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Algolia Search hilft den Geschäfts- und Technik-Teams von dm-drogerie markt bei der Verbesserung der Kundenerfahrung

Die Philosophie von dm ist und war schon immer stark darauf ausgerichtet, den Kunden einen Mehrwert zu bieten und ihnen ein hervorragendes Erlebnis zu ermöglichen. Wir wollen dies für jeden Kunden an jedem Kontaktpunkt sicherstellen. Daher spielt die Art und Weise, wie die Nutzer mit unseren Angeboten interagieren und die Produkte finden können, nach denen sie suchen, eine entscheidende Rolle.

Stephan Seitz

Leiter Marketing & E-Commerce @ dmTECH GmbH
dm
Anwendungsfall

B2C E-commerce

Hauptsitz

Karlsruhe, Deutschland

Kunde von Algolia

seit 2021

Nutzung von Funktionen

Such-API, Vorschläge für Abfragen, Analytik

Ergebnisse
  • Leichtere Einhaltung der Merchandising-Regeln

  • Geringerer Bedarf an Entwicklerbeteiligung

  • Flexibilität, um zukünftige Ziele zu erreichen

  • Verbesserte Kundenerfahrung

Schlüsselzahlen
  • 1,17 % Verbesserung der Klickraten

  • 2 % Verbesserung der Konversionsraten

Die Herausforderung

  • 1.

    Monolithische Suchlösung mit begrenzter Flexibilität

  • 2.

    Beteiligung der Entwickler bei Änderungen oft erforderlich

  • 3.

    Fehlende APIs für die Indizierung von Inhalten aus verschiedenen Quellen

Lösungen

  • 1.

    Einfache Handhabung und Arbeit mit Schnittstellen

  • 2.

    Umfassende Dokumentation für Geschäftsanwender und Entwickler

  • 3.

    Einfache A/B-Überprüfung des Kundenverhaltens und Optimierung der Erfahrung

Vorteile

  • 1.

    Easier to define and maintain merchandising rules

  • 2.

    Reduced need for developer involvement; fewer bottlenecks

  • 3.

    Flexibility to address future goals

  • 4.

    Improved customer experience

Einer der führenden Einzelhändler in Deutschland, dm-drogerie markt (meist einfach dm abgekürzt), bietet seit fast einem halben Jahrzehnt ein Sortiment an Kosmetika, Pflegeartikeln, Haushaltsprodukten sowie gesunden Lebensmitteln und Getränken an. 

Das 1973 von Götz Werner als Drogeriemarkt in Karlsruhe gegründete Unternehmen ist inzwischen auf 3700 Filialen in mehr als einem Dutzend europäischer Länder angewachsen, darunter Österreich, Ungarn, die Tschechische Republik, Kroatien, die Slowakei, Rumänien, Serbien, Slowenien, Bulgarien, Bosnien-Herzegowina, Italien, Nordmazedonien und Polen. Das Unternehmen ist bekannt für seine flache hierarchische Struktur, beschäftigt mehr als 60.000 Personen und stellt das Wohlergehen der Mitarbeiter und soziales Engagement über den rein finanziellen Ertrag.

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Die Tochtergesellschaft dmTECH ist für die Bereitstellung von IT-Lösungen verantwortlich, einschließlich der E-Commerce- und Suchfunktionen der dm-Märkte und der Einzelhandelswebsite. Mit mehr als 900 Mitarbeitern ist dmTECH bestrebt, Lösungen zu entwickeln, die dm-Kunden und -Mitarbeiter bestmöglich unterstützen. Dabei werden datengesteuerte Ansätze und fortschrittliche Technologien in der Web- und App-Entwicklung in einer agilen Umgebung genutzt.

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Übergang von einer monolithischen Plattform zu einer flexibleren Suche

Für einen traditionellen stationären Einzelhändler wie dm ist das OnlineGeschäft noch relativ neu, aber der Mehrkanal-Einzelhandel ist für das Unternehmen zu einem wichtigen Thema geworden, angesichts der jüngsten weltweiten Pandemie noch mehr. 

Im Jahr 2021 sah dmTECH die Möglichkeit, das Sucherlebnis für seine Kunden und internen Teams zu verbessern, war aber durch die Grenzen der bestehenden Plattform behindert. Vor diesem Hintergrund wollte das Unternehmen ein neues Projekt für die Suche starten. 

