KI-PIM KI im Handel: Wie Intersport die Produktdaten-Automatisierung meistert

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Die Sportfachhandelskette kann durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) die Produktklassifizierung im E-Commerce- und Offline-Geschäft automatisieren und damit effizienter gestalten. So spart der Omnichannel-Händler Zeit und verbessert gleichzeitig auch die Qualität der Produktdaten.

Der Sporthandelsverbund Intersport stellt seinen Händlern über eine Produktkategorisierung einheitliche Produkt­daten für den E-Commerce und das Offline-Geschäft zur Verfügung. Intersport Frankreich steht dabei vor der Herausforderung, jährlich rund 1,5 Millionen Artikel von 500 verschiedenen Marken in die Produktklassifizierung zu integrieren. Aufgrund mehrerer jährlicher Verkaufs­high­lights ist die bis zu sechs Mal im Jahr notwendig. Dieser Prozess muss innerhalb von vier Wochen und vor Beginn des jeweiligen Verkaufsevents abgeschlossen sein, damit rechtzeitig zum Verkaufsstart konsistente Produktinformationen vorliegen. Verzögert sich dieser Prozess, läuft die Zentrale Gefahr, dass Händler die Klassifizierung selbst übernehmen. Die Folge sind inkonsistente Produkt­daten, die für eine Vielzahl zentral gesteuerter Workflows nicht nutzbar sind.

Bislang pflegte ein eigens für die Produktdatenerfassung zuständiges Team die von den Herstellern gelieferten Produktdaten manuell ein. Um die Prozesse zu automatisieren und damit zu optimieren, entschied sich das Unternehmen für die PIM-Lösung von Akeneo. Seit dem Zukauf des KI-Tools von Unifai, ist die PIM-Lösung nun in der Lage, die Produktkategorisierung an zentraler Stelle vollständig zu automatisieren.

KI im Handel reduziert Zeitaufwand um die Hälfte

Auch Intersport profitierte von dieser Entwicklung. Nach einer Trainingsphase des Algorithmus reduzierte sich der Zeitaufwand für die Kategorisierung des gesamten Produktkatalogs durch den Einsatz von KI im Handel um rund 50 Prozent. Um 8.000 Artikel per KI zu klassifizieren, benötigt ein Datenanalyst mittlerweile nur noch zwei und drei Arbeitstagen. Früher dauerte das eine ganze Arbeitswoche.

Darüber hinaus konnte die KI im Handel auch die Genauigkeit der Produktdaten verbessern. Durch die automatisierte Produktklassifizierung bleibt Intersport unter der selbst gesetzten Fehlerquote von maximal fünf Prozent. Gerade bei komplexen Unternehmensstrukturen wie sie etwa bei großen Handelsketten mit einer breiten Mehrmarken-Sortiment anzutreffen sind, ist eine gute und konsistente Datenqualität entscheidend, um eine lückenlose Budget-, Verkaufs- und Bestandsverfolgung sowohl auf der E-Commerce-Website als auch auf der Verkaufsfläche zu gewährleisten.

KI im Handel: Vorteil für den E-Commerce

Das ist insbesondere für den E-Commerce von Vorteil: Die präzise Kategorisierung unterstützt erweiterte Such- und ­Filterfunktionen im Online-Shop. So können Mitarbeiter ihre digitale Suche nach Produkten verfeinern und erhalten relevantere Ergebnisse erhalten, die sie auch stationären Kunden zur Verfügung stellen können. Das einheitliche und zentralisierte Produktdatenmanagement sichert zudem konsistente Produktinformationen über verschiedene Online- und Offline-Vertriebskanäle hinweg. Eine einheitliche und präzise Kategorisierung der Produkt­daten verbessert die kanalübergreifende Nutzererfahrung. Kunden können Produkte leichter finden, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer höheren Konversionsrate führt.

Fazit: KI-gestütztes PIM spart Kosten

Eine schlüsselfertige KI-basierte PIM-­Lösung zur automatisierten Produktkate­gorisierung macht die Entwicklung einer eigenen und deren Wartung überflüssig. Das spart gerade im wettbewerbsinten­siven Handelsumfeld Kosten und steigert die operative Effizienz – online wie offline.