Vom Rohmaterial zu angereichertem Content: Die Kunst und Wissenschaft des KI-basierten Produkt-Onboardings

Der Kampf mit unstrukturierten Lieferantendaten

Jedes Unternehmen, das mit Lieferanten arbeitet, kennt das Problem: Produktdaten werden in unterschiedlichen Formaten und Qualitäten bereitgestellt – mal als Excel-Tabelle, mal als PDF oder gar als unstrukturierte Textdokumente. Das macht die Integration in bestehende Systeme zu einer zeitaufwändigen Herausforderung. Doch genau hier setzt das KI-basierte Produkt-Onboarding an. Mit modernen Algorithmen und automatisierten Workflows verwandelt Ainavio chaotische Rohdaten in eine strukturierte, fehlerfreie und angereicherte Datenbasis.

Warum ist eine standardisierte Datenbasis entscheidend?

Ohne eine saubere und einheitliche Strukturierung der Produktdaten ergeben sich gravierende Probleme für Unternehmen:

• Inkonsistente Daten führen zu fehlerhaften Produktdarstellungen und schlechter User Experience.
• Unvollständige Angaben erschweren die Entscheidungsfindung von Kunden und können zu Kaufabbrüchen führen.
• Manuelle Korrekturen sind zeit- und kostenintensiv, binden Ressourcen und sind fehleranfällig.

Ein durchdachter, KI-gestützter Onboarding-Prozess stellt sicher, dass Produktdaten in höchster Qualität bereitstehen – aktuell, konsistent und automatisch optimiert.

Wie Ainavios KI-gestütztes Produkt-Onboarding funktioniert

Ainavio nutzt eine mehrstufige, KI-gestützte Verarbeitung, um aus heterogenen Lieferantendaten einen „Golden Record“ zu generieren – eine fehlerfreie, vollständig angereicherte und standardisierte Produktdatenbasis.

1. Datenaufnahme und Klassifikation

• Verarbeitung von strukturierten (CSV, XML) und unstrukturierten (PDF, E-Mail) Daten.
• Automatische Kategorisierung von Produktdaten nach vordefinierten Standards.

2. Dublettenprüfung und Datenbereinigung

• KI erkennt und entfernt doppelte oder widersprüchliche Daten.
• Konsolidierung von Varianten, um Dubletten zu vermeiden.

3. Attribut- und Werte-Normalisierung

• Standardisierung von Maßeinheiten, Preisen und Produktspezifikationen.
• Automatische Ergänzung fehlender Werte durch Mustererkennung und externe Datenquellen.

4. Automatisierte Content-Anreicherung

• Generierung SEO-optimierter Produktbeschreibungen.
• Einfügen von relevanten Produktattributen basierend auf KI-gestützter Analyse.

5. Qualitätskontrolle und Freigabe

• Validierung der Datenqualität durch KI-Modelle.
• Falls erforderlich, manuelle Korrekturmöglichkeiten für spezifische Sonderfälle.

Von der Theorie zur Praxis: Beispiele für den KI-gestützten Onboarding-Prozess

Beispiel 1: Automatische Harmonisierung von Maßeinheiten

Ein Lieferant liefert Produktmaße in Zoll, ein anderer in Zentimeter. Die KI von Ainavio erkennt die Abweichungen und konvertiert alle Angaben automatisch ins metrische System, um eine einheitliche Darstellung sicherzustellen.

Beispiel 2: Vervollständigung fehlender Attribute

Wenn ein Produktdatensatz unvollständig ist, kann die KI automatisch aus anderen Quellen Informationen ergänzen. Fehlt beispielsweise das Material eines Produkts, kann es aus der Beschreibung oder Bildanalyse extrahiert werden.

Beispiel 3: Dubletten-Eliminierung

Ein Händler erhält von zwei unterschiedlichen Lieferanten denselben Artikel unter leicht abweichenden Bezeichnungen. Ainavios KI erkennt die Ähnlichkeiten und führt die Daten in einem einzigen Datensatz zusammen.

Diese Beispiele zeigen nur einen kleinen Ausschnitt der Möglichkeiten. In einem Live-Demo zeigen wir Ihnen gerne, wie unsere KI mit Ihren spezifischen Produktdaten arbeitet.

‍