// CONTENT LOCALIZATION
Von manueller Texterstellung zu 70 % schnellerem Workflow: Automatisierte Content-Lokalisierung bei stichd
Branche
Fashion & Fan-Artikel
Typ
Content-Lokalisierung
Output
Saisonale Kollektionen

-70 %
Zeitersparnis
bei der Erstellung und Lokalisierung von Produktbeschreibungen
-70 %
Kosteneinsparung
durch die Automatisierung von Übersetzungen im Vergleich zu Agenturen
+11 %
Umsatzwachstum
durch verbesserte internationale Sichtbarkeit und präzise Lokalisierung
// Das Problem
Ausgangslage
Die Content-Erstellung bei stichd war lange Zeit ein massiver Engpass. Eine einzelne Mitarbeiterin erstellte sämtliche Produkttexte manuell, während Übersetzungen teuer über externe Agenturen abgewickelt wurden. Inhalte lagen meist nur in einer Sprache vor.
Herausforderung
Die Ausgangsdaten der verschiedenen Herstellermarken (PUMA, Tommy Hilfiger, BMW etc.) waren völlig uneinheitlich strukturiert. Saisonale Spitzen („Spring/Summer“ & „Autumn/Winter“) erzeugten extremen Druck, da Deadlines kaum einzuhalten waren.
Konsequenz
Die manuelle Erstellung führte zu ineffizienten Workflows, hohen Kosten für Übersetzungsagenturen, Duplicate Content und Qualitätseinbußen. Das internationale Wachstum und die schnelle Erschließung neuer Märkte wurden dadurch stark gehemmt.
// Der Auftrag
Skalierbare Content-Automatisierung für globale Fashion-Brands
✓
Automatisierung der Texterstellung und Übersetzung für saisonale Kollektionen
✓
Generierung von kanalindividuellen, CI-konformen und zielgruppenorientierten Inhalten
✓
Reduzierung der Durchlaufzeiten und Kosten bei der internationalen Expansion
✓
Verringerung der Abhängigkeit von externen Übersetzungsagenturen
✓
Gewährleistung einer gleichbleibend hohen Textqualität mit integriertem Korrekturlese-Workflow
"
Xanevo helped us solve a major Content problem that nobody else could fix, thanks to their competent AI expertise.
GC
Geraldine Connell
Communication Strategist, stichd
// Unser Ansatz
Vom unstrukturierten Daten-Feed zur automatisierten Lokalisierung
Gemeinsam mit stichd wurde eine hochgradig automatisierte Pipeline etabliert. Uneinheitliche Rohdaten werden vorab bereinigt und strukturiert, über Textengine.io in Texte überführt und anschließend durch Muttersprachler qualitätsgesichert.
01
Ist-Analyse & Auswahl
Analyse der bestehenden Systemlandschaft und Definition der Technologieanforderungen mittels einer Control Pricing Matrix.
02
Datenaufbereitung & Spark
Implementierung von Apache Spark zur automatisierten Bereinigung und Harmonisierung der Rohdaten sowie Aufbau eines Übersetzungs-Lexikons.
03
Implementierung & QS
Einrichtung der Textengine.io-Workflows für die automatisierte Texterstellung und Schulung der Übersetzer für das Proofreading.
STACK
Apache SparkTextengine.ioGoogle ColabGoogle Sheets
INTEGRATIONEN
Custom Translation APIMehrsprachige LexikaPIM-Datenharmonisierung
METHODEN
Regelbasierte Textgenerierung (NLG)Datenharmonisierung & -bereinigungMehrstufige Lokalisierungs-Pipeline
HERAUSFORDERUNGEN
Uneinheitliche Ausgangsdaten der Herstellermarken
→
Entwicklung einer automatisierten Datenbereinigung mit Apache Spark
Attribute in Freiform-Bezeichnungen statt Unterkategorien
→
Aufbau eines Lexikons zur Zuordnung unbekannter Einträge zu bestehenden Sätzen
Terminlicher Druck bei Kollektionswechseln
→
Etablierung standardisierter, monatlich skalierbarer Workflows
Apache Spark
Textengine.io
Google Colab
Data Harmonization
Content Localization
Fashion & Fanwear
Translation Workflows
Ergebnisse
70 % schnellere Prozesse und nachhaltiges Umsatzwachstum.
Durch die Kombination aus intelligenter Datenharmonisierung und Textautomatisierung konnte stichd die Erstellungskosten um 70 % reduzieren. Gleichzeitig stiegen die Umsätze durch die schnellere internationale Onlinestellung um 11 %.
Die Prozesse laufen stabil und lassen sich zweimal jährlich bei Kollektionswechseln in Rekordzeit reaktivieren.
Wir haben uns wieder für euch entschieden, weil wir wissen, ihr seid zuverlässig und sehr kundenzentriert.
GC
Geraldine Connell
Communication Strategist, stichd
Content System
Optimized
Latenz
30 Min / Zyklus
-70 % Zeitersparnis
Einsparung
70% geringere Kosten
Effizient
Umsatz
+11% Wachstum
VollautomatischUmsatzsteigernd
QS-Prozess
Automatisierte Übersetzung & Proofreading
Sicher
Outcome
Nachhaltige Skalierung auf internationale Märkte und wiederkehrende, standardisierte Prozesse für jede Saison.
Vorher vs. Nachher: Wie Xanevo Stichds Content-Prozesse transformiert hat
Missing
Missing
Missing
Content-Erstellung
Manuelle, zeitintensive Erstellung
70 % schnellerer, automatisierter Workflow
Lokalisierung
Teure, langwierige Übersetzungsagenturen
NLG-gestützte Übersetzung auf Knopfdruck
Datenqualität
Uneinheitliche, chaotische Produktdaten
Automatisierte Harmonisierung über Apache Spark
Erstellungskosten
Hoher Budgetaufwand für externe Partner
70 % Kosteneinsparung
Umsatzwirkung
Verzögerte Launches, eingeschränktes Wachstum
+11 % Umsatzwachstum durch schnellere Time-to-Market
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