Textr —Aus einem Produktdaten-satz werden personalisierte Texte für jeden Kanal, jede Zielgruppe und jede Sprache
In Sekunden statt Wochen — in der eigenen Markenstimme, geprüft gegen die eigenen Daten.
Textproduktion skaliert nicht mit dem Sortiment
Zwei bis vier Euro pro Text, zwei bis vier Wochen Durchlauf. Bei tausend Artikeln in vier Sprachen mit drei Kanalvarianten ist das nicht mehr darstellbar. Kanäle werden mit demselben PIM-Export bedient, Personalisierung findet nicht statt, und die Markensprache verwässert mit jeder zusätzlichen Quelle.
Ein Datensatz, beliebig viele Varianten
Eingabe — 1 Datensatz
Artikelnummer, Material, Maße, Spezifikationen, Features, Preis, Kategorie.
KI-Agent — Plan → Draft → Refine → Validate
Brand-Voice-Regelwerk, RAG-Wissensbasis, lokal gehostete LLMs, eingebauter Faktencheck.
Ausgabe — n Varianten
PDP-Text, Marktplatz-Bullets, B2B-Datenblatt, Social-Caption — personalisiert nach Zielgruppe, Kanal, Tonalität und Sprache.
Beispiel: Gleiche Daten, vier Kanäle, ein Durchlauf
Vier Bausteine sichern Textqualität und Datenhoheit
01 Brand-Voice-Profil
Aus 30 bis 50 Ihrer besten Bestandstexte, oder eines Styleguide, entsteht ein Regelwerk: Tonalität, Pflicht- und Tabuwörter, Satzrhythmus.
02 Multi-Step-Agent
Kein One-Shot-Prompt. Der Agent plant, schreibt, überarbeitet und prüft sich selbst — vier Schritte je Variante.
03 Lokal gehostete Modelle
Die Textgenerierung läuft auf Wunsch vollständig im eigenen Rechenzentrum oder in der Private Cloud. Kein Abfluss von Daten an externe Modelle.
04 Faktencheck und Freigabe
Jeder Text wird gegen die vorhandene Datenbasis geprüft. Optional mit Vier-Augen-Freigabe im Prozess.
Rechenbeispiel: 5.000 Produkte, je 3 Varianten, 4 Sprachen
| 60.000 | Texte | in unter 8 Stunden generiert |
| −90 % | Textkosten | Cents statt Euros pro Text |
| 8 Sek. | pro Textvariante | statt zwei bis vier Wochen Durchlauf |
| +34 % | Conversion | im Pilot, durch Brand-Voice und Zielgruppenpersonalisierung |