So funktioniert KI-gestütztes Mapping und Tagging
In datengetriebenen Unternehmen ist das effiziente Management von Produktinformationen längst ein Wettbewerbsvorteil. Besonders im PIM (Product Information Management) entscheidet die Qualität und Struktur der Daten über Time-to-Market, Skalierbarkeit und Automatisierungspotenziale. Klassifikationssysteme spielen dabei eine zentrale Rolle – doch ihre manuelle Pflege ist zeitaufwendig, fehleranfällig und schwer zu standardisieren.
Technologien auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) ermöglichen heute ein intelligentes Mapping und Tagging – skalierbar, lernfähig und adaptiv.
Die Herausforderung: Datenvielfalt und Klassifikationssysteme
Viele Unternehmen arbeiten mit komplexen Sortimentsstrukturen, verschiedenen Lieferanten und internationalen Klassifikationsstandards wie ETIM, ECLASS oder UNSPSC. Gleichzeitig müssen die Daten auf unterschiedliche Kanäle angepasst werden – vom B2B-Portal über den Webshop bis zum Printkatalog.
Diese Anforderungen machen das manuelle Mapping – also das Zuordnen von Produkten zu Kategorien oder Attributen – aufwändig, fehleranfällig und kaum skalierbar. Die zentrale Herausforderung: Diese Daten müssen in eine konsistente Struktur gebracht werden – klassifiziert, mit Attributen angereichert und kanalübergreifend nutzbar.
Die Lösung: Künstliche Intelligenz im PIM
Moderne KI-Modelle, speziell im Bereich Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML), ermöglichen eine intelligente Automatisierung dieser Prozesse. Sie analysieren bestehende Produktdaten, lernen aus bereits zugeordneten Datensätzen und erkennen semantische Zusammenhänge – auch wenn Produktbeschreibungen unstrukturiert, mehrsprachig oder uneinheitlich formuliert sind.
Ein KI-gestütztes Klassifizierungssystem im PIM kann:
- Produkte automatisch den richtigen Kategorien zuordnen
(z. B. „Bohrmaschine“ → „Werkzeuge > Elektrowerkzeuge > Bohrmaschinen“)
- Vorgeschlagene Attribute und Werte erkennen und zuordnen
(z. B. Leistung: „1.200 W“ oder Spannung: „18 V“)
- Tags und Metadaten generieren, die für die Suche, Filterung oder Personalisierung verwendet werden können
- Mapping zwischen verschiedenen Klassifikationssystemen automatisieren
(z. B. von interner Struktur zu ETIM-Standard)
Der technische Ansatz
- Datenvorverarbeitung und Normalisierung
Vor dem Einsatz von KI müssen die Daten in ein analysierbares Format gebracht werden:
- Extrahieren von Produkttexten, technischen Daten, Attributwerte
- Vereinheitlichung von Masseinheiten, Formaten und Sprachen (Stichwort: Multilingual NLP)
- Tokenisierung, Lemmatization, Stoppwortfilterung
- Feature Engineering und Vektorisierung
Die KI-Modelle benötigen numerische Repräsentationen der Texte:
- Klassische Ansätze: TF-IDF, Bag-of-Words
- Moderne Ansätze: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe), Contextual Embeddings (BERT, GPT)
- Ergänzend: Verwendung strukturierter Features (z. B. Produkttyp-Codes, Herkunftsland, Preisrange)
- Modelltraining für Klassifikation und Tagging
Typische Modelle für Klassifikationsaufgaben im PIM:
- Multi-Class Classifier (z. B. für Kategorisierung)
- Multi-Label Classifier (für Tagging mit mehreren Attributen)
- Algorithmen: Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Deep Learning (CNN, Transformer)
Training erfolgt entweder:
- Supervised – mit annotierten Beispielen aus bestehenden Daten
- Semi-Supervised oder Transfer Learning – z. B. mit BERT-Modellen, feingetuned auf Produkttaxonomien
Tipp für Entscheider: Offene Standards wie eCl@ss lassen sich als Trainingsdatensätze nutzen, um Modelle initial zu trainieren oder mit Regelwerken zu kombinieren.
- Mapping auf bestehende Klassifikationen
Die eigentliche „Magie“ passiert im Mapping:
- Produkte werden analysiert und mit existierenden Kategorien verglichen
- Ähnlichkeitsmetriken (Cosine Similarity, Jaccard Index) helfen beim Matching
- Optional: Hybridansatz mit Ontologien und Regeln, um Ergebnisse zu stabilisieren
Beispiel: Eine „Akku-Bohrmaschine“ wird semantisch als Elektrowerkzeug erkannt, mit Merkmalen wie Spannung, Drehmoment und Bohrdurchmesser automatisch angereichert – und korrekt in ETIM oder eCl@ss eingruppiert.
- Integration ins PIM-System
Die Klassifizierung kann über APIs oder Middleware direkt in das PIM integriert werden:
- Asynchrone Verarbeitung über Message Queues (z. B. RabbitMQ, Kafka)
- RESTful Services zur Klassifikationsabfrage in Echtzeit
- Feedbackschleifen für manuelle Korrekturen (Human-in-the-loop)
Moderne PIM-Systeme lassen sich gut über Plug-ins oder Middleware anbinden.
Best Practices für die Einführung
- Proof of Concept starten: Mit einem begrenzten Produktbereich beginnen
- Menschliche Validierung einbauen: KI trifft sehr gute, aber nicht immer perfekte Entscheidungen
- Taxonomien klar definieren: Ein schlechtes Klassensystem führt zu schlechten Vorhersagen – Garbage in, garbage out
- Performance überwachen: Precision, Recall, F1-Score regelmässig evaluieren
Fazit
KI-gestützte Klassifizierung ist kein Zukunftsthema mehr – sie ist heute bereits Realität und ein zentraler Baustein für effizientes Produktdatenmanagement. Wer seine PIM-Prozesse automatisieren und die Datenqualität langfristig sichern will, kommt an intelligentem Mapping und Tagging nicht vorbei.
Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um Ihre Produktdaten intelligenter zu machen. Kontaktieren Sie uns, wir helfen gerne: