Können technische Attribute der Schlüssel zum E-Commerce-Erfolg sein?

1. Präzise Produktfilterung

Der heutige Kunde erwartet schnellen Zugriff auf Informationen. Gut definierte technische Attribute ermöglichen es, die Auswahl sofort auf Produkte einzugrenzen, die bestimmte Anforderungen erfüllen - sei es Budget, Technik oder detaillierte Spezifikationen. In der Praxis führt dies zu höheren Konversionsraten und größerer Kundenzufriedenheit.

2. Effektiver Produktvergleich

Standardisierte Attribute ermöglichen es Kunden, ausgewählte Produkte schnell zu vergleichen. Anstatt lange Beschreibungen zu analysieren, erhalten sie eine übersichtliche Tabelle mit den wichtigsten Parametern. Dies beschleunigt nicht nur die Kaufentscheidung, sondern reduziert auch Retouren aufgrund von Fehlkäufen.

3. Suchmaschinenoptimierung

Suchmaschinen lieben strukturierte Daten. Präzise technische Attribute erhöhen die Sichtbarkeit der Produkte in den Suchergebnissen, besonders bei Long-Tail-Anfragen zu spezifischen Parametern.

4. Automatische Produktbeschreibungen

Mit einem vollständigen Satz technischer Attribute können Sie automatisch einheitliche und SEO-optimierte Produktbeschreibungen generieren. Dies spart Zeit und eliminiert Fehler von Textern in technischen Spezifikationen.

5. Werbe-Feeds

Google Shopping oder Facebook Ads erfordern präzise Produktdaten. Vollständige technische Attribute ermöglichen die automatische Erstellung und Aktualisierung von Werbe-Feeds und sparen damit monatlich dutzende Arbeitsstunden.

6. Cross-Selling in der Praxis

A system using technical attributes can automatically detect compatible or complementary products. Example? Showing appropriate accessories for a camera based on its model and lens mount.

7. Datenbasiertes Upselling

Mit der Kenntnis genauer Produktparameter kann das System teurere Alternativen vorschlagen, die sich in bestimmten, für den Kunden wichtigen Merkmalen unterscheiden. Dies ist effektiver als allgemeine Empfehlungen teurerer Produkte.

8. Integration mit KI-Assistenten

Chatbots und virtuelle Assistenten können präzise Antworten auf technische Fragen geben, wenn sie Zugriff auf strukturierte Attribute haben. Dies steigert das Kundenvertrauen und entlastet den Kundenservice.

9. Personalisiertes Remarketing

Technische Attribute ermöglichen die Erstellung personalisierter Remarketing-Kampagnen. Beispiel: Werbung für Personen, die Drucker mit bestimmter Druckgeschwindigkeit oder Auflösung angesehen haben.

10. Intelligente Empfehlungen

Das System kann fortgeschrittene Nutzerprofile basierend auf betrachteten technischen Parametern erstellen. Dies ermöglicht präzisere Empfehlungen, die die Konversionsrate erhöhen.

Die Methode zur Erfassung von Produktattributen hängt hauptsächlich vom Geschäftsmodell und der Position des Unternehmens in der Lieferkette ab. Betrachten wir vier häufige Szenarien.

Hersteller, die eigene Produkte verkaufen

Theoretisch ist dies die vorteilhafteste Situation - das Unternehmen hat volle Kontrolle über die Produktdaten. Die Praxis zeigt jedoch, dass Hersteller vor zwei wichtigen Herausforderungen stehen. Die erste ist intern - Teams konzentrieren sich auf die Produktentwicklung und behandeln Datenmanagement als Notwendigkeit. Die zweite, oft schwerwiegendere, betrifft externe Anforderungen von Handelspartnern.

Jeder bedeutende Abnehmer erwartet sein eigenes Produktdatenformat. Dies führt zur Notwendigkeit, mehrere Versionen derselben Informationen zu pflegen. Branchenstandards wie ETIM können eine Lösung bieten, allerdings haben noch nicht alle Sektoren solche Standards entwickelt.

Distributor mit Markenpartnerschaften

Distributoren erhalten Marketing-Material und Daten direkt von den Herstellern. Klingt gut? Das Problem ist, dass jeder Hersteller diese in einem anderen Format liefert - Excel, PDF, XML oder sogar Word. Hinzu kommen Unterschiede in der Attributbenennung zwischen den Herstellern. Das Ergebnis: Das Produktteam verbringt mehr Zeit mit dem Mapping oder Kopieren von Daten als mit der tatsächlichen Sortimentsentwicklung.

