In den Bereichen MarTech, CRM und SaaS kämpfen Ihre Nutzer ständig mit unvollständigen Informationen.
Für Produktmanager ist ein leeres Feld nicht nur eine fehlende Angabe, sondern ein Hindernis. Jedes Mal, wenn ein Benutzer einen neuen Tab öffnen muss, um die Einnahmen eines potenziellen Kunden zu googeln, die Preise eines Mitbewerbers zu überprüfen oder die Technologie eines Leads zu überprüfen, verlässt er Ihr Produkt.
Im Zeitalter der KI ist die Anreicherung innerhalb der App kein „Pluspunkt” mehr, sondern eine Grundvoraussetzung. Die Eintrittsbarriere ist weggefallen. Wenn die Daten im öffentlichen Web vorhanden sind, sollte Ihr Produkt in der Lage sein, sie abzurufen.
Warum macht das dann nicht schon jeder?
Die drei Hindernisse für lebendige Daten
Die meisten Produktteams lassen sich in eine von drei Kategorien einordnen. Jede davon weist eine Lücke auf, die durch moderne KI und Webzugang geschlossen werden kann.
1) Die Funktionslücke (nichts tun)
Viele Tools bieten überhaupt keine Anreicherung. Sie fungieren als leere Behälter, die auf Benutzereingaben warten.
PM-Risiko: Dies ist die risikoreichste Position. Da KI die Suche und Extraktion zu einer Standardfunktion gemacht hat, neigt sich die Ära der leeren Behälter dem Ende zu.
Wenn Sie die Daten nicht bereitstellen, wird es ein Wettbewerber tun. Die Benutzer werden zu dem Tool wechseln, das ihnen die Arbeit abnimmt.
2) Die Anbieterfalle (Kauf statischer Daten)
Teams, die eine Anreicherung anbieten, lösen dieses Problem oft durch die Integration von Drittanbietern oder festen Datensätzen.
PM-Realität: Kuratierte Datensätze, einschließlich Bright Data Datensätze, sind leistungsstark, wenn die benötigten Quellen abgedeckt sind und die Aktualität Ihren SLA erfüllt. Sie können für klar definierte Domänen einen schnellen Mehrwert liefern.
PM-Risiko: Die Wirtschaftlichkeit und die Datenabdeckung werden oft zu Einschränkungen – insbesondere bei der Ausrichtung auf Long-Tail-Entitäten, Nischenmärkte oder Attribute, die sich schnell ändern. Agente Workflows (agente = ein KI-gesteuerter Kreislauf, der plant → sucht → extrahiert → verifiziert → zurückschreibt) existieren, um diese Herausforderungen zu bewältigen: Die beste Quelle ist möglicherweise nicht immer im Voraus bekannt, und was heute gilt, kann sich morgen schon ändern. Der erfolgreiche Ansatz besteht darin, bei Bedarf kuratierte Datensätze zu verwenden und gleichzeitig Agenten einzusetzen, die neue oder aktualisierte Quellen finden, abrufen und zitieren können, wenn dies von Ihren Benutzern benötigt wird.
3) Die Build-Falle (internes Scraping)
Ambitionierte Teams versuchen, intern eine Anreicherung aufzubauen, und bitten die Technik, Scraper zu entwickeln.
PM-Realität: Die Infrastruktur von Bright Data für den Webzugriff, die Suche und die Archivierung hilft Ihnen, einen zuverlässigen Datenzugriff aufrechtzuerhalten und Störungen zu minimieren.
PM-Risiko: Der Zugriff allein löst das Problem der Anreicherung nicht. Sie benötigen weiterhin Logik, um die Informationen zu extrahieren und zu strukturieren. Scraper ohne Agentenschicht neigen dazu, zu fragilen Punktlösungen zu werden. Sie verhalten sich oft wie Black Boxes, die keine Zitate oder Konfidenzwerte speichern, was das Vertrauen untergräbt. Die Kombination aus Agentenlogik, Extraktionsaufforderungen oder Parsern und Beobachtbarkeit verwandelt den Zugriff in eine zuverlässige Produktfunktion für Ihre Benutzer.
