{"id":63042,"date":"2020-07-14T00:00:00","date_gmt":"2020-07-14T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/verwalten-sie-ihr-einzelhandelsgeschaeft-mit-einer-robusten-loesung-fuer-die-produktdatenqualitaet\/"},"modified":"2022-04-15T20:27:21","modified_gmt":"2022-04-15T20:27:21","slug":"verwalten-sie-ihr-einzelhandelsgeschaeft-mit-einer-robusten-loesung-fuer-die-produktdatenqualitaet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/verwalten-sie-ihr-einzelhandelsgeschaeft-mit-einer-robusten-loesung-fuer-die-produktdatenqualitaet\/","title":{"rendered":"Verwalten Sie Ihr Einzelhandelsgesch\u00e4ft mit einer robusten L\u00f6sung f\u00fcr die Produktdatenqualit\u00e4t"},"content":{"rendered":"<p><span data-contrast=\"auto\">Einzelh\u00e4ndler A macht mit dem gleichen Produkt zum gleichen Preis durchweg h\u00f6here Ums\u00e4tze als Einzelh\u00e4ndler B. Beide Einzelh\u00e4ndler haben 4,5+ Sterne und positive Bewertungen, aber Einzelh\u00e4ndler B hat eine h\u00f6here Absprungrate auf der Website und kann anscheinend seine Besucher nicht in Kunden umwandeln. Bei n\u00e4herer Betrachtung zeigt sich, dass die E-Commerce-Website von Einzelh\u00e4ndler A aufw\u00e4ndiger ist. Sie enth\u00e4lt ausf\u00fchrliche Informationen zu jedem Produkt. Die Website von Einzelh\u00e4ndler A verf\u00fcgt beispielsweise \u00fcber klar definierte Hierarchien und Kategorien, die es den Nutzern erm\u00f6glichen, einfach nach ihren Produkten zu suchen. Au\u00dferdem verf\u00fcgt sie \u00fcber vollst\u00e4ndige Produktinformationen mit starken Schl\u00fcsselw\u00f6rtern und einer tieferen und pr\u00e4ziseren Kategorisierung. Die Website von Einzelh\u00e4ndler B enth\u00e4lt schlecht definierte Kategorien mit Tippfehlern, unvollst\u00e4ndigen Informationen und Kategorien mit fehlenden Produkten. Insgesamt hat Einzelh\u00e4ndler A seine Produktdaten im Griff, auch wenn seine Website nicht so schick ist wie die von Einzelh\u00e4ndler B. <\/span><\/p>\n<p><i><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">Laut Forrester Research k\u00f6nnen Einzelhandels-Websites mit einer falsch organisierten Struktur ihre <\/span><br \/>\n<\/i><a href=\"https:\/\/www.kmworld.com\/Articles\/Editorial\/What-Is\/Taxonomy-101-The-Basics-and-Getting-Started-with-Taxonomies-98787.aspx\" rel=\"nofollow\"><br \/>\n<i><br \/>\n<span data-contrast=\"none\">bis zu 50% weniger Umsatz<\/span><br \/>\n<\/i><br \/>\n<\/a><i><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\"> im Vergleich zu gut strukturierten Websites.<\/span><br \/>\n<\/i><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Einzelh\u00e4ndler B k\u00e4mpft mit der Qualit\u00e4t der Produktdaten und dem Fehlen einer klar definierten <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkttaxonomie-101-kategorisierung-ihrer-shop-hierarchie-zur-umsatzsteigerung\/\">Produkttaxonomie<\/a>. Wir empfehlen, sich hier \u00fcber Produkttaxonomien zu informieren. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">In diesem Beitrag erl\u00e4utern wir Ihnen das Grundger\u00fcst der Produktdatenqualit\u00e4t. Es werden wichtige Punkte behandelt wie: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"1\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Herausforderungen bei Produktdaten <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"2\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Definieren, was hochwertige Produktdaten ausmacht <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"3\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Technologie f\u00fcr maschinelles Lernen als L\u00f6sung <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"4\" data-aria-level=\"1\"><span data-contrast=\"auto\">Wie der Produktabgleich von Data Ladder hilfreich sein kann <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Fangen wir an. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">Herausforderungen mit Produktdaten, auf die Sie gesto\u00dfen sind <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Produktdaten sind von Natur aus unstrukturierte Textdaten und k\u00f6nnen daher nicht ohne weiteres in Zeilen und Spalten klassifiziert oder kategorisiert werden, es sei denn, die einzelnen Attribute werden extrahiert und manuell in ein Arbeitsblatt eingegeben. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Hier ein Beispiel daf\u00fcr, wie eine Produktbeschreibung in Attribute unterteilt und in Tabellen gespeichert wird, die sp\u00e4ter zur Bestimmung der Kategorie und Klassifizierung des Produkts auf einer Website verwendet werden. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die mehrfache Klassifizierung der Attribute stellt sicher, dass Ihr Produkt f\u00fcr den Verbraucher bei der Eingabe eines Suchbegriffs auffindbar und sichtbar ist. <\/span><\/p>\n<p><img class=\"aligncenter wp-image-53624 size-full\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/product-data-quality.png\" alt=\"product is searchable and visible\" width=\"980\" height=\"682\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/product-data-quality.png 980w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/product-data-quality-300x209.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/product-data-quality-768x534.png 768w\" sizes=\"(max-width: 980px) 100vw, 980px\" \/><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Dies war ein ideales Beispiel, d. h. es gibt keine strukturellen M\u00e4ngel, keine Rechtschreibfehler, keine Standardisierungsprobleme, keine fehlenden Informationen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Unter weniger idealen Umst\u00e4nden k\u00f6nnen diese Daten in einem Produktbestand mehrfach vorhanden sein. Schlimmer noch: Wenn Dateneingabebeamte die Daten manuell eingeben, kann es passieren, dass Sie falsche oder unvollst\u00e4ndige UPNs erhalten. Auch wenn die UPN korrekt ist, k\u00f6nnen die Produktdaten selbst fehlerhaft sein. Zum Beispiel, <\/span><b><span data-contrast=\"auto\">Samsung kann als SMSG geschrieben werden <\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">in Kurzform oder das Farbfeld kann leer bleiben. Schlechte Produktdaten haben nicht nur Auswirkungen auf die Kunden, sondern auch auf Backend-Prozesse, die das Produktmanagement und die Bestandsauflistung betreffen, insbesondere wenn Sie Produktlisten mit Anbietern oder Lieferanten abgleichen m\u00f6chten. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">&#8230;Aber was genau sind gute oder qualitativ hochwertige Produktdaten? <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Wie bestimmen Sie, was gute, akzeptable oder hochwertige Produktdaten sind? Es gibt einen gemeinsamen, weit verbreiteten Ma\u00dfstab f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t, der jedoch eher f\u00fcr andere Datenformen wie Kunden- oder Transaktionsdaten geeignet ist. F\u00fcr Produktdaten m\u00fcssen Sie ein System verwenden, das die Komplexit\u00e4t der Daten ber\u00fccksichtigt. Idealerweise sollten die Produktdaten von hoher Qualit\u00e4t sein: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"5\" data-aria-level=\"1\"><strong>Strukturiert:<\/strong><span data-contrast=\"auto\">Das wichtigste Kriterium ist die Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten. Dies ist notwendig, damit die Produkte in eine Hierarchie eingeordnet werden k\u00f6nnen.