Verkäufer auf Marktplätzen

Plattformen wie Allegro oder Amazon haben strenge Anforderungen an die Qualität der Produktdaten. Verkäufer müssen ihre Attribute an die Standards jeder Plattform anpassen. Dies bedeutet doppelte oder dreifache Arbeit - dieselben Informationen müssen in verschiedenen Formaten für jeden Marktplatz eingegeben werden. Zusätzlich aktualisiert jede Plattform regelmäßig ihre Anforderungen, was eine kontinuierliche Anpassung der Daten erfordert.

Online-Shop mit breitem Sortiment

Dies ist die schwierigste Situation. Der Shop kauft von vielen Distributoren und Großhändlern und erhält nur grundlegende Daten - oft nur in Form einer einfachen Produktbeschreibung. Es gibt keinen direkten Zugang zu Herstellern oder deren offiziellen Materialien. Das Ergebnis? Die Notwendigkeit, Attribute manuell aus Beschreibungen zu extrahieren, was bei tausenden Produkten monatlich enorme Kosten verursachen und die Sortimentsentwicklung verlangsamen kann.

Jedes Produkt hat seine eigene Reihe wichtiger technischer Merkmale. Für eine Bohrmaschine sind andere Parameter wichtig (Leistung, Spannfutter, Stromversorgung) als für Farbe (Farbe, Volumen, Oberflächenart). Deshalb führen Verkaufsplattformen und Branchenstandards Produktklassifizierungen ein - präzise definierte Kategorien, bei denen jede über einen eigenen Satz dedizierter Attribute verfügt.

Jede Klassifizierung definiert nicht nur die Liste der erforderlichen Attribute, sondern auch deren genauen Typ:

• Textwerte (z.B. Herstellername)
• Zahlen (z.B. Anzahl der LED-Dioden)
• Zahlen mit Einheit (z.B. Leistung in Watt)
• Zahlenbereiche (z.B. zulässige Betriebstemperatur)
• Logische Werte (z.B. ob das Produkt wasserdicht ist)
• Wörterbücher - vordefinierte Listen zulässiger Werte

Wörterbücher sind gleichzeitig das wertvollste und problematischste Element. Einerseits bilden sie die Grundlage für den Aufbau fortgeschrittener Filter in Online-Shops und die Erstellung standardisierter Produktnamen. Andererseits sind sie die Quelle der größten Probleme bei der Integration von Lieferantendaten.

Nehmen wir als Beispiel das Attribut "Stromversorgungsart" in der Klassifizierung von Elektrowerkzeugen. Ein Marktplatz könnte Wörterbucheinträge wie folgt definieren: ["Netzbetrieben", "Akkubetrieben"], während der Hersteller verschiedene Begriffe verwendet: "230V", "batteriebetrieben", "netzbetrieben", "kabellos". Der traditionelle Ansatz erfordert ein mühsames Mapping jedes möglichen Lieferantenwerts auf die vom Verkaufsplattform geforderten Werte. Bei tausenden von Attributen und dutzenden Lieferanten entsteht so eine komplizierte Verknüpfungsmatrix, die ständig aktualisiert werden muss.

getName.ai wurde entwickelt, um dieses Problem radikal zu lösen. Anstatt ein weiteres Tool für Werte-Mapping zu erstellen, nutzt das System große Sprachmodelle (ChatGPT, Claude), um die Bedeutung von Texten zu verstehen. Unabhängig davon, wie ein Lieferant die Stromversorgungsart beschreibt, kann getName.ai diese Information dem entsprechenden Wörterbucheintrag zuordnen, der von der Verkaufsplattform gefordert wird.

getName.ai ist eine SaaS-Lösung, die eine API zur automatischen Erkennung von Produktattributen bereitstellt. Das System arbeitet auf Basis von drei Schlüsselinformationen:

• Die Klassifizierung oder der Standard, nach dem Attribute erkannt werden sollen
• Die Produktkategorie/-klasse des zu analysierenden Artikels
• Eingabedaten in Form einer Produktbeschreibung oder URL

Diese Einfachheit ermöglicht es getName.ai, wie ein virtueller Produktspezialist zu funktionieren - stets verfügbar, präzise und zuverlässig. Das System analysiert kontinuierlich die empfangenen Daten und extrahiert wertvolle technische Informationen.

