Mit n8n lassen sich leicht sehr effiziente Workflows erstellen, auch im Bereich eCommerce. Werden hier regelmäßige, manuelle Arbeitsschritte integriert, spart man schnell bares Geld. 🌟 Ein Teil des Erfolgsgeheimnisses: In n8n stehen diverse Integrationen zur Verfügung, die sich sofort einsetzen lassen. Mit den Nodes für Shopify lassen sich u.a. Produkte und Bestellungen leicht abrufen und bearbeiten. Damit kann man erste Ideen schnell ausprobieren. ⚙️ Wenn es um produktive Workflows geht, die man jede Woche hunderte oder tausende Male laufen lassen will, führt aber kein Weg an den generischen HTTP-Nodes vorbei. Mit diesen lassen sich API-Aufrufe maßschneidern. 💡 Am Beispiel von Shopify kommt es darauf an: - Out of the box stehen zehn unterschiedliche Aktionen in Shopify zur Verfügung. Will man aber ein bestimmtes Metafield setzen oder die Reihenfolge der Produktbilder umsortieren, muss man eigenes GraphQL schreiben. - Die Shopify-API besitzt ein Rate Limiting und begrenzt damit die Anzahl der Aufrufe in einem Zeitraum. Mit einem Check kann man den Aufruf wiederholen und vermeidet einen Abbruch des Workflows. - Die Responses der GraphQL-API können einen HTTP-Code 200 liefern und trotzdem fehlgeschlagen sein. Hier gilt es, Fehlernachrichten in der Antwort richtig auszuwerten.

Touchpoints sind wichtig, besonders wenn die Qualität stimmt und der Kunde einen Mehrwert erhält. Wichtig ist auch die Effizienz: Viele und qualitativ hochwertige Touchpoints mit möglichst geringem Aufwand zu schaffen. Im Fashion Retail lässt sich ein weiterer Touchpoint schaffen, indem die Kundinnen und Kunden nach dem Kauf noch einmal per E-Mail oder Kurznachricht auf die Pflegehinweise des erworbenen Artikels hingewiesen werden. Dies lässt sich mit n8n automatisieren, wie das folgende Beispiel zeigt: - Shopify informiert den n8n-Workflow über eine neue Bestellung - Für die Artikel in der Bestellung wird in Fashion Cloud nachgeschaut, ob Pflegehinweise vorhanden sind - Sind Pflegehinweise vorhanden, wird eine Wiedervorlage zur Benachrichtigung erstellt - Täglich werden die Wiedervorlagen abgerufen, die vor jeweils 14 Tagen angelegt wurden - Für jede fällige Wiedervorlage wird eine E-Mail mit den Pflegehinweisen versendet Die Implementierung mit Shopify im Beispiel ist elegant, da hier über einen Trigger neue Bestellungen direkt an n8n gemeldet werden. Andere Shopsysteme und Warenwirtschaften lassen sich aber auch leicht integrieren, hier würde man typischerweise regelmäßig neue Bestellungen abrufen. Das Beispiel ist sicherlich noch ausbaufähig, zeigt aber schon die Richtung: Praktisch kein laufender Aufwand und dafür laufend neue Touchpoints! Im Anhang findet ihr neben zwei Screenshots: - Das n8n-Template für die gesamte Automatisierung - Eine CSV-Datei, mit der sich die benötigte Data Table in n8n initialisieren lässt

Wie sieht's bei euch in der Praxis aus, habt ihr bereits Erfahrungen mit Automatisierung gemacht? Insbesondere mit n8n. ⁉️

Schön, dass du da bist. Damit KI im Retail kein stiller Mitlese-Raum bleibt, sondern eine lebendige Community, ist Vorstellen der erste Schritt. Du musst keinen langen Text schreiben. Ein paar Sätze reichen völlig. - Wer bist du? - In welchem Bereich des Handels bist du unterwegs? - Was beschäftigt dich aktuell beim Thema KI? - Was erhoffst du dir vom Austausch hier? Gerne auch pragmatisch, unfertig oder als Stichpunkte. Warum das wichtig ist: Diese Community lebt von Interaktion auf Augenhöhe. Je sichtbarer wir füreinander sind, desto hilfreicher werden Austausch, Fragen und Antworten. Danke, dass du dich einbringst – und willkommen in KI im Retail.