Datenbeschaffung: Wie Sie skalierbare Inhalte erschließen
Der verborgene Engpass im digitalen Handel
Neue Märkte, neue Produkte und neue digitale Kanäle versprechen endlose Wachstumschancen. Doch unter der Oberfläche bremst ein Hindernis immer wieder alles aus: Produktdaten.
Die meisten Einzelhändler (und Hersteller) sind darauf angewiesen, dass ihre Lieferanten genaue, vollständige und zeitnahe Produktinformationen liefern. In der Praxis kommen die Lieferantendaten oft verspätet, unvollständig oder in inkonsistenten Formaten an. Die Teams verschwenden Wochen mit der Suche nach Dateien, dem Ausfüllen von Excel-Vorlagen und der Korrektur von Fehlern, bevor die Produkte überhaupt in Produktion gehen können.
Das Ergebnis? Verzögerte Markteinführungen, schlechte Produkterfahrungen und Umsatzeinbußen, während schnellere Konkurrenten die Kunden für sich gewinnen.
Warum traditionelle Onboarding-Methoden scheitern
Das manuelle Onboarding funktionierte früher, als die Sortimente noch klein und die Lieferantenbeziehungen begrenzt waren. Aber heute, mit Tausenden von Artikeln von Hunderten von Lieferanten, funktioniert das nicht mehr:
- Endlose Excel-Vorlagen und E-Mail-Austausch
- Inkonsistente Formate und fehlende Attribute
- Wochenlange manuelle Kontrollen, bevor die Produkte auf den Markt kommen
Diese veralteten Methoden sind zu langsam, zu fehleranfällig und zu sehr von der Mitarbeit der Lieferanten abhängig.
Warum Scraping allein nicht ausreicht
Viele Unternehmen wenden sich an Web Scraping, der automatisierten Extraktion von Daten aus Websites. Scraping kann Produktdaten erfassen, hinterlässt aber in der Regel eine unstrukturierte und unordentliche Ausgabe, die aufwändig bereinigt werden muss.
Onedot Data Sourcing, auch bekannt als Onedot Content Mining, geht noch weiter: Es extrahiert, was wichtig ist, und bereitet es für die sofortige Übernahme vor.
Was ist Data Sourcing?
Definition und Umfang
Unter Data Sourcing versteht man das Extrahieren, Anreichern und Strukturieren von Produktinformationen direkt aus verfügbaren Quellen wie Websites, PDF-Katalogen, Datenblättern und Preislisten - ohne darauf zu warten, dass die Lieferanten formatierte Dateien liefern. Es ermöglicht Einzelhändlern und Herstellern, Sortimente eigenständig, schneller und genauer zu erstellen.
Wie es sich vom traditionellen Web Scraping unterscheidet
Auf den ersten Blick mag Data Sourcing ähnlich klingen wie Web Scraping. Die Unterschiede liegen jedoch in der Qualität, Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit.
Traditionelles Web Scraping
- Basierend auf HTML/CSS-Selektoren, komplex einzurichten.
- Fragil: bricht ab, wenn sich das Seitenlayout ändert.
- Nimmt wahllos alles auf, was eine umfangreiche Reinigung erfordert.
- Erzeugt Daten, die nur selten für den Einsatz an Bord geeignet sind.
Onedot Datenbeschaffung
- Verwendung von Inhaltsschemata: Der Benutzer definiert, welche Elemente auf einer Beispiel-Produktseite (PDP) relevant sind. Die KI wendet dieses Schema dann auf alle anderen PDPs an.
- Lernt vom menschlichen Verständnis der Produktrelevanz, nicht nur von Selektoren.
- Extrahiert strukturierte Attribute, technische Spezifikationen, Taxonomien und Medien. Gibt gebrauchsfertige Inhalte aus, die direkt in PIMs, ERPs und DAMs einfließen.
Kurz gesagt: Scraping extrahiert alles, was es kann, während Onedot Data Sourcing alles extrahiert, was Sie brauchen.
Wann ist Data Sourcing sinnvoll?
Nicht jeder Lieferant benötigt Data Sourcing. Sein Wert hängt vom digitalen Reifegrad des Lieferanten ab:
- Anbieter mit hohem digitalen Reifegrad liefern vollständige, strukturierte Daten über APIs oder PIM-Feeds. Hier reicht das traditionelle Onboarding aus.
- Lieferanten mit geringem digitalen Reifegrad liefern inkonsistente, unvollständige oder verspätete Daten. Hier schafft Data Sourcing Abhilfe, indem es Einzelhändlern die Möglichkeit gibt, selbstständig zuzugreifen, ohne auf die Reaktion des Lieferanten zu warten.
