Dieses Tutorial erklärt, wie du AI-gestützte Produktanreicherung mit einem PIM-System in Magento 2 integrierst.
AI-gestützte Produktanreicherung für Magento verstehen
AI-gestützte Produktanreicherung nutzt Algorithmen der künstlichen Intelligenz (AI) und des maschinellen Lernens (ML), um Produktdaten automatisch zu verbessern, zu erzeugen und zu optimieren. Der Prozess geht über manuelle Dateneingabe hinaus und setzt fortgeschrittene Rechenverfahren ein. Zu den Kernbausteinen gehören Natural Language Processing (NLP) für Textanalyse und Textgenerierung, Computer Vision für die Bildanalyse und Predictive Analytics, um Trends zu erkennen und Datenstrukturen zu optimieren. Ziel sind reichhaltigere, genauere und konsistentere Produktinformationen mit möglichst wenig menschlichem Eingreifen.
Für Magento-2-Shops bietet AI-gestützte Produktanreicherung mehrere Vorteile. Sie verbessert Datenqualität und Konsistenz, indem sie Abweichungen in Produktkatalogen erkennt und korrigiert. Das reduziert Fehler, die zu unzufriedenen Kunden oder Retouren führen können. Außerdem verkürzt sie die Time-to-Market für neue Produkte: AI kann Beschreibungen, Attribute und weitere Inhalte automatisch erstellen, sodass Produkte schneller live gehen. AI verbessert auch die SEO-Leistung. Sie optimiert Produkttitel, Beschreibungen und Metadaten mit relevanten Keywords, was Suchmaschinenrankings und organischen Traffic verbessert. Reichhaltigere Produktdaten ermöglichen bessere Personalisierung. Magento-Shops können relevantere Produktempfehlungen und maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse bieten, was die Conversion-Rate steigern kann.
AI-gestützte Produktanreicherung hat mehrere praktische Anwendungen. Bei der automatischen Beschreibungserstellung erzeugen AI-Modelle einzigartige, ansprechende Produktbeschreibungen auf Basis der Produktattribute, der Zielgruppe und der gewünschten Tonalität. Eine AI kann zum Beispiel für Hunderte neuer Bekleidungsartikel jeweils eigene Beschreibungen schreiben und spart so viel Zeit. Die Attributextraktion aus Bildern nutzt Computer Vision, um Produktbilder zu analysieren und Merkmale wie Farbe, Material, Muster oder bestimmte Eigenschaften (z. B. 'hooded', 'long-sleeve') automatisch zu erkennen. So werden visuelle Attribute im PIM und in Magento automatisch befüllt. Eine weitere Anwendung ist die Sentiment-Analyse von Bewertungen: AI wertet Kundenfeedback aus, erkennt wiederkehrende Themen, positive oder negative Stimmung sowie Stärken und Schwächen eines Produkts und liefert so Erkenntnisse für Produktentwicklung und Marketingstrategie. WISEPIM kann zum Beispiel mit AI-Diensten integriert werden, um diese Anreicherungsprozesse zu vereinfachen.
PIM als zentrale Drehscheibe für AI-Anreicherungs-Workflows
Ein Product-Information-Management-System (PIM) ist die zentrale Quelle für alle Produktdaten, auch in AI-Anreicherungs-Workflows. Bevor die AI-Verarbeitung beginnt, führt das PIM rohe Produktdaten wie SKUs, Basisbeschreibungen, technische Spezifikationen und Medien aus verschiedenen Quellen zusammen. Durch diese Zentralisierung erhalten AI-Modelle konsistente und vollständige Eingaben. Erzeugen AI-Tools neue Inhalte, etwa verbesserte Beschreibungen, SEO-Tags oder übersetzte Attribute, speichert das PIM diese angereicherten Daten, wahrt ihre Integrität und stellt sie allen verbundenen Kanälen bereit, auch Magento 2.
Das strukturierte Datenmodell des PIM ist entscheidend für eine wirksame AI-Integration. Attributsets, Produktkategorien und Produktmodelle bilden einen einheitlichen Rahmen, den AI-Dienste leicht verarbeiten können. Ein AI-Modell kann zum Beispiel bestimmte Attribute wie 'material composition' oder 'product dimensions' nutzen, um ausführlichere Beschreibungen zu erzeugen. Liefert die AI ein Ergebnis, bietet das PIM eigene Felder und flexible Speichermöglichkeiten für diese neuen Daten. Dazu kannst du neue Attribute speziell für AI-generierte Inhalte anlegen (z. B. 'AI_Generated_Description') oder bestehende Attribute nach festgelegten Workflow-Regeln aktualisieren.
