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From Data to Content: mit Produktdaten zu einzigartigem & überzeugendem Content

Produktdaten bilden die Basis für die automatisierte Erstellung von Content durch Natural Language Generation (NLG). NLG-Software gewährleistet die automatisierte Erstellung von qualitativ hochwertigem Content auf der Basis von Produktdaten – skalierbar, absolut fehlerfrei und auf Wunsch mehrsprachig.

Der folgende Blogartikel gibt einen kurzen Einblick in die Mehrwerte und Funktionsweisen von Natural Language Generation im digitalen Handel – für weitere Details und individuelle Umsetzungsszenarien stehen wir Ihnen in einem persönlichen Gespräch zur Verfügung. Wenden Sie sich gerne an kontakt@retresco.de.

Content in Sekundenschnelle automatisiert & skalierbar erstellen

Produkte und Services sollten auf diversen Kanälen und Touchpoints schnell und interaktionsstark platziert werden, um Endkunden zu gewinnen und Umsatz zu generieren. NLG-Lösungen erstellen auf der Basis von Produktinformationen aus unterschiedlichsten Datenquellen Content automatisiert. Die Folge: Ein konsistenter Markenauftritt über mehrere Channels hinweg.

Interne Prozesse lassen sich maßgeblich optimieren: So gelingt es dem E-Commerce Dienstleister Empiriecom mithilfe der NLG-Plattform von Retresco, den zeitlichen Aufwand in der Erstellung von Produkttexten um rund 91 Prozent zu senken – lesen Sie weitere Details in unserer Case Study.   

Content zentralisiert und strategisch managen

Immer noch wird in zahlreichen Unternehmen Content nicht zentralisiert erstellt und distribuiert – obwohl die unterschiedlichen Instanzen Content oftmals auf Basis der gleichen Produktdaten generieren. Diese uneinheitlichen Prozesse wirken sich negativ auf die operative Effizienz aus. Darüber hinaus wird die Qualität des Contents beeinträchtigt, da Markenbotschaften nicht konsistent berücksichtigt und Updates am Content nicht zentralisiert gespeichert werden. Die Folge: unterschiedliche Stakeholder verwenden unterschiedliche Versionen von Inhalten.

Der Einsatz von Automatisierungslösungen aus dem Bereich Natural Language Generation verschafft hier Abhilfe. Automatisch erstellte, variantenreiche und einzigartige Texte lassen sich mit NLG-Lösungen aus einer einzigen Quelle (z.B. PIM-System) einfach und schnell erstellen. Dies ermöglicht die volle Kontrolle über das Content Management und schafft die Basis für eine präzise und lückenlose Umsetzung von rechtlichen Vorgaben wie z.B. die Angaben von Energieeffizienzklassen – aufwendige Revisionsschleifen entfallen, Prozesse werden schlanker gestaltet.  

Innovationsprojekt zwischen MediaMarktSaturn und Retresco

Diese Erfahrung macht auch die größte Elektronikhandelskette Europas, MediaMarktSaturn, mit dem Einsatz von NLG-Lösungen: Die Technologie erlaubt eine „effiziente Betextung von Sortimenten, sichert eine stetige Aktualität der Beschreibungen und trägt letztendlich zu einem konsistenteren Kundenerlebnis an digitalen Touchpoints bei“, kommentiert Christian Brandl, Lead Prodcut Owner Product Data bei MediaMarktSaturn.  

Die Handelskette verwendet die Automatisierungslösung von Retresco. Bislang wurden damit mehr als 500.000 Produktbeschreibungen für die Onlineshops von MediaMarkt und Saturn in Deutschland automatisiert erstellt. Lesen Sie weitere Details zum Innovationsprojekt in unserer Case Study.

Stets aktuellen Content effizient erstellen

Der Einsatz von Automatisierungslösungen auf der Basis von Natural Language Generation erlaubt eine effiziente Betextung von Sortimenten auf der Basis von Produktdaten. Dies ermöglicht eine stetige Aktualität von SEO-optimiertem und hochwertigem Content. Inhalte lassen sich zudem schnell und einfach anpassen und Onlineangebote – beispielsweise im Rahmen einer Aktualisierung des Sortiments – stets aktuell halten.  

Sie möchten wissen, ob Textautomatisierung auch in Ihrem Unternehmen umsetzbar ist? Dann beraten wir Sie gern. In einem persönlichen Gespräch besprechen wir individuelle Umsetzungsszenarien und entwickeln so eine maßgeschneiderte Lösung für Sie – wenden Sie sich gerne an kontakt@retresco.de.

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