So wird sichergestellt, dass die Investitionen in die Automatisierung dort eingesetzt werden, wo sie den größten ROI bringen.
Vom Bergbau bis zum Onboarding
Bei anderen Scraping-Anbietern ist die Ausgabe oft kompliziert und nicht ohne Weiteres verwendbar. Kunden stehen vor der Herausforderung, die Daten ohne zusätzliche Bereinigung in PIMs oder ERPs zu laden.
Bei Onedot ist der Output von Data Sourcing nahtlos mit der Onboarding-Pipeline von Onedot kompatibel. Während des Onboardings werden die gesammelten Inhalte strukturiert, normalisiert und dem spezifischen Datenmodell des Kunden zugeordnet, alles in einem integrierten Fluss.
Das bedeutet, dass Unternehmen nicht nur extrahierte Daten erhalten, sondern auch gebrauchsfertige Produktinhalte, die direkt in ihr PIM, ERP, DAM oder digitale Kanäle geladen werden können.
Seed Data Sourcing (auch bekannt als Master Data Sourcing)
Lieferanten stellen oft nur die Mindestdaten zur Verfügung, die für eine Bestellung erforderlich sind: eine Preisliste mit EANs, Produktnamen und grundlegenden kommerziellen Details. Das mag für die Beschaffung ausreichen, aber für den digitalen Handel ist es bei weitem nicht ausreichend.
Für den Online-Verkauf erwarten die Kunden vollständige und angereicherte Produktinhalte: detaillierte Spezifikationen, technische Unterlagen, Zertifizierungen, Marketingbeschreibungen und Medieninhalte. Ohne diese Inhalte bleiben Produkte schwer zu finden, werden schlecht präsentiert und die Wahrscheinlichkeit einer Konvertierung sinkt.
Hier setzt Seed Data Sourcing an. Onedot extrahiert automatisch die fehlenden Anreicherungen aus öffentlichen Quellen, Katalogen, Datenblättern und Websites und erstellt so ein grundlegendes Produktprofil. Diese "Startdaten" werden dann erweitert und angereichert, um sicherzustellen, dass jedes Produkt für die Online-Präsentation bereit ist.
Die Herausforderungen von Produktdaten heute
Unübersichtliche, inkonsistente und unvollständige Lieferantendaten
Lieferanten stellen ihre Daten oft in uneinheitlichen Formaten zur Verfügung. Es fehlen Attribute, die Namenskonventionen sind unterschiedlich, und die Produktstrukturen variieren stark. Was eigentlich standardisierte Informationen sein sollten, wird für die Onboarding-Teams zu einer täglichen Herausforderung.
Abhängigkeit von Lieferanten
Einzelhändler und Hersteller sind auf zeitnahe, genaue Daten von ihren Lieferanten angewiesen. Doch oft verzögern Lieferanten die Lieferung, widersetzen sich der Standardisierung oder liefern unvollständige Dateien. Dies führt zu ständigen Reibungen.
Auswirkungen auf das Kundenerlebnis
Schlechte Daten verlangsamen nicht nur die internen Prozesse, sondern wirken sich auch direkt auf die Kunden aus. Fehlende Spezifikationen, ungenaue Beschreibungen und unvollständige Medien verringern die Auffindbarkeit von Produkten, erhöhen die Absprungrate und führen zu höheren Retouren. Noch schlimmer ist, dass Produkte mit unvollständigen Daten oft gar nicht in den Suchergebnissen erscheinen, was bedeutet, dass die Kunden gar nicht finden können, wonach sie suchen,
und dann die Suche abbrechen.
Beispiele für Herausforderungen:
- Nicht übereinstimmende Taxonomien zwischen Lieferanten und Einzelhändlern.
- Fehlende kritische Attribute wie Abmessungen oder Zertifizierungen.
- Fehlende Herstellerdokumentation für komplexe Produkte.
- Produkte, die aufgrund von unvollständigen oder inkonsistenten Daten nicht in den Suchergebnissen erscheinen.
- Konkurrenten, die vollständige und optimierte Produkte anbieten, während Sie zurückbleiben, sind nur einen Klick entfernt.
Wann ist Data Sourcing sinnvoll?
Es ist verlockend, Data Sourcing als die Lösung für alle Herausforderungen im Bereich der Produktdaten zu betrachten. Aber in Wirklichkeit hängt der Wert von der digitalen Reife Ihrer Lieferanten ab.
