// PRODUKTDATEN
Produktdatenanreicherung und Automated Data Enrichment
Lückenhafte Rohdaten sind ein Time-to-Market-Killer. Sie haben Produktdaten, aber sie sind unvollständig, inkonsistent oder kommen in zehn verschiedenen Formaten von zehn verschiedenen Lieferanten. Xanevo veredelt diese Daten KI-gestützt: aus unstrukturierten Quellen wie PDFs, Bildern oder Hersteller-Feeds extrahieren wir saubere Attribute und füllen Ihre PIM-Felder automatisch.
98 % Attribut-Dichte. 2 Tage statt 4 Wochen. 10x mehr SKUs pro Mitarbeiter
// ENTWICKLUNG PRODUKTIONSREIFER KI-LÖSUNGEN FÜR
// DEFINITION
Wie funktioniert KI-gestützte Anreicherung?
Die KI analysiert unstrukturierte Quellen wie Produktbeschreibungen, PDFs oder Lieferanten-Feeds, identifiziert darin technische Merkmale wie Farbe, Material, Maß oder Gewicht und trägt diese automatisch in die korrekten PIM-Felder ein. Aus einem Satz wie "Dieser robuste Sneaker aus rotem Leder wiegt nur 300g" werden vier sauber strukturierte Attribute: Kategorie Sneaker, Farbe Rot, Material Leder, Gewicht 300g.
Datenqualität entscheidet über Auffindbarkeit, Conversion und Retourenquoten. Kunden filtern in Shops nach Attributen. Fehlt das Material, taucht das Produkt im Filter nicht auf, auch wenn die Information eigentlich vorliegt. Produktdaten anreichern ist deshalb keine Fleißarbeit, sondern Conversion-Optimierung mit direktem Umsatz-Hebel.
Der Anreicherungs-Ansatz ist quellen-agnostisch und ziel-agnostisch zugleich. Wir reichern nicht nur PIM-Daten an, sondern verarbeiten auch Lieferanten-Feeds in beliebigen Formaten, unstrukturierte PDFs oder Daten aus Crawling-Quellen. Die Ausgabe lässt sich gleichzeitig für Marktplätze (Amazon A+, Idealo, billiger.de), den eigenen Shop oder Print-Kataloge optimieren. Aus unterschiedlichsten Rohdaten entsteht ein Golden Record.
Der alte Weg vs. der neue Weg
Der alte Weg (Manuelle Pflege)
Daten werden eingegeben, kopiert und verifiziert. Von Menschen.
- Lieferantendaten kommen in Excel, PDF, CSV: jemand vereinheitlicht sie manuell.
- Produktbeschreibungen werden Wort für Wort abgetippt oder copy-pasted.
- Klassifizierung passiert nach Bauchgefühl, ohne konsistente Taxonomie.
- Fehlende Felder bleiben leer und reduzieren die Auffindbarkeit im Shop.
- Skalierung bedeutet: mehr Mitarbeiter. Linear, nicht effizient.
Der neue Weg (KI-gestützte Anreicherung)
Aus unstrukturierten zu strukturierten Daten. Automatisch.
- Lieferantendaten in beliebigen Formaten werden automatisch normalisiert.
- KI extrahiert Attribute aus Texten, PDFs und sogar aus Produktbildern.
- Klassifizierung folgt definierten Taxonomien wie ETIM, ECLASS oder kundenspezifisch.
- Vollständigkeitsgrade von über 98 % statt 40 % bei manueller Pflege.
- Skalierung bedeutet: mehr Volumen ohne mehr Headcount.
Unsere Werkzeuge für perfekte Daten
Datenqualität ist keine Frage einer einzelnen Methode. Je nach Ausgangslage und Zielsystem brauchen Sie unterschiedliche Werkzeuge. Diese acht Module decken die typischen Anreicherungs-Szenarien ab und lassen sich modular kombinieren.
Data Ingest
Lieferantendaten in beliebigen Formaten (Excel, CSV, PDF, JSON, EDI) automatisch erfassen und normalisieren, bevor sie das PIM erreichen.
Ontologie und Taxonomie
Produkte automatisch in standardisierte Klassifikationen einsortieren: ETIM, ECLASS, GS1 oder kundenspezifische Taxonomien.
OCR und Dokumentenverarbeitung
Aus unstrukturierten PDFs, Katalogen und Datenblättern saubere Produktinformationen extrahieren.
