Asien-Pazifik, Verkauf in Exportmärkte
Private-Label-Hersteller
Was KI liest
41 → 83
KI-Reife-Score
Was Käufer sehen
5x
Ausgelieferte SKU-Bilder pro Monat
Enterprise · Große Kataloge
Ihren gesamten Katalog
KI-Commerce-bereit machen.
Das Audit und die Korrekturen, die wir für ein Produkt erledigen, laufen über jede SKU, die Sie verkaufen.
Mehr als zehn Jahre mit Konsumgütermarken
Konsumgüter und E-Commerce — wir haben die Sortimente selbst verantwortet, nicht nur die Software gebaut
Über ChillaHub- Vitamin C Serum58→ 896Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Daily Trainer Running Shoe49→ 876Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Merino Travel Tee60→ 885Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Ceramic Nonstick Pan 10"51→ 865Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- 3-in-1 Wireless Charging Stand64→ 916Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Slow Feeder Dog Bowl42→ 835Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Silicone Suction Plate Set50→ 855Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Insulated Water Bottle 32 oz55→ 845Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Magnesium Glycinate Capsules46→ 826Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Wooden Stacking Rainbow39→ 796Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Compact Standing Desk53→ 816Zu optimierenÜbernommen—Bereit
- Gold Huggie Earrings62→ 905Zu optimierenÜbernommen—Bereit
12 SKUs · Beispieldaten
Kundenberichte
Drei Verkäufer mit Katalogen, die zu groß waren, um sie von Hand zu pflegen.
Herausforderung
Ein Auftragsfertiger hat eine eigene Private-Label-Linie für Exportmärkte aufgebaut: im ersten Jahr mehr als 300 SKUs in Haushalt und Körperpflege, dazu drei interne Designer. Die Produktdaten stammten direkt aus den Spezifikationsblättern der Fabrik, geschrieben in der Sprache von Ingenieuren statt in den Worten, die Käufer eintippen. Die Geschäftsleitung wollte unveröffentlichte Designs nicht in öffentliche KI-Tools geben, sodass neue SKUs wochenlang auf Bilder warteten und etwa 40 % der ersten Entwürfe von der Marke abwichen und neu gemacht werden mussten.
Was wir getan haben
Wir haben ChillaHub im eigenen Cloud-Konto des Herstellers eingerichtet und mit seinen Markenregeln und freigegebenen Fotos trainiert. Aus jedem Spezifikationsblatt wurde ein Produktprofil mit Attributen, Anwendungsfällen und FAQs, geliefert als Importdateien, weil von außen nichts in die Shops geschrieben werden konnte. Die Designer erstellen dort jetzt Verpackungsmockups und Listing-Bilder, und Fotos unveröffentlichter Produkte verlassen ihre Umgebung nie.
Was länger dauerte
- Die Bilder der ersten drei Wochen waren uneinheitlich, weil die Markenregeln noch geschrieben wurden. Das Ergebnis stabilisierte sich, als die Regeln fertig und eingespielt waren.
- Die Zuordnung der Materialbezeichnungen der Fabrik zur Käufersprache brauchte eine Prüfrunde mit dem Vertriebsteam.
Ergebnisse
Was KI liest
- 41 → 83KI-Reife-Score
- 55% → 96%Vollständigkeit der Attribute
Was Käufer sehen
- 0An öffentliche Tools gesendete Assets
- -65%Produktionszeit für Motive
- 5xAusgelieferte SKU-Bilder pro Monat
- +38%Quote markentreuer erster Entwürfe
Südostasien, sechs Märkte
Marktplatz-native Marke
- Shopee
- Lazada
- TikTok Shop
Was KI liest
3/20 → 12/20
Käuferfragen, bei denen KI die Marke empfiehlt
Was Käufer sehen
-70%
Durchlaufzeit für Listing-Bilder
Herausforderung
Eine Marke, die auf Marktplätzen groß geworden ist, verkauft auf Shopee, Lazada und TikTok Shop in sechs südostasiatischen Märkten. Rund um 9.9, 11.11 und Black Friday kann der Bildbedarf innerhalb von zwei Wochen auf das Zehnfache steigen, und jeder Markt verlangt auf dem Hauptbild eigene Sprache und eigene Preisdarstellung. Freelancer und öffentliche KI-Tools ließen den Look zwischen SKUs und Märkten auseinanderdriften. Käufer begannen außerdem, die KI-Assistenten der Marktplätze zu fragen, was sie kaufen sollen, und die Marke tauchte selten auf.
Was wir getan haben
Wir haben ChillaHub in der eigenen Umgebung der Marke mit ihren Vorlagen und früheren Kampagnen eingerichtet. So erstellen Merchandiser Hauptbilder und Abschnitte der Detailseiten aus einer gemeinsamen Prompt-Bibliothek und übertragen einen erfolgreichen Look auf eine ganze Produktfamilie. Wir haben die Listings pro Markt mit den Attributen und Fragen neu geschrieben, auf die jeder Assistent achtete, und über Mitarbeiterzugang zurückgeschrieben.
