Feed-Pflege bei tausenden Produkten
Bild-Baselines und Feed-Attribute für große Sortimente aktuell zu halten, ist manuell kaum leistbar und veraltet schnell.
KI-Anwendungsfall · Produktdaten & Assets
Große Sortimente bedeuten tausende Produktbilder, Attribute und Feed-Einträge, die gepflegt und aktuell gehalten werden müssen. sandan automatisiert Anreicherung, Multiplikation und Rotation von Produktdaten und Media-Assets, integriert in Ihr bestehendes PIM und DAM. So bleibt der Feed performant, ohne dass die Pflege am Team hängt.
KI-ProzessoptimierungVom Engpass zum produktiven Workflow
Individuelle KI-EntwicklungPassend zu Daten und Bestandssystemen
Germany firstEU-Hosting und Compliance by Design
Ausgangslage
E-Commerce- und Enterprise-Kunden mit breiten Sortimenten kämpfen mit tausenden Assets und Feed-Einträgen, die manuell gepflegt werden. Produktdaten liegen über PIM-, DAM- und Shop-Systeme verteilt, Bild-Baselines veralten und schwache Feed-Assets bleiben stehen. Kunden wünschen sich eine kontinuierliche Anreicherung und Rotation statt einmaliger Produktion. Zugleich müssen IP-Rechte an Daten und die Integration in vorhandene Systeme klar geregelt sein.
Bild-Baselines und Feed-Attribute für große Sortimente aktuell zu halten, ist manuell kaum leistbar und veraltet schnell.
Informationen und Assets verteilen sich über PIM, DAM und Shop, ohne dass es eine durchgängige, automatisierte Pflege gibt.
Ohne kontinuierliche Rotation bleiben Worst-Performer im Feed und drücken die Performance.
KI-Prozessoptimierung
Wir starten nicht mit einem Modell, sondern mit einem operativen Prozess, klaren Qualitätszielen und den Daten, die dafür wirklich erforderlich sind.
Aus einer Bild-Baseline entstehen laufend neue Varianten, die schwächsten Assets rotieren monatlich. Das läuft als Engine, nicht als Einmal-Produktion.
Attribute, Beschreibungen und Metadaten werden automatisiert erzeugt und angereichert, konsistent über das Sortiment.
Assets und Daten werden direkt in bestehende Systeme wie Frontify oder Canto eingespielt und dort verwaltet.
Feeds und Assets werden pro zusätzlichem Land bzw. Markt strukturiert ausgerollt, statt jede Version neu aufzubauen.
Typische Integrationen
KI Partner & Entwicklungspartner
Als KI Transformationspartner verbinden wir Fachprozess, Softwareentwicklung und Governance. So endet die Zusammenarbeit nicht beim Konzept oder Prototyp.
Wir sichten Datenquellen, PIM/DAM-Landschaft und Feed-Strategie und legen die größten Pflege- und Performance-Hebel offen.
An einem Ausschnitt bauen wir Anreicherung und Multiplikation auf und messen den Effekt auf Feed-Qualität und Aufwand.
Die Engine geht produktiv, inklusive kontinuierlicher Rotation und Skalierung über weitere Sortimente und Märkte.
Daten & Compliance in Deutschland
Assets und Daten werden EU-gehostet und DSGVO-konform verarbeitet und in Ihre bestehenden Systeme zurückgespielt. IP an Daten und Workflows bleibt beim Kunden.
Die Engine spielt in Ihr bestehendes PIM/DAM ein, statt eine parallele Datenhaltung aufzubauen.
Produkt- und Media-Daten werden in europäischer Infrastruktur DSGVO-konform verarbeitet.
Die kundenspezifischen Daten und Workflow-Konfigurationen bleiben im Eigentum des Kunden und sind exportierbar.
Häufige Fragen
Ja. Assets und Daten werden direkt in Systeme wie Frontify oder Canto eingespielt und dort verwaltet. Wir bauen keine konkurrierende Datenhaltung auf, sondern ergänzen Ihre bestehende.
Die kundenspezifischen Daten und Workflow-Konfigurationen bleiben Ihr Eigentum und sind exportierbar. Die Plattform-IP liegt bei sandan. Diese Trennung halten wir in Enterprise-Verhandlungen bewusst so.
Die Engine ist auf Masse ausgelegt: Baselines von zehntausenden Bildern und monatliche Rotation der schwächsten Assets sind abgebildet, mit strukturierter Skalierung je zusätzlichem Markt.
In EU-gehosteter, DSGVO-konformer Infrastruktur. Die Verarbeitung ist auf Ihre Systemlandschaft abgestimmt, sensible Produkt- und Kundendaten verlassen den vereinbarten Rahmen nicht.
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Bringen Sie einen konkreten Engpass mit. Wir klären Potenzial, Daten, Integrationen und den realistischen Weg zu einem produktiven KI-Workflow.
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