Mit der steigenden Anzahl von Produktdaten und zunehmender Komplexität sind Online-Händler heute gefordert wie noch nie. Im gemeinsamen Webinar mit unserem Implementierungspartner hmmh AG konnten wir aufzeigen, wie Online-Händler mit skalierbaren und KI-gestützten SaaS-Lösungen individuelle Herausforderungen im Datenmanagement konsequent lösen können.
Händler, Lieferanten und Hersteller haben etwas gemeinsam. Sie alle verfügen über ein individuell gewachsenes Produktdatenmodell. Lieferanten und Hersteller stehen vor der Herausforderung ihren Händlern hochwertige Produktdaten zur Verfügung zu stellen. Händler müssen ihrerseits Wege finden, Produktdaten effizient, schnell und nachhaltig in ihr individuell gewachsenes Produktdatenmodell zu überführen. Im Beispiel Wandfarbe «Morgengrau» kann das bedeuten, dass der Händler beim Lieferanten nach den HEX-Angaben nachfragen muss.
Die Beschaffung, Anlage und Aufbereitung von Produktdaten ist für die meisten Online-Händler deshalb kostenintensiv, ineffektiv und überwältigend. Wer also viel Zeit und Energie in die manuelle Datenpflege steckt, stellt sich zwangsläufig die Frage nach einem Datenmodell, welches einen geringeren Pflegeaufwand aufweist. Doch wie findet man das passende Produktdatenmodell und sind vielleicht Standards wie ETIM, ECLASS oder BEGROS die Lösung?
Ob auf ein unternehmensspezifisches oder ein standardisiertes Produktklassifikationsmodell gesetzt wird, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Für beide Klassifikationsmodelle gilt, dass nicht jeder Fall abgedeckt werden kann. Viele Unternehmen setzen daher nach wie vor auf manuelle Sortierungen und Pflegeprozesse, welche zeit- und kostenintensiv sind und sich zudem nachteilig auf die Datenqualität auswirken.
Innovative Online-Händler hingegen versuchen diesem Problem mit Automatisierung entgegenzuwirken. Sie befähigen damit die eigenen Datenteams den Gesamtprozess zu überwachen, anstatt diese Teams mit mühsamen manuellen Datenpflegeprozessen auszulasten.
Die automatisierte Artikelanlage verläuft entlang klar definierter Aufbereitungsschritten, welche automatisiert ablaufen. Die erste intelligente Produktdatenplattform zur Beschaffung, Aufbereitung und Distribution von Produktdaten von Onedot stellt verschiedene Onboarding-Module zur Verfügung.
So können Onedot Kunden beispielsweise KI-unterstützt Produktattribute extrahieren, verschiedene Produkte klassifizieren, sowie Attributwerte und Attributeinheiten auf das gewünschte individuelle Zielformat bringen. Denn nur ein klar strukturierter und automatisierter Produktdaten-Onboarding Prozess ist skalierbar und stellt somit die Datenqualität nachhaltig sicher.
Möchten Sie wissen, wie ein Produktdaten-Onboarding in ihrem Unternehmen umgesetzt werden kann? Fragen Sie sich, ob die Automatisierung von Datenprozessen möglich ist? Gerne beraten wir Sie zusammen mit unserem Partner hmmh AG. Buchen Sie eine persönliche Demo - wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.