Wirksame Data Governance und Validierungsregeln im PIM sind wichtig, um die Beiträge der AI zu steuern. AI automatisiert zwar die Content-Erstellung, menschliche Kontrolle bleibt aber wichtig. PIM-Systeme bieten leistungsfähige Workflow-Funktionen, mit denen Produktmanager oder Content-Spezialisten AI-generierte Inhalte prüfen, freigeben oder ablehnen. Validierungsregeln wie Zeichenlimits für Beschreibungen, Pflichtfelder für bestimmte Attribute oder Datentypprüfungen sorgen dafür, dass AI-Ausgaben Markenrichtlinien, regulatorische Vorgaben und allgemeine Datenqualitätsstandards erfüllen, bevor sie in Magento 2 veröffentlicht werden. So verbindest du Automatisierung mit Qualitätskontrolle.
AI-Anreicherungs-Workflow für Produktbeschreibungen
Ein Händler möchte die Produktbeschreibungen einer neuen nachhaltigen Bekleidungslinie mit AI anreichern.
- Produktmanager laden die ersten Produktdaten (SKU, Material, Basisname) in WISEPIM hoch.
- Das Datenmodell von WISEPIM strukturiert diese Eingabe für einen AI-Dienst und sendet relevante Attribute wie "material" und "product_type".
- Der AI-Dienst erzeugt eine ausführliche, SEO-optimierte Produktbeschreibung.
- WISEPIM empfängt die AI-generierte Beschreibung und speichert sie in einem dafür vorgesehenen Attribut "AI_Description".
- Ein Content-Manager prüft die AI-generierte Beschreibung in WISEPIM, wendet eine Validierungsregel für Tonalität und Länge an und gibt sie frei.
- Die freigegebene Beschreibung wird anschließend an Magento 2 übertragen.
Ergebnis: Magento 2 zeigt eine hochwertige, AI-angereicherte Produktbeschreibung, die den Markenstandards entspricht. Für den ersten Entwurf war keine manuelle Eingabe nötig.
AI-Dienste in deine PIM-Lösung integrieren
Für die Integration von AI-Diensten in deine PIM-Lösung brauchst du zuverlässige Kommunikationswege für einen reibungslosen Datenaustausch. Die wichtigsten Integrationsmethoden sind API-Verbindungen, Webhooks und eigene Konnektoren. API-Verbindungen ermöglichen direkte, synchrone Kommunikation. Dein PIM kann bestimmte Produktdaten zur Verarbeitung an einen AI-Dienst senden und das angereicherte Ergebnis sofort zurückerhalten. Ein PIM kann zum Beispiel die Rohmerkmale eines Produkts zur Beschreibungserstellung an eine AI senden und die fertige Beschreibung in Echtzeit empfangen. Webhooks dagegen arbeiten ereignisgesteuert und asynchron. Tritt im PIM ein Produktupdate oder ein bestimmter Anreicherungsauslöser auf, kann ein Webhook den AI-Dienst benachrichtigen. Dieser verarbeitet die Daten und sendet die angereicherten Informationen zurück ans PIM, oft über einen weiteren API-Aufruf oder Webhook. Eigene Konnektoren kommen meist bei komplexeren Szenarien zum Einsatz, etwa bei der Anbindung von Altsystemen oder wenn spezielle Middleware zwischen PIM und AI-Dienst nötig ist.
Welcher AI-Dienst passt, hängt von deinen konkreten Anreicherungsanforderungen ab. Für textbasierte Aufgaben wie Produktbeschreibungen erstellen, Marketingtexte umschreiben oder Sentiment-Analysen eignen sich Dienste wie die GPT-Modelle von OpenAI oder die Sprachverarbeitung von Google Cloud AI. Für Bilderkennung, automatisches Tagging oder das Erkennen von Produktattributen aus Bildern sind Google Cloud Vision AI oder spezialisierte Bilderkennungs-APIs besser geeignet. Achte bei der Bewertung von AI-Diensten auf Kosten pro Anfrage, Skalierbarkeit für die Größe deines Produktkatalogs, die Genauigkeit der Ergebnisse für deine Daten und darauf, wie einfach sich die API in dein PIM-System integrieren lässt. Ein PIM-System wie WISEPIM bietet flexible Integrationsmöglichkeiten, sodass du über konfigurierbare API-Endpunkte verschiedene AI-Dienste anbinden kannst.
