Die Einbindung neuer Produkte sollte unkompliziert sein. Die Lieferanten stellen ihre Informationen zur Verfügung, die Teams prüfen diese anhand ihrer Anforderungen, und neue Produkte werden in die Systeme und Arbeitsabläufe integriert, die sie auf den Markt bringen.
In der Praxis verläuft der Prozess jedoch selten so einfach.
Jeder Lieferant hat seine eigene Arbeitsweise. Der eine sendet eine Tabelle mit benutzerdefinierten Spaltenüberschriften, während ein anderer technische Spezifikationen als PDF-Datei bereitstellt. Die Informationen können unterschiedlich strukturiert sein, eine andere Terminologie verwenden oder Attribute enthalten, die sich nicht nahtlos in das Produktdatenmodell des empfangenden Unternehmens einfügen lassen.
Zwar kann ein Produktinformationsmanagementsystem die erforderliche Struktur bereitstellen, um diese Informationen nach ihrem Eingang zu verwalten, doch sind die Teams weiterhin dafür verantwortlich, die Lieferantendaten zunächst in die richtige Struktur zu bringen. Das bedeutet oft, Kategorien manuell zu identifizieren, Attribute zuzuordnen, Werte zu validieren, Fehler zu beheben und sich zur Klärung erneut an die Lieferanten zu wenden.
Dadurch wird die Datenerfassung zu einem der hartnäckigsten Engpässe beim Produkt-Onboarding – selbst für Unternehmen mit ausgereiften Datenmanagementprozessen.
Warum ist das Produkt-Onboarding immer noch so schwierig?
Einzelhändler, Hersteller, Distributoren und Großhändler benötigen immer mehr Produktinformationen von einer wachsenden Zahl von Lieferanten. Gleichzeitig erwarten Kunden detaillierte Spezifikationen, genaue Beschreibungen, Bilder, Videos und andere Inhalte, wo immer sie auf ein Produkt stoßen.
Der Informationsbedarf steigt stetig, doch der Onboarding-Prozess für Lieferanten beginnt oft mit Dateien, die nicht für das Datenmodell des empfangenden Unternehmens erstellt wurden.
Ein Lieferant wird möglicherweise gebeten:
- vorhandene Produktinformationen neu zu formatieren
- sich in ein neues Portal oder eine neue Vorlage einzuarbeiten
- unbekannte Attributbezeichnungen abzugleichen
- die richtigen Produktkategorien zu identifizieren
- Lücken gemäß den Anforderungen des Empfängers zu schließen
- Fehler durch wiederholten E-Mail-Austausch korrigieren
Das empfangende Team steht vor der Kehrseite desselben Problems. Datenverantwortliche und Onboarding-Spezialisten müssen jede Einreichung auswerten, die richtige Einordnung der Produkte vornehmen, die Terminologie der Lieferanten den internen Attributen zuordnen und fehlende oder ungültige Informationen identifizieren.
Diese manuelle Arbeit erschwert es, die Anzahl der Lieferanten, Kategorien und Produkte, die neu aufgenommen werden, zu erhöhen – ohne gleichzeitig den Aufwand für deren Betreuung zu steigern.
Vorlagen verlagern die Arbeit, anstatt sie zu beseitigen
Bei herkömmlichen Onboarding-Prozessen wird die Last der Datenanpassung häufig auf den Lieferanten abgewälzt.
Der Lieferant erhält eine Vorlage, passt die vorhandenen Informationen entsprechend an und reicht das Ergebnis ein. Sind Format, Kategorien oder Werte falsch, wird die Datei zur Überarbeitung zurückgeschickt. Das führt zu Reibungsverlusten für den Lieferanten und zu mehr Supportaufwand für das Unternehmen, das die Daten erfasst.
Vorlagen können für Konsistenz sorgen, sobald Lieferanten sie korrekt befolgen. Sie beseitigen jedoch nicht den Arbeitsaufwand, der erforderlich ist, um vorhandene Informationen in eine ungewohnte Struktur zu übertragen. Sie legen lediglich fest, wer diese Arbeit erledigen muss.
Warum die Datenerfassung der eigentliche Engpass beim Onboarding ist
Eingehende Lieferanteninformationen müssen interpretiert werden, bevor sie verwaltet werden können. Die Teams müssen die Dateistruktur verstehen, die betreffenden Produkte und Kategorien identifizieren, die Terminologie des Lieferanten mit internen Attributen verknüpfen und feststellen, ob die Informationen den festgelegten Anforderungen entsprechen.
