Pressemitteilung   

Automatisierte Content-Erstellung: Retresco und Xanevo schließen Partnerschaft für schnellere Time-to-Market

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Berlin/Konstanz, 21. Juni 2022 – Der führende Anbieter für KI-basierte Content Experiences Retresco und der Full-Service-Anbieter Xanevo schließen eine Partnerschaft im Bereich automatische Textgenerierung für optimierte Produktbeschreibungen, SEO-Texte und Berichte. Kundinnen und Kunden erhalten dadurch Zugang zu Textmodellen in höchster Qualität und mit praktisch unendlich vielen Variationen, um neue Angebote einfach und effektiv zu skalieren.

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Das gemeinsame Angebot richtet sich an Unternehmen im Digital Commerce, wo es darum geht, eine Fülle einzigartiger Texte für eine schnelle Time-to-Market bereitzustellen – auch bei umfangreichen Textmengen, Produktbeschreibungen und Kategorien im Online-Shop, in mehreren Sprachen und auf verschiedenen Marketplaces. Neben der hohen Textqualität profitieren gemeinsame Kundinnen und Kunden bei ihren Content-Roll-outs von deutlich geringeren Kosten und mehr Effizienz. Auch die Integration mit bereits bestehenden Product Information Management Systemen, Shop- und CMS-Anwendungen ist problemlos möglich, um personalisierte Inhalte im Cross-Channel auszuspielen. Insgesamt profitieren gemeinsame Kundinnen und Kunden davon, mehr Zeit für das Wesentliche zu haben.

Jan Kaiser, Geschäftsführer von Xanevo kommentiert: „Mit Retresco vereinen wir unsere Kompetenzen mit einem der marktführenden Unternehmen im Bereich Content-Automation. Die Möglichkeiten bei den Textmodellen lassen keine Wünsche offen. Dies gilt sowohl für die Textqualität und Varianz als auch für die Skalierung von Produkt- und Kategoriebeschreibungen sowie SEO-Texten für dynamisch wachsende E-Commerce-Angebote. Wir sind durch die Partnerschaft in der Lage, bei der Betextung von Online-Shops und Marketplaces eine Rundum-Lösung anzubieten, sofern bei den Unternehmen für eine schnelle Time-to-Market keine Zeit oder keine Ressourcen zur Verfügung stehen. Retresco und Xanevo ergänzen sich hierbei geradezu ideal.“

Johannes Sommer, CEO von Retresco ergänzt: „Content-Teams im Digital Commerce stoßen bei der Generierung hochwertiger Produkt-, Kategoriebeschreibungen und SEO-Texte angesichts der Fülle an Daten, Anforderungen an Textstruktur und Absatzkanäle immer wieder an ihre Grenzen. Hier kommen Retresco und Xanevo ins Spiel. Wir von Retresco bieten mit unserer Softwarelösung höchste Textqualität bei schlanken und kosteneffizienten Content-Erstellungsprozessen. Xanevo übernimmt die Erstellung und Implementierung der Textmodelle. Aufgrund unserer gebündelten Kompetenz profitieren gemeinsame Kundinnen und Kunden von einer unschlagbaren Time-to-Market.“

Textmodelle sind für die Automatisierung von Produktbeschreibungen und SEO-Texte im Digital Commerce unerlässlich – und verkürzen die Time-to-Market für neue Angebote im Online-Shop und auf Marketplaces signifikant. Gemeinsame Kundinnen und Kunden erhalten Zugang zu den Textmodellen von Retresco, die ein schnelles Onboarding ermöglichen. Die Erstellung und das Handling der Textmodelle wird hierbei von Xanevo gemanagt. Kundinnen und Kunden profitieren davon, dass Textgenerierungsprozesse neu definiert und verschlankt werden – ihre Content-Abteilungen dadurch entlastet werden.

Über Xanevo

Xanevo ist ein Full-Service-Anbieter für die Automatisierung von Content, sofern es um das Schreiben von hochwertigen Texten, Produktbeschreibungen und Berichten geht. Die Agentur unterstützt E-Commerce-Unternehmen dabei, besser, schneller und intelligenter zu wachsen – durch eine skalierbare Textproduktion.
Zu xanevo.com

Über Retresco

Retresco befähigt Unternehmen zur automatisierten Erstellung von hochwertigen Texten auf der Basis von Daten. Als Pionier im Bereich der KI-basierten Sprachtechnologien entwickelt das Berliner Tech-Unternehmen seit 2008 branchenübergreifende Lösungen zur effizienten und zukunftsfähigen Gestaltung von Geschäftsprozessen.

Pressekontakt

Retresco GmbH
Jana Erhardt
Grünberger Straße 44a
10245 Berlin
+49 (0)30 60 98 39 600
marketing@retresco.de

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