Für eine erfolgreiche Integration musst du die Datenaustauschformate sauber konfigurieren. JSON (JavaScript Object Notation) ist das gängigste Format für den Austausch zwischen PIM und AI-Diensten. Es ist schlank, für Menschen lesbar und wird von nahezu allen Programmiersprachen unterstützt. Auch XML (Extensible Markup Language) wird genutzt, vor allem in Enterprise-Umgebungen oder bei Integrationen mit älteren Systemen, bei modernen AI-Diensten aber seltener. Unabhängig vom Format ist ein klar definiertes Datenschema entscheidend. Es legt Struktur und Datentypen der Daten fest, die an den AI-Dienst gehen (z. B. product_name als String, product_features als Array von Strings), und das erwartete Format der zurückgelieferten angereicherten Daten. Dein PIM muss so konfiguriert sein, dass es seine internen Produktattribute diesen Ein- und Ausgabeschemas zuordnet. So bleiben die Daten konsistent und Verarbeitungsfehler werden vermieden.
Produktbeschreibungen mit OpenAI automatisch erstellen
Ein PIM-System soll Produktdaten (Name, Hauptmerkmale, Material) an GPT-4 von OpenAI senden, um einzigartige, SEO-freundliche Produktbeschreibungen zu erzeugen. Anschließend empfängt und speichert das PIM die erzeugte Beschreibung.
- Richte einen PIM-Exportjob ein, der startet, sobald das Attribut 'description_status' eines Produkts auf 'needs_enrichment' gesetzt wird.
- Das PIM sendet eine JSON-Payload mit product_id, product_name und product_features an einen eigenen API-Endpunkt, der mit OpenAI kommuniziert.
- Die eigene API ruft die GPT-4-API von OpenAI mit einem bestimmten Prompt auf und fordert eine Produktbeschreibung an.
- OpenAI liefert die erzeugte Beschreibung in einer JSON-Antwort zurück.
- Die eigene API aktualisiert das PIM über dessen API, speichert die neue Beschreibung im Attribut 'enriched_description' und setzt 'description_status' auf 'enriched'.
Ergebnis: Produktbeschreibungen werden im PIM automatisch erzeugt und aktualisiert und sind bereit für die Veröffentlichung in Magento 2.
Diese JSON-Payload zeigt Produktdaten, die das PIM an einen AI-Dienst (z. B. OpenAI) sendet, um eine Produktbeschreibung zu erzeugen. Sie enthält wichtige Attribute wie Produkt-ID, Name, Merkmale, Zielgruppe und gewünschte Tonalität.
{
"product_id": "SKU12345",
"product_name": "Ergonomic Office Chair",
"product_features": [
"Adjustable lumbar support",
"Breathable mesh back",
"360-degree swivel",
"Weight capacity 150kg"
],
"target_audience": "Home office users, professionals",
"tone": "professional, engaging"
}
Diese JSON-Payload zeigt die Antwort eines AI-Dienstes mit der AI-generierten Produktbeschreibung für die angegebene Produkt-ID. Das PIM übernimmt diese Beschreibung dann in das passende Produktattribut.
{
"product_id": "SKU12345",
"generated_description": "Enhance your workspace with the Ergonomic Office Chair, designed for ultimate comfort and productivity. Featuring adjustable lumbar support and a breathable mesh back, this chair adapts to your posture, providing superior comfort during long work sessions. Its 360-degree swivel offers unrestricted movement, while its robust construction supports up to 150kg, making it ideal for home office users and professionals seeking a reliable and comfortable seating solution."