Wenn diese Schritte stark von manueller Arbeit abhängen, bedeutet jeder neue Lieferant oder jede neue Datenquelle einen weiteren Schritt der Zuordnung und Validierung. Der Prozess mag für eine einzelne Datei noch überschaubar sein, wird jedoch bei wachsenden Sortimenten, Kategorien und Lieferantennetzwerken nur schwer skalierbar.
Die Rolle von KI beim Produkt-Onboarding
Agentische KI kann repetitive Auswertungsaufgaben übernehmen, ohne etablierte Kontrollen aus dem Onboarding-Prozess zu entfernen.
Ein KI-Agent kann das Format, die Struktur und den Inhalt einer eingehenden Lieferantendatei prüfen, diese Informationen mit dem Schema des empfangenden Unternehmens abgleichen und dabei helfen, festzulegen, wie die Daten kategorisiert und zugeordnet werden sollen. Im Rahmen der Validierung können dann fehlende oder fehlerhafte Informationen aufgedeckt werden, bevor die Produkte in nachgelagerte Prozesse gelangen.
Das Ziel ist hier kein autonomes Onboarding ohne Aufsicht, sondern eine effizientere Arbeitsteilung. In diesem Szenario übernimmt die KI repetitive Auswertungs- und Zuordnungsaufgaben, während die Mitarbeiter weiterhin Einblick in die Entscheidungen, Probleme und Ausnahmen behalten, die ihrer Aufmerksamkeit bedürfen.
Welchen Mehrwert kann ein KI-gestütztes Onboarding bieten?
Bei effektiver Anwendung kann ein KI-gestütztes Onboarding dazu beitragen, dass Lieferanteninformationen schneller aus ihrem bestehenden Format in einen geregelten Workflow überführt werden – mit weniger manueller Interpretation und weniger Austausch zwischen Lieferanten und Onboarding-Teams.
Die potenziellen Vorteile erstrecken sich über den gesamten Onboarding-Prozess:
Weniger Hin- und Her-Kommunikation mit Lieferanten
Lieferanten können mit vertrauten Dateien beginnen, anstatt Informationen wiederholt neu zu formatieren, um sie an eine neue Vorlage anzupassen.
Weniger manuelle Zuordnung
Der Agent hilft bei der Interpretation von Lieferantenattributen und deren Verknüpfung mit dem Datenmodell der empfangenden Organisation.
Frühzeitige Erkennung von Problemen
Durch die Validierung werden fehlende oder fehlerhafte Informationen aufgedeckt, bevor die Produkte weiterverarbeitet werden.
Weniger Supportanfragen
Ein stärker geleiteter Prozess kann den manuellen Aufwand für die Teams reduzieren, die für die Lieferanten-Onboarding und den Support zuständig sind.
Skalierbareres Sortimentswachstum
Unternehmen können mehr Lieferanten, Produkte, Kategorien und Inhalte einbinden, ohne dass der manuelle Arbeitsaufwand im gleichen Maße zunimmt.
Diese Ergebnisse unterstützen ein übergeordnetes Ziel: Unternehmen dabei zu helfen, ihr Sortiment zu erweitern und Produkte schneller auf den Markt zu bringen, ohne dabei Abstriche bei der Datenqualität oder -kontrolle zu machen.
Wie können sich Teams auf das agentengestützte Onboarding vorbereiten?
Unternehmen müssen nicht auf ein Implementierungsprojekt warten, um zu prüfen, ob dieser Ansatz einen Mehrwert schaffen könnte.
Beginnen Sie damit, den aktuellen Onboarding-Prozess zu analysieren und Schwachstellen zu identifizieren:
- Wie lange dauert es, bis ein neues Produkt oder ein neuer Artikel online geht?
- Wo verlangsamt sich der Prozess?
- Wie viel Zeit wird für die Umwandlung oder Korrektur von Lieferantendateien aufgewendet?
- Wie oft müssen sich die Teams wegen fehlender Informationen erneut an die Lieferanten wenden?
- Welche Formate, Kategorien oder Attribute verursachen den größten Supportaufwand?
- Was hindert das Unternehmen daran, mehr Lieferanten oder Produkte aufzunehmen?
Die Teams sollten auch mit den Mitarbeitern sprechen, die die Lieferantenbeziehungen verwalten. Diese erkennen oft Reibungspunkte, die in einem Workflow-Diagramm nicht sichtbar sind – beispielsweise wenn Lieferanten mit ungewohnten Vorlagen, fehlerhaften Dateien, unklaren Anforderungen oder Tools zu kämpfen haben, die sie selten nutzen.
