dm-drogerie markt(meist einfach mit dm abgekürzt), einer der führenden Einzelhändler Deutschlands, bietet seit fast einem halben Jahrzehnt eine Reihe von Kosmetika, Gesundheitsartikeln, Haushaltsprodukten sowie gesunden Lebensmitteln und Getränken an. 

Das Unternehmen wurde 1973 von Götz Werner als Drogeriemarkt in Karlsruhe gegründet und ist mittlerweile auf 3.700 Filialen in mehr als einem Dutzend europäischen Ländern angewachsen, darunter Österreich, Ungarn, Tschechien, Kroatien, Slowakei, Rumänien, Serbien, Slowenien, Bulgarien, Bosnien-Herzegowina, Italien, Nordmazedonien und Polen. Das Unternehmen ist bekannt für seine flache Hierarchie, beschäftigt mehr als 60.000 Mitarbeiter und legt den Schwerpunkt auf das Wohlergehen seiner Mitarbeiter und soziales Engagement statt auf reine finanzielle Rendite.

Die Tochtergesellschaft dmTECH des Unternehmens ist für die Bereitstellung von IT-Lösungen verantwortlich, darunter die E-Commerce- und Suchfunktionen der dm-Filialen und der Einzelhandelswebsite. Mit mehr als 900 Mitarbeitern ist dmTECH bestrebt, Lösungen einzusetzen, die die Kunden und Mitarbeiter von dm bestmöglich unterstützen, indem datengestützte Ansätze und fortschrittliche Technologien in der Web- und App-Entwicklung in einer agilen Umgebung genutzt werden.

Wechsel von einer monolithischen Plattform zu einer flexibleren Suche

Als traditioneller stationärer Einzelhändler ist das Online-Geschäft von dm noch relativ neu, aber Omnichannel-Retailing ist für das Unternehmen zu einem wichtigen Thema geworden, das während der jüngsten globalen Pandemie noch an Bedeutung gewonnen hat. 

Im Jahr 2021 sah dmTECH eine Möglichkeit, das Sucherlebnis für seine Kunden und internen Teams zu verbessern, stand jedoch vor der Herausforderung, dass die bestehende Plattform nur begrenzte Möglichkeiten bot. Vor diesem Hintergrund beschloss das Unternehmen, ein neues Suchprojekt zu starten. 

Das Unternehmen nutzte die in seine große E-Commerce-Plattform integrierten Suchfunktionen. Aber die zunehmende Entwicklung hin zum Omnichannel-Einzelhandel und das Ziel, letztendlich einen API-first-Ansatz für die Suche zu verfolgen – um Architekturprobleme zu vermeiden, mehr Flexibilität zu bieten und interne Abhängigkeiten zu reduzieren –, bedeuteten, dass sich die Anforderungen an die Suche weiterentwickelt hatten.

„Aus technischer Sicht war unsere bestehende Suchlösung Teil einer monolithischen Plattform mit begrenzter Erweiterbarkeit. Wir planten, die Suche weiter zu verbessern, und definierten eine vierstufige Suchpyramide – von der technischen Grundkonfiguration über die geführte Suche bis hin zur selbstlernenden Suche und schließlich zur personalisierten Suche. Wir wussten, dass dies mit den bestehenden Systemen nur schwer zu realisieren sein würde.“

Darüber hinaus wurden Synonyme für Suchbegriffe in erster Linie von Geschäftsanwendern gepflegt, während mit dem bestehenden System Anfragen von Entwicklern bearbeitet und geprüft wurden, was zu Engpässen führte. 

dmTECH wollte Marketing- und Geschäftsanwendern die Möglichkeit geben, selbst mit der Suche zu arbeiten und diese zu optimieren. Mit dem bisherigen System waren die Optionen im WYSIWYG-Editor begrenzt und es fehlte eine Debugging-Funktion. Es wurde eine flexiblere Self-Service-Lösung benötigt. 

Das Unternehmen wandte sich an einen externen Suchberater, um Unterstützung bei der Bewertung und Entscheidungsfindung zu erhalten, als es nach einer idealen Lösung für seine neuen Anforderungen suchte. Algolia wurde zusammen mit vier anderen Anbietern in die engere Auswahl für Tests aufgenommen.

Verbesserung der Suche und Vorschläge mit Algolia

Der Einzelhändler testete zwei Monate lang mittels A/B-Tests den geschäftlichen Nutzen der Einführung von Algolia im Vergleich zu seiner bestehenden Lösung und entschied sich aufgrund der messbaren Auswirkungen auf die Geschäftskennzahlen, des API-First-Ansatzes, der Flexibilität, der Transparenz und der Möglichkeit für Geschäftsanwender und Entwickler, autonom zu agieren, für diese Lösung. 

Das Unternehmen hat Algolia im Juli 2021 in seinem deutschen Webshop eingeführt. Kurz nach dieser Online-Einführung folgte die Einführung von Algolia in der mobilen App, dann im österreichischen Shop und bis zum Jahresende in weiteren Ländern. 

Bis 2022 wurden die Algolia-Funktionen „Search“ und „Suggest“ in allen mobilen Apps und Online-Shops für die Produktsuche, Kategorieseiten und einige abfragebasierte Inhalte wie Slider implementiert. 

Mit Algolia stellen sie Merchandising-Regeln, Geschäftsrankings und die Konfiguration der im Online-Shop angezeigten Facetten bereit. 

Das Algolia-Team stand während und nach der Implementierung mit Beratung und Support zur Seite. „Während der Implementierung und im Vorfeld des Verkaufs war das Algolia-Team sehr engagiert und hat unsere Fragen und Anforderungen schnell und kompetent beantwortet“, sagt Florian Plag, IT-Berater bei der dmTECH GmbH. 

