B2B Case Study KI verhilft Großhändler zu besseren Produktdaten

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Der Elektrogroßhändler Rexel stand vor der Herausforderung, mehr als 2,5 Millionen Produkte effizient zu klassifizieren. Durch den Einsatz von KI konnte nicht nur das Datenmanagement optimiert, sondern auch die Datenqualität deutlich verbessert werden.

Wer heute im E-Commerce erfolgreich sein will, muss Produktinformationen effizient verwalten und optimieren können. Eine schwierige Aufgabe, vor allem wenn es um Millionen von Produkten geht. In Frankreich stand der Elektrogroßhändler Rexel mit über 2,5 Millionen aktiven Produkten vor genau dieser Herausforderung.

Produktdaten effizient klassifizieren

Die Klassifizierung und Anreicherung der Produktdaten ist für Rexel mehr als nur ein notwendiges Unternehmensziel zur Effizienzsteigerung. Der Elektrogroßhändler ist im Datenbereich nach eigenen Angaben ein Vorläufer und war maßgeblich an der Einführung von „FAB-DIS“ beteiligt, ein Datenaustauschformat für Produktdaten zwischen Herstellern und Großhändlern. Seit der Einführung das Unternehmen alle im Webshop gesammelten Daten und ermutigt zudem Hersteller, die von ihnen freigegebenen Daten zu erweitern.

Um die eigenen Produktdaten zu klassifizieren, wurde eine historische und eine internationale Nomenklatur (ETIM) genutzt. ETIM ist der internationale Standard für die Klassifizierung von technischen Produkten im Bereich Elektronik. Hersteller können so die Zuordnung und Auffindbarkeit ihrer Produkte in den Shops der Großhändler verbessern. Dies wiederum ist entscheidend für die Benutzerfreundlichkeit und wirkt sich langfristig positiv auf die Conversion aus.

Wunsch nach höherer Datenqualität

Im Fall von Rexel waren jedoch nicht alle Lieferanten in der Lage, die ETIM-Klassifizierung anzuwenden, auch weil es sich um ein internationales Modell handelt, das kostenpflichtig ist. Um nicht von der Umsetzung durch die Lieferanten abhängig zu sein, begann das Unternehmen schon vor vier Jahren, seine Produkte selbst im Modell zu kategorisieren - zunächst mit manuellen Eingaben. Dies erwies sich jedoch als sehr zeitaufwendig und erforderte übermäßig viele Ressourcen und Produktkenntnisse.

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Auf der Suche nach einer effizienteren Lösung schloss sich der Großhändler mit dem PIM-Experten Akeneo zusammen. Für eine gezieltere algorithmische Produktkategorisierung, entschieden sich die Partner dafür, die KI-Plattform Unifai einzusetzen. Ausschlaggebend war hierbei auch der Wunsch nach einer höheren Datenqualität.

Mit dem selbst entwickelten Algorithmus konnten bisher für 52 Prozent der Produkte ETIM-Klassen erkannt werden. Von den mehr als 2,5 Millionen der Produkte müssen aber immer noch 800.000 Produkte klassifiziert werden. Der Aktionsradius der KI-Plattform sollte sich daher auf die verbleibenden 48 Prozent konzentrieren.

Die Ergebnisse im Datenmanagement

Heute kann die Künstliche Intelligenz in diesem Bereich 43 Prozent der Antworten liefern. Die Implementierung der KI ermöglichte es also, die Klassifizierung und Anreicherung der Produktdaten zu beschleunigen. Darüber hinaus konnte die Qualität der Daten deutlich verbessert werden.

Davon profitieren am Ende nicht nur die Lieferanten, sondern auch die Kunden. Denn die Optimierung der Produktdaten wirkt sich einerseits auf die interne Effizienz und andererseits auf die Art und Weise aus, wie der Elektrogroßhändler seine Produkte vermarkten kann. Durch die angereicherten Daten verbessern sich Qualität und Zugänglichkeit der Produktinformationen im Webshop. Die Online-Präsenz wurde gestärkt und Produkte lassen sich leichter auffinden.

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Optimierten Produktdaten konnten auch in Marketingkampagnen eingesetzt werden und verbessern die zielgerichtete Kundenansprache. Am Ende dient das einer höheren Kundenbindung und -zufriedenheit, die entscheidend für ein erfolgreiches Online-Business ist. Alle komplexeren Prozessschritte werden daher künftig vom KI-Algorithmus gesteuert.

*Kristin Naragon ist Chief Strategy & Marketing Officer bei Akeneo.

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