Durch die Segmentierung von Lieferanten nach Reifegrad können Einzelhändler den richtigen Ansatz anwenden: effizientes Onboarding, wenn Qualitätsdaten verfügbar sind, und Data Sourcing, wenn dies nicht der Fall ist. Diese gezielte Strategie maximiert den ROI und vermeidet unnötigen Aufwand.
Warum Data Sourcing wichtig ist
Verringerung der Abhängigkeit von Lieferanten
Mit Data Sourcing müssen sich Einzelhändler bei der Datenlieferung nicht mehr ausschließlich auf Lieferanten verlassen. Diese Autonomie beschleunigt die Prozesse und reduziert Reibungsverluste.
Schnelleres Time-to-Market
Durch die Automatisierung der Extraktion und Anreicherung verkürzt Data Sourcing das Onboarding von Wochen auf Tage. Dies ist besonders wichtig für saisonale Produkte oder Werbekampagnen, bei denen es auf Schnelligkeit ankommt.
Reichhaltigere Produkterlebnisse
Kunden erwarten mehr als einen Preis und einen Produkttitel. Sie wollen Bilder,
Videos, nutzergenerierte Inhalte, Handbücher und technische Datenblätter. Data
Sourcing reichert die Produktdaten mit diesen Inhalten an und verbessert so das Kundenerlebnis
.
Strategische Auswirkungen:
- Erweiterung des Sortiments: Einfaches Einbinden von Long-Tail-Produkten und Erweiterung der Auswahl.
- Wachstum der Kanäle: Bereiten Sie Produktdaten für mehrere Marktplätze und digitale Kanäle vor.
- Globale Expansion: Fügen Sie Sprachversionen und lokalisierte Inhalte in großem Umfang hinzu.
- Einblicke in die Hersteller: Erfahren Sie, wie Anbieter ihre Produkte kategorisieren und präsentieren.
- Sichtbarkeit des Lieferantensortiments: Machen Sie das gesamte Angebot eines Lieferanten im digitalen Regal sichtbar.
Wie Data Sourcing funktioniert
Prozess-Übersicht
- Definieren Sie, was relevant ist: Entscheiden Sie, welche Arten von Informationen wichtig sind: nur Produktmerkmale oder auch Ersatzteile, Bilder, Videos und Zertifizierungen.
- Extrahieren: Sammeln Sie Produktinformationen direkt von Websites, PDFs, Datenblättern und Katalogen.
- Vorverarbeitung: Bringen Sie die extrahierten Informationen in eine Standard-Tabellen-Datenstruktur, die die Onedot-Plattform lesen kann.
- Onboarding: Durchführung des "Standard"-Onboarding-Prozesses für Onedot-Daten (Kategorisierung, Mapping, Normalisierung usw.), damit der Inhalt der Website mit dem Zielformat von ERP, PIM und DAM übereinstimmt.
KI-gestützte Fähigkeiten
- Automatische Kategorisierung nach kundenspezifischen Taxonomien oder Datenstandards wie ETIM, ECLASS, GS1, TecDoc
- KI-basiertes, kategoriespezifisches Attribut-Mapping, das automatisch Lieferantenbegriffe (z. B. "Batteriespannung") mit Ihren Zielattributen (z. B. "Nennspannung") abgleicht.
- Genaue Extraktion aus unstrukturierten Textquellen.
- Normalisierung und Nachbearbeitung zur Gewährleistung eines reibungslosen Onboardings.
Beispiele für angereicherte Inhalte
- Technische Zeichnungen und Spezifikationen.
- Produkthandbücher und Zertifizierungen.
- Zubehör und Ersatzteile.
- Voice of Customer (Bewertungen, Rezensionen, UGC) - Einblicke, die sogar den Einkaufsabteilungen bei der Entscheidung helfen können, welche Produkte von Lieferanten bevorzugt werden sollen.
Die Rolle von Onedot AI
Onedot's Data Sourcing wird durch fortschrittliche, proprietäre KI unterstützt:
- Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) zur Verarbeitung allgemeiner Extraktions- und Sprachmuster.
- Small Language Models (SLMs) sind auf Produktdaten für bestimmte Branchen und Kategorien spezialisiert.
- Kundenspezifische Feinabstimmung mit Hilfe von Produktdatenexporten (PDEs) und Händler-Feedback zur kontinuierlichen Erhöhung der Genauigkeit.
Diese Kombination stellt sicher, dass Onedot AI nicht nur globale Standards versteht, sondern sich auch an das einzigartige Produktdatenmodell jedes Kunden anpasst und so eine konsistente, qualitativ hochwertige Ausgabe in großem Umfang liefert.
