ANWENDUNGSFALL

, E-Commerce

BRANCHE

, Mode & Bekleidung

REGION

, EMEA

KUNDE SEIT

da 2018

FUNKTIONEN

, Suche/Einträge , Regeln , KI -Personalisierung, virtuelle Indizes, KI -Synonyme

Wichtige Zahlenkombinationen

  • 6 % Anstieg der durchschnittlichen Konversionen pro Nutzer durch KI-gestützte Personalisierung
  • Steigerung der Konversionsrate um 2 % durch KI-gestützte Personalisierung

Wichtigste Ergebnisse

  • Kann mehr als 5 Millionen Artikel verwalten
  • Schnelle Umsetzung zur Unterstützung des Gebrauchtverkaufsmodells
  • Einfach zu bedienen und zu implementieren

Die Herausforderung: 5 Millionen einzigartige Produkte leicht auffindbar machen

  • Einzigartiges Marktplatzmodell

  • Es muss ein riesiger Lagerbestand bewältigt werden
  • Erfordert nahezu sofortige Aktualisierungen bei der Suche

Sellpy wurde 2014 in Stockholm gegründet und ist eine E-Commerce-Plattform, die es Nutzern erleichtern soll, gebrauchte Artikel zu kaufen und zu verkaufen.

Das Unternehmen möchte die Menschen dazu anregen, einen kreislauforientierteren Lebensstil zu führen, Emissionen zu minimieren und die Nachhaltigkeit zu verbessern. Kunden, die ihrer Kleidung oder ihren Modeaccessoires ein zweites Leben schenken möchten, bestellen eine Sellpy-Tasche, die sie befüllen und an das Unternehmen zurücksenden. Dort wird das Produkt beschrieben, fotografiert und auf der Plattform zum Verkauf angeboten.

Sellpy ist mittlerweile in 24 internationalen Märkten über seine Website und App verfügbar und hat bis heute mehr als 25 Millionen gebrauchte Artikel verkauft, wodurch fast 150.000 Tonnen CO₂ eingespart wurden. 

Da jeder Artikel relativ einzigartig ist, stellt es eine große Herausforderung dar, den Kunden dabei zu helfen, die derzeit im Angebot befindlichen 5,3 Millionen Artikel auf eine überschaubare Anzahl einzugrenzen, damit sie die Produkte sehen können, die sie suchen – und von denen sie vielleicht noch gar nicht wussten, dass sie sie suchen. 

„Es gibt Millionen von Artikeln, und wir zeigen sie nicht jedem. Man kann Ecken unseres Sortiments entdecken, die nur wenige Kunden wirklich gesehen haben – Produkte, die noch keine Empfehlungen erhalten haben, was unsere Art ist, Interesse zu bekunden. Gleichzeitig findet man vielleicht einen ähnlichen Artikel mit 10 Empfehlungen“, sagt Alies van Rhijn, E-Commerce-Plattform-Produktverantwortliche bei Sellpy. „Wie ich das korrigieren kann, damit diese Artikel sichtbar werden, ist meine tägliche Hauptfrage.“

Sie sagt, es sei ein schwieriger Balanceakt zwischen dem Wunsch, dass der Käufer das findet, wonach er sucht – wobei er sich dessen vielleicht gar nicht bewusst ist –, und der Sorge, dass die Artikel des Verkäufers gleichberechtigt behandelt werden. 

„Es ist auf jeden Fall gut, dieses Gleichgewicht stets im Blick zu behalten, und dabei steht die Customer Journey ganz im Mittelpunkt. Wir versuchen, so kundenorientiert wie möglich zu sein, denn letztendlich sind es ja die Kunden, für die wir da sind.“

Die Lösung: Personalisierung der Produktsuche mithilfe von KI

  • Algolia-Suche und eine Reihe von Funktionen.
  • Kann mehr als 5 Millionen Einträge verarbeiten und liefert schnelle Ergebnisse
  • KI-gestützte Personalisierung zur Eingrenzung der Kundenergebnisse

Ein Early Adopter von Algolia

Ursprünglich war Sellpy lediglich ein Verkäufer, der Artikel annahm und sie auf verschiedenen schwedischen Auktionsseiten versteigerte. 

Das Unternehmen beschloss bald darauf, den Zwischenhändler zu umgehen und einen eigenen Marktplatz aufzubauen, erkannte jedoch, dass es eine Suchmaschinellösung benötigen würde, die riesige Bestände verarbeiten und Artikel häufig aktualisieren kann. Die Lösung musste zudem außergewöhnlich schnell sein. Da die Artikel bei Sellpy einzigartig sind, dürfen sie, sobald sie in den Warenkorb gelegt wurden, nicht mehr zum Kauf angeboten werden.

Das Unternehmen entschied sich für Algolia, da es die für den Geschäftsbetrieb unverzichtbaren Suchkriterien erfüllte, und „hat diesen Schritt nie bereut“. 

