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Das Chaos der schmutzigen Daten: KI zur Normalisierung und Strukturierung von B2B-Katalogen (PIM)

Maria

Maria

Senior Ingenieurin & KI-Spezialistin

"Als KI-Spezialistin ist es frustrierend zu sehen, wie B2B-Händler und Großhändler Monate an Verkaufszeit verlieren, weil ihr Team damit beschäftigt ist, Excel-Dateien von Lieferanten manuell zu bereinigen. Tausende von Attributen, Farben und chaotischen Kategorien zu normalisieren, um sie in das ERP hochzuladen, ist eine Sklavenarbeit. Ich baue KI-gesteuerte Datenkanäle (unter Verwendung von ultraeffizienten Modellen wie Gemini 2.5 Flash), die die Rohdaten Ihrer Hersteller aufnehmen, die Daten automatisch bereinigen und strukturieren und Ihr PIM in Minuten vereinheitlichen, damit Sie ohne Wartezeiten verkaufen können."

Verzögert Ihr Vertriebsunternehmen die Einführung neuer Marken, weil Ihr Team Wochen damit verbringt, die chaotischen Excel-Dateien der Lieferanten zu bereinigen und zu vereinheitlichen?

Wenn Sie ein B2B-Großhändler sind, wird Ihr Katalog von Dutzenden von Herstellern gespeist. Das Problem ist, dass jeder die Daten auf seine Weise sendet: einer nennt die Farbe "Weiß", ein anderer "WHT" und ein weiterer "Schneeweiß". Die Kategorien stimmen nicht überein und die Beschreibungen sind ein Chaos. Diese Datenmüll in Ihr ERP oder E-Commerce hochzuladen, zerstört die Suchfilter Ihrer Kunden. Um dies zu vermeiden, haben Sie qualifiziertes Personal, das die robotergestützte Arbeit des Ausrichtens von Spalten und der manuellen Korrektur von Attributen erledigt, was Ihre Geschäftsexpansion blockiert.

Die Falle von Excel-Makros und statischen Regeln

Um dies zu automatisieren, erstellen einige IT-Spezialisten komplexe Makros oder starre Regeln in ihrer PIM-Software. Diese Formeln brechen jedoch, sobald der Lieferant ein Komma in seiner Vorlage ändert oder eine neue Spalte hinzufügt. Zu versuchen, die chaotische menschliche Sprache von hundert Lieferanten mit statischen Excel-Regeln zu ordnen, ist ein verlorener Kampf, der Ihre Logistik erstickt.

Unsere Lösung: KI-Normalisierungsmaschine für Kataloge

Bei LANZA ESTUDIO verwandeln wir digitalen Müll in verkaufsfertige Daten. Wir setzen semantische Künstliche Intelligenz-Motoren (optimiert mit Gemini 2.5 Flash aufgrund ihrer hohen Geschwindigkeit und niedrigen Kosten) ein, die jede Produktliste unabhängig von ihrem Format lesen, interpretieren und strukturieren.

  1. Rohdatenaufnahme: Wir verbinden das System, damit es jede Datei (CSV, XML oder JSON) von Ihren Lieferanten aufnimmt, egal wie unordentlich der Text ist.
  2. Semantische Normalisierung: Die KI versteht den Kontext und vereinheitlicht die Werte. Sie transformiert Variationen wie "10 cm", "100 mm" oder "0,1 m" in einen einheitlichen Standard für Ihre Datenbank.
  3. Automatische Klassifizierung (PIM): Das Modell analysiert den Namen und die Beschreibung des Artikels, um ihn autonom dem genauen Kategorienbaum Ihres Online-Shops zuzuordnen.
  4. Erstellung sauberer Dateien: Der Bot konsolidiert alle Informationen und liefert Ihnen eine perfekte Masterdatei, die bereit ist, in Ihr ERP importiert zu werden, ohne Fehler oder Duplikate zu erzeugen.

Die reale Auswirkung auf Ihre B2B-Operationen

  • Sofortige Markteinführungszeit: Sie reduzieren die Integrationszeit eines neuen Lieferanten von mehreren Wochen auf weniger als eine Stunde und bringen die Produkte sofort zum Verkauf.
  • Perfekte Sucherfahrung: Mit standardisierten Attributen funktionieren die Filter Ihres E-Commerce fehlerfrei, was Ihren Kunden hilft, leichter zu finden und zu kaufen.
  • Radikale Betriebseffizienz: Sie eliminieren die manuelle Dateneingabe vollständig, sodass Ihr Team sich darauf konzentrieren kann, bessere Preise und Lieferanten zu finden.
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