Mit hochwertigen Produktdaten zur erfolgreichen Textautomatisierung

Mit dem Natural LanguageGeneration (NLG) Softwareprozess, welcher natürliche Sprache generiert, können auf praktischem Weg automatisiert Content erstellt werden. So kann eine grosse Menge an Produkten oder auch Dienstleistungen in kurzer Zeit umfassend und individuell betextet werden. Damit diese Produktbeschreibungen jedoch entsprechend zielgerichtet und passgenau erstellt werden können, müssen genügend strukturierte und hochwertige Produktdaten vorhanden sein. Denn diese bilden die Basis der Automatisierung, um eine hohe Textqualität zu erreichen.

Doch auch ohne vermeintlich perfekte Produktdaten lohnt es sich, das Thema Content Automation genauer zu betrachten, da Ausgangsdaten in vielen Fällen durch verschiedene Techniken dennoch zur Automatisierung genutzt werden können. Ist bereits ein PIM-System im Einsatz, sind die Grundlagen für eine optimale Datenstruktur bereits geschaffen. Aber auch hier zeigt sich immer wieder, dass ein PIM-System keine zwingende Voraussetzung für die automatisierte Textgenerierung ist.

Voraussetzungen für die Daten- und Textqualität

Grundsätzlich sind vier Voraussetzungen von Bedeutung, um aus den vorliegenden Daten hochwertigen Content mittels NLG zu produzieren:

• Vollständigkeit. Natürlich sind nicht alle Produktinformationen relevant, jedoch sollten die im Text zu verwendenden Attribute vollständig sein. Ein möglichst hoher Füllgrad der Attributausprägungen ist entscheidend und stellt die Informationsdichte sowie Textqualität sicher.
• Verfügbarkeit. Die Auswahl der Datenquelle scheint zunächst keinen Einfluss auf die Datenqualität an sich zu haben, jedoch sollte diese zuvor bestimmt werden, um die Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten. Es hat sich schon mehrfach gezeigt, dass die notwendigen Produktdaten für die Automatisierung teilweise aus unterschiedlichen Quellsystemen stammen und erst aggregiert werden müssen, bevor die Datenverarbeitet werden können. Für einen vollautomatisierten Workflow bietet sich wiederum ein PIM-System an, das direkt an die entsprechende Text-Engine angebunden wird.
• Granularität. Weiterhin lohnt es sich, dass die Produktdaten möglichst granular vorliegen. Die Betextung kann so individueller auf die Attribute zugeschnitten und weniger generisch erfolgen. So können sich Kaufinteressierte bestmöglich über das spezifische Produkt, dessen Eigenschaften und Vorteile informieren. Auch zur Verbesserung der Produktsuche sind granular aufgeführte Daten ein Vorteil und führen so zu einer höheren Conversion Rate.
• Konsistenz. Zuletzt ist eine gewisse Konsistenz der Produktdaten von Bedeutung. Zu vermeiden sind hier beispielsweise Sonderzeichen und unterschiedliche Schreibweisen sowie Wortarten, die in der Implementierung der Textautomatisierung einzeln aufgegriffen werden müssen. Die dadurch notwendigen Korrekturen steigern die Komplexität der Implementierung und machen eine aufmerksame Prüfung der Texte erforderlich, sobald neue Produkte mit inkonsistenten Attributausprägungen hinzugefügt werden. Fehlerhafte oder inkonsistente Werte können in den Produktdaten allerdings schnell identifiziert und korrigiert werden.

Sind diese Faktoren gegeben, liegen die perfekten Voraussetzungen für dieautomatisierte Texterstellung vor. Doch die Realität sieht nicht immer so ideal aus. Heisst das etwa, dass in diesem Fall auf NLG verzichtet werden muss?

Tricks und Kniffe der Content Automation

Auch wenn die Datenlage auf den ersten Blick nicht optimal erscheint, können hierfür effizient Workarounds geschaffen werden. Fallbacks sind beispielsweise der Schlüssel bei Datenausfällen. Ist ein bestimmtes Attribut bei einem Produkt nicht befüllt, kann der hierfür bestimmte Satz entweder übersprungen oder – um nicht an Textlänge zu verlieren – durch eine generisch formulierte Variante ersetzt werden, in der das Attribut nicht genutzt wird. Alternativ kann auch überprüft werden, ob sich eine andere Variable stattdessen als Ersatz eignet. Falls die vorhandenen Attribute näher zu beschreiben oder generell zu wenig USPs aus den Daten zu entnehmen sind, wird eine Benefitrecherche für Produkte, Attribute, Ausprägungen oder Cluster herangezogen.

Auch bei heterogen gepflegten Daten kann mittels Manipulationen Abhilfe verschafft werden, indem man Einzelfälle so abändert, dass sie in den Textfluss integriert werden können. Hier gilt es allerdings, Fehlerquellen zu vermeiden: Wenn nach Abschluss der Implementierung neue Produkte hinzugefügt werden und bei diesen eine inkonsistent gepflegte Ausprägung auftritt, die durch die bisherigen Manipulationen nicht abgedeckt ist, wird diese entsprechend nicht abgefangen. Dieses Merkmal muss dann in der Engine nachgepflegt werden, um eine gute Textqualität zu erreichen.

Das Beste aus Produktdaten und NLG herausholen

Gut gepflegte Daten sind für automatisiert erstellte Texte mit hoher Aussagekraft und Qualität unabdingbar. Die beschriebenen Kriterien Vollständigkeit, Verfügbarkeit, Granularität und Konsistenz dienen dabei als Orientierungspunkte für dieEinschätzung der Datenqualität und eine individuell automatisierte Betextung. Für die passende Datenstruktur und einen effizienten Automatisierungsprozess ist die Nutzung eines PIM-Systems empfehlenswert.

Allerdings gilt auch: Nicht immer ist der Idealzustand gewährleistet, worauf NLG ebenfalls reagieren kann. Mithilfe von Fallbacks und Manipulationen können vereinzelte Datenausfälle sowie inkonsistente Daten abgefangen werden. Sie sichern somit dennoch einen guten Lesefluss und hilfreiche Produktbeschreibungen mit einem Mehrwert für Ihre Kundschaft. Dass sich diese Entwicklung dann positiv auf die Conversion Rate auswirkt, versteht sich von selbst. Denn nur eine zufriedene Kundschaft führt zu mehr Umsatz.

Wie wir Sie unterstützen können

Um aus Produktdaten automatisiert Inhalte mit Mehrwert für Ihre Kundschaft zu erstellen, braucht es verschiedene Kompetenzen und Fähigkeiten. Gerne beraten wir Sie zusammen mit unserem Solution Partner hmmh AG. hmmh steht Ihnen mit  ausgewiesenen Experten und Expertinnen zur Seite, die über das technische Know-how im Umgang mit Automatisierungsplattformen und PIM-Systemen verfügen. Denn nur so kann die Qualität der Texte Ihre Zielgruppe überzeugen. Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.