Der Wandel: Web-verbundene Agenten als Funktion
Die Lösung besteht nicht darin, mehr statische Listen zu kaufen oder eine Vielzahl von benutzerdefinierten Scrapern zu unterhalten. Behandeln Sie stattdessen die Websuche und -extraktion als eine API-gesteuerte Infrastrukturschicht, die Ihr Produkt bei Bedarf aufrufen kann.
Durch die Integration von KI-Agenten in diese Schicht ermöglichen Sie Funktionen wie die automatische Ausfüllung, die für Benutzer nahtlos funktionieren. Der Agent verhält sich wie ein Forscher: Er liest eine Zeile, versteht die Absicht, durchsucht das Live-Web, identifiziert und ruft die relevante Seite ab, extrahiert die erforderlichen Daten und gibt den Wert zurück – komplett mit Quellenangabe und Zeitstempel.
Dies verändert bereits jetzt die Erwartungen der Benutzer:
- Marketing-Tools: Produkte füllen nun automatisch Segmentierungsdaten wie Tech-Stack-Details und aktuelle Nachrichten für jede hochgeladene Domain aus.
- CRMs: Felder sind nicht mehr statisch; CRMs werden automatisch aktualisiert, wenn potenzielle Kunden den Job wechseln oder Unternehmen Finanzierungen bekannt geben.
- Einzelhandelsanalysen: Dashboards können nun mit minimalem manuellem Aufwand die Preise und Lagerbestände von Wettbewerbern überwachen und liefern nahezu Echtzeit-Einblicke.
So funktioniert es auf hoher Ebene
Beginnen Sie mit einer Tabelle in Ihrer eigenen Datenbank oder Hosting-Umgebung, z. B. Snowflake, Amazon S3, Databricks, Postgres oder Ihrem bevorzugten Stack.
Der Agent bestimmt, wie jede Zeile identifiziert werden soll, übersetzt Ihre Produktabsicht in Suchanfragen, findet zuverlässige Quellen und kann die Ergebnisse nach Genauigkeit neu ordnen. Anschließend ruft er die ausgewählte Webseite ab, extrahiert das erforderliche Feld, fügt die Quell-URL und den Zeitstempel hinzu und schreibt den Wert zurück in Ihre Tabelle.
Wenn das Ergebnis mehrdeutig ist, stellt der Agent eine Folgefrage und wiederholt den Vorgang. Sie definieren die Aktualitäts-SLA und planen die Aktualisierungen entsprechend.
Für Produkte in der Snowflake-Datenbank: Sie können von einer externen Funktion oder einer Snowpark-Prozedur aus starten, die Ergebnisse über eine Stufe und Snowpipe übertragen und Aktualisierungen mit Tasks planen.
Das gleiche Lese-/Schreibmuster gilt für S3, Databricks oder Postgres über Ihren Orchestrator.
Implementierung: Es handelt sich lediglich um eine weitere Tabellenoperation
Als Infrastruktur-Ebene verbindet sich dieser Ansatz direkt mit Ihren bestehenden Datenplattformen.
- Quelle: Ihre Daten befinden sich in Snowflake, Amazon S3, Databricks, Postgres oder Ihrer bevorzugten Umgebung
- Aktion: Lösen Sie den Agenten mithilfe einer externen Funktion oder eines einfachen API-Aufrufs aus.
- Ergebnis: Der Agent schreibt die angereicherten Daten zusammen mit der Quell-URL und dem Zeitstempel zurück in Ihre Tabelle.
Für Produkte auf Snowflake DB: Sie können direkt über externe Funktionen oder Snowpark-Prozeduren starten, Ergebnisse über Snowpipe übertragen und Aktualisierungen mit Tasks planen. Die Architekturkomponenten sind bereits vorhanden. Sie müssen lediglich die Anreicherungslogik bereitstellen.
Produktanforderungen: Wie man Vertrauen spezifiziert
Gehen Sie beim Entwerfen des PRD über das einfache Ausfüllen von Daten hinaus. Priorisieren Sie Vertrauen und Aktualität.
- Transparenz: Zeigen Sie den extrahierten Wert immer zusammen mit seiner Quell-URL an. Es sollten keine Datenpunkte ohne überprüfbare Quelle angezeigt werden.
- Konfigurierbare Aktualität: Lassen Sie die Benutzer die Aktualisierungshäufigkeit (täglich, wöchentlich oder nach Bedarf) für jede einzelne Spalte steuern.
