Wer Eigenmarken Matching vorbereiten will, steht vor einem typischen Problem: Gleiche Produkte, andere Namen.
Ihre Einweghandschuhe heißen intern „Weiße Einweghandschuhe Größe M, 100er-Pack“. Im Shop des Wettbewerbers stehen sie als „Einmalhandschuhe weiß M Box/100″. Kein gemeinsamer Code, keine gemeinsame Bezeichnung. Trotzdem dasselbe Produkt.
Reines Textmatching löst das nicht zuverlässig. Was es braucht: saubere Produktdaten, klare Fachregeln und einen kurzen Abnahmeprozess. Die KI entscheidet nicht im luftleeren Raum, sondern auf Basis Ihrer Logik.
Je strukturierter Ihre Daten und je klarer Ihre Regeln, desto schneller erreichen wir belastbare Match-Qualität.
Sie fragen sich, warum Eigenmarken-Matching überhaupt so wichtig ist? Das erklären wir in unserem Blog-Artikel:
Gleiches Produkt, anderer Name. Ihre Preisstrategie liegt daneben.
Die 5 Bausteine für erfolgreiches Eigenmarken-Matching vorbereiten
1. Produktdaten: Was Sie liefern müssen
Wir gleichen Eigenmarken nicht nur über Namen ab, sondern über die tatsächlich relevanten Produkteigenschaften. Dafür brauchen wir je Artikel:
- Eindeutige Artikelnummer pro Variante und Staffelmenge (SKU)
- Produktname – so wie er intern verwendet wird
- Kategoriepfad – z. B. „Arbeitsschutz > Handschuhe > Einweghandschuhe“
- Strukturierte Attribute: Maße, Material, Farbe, Qualität, Normen
- Verpackungseinheit / Staffelmenge – z. B. 100er-Pack, 10er-Box
Je vollständiger diese Felder, desto schneller der Start.
2. Matching-Regeln: Was zählt, was nicht
Nicht jedes Attribut ist in jeder Kategorie gleich wichtig. Das müssen Sie einmal festlegen:
- Erlaubte Kategorie-Zuordnungen: Welche Fremdkategorien dürfen mit Ihrer Kategorie verglichen werden?
- Toleranzen pro Attribut: Darf ein 95er-Pack als Match für einen 100er-Pack gelten? Ab welcher Abweichung nicht mehr?
- Harte Ausschlüsse: bedruckt vs. unbedruckt, steril vs. nicht steril: Solche Unterschiede dürfen nie gematcht werden, egal wie ähnlich der Rest ist.
- Attribut-Prioritäten: Was ist wichtiger: Material oder Norm? Farbe oder Größe?
Diese Regeln klingen nach Aufwand, sind aber einmalig zu definieren und sie machen den Unterschied zwischen einem brauchbaren und einem belastbaren Matching.
3. Datenqualität: Was „sauber“ konkret bedeutet
Gute Regeln nützen nichts, wenn die Daten widersprüchlich sind. Drei häufige Probleme:
- Uneinheitliche Einheiten: „100 Stück“, „100 St.“, „VE 100″ – das ist dasselbe, sieht für ein System aber unterschiedlich aus.
- Widersprüchliche Doppelanlagen: Dasselbe Produkt zweimal im System, mit leicht abweichenden Attributen.
- Leere Pflichtfelder: Fehlt z. B. die Verpackungseinheit, kann die Staffel-Logik nicht greifen.
Eine kurze Datenprüfung vor Projektstart spart Zeit.
4. Staffel-Logik: Mengen sauber zuordnen
Viele Eigenmarken gibt es in mehreren Gebindegrößen. Ein 50er-Pack und ein 100er-Pack sind nicht dasselbe Produkt und müssen aber trotzdem vergleichbar gemacht werden.
Dafür brauchen wir eine klare Regel: Wie sollen Mengenvarianten zugeordnet werden? Wird auf den Stückpreis normiert? Gibt es Mengenstufen, die grundsätzlich nicht verglichen werden sollen?
Das ist keine technische Frage – das ist eine Geschäftsentscheidung, die Sie einmal treffen müssen.
5. Qualitätssicherung: Wie wir gemeinsam nachschärfen
Kein Matching ist von Tag eins perfekt. Deshalb arbeiten wir iterativ:
- Goldset: Sie liefern 20–50 Beispiele mit bekanntem Ergebnis: „diese zwei Produkte sind ein Match“, „diese nicht“. Das ist die Messlatte für die erste Kalibrierung.
- Schwellenwerte: Gemeinsam legen wir fest, ab welchem Ähnlichkeitsscore ein Match automatisch übernommen wird, wann eine manuelle Prüfung ausgelöst wird.
- Iteratives Nachschärfen: Nach den ersten Ergebnissen justieren wir Regeln und Toleranzen, bis die Qualität passt.
Checkliste: Das brauchen wir vor Projektstart
| Was | Details |
| Eindeutige SKU | Je Variante und Staffelmenge |
| Kategoriepfad | Je Produkt, strukturiert |
| Attribute | Maße, Material, Farbe, Qualität, Normen |
| Verpackungseinheit | Staffelmenge je SKU |
| Harte Ausschlüsse | bedruckt/unbedruckt, steril/nicht steril |
| Toleranzen | Pro Attribut und Kategorie |
| Goldset | 20-50 Referenzbeispiele richtig/falsch |
Eigenmarken-Matching ist kein Blackbox-Thema.
Mit den richtigen Daten und klaren Regeln wird daraus ein nachvollziehbarer, belastbarer Prozess – dem Ihr Team vertraut.
Sprechen Sie uns an. Wir schauen uns gemeinsam an, wo Sie heute stehen.
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