Das Erfassen dieser Schwachstellen schafft eine praktische Ausgangsbasis. Es hilft dem Unternehmen zu erkennen, wo ein Mitarbeiter repetitive Arbeit reduzieren könnte und wo menschliches Fachwissen, Überprüfung oder die Zusammenarbeit mit Lieferanten weiterhin wichtig sind.
Diese Bewertung hilft dabei, zu unterscheiden, wo das Problem liegt. Es können die von Lieferanten verwendeten Dateiformate, unklare Anforderungen, wiederholte Zuordnungsarbeiten, fehlende Informationen oder die Tools sein, mit denen sich Lieferanten auskennen müssen. Das Erkennen dieser Reibungspunkte liefert eine praktische Grundlage für die Entscheidung, wo KI repetitive Arbeit reduzieren kann und wo menschliches Fachwissen weiterhin wichtig ist.
Entdecken Sie den „Upload Anything Agent“
Unser „Upload Anything Agent“ ist ein produktreifer KI-Agent, der Unternehmen dabei unterstützt, neue Produktdatenquellen schneller zu integrieren.
Anstatt von Lieferanten zu verlangen, Produktinformationen vor der Übermittlung neu zu strukturieren, ordnet der Agent eingehende Dateien automatisch dem Schema und den Anforderungen des empfangenden Unternehmens zu. „Upload Anything“ hilft dabei:
- Lieferantenattribute dem empfangenden Datenmodell zuzuordnen
- zu überprüfen, ob die Produktinformationen den definierten Anforderungen entsprechen
- Probleme zu identifizieren, die vor der Übermittlung behoben werden müssen
- die aufbereiteten Produktdaten in den etablierten Onboarding-Workflow zu übertragen
Der Agent holt die Lieferanten dort ab, wo sie stehen, und unterstützt gleichzeitig die empfangende Organisation dabei, ihre Informationen in die für das Unternehmen erforderliche Struktur zu überführen.
Wie funktioniert „Upload Anything“?
Im Rahmen unserer Lösung zum Produktdaten-Onboarding reichen Lieferanten Produktinformationen mithilfe gängiger Tabellenkalkulationen oder PDF-Dokumente ein. Der Mitarbeiter wertet die Datei aus, schlägt Kategorien und Attributzuordnungen vor und hilft dabei, Datenprobleme zu identifizieren. Die Nutzer können dann die Ergebnisse überprüfen, Ausnahmen bearbeiten und die festgelegten Validierungs- und Einreichungsprozesse fortsetzen.
Der unterstützte Erfassungsprozess endet dort, wo der standardisierte, geregelte Onboarding-Workflow beginnt. Dies trägt dazu bei, sich wiederholende Vorbereitungsarbeiten zu reduzieren, ohne die eingehenden Daten von bestehenden Qualitätskontrollen zu trennen.
Beziehen Sie Mitarbeiter dort ein, wo Ermessensentscheidungen erforderlich sind
Ein schnelleres Onboarding sollte nicht bedeuten, dass die Kontrolle aufgegeben wird.
Der Mitarbeiter kann Kategorien und Attributzuordnungen vorschlagen, aber menschliche Nutzer können die Ergebnisse jederzeit überprüfen und Probleme beheben, bevor die Daten weitergeleitet werden.
Dies ist besonders wichtig für Produktinformationen. Eine falsche Kategorie- oder Attributzuordnung kann sich auf die Suche, die Navigation, die Compliance, die Syndizierung und das Kundenerlebnis auswirken. Die Automatisierung der anfänglichen Interpretationsarbeit kann den manuellen Aufwand reduzieren, während Überprüfung und Validierung dazu beitragen, dass die resultierenden Daten mit den geschäftlichen Anforderungen im Einklang bleiben.
Das Endziel geht über ein einfaches, autonomes Onboarding ohne Aufsicht hinaus. Die eigentliche Vision ist eine effizientere Arbeitsteilung, bei der KI repetitive Interpretations- und Zuordnungsaufgaben übernimmt, während Menschen den Überblick über die Entscheidungen und Ausnahmen behalten, die Aufmerksamkeit erfordern.
Von Lieferantendateien zu marktreifen Produktinformationen
Agentische KI ist am nützlichsten, wenn sie Aufgaben übernimmt, von denen Arbeitsteams bereits wissen, dass sie langsam, repetitiv und schwer skalierbar sind.