Attribut-Extraktion
Aus Fließtext, Bildern und technischen Spezifikationen einzelne Attribute extrahieren und in PIM-Feldern strukturieren.
Content Generation
Produktbeschreibungen, SEO-Texte und Kategorie-Texte automatisch generieren, in Brand Voice und ohne Skalierungsgrenze.
Data Governance
Qualitätsregeln, Validierung und Freigabeprozesse, damit Anreicherung im laufenden Betrieb sauber bleibt.
Multi-Channel Export
Dieselben Daten für Shop, Marktplätze und Print-Kataloge unterschiedlich aufbereitet, ohne doppelte Datenhaltung.
Welcher Einstieg passt zu Ihrer Ausgangslage?
Datenqualitäts-Projekte starten nicht alle gleich. Je nachdem wo Sie heute stehen, ist ein anderer Einstieg sinnvoll. Drei Engagement-Modelle, klar abgegrenzt nach Ausgangslage und Ergebnis.
Tier 1
Datenqualitäts-Audit
Wir wissen noch nicht, was möglich ist.
Für Sie, wenn:
Sie spüren dass Datenqualität ein Engpass ist, aber haben noch kein klares Bild vom Hebel oder den nächsten Schritten.
Was Sie bekommen:
Strukturierte Analyse Ihrer Datenlandschaft, Identifikation der größten Hebel, Empfehlung für den Einstieg. Ergebnis ist eine konkrete Roadmap, kein generischer Report.
Aufwand:
2 Wochen, definierter Scope
Ergebnis:
Entscheidungsgrundlage für das richtige nächste Projekt
Tier 2
Anreicherungs-Projekt
Wir kennen den Hebel und wollen umsetzen.
Für Sie, wenn:
Sie wissen welche Daten Sie wo brauchen und wollen den ersten messbaren Outcome erreichen. Klassischer Use Case: ein Produktkatalog von Grund auf anreichern.
Was Sie bekommen:
Definiertes Projekt mit klarer Scope-Definition: bestimmte Produktgruppen, bestimmte Attribute, bestimmte Zielsysteme. Aufbau der Anreicherungs-Pipeline mit Ihren Teams gemeinsam.
Aufwand:
8 bis 12 Wochen, definierter Outcome
Ergebnis:
Operative Lösung, messbare Datenqualität, dokumentierter Prozess
Tier 3
Managed Enrichment
Wir brauchen das als kontinuierlichen Service.
Für Sie, wenn:
Anreicherung ist kein einmaliges Projekt, sondern ein dauerhafter Bedarf: neue Sortimente, neue Lieferanten, neue Kanäle kommen laufend dazu.
Was Sie bekommen:
Kontinuierliche KI-Pipeline, die wir aufsetzen und betreiben. Sie liefern neue Datenquellen ein, wir sorgen dafür dass sauber angereicherte Daten in Ihrem PIM landen.
Aufwand:
Laufender Service, monatliches Retainer-Modell
Ergebnis:
Datenqualität als Operating-System, nicht als Projekt
Häufige Fragen
Ja. Mit Computer Vision lassen sich Attribute wie Farbe, Material, Form oder Schnittart direkt aus Produktbildern erkennen. Das ist besonders wertvoll wenn der vorhandene Text keine ausreichenden Details liefert oder wenn Bilder als primäre Datenquelle vorliegen, etwa bei Mode oder Heimtextilien.
Die gängigen Standards (ETIM, ECLASS, GS1) sind nativ unterstützt. Darüber hinaus können wir kundenspezifische Taxonomien und Mappings auf Marktplatz-Anforderungen (Amazon A+, Idealo) abbilden. Welcher Standard für Sie der richtige ist, hängt von Ihren Verkaufskanälen und Ziel-Märkten ab.
Wenn die KI eine Information nicht eindeutig extrahieren kann, wird das Feld nicht geraten. Stattdessen wird das Item als "Missing Value" markiert und geht in den Human-in-the-Loop-Prozess. Ihr Team prüft nur die kritischen 10 bis 20 % der Fälle, statt 100 % zu pflegen. Das verhindert Datenmüll und bewahrt das Vertrauen in die KI-Ausgabe.
// BEREIT?
Aus Rohdaten wird Wettbewerbsvorteil.
Datenqualität ist messbar und damit auch verbesserbar. Lassen Sie uns gemeinsam prüfen, wo Ihre größten Anreicherungs-Hebel liegen und welcher Einstieg zu Ihrer Ausgangslage passt.