}
Den Fluss AI-angereicherter Daten vom PIM zu Magento 2 konfigurieren
Hast du AI-Dienste integriert und Produktdaten im PIM angereichert, konfigurierst du als Nächstes den Datenfluss zu Magento 2. So erreichen die neuen, hochwertigen Inhalte deinen Onlineshop korrekt und effizient. Dafür ordnest du die AI-generierten Attribute aus deinem PIM sorgfältig den passenden Produktattributen in Magento 2 zu. Eine AI-generierte Langbeschreibung in WISEPIM kann zum Beispiel dem Magento-Attribut 'description' zugeordnet werden, eine AI-generierte SEO-Meta-Beschreibung dem Attribut 'meta_description'. Eventuell musst du in Magento 2 neue benutzerdefinierte Attribute anlegen, wenn bestimmte AI-generierte Daten wie 'AI-optimized feature bullet points' oder 'suggested cross-sell items' keine direkte Entsprechung haben. Einheitliche Attributcodes in PIM und Magento vereinfachen dieses Mapping, verringern Fehler und erleichtern spätere Updates.
Automatische Synchronisierungsauslöser sind wichtig, um Daten aktuell zu halten und manuellen Aufwand zu reduzieren. Richte diese Auslöser in deinem PIM ein, damit die Datenübertragung zu Magento 2 bei bestimmten Ereignissen oder nach Zeitplan startet. Ein häufiger Auslöser ist 'on product approval': AI-angereicherte Daten gehen erst an Magento, nachdem ein Mensch sie im PIM geprüft und freigegeben hat. Das sichert die Qualität, bevor Inhalte live gehen. Alternativ planst du regelmäßige Synchronisierungen, etwa täglich oder stündlich, um Änderungen an bestehenden Produkten zu erfassen oder neue Produktdaten gebündelt zu übertragen. Bei hohen Datenvolumen optimieren Delta-Synchronisierungen, die nur geänderte Daten übertragen, die Performance. Die leistungsfähige API von WISEPIM erleichtert die Einrichtung dieser automatisierten Workflows und gibt dir genaue Kontrolle darüber, wann und wie Daten zu Magento 2 gelangen.
Für internationale Händler ist die Synchronisierung mehrsprachiger Daten über mehrere Shops wichtig. AI-gestützte Anreicherung erzeugt oft Inhalte für verschiedene Sprachräume, etwa Englisch (USA), Englisch (UK), Deutsch oder Niederländisch. Dein PIM muss diese sprachspezifischen Attribute verwalten, und die Synchronisierung muss sie den richtigen Store Views in Magento 2 zuordnen. Die deutsche AI-Beschreibung aus dem PIM sollte zum Beispiel das Attribut 'description' deiner deutschen Store View in Magento aktualisieren, die niederländische Version die niederländische Store View. So sehen Kunden in jedem Shop relevante, lokalisierte Inhalte. Brauchen verschiedene Magento-Shops eigene Produktdatensätze (z. B. besondere Preise oder Aktionen für einen regionalen Shop), sollte das PIM diese Varianten verwalten, und der Datenfluss muss sie bei der Synchronisierung berücksichtigen.
Wenn du die WISEPIM-API direkt für diese Datenübertragung nutzt, gewinnst du Flexibilität und Kontrolle. Über die API kannst du angereicherte Produktdaten programmatisch aus WISEPIM abrufen und mit der Magento-eigenen API an Magento 2 übertragen. So lassen sich eigene Logik für komplexe Mappings, Datentransformationen und Fehlerbehandlung umsetzen. Du kannst zum Beispiel über die WISEPIM-API alle Produkte mit dem Status 'approved' für eine bestimmte Sprache abrufen, sie nacheinander durchgehen und die zugehörigen Magento-Produkte über die Magento-API aktualisieren. Diese direkte API-Integration sorgt für eine reibungslose und zuverlässige Übertragung deiner AI-angereicherten Produktinformationen.
Mehrsprachige AI-Beschreibungen synchronisieren
Ein Händler muss AI-generierte Langbeschreibungen und SEO-Meta-Beschreibungen für eine neue Smart-Home-Produktlinie von WISEPIM nach Magento 2 synchronisieren, und zwar für englische, deutsche und niederländische Store Views.
- Stelle sicher, dass AI-generierte Attribute wie 'ai_long_description_en', 'ai_long_description_de', 'ai_long_description_nl', 'ai_meta_description_en', 'ai_meta_description_de' und 'ai_meta_description_nl' in WISEPIM für die Smart-Home-Produkte existieren und befüllt sind.
