Stellen Sie sich ein großes Handelsunternehmen vor, das jährlich Tausende Produkte über verschiedene Kanäle verkauft: Online-Shop, Marktplätze, stationäre Filialen und diverse Lieferantenkataloge. Über die Jahre hat sich ein voller und unübersichtlicher Produktstamm angesammelt. Einige Produkte sind mehrfach gelistet, oft unter leicht unterschiedlichen Namen oder Artikelnummern, manchmal sogar mit variierenden technischen Angaben oder Verpackungsgrößen. Diese Datenvielfalt mag auf den ersten Blick normal erscheinen, doch sie verursacht immense Probleme: Kunden finden das Gesuchte nicht oder bestellen versehentlich zweimal dasselbe Produkt, die Retourenquote steigt, und das Unternehmen bestellt unnötig große Lagerbestände oder zahlt unterschiedliche Preise für vermeintlich verschiedene Artikel, die eigentlich identisch sind. Diese Problematik ist keine Einbildung – Studien zeigen, dass bis zu 30 Prozent der Produktdaten Dubletten oder inkonsistente Einträge enthalten, die Kosten und Effizienz dramatisch beeinflussen. Warum ist das so relevant? Weil in einer Zeit, in der Daten der Rohstoff der Wirtschaft sind, die Qualität und Konsistenz dieser Daten entscheidend für Unternehmenserfolg und Wettbewerbsfähigkeit sind. Und genau hier kommt die Erweiterung von TL Match ins Spiel, einer ursprünglich auf Adressen fokussierten Matching-Lösung, die nun zur umfassenden Matching-Plattform für Produkt- und Materialstammdaten ausgebaut wird. TL Match wird damit zu einem unverzichtbaren Baustein, um das Chaos an Produktinformationen systematisch zu ordnen und dauerhaft eine zuverlässige Single Source of Truth zu schaffen.
Beginnen wir mit der Ausgangssituation: Klassische Systeme wie ERP, PIM oder MDM verwalten zwar Produktdaten – sie speichern sie, pflegen sie und machen sie verfügbar. Doch sie sind meist nicht in der Lage, komplexe, oft fehlerhafte oder unterschiedlich formatierte Datenquellen fehlertolerant zusammenzuführen. Sie setzen auf exakte Übereinstimmungen oder starre Regeln. Wenn aber ein Produkt in einem Lieferantenkatalog als „USB-C Kabel 1m schwarz“ geführt wird, im eigenen PIM-System nur als „USB Kabel schwarz 100cm“, und im ERP vielleicht unter einer herstellerspezifischen Artikelnummer, dann sieht es für klassische Systeme aus wie drei unterschiedliche Produkte. Die Folge: Multiplikation von Datensätzen, ineffiziente Nachbestellungen, verwirrte Kunden – und nicht zuletzt Kosten, die in Millionenhöhe gehen können. Manuelle Datenbereinigung ist zeitaufwendig, fehleranfällig und meist nicht nachhaltig. Genau für diese Herausforderung erweitert TL Match seine bewährte Technologie, die fehlertolerantes Matching mit einer erklärbaren, scorebasierten Logik bietet, auf Produkt- und Materialdaten.
Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen will seinen Produktkatalog von 100.000 Artikeln bereinigen. TL Match zieht die Daten aus dem ERP, dem PIM-System und verschiedenen Lieferantenfeeds. Dann beginnt die eigentliche Magie: Nicht nur einfache Nummern und Codes werden verglichen, sondern auch Produktnamen werden normalisiert – zum Beispiel „1m“, „100 cm“ oder „1000 mm“ werden auf eine einheitliche Maßeinheit gebracht. Attribute wie Farbe, Material oder Packungsgröße werden berücksichtigt, ebenso Toleranzen bei Maßen oder Gewicht. TL Match bewertet jedes Produktpaar anhand vieler Merkmale mit Scoring-Mechanismen, die nicht nur „gleich“ oder „ungleich“ sagen, sondern differenziert zwischen „identisch“, „wahrscheinlich identisch“, „Variante desselben Produkts“ oder „ähnlich“. Dadurch erkennen Sie nicht nur Dubletten, sondern können auch Varianten oder potenzielle Wiederverwendungskandidaten identifizieren. Für unsere Beispiel-Firma führt dieser Prozess dazu, dass etwa 40 Prozent der Produkte als Dubletten erkannt und konsolidiert werden können. Die Produktsuche im Onlineshop wird dadurch drastisch verbessert, Kunden finden schneller das gewünschte Produkt, was die Conversion-Rate um bis zu 20 Prozent steigert und die Retourenquote um 5 bis 15 Prozent senkt.
