Alles an seinem Platz – gut strukturierte Produktdaten
Konsumierbare und gut klassifizierte Daten sind der Schlüssel für eine zielführende Produktpräsentation, da immer mehr Kund*innen großen Wert auf übersichtliche und detaillierte Produktspezifikationen legen. Um dies zu erreichen, ist es notwendig, dass die Anreicherung von Produktdaten bis zur Markteinführung im allerhöchsten Maße effizient und aussagekräftig durchgeführt wird. Hier liegt eine große Herausforderung.
Denn große Teile der produktspezifischen Eigenschaften werden durch Lieferantendaten abgedeckt, die nicht mit dem verwendeten Klassifikationsmodell kompatibel sind. Manuelle und fehleranfällige Pflegeprozesse werden notwendig. Gemeinsam mit unserem Technologiepartner Onedot zeigen wir Ihnen, wie Sie Lieferantendaten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning automatisiert strukturieren und ‚konsumierbar‘ machen.
Lesen Sie jetzt unser Whitepaper!
Um Lieferantendaten erfolgreich nutzen zu können, bedarf es zumeist erheblicher und personalintensiver Anstrengungen. Dabei liegen viele Stolpersteine auf dem Weg, die manche Aufwände in die Höhe schnellen lassen und die Qualität der Ergebnisse negativ beeinflussen.
Kennen Sie diese Probleme?
Wenn Ihnen mindestens ein oder zwei der folgenden Pain Points bekannt vorkommen, sollten Sie über automatisierte Klassifizierung mit hmmh und Onedot nachdenken.
- Manuelle Pflegeprozesse vermindern die Qualität
- Zeit- und Personalmangel führt zu Fehlern
- Inkonsistente Daten erschweren die Einordnung
- Unpassende Händler- und Lieferantendaten
- Unzureichendes Klassifikationsmodell
Laden Sie jetzt unser Whitepaper herunter, um die richtige Lösung für der erfolgreichen Klassifizierung Ihrer Produktdaten einen Schritt näher zu kommen.
Erfahren Sie mehr über die automatisierte Klassifizierung und Strukturisierung Ihrer Produktdaten.