Wie KI das Product Information Management (PIM) verändert
Da mehr als die Hälfte der Verbraucher vor dem Kauf Suchmaschinen als wichtigste Informationsquelle nutzen, müssen Marken dafür sorgen, dass ihre Produktinformationen aus einem Meer an Möglichkeiten herausstechen. Fortschrittliche Technologien sind die Lösung, um Produktdaten an allen Touchpoints leicht durchsuchbar, relevant, personalisiert und konsistent zu machen. Hier kommen KI-gestützte PIM-Systeme ins Spiel, die herkömmliche Ansätze zur Datenverwaltung revolutionieren.
Traditionell ist die Verwaltung von Produktdaten mit zeitaufwändigen und fehleranfälligen manuellen Aufgaben verbunden, die es Marken schwer machten, Relevanz und Präzision zu erreichen. Mit der Integration von KI erleben PIM-Systeme jedoch eine tiefgreifende Revolution. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und verbesserte Datenanalysefähigkeiten ermöglicht KI Unternehmen eine nie dagewesene Effizienz und Genauigkeit beim Managen ihrer Produktdaten. Die KI-Technologie entwickelt sich ständig weiter und spielt eine immer wichtigere Rolle für die Zukunft von PIM. Sie ermöglicht es Marken, agil zu bleiben und auf die sich verändernden Verbraucherpräferenzen und Markttrends zu reagieren.
Um die Auswirkungen von KI auf das Product Information Management zu verstehen, müssen Sie auf die Routineaufgaben bei der Aufbereitung und Organisation Ihrer Produktdaten schauen. Werfen wir also einen Blick darauf, wie diese Aufgaben mit und ohne KI bewältigt werden können.
Product Information Management ohne KI-Unterstützung
Bei der herkömmlichen Vorgehensweise ohne KI werden Daten in der Regel manuell eingegeben und mit einfachen Datenbankmanagementsystemen verwaltet. Manchmal nutzen Unternehmen bereits PIM-Systeme, die jedoch in erster Linie als Repository ohne fortschrittliche Analysefunktionen dienen.
Schauen wir uns nun verschiedene Aspekte beim Product Information Management mit herkömmlicher Vorgehensweise an:
Dateneingabe: Ohne KI geben die Mitarbeiter Produktinformationen wie Produktnamen, Beschreibungen, Preise und Spezifikationen manuell in das PIM-System ein. Dieser Prozess ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Selbst Massenimporte bringen oft einen erheblichen manuellen Aufwand für Konfiguration, Mapping, Zusammenführung und Maßnahmen zur Gewährleistung der Datengenauigkeit mit sich.
Datenbereinigung: Bei einer regelmäßigen Datenbereinigung müssen Ungenauigkeiten oder Unstimmigkeiten manuell überprüft und korrigiert werden. So müssen die Mitarbeiter beispielsweise Rechtschreibfehler, falsche Preisangaben oder veraltete Spezifikationen korrigieren.
Gewährleistung der Datenqualität: Bei der Qualitätssicherung muss die Richtigkeit und Konsistenz der Produktlisten manuell gewährleistet werden. Die Mitarbeiter prüfen die Produktinformationen und müssen mit manuellen Checks sicherstellen, dass die Unternehmensstandards eingehalten werden.
Produktkategorisierung: Bei der Produktkategorisierung ohne KI müssen Produkte anhand festgelegter Kriterien manuell in vordefinierte Kategorien eingeteilt werden. Dieser subjektive Prozess hängt von menschlichem Urteilsvermögen und Kenntnis der Produkte ab, was zu Unstimmigkeiten führen kann.
Reporting und Analyse: Berichte und Analysen ohne KI werden in der Regel manuell erstellt, indem Daten aus dem PIM-System extrahiert und bearbeitet werden. Dieser manuelle Prozess liefert oft nicht so tiefgehende Erkenntnisse und kann durch den hohen Zeitaufwand bei der Datenverarbeitung zu Verzögerungen bei der Entscheidungsfindung führen.
