KUNDENGESCHICHTEDie Verbesserung der Online-Suche, um die digitale Produktentdeckung zu verändern.

Mit 100 Millionen Website-Besuchen pro Jahr auf seinen 4 E-Commerce-Websites benötigte Crate & Barrel eine Suchlösung, die seinem Ruf für hervorragende Leistungen gerecht wird.

„Wir haben eine höhere Konversionsrate festgestellt. Die Anzahl der hinzugefügten Warenkörbe und der Bestellwert sind gestiegen, da wir unseren Kunden immer mehr relevante Artikel anbieten.“

– Aaron Veit, Direktor für digitales Produktmanagement, Crate & Barrel

Die Suche nach einer besseren kommerziellen Suche

Crate & Barrel ist bekannt für seine hochwertigen Einrichtungsgegenstände, die in anpassbaren Farben angeboten werden und in jeden Raum passen. Mit Produkten, die von Sofas bis zu Waffeleisen, von Esstischen für den Außenbereich bis zu Christbaumschmuck reichen, verwaltet das Einzelhandelsunternehmen Tausende von Artikeln in seinen 100 Filialen und 4 E-Commerce-Websites. Jedes Jahr besuchen mehr als 22 Millionen Kunden die Geschäfte von Crate & Barrel und 100 Millionen die Website auf der Suche nach genau den richtigen Artikeln zur Vervollständigung ihres Wohndesigns.

Das Unternehmen stand jedoch vor einer großen Herausforderung: Die Suchmaschine auf seiner Website machte die Produktsuche nicht einfach und intuitiv. Die Suchanfragen der Kunden ergaben oft irrelevante oder gar keine Ergebnisse, selbst wenn Crate & Barrel genau das hatte, wonach die Kunden suchten.

Nehmen Sie zum Beispiel einen Kunden, der nach einer „Magnettafel“ für die Renovierung seines Heimbüros sucht. Obwohl das Produkt auf Lager war, konnte die Suche die Käufer nicht mit den richtigen Artikeln verbinden:

Herausforderungen im Merchandising

Das Problem ging über das Kundenerlebnis hinaus. Für das Merchandising-Team bedeutete die Verwaltung von Suchergebnissen für Tausende von Produkten aus verschiedenen Kategorien eine erhebliche Arbeitsbelastung.

„Es ist eine echte Herausforderung für das Händlerteam, das Merchandising aufrechtzuerhalten, da es so granular ist und die Suchbegriffe manuell aktualisiert werden müssen. Wir haben Produktkategorien sowohl für den Innen- als auch für den Außenbereich – alle Aspekte des Wohnens – so dass es für unser Merchandising-Team eine echte Belastung ist, ständig Aktualisierungen, Erweiterungen und Verbesserungen der Suchergebnisse vorzunehmen.“ – Aaron Veit, Leiter des digitalen Produktmanagements, Crate & Barrel

Als die Anzahl der Artikel immer größer wurde, erkannte Crate & Barrel, dass maschinelles Lernen die nötige Unterstützung bieten könnte, um sowohl das Kundenerlebnis als auch die Effizienz des Merchandising zu verbessern. Die bestehende Suchplattform verfügte jedoch nur über begrenzte ML-Funktionen, bot keine Personalisierungsoptionen und es fehlten Merchandising-Tools, die dem Team eine effektivere Arbeit ermöglichen würden.

Finden Sie die richtige Lösung

Um die E-Commerce-Suche so zu verbessern, dass sie dem hohen Serviceniveau entspricht, für das Crate & Barrel bekannt ist, ging das Digital Product Team eine Partnerschaft mit Lucidworks ein. Das Team war überzeugt, dass die Commerce-Lösung von Lucidworks mit ihren fortschrittlichen ML-Funktionen, Personalisierungsfunktionen und dem Predictive Merchandiser-Tool perfekt zu den Zielen des Unternehmens passte.

Die Lösung wird in der Google Cloud gehostet und nutzt die Google Kubernetes Engine (GKE), um die Suchmaschine in großem Umfang durch containerisierte Implementierungen zu verwalten. Dies ermöglicht eine schnelle Entwicklung, Prüfung und Freigabe neuer Funktionen. Die Zugänglichkeit, die Stabilität und die starke Sicherheitsgrundlage von Google Cloud waren für Crate & Barrel von höchster Priorität.

