Eine genauere und zuverlässigere Extraktion von Metadaten führte zu konsistenteren Analysen und Berichten
Verringerung der manuellen Überprüfung, da das neue Verfahren den Zeitaufwand für die manuelle Datensortierung und -überprüfung minimiert
Senkung der Betriebskosten durch die Automatisierung des Extraktions- und Klassifizierungsprozesses
E-Commerce
10 Jahre
Weltweit
Eine E-Commerce-Plattform musste Kunden weltweit mit präzisen, lokalisierten Inhalten versorgen. Doch jede Abteilung nutzte ihr eigenes System für Übersetzungen von Produktbeschreibungen, Supportartikeln und Marketingmaterialien. Dieser Patchwork-Ansatz führte zu Inkonsistenzen und erschwerte die einheitliche Kommunikation der Markenbotschaft.
Der Kunde ist Teil eines hochkompetitiven E-Commerce-Umfelds und arbeitet mit mehreren Marken und Partnerunternehmen zusammen, um seinen Kunden Werbeaktionen und Rabatte anzubieten. Auf seiner Plattform gehen zahlreiche Angebote in unterschiedlichen Textformaten ein. Einige sind gut strukturiert, während bei anderen wichtige Details fehlen oder sie in mehreren Sprachen vorliegen. Daher war es eine zeitraubende Aufgabe, herauszufinden, welche Angebote Beachtung verdienen.
Da das Volumen der eingehenden Angebote so groß war, hatten die internen Teams des Kunden oft Mühe, damit Schritt zu halten. Sie verbrachten viel Zeit damit, jedes Angebot manuell zu überprüfen, um sicherzustellen, dass es bestimmten Standards entsprach. Uneinheitliche Formate und fehlende Details führten zu langsamen Bearbeitungszeiten, was manchmal dazu führte, dass vielversprechende Chancen verzögert oder übersehen wurden.
Das Hauptziel des Kunden war es, diesen Prozess zu beschleunigen und seine Genauigkeit zu verbessern. Er wünschte sich ein automatisiertes System, das den eingehenden Text analysiert, wichtige Informationen identifiziert und Angebote nach Qualität und Relevanz einstuft. Auf diese Weise sollte die manuelle Arbeit reduziert, die Fehlerquote minimiert und Ressourcen für strategischere Aufgaben freigesetzt werden.
Intertec entwickelte gemeinsam mit dem Kunden einen Dienst für die Metadatenextraktion von Gutscheininhalten, eine robuste Lösung für die Analyse eingehender Angebote. Unser Ansatz umfasste mehrere Schritte, um sicherzustellen, dass sich die Lösung nahtlos in den Arbeitsablauf des Kunden einfügt:
Metadaten-Extraktionsdienst: Entwicklung einer robusten Lösung zum Parsen und Analysieren eingehender Gutscheinangebote, die sich nahtlos in den Arbeitsablauf des Kunden einfügt.
Gezielte Bewertung: Evaluierung des Dateneingabeprozesses und der Angebotstypen, um wichtige Metadatenfelder zu identifizieren und die Sprachvielfalt mit Amazon Translate zu berücksichtigen.
Implementierung einer benutzerdefinierten Namensentitätserkennung (NER): Nutzung von Amazon Comprehend mit kundenspezifisch trainierten NER-Modellen zur genauen Extraktion von domänenspezifischen Daten.
Nahtlose Bereitstellung und Integration: Nutzung von AWS-Services (Athena, S3, VPC, EC2, ECR, ECS) mit kontinuierlicher Integration und Echtzeitüberwachung zur Gewährleistung einer zuverlässigen Leistung.
Hohes Volumen an Angeboten von geringer Qualität: Die Mehrheit der eingehenden Angebote war entweder irrelevant oder unvollständig. Das Sortieren dieser minderwertigen Angebote kostete wertvolle Zeit, die für vielversprechendere Geschäfte fehlte.
Inkonsistente Formate und Sprachen: Die Angebote kamen in verschiedenen Strukturen und oft in mehreren Sprachen an, was die Anwendung eines einheitlichen Ansatzes für die Datenextraktion erschwerte. Diese Uneinheitlichkeit führte zu zusätzlichen manuellen Eingriffen.
Bedarf an genauer Metadatenextraktion: Der Kunde musste bestimmte Felder wie Rabattbetrag, Rabattart, Kategorie und Zielgruppe erfassen. Ohne ein zuverlässiges System zur Extraktion dieser Details konnten Angebote falsch kategorisiert werden, was sich auf das Ranking und die allgemeine Kundenerfahrung auswirkte.
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