SkupSzop hat 300.000 Bücher, größtenteils einzigartige gebrauchte Exemplare. Luigi's Box Search und Recommender machten sie auffindbar und erhöhten den Warenkorbwert um 2,36 €.
SkupSzop ist eine polnische Plattform zum Kauf und Verkauf von neuen und gebrauchten Büchern. Mit einem Katalog von 300.000 SKUs, von denen die meisten einzelne Artikel in unterschiedlichen Zuständen sind, arbeitet die Plattform in einer Größenordnung und Komplexität, für die die meisten Standard-Suchlösungen nicht ausgelegt sind. Kunden kaufen und verkaufen ihre Bücher über die Plattform zu wettbewerbsfähigen Preisen, wobei täglich tausende neue Artikel hinzukommen.
Die Suchqualität hat sich deutlich verbessert und der Warenkorbwert ist gestiegen. Unser Team benötigt keine tägliche manuelle Wartung mehr, und wir schätzen, dass Luigi’s Box zusätzlich 10-15% zu unserem Umsatz beiträgt.
SkupSzop betreibt ein vollständig maßgeschneidertes Backend, daher erfolgte die Integration über die API. Luigi’s Box CTO Tomáš Kramár war direkt in den frühen Phasen beteiligt, um die technische Komplexität zu bewältigen.
Der Katalog war der schwierigste Teil. Dieselbe Titel kann in mehreren Zustandsvarianten existieren, verknüpft mit einem Autor, einem Verlag, einer Serie, einem Zyklus und einem Satz von Tags, nach denen Kunden möglicherweise suchen. Um dies zu bewältigen, baute Luigi’s Box eine Multi-Feed-Architektur, die alle über relationale IDs verlinkt sind.
Diese Struktur ermöglicht es der Suche, Autoren, Verlage, Serien und Zustandsvarianten als eigenständige Attribute zu behandeln, anstatt sie als undifferenzierten Text zu behandeln. Wenn jemand nach einem bestimmten Autor oder einem Buch in einem bestimmten Zustand sucht, weiß das System, was gemeint ist.
SkupSzops vorherige Suche, basierend auf Elasticsearch und PrestaShop, hatte keine KI-gesteuerte Relevanz, keine Tippfehlertoleranz und kein Synonym-Matching. Spezifische Abfragen wie ISBNs schlugen völlig fehl, und die Popularitätsbewertung platzierte die falschen Bücher oben, wodurch irrelevante Titel anstelle dessen angezeigt wurden, was Kunden tatsächlich wollten.
Luigi’s Box ersetzte die Engine durch verhaltensgesteuerte Suche, die versteht, was Kunden meinen, nicht nur das, was sie eintippen. ISBN-Abfragen funktionieren, Tippfehlertoleranz bewältigt ungenaue Anfragen, und Popularitätssignale spiegeln jetzt das tatsächliche Kundenverhalten wider, anstatt einer willkürlichen Bewertung. Die Suchnutzungsrate stieg um 11,4% im Jahresvergleich, und nicht angeklickte Suchen sanken um 7,34%.
Die meisten Bücher, die SkupSzop verkauft, sind einmalige gebrauchte Exemplare, die schnell verkauft werden. Ein veralteter Feed bedeutet, dass Kunden Produkte sehen, die bereits vergriffen sind. Standard-Setups konnten diese Kombination aus Format, Größe und Häufigkeit nicht bewältigen.
Luigi’s Box erstellte eine benutzerdefinierte API-Integration, um die großen JSON-Daten planmäßig zu verarbeiten. Falls etwas fehlschlägt, erhält das Team eine automatische E-Mail-Benachrichtigung, bevor Kunden etwas bemerken.
SkupSzop fügt jeden Tag mehr als 4.000 neue Bücher um genau 17 Uhr hinzu, aber ihre Einrichtung hatte keine Möglichkeit, zu planen, wann Produkte live gehen. Darüber hinaus dominierten zeitlose beliebte Titel die Produktlistenseiten, sodass Neuankömmlinge vergraben wurden, bevor Kunden die Chance hatten, sie zu finden.
Luigi’s Box implementierte Feed-Planung, bei der der neue Bestand vorgeladen wird und um 17 Uhr automatisch live geht. Ein benutzerdefiniertes eintägiges Trending-Fenster läuft neben dem standardmäßigen dreitägigen Fenster auf Kategorieseiten und gibt frischen Artikeln eine echte Chance, an die Oberfläche zu kommen, bevor längerlaufende Titel die Kontrolle übernehmen.
SkupSzop hatte keine automatisierte Empfehlungsfunktion. Sie mussten jeden Empfehlungsmechanismus manuell einrichten. Kunden kauften routinemäßig einzelne Artikel, ohne dass etwas sie zum Hinzufügen weiterer Artikel veranlasste.
SkupSzop plante die Verwendung von zwei oder drei Empfehlungsmodulen. Nachdem sie Ergebnisse sahen, fügten sie weiterhin weitere hinzu und betreiben jetzt 15, platzieren Empfehler auf Kategorieseiten, Produktdetailseiten, dem Einkaufskorb und Blog-Inhalten, einschließlich Artikel-zu-Produkt-Zuordnung, die relevante Bücher in ihren Autorenporträts und Bewertungen anzeigt. Der durchschnittliche Warenkorbwert stieg direkt durch die Empfehlungen um 10 PLN (~€2,36).
Das vorherige Elasticsearch- und PrestaShop-Setup verbrauchte Hardwareressourcen, verlangsamte Antwortzeiten und erforderte manuelle Wartung. Produkte, die länger als 60 Tage nicht verfügbar waren, häuften sich in den Suchergebnissen an, ohne dass es eine Möglichkeit gab, sie zu erkennen oder zu entfernen. Das Team hatte keine Möglichkeit, mobilen Datenverkehr von Desktop-Datenverkehr zu trennen, es gab keine Möglichkeit zu erkennen, welche Suchen fehlschlugen, und keine zuverlässige Grundlage für Leistungsbewertungen.
Luigi’s Box beseitigte die Notwendigkeit für die tägliche Wartung. Analytics schlüsseln nun Seitenaufrufe, Anfragen und Ereignisse nach Desktop, Mobile App und Betriebssystem auf. Das SkupSzop-Team kann langfristig nicht verfügbare Artikel sehen, damit diese die Empfehlungen nicht beeinträchtigen.
Luigi’s Box verarbeitet zuverlässig unseren umfassenden Produktfeed, was andere Suchvendoren nicht bewältigen konnten. Ihre KI-gestützte Suche und ihre umfangreiche Suite von Empfehlungsmodulen verbesserten unser Cross-Selling und erhöhten den durchschnittlichen Warenkorbwert.
Die Ergebnisse wurden im Jahresvergleich gemessen, Dezember 2024 vs. Dezember 2025. Als die Suchergebnisse relevanter wurden, nutzten mehr Kunden die Suche, um zu finden, was sie suchten. Empfehlungen taten den Rest und erhöhten den Warenkorbwert bei jeder Sitzung.
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