Unternehmen, die uns vertrauen
Das Problem
Schlechte Produktdaten sieht man erst, wenn es teuer wird.
Dein Katalog wächst seit Jahren. Neue Lieferanten, neue Sortimente, importierte Daten aus zig Quellen. Irgendwann fehlt bei tausenden Artikeln das Material, die Beschreibung ist drei Sätze lang oder ein Attribut steht in zehn Schreibweisen da.
Auffallen tut das selten im System. Es fällt auf, wenn ein Produkt im Shop nicht gefunden wird, wenn die Conversion einbricht oder wenn die Retoure kommt. Das Problem ist nicht dein Team und nicht dein PIM. Dir fehlt ein Überblick, der zeigt, wo die Daten wirklich stehen, und die Hände, um zehntausende Artikel zu verbessern.
Die Lösung
Sieh, wie gut deine Produktdaten wirklich sind.
Product Data Studio liest deinen Produktkatalog und bewertet jede Position nach Regeln, die du selbst festlegst. KI-Agenten prüfen Vollständigkeit, Konsistenz und Qualität, Artikel für Artikel.
Daraus entstehen drei Dinge:
- ein Qualitäts-Score je Produkt und je Kategorie, sichtbar im Sunburst-Report
- konkrete Verbesserungsvorschläge: fehlende Attribute, bessere Texte, passende Bilder
- exportierbare Daten für dein PIM, deinen Shop oder per API direkt in deine Prozesse
Das Ergebnis
Weniger manuelle Pflege, vollständigere Daten.
Du arbeitest nicht mehr blind durch endlose Produktlisten, sondern siehst sofort, welche Kategorien schwächeln und welche Artikel als Erstes Aufmerksamkeit brauchen. Statt jede Beschreibung selbst zu tippen, prüfst und übernimmst du KI-Vorschläge.
Mit dem Product Data Studio erkennst du:
- in welchen Kategorien Attribute oder Beschreibungen fehlen
- welche Produkte die größten Qualitätslücken haben
- wo sich Pflege-Aufwand am meisten lohnt
manuelle Produktdatenpflege vs. Product Data Studio
| Manuelle Pflege | Product Data Studio | |
|---|---|---|
| Überblick | Stichproben, Bauchgefühl | Qualitäts-Score je Produkt und Kategorie |
| Konsistenz | Jeder bewertet anders | Gleiche Regeln für alle Artikel |
| Aufwand | Skaliert mit jedem Artikel | KI-Agenten verarbeiten 20.000+ Produkte |
| Aktualität | Veraltet nach jedem Import | Analyse beliebig wiederholbar |
| Texte | Manuell getippt | KI-Vorschläge zum Prüfen und Übernehmen |
Funktionen
Die Plattform-Basis
Das ist der Maschinenraum. Diese Funktionen sammeln deine Produktdaten, prüfen sie und halten den Prozess zusammen.
Regeln & Kontext
Du definierst je Kategorie, Marke und Attribut, was gute Daten ausmacht. Untergeordnete Kategorien erben die Regeln automatisch, du pflegst sie nur einmal.
Agenten
KI-Agenten für Qualität, Text, Transformation, Bild und Audio prüfen jedes Produkt und erzeugen Bewertungen und Vorschläge. Jeden Agenten konfigurierst du selbst.
Was du davon hast
Hier wird die Analyse nutzbar. Aus Bewertungen werden Entscheidungen.
Data Crawler
Legt deine Kategoriestruktur an, indem er Navigation oder Sitemap einer Quelle ausliest. So startest du nicht bei null.
Datenqualitätsbewertung
Zeigt die Datenqualität als Sunburst-Grafik, von der Hauptkategorie bis zum Produkt. Auf 20.000 Produkten ausgelegt: eine Multi-Agenten-Auswertung läuft in rund 15 Sekunden statt früher über zwei Minuten, also achtmal schneller. Wiederholte Abfragen liefern in unter einer halben Sekunde aus dem Cache.
AI Assist
Schlägt fertige Produkttexte und passende Bilder vor. Du prüfst, passt an und übernimmst, statt jede Beschreibung selbst zu schreiben.
Workflows
Bündelt mehrere Agenten zu einer Pipeline, die du einmal definierst und auf jeden Artikel gleich anwendest, inklusive Testläufen und Historie.
Automatisierung per MCP
Über einen integrierten MCP-Server bindest du das Studio an Tools wie n8n an oder steuerst es aus VS Code und Cursor.
Qualitätssicherung
Lässt die Qualitäts-Agenten über den Katalog laufen und zeigt pro Produkt, welche Probleme gefunden wurden, sortier- und filterbar.
Reports
Jedes Ergebnis lässt sich als PNG, CSV oder PDF exportieren, für die Abstimmung im Team oder als Beleg gegenüber der Geschäftsführung.
Export & API
Gibt Datensätze als JSON oder CSV aus oder schickt sie per API-Batch direkt in dein PIM, deinen Shop oder die nächste Pipeline.
Mehrsprachige Oberfläche
Sieben Sprachen: Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch, Schwedisch, Norwegisch und Dänisch. Jede weitere kann ohne Code-Änderung dazukommen.
Integration in deine bestehende Tool-Landschaft
Das Product Data Studio ist als Container gebaut und läuft per Docker oder Kubernetes in deiner eigenen Umgebung. Produktdaten und Konfiguration liegen in deiner Infrastruktur, nicht bei uns.
- Eigene Infrastruktur (ein Node-Prozess als Container)
- mehrere Workspaces (Trennung nach Mandant, Marke oder Markt, mit Nutzerverwaltung)
- Import per Crawler & API
- MCP für n8n, VS Code, Cursor, Claude Code
Das Wichtigste: Das Product Data Studio passt sich deinem Stack an. Du musst kein System ablösen und keine Daten zu uns auslagern. Es liest deinen Katalog, bewertet ihn und liefert die Ergebnisse dorthin, wo du sie brauchst.
Jetzt handeln - mit dem Product Data Studio
Jede Woche mit lückenhaften Daten kostet Zeit & Geld:
- Produkte, die im Shop nicht gefunden werden
- Beschreibungen, die nicht überzeugen
- Retouren wegen falscher Angaben
Das Product Data Studio macht aus deinem Katalog eine verlässliche Grundlage - Produkt für Produkt, Artikel für Artikel.
FAQ
Eine KI-Workbench von piazza blu, mit der Teams die Qualität ihrer Produktdaten messen und verbessern. KI-Agenten prüfen jeden Artikel auf Vollständigkeit und Konsistenz, schlagen Texte und Attribute vor und zeigen die Datenqualität als Report. Das Tool arbeitet über deinem PIM oder Shop, es ersetzt sie nicht.
Nein. Ein PIM speichert und verteilt Produktdaten. Das Product Data Studio bewertet und verbessert sie. Es liest aus deinen Systemen, prüft die Daten und gibt die Ergebnisse per Export oder API zurück. Dein PIM bleibt die führende Datenquelle.
Auf große Kataloge ausgelegt. Eine Multi-Agenten-Auswertung über 20.000 Produkte läuft in rund 15 Sekunden, frühere Versionen brauchten über zwei Minuten. Wiederholte Abfragen kommen in unter einer halben Sekunde aus dem Cache.
Das Studio läuft in deiner eigenen Umgebung, als Container per Docker oder Kubernetes. Produktdaten und Konfiguration liegen in deiner Infrastruktur.
In sieben: Deutsch, Englisch, Französisch, Italienisch, Schwedisch, Norwegisch und Dänisch. Weitere lassen sich ohne Code-Eingriff ergänzen.
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