Lernen Sie Zenni Optical kennen

Zenni Optical wurde 2003 von den visionären Unternehmern Tibor Laczay und Julia Zhen gegründet, die der Meinung waren, dass gutes Sehen nicht so teuer sein sollte, und war einer der ersten reinen Online-Shops für Korrekturbrillen. 

Das Erfolgsrezept des Unternehmens bei der Bereitstellung erschwinglicher und leicht zugänglicher Brillen bestand darin, die Verbraucher direkt anzusprechen – und dieses Konzept ging auf. Aus einem kleinen, lokal gegründeten Unternehmen in Novato, Kalifornien, hat sich Zenni zu einem weithin bekannten Namen entwickelt, der fast 2.000 Mitarbeiter beschäftigt. 

Da mehr als ein Fünftel aller in den USA verkauften Brillen über Zenni erworben wird, hat sich das Unternehmen zur ersten Adresse für verschreibungspflichtige Brillen im Internet entwickelt. Dank seines weltweiten Vertriebsnetzes hat Zenni weltweit bereits mehr als 50 Millionen Brillenfassungen verkauft. 

Das Unternehmen setzt kontinuierlich auf Innovation und ist dafür bekannt, hohe Qualität zu einem erschwinglichen Preis anzubieten. Neben seiner bekannten Online-Plattform, auf der hochwertige Brillen zu einem Bruchteil des üblichen Preises verkauft werden, hat Zenni zudem begonnen, mit Augenoptikern zusammenzuarbeiten, um deren Patienten markenlose, kostengünstige und hochwertige Brillen anzubieten.

Die Herausforderung

Mit Leidenschaft für den Kundenservice

Im Rahmen seiner Mission, Menschen dabei zu helfen, „besser zu sehen und besser zu leben“, ist sich Zenni bewusst, dass der Schlüssel zu seinem Wachstum im Kundenservice liegt, und strebt daher mit großer Leidenschaft nach einem optimalen Kundenerlebnis. 

„Wir wollen das Unternehmen auf jeden Fall weiter ausbauen und unseren Kunden einen noch besseren Service bieten“, sagt David Ting, CTO und Global General Manager bei Zenni Optical. „Um es mit einem oft verwendeten Begriff zu sagen: Wir versuchen, ‚kundenorientiert‘ zu sein.“ 

Dies erfordert kontinuierliche Innovationen in Bezug auf die Produkte und die Preisgestaltung – insbesondere angesichts der hohen Inflation – sowie ständige Bemühungen um die Verbesserung aller Bereiche des Unternehmens. Um innerhalb einer globalen Vertriebsorganisation schnell agieren zu können, setzt das Unternehmen auf Technologien, die die Zusammenarbeit fördern. 

„Wir nennen das den asynchronen Arbeitsmodus. Viele Diskussionen finden auf Slack oder in Google Docs statt. Wir versuchen, die Meinungen aller einzubeziehen, weil sie wichtig sind, wollen aber gleichzeitig zügig vorankommen.“

Die Lösung

Verbesserung der Suchleistung

Das Streben nach schneller Leistung beschränkt sich nicht nur auf interne Abläufe. Um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen, war dem Technologieteam von Zenni bewusst, dass die Suchergebnisse den Kunden schnell angezeigt werden mussten. 

Das Unternehmen nutzte zwei veraltete Suchplattformen, Endeca und Sitecore, und suchte nach einer Lösung, die als sichere Quelle für Patientendaten dienen und in der Cloud gehostet werden konnte. Und natürlich musste sie schnell sein. 

