Ob online oder stationär: Produktdaten entscheiden über Sichtbarkeit, Conversion und Umsatz. Doch oft sind sie unvollständig, uneinheitlich oder gar nicht digital vorhanden – verteilt auf PDFs, Bildern, Websites oder alten Katalogen.
Mit modernen KI-Technologien wie Data Cleansing, Content Mining und intelligentem Crawling lassen sich solche Informationen automatisiert erschließen, strukturieren und für E-Commerce oder PIM nutzbar machen. Was früher mühsame manuelle Arbeit war, wird heute zum skalierbaren Datenprozess.
Mehr als nur aufräumen: Data Cleansing
Die klassische Datenbereinigung kennt jeder: Dubletten entfernen, Schreibweisen vereinheitlichen, Felder vervollständigen. Doch der Anspruch an Datenqualität ist heute deutlich höher – vor allem, wenn es um automatisierte Ausleitung in Webshops, Marktplätze oder Printsysteme geht.
Moderne Data-Cleansing-Verfahren setzen früher an:
- Sie prüfen Daten automatisch auf formale und logische Plausibilität.
- Sie erkennen fehlerhafte Einheiten, widersprüchliche Maße oder inkonsistente Kategorisierungen.
- Sie bewerten automatisiert die Datenqualität anhand definierter Regeln.
Das Ergebnis: sauber strukturierte, durchgängig validierte Produktdaten, die nicht nur intern besser funktionieren – sondern auch extern überzeugen.
Content Mining: Informationen sichtbar machen, die bisher verborgen waren
Viele relevante Produktinformationen liegen nicht als strukturierte Daten vor, sondern „versteckt“ in PDFs, alten Katalogen, Website-Texten oder sogar Bildmaterial. Manuell lassen sich solche Quellen kaum effizient auswerten.
Hier kommt Content Mining ins Spiel:
- Neue OCR-Methoden digitalisieren Inhalte aus PDF-Dokumenten, technischen Zeichnungen oder Bildmaterial.
- NLP (Natural Language Processing) versteht natürliche Sprache und extrahiert präzise Produktmerkmale.
- Bildanalyse erkennt Farbvarianten, Formfaktoren oder optisch differenzierende Merkmale – besonders relevant bei Sortimentsbildern oder Stilwelten.
Durch intelligente Transformation werden die extrahierten Inhalte anschließend in ein nutzbares, PIM-fähiges Format gebracht – ideal für strukturierte Weiterverarbeitung.
Crawling: Produktinformationen aus externen Quellen automatisiert erfassen
Zusätzlich hilft intelligentes Crawling, Informationen von externen Plattformen automatisiert zu gewinnen – etwa von:
- Hersteller- und Lieferantenseiten
- Marktplätzen
- Online-Katalogen und Preislisten
- Archiven und Datenpools
Wichtig dabei: Die Ziele des Crawlings – also die betroffenen Plattformen oder Unternehmen – sollten vorab über die Datenerhebung informiert werden und ihre Zustimmung erteilen. So wird sichergestellt, dass das Crawling nicht nur technisch effizient, sondern auch rechtlich und ethisch einwandfrei erfolgt.
Die KI erkennt gezielt relevante Inhalte, filtert doppelte oder veraltete Angaben heraus und dokumentiert Änderungen in Echtzeit. So bleibt die Datenbasis nicht nur aktuell, sondern auch konsistent und auditierbar.
Warum die Kombination den Unterschied macht
Jede dieser Technologien bringt für sich genommen schon Vorteile. Richtig mächtig wird der Ansatz aber erst in Kombination. Denn dann entsteht ein durchgängiger Prozess – von der Datenbeschaffung bis zur strukturierten Bereitstellung.
Typische Vorteile einer kombinierten Anwendung:
- Vollständigkeit: Kein relevanter Inhalt bleibt unbeachtet – unabhängig vom Format.
- Konsistenz: Inhalte werden automatisch vereinheitlicht, auch bei komplexen Sortimenten.
- Geschwindigkeit: Neue Inhalte sind schneller online oder im PIM verfügbar.
- Skalierbarkeit: Auch zehntausende Artikel lassen sich effizient und regelbasiert verarbeiten.
- Entlastung des Teams: Engpässe bei personellen Ressourcen werden durch automatisierte Prozesse effektiv kompensiert.
Praxisbeispiel: Von PDF-Katalogen zur PIM-ready-Datenbank
Ein mittelständischer Hersteller stand vor der Aufgabe, rund 15.000 Artikel für digitale Kanäle aufzubereiten. Die Ausgangsbasis: gedruckte Kataloge, PDFs, Bilder und vereinzelt technische Excel-Tabellen.
Unser Lösungsansatz:
- OCR/Vision AI analysierte die PDFs und extrahierte Tabellen, Beschreibungen und technische Daten.
- NLP erkannte aus Fließtexten Merkmale wie Maße, Materialien und Einsatzbereiche.
- Bildanalyse ergänzte visuelle Datenpunkte.
- Crawling holte fehlende Informationen direkt von Lieferantenseiten.
Alle Informationen wurden strukturiert, bereinigt und ins Zielsystem überführt – inklusive automatischer Prüfung auf Vollständigkeit und formale Konsistenz. Ergebnis: mehrere Monate Erfassungsaufwand eingespart – und ein marktreifes Datenset in Rekordzeit.
Anwendungsfelder in der Praxis
Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig:
- Sortimentsdigitalisierung bei Herstellern mit katalogbasierten Datenbeständen
- Produktdatenmigration bei PIM-/ERP-Wechseln
- Marktplatzanbindung mit fehlertoleranter, automatisierter Datenaufbereitung
- Attributanreicherung für SEO, Filterlogik oder spezifische Touchpoints
- Onboarding-Prozesse bei neuen Lieferanten oder Datenpools
Kurz gesagt: Überall dort, wo Daten nicht sofort einsatzfähig sind, hilft KI-gestützte Automatisierung.
Fazit: Intelligente Daten schaffen echten Vorsprung
Der Druck auf Unternehmen wächst: Sortimente verändern sich schneller, Anforderungen steigen – und digitale Kanäle erwarten saubere, umfassende Daten in Echtzeit. Mit Data Cleansing, Content Mining und automatisiertem Crawling wird aus einem vermeintlichen „Aufräumprojekt“ ein strategischer Hebel: für Effizienz, Geschwindigkeit und nachhaltige Datenqualität.