Kunden erhalten dynamisch berechnete Vorschläge auf Basis ihrer Suche, mit vordefinierten Filtern wie Dropdown-Menüs, Preis und bei einigen Produkten auch Farbe. Suchbasierte Inhalte wie Kategorieseiten, Markenseiten oder Produkt-Slider und -Raster können mit dem CMS (Content Management System) von dm erstellt und bearbeitet werden, wobei der Slider automatisch generiert wird, wenn ein Redakteur eine Suchanfrage eingibt.

In den wenigen Monaten seit der Einführung von Algolia hat dm bereits positive Ergebnisse erzielt: eine Verbesserung der Konversionsraten um 2 % bei den ersten Tests von Algolia Search und eine Verbesserung der Klickraten um 1,17 % nach der Einführung von Algolia Suggests. Das Unternehmen hat außerdem eine deutliche Verbesserung der Geschwindigkeit und Leistung festgestellt. 

Algolia hat sich als bedeutender Schub für die Technologie- und Geschäftsteams von dm erwiesen, bemerkt Denise Schäfer, Technical Lead Development im Suchteam von dmTECH. Die Verfügbarkeit der API und der API-Clients in verschiedenen Programmiersprachen bot dm die Erweiterbarkeit und Flexibilität, die das Unternehmen suchte. 

„Entwickler empfanden die Tutorials von Algolia als große Hilfe, da sie als Blaupause dienen können, beispielsweise für die Sortierung nach Ranking oder automatischem Boosting und generischen Regeln“, sagt Florian Plag und fügt hinzu, dass Algolia relevante Marken oder Kategorien in Suchbegriffen automatisch erkennt und sie entsprechend in den Ergebnissen hervorhebt.

„Geschäftskunden schätzen die Möglichkeit, mit Algolia einfach zu verfolgen und zu verstehen, wie das Ranking generiert wird und wie es durch ihre Änderungen beeinflusst wird, einschließlich der Relevanz, der umfassenden Sortierung, der Zugänglichkeit benutzerdefinierter Rankings und der vielen Optionen, die sie zum Erstellen und Konfigurieren von Regeln haben.“ – Florian Plag, IT-Berater, dmTECH GmbH

Engpässe ade: Testen, Regeln, Debugging und mehr

Mit der Einbindung jedes neuen Landes wurde die Implementierung neuer Suchfunktionen einfacher und die Vorteile für Geschäftsanwender und Entwickler konnten schneller realisiert werden, wodurch frühere Engpässe reduziert wurden. 

Heute sind aufgrund der einfachen Handhabung von Algolia mehr Mitarbeiter in die Suche eingebunden und haben die Möglichkeit, die Vorteile der Lösung zu nutzen, sagt Heiner Eisenmann, E-Business Development, dm-drogerie markt. 

„Wir haben Algolia eingebunden, um A/B-Tests für verschiedene benutzerdefinierte Rankings durchzuführen“, sagt er. „Das tun wir immer noch, und dank der Konfigurationsmöglichkeiten gibt es viele Möglichkeiten, die Basis-Rankings entsprechend unseren Geschäftsregeln zu optimieren.“

„Wir haben Algolia eingebunden, um A/B-Tests für verschiedene benutzerdefinierte Rankings durchzuführen“, sagt er. „Das tun wir immer noch, und dank der Konfigurationsmöglichkeiten gibt es viele Möglichkeiten, die Basis-Rankings entsprechend unseren Geschäftsregeln zu optimieren.“ Heiner Eisenmann, E-Business Development, dm-drogerie markt 

Und dm hat eine Vielzahl von Geschäftsregeln sowohl im Web- als auch im App-basierten Shop implementiert, beispielsweise die Bereitstellung alternativer Produkte, wenn ein Kunde nach einer bestimmten Marke sucht, die nicht geführt wird oder nicht vorrätig ist, oder Produkte basierend auf Artikelnummern oder Produktkategorien, die in Suchanfragen durch einen allgemeineren Begriff ersetzt werden. Und die Liste lässt sich fortsetzen. (Wenn ein Kunde beispielsweise nach einer bestimmten Marke von Hustensaft sucht, wandelt eine vordefinierte Regel seine Suchanfrage in eine Kategoriesuche nach Hustensaft um, wenn das Produkt nicht verfügbar ist.) 

Das Algolia-Dashboard ist laut Eisenmann ein beliebtes Tool des Teams, mit dem Geschäftsanwender Regeln ohne Eingreifen von Entwicklern definieren und verwalten können, während Algolia Analytics eine schnelle Analyse des Nutzerverhaltens zur Optimierung ermöglicht. 

Mit Algolia kann das Team von dm die Funktionalität jedes Indexes einfach debuggen, um die Relevanz für die Geschäftsanwender sicherzustellen, die diese erstellen und pflegen. So können auch nicht-technische Anwender systematisch überprüfen, ob und wie sich die von ihnen festgelegten Regeln auf das Kundenerlebnis auswirken. Auf internationaler Ebene hat Algolia die Geschäftsabteilungen dabei unterstützt, Produkte zu fixieren und Hero-Kategorien zu erstellen, um bestimmte Artikel zu bewerben.

Das Tech-Team des Unternehmens, dmTECH, arbeitet kontinuierlich daran, sowohl das Ranking als auch kundenrelevante Funktionen zu verbessern und Funktionen international einzuführen. 

Das Team trifft sich weiterhin regelmäßig mit seinem Algolia-Kundenbetreuer, um anstehende Chancen und Fragen sowie spezifische Themen wie detaillierte Analysen zu Rankings oder Personalisierung zu besprechen. Derzeit prüft es die Einführung der KI-basierten Neuanordnung und Personalisierung von Algolia und führt Tests durch.