Das Unternehmen nutzte die in seine große E-Commerce-Plattform integrierten Suchfunktionen. Doch mit dem verstärkten Trend zum Mehrkanal-Einzelhandel und dem Ziel, letztlich einen API-first-Ansatz für die Suche zu verfolgen, um Architekturprobleme zu vermeiden, mehr Flexibilität zu bieten und interne Abhängigkeiten zu reduzieren, hatten sich die Anforderungen an die Suche geändert.

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„Aus technischer Sicht war unsere bestehende Suchlösung Teil einer monolithischen Plattform und konnte nur begrenzt erweitert werden. Wir wollten die Suche weiter verbessern und haben eine vierstufige Suchpyramide definiert, von der technischen Basiskonfiguration über die geführte Suche zur selbstlernenden Suche und schließlich zur personalisierten Suche. Wir wussten, dass dies mit den bestehenden Systemen nur schwer zu bewerkstelligen sein würde.“ 

Außerdem wurden die Synonyme für die Suchbegriffe in erster Linie von den Geschäftsanwendern gepflegt, während die Anfragen im bestehenden System von den Entwicklern bearbeitet und geprüft wurden, was zu Engpässen führte. 

dmTECH wollte Marketing- und Geschäftsanwendern die Möglichkeit geben, selbst mit der Suche zu arbeiten und sie zu optimieren. Mit dem vorherigen System waren die Optionen im WYSIWYG-Editor begrenzt und es fehlte eine Möglichkeit zur Fehlerbeseitigung. Es wurde eine flexiblere Selbstbedienungslösung benötigt. 

Auf der Suche nach einer idealen Lösung für die neuen Anforderungen wandte sich das Unternehmen an einen externen Beratungspartner, der es bei der Auswertung und Entscheidungsfindung unterstützen sollte, und Algolia kam zusammen mit vier anderen Anbietern in die engere Wahl.

Verbesserung von Suche und Vorschlägen mit Algolia

Der Einzelhändler testete zwei Monate lang den geschäftlichen Nutzen der Einführung von Algolia im Vergleich zu seiner bestehenden Lösung mittels A/B-Tests und entschied sich für die Lösung aufgrund ihrer messbaren Auswirkungen auf die Geschäftskennzahlen, ihres API-first-Ansatzes, ihrer Flexibilität und Transparenz. Schließlich auch deshalb, weil sowohl Geschäftsanwender als auch Entwickler damit selbstständig handeln können. 

Das Unternehmen ging im Juli 2021 mit Algolia in seinem deutschen Webshop online. Diesem Online-Launch folgte bald die Einführung von Algolia auf seiner mobilen App, dann im österreichischen Store und bis Ende des Jahres auch in anderen Ländern. 

Bis 2022 wurden die Such- und Vorschlagsfunktionen von Algolia in allen mobilen Apps und allen Online-Shops eingeführt, für die Produktsuche, Kategorieseiten und einige abfragebasierte Inhalte wie Slider. 

Mit Hilfe von Algolia werden Merchandising-Regeln, Business-Ranking und die Konfiguration der im Online-Shop angezeigten Facetten bereitgestellt. 

Das Algolia-Team beriet und unterstützte während und nach der Umsetzung. „Während der Umsetzung 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 Consultant, dmTECH GmbH. 

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

In den wenigen Monaten seit der Einführung von Algolia konnte dm bereits positive Ergebnisse verzeichnen: Eine Verbesserung von 2 % in Konversionsraten während der ersten Tests von Algolia Search und eine solche von 1,17 % bei den Klickraten nach der Einführung von Algolia Suggests. Das Unternehmen hat auch eine spürbare Verbesserung der Geschwindigkeit und Leistung festgestellt. 

Algolia hat sich sowohl für die Technologie- als auch für die Geschäftsteams von dm als bedeutende Bereicherung erwiesen, so Denise Schäfer, Leiterin Technische Entwicklung im Search-Team von dmTECH. Seine API-Verfügbarkeit und die Verfügbarkeit von API-Clients in verschiedenen Programmiersprachen boten dm die gewünschte Erweiterbarkeit und Flexibilität. 