Unterstützte Produktklassifizierungen

Derzeit unterstützt getName.ai Attribute gemäß den Anforderungen der Plattformen Allegro und Ceneo sowie dem internationalen ETIM-Standard in den Versionen 7, 8 und 9, der in der Elektrotechnikbranche weit verbreitet ist. Wichtig ist, dass getName.ai auch mit kundenspezifischen Produktklassifizierungen arbeiten kann - solchen, die für die Bedürfnisse eines bestimmten Unternehmens oder einer Branche erstellt wurden und weiterentwickelt werden. Es genügt, das Datenmodell einer solchen Klassifizierung bereitzustellen, und das System lernt, Attribute gemäß deren Anforderungen zu erkennen.

Eingabedatentypen

Das getName.ai-System wurde mit Blick auf Benutzerfreundlichkeit entwickelt. Derzeit bietet es zwei Methoden zur Bereitstellung von Produktdaten:

Textbeschreibung:

Sie können dem System beliebige Texte zur Produktbeschreibung bereitstellen, unabhängig von der Sprache, in der sie verfasst sind. Die Anwendung kann verschiedene Beschreibungsformen verarbeiten, darunter:

• Vollständiger Produktname
• Produktbeschreibung
• Spezifikationsattribute in Tabellenform

Die Anwendungsausgabe wird ein JSON mit folgendem Datenfragment sein:

Produkt-URL

Die zweite Methode ist noch einfacher - Sie müssen nur die URL der Produktunterseite angeben. Das System wird automatisch:

• Inhalte von der angegebenen Seite herunterladen
• Produktinformationen extrahieren
• Die gewonnene Beschreibung zur KI senden, um Attribute und deren Werte zu extrahieren

Die Anwendung liefert Ergebnisse im JSON-Format, das Attribut-Identifikatoren und Werte enthält, die mit der gewählten ETIM-Klassifizierung übereinstimmen. Das System gibt bewusst keine Attribut-Labels (Namen) und Wörterbucheinträge zurück, aus zwei Gründen:

• Technisch - Labels werden im Integrationsprozess nicht benötigt, da jedes Zielsystem (Marktplatz, PIM oder eigener Shop) bereits über eigene offizielle Übersetzungen für die verwendeten Identifikatoren verfügt
• Rechtlich - Die Label-Übersetzungen im ETIM-Standard sind urheberrechtlich geschützt. Daher arbeitet getName.ai ausschließlich mit Identifikatoren und überlässt die Anzeige von Labels den Systemen, die über entsprechende Lizenzen für deren Nutzung verfügen.

Diese Flexibilität bei der Wahl der Eingabedaten bedeutet, dass getName.ai unabhängig davon, welche Produktdaten Sie von Lieferanten erhalten und in welcher Sprache sie vorliegen, diese verarbeiten kann. Sie müssen keine komplexen Datentransformationen oder Übersetzungen vor dem Versand durchführen - das System akzeptiert sie in der Form, in der sie in Ihrem Unternehmen verfügbar sind.

Es ist wichtig, die aktuellen Einschränkungen des Systems klar zu definieren:

Keine Vorschläge für neue Attribute

getName.ai arbeitet ausschließlich innerhalb definierter Produktklassifizierungen. Das System schlägt keine neuen Attribute oder zusätzlichen Wörterbucheinträge vor, auch wenn es solche Informationen in der Beschreibung erkennt. Diese bewusste Einschränkung steht im Einklang mit der Idee der Produktdatenstandardisierung.

Keine automatische Produktklassifizierung

Das System ordnet Produkte nicht selbstständig den Klassifikationsklassen zu - diese Aufgabe verbleibt beim Benutzer. Dies ist eine bewusste Entscheidung, die von zwei Faktoren bestimmt wird:

• Der entscheidenden Bedeutung der korrekten Klassifizierung
• Der Kosteneffizienz bei großen Mengen ähnlicher Produkte

Kontaktieren Sie uns, um mehr darüber zu erfahren, wie getName.ai in Ihrem Unternehmen eingesetzt werden kann.