Datensyndizierung: Ohne automatisierte Tools, die Aufgaben wie Datenformatierung, -validierung und -synchronisierung auf verschiedenen Kanälen optimieren, wird der manuelle Syndizierungsprozess zu einer riesigen Herausforderung. Außerdem müssen Aktualisierungen oder Änderungen der Produktinformationen auf allen Plattformen manuell weitergegeben werden.
Product Information Management mit KI
Die Integration von KI in PIM-Systeme verändert die Datenverwaltung und ermöglicht einen Effizienz-Boost sowie Erkenntnisgewinne auf einem ganz neuen Level. Hier einige der wichtigsten Einsatzmöglichkeiten von KI beim PIM:
KI-gestützte Kategorisierung: Algorithmen für das maschinelle Lernen (ML) ordnen Produkte automatisch den entsprechenden Kategorien und Unterkategorien im PIM-System zu. Mit der Zeit erkennt das System Muster und Beziehungen zwischen Produkten und Kategorien und kann genau vorhersagen, zu welchen Kategorien neue Produkte gehören.
Datenintegration: Dank KI-gestützter Mechanismen werden Datensilos aufgebrochen, sodass Unternehmen ihre Daten aus unterschiedlichsten Quellen synchronisieren und harmonisieren können, um präzise Informationen in allen Systemen zu erzielen. KI-Assistenten liefern maßgeschneiderte Empfehlungen, vorgefertigte Inhalte und automatisieren Aufgaben, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Doch während KI die Prozesse optimiert, bleibt die Kontrolle weiterhin in menschlicher Hand, um die Ausrichtung an den strategischen Zielen sicherzustellen.
Datenextraktion: KI-Algorithmen extrahieren automatisch Produktinformationen aus verschiedenen Quellen wie Lieferanten-Websites, Dokumenten, Tabellen und Bildern. Dies steigert die Effizienz, da weniger Daten manuell eingegeben werden müssen.
Datenbereinigung: Die extrahierten Daten werden dann mit KI-Algorithmen bereinigt und standardisiert, die Fehler in den Produktinformationen erkennen und korrigieren und so die Datenqualität und -konsistenz ohne Zeitverlust verbessern.
KI-gestützte Empfehlungen: KI-gestützte PIM-Systeme können riesige Mengen an Kundendaten analysieren, darunter aufgerufene Web-Seiten, Das Suchverhalten, demografische Daten und Präferenzen, um maximal personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen.
Erweiterte Analysen: KI ermöglicht eine tiefgehende Analyse von Produktdaten mit Nachfrageprognosen, Trendanalysen, personalisierten Empfehlungen, etc. Dies liefert wertvolle Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung und für die Festlegung der Strategie.
Automatisierte Syndizierung, Übersetzung und Lokalisierung: KI-Algorithmen bereiten Produktinformationen automatisch auf und verteilen sie auf verschiedenen Kanälen. Dabei werden auch die Inhalte für unterschiedliche Märkte übersetzt und lokalisiert. Dieser optimierte Prozess stellt Genauigkeit und Konsistenz sicher und spart dabei Zeit und Aufwand.
Kontinuierliches Lernen: KI-Systeme können kontinuierlich aus Datenmustern und Benutzerfeedback lernen und so die Prozesse zur Gewährleistung der Datenqualität im Laufe der Zeit immer weiter verbessern.
5 Vorteile von KI-gestützten PIM-Systemen
Wenn Sie KI in Ihr PIM-System integrieren, kann Ihnen das hunderte von Stunden an lästiger Arbeit ersparen und sich dabei positiv auf Ihre Unternehmensergebnisse auswirken. Erfahren Sie, welche fünf Vorteile KI im Product Information Management hat:
- Verbessertes Kundenerlebnis
57 % der Führungskräfte geben an, dass sie KI in erster Linie einsetzen, um der Nachfrage der Kunden nach personalisierten Erlebnissen nachzukommen. Damit ist klar, dass KI-basierte Lösungen die Interaktion mit Kunden verbessern sollen. PIM-Systeme mit KI analysieren das Kundenverhalten und optimieren die Erstellung maßgeschneiderter, hochwertiger Inhalte, die bei den Käufern gut ankommen. Solche Systeme, die sich an den Vorlieben der Kunden orientieren, können auch personalisierte Empfehlungen geben. Ganze 91 % der Verbraucher kaufen eher bei Marken, die sie wiedererkennen und von denen sie relevante Angebote und Empfehlungen bekommen. Das zeigt, wie wichtig KI-gestützte PIM-Systeme für einen nachhaltigen Erfolg im Handel geworden sind.
