Success Story: Wie KI die Datenqualität bei XXXLutz sicherstellt

Herausforderungen der Datenqualität im Living-Sortiment

Herausforderungen der Datenqualität im Living-Sortiment

Datenqualität ist das Rückgrat des modernen Handels. Verantwortliche für Produktdatenmanagement, E-Commerce und Marketing wissen, wie wichtig fehlerfreie Informationen für die Kaufentscheidung der Kunden sind. Doch was passiert, wenn Daten unplausibel oder fehlerhaft sind? Ein führender europäischer Möbelhändler zeigt, wie KI-basierte Plausibilitätsprüfungen dazu beitragen, die Datenintegrität und Datenqualität zu optimieren – insbesondere in den Kategorien Leuchten und Teppiche.

Ziele der Initiative von XXXLutz: Effiziente Produktdatenprüfung für Heimtex und Leuchten

Die Produktpalette vom Möbelhändler XXXLutz reicht von preiswerten Möbeln bis zu exklusiven Designermarken. Die Verantwortlichen für Stammdaten- und Produktdatenmanagement stehen dabei vor einer Herausforderung: Standardisierte Prüfprozesse erkennen grundlegende Fehler, lassen jedoch sprachliche und inhaltliche Unstimmigkeiten unentdeckt. Um die Produktdatenqualität zu verbessern, wurde ein Pilotprojekt zur KI-gestützten Plausibilitätsprüfung in den Kategorien Leuchten und Teppiche gestartet.

Die Ziele der Initiative waren definiert:

• Die Umsetzbarkeit einer KI-basierten Plausibilitätsprüfung evaluieren.
• Fehlerquoten in den Produktklassen quantifizieren und Lösungsansätze entwickeln.

Strukturiertes Vorgehen: Schritt für Schritt zur besseren Datenqualität

• Datentransformation: Die gelieferten JSON-Daten wurden mittels regelbasierter Verfahren in eine verarbeitbare Struktur überführt.
• Plausibilitätscheck – Texte: Mithilfe von KI-gestützter Textanalyse wurden sprachliche Fehler, wie Rechtschreibfehler oder widersprüchliche Formulierungen, identifiziert.
• Plausibilitätscheck – Inhalte: KI-Modelle prüften inhaltliche Fehler, z. B. unplausible technische Werte oder widersprüchliche Materialangaben.
• Fehlerbericht: Ein Scoring-System bewertete die Ergebnisse und erstellte strukturierte Fehlerlisten.

Die KI Analyse lieferte verlässliche Fehlerberichte für Leuchten und Teppiche

• Festgestellte Auffälligkeiten wurden in einem Fehlerbericht gelistet.
• Das Scoring gab Aufschluss über die Kritikalität (hoch, mittel, niedrig) der einzelnen Auffälligkeiten.
• Für eine nachfolgende Korrektur liegt eine verbindliche Arbeitsanweisung vor.

Bedeutung von Plausibilität und Datenintegrität im Handel

• In der digitalen Handelswelt sind präzise und konsistente Produktdaten ein unverzichtbarer Erfolgsfaktor. Verantwortliche für Marketing, E-Commerce und Produktdatenmanagement müssen sicherstellen, dass Kunden korrekte Informationen erhalten, um Vertrauen und Kaufentscheidungen zu fördern.
• Kundenerwartungen und Vertrauen: Widersprüchliche oder unplausible Informationen führen zu Verunsicherung und können den Kaufprozess abbrechen. Einmal enttäuschte Kunden kehren oft nicht zurück.
• Retouren und Kosten: Fehlerhafte Produktdaten erhöhen Rücksendungen, was nicht nur finanzielle Belastungen, sondern auch negative Auswirkungen auf die Umwelt nach sich zieht.
• Wettbewerbsdruck: Hochwertige Stammdaten schaffen Wettbewerbsvorteile, indem sie interne Prozesse verbessern und ein positives Kundenerlebnis fördern.
• Regulatorische Anforderungen: Gesetzliche Vorschriften erfordern korrekte und transparente Daten. Eine KI-gestützte Plausibilitätsprüfung hilft, solche Anforderungen zu erfüllen.

Handlungsempfehlungen für die Praxis

• Automatisierungspotenziale nutzen
• KI-Modelle in bestehende Content-Workflows integrieren.
• Regelmäßige Updates der KI-Modelle mit branchenspezifischem Wissen durchführen.
• Fachliche Prüfungen ergänzen
• Produktexperten in die Prüfung komplexer Fälle einbinden.
• Zusammenarbeit mit Lieferanten zur Klärung unplausibler Daten stärken.
• Prozesse nachhaltig optimieren
• Frühzeitige Fehlererkennung bei der Dateneingabe.
• Mitarbeiterschulungen zu Datenqualität und KI-Lösungen durchführen.

Unser Fazit: Effizienz durch KI steigern

Das Pilotprojekt bei XXXLutz hat gezeigt, dass KI-basierte Plausibilitätsprüfungen die Datenqualität erheblich verbessern können. Automatisierte Prozesse sparen Zeit und Kosten, während manuelle Eingriffe auf komplexe Fälle beschränkt werden. Die Einführung solcher Systeme stärkt langfristig die Wettbewerbsposition und steigert die Kundenzufriedenheit.

Dem Beispiel von XXXLutz folgen und Ihre Produkt- und Stammdaten mit KI optimieren