Digitaler Erfolg mit Hilfe der Suche
Auf unserer jüngsten Activate in San Francisco trafen sich Experten aus den Bereichen Data Science, Engineering und Business aus den Bereichen digitaler Handel und digitaler Arbeitsplatz, um Erfahrungen auszutauschen, zu fachsimpeln und zu lernen, wie sie ihre Suchinitiativen in ihren eigenen Unternehmen verbessern können.
Will Hayes, CEO von Lucidworks, leitete den Tag ein, indem er die Bedeutung der Suche mit der neuen Nachfrage nach digitalem Erfolg verknüpfte, dem nächsten Schritt nach der digitalen Transformation.
„In den letzten 10-15 Jahren hören wir immer wieder von digitale Transformation – Dinge in Echtzeit oder mobil zu erledigen. Aber wir bauen keine Amazon-ähnlichen Erlebnisse mehr für eine bestimmte Gruppe von Nutzern“, erklärt Hayes. „Wir sind jetzt alle Digital Natives und die Erwartungen sind unglaublich hoch, egal welche Generation wir bedienen.“
„Die Suche hat sich zu einem Paradigma entwickelt, weil es eine natürliche Art ist, Informationen zu finden.“
Um über die digitale Transformation hinaus zum digitalen Erfolg zu gelangen, müssen wir die Prioritäten des Benutzers zu jedem Zeitpunkt vorhersehen.
Für Kunden: Kaufen sie einen Ersatz für etwas Einfaches? Kaufen Sie ein Geschenk für jemand anderen? Eine Rücksendung tätigen?
Für Arbeitnehmer: Suchen Sie einen Fachmann? Einem Stück Daten? Eine Einsicht?
Die Panels, Vorträge und Demos auf der Activate SF entsprachen den vier Reifegraden der kognitiven Suche, die in Wills Vortrag vorgestellt wurden. Lesen Sie weiter und erfahren Sie, was Experten von Target, Salesforce, Veritas, Nordstrom Rack | Hautelook und anderen zu sagen hatten.
Phase Eins: Grundlagen schaffen und Daten operationalisieren
Diane Burley, VP of Content bei Lucidworks, erntete ein Lachen aus dem Publikum, als sie fragte, wie neidisch man auf die 100 Mitarbeiter starken Data-Science- und Search-Teams von Salesforce und Target sei. Genau wie bei der digitalen Transformation sind die Prozesse, die Mitarbeiter und die Technologie allesamt entscheidende Komponenten für den Aufbau großartiger Such- und digitaler Erlebnisse.
„Die Suche hat sich zu einem Paradigma entwickelt, weil es eine natürliche Art ist, Informationen zu finden.“
Jake Mannix, Search Architect bei Salesforce, erklärte, dass sich die digitale Transformation und die Suche auf die Problemlösung verlagern. „Sie möchten eine Frage stellen und Antworten erhalten, ohne 10 blaue Links und Datensätze zu durchsuchen und schließlich das zu finden, was Sie brauchen. Aber Daten in Lösungen umzuwandeln, ist eine Herausforderung. Deshalb ist die erste Phase so wichtig.
Anupama Joshi, Director of Engineering bei Target, erklärte, dass die Menschen den Erfolg anderer Unternehmen sehen und mit Hilfe von KI so schnell wie möglich dorthin gelangen wollen – aber Datentransformation ist immer noch knifflig. Um maschinelles Lernen anzuwenden, müssen Sie Ihre Daten wirklich verstehen und organisieren. Joshi und Mannix schätzten, dass 95 % der Zeit eines Teams für die Bereinigung von Daten, die Konfiguration von Pipelines und die Fehlerbehebung sowie für die Verwaltung der Governance aufgewendet wird. Der eigentliche Spaß oder die Entwicklung von Algorithmen kommt in der Regel erst viel später im Prozess.
Jenseits der Daten, sind Prozesse
Neben der Aufbereitung der Daten gibt es auch große Herausforderungen bei den bereits bestehenden Prozessen und der Zusammenarbeit im Team. Gary Carlson, Principal und Founding Partner des Beratungsunternehmens Factor, nannte als größtes Problem seiner Kunden die organisatorische Ausrichtung der Prozesse. Er erzählte von einem Unternehmenskunden, der seine Informationswege als eine „betrunkene Schüssel Spaghetti“ bezeichnete, was die Erstellung von Leistungsberichten und die Messung der Wirksamkeit verschiedener Kampagnen nahezu unmöglich machte.
„Das Wichtigste ist eine Feedback-Schleife. Die Suche ist nicht vollständig, wenn Sie nicht auch Signale indizieren“, sagt Mannix.
