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

Das Erfolgsrezept für die Bereitstellung erschwinglicher und leicht zugänglicher Brillen bestand darin, sich direkt an die Verbraucher zu wenden – und dieses Rezept ging auf. Aus einem kleinen, lokal ansässigen Unternehmen in Novato, Kalifornien, hat sich Zenni zu einem weithin bekannten Namen mit fast 2.000 Mitarbeitern entwickelt. 

Mit einem Anteil von mehr als einem Fünftel aller in den USA verkauften Brillen ist Zenni zur ersten Adresse für verschreibungspflichtige Brillen im Internet geworden. Durch seinen weltweiten Vertrieb hat Zenni mehr als 50 Millionen Brillenfassungen auf der ganzen Welt verkauft. 

Das Unternehmen ist bekannt für seine kontinuierlichen Innovationen und bietet hohe Qualität zu erschwinglichen Preisen. Zusätzlich zu seiner bekannten Online-Plattform, auf der hochwertige Brillen zu einem Bruchteil des Preises verkauft werden, hat Zenni auch begonnen, mit Augenoptikern zusammenzuarbeiten, um deren Kunden markenlose, kostengünstige und hochwertige Brillen anzubieten.

Besessen von Kundenservice

In seiner Mission, Menschen dabei zu helfen, „besser zu sehen und besser zu leben“, erkennt Zenni, dass der Schlüssel zu seinem Wachstum im Kundenservice liegt, und strebt in diesem Sinne nach einer gesunden Portion Leidenschaft für das Kundenerlebnis. 

„Wir möchten 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 gängigen Begriff zu sagen: Wir versuchen, ‚kundenorientiert‘ zu sein.“ 

Das erfordert kontinuierliche Innovationen in Bezug auf die Produkte und den Preis, insbesondere angesichts der hohen Inflation, sowie ständige Bemühungen um die Verbesserung aller Aspekte des Unternehmens. Um innerhalb einer globalen Vertriebsorganisation schnell agieren zu können, setzt das Unternehmen auf kollaborative Technologien. 

„Wir nennen es asynchronen Arbeitsmodus. Viele Diskussionen finden auf Slack oder in Google Docs statt. Wir versuchen, die Meinungen aller einzubeziehen, weil sie wichtig sind, aber wir versuchen auch, schnell voranzukommen.“

Verbesserung der Suchleistung

Das Streben nach schneller Leistung endet nicht intern. Um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen, wusste das Technologieteam von Zenni, dass die Suchergebnisse der Kunden schnell zurückkommen mussten. 

Das Unternehmen nutzte zwei ältere 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 Dinge, die wir angehen wollten“, sagt Ting. „Wir wollten von zwei Suchmaschinen auf eine 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 von Algolia sind hervorragend. Und da es sich um eine reine SaaS-Lösung handelt, müssen wir nichts bereitstellen, was die Verwaltung vereinfacht.“ 

„All das machte Algolia für uns äußerst attraktiv.“ Zenni benötigte nur zwei Monate, um Algolia Search in seinem maßgeschneiderten E-Commerce-Stack zu implementieren, der nun überall auf der Website sowohl zum Stöbern als auch zum Suchen verwendet wird – mit Ausnahme der visuellen Suche. Algolia wird für die Suche sowohl auf der Website von Zenni als auch im mobilen E-Commerce eingesetzt. 

Zenni arbeitete bei der Implementierung 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 Algolia laut Ting intensiv für die Optimierung von SKUs und Kollektionen oder zur Förderung von Produkten. 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, stärker nutzt.

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. Beispielsweise sind Brillenfassungen äußerst nuancierte Produkte: Ein Kunde sucht vielleicht nach einer türkisfarbenen Fassung und bezeichnet sie als „gepunktet“, während ein anderer keine Ahnung hat, wie er sie bezeichnen soll. 

Bei etwa 5.000 Artikelnummern (und mehr als 200 Neuzugängen pro Jahr) ist die Auffindbarkeit eine Herausforderung, die die Möglichkeit erfordert, nach Farbe oder verschiedenen Eigenschaften und Varianten zu filtern. Dies erhöht jedoch auch die Komplexität. 

Von der Synonymverarbeitung bis zur Materialfilterung hat Algolia die Anforderungen der Brillensuche gekonnt gemeistert und so das Kundenerlebnis verbessert, während gleichzeitig die Suchgeschwindigkeit und -relevanz gesteigert wurden. 

Um jedoch noch einen Schritt weiter zu gehen, hat Zenni Algolia Neural Search in der Beta-Phase getestet. Die neue Technologie basiert auf einer neuen Art von KI, die fortschrittliches Natural Language Understanding (NLU), KI-gesteuerte Vektorsuche, adaptives Lernen und Suchvorschläge kombiniert, um noch differenziertere Suchfunktionen zu bieten. 

„Aufgrund der Komplexität der verschiedenen Brillenmodelle ist es äußerst schwierig, die richtigen Synonyme zu finden“, fügt Ting hinzu. „Es gibt beispielsweise Menschen, die klare Brillenfassungen – die wir als durchscheinende Farbe bezeichnen – als weiß bezeichnen. Diese Suchbegriffe hinzuzufügen und ihre Relevanz zu bewerten, wäre für uns von enormer Bedeutung, da die manuelle Verwaltung einer großen Anzahl mehrsprachiger SKUs eine enorme Herausforderung darstellt.“ 

„Aus diesem Grund prüfen wir Neural Search, um diese Synonyme auf relevante Weise zu vereinfachen und zu berechnen, sodass sie sich durch Benutzereingaben automatisch verbessern. Wir testen diese Funktion gerade und freuen uns sehr darüber, dass wir all das nicht mehr manuell verwalten müssen.“