Workflow: Kategorie-Mapping & Attribut-Mapping (KI-gestützt)

1. Nutzen für den Nutzer

Dieser Workflow ordnet jedes Produkt automatisch der passenden Marktplatzkategorie zu und befüllt erforderliche Attribute KI-basiert. Manuelle Kategorisierung wird überflüssig, Listing-Fehler werden reduziert und die Datenqualität bleibt über alle Kanäle hinweg konsistent.

• Korrekte Kategorisierung auf allen Marktplätzen (eBay, Amazon, Kaufland, OTTO)
• Automatische Befüllung von Pflicht- & empfohlenen Attributen
• Weniger Listing-Fehler, weniger Rücksendungen, weniger Supportaufwand
• Höhere Suchrelevanz und Sichtbarkeit durch präzise Zuordnung
• Schnelles Onboarding großer Kataloge ohne manuelle Fleißarbeit

Falsch zugeordnete Produkte sind quasi unsichtbar. Richtiges Mapping ist ein zentraler Hebel für Ranking, Auffindbarkeit und Compliance.

2. Funktionsweise des Workflows

2.1 Produkterkennung

Der Workflow analysiert zunächst alle verfügbaren Produktdaten:

• Titel, Beschreibung und bestehende Attribute
• Produktbilder (KI-gestützte Bilderkennung)
• Produkttyp, Materialien und Anwendungsfall

Fehlen strukturierte Daten, erzeugt die KI ein internes Produktprofil aus Keywords, Beschreibungen und Bildern.

2.2 KI-Kategorievorschlag

Anschließend gleicht die KI das Produkt mit den Kategoriebäumen der angebundenen Marktplätze ab:

• eBay: 18.000+ Kategorien
• Amazon: strenge Kategorieregeln und Compliance-Anforderungen
• Kaufland: kategorieabhängige Attribut-Sets
• OTTO & weitere: marktplatzspezifische Kategorienstrukturen

Jeder Vorschlag enthält einen Confidence-Score, um die Qualität transparent zu machen und eine optionale manuelle Freigabe für Grenzfälle zu ermöglichen.

2.3 Attribut-Mapping & Auto-Fill

Da jeder Marktplatz eigene Attribut-Sets nutzt, übernimmt der Workflow:

• Mapping bestehender Attribute auf die korrekten Felder je Marktplatz
• Ableitung fehlender Werte per KI (z. B. Material aus Bild oder Beschreibung)
• Sicherstellung, dass alle Pflichtattribute gefüllt sind
• Formatierung der Werte nach Marktplatz-Standards

Beispiele:
– „95% Baumwolle“ → Amazon: Material = Cotton
– „Rot“ → eBay: Farbe = Red
– Größen aus Produkttitel oder Variantennamen ableiten

2.4 Validierung & Compliance-Checks

Vor dem Export prüft der Workflow:

• Korrekte Kategorie je Marktplatz
• Vollständigkeit aller Pflichtattribute
• Zulässige Attributwerte und korrekte Formatierung
• Potenzielle Risiken (z. B. Gefahrgut, Batterien, eingeschränkte Kategorien)

2.5 Export in Feed / API

Alle gemappten Daten werden exportiert via:

• CSV/XML-Feeds oder
• Direkte API-Anbindung an Marktplätze und Shops

Relevante Produktänderungen (Titel, Material, Kategorie) können automatisch eine Neuzuordnung auslösen, damit die Daten aktuell bleiben.

3. Zeitersparnis für den Nutzer

Typischer manueller Aufwand pro Produkt:

• Richtige Kategorie auswählen: 2–4 Minuten
• Attribute ausfüllen: 5–8 Minuten
• Regeln prüfen & Fehler korrigieren: 2–3 Minuten

Gesamt: 9–15 Minuten pro Produkt

Mit diesem Workflow:

• Aufwand pro Produkt: 0–1 Minute (nur optionaler Review)

Typische wöchentliche Zeitersparnis:

• 50 Produkte → ca. 8–12 Stunden gespart
• 200 Produkte → ca. 30–40 Stunden gespart
• 300+ Produkte → 50+ Stunden gespart

Kategorie- & Attribut-Mapping gehört zu den größten Zeitfressern im Produktdaten-Management. Mit diesem Workflow wird der Prozess voll automatisiert und skalierbar.