Was länger dauerte
- Thai- und Bahasa-Headlines brauchten vor der Veröffentlichung weiterhin einen muttersprachlichen Texter, der die Zeilenumbrüche prüfte. Neue kreative Richtungen kamen weiterhin von ihrem Art Director.
- Antworten auf Thai und Bahasa verbesserten sich später als auf Englisch, weil weniger Bewertungen als Grundlage vorlagen.
Ergebnisse
Was KI liest
- 3/20 → 12/20Käuferfragen, bei denen KI die Marke empfiehlt
- +85%Besuche über KI-Assistenten
Was Käufer sehen
- -70%Durchlaufzeit für Listing-Bilder
- 4xDurchsatz in der Hochsaison
- 18k+SKU-Bilder pro Quartal
- -80%Auslagerung in der Hochsaison
Asien-Pazifik nach Nordamerika und Europa
Cross-Border-E-Commerce-Verkäufer
- Amazon
- Shopify
- TikTok Shop
Was KI liest
+60%
Bestellungen über KI-Assistenten
Was Käufer sehen
-60%
Lokalisierungskosten
Herausforderung
Ein Verkäufer liefert von seinem Fabrikstandort im asiatisch-pazifischen Raum über Amazon, Shopify und TikTok Shop nach Nordamerika und Europa, und jeder Marktplatz und jeder Markt erwartet einen eigenen Look. Regionale Agenturen waren langsam und teuer, und unveröffentlichte Sortimentspläne durch öffentliche KI-Tools zu schicken, barg das Risiko, sie Wettbewerbern zu zeigen. In den USA und Europa starteten mehr seiner Käufer in ChatGPT und Gemini, wo seine Listings dünn wirkten.
Was wir getan haben
Wir haben ChillaHub privat bereitgestellt und mit den Markenregeln des Verkäufers trainiert, dann für Listing-Bilder, Anzeigenmotive und Saisonkampagnen in neun Sprachen genutzt. Wir haben pro SKU ein Produktprofil aufgebaut und daraus Feeds erzeugt, die dem jeweiligen Schema des Marktplatzes folgen.
Was länger dauerte
- Lokalisierung war mehr als Übersetzung. Einige Märkte brauchten zusätzlich zu den gemeinsamen Markenregeln eigene Referenzbilder.
- Jeder Marktplatz benennt Attribute anders, aus einem Profil wurden daher drei Feeds, die gepflegt werden müssen.
Ergebnisse
Was KI liest
- 52 → 88KI-Reife-Score
- +60%Bestellungen über KI-Assistenten
Was Käufer sehen
- 1Einheitliche Markenstimme
- 3Marktplätze mit nativem Look
- 12Belieferte Märkte
- -60%Lokalisierungskosten
Kundennamen werden auf Wunsch der Kunden nicht genannt. Die Zahlen stammen aus den eigenen Auswertungen der Kunden und werden mit deren Erlaubnis veröffentlicht.
Was ein Katalogprojekt umfasst
Katalog-Audit
Jede SKU erhält den Bericht aus unserem Beispiel-Audit, mit Lücken, geordnet danach, was zuerst zu beheben ist.
Produktdaten, zurückgeschrieben
Wir ergänzen fehlende Attribute, Anwendungsfälle und FAQs und schreiben sie in Shopify, Amazon oder Ihren Feed. Wenn Sie uns keinen Zugriff geben möchten, schicken wir eine Datei zum Import.
Bilder im Katalogmaßstab
Hauptbild, Lifestyle- und Anzeigenbilder für jede SKU. Wir ändern Hintergrund und Szene. Das Produkt bleibt exakt so, wie Sie es fotografiert haben.
Tracking der KI-Empfehlungen
Jeden Monat stellen wir ChatGPT und Gemini feste Käuferfragen und berichten, wo Ihre Produkte auftauchen.
So läuft ein Projekt ab
Pilot
US$1,000
Bei Fortsetzung voll angerechnet
Gesamter Katalog
Der Rest Ihres Katalogs, Kategorie für Kategorie
Laufende Optimierung
Mit Tracking der KI-Empfehlungen
Der Pilot
- Eine Kategorie, beliebig viele SKUs
- Für jede SKU: ein KI-Reife-Bericht und überarbeitete Produktdaten
- Für bis zu 10 SKUs: ein vollständiges Bildset
- Zwei Wochen, gerechnet ab dem Tag, an dem Ihre Unterlagen eintreffen
- Die Daten kommen so zurück, wie Sie es möchten: mit Mitarbeiterzugang in Ihren Shop geschrieben oder als Importdatei (Shopify-CSV, Amazon-Vorlage oder Feed)
- Sie arbeiten mit den Leuten, die die Arbeit machen, nicht mit einem Account Manager
Pilot starten
Sie brauchen eine eigene Instanz oder alles in Ihrem eigenen AWS- oder Azure-Konto? Das haben wir schon eingerichtet.
Pilot starten.
Erzählen Sie uns von Ihrem Katalog, und wir antworten mit einem Pilot-Umfang.