„Es gab zwei Punkte, die wir angehen wollten“, sagt Ting. „Wir wollten von zwei Suchmaschinen auf eine einzige umsteigen, und diese musste leistungsstark sein.“ 

„Wir wollten, dass die Ergebnisseiten sehr schnell angezeigt werden. Das ist eine der Stärken von Algolia; die Verfügbarkeit und Leistung der Infrastruktur bei Algolia sind hervorragend. Und da es sich um eine reine SaaS-Lösung handelt, müssen wir nichts bereitstellen, was den Verwaltungsaufwand reduziert.“ 

„All das machte Algolia für uns äußerst attraktiv.“ Zenni benötigte nur zwei Monate, um die Algolia-Suche in seine maßgeschneiderte E-Commerce-Plattform zu integrieren, die nun überall auf der Website sowohl zum Stöbern als auch zum Suchen genutzt wird – mit Ausnahme der visuellen Suche. Algolia wird sowohl für die Suche auf der Website von Zenni als auch für die mobilen E-Commerce-Erlebnisse eingesetzt. 

Zenni arbeitete bei der Umsetzung mit dem Algolia-Partner AAXIS Digital zusammen, der laut Ting „den Großteil der Arbeit übernommen hat“. Er bezeichnet das Migrationsprojekt als eine dreiseitige Partnerschaft zwischen Zenni, AAXIS und Algolia und betont, dass es ein großer Erfolg war. 

Hinter den Kulissen nutzt das Merchandising-Team von Zenni laut Ting Algolia intensiv, um SKUs und Kollektionen zu optimieren oder Produkte stärker in den Vordergrund zu rücken. Er geht jedoch davon aus, dass einige Merchandising-Aktivitäten wegfallen oder vereinfacht werden, wenn das Unternehmen die neuronale KI-Technologie von Algolia, die derzeit getestet wird, verstärkt einsetzt.

Eine einzigartige Branche, die eine leistungsstarke KI-Suche benötigt

Um das Kundenerlebnis zu verbessern, benötigte Zenni eine Suchlösung, die den Besonderheiten der Suche nach Brillen gerecht wird. So sind Brillenfassungen beispielsweise äußerst vielschichtige Produkte: Ein Kunde sucht vielleicht nach einer türkisfarbenen Fassung und bezeichnet sie als „gepunktet“, während ein anderer möglicherweise keine Ahnung hat, wie er sie nennen soll. 

Bei rund 5.000 Artikeln (und mehr als 200 Neuzugängen pro Jahr) stellt die Auffindbarkeit eine Herausforderung dar, die die Möglichkeit erfordert, nach Farbe oder verschiedenen Qualitäten und Varianten zu filtern. Dies führt jedoch auch zu einer höheren Komplexität. 

Von der Synonymverarbeitung bis hin zur Materialfilterung hat sich Algolia als ideale Lösung für die Anforderungen der Brillensuche erwiesen und damit das Kundenerlebnis verbessert sowie die Suchgeschwindigkeit und -relevanz gesteigert. 

Um jedoch noch einen Schritt weiter zu gehen, hat Zenni die „Algolia Neural Search“ in der Beta-Phase getestet. Die neue Technologie basiert auf einer neuartigen KI, die fortschrittliches Verständnis natürlicher Sprache (NLU), KI-gestützte Vektorsuche, adaptives Lernen und Suchvorschläge kombiniert, um noch differenziertere Suchfunktionen zu bieten. 

„Aufgrund der Komplexität der verschiedenen Brillenvarianten ist es äußerst schwierig, Synonyme korrekt zuzuordnen“, fügt Ting hinzu. „Es gibt zum Beispiel Menschen, die klare Fassungen – die wir als ‚durchscheinende Farbe‘ bezeichnen – als ‚weiß‘ bezeichnen. Es wäre für uns von enormer Bedeutung, wenn diese Suchbegriffe hinzugefügt und hinsichtlich ihrer Relevanz bewertet würden, da die manuelle Verwaltung dieser Begriffe in einem umfangreichen, mehrsprachigen SKU-Sortiment eine enorme Herausforderung darstellt.“ 

„Deshalb setzen wir auf Neural Search, um diese Synonyme auf relevante Weise zu vereinfachen und zu berechnen – und zwar so, dass sich das System anhand der Nutzereingaben automatisch verbessert. Wir testen es gerade und freuen uns sehr darauf, all das nicht mehr manuell verwalten zu müssen.“