PIM & KI

Das Unternehmen führt immer wieder Veranstaltungen durch, ist auf Messen oder trägt Events aus. Hier entstehen eine Vielzahl von Bildern. Früher wurden diese von Hilfskräften manuell durchgeschaut und verschlagwortet. Dies bedeutete, dass die Bilder erst nach Wochen verfügbar und auffindbar waren.

Heute werden die Bilder in das PIM-System importiert und von dort aus automatisch verschlagwortet. Am nächsten Morgen sind alle Bilder bereits verfügbar, es gibt keine manuelle Nacharbeit mehr bei den Bildern.

– Die KI ermittelt dabei folgende Bildeigenschaften:

– Sind Personen auf dem Bild zu sehen?

– Ist das Logo des Unternehmens auf dem Bild erkennbar?

– Keywords des Bildes

– Motiv

– Stimmung

– Jahreszeit, Saison

– Logos von Mitbewerbern oder anderen Firmenlogos

Es muss heute nicht mehr mühsam gepflegt werden, wie viele Seiten ein Dokument hat, welche Produkte darauf zu sehen sind oder welche Sprachen im Dokument vorhanden sind. Dies kann die KI automatisch erledigen.

Das Unternehmen hat entweder aus den Marketing-Farben herausgelesen, welche Farbe für dieses Produkt in der Auswahlliste im Web angezeigt werden soll. Das war in der Regel einfach, doch nicht immer, und es war für jedes Produkt manueller Aufwand.

Heute wird der Marketing-Farbname an die KI geschickt und es kommt sehr zuverlässig eine der gewünschten Farben zurück. Sollte sich die KI nicht sicher sein, gibt sie dennoch einen Vorschlag ab und weist darauf hin, dass diese Mappings manuell überprüft werden sollten.

Alternativ können Farben auch aus den zugewiesenen Bildern ausgelesen werden. Dies ist besonders dann interessant, wenn das Produkt aus mehrfarbigen Komponenten besteht, z.B. Sohlenfarbe und Oberflächenfarbe bei Schuhen.

Früher erhielt jedes Produkt einen eigenen, manuell geschriebenen Text.

Heute erhält die KI einen Referenztext zur Orientierung und die Parameter, um den Text zu erzeugen. Anschließend ist der Text nach wenigen Sekunden erstellt.

Früher musste der Langtext noch manuell SEO-optimiert werden, und dies auch noch unterschiedlich für die verschiedenen Marktplätze. Dies ist heute nicht mehr notwendig, zum einen gibt es bestimmte Standardparameter pro Marktplatz, dann kann man pro Kategorie noch definieren, welche Keywords in den Texten ergänzt werden sollen. Es ist auch möglich, die Keywords automatisch von der KI generieren zu lassen und dann mit diesen Keywords die Texte für die Marktplätze zu optimieren.

Früher gab es verschiedene Schreibweisen der Produkte innerhalb einer Kategorie. Jetzt gibt es in jeder Kategorie ein Referenzprodukt und die Titel der anderen Produkte werden diesem Referenzprodukt automatisch angepasst.

Früher galt es, zu vermeiden, technische Daten in Fließtexten unterzubringen, da dies oft manuell passierte und es dann zu Pflegefehlern kam. Heute werden die technischen Daten automatisch in den Fließtext eingebaut und bei Änderung der technischen Daten wird der Text einfach automatisch aktualisiert.

Früher galt es, zu vermeiden, technische Daten in Fließtexten unterzubringen, da dies oft manuell passierte und es dann zu Pflegefehlern kam. Heute werden die technischen Daten automatisch in den Fließtext eingebaut und bei Änderung der technischen Daten wird der Text einfach automatisch aktualisiert.

Hat ein Produkt viele negative Bewertungen, z.B. unter 3,5 Sternen, dann werden automatisch die negativen Bewertungen eines bestimmten Zeitraums genommen und die KI benennt die drei wichtigsten negativen Aspekte. Diese werden dann im PIM dem Produktmanager angezeigt und er kann prüfen, ob z.B. die Texte angepasst oder die technischen Daten korrigiert werden sollten. Es ist auch möglich, ihm genau anzuzeigen, welches Attribut ggf. zu korrigieren ist.

Es ist auch möglich, aus den besten Bewertungen eines bestimmten Zeitraums automatisch die Bewertungen zu interpretieren, die am besten die Produkt-USPs oder die Produktbeschreibung widerspiegeln. Genau diese Testimonials werden dann im Shop als Statements am Produkt angezeigt.

Früher musste mühsam ein Mapping hergestellt werden: von eigenen Produkten aus der Warengruppe des Warenwirtschaftssystems zum Produktpflegebaum im PIM. Heute wird dies automatisch durch die KI und ähnliche Produkte herausgefunden. Gleiches gilt für eingekaufte Produkte, bei denen man nur die Lieferantenklassifikation kennt.

Oft findet man den Hinweis auf DIN-Normen in Produkttexten. Diese können analysiert werden und die richtigen DIN-Normen werden in eigene Attribute oder sogar als Referenz an das richtige Produkt gepflegt.

Zu einem Produkt kann die KI herausfinden, was die besten Cross-Sell-Kategorien sind und dann entsprechende Produkte anzeigen.

Kennt man die Zielgruppe, kann man neben den Texten anpassen oder anderen Bildern anzeigen auch das Cross-Sell umsortieren. Die KI kennt auch die Vorlieben verschiedener Zielgruppen, oder man gibt diese über Parameter selbst mit.