- Fortschrittliche Analysen und Insights
Für 79 % der für die Strategie verantwortlichen Führungskräfte spielen KI und Analysen eine entscheidende Rolle für gute Unternehmensergebnisse. Moderne Analysetools sind also unverzichtbar. KI-gestützte PIM-Systeme liefern hervorragende Digital Shelf Analytics, bei denen unterschiedliche Datenströme wie Produktbeschreibungen, Kundenbewertungen und Markttrends analysiert werden. Diese Analysen geben wertvolle Einblicke in die Produktperformance, Kundenpräferenzen, Marktchancen und Positionierung im Wettbewerb, sodass Unternehmen, datengestützte Entscheidungen treffen und ihre Strategien optimieren können.
- Zeit- und Kosteneffizienz
Dank der Automatisierung verschiedenster Aufgaben beim Management von Produktinformationen reduzieren KI-gestützte PIM-Systeme den manuellen Aufwand und reduzieren Fehler, was zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen führt. Laut IBM arbeiten bereits 30 % der IT-Experten mit KI- und Automatisierungstools, um Zeit zu sparen. Unternehmen können ihre Ressourcen effizienter einsetzen und sich auf wichtige Tätigkeiten konzentrieren, die Wachstum und Innovation vorantreiben, statt sich um lästige Datenverwaltungsaufgaben kümmern zu müssen. Diese Effizienz erhöht nicht nur die Produktivität, sondern verbessert auch insgesamt die Rentabilität.
- Skalierbarkeit und operative Effizienz
Nur 22 % der in den letzten zehn Jahren neu gegründeten Unternehmen sind erfolgreich gewachsen. Ohne geeignete Lösungen und die richtige Umsetzung kann es für Unternehmen schwierig sein, die komplexen Herausforderungen bei der Skalierung ihres Unternehmens zu bewältigen, sodass sie ihr Potenzial auf dem Markt nicht voll ausschöpfen. Doch mit KI-gestützten PIM-Systemen können Unternehmen ihr Geschäft skalieren und sich jederzeit anpassen, um die zunehmenden Datenmengen und die mit dem geschäftlichen Wachstum verbundene Komplexität zu bewältigen. Das gewährleistet eine effektive Verwaltung von Produktinformationen, unabhängig von der Größe des Unternehmens oder der Vielfalt des Produktportfolios.
- Wettbewerbsvorteil
In einer Zeit, in der es auf Differenzierung ankommt, sind PIM-Systeme mit KI eine wertvolle Hilfe für Unternehmen, um sich in einem wettbewerbsintensiven Umfeld zu behaupten. Mit KI-Funktionen zur Erstellung präziser und ansprechender Produktbeschreibungen können Unternehmen Kunden effektiv ansprechen und sich auf den umkämpften Marktplätzen von ihren Mitbewerbern abheben. 90 % der Unternehmen sehen KI als Möglichkeit, sich einen Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern zu verschaffen. Daher ist die Integration von KI-gestützten PIM-Systemen nicht nur ein Vorteil, sondern eine Notwendigkeit, um relevant zu bleiben und sich eine führende Position auf dem Markt zu sichern.
Contentserv & KI: Mit PIM zum Erfolg im E-Commerce
Durch seine KI-gestützte Technologie verwandelt Contentserv PIM von einem Produktdaten-Backend in ein umsatztreibendes Product Experience Management. Unsere Lösung setzt durchgängig auf KI – vom Onboarding und Anreichern über das Syndizieren von Inhalten bis hin zum Schließen des Kreislaufs mit Channel Insights/Digital Shelf Analytics, um Inhalte zu laufend optimieren und sie erneut in Echtzeit in die Kanäle auszuleiten.
