie. Wichtig ist es, diese KPIs auf täglicher oder wöchentlicher Basis zu beobachten und zu steuern z.B. auch Search Exit, also alle die die Suchanfrage abbrechen und den Webshop verlassen. Mit dieser Information prüfen wir dann die Funktionalitäten im Detail, um zu erkennen, wo etwas nicht so läuft, wie wir uns das vorstellen bzw. der Kunde. Es muss also überprüft werden, ob die richtigen Produkte am richtigen Ort dargestellt werden.“  

Despina: „Gibt es ein konkretes Beispiel, dass eine Funktion X die Suche verbessert hat?“ 

Christophe Roueche: „Es läuft momentan ein A/B-Test auf unserem Shop, um verschiedene Sortierungs-Attribute zu testen. Der Test läuft auf der Kategorie „Top Seller“, hier nutzen wir nun ein anderes Attribut. Früher hatten wir ein generisches Attribut „Count ofPurchase“, also wie oft wurde das Produkt gekauft innerhalb der letzten 7 Tage. Hier erhielten wir nur eine Anzahl. Aber da viele günstige Produkte sehr oft gekauft werden, was die Marge beeinflusst, haben wir erkannt, dass wir Revenue/Marge als Attribut setzten müssen. Mit diesem neuen Attribut berechnen wir also wie oft ein Produkt gekauft wird und wie hoch der Verkaufspreis dieses Produktes ist. So können wir Produkte besser vergleichen z.B. ein Produkt, das einmal gekauft wurde, aber 1000 Franken kostet, mit ein paar Socken, die nur 10 Franken kosten. Damit bekommen billige Produkte also nicht mehr den besseren Score, sondern die, die mehr Marge bringen.“ 

Despina: „Gibt es weitere Verbesserungen, die Ihr beobachtet habt, seit der Algolia Implementierung? 

Christophe Roueche: „Seit Anfang Mai letztes Jahr (2022 haben wir mit Algolia angefangen) sieht man bereits einen leichten, aber kontinuierlichen Anstieg des Umsatzes und Verbesserung der Conversion Rate. Es gibt immer Ups and Downs und nach bestimmten Anpassungen sieht man erst nach und nach, wie sich die Ergebnisse entwickeln und natürlich ist und bleibt das Ziel, das Tool weiterhin so gut wie möglich zu betreuen, sodass es immer besser wird. Am Black Friday oder anderen Promo-Tagen zum Beispiel kann die Conversion Rate zwei- oder dreimal so hoch sein wie üblich.“  

Despina: „Wie suchen denn Kunden bei Manor, was sind beispielhafte Search Queries?“ 

Christophe Roueche: „Es gibt natürlich Queries, die am meisten gesucht werden und darunter eben auch diese Top Performer. Diese müssen wir so gut wie möglich pflegen, damit Kunden sie sehen und kaufen. Generell gibt es viele verschiedene Suchverhalten. Es gibt die Leute, die kommen auf den Webshop und wissen bereits vorher was sie brauchen oder sie kommen über Google Shopping und entweder sie konvertieren oder sie gehen. Es gibt aber auch Leute, die sehen das Produkt über Google Shopping und es gefällt nicht und sie suchen weiter. Was wir beobachtet haben, ist, dass die Conversion Rate, für die, die über Google Shopping bereits konkrete Produkte suchen dann auch auf unserem Webshop landen und weitersuchen extrem hoch ist. Wir erklären uns das so, dass die Leute in einer reifen Kaufphase sind, denn wenn sie über Google Shopping kommen, ist die Wahrscheinlichkeit extrem hoch, dass sie konvertieren. Grundsätzlich ist es wirklich wichtig, dass Kunden, die etwas suchen einfach die Suchfunktion nutzen und das finden, was sie brauchen. Das wird mittlerweile durch Suchmaschinen wie Google und Co. vorausgesetzt und erwartet.“ 

Despina: „Was sind die nächsten Schritte für Eure E-Commerce-Suche, evaluieren Sie weitere neue Funktionen?“ 

Christophe Roueche: „Ja, wir werden NeuralSearch 60 Tage lang testen. Das ist ein Tool, das uns zukünftig helfen wird, Search Queries noch besser zu pflegen, noch bessere Resultate zu erzielen und den Workload zu reduzieren. Wir haben monatlich zwischen 250K – 500K unique Search Queries auf manor.ch. Es gibt wie gesagt Top Performer und wir pflegen jeden Tag die meistgesuchten Keywords. Es gibt aber auch 70%, die nur einmal, zweimal oder fünfmal gesucht werden pro Tag, auf die wir bisher keinen Fokus gelegt haben, denn man kann nicht hunderttausend Keywords pflegen und hier wird NeuralSearch sehr behilflich sein. 

 (Anmerkung Codeitlabs: NeuralSearch ist eine neue AI-Funktion von Algolia, diese beinhaltet sowohl eine Vector Suche als auch die bekannte Keyword Suche, die parallel laufen und Suchergebnisse von hoher zu niedriger Relevanz ranken kann. Algolia NeuralSearchverbessert die Genauigkeit sowie die Qualität der Ergebnisse und gleichzeitig werden manuelle Arbeiten und Anpassungen in der Suche automatisch erledigt.)  

