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Solutions · Catalog Foundation

Produktdatenmanagement für den ganzen Produktkatalog, nicht für eine Stichprobe.

SEO, Übersetzung und Marktplätze lesen alle aus denselben Feldern im Produktdatensatz. Deshalb beginnt die Arbeit hier: KI-Agenten bauen die Datensätze auf, aus denen alles andere liest.

Das Problem

Der Katalog ist der Engpass

Ein Produktdatensatz entsteht in drei oder vier Systemen gleichzeitig. Ein ERP mit Codes und ohne Texte. Lieferantendateien in dem Format, das dem Lieferanten gerade passte. Ein PIM, gebaut, um Spezifikationen zu verwalten, nicht um zu verkaufen. Eine Tabelle, die die Übergaben zusammenhält, gepflegt von der einen Person, die sie versteht.

Nichts davon ist falsch, und es zu ersetzen ist nicht die Aufgabe. Das eigentliche Problem ist kleiner: Die Felder, die entscheiden, ob ein Produkt gefunden und gekauft wird, also Passform, Material, Maße, die zugehörige Variante und die Kategorie, gehören keinem System. Also tippt sie jemand von Hand ein, einmal pro Vertriebskanal und einmal pro Markt, und zwar das Team, das ohnehin der Engpass ist.

Die Kosten zeigen sich im Sortiment. Jeder Kanal und jeder Markt, für den dieselben Felder neu getippt werden, startet später und mit weniger Sortiment. Alles über dieser Ebene liest aus denselben Datensätzen. Wer den Datensatz einmal richtig aufbaut, macht die anderen sieben Bereiche günstig.

Typische Anwendungsfälle

Die Aufgaben am Datensatz

Eine Auswahl der Prozesse in diesem Bereich. Jeder hat ein eigenes Ergebnis und eigene Kennzahlen, und eine Aufgabe, die hier nicht steht, ist meist eine Variante einer, die hier steht. Starten Sie mit einem Prozess oder mit allen.

Data Enrichment

Erstellt veröffentlichungsfähige Produktseiten aus Ihren eigenen Daten oder denen Ihrer Lieferanten und ergänzt fehlende Spezifikationen aus Online-Quellen.Moves: Zeit pro Produkt

Data Sourcing

Sucht außerhalb Ihrer eigenen Systeme nach den Werten, die intern niemand ausfüllen kann, liest Hersteller und benannte Quellen, entscheidet bei Widersprüchen und liefert jedes Attribut mit Beleg und Konfidenzwert.Moves: leere Attribute

Matching

Erkennt, ob ein eingehender Datensatz ein Produkt ist, das Sie bereits führen, verknüpft ihn mit dem Stammeintrag und markiert Dubletten.Moves: Dublettenquote

Variant Grouping

Macht aus einer flachen SKU-Liste eine Produktfamilie: ein Elternartikel mit den gemeinsamen Inhalten, die Varianten damit verknüpft.Moves: Produktdetailseiten pro Produkt

ERP Codification

Erstellt die Codierung, die Ihr ERP braucht, bevor ein Lieferantenprodukt ins PIM kommt: Artikelcode, Maße, Gewicht, Verpackung.Moves: Tage bis zur Verkaufsfähigkeit

Catalog Migrator

Überträgt einen bestehenden Katalog auf das Schema einer neuen Shopplattform und zeigt die Lücken, über die Ihr Team entscheiden muss.Moves: Wochen Plattformwechsel

Lieferantendaten übernehmen

Aus der Lieferantendatei wird ein verkaufsfähiges Produkt

Zwanzig Lieferanten, zwanzig Formate: ein XML-Feed, eine CSV-Datei auf dem SFTP-Server, eine API, eine Tabelle, die jemand von Hand pflegt. Jedes Feld wird beim Import auf Ihr eigenes Attributmodell abgebildet und vereinheitlicht: Währung am Preis, Kategoriepfade abgeflacht, Bild-URLs umgeschrieben, und ein Feld ohne Zielattribut wird markiert statt stillschweigend verworfen. Die Spezifikationen, die der Lieferant leer gelassen hat, etwa Passform, Material und Kompatibilität, werden aus dem Datenblatt und den Texten des Lieferanten gelesen, dann aus Online-Quellen ergänzt und gegengeprüft. Jeder Wert trägt seine Herkunft mit.

Data Enrichment

CommerceClarity agent · Apparel EU

Supplier feed · New products1
Enrich attributes · By family2
Score on golden set · Threshold 90%3
Write back to PIM · Akeneo4

Der Korrekturkreislauf

Jede Korrektur verbessert den nächsten Durchlauf

Ihr Team beurteilt die Ergebnisse. Ein Wert ist richtig, oder er ist falsch und wird einmal korrigiert. Jedes Urteil verändert den nächsten Durchlauf: Die Bewertung auf Ihrer eigenen Stichprobe verschiebt sich, und der Agent startet mit dem, was der letzte Durchlauf gelernt hat. So sinkt der Anteil der Werte, die eine Person prüfen muss, stetig, gemessen an Ihrem Produktkatalog und Ihren Regeln statt am Durchschnitt aller anderen.