„Die Entwickler haben die Tutorials von Algolia als große Hilfe empfunden, da sie als Blaupause verwendet werden können, zum Beispiel für die Sortierung nach Ranking oder für automatisches Boosten und generische Regeln“, sagt Florian Plag und fügt hinzu, dass Algolia automatisch relevante Marken oder Kategorien in Suchbegriffen erkennt und sie in den Ergebnissen entsprechend anhebt. 

„Geschäftsanwender schätzen die Möglichkeit, mit Algolia leicht nachvollziehen zu können, wie das Ranking erzeugt wird und wie es sich auf ihre Änderungen auswirkt, auch für Relevanz, umfassende Sortierung und Zugänglichkeit von benutzerdefinierten Rankings. Sie mögen auch die vielen Optionen, die sie zum Erstellen und Konfigurieren von Regeln haben.“

Schluss mit Engpässen: Tests, Regeln, Fehlersuche und mehr

In dem Maß, wie neue Länder dazu kamen, wurden neue Suchfunktionen einfacher und die Vorteile für Geschäftsanwender und Entwickler wurden schneller erreicht, frühere Engpässe reduziert. 

Weil es so einfach ist, mit Algolia zu arbeiten, sind heute mehr Mitarbeiter an der Suche beteiligt und haben die Möglichkeit, die Vorteile der Lösung zu nutzen, sagt Heiner Eisenmann, e-Business Development, dm-drogerie markt. 

„Wir haben Algolia zur Durchführung von A/B-Tests für verschiedene benutzerdefinierte Rankings eingesetzt“, sagt er. „Das tun wir immer noch, und aufgrund der Konfigurationsmöglichkeiten gibt es eine Menge Gelegenheiten, die Basis-Rankings entsprechend unseren Geschäftsregeln fein abzustimmen.“

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„Wir haben Algolia zur Durchführung von A/B-Tests für verschiedene benutzerdefinierte Rankings eingesetzt“, sagt er. „Das tun wir immer noch, und aufgrund der Konfigurationsmöglichkeiten gibt es eine Menge Gelegenheiten, die BasisRankings entsprechend unseren Geschäftsregeln fein abzustimmen.“ 

dm hat sowohl im Web- als auch im App-basierten Shop eine Vielzahl von Geschäftsregeln verwirklicht, wie etwa die Bereitstellung alternativer Produkte, wenn ein Kunde nach einer bestimmten Marke sucht, die nicht geführt wird oder nicht vorrätig ist, Produkte, die auf Artikelnummern basieren, oder Produktkategorien, die bei Suchanfragen durch einen allgemeineren Begriff ersetzt werden. Und die Liste geht weiter. (Wenn ein Kunde beispielsweise nach einer bestimmten Hustensaftmarke sucht, verwandelt eine vordefinierte Regel die Anfrage in eine Kategoriesuche nach Hustensaft, wenn das Produkt nicht verfügbar ist.) 

Das Algolia Dashboard ist laut Eisenmann ein beliebtes Tool für das Team, da es Geschäftsanwendern die Möglichkeit bietet, Regeln ohne Eingreifen von Entwicklern zu definieren und zu pflegen, während Algolia Analytics eine schnelle Analyse des Benutzerverhaltens zur Optimierung bietet. 

Mit Algolia kann das dm-Team leicht Fehler bei der Funktionsweise eines Index beseitigen und so dafür sorgen, dass die Relevanz für die Geschäftsanwender, die sie erstellen und pflegen, weiterhin gegeben ist. Dies gibt auch nichttechnischen Anwendern die Möglichkeit, systematisch zu überprüfen, ob und wie sich die von ihnen aufgestellten Regeln auf das Kundenerlebnis auswirken. Auf internationaler Ebene hat Algolia die Geschäftsabteilungen beim Hervorheben von Produkten und der Erstellung von Hero-Kategorien unterstützt, um bestimmte Artikel zu bewerben.

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Das technische Team des Unternehmens, dmTECH, arbeitet kontinuierlich an der Verbesserung von rankingund kundenrelevanten Merkmalen sowie an deren internationaler Einführung. 

Das Team trifft sich nach wie vor regelmäßig mit seinem Algolia-Kundenerfolgsmanager, um anstehende Möglichkeiten und Fragen zu besprechen und spezielle Themen zu erörtern, wie etwa Deep Dives zu Rankings oder Personalisierung. Das Unternehmen prüft derzeit den Einsatz von Algolias KI-basiertem Reranking und Personalisierung und führt Tests durch.

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