Transformation in der Shop-Suche von Breuninger: Effizienzsteigerung und Kostenreduktion durch Open Source

Zuverlässige und leistungsfähige Suchlösungen sind für E-Commerce Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Unser Kunde Breuninger, eine der führenden Fashion, Beauty und Lifestyle Destinationen im Premium- und Luxussegment in Europa, stand vor einer Herausforderung: Das bisherige Suchsystem stieß an Kapazitäts- und Zuverlässigkeitsgrenzen.

In diesem Artikel beschreiben wir, wie wir Breuninger bei der Ablösung eines bestehenden Suchsystems unterstützt haben und wie wir durch die Entwicklung einer Open-Source-basierten Technologie Herausforderungen lösen und gleichzeitig Betriebskosten senken können.

neuland begleitet Breuninger seit 2013 sowohl in der Entwicklung des Onlineshops und der Backend-Systeme sowie der Tools zur Pflege und Verwaltung des Shops. Mit der Expansion des Onlineshops in internationale Märkte standen wir mit Breuninger vor Herausforderungen hinsichtlich der Skalierbarkeit und Integration zusätzlicher Sprachen und Länder. Eine Evaluationsphase zeigte, dass das bisherige Suchsystem diesen Anforderungen nicht mehr gerecht wurde. Daraus ergab sich die Entscheidung, auf eine Open-Source-Lösung umzusteigen, um sowohl die Kosten-Nutzen-Relation zu verbessern als auch die Skalierungsprobleme zu bewältigen. 

Schrittweise Implementierung für maximale Akzeptanz

Breuninger nutzte eine proprietäre Suchtechnologie, die mangelnde Flexibilität gepaart mit einem Betrieb an der Skalierungs- bzw. Kapazitätsgrenze für Daten aufwies. Eine Erweiterung des Systems hätte erhebliche Investitionen in neue Hardware und Lizenzen erfordert. Die bisherige Pflege der Such- und Kategorieseiten war sehr zeitintensiv. Unser Ziel war es, eine zuverlässige und skalierbare Lösung zu entwickeln, die gleichzeitig wirtschaftlicher ist. Gemeinsam entschieden wir uns für eine Open-Source-basierte Lösung auf Basis eines selbst gehosteten SOLR-Clusters. Dieser Ansatz bot uns die Flexibilität, die notwendigen Anpassungen vorzunehmen und gleichzeitig die Kosten zu kontrollieren. Die Implementierung erfolgte in mehreren Schritten:

1. Analyse der bestehenden Systemlandschaft: Wir untersuchten sorgfältig, welche Funktionen beibehalten und welche verbessert werden mussten.

2. Schrittweise Einführung: Um die Nutzer*innen nicht zu überfordern und eine hohe Akzeptanz zu gewährleisten, erfolgte die Einführung der neuen Lösung schrittweise, sodass wir frühzeitig live gehen konnten.

3. Eigenes Backoffice: Für die Pflege der Suche und Kategorieseiten entwickelten wir ein eigenes Backoffice, das die Verwaltung erheblich vereinfacht.

Bei der Ablösung eines bestehenden Systems ist es entscheidend, sich der komplexen und historisch gewachsenen Systemlandschaft bewusst zu sein. Es ist wichtig, sorgfältig zu analysieren, warum bestimmte Elemente existieren – sei es aufgrund historischer Entwicklungen, Aussparungen oder früheren Anforderungen, die heute möglicherweise nicht mehr relevant sind. Zudem kann es sein, dass bestimmte Komponenten aufgrund spezieller Kundenanforderungen implementiert wurden.

Diese Faktoren sind entscheidend für den Ablöseprozess und geben wertvolle Einblicke in die Bedürfnisse der Menschen, die das Suchsystem letztlich bedienen und warten werden. Der Fokus sollte nicht darauf liegen, sämtliche neue Konzepte zu integrieren, sondern das nachzubilden, was es wirklich braucht. Dank der umfangreichen Expertise des zuständigen Teams konnten potenzielle Fallstricke von vornherein vermieden werden.

Stabilität und Innovation: Messbare Erfolge der neuen Suchtechnologie

Der Erfolg unserer Implementierung wurde hauptsächlich an der verbesserten Performance und den reduzierten Kosten gemessen. Mit der vorherigen Suchlösung hätte Breuninger bei jedem zusätzlichen Land und jeder neuen Sprache signifikante Kostensteigerungen in Kauf nehmen müssen. Die neue Suchlösung ist performanter und benötigt weniger Hardware. Obwohl spezifische Metriken wie die Conversion Rate nicht im Fokus standen, zeigte die qualitative Analyse der Suchergebnisse auch hier eine deutliche Verbesserung. 

Neue Features wie eine Fallback-Funktion für die bildbasierte Ähnlichkeitssuche wurden implementiert. Diese funktioniert wie eine Art Sicherheitsnetz, das aktiviert wird, wenn die primäre Methode zur Suche nach ähnlichen Objekten fehlschlägt oder keine ausreichenden Ergebnisse liefert. Allgemeine Änderungen können schnell adaptiert werden und das Team ist nicht abhängig von der Roadmap eines externen Anbieters. All diese Verbesserungen führten schließlich auch zu positiven Rückmeldungen der Nutzenden.

Ein bemerkenswerter Erfolg der neuen Lösung sind die hohe Zuverlässigkeit und Stabilität. Etwaige Befürchtungen hinsichtlich der technischen Skalierbarkeit und der personellen Anforderungen konnten wir schnell ausräumen. Die Expertise im Bereich SOLR, die Kontinuität und das tiefe Verständnis der Teammitglieder für die Anforderungen von Breuninger haben wesentlich zum Erfolg des Projekts beigetragen. Auch die pragmatische, agile Arbeitsweise und die enge Zusammenarbeit ermöglichten es uns, eine maßgeschneiderte Lösung zu entwickeln, die nicht nur die aktuellen Anforderungen erfüllt, sondern auch zukünftige Entwicklungen berücksichtigt. Um die Lösung zukunftsorientiert weiter zu verbessern, ist die Integration der Vektorsuche bereits in Planung.

Wir sind stolz darauf, Breuninger bei so einem besonderen Prozess der Systemablösung und der Entwicklung einer neuen Suchtechnologie zu unterstützen und freuen uns auf die weiteren gemeinsamen Schritte zur kontinuierlichen Verbesserung und Innovation.