Diese Meinung wurde auch von E-Commerce-Unternehmen geäußert, die mit der Koordination von Merchandisern und Entwicklern zu kämpfen haben. Pankaj Andhale, Data Scientist bei Nordstrom Rack | Hautelook, erklärte, eine der größten Herausforderungen sei die fehlende Synergie zwischen Suche und Merchandising, die selbst die Lösung einfachster Probleme verlangsamen würde. Bei jeder Änderung eines Synonyms musste beispielsweise die Technik eingreifen und Code bereitstellen. Nach der Implementierung von Fusion konnten die Merchandiser 30 Fehlerbehebungen alle zwei Wochen durchführen, anstatt Monate zu brauchen, um den Rückstand aufzuholen.
Greifen Sie von Anfang an nach Signalen
Eine der wichtigsten Erkenntnisse über die operative Phase wurde von Mannix von Salesforce und Mark Moyou, Data Science Manager bei Lucidworks, vorgetragen: Auch wenn Sie nicht mit Signale noch nicht erfassen alles können Sie jetzt alles erfassen, denn Sie können nicht zurückgehen und das historische Kundenverhalten verfolgen –
Wenn ein Kunde schließlich Signale sendet, schaltet sich ein sehr mächtiger Algorithmus ein, den Mannix als „den vergessenen Algorithmus“ bezeichnet: der einfache, offensichtliche Algorithmus namens „Zählen“. Sie sind in der Lage, alle Klicks, Besuche, Ansichten, Abonnements und Warenkörbe zu verfolgen, um den ersten Schritt zum Verständnis Ihres Kunden zu machen.
„Das Wichtigste ist eine Feedback-Schleife. Die Suche ist nicht vollständig, wenn Sie nicht auch Signale indizieren„, sagt Mannix.
Stufe zwei: Hören Sie den Nutzern zu und lernen Sie von ihnen, um die Relevanz zu verbessern
Diese Feedback-Schleife ist entscheidend, um letztendlich Verbesserungen vornehmen zu können. Moyou (Lucidworks) erklärte, dass Signale für eine verbesserte Relevanz aus mehreren Gründen wichtig sind:
- Sie ermöglicht es, leistungsschwache Abfragen leicht zu identifizieren und zu bearbeiten.
- Für jede Abfrage können Sie die Artikel identifizieren, an denen die Benutzer am meisten interessiert sind
- So können ähnliche Artikel identifiziert werden, ohne dass die Taxonomie geändert werden muss.
Andhale erzählte ein Beispiel von Nordstrom Rack | Hautelook während der Ausverkaufszeiten, wenn die Besucherzahlen in die Höhe schnellen. Er erklärte: „Wir entdeckten, nachdem wir tief in die Abfrageprotokolle eingetaucht waren, dass Kunden, die auf der Suche nach preisreduzierter Mode auf die Website kamen, Phrasen wie ‚rabattierte Schuhe‘ und ‚reduzierte Kleider‘ in ihren Abfragen verwendeten, was zu der gefürchteten „keine Ergebnisse“-Seite führte, weil kein Produktname einen Rabatt oder eine Reduzierung enthielt. Da das Team diese Signale verstand, konnte es eine Stufe hinzufügen, so dass Kunden, die diese Adjektive in ihren Suchanfragen verwendeten, sofort zu den reduzierten Produkten weitergeleitet wurden.
Höhere Relevanz = Höhere Umsätze
Foot Locker erlebte einen ähnlichen Anstieg, nachdem es seine Relevanz erhöht hatte. Der Umsatz pro Besuch stieg um 1%-2% und die Null-Suchrate sank um 4% nach der Implementierung von Fusion.
Joshi (Target) erzählte einen weiteren überzeugenden Anwendungsfall über die Bedeutung des Verständnisses des Nutzerverhaltens, um die relevantesten Ergebnisse zu fördern. In einer früheren Position arbeitete sie daran, High-School-Schüler auf der Grundlage der von den Nutzern festgelegten Präferenzen mit Colleges zu verbinden. Es stellte sich heraus, dass die Nutzer bei ihrer eigenen Suche nach Schulen suchten, die nicht ihren Präferenzen entsprachen. Indem sie alle Verhaltensdaten in die Ergebnisse einbezog, konnten sie relevantere und genauere Ergebnisse liefern.
„Es ist wichtig zu wissen, was der Benutzer tatsächlich tut und nicht nur, was er sagt sagen„, sagte Joshi.
Dritte Stufe: Personalisieren für die proaktive Suche
Bei Activate sprachen die Redner über die inhärente „Tücke“ dieser Personalisierungsphase. Moyou (Lucidworks) erklärte, dass eines der häufigsten Probleme bei der Suche darin besteht, dass die Nutzer personalisierte Ergebnisse wünschen, diese aber nicht erhalten.
Hayes (Lucidworks) bezeichnete es als Entwicklung von der reaktiven zur proaktiven Suche. Das heißt, man kennt die Prioritäten und Absichten eines einzelnen Nutzers zu jedem Zeitpunkt und kann ihm proaktiv Ratschläge, Informationen oder Einblicke anbieten.
Mannix (Salesforce) erzählte das Beispiel der Suche nach einem Garagentoröffner im Vergleich zu einer Fernbedienung für den Garagentoröffner: „Das eine ist ein riesiger Kasten in Ihrer Garage, das andere ist eine kleine, viel preiswertere Fernbedienung, die sich an der Sonnenblende Ihres Autos befindet.“
Aber viele von uns würden nicht auf die Idee kommen, das bei einer Suche zu differenzieren. Wenn Sie einfach nur dem Kaufverhalten der Kunden folgen, könnten Sie anfangen, eine Terminologie zu verwenden, die Menschen bestraft, die genauer suchen. „Sie haben es dem Durchschnittskunden leicht gemacht, aber 10 % der Kunden werden nicht finden, was sie suchen. Amazon löst dieses Problem mit der automatischen Vervollständigung, aber das ist nur eines von Tausenden von Beispielen für differenzierte Herausforderungen“, erklärt Mannix.
Um das digitale Erlebnis für die Nutzer zu personalisieren, muss man wissen, was sie wollen, manchmal sogar bevor sie sich selbst kennen. Foot Locker und Nordstrom Rack | Hautelook teilten beide mit, dass sie eine statistisch signifikante Verbesserung bei Empfehlungen angetrieben von Lucidworks Fusion. Um das digitale Erlebnis für Benutzer zu personalisieren, muss man wissen, was sie wollen, manchmal sogar bevor sie sich selbst kennen.
Stufe Vier: Entwickeln Sie sich zur Intelligenz
Wie Hayes eingangs erklärte, ist künstliche Intelligenz von einem großen Hype umgeben – ist es Marketing oder ist es real? Wenn Sie KI hören, denken Sie entweder an große, beängstigende Dinge – wie die Übernahme durch Roboter oder die Automatisierung, die Arbeitsplätze vernichtet – oder Sie haben eine optimistische Sichtweise – das Gesundheitswesen, wie wir arbeiten. Oder vielleicht eine gesunde Mischung aus beidem.
Als Antwort auf die Frage eines Zuhörers, ob die Automatisierungstechnologie den Mitarbeitern etwas wegnehmen könnte, teilten Joshi (Target) und Mannix (Salesforce) ihre Meinung zu diesem Thema mit.
Joshi sagte, dass sie die wachsende Intelligenz und die Automatisierungsmöglichkeiten durch diese Linse betrachtet: „Können wir das Wissen nutzen und es in das System einbauen, um den Benutzer automatisch zu bedienen, ohne dass immer in der Schleife zu haben?“
Ein großartiges digitales Erlebnis ist zu einem Auftrag der Nutzer geworden. Eine bessere Suche ist ein natürlicher Weg, um dieses Ziel zu erreichen.
Mannix stimmt zu: „Diese Technologie versucht nicht, sie zu ersetzen. Sie versucht, ihre Arbeit zu erleichtern. [E-Commerce-Merchandiser] verbringen viel Zeit damit, von Hand eine Liste zu erstellen, in der sie alle eingehenden Waren stapeln, was sehr zeitaufwendig ist. Sie merken, dass das mehr Kunst als Wissenschaft ist, und wir wissen, dass wir eine menschliche Note brauchen.
„Lassen Sie uns stattdessen etwas trainieren, das Ihnen eine Liste gibt, die bereits eine erste Sortierung auf der Grundlage Ihres bisherigen Verhaltens durchlaufen hat“, fügte er hinzu. „Lassen Sie es die erste Sortierung für Sie übernehmen, um den Prozess zu beschleunigen und vielleicht müssen Sie nur ein paar Änderungen vornehmen, anstatt bei Null anzufangen.“
Viele der Activate-Redner waren sich einig, dass die Automatisierung von Dingen, die kein menschliches Auge benötigen, den Mitarbeitern mehr Zeit geben würde, sich auf die differenzierten Aufgaben zu konzentrieren, für die sie eingestellt wurden.
Sowohl für den digitalen Handel als auch für den digitalen Arbeitsplatz meldeten Unternehmen signifikante Ergebnisse bei der Verbesserung der Suche, darunter:
- Bessere und rechtzeitigere Informationen für Geschäftsentscheidungen (Gary Carlson, Factor)
- Mehr Zeit, um den Kunden kennenzulernen, weniger Zeit für die Entwicklung (Pavan Baruri, Foot Locker)
- Höhere Werte für die Kundenzufriedenheit (Joe Kugler, Veritas)
Ein großartiges digitales Erlebnis ist zu einem Auftrag der Nutzer geworden. Eine bessere Suche ist ein natürlicher Weg, um dieses Ziel zu erreichen.
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