Ausgleich zwischen maschinellem Lernen und menschlichem Fachwissen

Während das maschinelle Lernen viele Aspekte der Suchoptimierung übernehmen kann, hat Crate & Barrel verstanden, wie wichtig menschliches Fachwissen im Merchandising weiterhin ist. Wie Peter Curran, ehemaliger General Manager of Digital Commerce bei Lucidworks, es treffend formulierte: „Ich würde mich nicht in ein selbstfahrendes Auto setzen, das nicht auch ein Lenkrad und Bremsen hat.“

Merchandiser stellen sicher, dass maschinelles Lernen nicht nur intelligente, sondern auch die richtigen Entscheidungen trifft. ML kann zwar Synonyme hinzufügen, um Suchanfragen effektiver zu gestalten oder Suchergebnisse auf der Grundlage von Kundensignalen zu organisieren, aber es gibt Zeiten, in denen menschliches Urteilsvermögen unerlässlich ist:

• Saisonale Artikel müssen in der entsprechenden Zeit des Jahres angekurbelt werden
• Neue Kollektionen erfordern eine prominente Positionierung, um den frischen Bestand zu präsentieren
• Spezialisierte Suchbegriffe, die von Innenarchitekten verwendet werden, müssen richtig behandelt werden

Die Geschichte von Crate & Barrel als Trendsetter im Einzelhandel – das Unternehmen hat die Vignettenauslage erfunden, bei der die Produkte so angeordnet werden, wie sie auch in den eigenen vier Wänden stehen könnten – unterstreicht die Bedeutung bewusster, kreativer Entscheidungen in der Kundenreise.

Schnelle Implementierung, sofortige Ergebnisse

Crate & Barrel hat sich einen ehrgeizigen Zeitplan gesetzt und wollte die neue Suchlösung auf seiner Website in nur drei Monaten implementieren. Dank sorgfältiger Planung, angemessener Ressourcenzuweisung und regelmäßiger Rücksprache mit Lucidworks konnte das Team dieses ehrgeizige Ziel erreichen.

Am Tag der Markteinführung, als beide Teams voll engagiert waren, wurden Probleme sofort angegangen, was zu einem reibungslosen Übergang führte. Die Wirkung war unmittelbar.

Erinnern Sie sich an die Magnettafel? Der ehemals frustrierte Käufer erhält nun bei der Suche nach demselben Begriff äußerst relevante Ergebnisse. Auch die Suche nach speziellen Begriffen wie „Bouclé“ (ein Stoff, der aus Schlingengarn gewebt wird) liefert jetzt genau passende Produkte und nicht mehr unverwandte Artikel wie Samtmöbel.

Neue Funktionen zur Verbesserung der Customer Journey

Mit der Implementierung wurden mehrere wichtige Verbesserungen an der Website-Suche von Crate & Barrel vorgenommen:

• Die Verarbeitung von Kundensignalen durch maschinelles Lernen ermöglicht es der Website, relevante Produkte vorzuschlagen, die sich an wechselnde Trends und das Kundenverhalten anpassen.
• Typeahead-Empfehlungen schlagen bestimmte Produkte vor, so dass Käufer ihre Artikel schneller in den Warenkorb legen können.
• Abfrageempfehlungen schlagen ähnliche Suchbegriffe vor, die zu verschiedenen Produktkollektionen führen könnten, was die Entdeckung erleichtert.
• Eine zuverlässige Grundlage, die auf der stabilen, sicheren Infrastruktur von Google Cloud aufbaut

Messbare Auswirkungen auf das Geschäft

Seit der Implementierung von Lucidworks auf Google Cloud hat Crate & Barrel deutliche Verbesserungen bei den wichtigsten Leistungsindikatoren festgestellt.

„Wir haben eine höhere Konversionsrate festgestellt. Die Anzahl der hinzugefügten Warenkörbe und der Bestellwert sind gestiegen, da wir unseren Kunden weiterhin relevante Artikel anbieten können.“ – Aaron Veit, Leiter des digitalen Produktmanagements, Crate & Barrel

Für die Zukunft plant Crate & Barrel, seine Omnichannel-Einkaufsfunktionen mit Hilfe der E-Commerce-Funktionen von Lucidworks zu erweitern. Dies ist besonders wichtig bei Unsicherheiten in der Lieferkette, da es dem Unternehmen ermöglicht, den Kunden in Echtzeit Informationen über die Verfügbarkeit der Bestände zu geben – sei es für den Online-Kauf, die Abholung im Laden oder die Lieferung.

Durch die Zusammenarbeit mit Lucidworks und Google Cloud ist es Crate & Barrel gelungen, die Such- und Entdeckungsreise seiner Kunden wieder angenehm zu gestalten und die Lösung in nur drei Monaten zu implementieren. Das verbesserte Sucherlebnis spiegelt nun die hochwertige, kuratierte Erfahrung wider, die Crate & Barrel seit Jahrzehnten zu einem vertrauenswürdigen Namen für Einrichtungsgegenstände gemacht hat.

Durch fortschrittliches maschinelles Lernen und intelligente Merchandising-Tools hat Crate & Barrel seine Online-Suche von einem Frustrationspunkt in einen Konversionsfaktor verwandelt und damit bewiesen, dass im digitalen Einzelhandel der Weg zum Kauf mit entdeckbaren Produkten beginnt.