Christophe Roueche: „Social Search ist auch ein Thema, auf das ich mich freue, das wird sehr spannend. Aktuell sind zwei Themen in der Pipeline: 1. Die Personalisierung, hier hoffen wir, dass wir diese in den nächsten Monaten implementieren können. 2. Recommendations, wir haben bereits Recommendations für die Product Display Page im Einsatz und bis Ende des Monats können wir dann zusätzlich noch Recommendations für Add to Card darstellen. Prinzipiell sammeln wir alle Daten und Events von Search, um diese für die Recommendations zu nutzen.“ 

 

E-Commerce Suchlösung Algolia: recommendations_select

Despina: „Was ist abschließend Ihr Rat für andere Unternehmen, die gerade eine Suchlösung evaluieren?“ 

Christophe Roueche: „Um eine Suchfunktion zu evaluieren, muss man wissen, ob man die Kapazität hat das Tool selbst zu betreuen. Es kann mehrere Personen in Vollzeit beschäftigen. Unternehmen sollten auch sicherstellen, dass sie einen Traffic mit einem Minimum an Bots haben, das erspart Ihnen unangenehme Überraschungen bei der Abrechnung. Eine tägliche Anpassung und das Erstellen von Regeln, um Ausnahmen zu korrigieren, ist ein Muss, wenn man sich kontinuierlich verbessern will. Grundsätzlich ist die E-Commerce-Suche ein wichtiger Teil des Webshops. Wenn sie gut implementiert ist, generiert sie bis zu 50% mehr Umsatz (je nach Branche). Man darf also die Wichtigkeit eines Such-Tools nicht unterschätzen oder zu wenig Ressourcen hierfür einplanen bzw. geizig sein. Die Leute suchen auf Google, auf sozialen Medien und eben auch direkt im Shop.“ 

Despina: „Super, vielen Dank für Ihre Zeit und die vielen wertvollen Einblicke!“ 

Christophe Roueche: „Sehr gerne.“ 

Zusammenfassung: Was können wir aus dem Interview lernen? Welche Chancen und Herausforderungen hat Manor mit derKI-Suche Algolia?

Chancen:  

  • Die eigene Konfiguration der Suchfunktionen und Suchregeln durch das Business-Team ohne Abhängigkeit von einer Agentur 
  • Durch die Flexibilität des Tools können Regeln in Echt-Zeit kontrolliert und angepasst werden 
  • Dedizierte Kontaktperson und Bi-Weekly Meetings mit Algolia, um alle Business-seitigen und technischen Fragen zu klären,zusätzlich gibt es eine Algolia Dokumentation sowie das Algolia Support Center 
  • Flexible Möglichkeiten Synonyme zu konfigurieren, manuell sowie mit KI-Unterstützung  
  • Die Reihenfolge der Anzeige von Produkten kann definiert und jederzeit angepasst werden. 
  • Algolia berechnet kontinuierlich die “Top-Performer” mit sogenannten Performance Scores und zeigt auf, wie oft Produkte geklickt, angezeigt oder in den Warenkorb hinzugefügt werden etc.  
  • Leichter, aber kontinuierlicher Anstieg des Umsatzes und der Conversion Rate 
  • Manuelle Anpassungen werden durch AI-Funktionen wie Neural Search immer mehr automatisiert 
  • Sämtlich analysierte Daten vom Search-Tool können für Recommendations genutzt werden 

Herausforderungen: 

  • Technisch affine Personen sind essenziell. Wenn möglich ein Algolia-Spezialist, der nötiges Know-How mitbringt, um die Suchlösung richtig zu implementieren, integrieren und zu konfigurieren über alle Schnittstellen hinweg – das heißt Kapazitäten und Ressourcen hierfür müssen eingeplant werden. 
  • Nach der Integration von Algolia in den Webshop ist eine intensive und kontinuierliche Konfiguration nötig, bis die Suchmaschine das Geschäft und das Verhalten der Kunden scannt 
  • Je nach Lizenzmodel/Vertrag führt viel Bot-Traffic auf der Webseite zu höheren Kosten  
  • Die technischen Voraussetzungen müssen geschaffen werden, um jeweilige Search-Sessions auf das Kundenverhalten zu personalisieren 
  • Attribute sollten so definiert werden, dass die Marge/der Umsatz nicht beeinflusst wird 
  • Nach bestimmten Anpassungen dauert es, bis man nach und nach Ergebnisse sieht  
  • Eine kontinuierliche Betreuung des Tools ist notwendig (Je mehr die KI von den Nutzern und den Daten im System lernt und weiter ausgebaut wird, desto weniger Betreuung ist nötig. Natürlich sollte man mit gesundem Menschenverstand beobachten) 

FAZIT: 

In der heutigen Zeit, in der Kunden erwarten, dass ihre Online-Shopping-Erfahrung reibungslos und personalisiert ist, sind KI-Suchtools unverzichtbar geworden. Die Implementierung dieser fortschrittlichen Technologien kann die Wettbewerbsfähigkeit im E-Commerce-Markt stärken. Vor allem Unternehmen, die einen Schritt voraus seien wollen, können mit einer KI-Suche Ihr E-Commerce und die einhergehende CX erheblich ankurbeln. 

Wenn Sie sich über die Lösungen Coveo oder Algolia weiter informieren wollen, stehen wir gerne für ein Gespräch zur Verfügung. Je nach Anwendungsfall besprechen wir welche Lösung für Sie und Ihr Business Sinn macht und wie Sie diese in Ihr E-Commerce-System integrieren können. 

Gespräch vereinbaren

Folgen Sie uns bei unserer Serie MASTERING E-COMMERCE SEARCH, um keine relevanten Infos rund um die Suche im E-Commerce zu verpassen.