KI & Agenten

Dropshipping-Bestellung Prozessautomatisierung mit KI und OCR

Client location: Deutschland

Unser Kunde ist einer der großen Player der chemischen Industrie in Deutschland. Eine ihrer Tochtergesellschaften ist ein Dropshipping-Unternehmen, das war mit erheblichen Ineffizienzen bei der Auftragsabwicklung konfrontiert manuell. Das Team musste Bestellbestätigungs-E-Mails, Rechnungen und Sendungsverfolgungsdetails auf mehreren Plattformen, einschließlich PlentyMarkets, überprüfen und aktualisieren. Dieser manuelle Prozess war zeitaufwändig, fehleranfällig und verschlang täglich zahlreiche Arbeitsstunden. und das Wachstum behindert.

Die Herausforderungen

Erreichen Genauigkeit und Automatisierung in der E-Mail-Verarbeitung

Der erste Schritt zur Automatisierung des gesamten Bestellvorgangs bestand darin, die E-Mails zu verarbeiten und den Kontext zu sammeln und zu verstehen. Die Automatisierung des E-Mail-Verarbeitungsworkflows war mit mehreren Herausforderungen verbunden. Wir mussten den komplexen Arbeitsablauf des Kunden verstehen und die Anwendung benutzerfreundlich von Grund auf neu erstellen. Dies bedeutete, eng mit ihnen zusammenzuarbeiten, um die Anforderungen und Erwartungen zu verfeinern. Die nächste Hürde bestand darin, mehrere E-Mail-Formate von verschiedenen Dropshippern zu verarbeiten, jedes mit seinen eigenen Besonderheiten Struktur und Beschriftungen für Auftragsbestätigungen, Rechnungen und Versanddetails. Darüber hinaus hatten wir einen knappen Termin vor der Hochsaison, was bedeutete, dass wir mehrere Module parallel entwickeln mussten. Schließlich mussten wir die KI-Lösung optimieren, um die Kosten unter Kontrolle zu halten, ohne Kompromisse bei der Genauigkeit oder Effizienz einzugehen.Um diese Herausforderungen anzugehen, haben wir uns auf Folgendes konzentriert:

E-Mails effektiv kategorisieren: Da es Dutzende von Dropshippern gab, kamen E-Mails in unterschiedlichen Formaten an. Das System musste Auftragsbestätigungen, Rechnungen und Versanddetails klassifizieren und gleichzeitig irrelevante oder doppelte E-Mails herausfiltern.
Verbesserung der KI-Konsistenz: Implementierung eines Fehlerbehandlungsmechanismus, um von OpenAI generierte Daten zu verfeinern und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
Umgang mit mehreren Dateiformaten: Wir haben die PDF-zu-Bild-Konvertierung vor der Datenextraktion implementiert um eine genaue Texterkennung sicherzustellen. Verwenden von OCR (optische Zeichenerkennung) Mithilfe dieser Technologie haben wir anschließend effizient strukturierte Daten aus PDF-, CSV- und XLSX-Anhängen extrahiert.
PlentyMarkets-Integration: Entwicklung einer API-gesteuerten Automatisierung zur Aktualisierung von Bestelldetails ohne manuelle Eingriffe. Darüber hinaus haben wir eine Schnittstelle bereitgestellt, die es dem Kunden ermöglicht, Daten von PlentyMarkets und E-Mails nebeneinander anzuzeigen, wodurch die Verarbeitungszeit erheblich verkürzt wird.
Leistungsoptimierung: Das System wurde so konfiguriert, dass E-Mails sofort abgerufen und verarbeitet werden, um einen reibungslosen Betrieb ohne Verzögerungen zu gewährleisten. Das System ist außerdem darauf ausgelegt, hohe Datenlasten effizient zu bewältigen und die Leistung auch bei Spitzenauslastung aufrechtzuerhalten.

Die Lösung

KI-Automatisierung für die Datenextraktion und -verarbeitung

Wir haben eine KI-gestützte E-Mail-Verarbeitungslösung implementiert, die die Extraktion, Kategorisierung und Verarbeitung von Bestelldetails automatisiert. Unser System besteht aus:

Dashboard-Übersicht: Eine zentralisierte Schnittstelle zur Anzeige wichtiger Bestelldaten, einschließlich Bestellbestätigungen, Rechnungen und Direktversendern.
KI-gestütztes E-Mail-Lesen: Die Anwendung ruft eingehende E-Mails automatisch ab und verarbeitet sie.
OpenAI-basierte Inhaltsanalyse: Identifiziert und kategorisiert wichtige Bestelldetails für die Datenverarbeitung, einschließlich Bestellnummer, Produktname, SKU, Menge, Preis und mehr.
Automatisiertes Reaktionssystem: Sendet Folge-E-Mails an Dropshipper, wenn mithilfe von Gen AI weitere Details erforderlich sind.
Fehlerbehandlungsmechanismus: Implementierung einer Validierungsschicht, um inkonsistente KI-Ausgaben zu verfeinern und eine genaue Datenextraktion sicherzustellen.
E-Mail-Vorlagenverwaltung: Ein spezieller Abschnitt für vordefinierte E-Mail-Vorlagen. Für eine effektive Kommunikation verfügt es über Unteroptionen für Auftragsbestätigungen und Rechnungen.

Diese Lösung reduziert den manuellen Aufwand erheblich und sorgt für eine schnellere und genauere Auftragsabwicklung.

Das Ergebnis

Verbesserte Effizienz und reibungslose Auftragsverwaltung

Mit dieser KI-gestützten Automatisierung hat der Kunde seinen Auftragsabwicklungsworkflow verändert:

90 % Reduzierung bei der manuellen Dateneingabe.
Schnellere Auftragsaktualisierungen reduzieren Bearbeitungszeit von Stunden bis Minuten.
Weniger Fehler, was zu einer genaueren und zuverlässigeren Auftragsverwaltung führt.
Verbesserte SkalierbarkeitDadurch kann der Kunde größere Auftragsmengen mühelos abwickeln.
Bessere KI-Zuverlässigkeit, mit Fehlerbehandlungsmechanismen, die die Konsistenz der extrahierten Daten verbessern.

Diese Automatisierung hat die Abläufe des Kunden völlig verändert. Dadurch wurden nicht nur Prozesse optimiert und die Kommunikation mit Dropshippern verbessert, sondern das Unternehmen wurde auch auf zukünftiges Wachstum vorbereitet. Mit KI, OCR und OpenAI-gestützter Verarbeitung im Kern führt der Kunde nun einen vollständig automatisierten und hocheffizienten Dropshipping-Workflow aus.