- Prüfe die passenden Attribute in Magento 2 (z. B. 'description', 'meta_description') oder lege sie an, und stelle sicher, dass sie auf Store-View-Ebene konfiguriert sind, damit sie mehrsprachige Inhalte aufnehmen können.
- Konfiguriere den WISEPIM-Magento-Konnektor oder ein eigenes Integrationsskript so, dass die sprachspezifischen AI-Attribute aus WISEPIM für jede Store View den Magento-Attributen 'description' und 'meta_description' zugeordnet werden.
- Richte in WISEPIM einen automatischen Synchronisierungsauslöser ein, der Updates täglich um 2 Uhr UTC und zusätzlich bei manueller Produktfreigabe an Magento 2 überträgt. So deckst du geplante und bedarfsgesteuerte Updates ab.
Ergebnis: Das Produkt 'Smart Home Hub Pro' zeigt in Magento 2 seine AI-generierte Langbeschreibung und SEO-Meta-Beschreibung in den englischen, deutschen und niederländischen Store Views, automatisch aus WISEPIM synchronisiert.
Diese JSON-Payload zeigt, wie AI-angereicherte Daten wie eine Langbeschreibung und eine Meta-Beschreibung strukturiert sind, wenn sie über die API an Magento 2 gesendet werden. attribute_code gibt das Ziel-Attribut in Magento an, value enthält den AI-generierten Inhalt.
{
"sku": "SMART-HUB-001",
"name": "Smart Home Hub Pro",
"custom_attributes": [
{
"attribute_code": "description",
"value": "The Smart Home Hub Pro offers seamless control over all your smart devices. Its advanced AI optimizes energy usage and learns your routines for ultimate convenience."
},
{
"attribute_code": "meta_description",
"value": "Advanced Smart Home Hub Pro. AI-powered control, energy optimization, and routine learning for a smarter home."
},
{
"attribute_code": "short_description",
"value": "Seamless control, AI-optimized energy, routine learning."
}
],
"extension_attributes": {
"stock_item": {
"qty": 100,
"is_in_stock": true
}
}
}
Qualität sichern und menschliche Kontrolle behalten
Sobald AI-Dienste Produktbeschreibungen oder Attributwerte erzeugt haben, richte in deinem PIM einen strukturierten Prüf- und Freigabe-Workflow ein. So erfüllen alle AI-generierten Inhalte deine Markenrichtlinien und Genauigkeitsstandards, bevor sie in Magento 2 erscheinen. Lege eigene Benutzerrollen fest, etwa 'AI Content Reviewer' und 'Content Approver', um den Prozess zu steuern. Die Workflow-Engine von WISEPIM erlaubt zum Beispiel Status wie 'AI Generated', 'Under Review', 'Approved' und 'Rejected'. Inhalte wechseln zwischen diesen Status, und für jeden Schritt ist eine bestimmte Nutzeraktion nötig. Diese menschliche Kontrolle ist wichtig, um Markenkonsistenz zu wahren und zu verhindern, dass ungenaue oder nicht markengerechte Inhalte veröffentlicht werden.
Lege klare Kennzahlen fest, um die Leistung AI-angereicherter Inhalte zu bewerten. Beobachte wichtige E-Commerce-Kennzahlen wie Conversion-Raten von Produkten mit AI-generierten Beschreibungen, Absprungraten auf Produktseiten und Kundenfeedback zur Verständlichkeit der Produktinformationen. Vergleiche diese Werte mit manuell angereicherten Produkten oder mit Ausgangsdaten aus der Zeit vor der AI-Einführung. Hohe Absprungraten oder negatives Feedback können auf Ungenauigkeiten, eine unpassende Markenstimme oder fehlende Überzeugungskraft hinweisen und weitere menschliche Eingriffe oder Anpassungen am AI-Modell nötig machen. Analysiere diese Kennzahlen regelmäßig, um Muster und Verbesserungspotenzial in deiner AI-Anreicherungsstrategie zu erkennen.