Die Plattform markiert eine Produktbeschreibung als zu allgemein für den Tonfall der Marke, mit dem Überarbeitungsvorschlag und den zwei Antwortmöglichkeiten.

So arbeiten wir

In Wochen auf Ihrem Produktkatalog live, nicht in Monaten

Wir durchlaufen alle vier Phasen gemeinsam mit Ihrem Team, auf Ihren bestehenden Systemen, und jede Phase endet mit einer Kennzahl, die wir vorab mit Ihnen festgelegt haben.

  1. 01

    Konzeption

    Wir erfassen, wie Ihre Daten hereinkommen und wie das Ergebnis wieder hinausgeht, und legen dann die geschäftliche Kennzahl fest, die der Agent bewegen soll.

  2. 02

    Umsetzung

    Wir bauen den Agenten und testen ihn auf einer mit Ihnen vereinbarten Stichprobe Ihres Produktkatalogs. Jede Änderung wird an dieser Stichprobe gemessen, die Feinabstimmung beruht also auf Zahlen.

  3. 03

    Nachweis

    Fertig heißt: Die Kennzahl hat ihr Ziel auf dem gesamten Produktkatalog erreicht, und Sie haben die Zahlen selbst gesehen.

  4. 04

    Weiterentwicklung

    Wir bleiben Ihr Ansprechpartner. Ihre Korrekturen verbessern den Agenten weiter, die Kennzahl bleibt dort, wo Sie sie brauchen, und der nächste Anwendungsfall startet mit dem Kontext, den dieser bereits aufgebaut hat.

Für große Unternehmen und Produktkataloge, in denen kein Fehler passieren darf

Läuft auf Ihren bestehenden Systemen

Die KI-Agenten lesen die Daten über die Schnittstellen aus Ihrem PIM, ERP und DAM und schreiben das Ergebnis dorthin zurück.

Nichts Unsicheres geht live

Jeder Wert wird gegen Ihre Regeln geprüft. Alles Unsichere geht in die Prüfung, bevor es einen Vertriebskanal erreicht.

Ihre Daten gehören Ihnen

Ihr eigener, isolierter Arbeitsbereich. Ihre Daten fließen nie in gemeinsam genutzte Modelle ein, und Sie können sie jederzeit exportieren.

Jeder Durchlauf wird protokolliert

Zu jedem Wert sind Quelle, Durchlauf und Bewertung gespeichert. So sehen Sie, wie ein fehlerhafter Wert zustande kam.

Questions

Was Händler uns fragen

Ab wann wird Produktdatenmanagement zur eigenen Aufgabe?

Produktdatenmanagement heißt, jeden Produktdatensatz vollständig, einheitlich und aktuell zu halten, auf jedem Kanal, der ihn liest. In einem kleinen Katalog erledigt das eine Person. Ab einigen tausend SKUs und mit Lieferanten, die zwanzig verschiedene Formate schicken, wird niemand mehr damit fertig. Ab dort ist es keine Dateneingabe mehr, sondern ein laufender Betriebsprozess.

Wer betreibt die KI-Agenten, wir oder Sie?

Wir, auf Ihren Daten, Kategorie für Kategorie, und wir bleiben nach dem Go-live dabei. Sie kaufen das Ergebnis auf Ihrem Katalog, keine Lizenz mit Handbuch.

Müssen wir unser PIM oder ERP ersetzen?

Nein. Die Agenten lesen Ihr PIM, ERP und DAM und schreiben dorthin zurück. Wir setzen auf den Systemen auf, die Sie bereits betreiben, und als Erstes erfassen wir, wie Daten hinein- und hinausfließen.

Was, wenn der KI-Agent, den wir brauchen, noch nicht existiert?

Die meisten dieser Agenten laufen bereits bei einem anderen Händler und werden an Ihren Katalog angepasst. Diese Anpassung ist Teil der Leistung. Ist ein Prozess noch nicht abgedeckt, entwickeln wir den Agenten mit Ihnen und kalkulieren ihn separat.

Wie prüfen Sie, ob das Ergebnis stimmt?

Der vor jeder Entwicklung vereinbarte KPI zeigt, ob sich die Geschäftszahlen auf dem echten Katalog verbessert haben. Darunter bewerten wir die Arbeit selbst gegen Ihre Regeln an einer Stichprobe Ihres Katalogs, und diese Bewertung läuft bei jeder Änderung neu.

Wem gehören die Daten?

Ihnen. Die KI-Agenten lernen aus den Korrekturen Ihres Teams, und Daten wie Korrekturen lassen sich jederzeit exportieren.

Starten Sie mit einem Anwendungsfall

Ein Anwendungsfall, durchgängig auf Ihrem eigenen Produktkatalog umgesetzt. Das reicht, um zu sehen, was er bewirkt und was er pro Produkt kostet, bevor Sie über den Rest entscheiden.