Algolia: 'Der Business Value ist zentral für Composable-Strategien'

Künstliche Intelligenz und Search & Discovery sind ein im Himmel gemachtes Technik-Duo. Unser Partner Algolia hat das schon früh erkannt und die Suchanfrage mit einer fortschrittlichen KI-Suchinfrastruktur neu definiert, um Kunden genau das zu zeigen, wonach sie suchen.

Maximilian Schunk, Partnermanager bei Algolia, teilt mit uns wichtige Insights über die Rolle von Search & Discovery für den eigenen Webshop – mit einem Blick in die Trends des E-Commerce und wie sich Marken, Hersteller und Händler agil daran anpassen können.

Was ist Algolia?

Algolia ermöglicht es Einzelhändler und Marken, ihren Kunden blitzschnelle, relevante und personalisierte KI-Such-, Empfehlungs- und Content-Discovery-Erlebnisse über alle digitalen Touchpoints hinweg zu bieten. Oder anders ausgedrückt: Wir sind eine Relevanz-Engine, die zwischen Inhalten und Nutzern sitzt und überall dort eingesetzt wird, wo dynamische Inhalte ausgespielt werden.

Welche Trends siehst du im Search & Discovery im E-Commerce?

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Generell stehen Händler und Marken im Bereich Search & Discovery vor einer großen Herausforderung: den unglaublich hohen Standards, die durch Amazon, Netflix und Co. gesetzt wurden.

Die Erwartung der Kunden ist gestiegen, hin zu enorm schnellen, personalisierten Ergebnissen, die Nutzer genau in den Momenten erreichen, in denen sie am relevantesten sind. Dies erhöht das Frustrationspotenzial bei nicht optimierten Sucherlebnissen auf anderen Websites, und das Potenzial der eigentlich so wertvollen "Such-User" bleibt ungenutzt.

Das Jahr 2022 markierte zudem einen großen Fortschritt im Bereich der KI und der Large Language Modelle. Tools wie ChatGPT haben die Art und Weise, wie Nutzer suchen, Fragen stellen und allgemein mit Technologie interagieren, grundlegend verändert. Dies spiegelt sich natürlich im Bereich der Onsite-Suche im E-Commerce wider. Suchbegriffe werden länger, komplexer und dialogorientierter. Dies muss von einer guten Search & Discovery Engine berücksichtigt werden, was wir mit Algolia Neural Search tun.

Welches Best-Practice-Beispiel im Composable Commerce hat deine Aufmerksamkeit geweckt?

Meiner Meinung nach sind die erfolgreichsten Projekte im Bereich Composable Commerce jene, die von einer breiten Gruppe an Stakeholdern unterstützt werden. Besonders beeindruckend finde ich es, wenn verschiedene Teams durch den Einsatz von Best-of-Breed-Technologien wieder ihre eigentlichen Aufgaben und Leidenschaften verfolgen können.

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So können sich Entwickler wieder auf Innovationen konzentrieren, während digitale Merchandiser und E-Commerce-Manager wieder Zeit für die Gestaltung, Umsetzung und Performance-Messung von Kampagnen haben, anstatt Probleme zu beheben.

Ein herausragendes Projekt, das diesen Ansatz verfolgt und bei dem die internen Teams im Mittelpunkt standen, ist das von Flaconi.

Welchen Ratschlag würdest du Unternehmen geben, die einen Composable-Commerce-Ansatz implementieren möchten?

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Nur eine gesamte Technologie-Landschaft kann composable sein, niemals ein einzelnes Tool. Daher sollte ein Composable-Commerce-Ansatz immer ein inkrementeller Prozess sein, anstatt eines „Big Bang Projektes“.

Eine so komplexe Transformation lässt sich kaum in einen einzigen Ratschlag zusammenzufassen. Was mir jedoch oft auffällt, ist die Gewichtung der verschiedenen Komponenten einer Composable Architektur. Es ist leicht, sich in der technischen Funktionalität der Tools zu verlieren. Allerdings sollte man den Blick auf den „Business Value“ nie aus den Augen verlieren und entsprechend priorisieren.

Das bedeutet konkret: Welche Pain Points adressiere ich mit einem bestimmten Tool? Welche Komponente hat einen Effekt auf meine Bottom-Line? Wie hoch sind ROI und Time-to-Value eines einzelnen Tools?