Möbel- & Einrichtungshandel
KI-Stammdatenanreicherung für einen Möbelhändler
Ausgangslage: Lückenhafte und inkonsistente Produktstammdaten bremsten Listing, Filterbarkeit und Auffindbarkeit im Shop und auf Marktplätzen.
Lösung: Produktattribute und Kategorien werden per KI automatisch angereichert, vereinheitlicht und plausibilisiert — im Batch über den gesamten Katalog.
Ergebnis: Konsistentere Produktdaten bei deutlich geringerem manuellem Pflegeaufwand und besserer Listing-Qualität.
Ausgangssituation
Der Produktkatalog eines Möbelhändlers war über die Zeit gewachsen — mit lückenhaften Attributen, uneinheitlichen Kategorien und Beschreibungen unterschiedlicher Qualität. Das erschwerte die Auffindbarkeit im eigenen Shop und auf Marktplätzen: Filter griffen nicht sauber, und die Pflege band viel manuelle Arbeit.
Zielsetzung
Die Produktdaten sollten vollständiger, konsistenter und marktplatzfähig werden — bei möglichst geringem manuellem Aufwand und ohne die inhaltliche Kontrolle abzugeben.
Lösungsansatz
Wir haben eine KI-gestützte Anreicherung aufgesetzt, die fehlende Attribute ergänzt, Kategorien vereinheitlicht und Beschreibungen auf ein konsistentes Niveau hebt — im Batch über den gesamten Katalog. Vorschläge werden plausibilisiert, sodass fachlich fragwürdige Werte auffallen.
Umsetzung
Die Anreicherung arbeitet auf dem realen Katalog und respektiert die vorhandene Datenstruktur. So lässt sich der Bestand schrittweise auf ein einheitliches Qualitätsniveau bringen, ohne alles neu erfassen zu müssen.
Ergebnis
Die Produktdaten wurden konsistenter und vollständiger, der manuelle Pflegeaufwand sank deutlich, und die Listing-Qualität in Shop und Marktplätzen verbesserte sich.
Für wen sich das eignet
Für Händler mit großen, historisch gewachsenen Sortimenten, deren Auffindbarkeit und Marktplatz-Performance an der Datenqualität hängt.
Eingesetzt: KI-Textgenerierung, Kategorie-Mapping, Batch-Verarbeitung