- Beobachtbarkeit: Verfolgen und überwachen Sie Übereinstimmungsraten, Füllraten, Latenzzeiten bei der Datenaktualität und Kosten pro angereicherter Zeile mit derselben Sorgfalt, die Sie auch bei der Verfügbarkeit und Latenz anwenden.
Warum gerade jetzt für Ihren Markt?
Dieses Muster ist für jede Tabelle in jeder Branche relevant.
Marketing: Go-to-Market-Teams machen die Anreicherung von Daten durch KI zum Standard. Neue Leads und Konten werden mit vorab ausgefüllten Feldern wie Domain, Mitarbeiterzahl, Tech-Stack und Social-Media-Präsenz angelegt. Diese sofortige Anreicherung verbessert das Routing, ermöglicht eine Personalisierung vom ersten Tag an und trägt zur Steigerung der Konversionsraten bei, da die wichtigsten Spalten bereits beim ersten Kontakt vollständig ausgefüllt sind.
Einzelhandel: Händler behandeln Preise, Verfügbarkeit und Bewertungen nun als dynamische Daten. SKUs werden aktualisiert, um aktuelle Marktpreise, Bestandsmeldungen und sogar Bildqualitätsbewertungen widerzuspiegeln. Durch einen besseren Überblick über Wettbewerber und Kanäle können Entscheidungen über Margen, Sortiment und Nachschub schneller und mit weniger Risiko getroffen werden.
Finanzen: Risikoteams bereichern Entitäten mit laufenden Aktualisierungen zu Veränderungen in der Geschäftsführung, negativen Medienberichten und anderen Risikoindikatoren in regelmäßigen Abständen. KYC-Überprüfung und Portfolioüberwachung werden früher und schneller durchgeführt, wodurch sich der Zeitaufwand für manuelle Überprüfungen reduziert und Auditoren eine klare Herkunftsangabe mit Zitaten und Zeitstempeln zu jedem Wert erhalten.
Fallstudie: Erfahren Sie, wie Raylu Venture-Datensätze mit KI-Suche und -Extraktion anreichert.
Best Practices für hohe Erfolgsraten und Unternehmensbereitschaft
Klarheit an erster Stelle
Definieren Sie jedes Signal genau. Legen Sie fest, wie jede Zeile in der Praxis identifiziert werden soll. Bevorzugen Sie eindeutige und stabile Identifikatoren wie Domains, SKUs oder Adressen.
Parallelität und Durchsatz
Führen Sie Anfragen parallel aus und wenden Sie sinnvolle Obergrenzen an. Führen Sie intelligente Batches durch, um die Latenz gering und die Kosten vorhersehbar zu halten.
Zuverlässigkeit
Verwenden Sie einen robusten Webzugriff, der JavaScript-lastige Websites und Anti-Bot-Kontrollen verarbeitet. Implementieren Sie Wiederholungsversuche mit Backoff und behalten Sie die Idempotenz bei.
Transparenz und Erklärbarkeit der Quelle
Speichern Sie Quell-URLs, Zeitstempel, Extraktoren- oder Prompt-Versionen und Konfidenzwerte. Jede Zelle sollte überprüfbar sein.
Qualität und Bewertung
Verfolgen Sie Metriken wie Übereinstimmungsrate, Füllrate, Genauigkeit (im Vergleich zu einem Gold-Set) und Aktualitätslatenz. Führen Sie Änderungen nur dann durch, wenn sich diese Metriken verbessern. Erfahren Sie mehr über Datenqualitätsmetriken.
Kostenkontrolle
Zwischenspeichern und archivieren Sie häufig verwendete Quellen. Verwenden Sie Snapshots wieder, wenn keine Echtzeitdaten erforderlich sind. Legen Sie Stoppbedingungen fest, um Endlosschleifen zu verhindern. Erwägen Sie Strategien zur Senkung der Datenerfassungskosten.
Betrieb
Weisen Sie jeder anreicherbaren Spalte Eigentümer und SLAs zu. Protokollieren Sie jeden Durchlauf. Richten Sie Warnmeldungen für Fehler und Qualitätsrückgänge ein. Planen Sie Aktualisierungen entsprechend dem Geschäftstakt. Überprüfen Sie Best Practices für die Datenerfassung und die Architektur der Datenpipeline.