<\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"6\" data-aria-level=\"1\"><strong>Einzigartig:<\/strong><span data-contrast=\"auto\"> Koks, Coca Cola oder Cola? Welches ist es? Es gibt mehrere Varianten eines Produktnamens, was bei der Produktgruppierung eine gro\u00dfe Herausforderung darstellt. Es wird eine Herausforderung sein, Daten abzugleichen, wenn es so viele Varianten eines Produkts gibt. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"7\" data-aria-level=\"1\"><strong>Normalisiert:<\/strong><span data-contrast=\"auto\">SAMSUNG oder <\/span><span data-contrast=\"auto\">samsung<\/span><span data-contrast=\"auto\">? GALAXY oder GLXY? 10 Plus oder 10+? Nicht normalisierte Daten verschlechtern die Datenqualit\u00e4t und machen sie weniger brauchbar. A <\/span><span data-contrast=\"auto\">Schl\u00fcsselkriterien<\/span><span data-contrast=\"auto\"> f\u00fcr Produktdaten <\/span><span data-contrast=\"auto\">ist<\/span><span data-contrast=\"auto\"> seine Koh\u00e4renz in Bezug auf Format und Standardisierung. Wenn die H\u00e4lfte Ihrer Produktliste &#8222;10+&#8220; und die andere H\u00e4lfte &#8222;10 Plus&#8220; hat, werden Sie es schwer haben, diese Daten zu sortieren. Der Fehler wird auf Ihre Website \u00fcbertragen und beeintr\u00e4chtigt die Suchergebnisse. Wenn ein Nutzer 10 Plus eingibt und Sie 10+ haben, wird Ihr Produkt einfach nicht in den Suchergebnissen erscheinen. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"8\" data-aria-level=\"1\"><strong>Komplett mit definierten Attributen:<\/strong><span data-contrast=\"auto\"> Produktdaten mit unvollst\u00e4ndigen Attributinformationen sind nicht verwendbar. Es ist notwendig, gut definierte Attribute zu haben, die sp\u00e4ter verwendet werden k\u00f6nnen, um Kategorien und Hierarchien f\u00fcr das Produkt zu erstellen, ohne die Ihr Benutzer nie in der Lage sein wird, das gew\u00fcnschte Produkt zu finden. <\/span><\/li>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"2\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"9\" data-aria-level=\"1\"><strong>Frei von Duplikaten:<\/strong><span data-contrast=\"auto\"> Ein Duplikat ist ein Produkt, das mehr als einmal an der gleichen Stelle erscheint. Es handelt sich dabei um getrennte Produkte, die jedoch die gleichen Informationen enthalten. Duplikate entstehen in der Regel, wenn ein bereits vorhandenes Produkt erneut erstellt wird. Dies kann aus verschiedenen Gr\u00fcnden geschehen &#8211; bei der Dateneingabe oder bei der Verbindung mit mehreren H\u00e4ndlerkonten. So kann beispielsweise ein Produkt, das von zwei verschiedenen Anbietern oder Lieferanten stammt, zweimal in der Bestandsliste aufgef\u00fchrt sein, wenn es dieselben Spezifikationen aufweist. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die Verwaltung Ihres E-Commerce-Katalogs kann zu einer Herausforderung werden, wenn Ihre Produktdaten nicht auf dem neuesten Stand sind. Dies ist besonders wichtig, wenn Ihre Produktdaten von Lieferanten bereitgestellt werden, die oft Inhalte in einem falschen Format oder mit Rechtschreibfehlern \u00fcbermitteln. Sie m\u00fcssen Data Governance oder eine L\u00f6sung f\u00fcr die Produktdatenqualit\u00e4t implementieren, um diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, deren Bereinigung Ihr Team Wochen, wenn nicht Monate besch\u00e4ftigen kann. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">Wie l\u00f6sen Sie diese Herausforderungen und sorgen f\u00fcr saubere Produktdaten? <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Die meisten Unternehmen l\u00f6sen dieses Problem durch den Einsatz mehrerer Systeme. Sie verf\u00fcgen \u00fcber ein Produktmanagementsystem oder ein <a href=\"https:\/\/www.skubana.com\/blog\/implement-inventory-strategy-with-inventory-management-software\">Bestandsverwaltungssystem<\/a> und ein Team von IT-Experten, die Abfragen schreiben und eindeutige Kennzeichnungen wie UPC-, MPN- und GTIN-Nummern zur Klassifizierung der Daten verwenden. Das PMS-System wird dann f\u00fcr die Produktidentifizierung und die Verfolgung von Bestellungen, Verk\u00e4ufen und Lieferungen verwendet. Aber keine dieser L\u00f6sungen kann bei sauberen Daten helfen. Au\u00dferdem k\u00f6nnen sie nicht zum Abgleich von Daten oder zur Erstellung von Taxonomien verwendet werden. Kleine und mittlere Unternehmen verlassen sich bei der Erstellung von Taxonomien immer noch auf Tabellenkalkulationen, was ein ineffizienter und ineffektiver Ansatz ist. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Hier kommt der Bedarf an einer automatisierten, maschinenlernf\u00e4higen L\u00f6sung ins Spiel. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">Herausforderungen mit einer Datenqualit\u00e4tsl\u00f6sung mit maschinellem Lernen bew\u00e4ltigen <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Es gibt kein globales Klassifizierungssystem f\u00fcr Produktdaten, was es f\u00fcr E-Commerce-Shops umso schwieriger macht, ihre Produktdaten zu bereinigen, zu analysieren, abzugleichen und zu klassifizieren. Hier kommen ML-gest\u00fctzte L\u00f6sungen wie ProductMatch von Data Ladder ins Spiel. Die meisten dieser L\u00f6sungen verwenden W\u00f6rterb\u00fccher und lineare Modelle, die auf historischem Wissen und vordefinierten Modellen basieren. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\"><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/productmatch-automatisierte-erkennung-und-abgleich-von-unstrukturierten-produktdaten\/\">ProductMatch<\/a> bietet zus\u00e4tzliche Funktionen wie die Verwendung von Fuzzy-Matching-Algorithmen zum Abgleich komplexer Datens\u00e4tze und erm\u00f6glicht dem Benutzer gleichzeitig das Bereinigen, Parsen und Standardisieren von Daten. Aber das ist noch nicht alles, was es gibt. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">ProductMatch bietet in erster Linie die M\u00f6glichkeit, Attribute aus unstrukturierten Daten zu extrahieren und den Benutzer durch einen Prozess zu f\u00fchren, der Folgendes beinhaltet: <\/span><\/p>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"5\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Bereinigung der Daten: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\"><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Bereinigung der Daten<\/a> von Inkonsistenzen, Tippfehlern und Duplikaten<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"6\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Interpretation der Daten: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\">Umwandlung dieser Daten oder deren Interpretation in Informationen auf Attributsebene zur Klassifizierung und Kategorisierung <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"7\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Spiel: <\/span><\/b><span data-contrast=\"auto\">Verwendung propriet\u00e4rer und bew\u00e4hrter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/fuzzy-matching-101-bereinigung-und-verknuepfung-ungeordneter-daten\/\">Fuzzy-Matching-Algorithmen<\/a> zum Abgleich von Datenlisten f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datendeduplizierungssoftware-verwenden-sie-integrierte-und-benutzerdefinierte-regeln-fuer-die-crm-deduplizierung\/\">Deduplizierung<\/a> und Gruppierung von Variationen. Sie k\u00f6nnen Daten innerhalb Ihrer Listen oder mit integrierten Listen von Anbietern und Lieferanten abgleichen, um sicherzustellen, dass wirklich eine einzige Quelle der Wahrheit existiert, um das Unternehmen effektiv zu bedienen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li data-leveltext=\"\uf0b7\" data-font=\"Symbol\" data-listid=\"1\" aria-setsize=\"-1\" data-aria-posinset=\"8\" data-aria-level=\"1\"><b><span data-contrast=\"auto\">Standardisieren: <\/span><br \/>\n<\/b><span data-contrast=\"auto\">Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten einem einheitlichen Format folgen, indem Sie eine systematische Anordnung der Beschreibungen nach Substantiven, Modifikatoren, Herstellernamen, Teilenummern, UOM, Attributen usw. vornehmen. <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Mit einer Datenabgleichsgenauigkeit von 80 % und einem automatisierten Prozess, der sowohl f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender als auch f\u00fcr IT-Experten geeignet ist, k\u00f6nnen Sie mit dieser L\u00f6sung Monate und Wochen manuellen Aufwands bei der<a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/der-vollstaendige-leitfaden-fuer-datenbereinigungstools-loesungen-und-bewaehrte-praktiken-fuer-die-unternehmensebene\/\"> Datenbereinigung<\/a> und dem <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">Datenabgleich<\/a> sparen. Oh, und es verbessert auch Ihre betriebliche Effizienz. Gewinnen, gewinnen! <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">Was bedeutet das f\u00fcr Ihr Einzelhandelsgesch\u00e4ft? <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Sie sind Teil eines dynamischen und wettbewerbsorientierten Marktes. Jeder Tag, an dem Sie einen Kunden aufgrund schlechter Produktdaten verlieren, ist ein R\u00fcckschritt. Um wirklich voranzukommen und Teil des Wettbewerbs zu sein, m\u00fcssen Sie in L\u00f6sungen investieren, die leistungsstarke Technologien wie KI und ML nutzen k\u00f6nnen, um die mittelm\u00e4\u00dfige Arbeit f\u00fcr Sie zu erledigen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Mit einem Produktqualit\u00e4tstool wie ProductMatch k\u00f6nnen Sie einen gro\u00dfen Teil Ihrer Arbeit automatisieren und redundante Prozesse zwischen den Abteilungen eliminieren.<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Am wichtigsten ist, dass Sie eine Aufgabe, f\u00fcr die Sie <\/span><b><br \/>\n<span data-contrast=\"auto\">1 Monat dauert, in buchst\u00e4blich nur 1 Stunde erledigen. <\/span><br \/>\n<\/b> <span data-contrast=\"auto\">Die Verwaltung Ihrer Produktdaten, die Erstellung von Produkttaxonomien und die Sicherstellung der Qualit\u00e4t Ihrer Daten ist ein wichtiger, wenn nicht gar \u00fcberfl\u00fcssiger Prozess, den Sie automatisieren k\u00f6nnen, anstatt Millionen von Dollar in die Einstellung von Ressourcen f\u00fcr den Aufbau komplexer Systeme zu investieren, die erst nach jahrelangen Versuchen und Fehlern funktionieren &#8211; ohne jegliche Erfolgsgarantie. <\/span><\/p>\n<h2><b><span data-contrast=\"auto\">Erfahren Sie, wie Data Ladder Sie beim Bereinigen und Klassifizieren von Produktdaten unterst\u00fctzen kann <\/span><\/b><\/h2>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Produktdaten sind ein anderes Spiel als jede andere Datenform, die es gibt. Sie brauchen eine L\u00f6sung, mit der Sie Ihre unstrukturierten Rohdaten einfach einlesen, analysieren, bereinigen und in eine Taxonomie einf\u00fcgen k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Sprechen Sie mit uns und erfahren Sie, wie wir Ihnen helfen k\u00f6nnen, mit unserer L\u00f6sung Ihre Ziele zu erreichen. <\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produktabgleichs-software-landing-page\/\"><span data-contrast=\"none\">Buchen Sie noch heute eine Demo! <\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Einzelh\u00e4ndler A macht mit dem gleichen Produkt zum gleichen Preis durchweg h\u00f6here Ums\u00e4tze als Einzelh\u00e4ndler B. Beide Einzelh\u00e4ndler haben 4,5+ Sterne und positive Bewertungen, aber Einzelh\u00e4ndler B hat eine h\u00f6here Absprungrate auf der Website und kann anscheinend seine Besucher nicht in Kunden umwandeln. 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