Glühbirne

Ein System, das Ihre Produkte automatisch und gut erklärt

Eine KI, die mehr Pfiff in Ihre Produktinformationen bringt

So lief es früher

Ist der Pullover jetzt zu 100 Prozent aus Wolle oder Baumwolle? Sind die Gartenmöbel aus Metall oder aus Edelstahl? Beschreibungen in Produktinformationssystemen (PIM) sauber erfassen, die Angaben auf Widersprüche oder Vollständigkeit prüfen und aktuell halten: Das ist eine Sisyphusarbeit für die Mitarbeiter. Dabei sind korrekte Angaben über Produkte für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Nicht nur in der Kundenkommunikation, sondern auch für das Steuern interner Prozesse wie Beschaffung oder Logistik. Zunehmende Sortimentsgrößen machen diese Aufgabe komplexer. Denn trotz aller Ansätze zum Automatisieren von Prozessen ist hier noch viel Handarbeit gefragt.

Dann kommt KI ins Spiel

Ein KI-basiertes System, das darauf trainiert ist, Produktinformationen zu erstellen, kann die Arbeit von Beschäftigten gezielt unterstützen und Routineaufgaben automatisieren. Dazu gehört, umfangreiche Texte aus unterschiedlichen Quellen zusammenzufügen, auf dieser Basis widerspruchsfreie Angaben zu formulieren, fehlende Angaben zu erkennen und zu ergänzen beziehungsweise zu recherchieren.

Aber eine KI mit Textverständnis kann nicht nur bestehende Prozesse verbessern. Denkbar ist mit ihrer Hilfe auch, Produktinformationen auf neue Art zu veredeln, beispielsweise durch personalisierte Beschreibungen, die je nach Interessent ausgespielt werden können.

So ist es jetzt

Auch größere Sortimente können Unternehmen dank richtig trainierter KI-Anwendungen exakt, strukturiert, individualisiert und pointiert beschreiben. So können die Verantwortlichen Sortimentserweiterungen schneller umsetzen. Oder Ähnlichkeiten zwischen unterschiedlichen Angeboten in großen Datenbanken erkennen.


Für wen eignet sich dieser Ansatz?

Für Handelsunternehmen und für alle Unternehmen mit einem umfangreichen Produktangebot

Für wen im Unternehmen ist der Anwendungsfall interessant?

Für alle Verantwortlichen rund um Kundenservice, Marketing und Vertrieb

Hintergründe für die technisch Interessierten:

Machine Learning, Natural Language Processing, Natural Language Understanding, Natural Language Generation oder Natural Language Classifier


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