Ein weiteres anschauliches Beispiel finden wir in der Industrie. Hier wächst der Materialstamm unkontrolliert, weil Konstrukteure oft neue Teile anlegen, anstatt vorhandene wiederzuverwenden. Dies führt zu hohen Lagerkosten, weil ähnliche Teile redundanterweise mehrfach bevorratet werden, sowie zu höheren Einkaufskosten, weil kleine Lieferantenmengen keine guten Konditionen zulassen. TL Match analysiert hier Zeichnungsnummern, Normen, Maße, Werkstoffe, Materialgruppen und Variantenattribute. Die Lösung erstellt nicht nur Dubletten-Cluster, sondern auch „Ähnlichkeitsgruppen“, die als Wiederverwendungskandidaten dienen. So erkennt der Produktionsleiter, dass Schrauben unterschiedlicher Längen, die bisher als getrennte Artikel geführt wurden, in bestimmten Anwendungen austauschbar sind oder dass ein Bauteil bereits vorhanden ist, das man für ein neues Produkt verwenden kann. Das spart nicht nur Geld, sondern beschleunigt auch die Entwicklungsprozesse erheblich. Ein direkter wirtschaftlicher Effekt ist die Reduktion des Materialstammwachstums um bis zu 40 Prozent und eine signifikante Senkung der Einkaufskosten um 5 bis 10 Prozent.
Ein wesentlicher Vorteil von TL Match ist dabei seine Integration in bestehende Systemlandschaften. TL Match ersetzt nicht ERP, PIM oder MDM, sondern ergänzt diese Systeme um eine fehlertolerante „Matching-Schicht“. Es nutzt APIs oder Batch-Prozesse, um Daten zu importieren, zu analysieren und bereinigte oder konsolidierte Datensätze zurückzuspielen. So bleiben die bewährten Datenpflege- und Governance-Prozesse in MDM- oder PIM-Systemen unangetastet, während TL Match die oft zeitintensive und komplexe Frage beantwortet: Welche Datensätze gehören fachlich zusammen, welche nur ähnlich sind? Diese klare Rollenverteilung macht die Einführung von TL Match pragmatisch, risikoarm und schnell erfolgreich. Schon ein initialer Dubletten-Check mit einem definierten Datenexport und passendem Matching-Profil liefert greifbare Erkenntnisse und Einsparpotenziale. Schritt für Schritt wächst so eine belastbare Datenqualität, die den gesamten Produktlebenszyklus positiv beeinflusst.
Die Erweiterung von TL Match zur Produkt- und Materialstamm-Matchingplattform ist nicht nur eine technische Evolution, sondern strategisch ein entscheidender Hebel zur nachhaltigen Datenqualität und Wirtschaftlichkeit. Unternehmen bekommen Kontrolle über ihre Produktvielfalt, steigern ihre Effizienz und verbessern die Kundenzufriedenheit. Data Governance wird greifbar, denn die kritische Frage „Welche Daten beschreiben dasselbe Produkt?“ wird faktenbasiert und nachvollziehbar beantwortet – auch bei unterschiedlichen Datenformaten, Schreibweisen oder lückenhaften Attributen. TL Match schafft damit tatsächlich eine Single Source of Truth für Produkt- und Materialdaten, die fundiert, transparent und skalierbar ist. Die kurze Time-to-Value und die Flexibilität der Plattform machen sie gerade für angeschlagene oder historisch gewachsene Datenlandschaften zum idealen Einstiegspunkt. Datenqualität wird so nicht nur zum IT-Thema, sondern zum messbaren Business-Faktor mit direktem Einfluss auf Kosten, Umsatz und Wettbewerbsfähigkeit. TL Match – Product Edition verwandelt das Produktdatenchaos in ein strategisches Asset und damit in Wettbewerbsvorteil.