Wann sich Datenautomatisierung lohnt
Mit jedem zusätzlichen Hersteller, jeder neuen Preisliste und jedem weiteren Verkaufskanal wächst der Aufwand der Datenpflege. Händler kommen in der Regel mit einem dieser Probleme zu uns:
- Preislisten kommen in vielen Formaten. Hersteller und Lieferanten schicken Excel, CSV, Textdateien oder XML, jeweils anders aufgebaut. Jede Liste muss zugeordnet, bereinigt und eingespielt werden, oft jede Woche neu.
- Niemand weiß sicher, welche Preisliste gilt. Preise liegen in vielen getrennten Dateien, und die Stände in ERP, Feed-Tool und Marktplatz-Portalen weichen voneinander ab.
- Dieselben Daten werden mehrfach gepflegt. ERP, Feed-Management und Marktplätze beziehen ihre Daten aus verschiedenen Tabellen, und jede Änderung wird an mehreren Stellen eingetragen.
- Neue Artikel kommen mit Lücken. Material, Farbe oder Maße fehlen im Datenfeld, stehen aber im Beschreibungstext. Sie von Hand zu übertragen kostet Zeit, und Marktplätze lehnen Artikel mit fehlenden Pflichtfeldern ab oder spielen sie schlechter aus.
- Handarbeit erzeugt Fehler. Vertauschte Spalten, falsche Einheiten oder Tippfehler schleichen sich bei der manuellen Übertragung ein.
- Der Aufwand wächst mit dem Sortiment. Mehr Marken bedeuten mehr Listen, und der Pflegeaufwand steigt mit.
Automatisierung ersetzt kein Regelwerk, sie führt eines aus. Sinnvoll wird sie, sobald definiert ist, wie ein Wert in den Datenbestand kommt. Danach läuft derselbe Weg für jede neue Liste und jeden neuen Artikel.
Was wir automatisieren
- Preislisten und Artikellisten einlesen: Die Liste wird erkannt, die Felder werden zugeordnet und die Daten eingespielt, auch bei wiederkehrenden Listen vieler Hersteller.
- Zentrale Master-Datenbank: Sie ist der führende Datenbestand, aus dem alle weiteren Systeme gespeist werden.
- Weitergabe an ERP und Feed-Management: zum Beispiel JTL als ERP und Channable für Feeds, damit beide denselben Stand haben.
- KI beim Anlegen von Artikeln: Fehlende Attribute werden aus Beschreibungen ausgelesen oder aus anderen Attributen abgeleitet und eingepflegt.
- Kontrolle der Daten: Automatische Prüfregeln kontrollieren Werte und Formate. Texte und Übersetzungen werden von Menschen kontrolliert.
Auch andere Datenprozesse lassen sich mit n8n automatisieren. Der Schwerpunkt unserer Projekte liegt auf Produktdaten, Preislisten und Feeds, weitere Bereiche besprechen wir auf Anfrage.
Beispiel aus der Praxis
Ein Kunde mit knapp 60.000 Artikeln und 130 Marken erhält jede Woche mehrere Preislisten verschiedener Hersteller, die eingespielt werden müssen. Wir haben dafür einen Master-Importer gebaut, der die unterschiedlichen Preislisten erkennt und einspielt. Die Daten laufen in eine zentrale Master-Datenbank. Das ERP (JTL) wird aus dieser Datenbank gespeist, ebenso das Feed-Management (Channable). Beim Anlegen neuer Artikel liest eine KI fehlende Attribute aus den Beschreibungen aus oder leitet sie aus anderen Attributen ab und pflegt sie ein.
Werkzeug: n8n
n8n ist eine Plattform für Workflow-Automatisierung, die sich selbst betreiben lässt. Wir setzen sie für unsere Automatisierungen ein und betreiben für jedes Projekt eine eigene Instanz.
Ablauf
- Bestandsaufnahme: Quellen, Formate, Systeme und die Frage, wo die Daten heute von Hand bearbeitet werden.
- Zielstruktur: Datenmodell der Master-Datenbank und Regeln, nach denen Werte übernommen werden.
- Aufbau: Importe, Master-Datenbank und Anbindung an ERP und Feed-Management.
- Test mit echten Listen: Abgleich der Ergebnisse mit dem bisherigen Stand.
- Betrieb und Anpassung: neue Hersteller und Formate ergänzen, Regeln nachschärfen.
Häufige Fragen zur Datenautomatisierung
Für wen lohnt sich Datenautomatisierung?
Wenn das Einspielen von Listen, das Anlegen von Artikeln oder der Abgleich zwischen Systemen so viel Zeit kostet, dass es zum Engpass wird. Eine feste Schwelle gibt es nicht. Im Erstgespräch klären wir, ob sich die Automatisierung für Ihr Sortiment lohnt.
Welche Systeme können angebunden werden?
In unseren Projekten sind es zum Beispiel JTL als ERP und Channable für Feeds. Weitere Systeme besprechen wir auf Anfrage.
Wie läuft die Kontrolle der Daten ab?
Automatische Prüfregeln kontrollieren Werte und Formate. Texte und Übersetzungen werden von Menschen kontrolliert. Umfang und Verfahren vereinbaren wir im Auftrag.
Kann die KI jedes fehlende Attribut ergänzen?
Nein. Die KI liest Attribute aus vorhandenen Beschreibungen aus oder leitet sie aus anderen Attributen ab. Was sich daraus nicht ergibt, lässt sich auf diesem Weg nicht ergänzen.
Läuft jedes Projekt getrennt?
Ja, für jedes Projekt betreiben wir eine eigene n8n-Instanz.
Automatisieren Sie auch andere Bereiche?
Auf Anfrage ja. Der Schwerpunkt unserer Projekte liegt auf Produktdaten, Preislisten und Feeds, mehr dazu in unserem Beitrag Produktdaten restrukturieren und auf der Seite zu Produktfeeds.
Was kostet die Automatisierung?
Das hängt von der Zahl der Quellen, Formate und Zielsysteme ab. Nach einem kurzen Erstgespräch erhalten Sie ein konkretes Angebot.
Datenautomatisierung besprechen
Schildern Sie kurz Ihre Datenquellen und Zielsysteme. Wir melden uns mit einer Einschätzung zurück.