Das Produkt-Onboarding ist ein gutes Beispiel dafür. Lieferanteninformationen mögen zwar bereits nützlich und gut verwaltet sein, müssen aber dennoch interpretiert, kategorisiert, zugeordnet und an die Anforderungen der empfangenden Organisation angepasst werden, bevor sie für Listings, Inhalte, Syndizierung und andere nachgelagerte Prozesse genutzt werden können.
„Upload Anything“ übernimmt diese anfänglichen Interpretations- und Zuordnungsaufgaben, während die Überprüfung, Validierung und etablierte Onboarding-Workflows weiterhin bestehen bleiben.
Lieferanten können mit den Informationen und Formaten beginnen, die sie bereits verwenden. Der Agent hilft dabei, diese Informationen an das Datenmodell und die Anforderungen des empfangenden Unternehmens anzupassen, während die Mitarbeiter weiterhin in die Lösung von Problemen und die Steuerung des Prozesses eingebunden bleiben.
Das Ergebnis ist mehr als nur ein schnellerer Datei-Upload. Es ist ein skalierbarerer Weg, neue Katalogquellen online zu stellen, marktreife Produktinformationen zu erstellen und die Zeit bis zur Regalplatzierung zu verkürzen.
FAQ
Was ist der Upload Anything Agent?
Upload Anything ist ein produktiv eingesetzter KI-Agent, der dabei hilft, neue Produktdatenquellen schneller einzuarbeiten. Es interpretiert eingehende Lieferantendateien und ordnet die Lieferantenattribute dem Ziel-Datenmodell zu, um neue Katalogquellen schneller einzuarbeiten und die Geschwindigkeit bis zur Regalverfügbarkeit zu beschleunigen.
Welche Dateiformate unterstützt der Upload Anything Agent?
Die erste Version konzentriert sich auf gängige Tabellenkalkulationen und PDF-Dokumente, einschließlich Lieferantendateien und technischer Spezifikationen. Die Unterstützung zusätzlicher Formate steht auf der Roadmap.
Ersetzt der Upload Anything Agent die menschliche Überprüfung?
Nein. Der Agent schlägt Kategorien und Attributzuordnungen vor, während die Benutzer die Ergebnisse überprüfen, Probleme ansprechen und die Daten vor der Einreichung validieren können. Dies reduziert wiederholte Interpretations- und Zuordnungsarbeiten, während die Menschen dort einbezogen bleiben, wo Urteilsvermögen erforderlich ist.
Wie funktioniert der Upload Anything Agent mit bestehenden Onboarding-Prozessen?
Der Agent hilft dabei, eingehende Lieferanteninformationen zu interpretieren, zu kategorisieren und zuzuordnen, bevor sie in die standardmäßigen Validierungs- und Einreichungsprozesse übergehen. Der Agent arbeitet innerhalb unserer Product Data Onboarding-Lösung, wobei die etablierten Onboarding-Workflows fortgesetzt werden, nachdem der Agent die Daten vorbereitet hat.
Was sind die Vorteile des KI-unterstützten Produkt-Onboardings?
KI-gestütztes Onboarding kann die manuelle Attributzuordnung, den Austausch mit Lieferanten, den Supportbedarf und die Zeit zur Identifizierung von Datenproblemen reduzieren. Es kann auch Organisationen dabei helfen, mehr Lieferanten, Produkte und Kategorien einzuarbeiten, ohne den manuellen Aufwand im gleichen Maße zu erhöhen.
Wie können Einzelhändler die Markteinführungszeit durch besseres Produktdaten-Onboarding verkürzen?
Einzelhändler können die Markteinführungszeit verkürzen, indem sie das Sammeln, Zuordnen und Validieren von Lieferantenproduktdaten erleichtern, bevor diese veröffentlicht werden und in nachgelagerte Arbeitsabläufe eintreten. Die Annahme von Informationen in vertrauten Lieferantenformaten, die frühzeitige Identifizierung von Kategorien und Attributzuordnungen sowie das Aufdecken fehlender oder falscher Werte vor der Einreichung können manuelle Arbeit, wiederholte Korrekturen und den Austausch mit den Lieferanten reduzieren. Dies schafft einen skalierbareren Weg von eingehenden Lieferanteninformationen zu vertrauenswürdigen, verwalteten Produktdaten, die für den Handel bereit sind.
