Praxisbeispiele aus meiner Arbeit
Die folgenden Beispiele zeigen, wie moderne Tools – kombiniert mit Erfahrung und gesundem Pragmatismus – zu echten Verbesserungen führen können.
1. KI-gestützte Kundenkommunikation mit Freshdesk und OpenAI
Ein intelligentes System, das eingehende Support-Anfragen analysiert, passende Informationen aus Bestell-, Shop- und ERP-Systemen zusammenführt und automatisch einen personalisierten Antwortvorschlag generiert. Die Mitarbeitenden erhalten einen klaren Textentwurf, der nur noch überprüft und freigegeben werden muss – deutlich schneller, konsistenter und entlastend für den Kundendienst.
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2. Skalierbare KI-Textgenerierung für Produktdaten
Ein KI-gestütztes System zur automatisierten Erstellung von Produkttiteln, Kurz- und Langbeschreibungen – direkt aus strukturierten Daten wie CSV oder Excel. Dank Briefing-Logik, flexibler Optionen und sofortiger Systemintegration entsteht eine hochgradig steuerbare Textpipeline für tausende Artikel gleichzeitig – mehrsprachig, konsistent und SEO-tauglich.
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3. Redaktionell unterstützte Massen-Textgenerierung für Kategorien
Ein effizienter Prozess zur Texterstellung für hunderte Kategorieseiten: In einem vorbereiteten Excel-Export wurden pro Kategorie individuelle Briefings, Zielgruppenangaben und relevante Keywords hinterlegt. Ein Writer füllte diese strukturiert aus, entwickelte das allgemeine Briefing weiter und markierte abgeschlossene Einträge. Danach wurden alle Texte über die OpenAI-API generiert, automatisch exportiert und zur Überarbeitung bereitgestellt. So entstand eine skalierbare, qualitativ hochwertige Lösung, die Mensch und Maschine ideal kombiniert.
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4. Kosteneffiziente Lokalisierung grosser Sortimente
Ein Workflow zur automatisierten Übersetzung tausender Texte – abgestimmt auf Sprachvarianten, Zielgruppen und Kanäle. Statt reiner Wort-für-Wort-Übersetzung setzt das System auf kontextsensitives Prompting und eine klare Struktur zur Wiederverwendung bestehender Inhalte. So entstehen lokalisierte Texte, die in Qualität und Stil mit händisch übersetzten Varianten mithalten können.
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5. Inteligente Attribut-Zuordnung für E-Commerce-Daten
Eine Lösung zur automatischen Zuweisung von Attributen bei der Integration externer Datenquellen. Statt manueller Mappings erkennt das System anhand von Stichwörtern, bekannten Zuordnungen und Vorschlagslogik die passenden internen Attribute. Der User kann jederzeit eingreifen oder Regeln hinterlegen – besonders nützlich bei wechselnden Lieferantenformaten oder fehlender Standardisierung.
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6. Dynamische Mehrfach-Kategorisierung von Produkten
Ein System zur automatischen Zuordnung von Produkten zu mehreren passenden Kategorien – auf Basis semantischer Analyse von Attributen, Zielgruppen und Einsatzzwecken. Was früher ein zeitintensiver Flaschenhals war, geschieht jetzt in Sekunden: konsistent, nachvollziehbar und ideal für eine bessere Navigation im Shop.
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7. Produkt- & Verfügbarkeits-Crawler für Lieferantendaten
Zwei spezialisierte Systeme: Ein Desktop-Tool crawlt neue Produkte direkt von Lieferantenseiten und verarbeitet sie über das bestehende Attribut- und Kategorisierungssystem. Parallel prüft ein geplanter Hintergrundjob die Verfügbarkeit externer Artikel – bevorzugt via CSV oder API, notfalls über HTML. Vollständig integriert, anpassbar und effizient.
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