Menschliche Redakteure spielen eine wichtige Rolle beim Verfeinern der AI-Ausgaben. Gib ihnen Werkzeuge, mit denen sie AI-generierte Texte direkt im PIM bearbeiten können. Erstelle umfassende Styleguides zu Markenstimme, Tonalität und spezifischer Terminologie. Redakteure sollten sachliche Fehler korrigieren, die Lesbarkeit verbessern und sicherstellen, dass der Inhalt zur Identität der Marke passt. Diese menschliche Kontrolle schafft eine Feedbackschleife: Korrekturen und Verbesserungen der Redakteure können genutzt werden, um die zugrunde liegenden AI-Modelle neu zu trainieren oder per Fine-Tuning anzupassen. Dieser wiederkehrende Prozess verbessert laufend Qualität und Relevanz künftiger AI-Inhalte und macht die AI mit der Zeit wirksamer.
Deinen AI-Anreicherungsprozess optimieren und skalieren
Um deinen AI-Anreicherungsprozess zu optimieren und zu skalieren, überwachst du sowohl AI-Modelle als auch PIM-Workflows laufend und verfeinerst sie schrittweise. Bewerte regelmäßig die Leistung der AI-Modelle anhand der Genauigkeit und Relevanz der erzeugten Produktbeschreibungen, Attributwerte und Kategorisierungsvorschläge. Beobachte wichtige Kennzahlen wie den Anteil AI-generierter Inhalte, die manuell geprüft werden müssen, die eingesparte Zeit pro Produkt und die Auswirkung auf die Conversion-Raten in Magento 2. Suche in deinem PIM nach Engpässen im Datenfluss von AI-Diensten zu Produktdatensätzen oder vom PIM zu Magento. Dazu gehören API-Antwortzeiten, die Konsistenz des Daten-Mappings und die Effizienz der Synchronisierungsjobs. Setze A/B-Tests für verschiedene AI-Ausgaben oder Anreicherungsstrategien ein, um herauszufinden, welche Ansätze für bestimmte Produktkategorien oder Marktsegmente am besten funktionieren. Feedback aus Verkaufszahlen, Kundenbewertungen und internen Qualitätskontrollen fließt in diese Optimierungen ein. So lernt die AI ständig dazu und verbessert ihre Ergebnisse.
AI-Anreicherung für einen wachsenden Produktkatalog und neue Märkte zu skalieren, erfordert strategische Planung. Bei einem wachsenden Sortiment muss deine PIM-Infrastruktur größere Datenmengen und höheren Verarbeitungsbedarf bewältigen. Dafür kann es nötig sein, die Batch-Verarbeitung zu optimieren, AI-Anreicherungsaufgaben zu parallelisieren und die Strategie für API-Aufrufe an externe AI-Dienste zu verfeinern. Beim Eintritt in neue Märkte passt du deine AI-Modelle an andere Sprachen, kulturelle Feinheiten und regionale Produktspezifikationen an. Oft bedeutet das, AI-Modelle mit lokalisierten Datensätzen zu trainieren oder AI-Dienste mit starken Mehrsprachenfunktionen einzubinden. Konfiguriere dein PIM so, dass es mehrere Produktversionen oder lokalisierte Attribute effizient verwaltet. So sind die AI-angereicherten Daten für jeden Markt eigenständig und korrekt, bevor sie in den Magento-2-Shops für diese Regionen erscheinen.
Erkunde fortgeschrittene AI-Funktionen, um Produktdaten und Kundenerlebnisse weiter zu verbessern. Dazu gehört AI für dynamische Preisvorschläge auf Basis der aktuellen Marktnachfrage, von Wettbewerbsanalysen und Lagerbeständen. AI kann auch personalisierte Produktinhalte erzeugen und Beschreibungen oder Empfehlungen auf Kundensegmente zuschneiden, die über Verhaltensdaten ermittelt wurden. AI-gestützte Predictive Analytics kann die Produktnachfrage prognostizieren, das Bestandsmanagement optimieren und sogar Cross-Selling- oder Upselling-Chancen vorschlagen. Dank der Erweiterbarkeit von WISEPIM lassen sich solche neuen AI-Dienste nahtlos integrieren. Die flexible API-Architektur und die Möglichkeit eigener Konnektoren erlauben es, spezialisierte AI-Tools für Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Bilderkennung oder fortgeschrittene Content-Erstellung anzubinden. So kann deine PIM-Lösung neue Anreicherungsfunktionen effizient übernehmen und skalieren, während sich AI-Technologie weiterentwickelt, ohne dass du das ganze System umbauen musst, und du behältst einen Wettbewerbsvorteil im Produktdatenmanagement.
