Verbesserung der Suche mit Algolia
Das Kundenerfahrungsteam von Plieger wusste, dass sich etwas ändern musste. Tatsächlich sagt Heydendael, dass die Verbesserung der Suchfunktionalität eine treibende Kraft hinter der Transformation des Unternehmens im Bereich der Online-Kundenerfahrung war.
„Wir haben erkannt, dass wir eine neue Suchlösung brauchten, für deren Konfiguration wir keinen Entwickler beauftragen mussten, da Entwickler rar und teuer sind und ein tiefgreifendes Verständnis der UX-Sucherfahrung unseres Unternehmens mitbringen müssen“, sagt er. Nach Prüfung verschiedener Optionen entschied man sich für Algolia. Das Unternehmen migrierte von seiner bisherigen Solr-Lösung zu Algolia Search, da letztere leistungsstarke Filterfunktionen bot – unerlässlich, um professionellen Kunden dabei zu helfen, genau das Produkt zu finden, das sie für ihre Anforderungen benötigen – und die Suche ohne einen speziellen Entwickler einfach konfigurieren konnte.
Verbesserung der Suche mit Algolia „Die Implementierung erfolgte schnell und erstreckte sich über zwei bis drei Sprints; die Konfiguration und Optimierung dauerte etwa sechs Monate, hätte aber auch viel schneller gehen können“, meint Heydendael. „Wir hatten zu dieser Zeit mehrere andere Probleme mit der digitalen Transformation, die unsere Aufmerksamkeit erforderten.“
Im Laufe des Jahres nach der ersten Implementierung der Algolia Search API fügte Plieger nach und nach eine Vielzahl von Funktionen hinzu, darunter dynamisches Re-Ranking, Regeln, visueller Editor, Suchvorschläge sowie Facetten und Filter.
Die Leichtigkeit, mit der jeder „kluge Kopf“ Algolia verwalten und konfigurieren kann, hat laut Heydendael die E-Commerce- und Marketing-Experten bei Plieger gestärkt. „Für uns ist es wichtig, dass die Person, die hinter den Kulissen die Fäden zieht, nicht nur ein externer Entwickler ist, sondern auch unser Geschäft, unsere Produkte und unsere Kunden versteht.“
Verbesserte Klickpositionen und bessere Sichtbarkeit
Als Plieger seine Produktdaten verbesserte und Algolia-Funktionen implementierte, konnte das Unternehmen eine deutliche Verbesserung der Suchleistung feststellen.
Beispielsweise sank die durchschnittliche Klickposition (ACP) des Unternehmens über einen Zeitraum von 40 Wochen von mehr als 16 auf knapp 5,5, was verdeutlicht, wie viel einfacher es für Kunden geworden ist, schnell die relevanten Ergebnisse zu finden, nach denen sie suchen. Der größte Anstieg der durchschnittlichen Klickposition erfolgte nach Beginn des Jahres 2023, als das Unternehmen einen stärkeren Fokus auf den KPI legte. Nach der Implementierung der Autovervollständigung und der Suchvorschläge sank die ACP innerhalb von nur 15 Wochen von 12 auf den aktuellen Wert.

Für seine Kunden sei Facets & Filtering unverzichtbar, sagt Heydendael, und „macht unsere Kunden wirklich glücklich“. Jetzt können Installateure die benötigten Produkte ganz einfach anhand von Spezifikationen eingrenzen. In Bezug auf die positiven Auswirkungen auf das Sucherlebnis habe Dynamic Re-Ranking, Facets & Filtering, Autocomplete, Recommend und Synonyms den größten Einfluss gehabt, sagt er.
Für die internen E-Commerce- und Marketing-Teams hat sich die Transparenz der Suchdaten, die Algolia bietet, als bedeutender Vorteil erwiesen. „Wir konnten unsere Arbeit stärker datengesteuert gestalten. Früher hatten wir keine Daten, sondern nur Beschwerden, auf denen wir aufbauen konnten. Jetzt können wir die Daten von Algolia nutzen, um uns wirklich auf die richtigen KPIs zu konzentrieren“, sagt Heydendael. „Ich halte das für einen großen Vorteil. Es klingt einfach, aber es hilft wirklich.“

Dank des Erfolgs, den Plieger mit seiner eigenen digitalen Transformation erzielt hat, ist das Unternehmen besser für den Markt aufgestellt und in der Lage, gute Mitarbeiter mit Digitalkompetenz zu gewinnen. Heydendael sagt, dass das Unternehmen große Pläne für die Zukunft seiner E-Commerce-Plattform hat und die schrittweise Einführung einer Best-of-Breed-, Headless-Commerce- oder Composable-Architektur prüft.