Die Product Experience Cloud von Contentserv nutzt KI für diese wichtigen Funktionen:
- Datenbasierte Textautomatisierung: Contentserv integriert sich nahtlos mit Konnektoren wie AX Semantics und ChatGPT um verbesserte Funktionen zum Erstellen von Inhalten, Übersetzen und Automatisieren zu ermöglichen.
- Automatisierte Workflows: Contentserv ermöglicht eine effiziente Zusammenarbeit zwischen Teams mit automatisierten Workflows und Genehmigungsmechanismen, die eine genaue Überprüfung von Datenänderungen vor der Integration in KI-Modelle gewährleisten.
- KI-gestütztes Daten-Onboarding und Konsolidierung: Contentserv punktet mit KI-Unterstützung beim Onboarding von Produktdaten, optimiert Prozesse und verbessert die Effizienz. Der ChatGPT-Konnektor von Contentserv bietet erweiterte Unterstützung bei der Organisation und Kategorisierung von Produktdaten, indem er Produktbeschreibungen oder andere Textdaten analysiert und automatisch relevante Kategorien oder Tags vorschlägt.
- Syndizieren von Produktinhalten: Die KI-gestützte Product Experience Cloud von Contentserv hat das leistungsstarke Feed-Management von Shoppingfeed integriert und vereinfacht das Syndizieren von Produktinhalten. Diese nahtlose Integration beschleunigt die Markteinführung und ermöglicht personalisierte Customer Experiences auf über 1000 Kanälen.
- Channel Insights: KI-gestützte Channel Insights, die Digital Shelf Analytics, Kundenbewertungen und Vertriebsdaten umfassen, fließen direkt in das PIM-System. Diese Einblicke sind über intuitive Dashboards sofort verfügbar. Das erleichtert eine fundierte Entscheidungsfindung und schließt den Kreislauf zwischen Datenanalyse und aussagekräftigen Erkenntnissen.
- Übersetzungs- und Lokalisierungsfunktionen: Contentserv vereinfacht die Integration mit leistungsstarken Konnektoren wie DeepL, Across und Google Translate, um die Übersetzungs- und Lokalisierungsprozesse zu optimieren.
- Artificial Recommendation Agent - Cara: Cara dient als vielseitige Schnittstelle für verschiedene KI-Anwendungen und bietet beispiellose Flexibilität ohne Einschränkungen in Bezug auf bestimmte Anbieter. Cara automatisiert das Anreichern von Inhalten auf der Grundlage von Kundenpräferenzen und empfiehlt und stellt dynamische Inhalte zusammen, um die Kundenbindung zu verbessern.
- Strukturierte Datensätze: Die robusten Datenmodellierungsfunktionen von Contentserv ermöglichen es, strukturierte Datensätze zu erstellen. Diese Datensätze sind für ML-Aufgaben entscheidend. Damit können Sie das Potenzial von KI beim Optimieren Ihrer Abläufe voll ausschöpfen.
- Microservices für operative Effizienz: Die Microservices von Contentserv automatisieren Aufgaben, beispielsweise um Produktbeschreibungen zu erstellen, Daten zu mappen, die operative Effizienz zu verbessern und den manuellen Aufwand zu verbessern.
Der Einsatz von KI-gestützten PIM-Lösungen steigert nicht nur die operative Effizienz, sondern eröffnet auch unbegrenzte Möglichkeiten. Unternehmen, die auf die neuesten Trends, Technologien und Zukunftsstrategien in den Bereichen PIM und KI setzen, können sich bei Innovation und Anpassungsfähigkeit eine führende Position sichern. Dieses starke Duo kann Ihnen durch ein verbessertes Datenmanagement, personalisierte Kundenerlebnisse und höhere Umsätze große Wettbewerbsvorteile verschaffen.