Die Herausforderung der Komplexität
Websites und PDF-Dateien von Anbietern folgen selten einer einheitlichen Struktur. Jede Quelle hat einzigartige Layouts, Begriffe und Formate. Während herkömmliches Scraping mit dieser Vielfalt zu kämpfen hat, ist Onedot AI darauf ausgelegt, diese Vielfalt in großem Umfang zu verarbeiten, und mit PXMIZE werden Robustheit und Flexibilität den Weg weiter ebnen.
Praktische Anwendungen von Data Sourcing
Schneller, billiger, höhere Qualität
Einzelhändler können das Onboarding beschleunigen, manuelle Kosten reduzieren und gleichzeitig die Datenqualität verbessern.
Skalierung von Long-Tail-Sortimenten
Data Sourcing macht es endlich möglich, Tausende von Artikeln von Nischenlieferanten zu erfassen und zu verwalten. Dies ist vor allem für kleinere Lieferanten mit geringem digitalem Reifegrad von entscheidender Bedeutung - gilt aber auch für große Unternehmen in Branchen wie der Automobilindustrie, wo selbst milliardenschwere Unternehmen oft unvollständige oder qualitativ schlechte Daten liefern.
Optimierte Kategorisierung und Sortimentsgestaltung
Gewinnen Sie Einblick in die Taxonomien und Strukturen Ihrer Lieferanten. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihre eigenen Kategorien zu verfeinern, Sortimentslücken zu schließen und ein wettbewerbsfähigeres digitales Regal zu gestalten.
Premium-/A+-Inhalte in digitalen Regalen
Bereichern Sie Produktseiten mit Bildern, Videos, Handbüchern, Zertifizierungen und anderen Rich-Media-Inhalten, die die Auffindbarkeit, die Konversion und das Vertrauen der Kunden fördern.
Erleichterte Hersteller
Durch die Verringerung der Abhängigkeit von ihnen bei der Datenlieferung setzt Data Sourcing die Ressourcen der Hersteller frei, verringert die Reibungsverluste und stärkt die Beziehungen zwischen Einzelhändlern und Lieferanten.
Rechtliche und ethische Erwägungen
Eine häufige Frage lautet: "Ist Scraping legal? Wem gehört der Inhalt, wenn Sie ihn scrapen?". Kurz gesagt: Ja. Verantwortungsvoll gehandhabt, ist Data Sourcing nicht nur sicher, sondern auch eine Grundlage für eine bessere Zusammenarbeit.
Handlungsfähiger Rahmen für die Implementierung von Data
Sourcing
Onedot Data Sourcing kann als eigenständiges Sourcing-Tool oder als komplette Onboarding-Engine dienen. Jeder Schritt bietet unabhängig voneinander Vorteile, und zusammen bilden sie einen skalierbaren Prozess.
Framework-Schritte:
- Audit Ihrer Prozesse (Onedot Discovery Call) → Identifizierung von Ineffizienzen und Engpässen.
- Überprüfung der Lieferanten/Produkte nach geschäftlichen Auswirkungen → Priorisierung hochwertiger Lieferanten und Produkte.
- Identifizierung schwieriger Lieferanten → Stichprobenartige Überprüfung der Verfügbarkeit auf Websites/Katalogen → Schnelle ROI-Nutzungsfälle für die Automatisierung.
- Definieren Sie Beschaffungs- und Validierungsmodelle → Wählen Sie zwischen Lieferantenlieferung, KI, Händler- oder Partnervalidierung.
- Integration in Ihren Stack → Erweiterung von bestehendem PIM/ERP/DAM oder Standalone-Betrieb → Zukunftssicher und skalierbar.
Dies ist nicht nur eine Datenbeschaffung, sondern das Rückgrat eines intelligenten Onboardings und einer Validierung im großen Maßstab.
Geschäftliche Auswirkungen von Data Sourcing
Messbare Vorteile
- 5x schnellere Produkteinführungen
- 10%ige Steigerung des Umsatzes
- 70% weniger manuelle Arbeit
Auswirkungen auf die Kunden
- Reichhaltigere Produktdetailseiten (geringere Absprungraten, höheres Engagement)
- Genauere Spezifikationen, weniger Rücksendungen
- Höhere Kundenzufriedenheit und Loyalität
Auswirkungen auf die Lieferanten
- Weniger Reibung in der Zusammenarbeit
- Keine endlosen Excel-Vorlagen mehr
- Stärkere Partnerschaften
Wettbewerbsvorteil
Unternehmen, die Data Sourcing einsetzen, sind schneller, bieten ein besseres Erlebnis und arbeiten effizienter. Dies schafft einen dauerhaften Vorteil im digitalen Einzelhandel.
