Case Study

Produktservice bei Conrad Electronics

Performante, qualitätsgesicherte und nahe-Echtzeit Bereitstellung von Produktdaten auf eCommerce Marktplatz-Systemen.

Kooperation

Time & Material

Branche

Handel

Teams

Architekt
Scrum Master
Software Entwickler

Lösung

Datenintegration
Datenqualitätsmanagement

Herausforderung

Conrad ist einer der führenden B2B und B2C Onlinehändler für Technik in Deutschland. Um mit dem stetig wachsenden Konkurrenzdruck im E-Commerce Bereich mitzuhalten, entschied sich Conrad 2017 neben dem eigenen Produktkatalog auch Produkte anderer Händler in einem neu geschaffenen B2B Marktplatz anzubieten.

Die anvisierte 50fache Erweiterung des eigenen Produktsortiments von 900.000 auf 50 Millionen Produkte-Datensätze war mit dem bestehenden STEP PIM-System aber nicht realisierbar. Nicht nur die neue Größenordnung der Produkt-Datensätze, sondern auch der Bedarf nach echtzeitnaher Aktualisierung von Produktinformationen war notwendig.

Für einen MVP des neuen Marktplatzes wurden Conrad-eigene Produktdaten aus der STEP-Plattform und Produktdaten der Marktplatz-Händler aus dem Mirakl System in eine einheitliche Datenstruktur gebracht. Insbesondere wegen der großen Unterschiede in der Datenqualität zwischen hochwertig kuratierten Conrad Produkt-Datensätzen und Lieferungen der Marktplatz-Händler wurde sich für eine individuelle Datenintegrations-Lösung entschieden.

Lösung durch Avantgarde Labs

Avantgarde Labs wurde beauftragt, eine cloudbasierte Datenintegrations-Lösung zu schaffen, die nicht nur die beiden Quellsysteme von STEP und Mirakl konsolidiert, sondern auch die Produktdaten in nahe Echtzeit für den Webshop und weitere Zielsysteme, wie beispielsweise die digitalen Preisschilder in den Conrad Stores, zur Verfügung stellt.

Der erste Schritt dieser Integrationslösung war die schnittstellen-basierte Anbindung der beiden Quellsysteme sowie die Ablage und skalierbare Abrufbarkeit der Daten über eine MongoDB.

Um beliebig große und in regelmäßigen Abständen komplette Quelldatenbestände zu verarbeiten, wurde ein intelligentes Change-Data-Capture System entwickelt. Der Service zur Erkennung von Veränderungen in den Produktdaten ermöglicht die Beschleunigung des Importprozess um ein Vielfaches, da nur noch geänderte oder neue Daten verarbeitet werden müssen. Änderungen in den Produktdaten können damit schneller an Kunden ausgeliefert werden und Fehler im Webshop sind schneller korrigiert.

Eine weitere Herausforderung bei der Umsetzung war die Duplikaterkennung von Produkten einzelner Händler und den Produkten der Händler untereinander. Trotz BMECat Restriktionen für Produktinformationen führt jeder Lieferant seine Produktdaten unterschiedlich. 

Die durch Mirakl geschaffene einheitliche Datenstruktur reichte aber nicht aus, um die einzelnen Produktdatensätze in einen Golden Record zusammenzuführen. Hierfür wurde ein zusätzliches Modul entwickelt, welches auf Basis diverser Merkmale die zusammengehörigen Datensätze identifiziert, wodurch der Produktkatalog von 18 Mio. auf 13 Mio. unterschiedliche Produkte reduziert werden konnte. 

Projektergebnis & Kundennutzen

Die cloudbasierte Integrations-Lösung stellt den Kunden stets hochaktuelle und korrekte Informationen zur Verfügung. Dies bedeutet einerseits ein verbessertes Einkaufserlebnis und reduziert gleichzeitig rechtliche Risiken durch die schnellstmögliche Umsetzung von Fehlerkorrekturen in den Endkunden-Systemen.

Auch die Händler auf dem Marktplatz profitieren von der hohen Performanz in der Datenbereitstellung. Innerhalb von maximal 2 Stunden sind gemeldete Änderungen ihrer Produktdaten im Webshop ersichtlich.

Automatisch generierte Reports auf Basis der entwickelten Deduplizierung und Change-Data-Capture Algorithmen ermöglichen den Händler bei fehlenden Produktinformationen einen tieferen Einblick in ihre eigene Datenqualität.

Conrad und die Händler profitieren mit der von Avantgarde Labs erstellte Lösung von einer Umsatzsteigerung, während Conrad’s Kunden ein vergrößertes Angebot mit verbessertem Einkaufserlebnis im Webshop vorfinden.

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