„Wir haben Millionen von Artikeln im Angebot, und das ist für Algolia überhaupt kein Problem“, sagt van Rhijn. „Die Fähigkeit, unser Volumen schnell zu bewältigen, ist unsere wichtigste Anforderung, und die meisten Tools – nicht nur Suchtools – sind dazu in der Regel nicht in der Lage. Alles andere, was Algolia leisten kann, ist ein zusätzlicher Vorteil.“

In den zehn Jahren seit der Einführung von Algolia für die Suche hat Sellpy eine Reihe von Algolia-Funktionen implementiert, darunter „Rules“, „Virtual Indexes“, „AI Synonyms“ und „AI Personalization“. 

„Bis zur Einführung der KI-Personalisierung haben wir Algolia in erster Linie als technisches Werkzeug genutzt, wobei unser Fokus auf der Fähigkeit lag, Inhalte schnell zu aktualisieren“, sagt Mathias Østergaard, Leiter des Bereichs Data & Analytics bei Sellpy. „Nun haben wir festgestellt, dass es bei einer so großen Anzahl von Artikeln im Angebot einen großen Unterschied machen kann, wenn man die Suchergebnisse individuell anpassen kann. Wir prüfen derzeit, wie wir die Abläufe optimieren können, und die Personalisierung ist ein Teil davon.“

Das Ergebnis: Gemeinsam wachsen und großartige Ergebnisse erzielen

  • 6 % höhere durchschnittliche Konversionsrate pro Nutzer durch KI-gestützte Personalisierung
  • Verbesserung der Konversionsrate um 2 % durch KI-gestützte Personalisierung
  • Hervorragendes Sucherlebnis

Sellpy nutzt Algolia bereits seit dem Start seines Marktplatzes, und die Integration neuer Algolia-Funktionen in seine selbst entwickelte E-Commerce-Plattform verlief schnell und unkompliziert.

„Wir waren schon immer mit der Benutzerfreundlichkeit von Algolia zufrieden“, sagt Østergaard. „Für die Entwickler war die Arbeit damit stets eine sehr gute Erfahrung.“

„In den letzten zwei Jahren, seit wir Algolia zunehmend auf der Produktseite und weniger nur als reine Technologielösung einsetzen, war es sehr praktisch, dass man so vieles direkt über das Dashboard erledigen kann“, fügt van Rhijn hinzu. „Aber auch wenn man alles über das Dashboard erledigen kann, haben wir über eine API ebenfalls Zugriff auf alle Funktionen, sodass ich meinerseits problemlos kleine Anpassungen vornehmen kann. Außerdem ist es für einen Entwickler sehr einfach, einzuspringen und übergreifende Änderungen vorzunehmen.“

Da der Bestand von Spellpy im Laufe des letzten Jahrzehnts auf über 5 Millionen Einträge angewachsen ist, ist der Bedarf an einer Suchlösung, die den besonderen Anforderungen des Unternehmens gerecht wird, noch dringlicher geworden – und Anbieter, die eine solche Lösung bereitstellen können, sind noch schwerer zu finden, so Østergaard. Hier haben sich die KI-gestützten Funktionen von Algolia als großer Vorteil erwiesen, ebenso wie die kontinuierlichen Innovationen und Verbesserungen des Unternehmens.

„Wir brauchen eine intelligente Infrastruktur, um mit unserem Wachstum Schritt halten zu können, und die haben wir mit Algolia.“

Die KI-gestützte Personalisierung war für das Unternehmen ein großer Segen, da sie beispielsweise dazu beitrug, die Suche eines Kunden nach einem „schwarzen Kleid“ einzugrenzen und dabei kundenspezifische Merkmale wie die Größe zu berücksichtigen. Frühere Versuche, Personalisierung zu implementieren, erforderten zu viel Konfigurationsaufwand und wiesen schwer einzustellende Attribute auf, so Østergaard. 

„Genau das macht die KI-basierte Personalisierung zu einem bahnbrechenden Ansatz: Wir speisen einfach alle Daten ein, die wir haben, und das System ermittelt selbst, wie es bei jedem einzelnen Nutzer vorgehen soll.“

Seit der kürzlich erfolgten Einführung der KI-basierten Personalisierung, so Østergaard, würden mehr Artikel in den Warenkorb gelegt – was darauf hindeutet, dass die Kunden die gewünschten Modetrends finden –, aber auch, und das ist besonders wichtig, dass sich die Aufrufe der Artikel gleichmäßiger verteilen, was den Verkäufern zugutekommt. 

Nach der Einführung dieser Funktion verzeichnete Sellpy einen Anstieg der Konversionsrate um 2 Prozent sowie einen Anstieg der durchschnittlichen Konversionen pro Nutzer um 6 Prozent. Letztendlich geht es jedoch darum, die kundenorientierten Ziele des Unternehmens zu erreichen.

„Anstatt also immer dasselbe schwarze Kleid in Größe M zu zeigen, können wir nun Modelle präsentieren, die auf jeden einzelnen Kunden zugeschnitten sind – das heißt, es werden auch Modelle in den jeweiligen Größen oder mit anderen Mustern oder Punkten angezeigt“, sagt Østergaard.

„Die Kunden haben diese auf sie zugeschnittene Auswahl, und hoffentlich fühlen sie sich dadurch besser verstanden.“

 

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