E-Commerce: Contentserv erweitert PIM mit KI und Analytics

von Alexandra Oettler (Kommentare: 0)

Contentserv „Close the Loop“ für Marktplätze
Marktplatz: Contentserv unterstützt Produktdatensyndizierung mit „Close the Loop“. Bild: Contentserv

Mit „Close the Loop“ bietet Contentserv einen KI-gestützten Produktdaten-Kreislauf. Die Highlights der positiven Bewertungen holt sich Contentserv zurück in seine Product Experience Cloud, erstellt und publiziert mittels KI automatisiert einen neuen Produkttext.

Kundenrezensionen ergänzen die Produktinformation

Mit „Close the Loop“ können Contentserv-Nutzer auf der Basis von Analysen das Kauferlebnis ihrer Kunden kanalunabhängig durch personalisierte und kontextualisierte Produktinhalte verbessern. Das Konzept zielt darauf ab, den Lebenszyklus der Produktinformationen zu schließen, angefangen von der Erstellung über die Veröffentlichung bis hin zur Analyse des Nutzerfeedbacks und der Optimierung sowie der erneuten Verteilung an die Kanäle.

Wenn zum Beispiel viele Kunden in ihren Rezensionen eines Produkts im Onlineshop ein Detail positiv erwähnen, etwa eine zusätzliche Tasche in einer Outdoor-Jacke, so wird der Produkttext künftig automatisch um dieses Detail ergänzt. Es geht aber nicht nur darum, positiv bewertete Features in der Beschreibung hervorzuheben, sondern auch „falsche” Beschreibungen zu korrigieren.

Shoppingfeed

Mit „Close the Loop“ schließt sich der Kreislauf, indem Channel Insights in die Product Experience Cloud und damit in die Kanäle zurückgebracht werden. Mit der Akquisition des auf Marktplatz- und Feed-Management-Lösungen spezialisierten französischen Software-Unternehmens Shoppingfeed Ende letzten Jahres hat Contentserv dafür einen weiteren Schritt gemacht. Zukünftig könnten sogar automatisiert ausgewertete Kundeninformationen über das Vorschlagswesen und die Produktplanung zurück in die Produktion fließen.

Quelle: Contentserv GmbH

#https://www.contentserv.com/de/presse/close-the-loop-macht-das-kundenerlebnis-rund#

Fachbegriffe:
PIM, Medienkanal, KI, Personalisierung

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