Kosteneinsparungen und schlankere Organisationen
Die Automatisierung reduziert den manuellen Aufwand, senkt die Fehlerquote und vereinfacht die Prozesse, so dass sich die Teams auf das Wachstum konzentrieren können.
Die Zukunft der Datenbeschaffung mit KI
Die Zukunft des Data Sourcing liegt in der KI-gesteuerten Automatisierung. Onedot verschiebt weiterhin die Grenzen von Effizienz und Genauigkeit und hilft Unternehmen, Produktdaten in großem Umfang zu extrahieren, anzureichern und zu standardisieren.
Wichtige AI-Verbesserungen:
- Intelligente Extraktion: KI-Agenten, die strukturierte Daten direkt aus Websites, Katalogen und Dokumenten ziehen.
- Kontextuelle Anreicherung: Kombination von großen und kleinen Sprachmodellen zur Interpretation, Abstimmung und Anreicherung von Produktattributen.
- Kontinuierliches Lernen: Modelle, die sich mit dem Feedback der Nutzer und den sich entwickelnden Markt-/Branchendaten verbessern.
- Skalierbare Validierung: KI-gestützte Vorabprüfungen, die die manuelle Überprüfung reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit beibehalten, sorgen für eine schnellere und effizientere Wertschöpfung beim Produkt-Onboarding durch einen "A/B/C-Anbieter-Segmentierungsansatz".
- Marktintelligenz: Einblicke in die Produktdaten von Lieferanten und Wettbewerbern, einschließlich Verfügbarkeit und Preisgestaltung, unter Verwendung der Hunter DSA-Technologie von PXMIZE, die auch das Category Management und strategische Beschaffungsentscheidungen unterstützt.
Über PXMIZE
PXMIZE ist die Muttergesellschaft von Onedot und eine KI-gestützte Plattform, die die Product Experience maximiert, um Engagement, Konversionen und
Loyalität zu steigern. Sie vereint Produkt-, Kunden- und Verhaltensdaten, liefert personalisierte Inhalte in Echtzeit über alle Berührungspunkte hinweg und optimiert kontinuierlich mit
umsetzbaren Produktdaten.
Mehr erfahren
Ausblick:
Unsere Vision ist es, die Beschaffung und das Onboarding von Produktdaten ebenso nahtlos zu gestalten wie deren Nutzung. Mit der KI von Onedot sind Unternehmen weniger auf die Beschränkungen von Lieferanten angewiesen
und erhalten direkten, skalierbaren Zugang zu vollständigen, validierten Produktinhalten und Markteinblicken.
Ist Ihr Unternehmen bereit für Data Sourcing?
Unordentliche, inkonsistente Produktdaten sind nicht länger ein unvermeidlicher Engpass. Mit Data Sourcing können Unternehmen chaotische Lieferantendaten in strukturierte, angereicherte Daten umwandeln, die den wirtschaftlichen Erfolg fördern.
Checkliste:
- Verlassen Sie sich in hohem Maße auf Daten, die von Lieferanten geliefert werden?
- Verlieren Sie Zeit durch manuelle Onboarding-Prozesse?
- Haben Sie mit unvollständigen oder inkonsistenten Lieferantenakten zu kämpfen?
- Bringen Konkurrenten ihre Produkte schneller auf den Markt als Sie?
- Würden Ihre Kunden von umfangreicheren, vollständigeren Produktinhalten profitieren?
- Möchten Sie die manuelle Arbeit reduzieren und Teamkapazitäten freisetzen?
- Planen Sie eine Expansion in neue Kanäle, Märkte oder Produktsortimente?
Entdecken Sie, wie Onedot Ihnen helfen kann, skalierbaren Handel zu betreiben. Buchen Sie noch heute eine Demo von Onedot Data Sourcing.
Glossar der Begriffe
- PIM (Produktinformationsmanagement): Ein System zur Zentralisierung und Verteilung von strukturierten Produktdaten.
- DAM (Digital Asset Management): Eine Plattform zum Speichern, Organisieren und Verwalten von digitalen Assets wie Bildern, Videos und Handbüchern.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Ein KI-Ansatz, der die Abfrage von Wissensdatenbanken mit generativen Modellen kombiniert.
- GR (Golden Record): Eine einzige, vertrauenswürdige Version von Produktdaten, konsolidiert aus mehreren Quellen.
- UGC (Benutzergenerierte Inhalte): Inhalte, die von Kunden erstellt werden, wie z. B. Bewertungen, Rezensionen und Kommentare.
- LLM (Large Language Model): Ein KI-Modell, das auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurde
, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen.