Lenovo klettert die Suchleiter hinauf

Vor drei Jahren machte sich Lenovo, der größte PC-Marktanteilseigner, auf den Weg, um seine Suche umzugestalten. Auf der Activate präsentierte Marc Desormeau, Product Owner für Site Search und Product Data Optimization bei Lenovo, die Schritte, die Lenovo unternommen hat, um die Klickrate auf Lenovo.com um 93% zu verbessern und die Kundenzufriedenheit um 34% zu steigern.

Sehen Sie sich Marcs Vortrag hier an:

Lenovos Vision der Suche ging über die Grenzen eines kleinen Suchfeldes hinaus. Lenovo erkannte die wertvollen Informationen, die Kunden in die Suchleiste eingeben, und wollte diese Daten erfassen und zusammenfassen, um verwertbare Erkenntnisse über das Verhalten und die Wünsche seiner Kunden zu gewinnen. Mit diesen Signalen wäre Lenovo besser gerüstet, um den Kunden das gewünschte Erlebnis und die gewünschten Produkte zu bieten.

Nach einem langwierigen Prüfverfahren wurde Lucidworks Fusion als das Mittel ausgewählt, das Lenovo an das gewünschte Ziel bringen konnte. Wie die meisten anderen Suchimplementierungen begann Lenovo mit einer einfachen, organischen Suche, die Zugang zu Inhalten bot, die aus verschiedenen Repositories stammen, die sich im Besitz einiger verschiedener kreativer Einheiten befinden.

Desormeau merkte an, dass in dieser Anfangsphase „der Erfolg der Suchergebnisse weitgehend von der Qualität der Inhalte abhängt, so dass es sich wirklich um ein prozessgesteuertes Sucherlebnis handelt.“

Bringen Sie Ihre [Such]maschinen auf Touren

Um die Suchergebnisse näher an die Kundenabsicht heranzuführen, wurden in Fusion Regeln angewendet. Mithilfe von Regeln trafen interne Experten fundierte Entscheidungen darüber, auf welche Ergebnisse Kunden auf der Grundlage ihrer Suchanfragen reagieren würden. Dieser geschäftsorientierte Ansatz verbessert zwar die Relevanz gegenüber dem einfachen Abgleich von Schlüsselwörtern, aber der Nutzen ist durch das Wissen dieser internen Experten begrenzt und richtet sich oft eher nach den Geschäftszielen der Experten als nach den wahren Wünschen der Kunden.

Schließlich hat Lenovo Fusion-Signale eingeführt, mit denen die Kunden ihr Sucherlebnis selbst bestimmen können. Die Signale fließen in Algorithmen für maschinelles Lernen ein, die die Suchergebnisse auf der Grundlage des Nutzerverhaltens feinabstimmen. Lenovo musste keine Vermutungen mehr darüber anstellen, was seine Kunden suchten. Menschliche Eingriffe waren nicht mehr erforderlich, und Marktveränderungen (z.B. COVID-19) wurden in Echtzeit in die Suchergebnisse einbezogen. Die Relevanz verbesserte sich innerhalb weniger Monate nach der Einführung von Signals um 55 %.

Fahren mit Signalen

Als die Anwendung von Signalen bei Lenovo ausgereift war, entwickelte sich das, was mit der Gruppierung und Bedienung von Kundensegmentierungsebenen (Geografie, Filialinformationen usw.) begann, zu personalisierten Mechanismen, die den Kunden auf einem Weg, der wenig menschliches Eingreifen erforderte, zu dem Punkt führten, an dem sich die Ziele des Kunden und die Ziele von Lenovo überschnitten.

Durch die Verknüpfung von Signaldaten mit Voraussagen und Empfehlungen wurden Hindernisse beseitigt. Wenn Kunden ratlos waren, halfen diese Mechanismen, sie zum nächsten Schritt zu führen.

„Dies ist wirklich ein Wendepunkt für das Unternehmen, denn jetzt wird anerkannt, was wir als Suchteam schon die ganze Zeit gesagt haben, nämlich dass Fusion einen echten Mehrwert bietet“, so Desormeau. „Für uns ging es darum, über das Suchfeld hinauszugehen und zu sagen: ‚Wir können nicht nur verstehen, was die Kunden wollen, sondern wir können auch Ergebnisse liefern, die besser sind als menschliche Eingriffe.

