Fondée en 2003 par les entrepreneurs visionnaires Tibor Laczay et Julia Zhen, qui pensaient que bien voir ne devrait pas coûter aussi cher, Zenni Optical a été l'une des premières boutiques en ligne de lunettes correctrices. 

Sa formule du succès pour proposer des lunettes abordables et accessibles résidait dans la vente directe aux consommateurs – une formule qui a fait ses preuves. Partie d'une petite entreprise locale de Novato, en Californie, Zenni est devenue une marque reconnue, employant près de 2 000 personnes. 

Avec plus d'un cinquième des lunettes vendues aux États-Unis achetées via Zenni, la plateforme est devenue le leader de l'achat de lunettes correctrices en ligne. Grâce à son réseau de distribution mondial, Zenni a vendu plus de 50 millions de montures de lunettes à travers le monde. 

Toujours à la pointe de l'innovation, l'entreprise est reconnue pour proposer des produits de haute qualité à des prix abordables. Outre son site internet réputé, où elle vend des lunettes de qualité à prix réduits, Zenni collabore également avec des opticiens pour proposer à leurs patients des lunettes de qualité, sans marque, à des prix plus avantageux.

Obsédé par le service client

Dans sa mission d'aider les gens à « mieux voir et à mieux vivre », Zenni reconnaît que la clé de sa croissance réside dans le service client, et c'est dans cet esprit qu'elle s'efforce de susciter un véritable engouement pour l'expérience client. 

« Nous souhaitons absolument développer l'entreprise et mieux servir nos clients », déclare David Ting, directeur technique et directeur général monde de Zenni Optical. « C'est pourquoi, pour reprendre une expression courante, nous nous efforçons d'être obsédés par le client. » 

Cela exige une innovation constante en matière de produits et de prix, notamment compte tenu de la forte inflation, ainsi qu'un travail permanent d'amélioration de tous les aspects de l'entreprise. Pour fonctionner rapidement au sein de son réseau de distribution mondial, elle privilégie les technologies collaboratives. 

« Nous l'appelons le mode de travail asynchrone. De nombreuses discussions ont lieu sur Slack ou dans Google Docs. Nous essayons de prendre en compte l'avis de chacun car il est important, mais nous essayons aussi d'avancer rapidement. »

Amélioration des performances de recherche

La recherche de la performance rapide ne s'arrête pas aux opérations internes. Pour répondre aux attentes des clients, l'équipe technique de Zenni savait qu'elle devait obtenir rapidement les résultats de leurs recherches. 

L'entreprise utilisait deux plateformes de recherche obsolètes, Endeca et Sitecore, et recherchait une solution sécurisée pour ses données patients, hébergée dans le cloud. Et, bien sûr, elle devait être rapide. 

« Il y avait deux points que nous souhaitions aborder », explique Ting. « Nous voulions passer de deux moteurs de recherche à un seul, et il devait être performant. » 

« Nous souhaitions que les pages de résultats s'affichent très rapidement. C'est l'un des points forts d'Algolia : la disponibilité et les performances de l'infrastructure sont excellentes. De plus, comme il s'agit d'une solution SaaS pure, nous n'avons rien à déployer, ce qui simplifie la gestion. » 

« Tout cela a rendu Algolia extrêmement attractif à nos yeux. » Il n'a fallu que deux mois à Zenni pour intégrer Algolia Search à sa plateforme e-commerce personnalisée, utilisée sur l'ensemble du site pour la navigation et la recherche, à l'exception de la recherche visuelle. Algolia est utilisé pour optimiser la recherche sur le site web et l'application mobile de Zenni. 

Zenni a collaboré avec AAXIS Digital, partenaire d'Algolia, lors de la mise en œuvre, qui, selon Ting, « a abattu la plus grande partie du travail ». Il qualifie le projet de migration de partenariat tripartite entre Zenni, AAXIS et Algolia, et souligne qu'il s'agit d'une réussite majeure. 

En coulisses, l'équipe merchandising de Zenni utilise beaucoup Algolia, explique Ting, pour optimiser les références et les collections, ou pour dynamiser les ventes. Il prévoit cependant que certaines activités merchandising seront supprimées ou simplifiées à mesure que l'entreprise tirera davantage parti de l'intelligence artificielle neuronale d'Algolia, actuellement en phase de test.

Une industrie unique nécessitant une recherche par IA puissante

Pour améliorer l'expérience client, Zenni avait besoin d'une solution de recherche capable de gérer les spécificités de la recherche de lunettes. Par exemple, les montures de lunettes sont des produits extrêmement nuancés : un client pourrait rechercher une monture turquoise et la qualifier de « à pois », tandis qu'un autre pourrait ne pas savoir comment la décrire. 

Avec environ 5 000 références (et plus de 200 nouvelles chaque année), la recherche de produits représente un défi, nécessitant la possibilité de filtrer par couleur ou selon différentes qualités et variations. Mais cela complexifie également le système. 

De la gestion des synonymes au filtrage des matériaux, Algolia a su répondre aux besoins de la recherche de lunettes, améliorant l'expérience client tout en augmentant la vitesse et la pertinence de la recherche. 

Pour aller plus loin, Zenni teste actuellement la version bêta d'Algolia Neural Search. Cette nouvelle technologie repose sur une intelligence artificielle inédite, combinant une compréhension avancée du langage naturel (NLU), une recherche vectorielle pilotée par l'IA, un apprentissage adaptatif et des suggestions de requêtes pour offrir des capacités de recherche encore plus fines. 

« Compte tenu de la complexité des variations de lunettes, trouver les bons synonymes est extrêmement difficile », ajoute Ting. « Par exemple, certaines personnes appellent les montures transparentes — que nous appelons translucides — blanches. L’ajout de ces recherches et l’attribution d’un score de pertinence seraient un atout considérable pour nous, car la gestion manuelle de ces informations pour un grand nombre de références multilingues est extrêmement complexe. » 

« C’est pourquoi nous nous intéressons à la recherche neuronale pour simplifier et calculer ces synonymes de manière pertinente, avec une amélioration automatique grâce aux contributions de l’utilisateur. Nous sommes en train de la tester et nous sommes ravis de ne plus avoir à gérer tout cela manuellement. »