E-Commerce: Produktdaten in Minuten statt Tagen

Ein Online-Händler für Industriebedarf mit 50.000 aktiven Artikeln kämpft mit einem strukturellen Produktdatenproblem: Lieferanten liefern Datensheets in unterschiedlichen Formaten — PDFs, Excel-Tabellen, Word-Dokumente. Produkttexte sind technisch korrekt, aber für Suchmaschinen und Einkäufer ungeeignet. Übersetzungen fehlen. Attribute sind unvollständig oder inkonsistent befüllt.

Eine Redakteurin brauchte im Schnitt 25 Minuten pro Artikel für Text, Attribute und SEO-Optimierung. Bei 500 Neuartikeln pro Monat war das ein Vollzeitjob — der trotzdem nicht schnell genug war.

Warum externe KI-Dienste problematisch sind

Produktdaten enthalten EK-Preise, Lieferantenkonditionen und proprietäre technische Spezifikationen. Für einen Händler im B2B-Segment ist der Schutz dieser Daten vor Wettbewerbern und Lieferanten essenziell.

Automatisierte Produktdatenpflege mit SoverIQ

SoverIQ Stack läuft auf dem Shopserver des Händlers. Neue Lieferantendaten werden automatisch verarbeitet:

• Technische Spezifikationen aus PDFs und Datasheets extrahieren
• Attribute nach dem internen Attributschema klassifizieren und befüllen
• SEO-optimierten Produkttext generieren (Titel, Beschreibung, Bullet Points)
• Automatische Übersetzung in DE/EN/FR/NL nach Zielmarkt
• Vollständigkeitscheck: Welche Pflichtfelder fehlen noch?
• Direkter Upload in das PIM-System via API

Ergebnis

Bearbeitungszeit pro Artikel von 25 Minuten auf 3 Minuten (Qualitätssicherung durch Redakteurin). Die Redakteurin kann jetzt in der Zeit, in der sie früher 50 Artikel bearbeitet hat, 420 Artikel durchsehen. Neue Sortimentserweiterungen sind 6× schneller live. SEO-Sichtbarkeit neuer Artikel stieg durch konsistentere Texte messbar.