Lenovo hat die Signale seit einem Jahr implementiert und konnte deutliche Ergebnisse verzeichnen. Eine 73%ige Steigerung der Suchanfragen, eine 93%ige Steigerung der Klickrate und eine 35%ige Konversionsrate haben zu einer 34%igen Steigerung der Kundenzufriedenheit geführt.

Parallel dazu geben Kunden, die mit der Suche interagieren, jetzt mehr Geld auf Lenovo.com aus als Kunden, die nur die Suche nutzen. Das Wachstum der Suchumsätze hat das Wachstum der Suchumsätze um 23% übertroffen. Dies ist ein Hinweis darauf, dass die Suche schneller und erfolgreicher die Ergebnisse liefert, die es den Kunden ermöglichen, ihre Ziele zu erreichen.

Rasches Handeln als Reaktion auf die Pandemie

In Zeiten des Coronavirus ist es ein zusätzlicher Vorteil, sich auf Algorithmen des maschinellen Lernens zu verlassen, statt auf den immer etwas verzögerten menschlichen Prozess der Datensammlung, der Untersuchung und Extraktion von Verhaltensmustern und der anschließenden Anwendung von Suchregeln.

COVID-19 hat zu einem atypischen Verbraucherverhalten geführt: Privatpersonen kaufen ein, was normalerweise geschäftlich ist, um ihr Büro von zu Hause aus zu versorgen, bestimmte Produkte sind sehr gefragt, während andere im Regal liegen. Erschwerend kommt hinzu, dass diese Verhaltensänderungen nicht überall auf der Welt oder sogar innerhalb eines Landes gleich sind. Lenovo hat festgestellt, dass das Kaufverhalten in den einzelnen Regionen unterschiedlich ist und sich schnell ändert, wenn eine neue Erkenntnis oder eine aktuelle Nachricht vorliegt.

Mithilfe von Signalen, die in das maschinelle Lernen eingespeist werden, kann Lenovo schnell umschalten, was und wie der Kunde bedient wird. „Traditionelle Geschäftsprozesse haben Schwierigkeiten, mit der Veränderungsrate des Geschäfts auf allen Ebenen Schritt zu halten. Wir haben festgestellt, dass wir mit der Anwendung von Signalen in der Lage sind, das Kundenerlebnis auf der Grundlage sehr lokaler Trends anzupassen und zu verändern.

Die Implementierung der kundenorientierten Suche mit Signalen ermöglicht es Lenovo, die kritischen und sich ändernden Bedürfnisse seiner Kunden zu unterstützen.

Außerhalb der Box

Nachdem das Suchteam von Lenovo die Spitze der Suchleiter erreicht hatte, wagte es sich auf das Sprungbrett. Mit Blick auf das ursprüngliche Ziel, die Suche nicht an eine Box zu binden, und mit der Wahl von Fusion als Suchmaschine und nicht als einfaches Suchtool, begann das Team zu überlegen, wie Fusion noch besser genutzt werden könnte.

„Das Ziel war immer, Daten auf kreative und neue Weise zu verbinden. Auch wenn die Kunden nicht wissen, dass es Fusion und die Suchmaschine sind, die diese Einblicke, diese Empfehlungen und diese Benutzererfahrung liefern, so sind es doch dieselbe Technologie, dieselben Geschäftsprozesse und dieselben maschinellen Lernverfahren, Algorithmen und Tools, die wir eingeführt haben, und wir beginnen nun, dies über die Suche hinaus zu skalieren.“

Lenovo plant den Einsatz von Fusion für Zubehör für Modellseiten, segmentbasierte Empfehlungen, dynamische Navigationsabläufe, die Personalisierung von Katalogen und für ein maßgeschneidertes mobiles Erlebnis. Mit Fusion in seinem Werkzeugkasten kann sich das Suchteam auf maschinelles Lernen verlassen, um den Kunden die Produkte und das Erlebnis zu bieten, die ihnen am besten dienen, ohne für jedes Gerät, jede Region oder jedes Benutzersegment neu programmieren zu müssen.
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Fusion gibt uns ein Instrument an die Hand, das uns quantifizierbare Möglichkeiten bietet, die Verbindung zu unseren Kunden zu verbessern, indem wir die verschiedenen Arten, wie sie mit der Website in Kontakt treten, wirklich verstehen und auf eine Art und Weise präsent sind, die für den Kunden relevant ist, wo und wann er uns braucht“, so Desormeau.

Lesen Sie mehr über die Erkenntnisse und Erfolge von Lenovo auf dem Weg zur Transformation der Suche.