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Das nächste Kapitel des Handels: Wie KI die Zukunft des Einzelhandels prägt" Erfahren Sie mehr.
Erfahren Sie mehrKünstliche Intelligenz ist bereits Realität und verändert grundlegend, wie wir suchen, einkaufen und mit Marken sowie Produkten interagieren. Von der intelligenten Suche über personalisierte Einkaufserlebnisse in Echtzeit bis hin zu virtuellen Assistenten – Künstliche Intelligenz prägt jede Phase der B2C- und B2B-Customer Journey neu.
Doch eine unbequeme Wahrheit bleibt: KI ist nur so gut wie die Daten, die sie nutzt.
Um das volle Potenzial auszuschöpfen und echte Geschäftsergebnisse zu erzielen, braucht es vor allem
So hoch wird das Marktvolumen für KI im E-Commerce bis 2030 prognostiziert.
Unternehmen, die KI aktiv einsetzen, steigern ihren Umsatz durchschnittlich um bis zu 12 %.
9 von 10 B2B-Unternehmen setzen bereits KI-Technologien ein oder planen dies konkret.
der Verbraucher wünschen sich generative KI im Einkaufserlebnis.
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KI ist nur so gut wie die Daten, die sie verarbeitet. Selbst das fortschrittlichste Modell kann keine relevanten Empfehlungen aussprechen, keine präzisen Suchergebnisse liefern und kein reibungsloses Einkaufserlebnis schaffen, wenn es auf unvollständige, unstrukturierte oder widersprüchliche Produktinformationen angewiesen ist. Doch mit sauberen, konsistenten und gut strukturierten Daten wird KI zu einem echten Mehrwert: Sie hilft Ihren Kundinnen und Kunden, genau das zu finden, was sie suchen – im richtigen Moment, auf dem richtigen Kanal.
Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, müssen Ihre Produktdaten dafür bereit sein. KI lebt von Struktur, Konsistenz und Qualität – doch in vielen Unternehmen sind Produktinformationen verstreut, unvollständig oder inkonsistent. Das begrenzt die Effektivität KI-gestützter Lösungen erheblich.
Von der gründlichen Prüfung der bestehenden Daten über den Abbau von Datensilos bis hin zur Einführung bewährter Governance-Praktiken: Wenn Sie Ihre Produktdaten KI-tauglich aufbereiten, beschleunigen Sie die Skalierung Ihrer KI-Initiativen, erzielen bessere Geschäftsergebnisse und schaffen nahtlose, überzeugende Produkterlebnisse über alle Kanäle hinweg.
Bevor Sie eine KI-Strategie umsetzen, sollten Sie Ihre vorhandenen Produktdaten gründlich analysieren. Ein vollständiges Audit hilft dabei, Fehler, Lücken oder Inkonsistenzen aufzudecken – etwa doppelte Einträge, fehlende Datenfelder, veraltete Informationen oder uneinheitliche Formate.
Pour que l’IA puisse interpréter les données avec précision, il est essentiel d’uniformiser les attributs (ex. : couleur, taille, matériau) et les métadonnées (ex. : catégorie, marque, SKU). En définissant des règles claires de structuration, les entreprises facilitent la compréhension et l’exploitation des données par les algorithmes.
Produktinformationen sind oft über verschiedene Systeme und Abteilungen verteilt, was Datensilos, Inkonsistenzen und Ineffizienzen fördert. Eine zentrale Datenplattform als einzige, verlässliche Quelle der Wahrheit sorgt für ein einheitliches und konsistentes Datenmanagement.
Datenqualität ist eine gemeinsame Aufgabe. Alle Mitarbeitenden, die mit Produktinformationen arbeiten, sollten geschult werden und verstehen, wie wichtig saubere Daten für den Erfolg von KI-Projekten sind. Eine datenzentrierte Unternehmenskultur stärkt das Verantwortungsbewusstsein und die Pflege zuverlässiger Produktdaten.
Produktdatenqualität ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess. Deshalb brauchen Unternehmen klare Richtlinien zur Daten-Governance: Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse müssen definiert werden, um die Daten dauerhaft korrekt, vollständig und aktuell zu halten.
Gute Neuigkeiten: Mit dem Akeneo Data Architect Agent erstellen Sie flexible, präzise und individuell anpassbare Datenmodelle – ganz ohne langwierige Workshops, aufwendige Überarbeitungsschleifen oder zahllose Tabellenkalkulationen.
Im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen, die auf manuelle Modellierung setzen, erzielt der Data Architect Agent eine 100 % Erfolgsquote bei der Implementierung, reduziert die Gesamtkosten um 50 bis 70 % und verkürzt die Modellierungsdauer von mehreren Monaten auf wenige Tage.
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