Case Study

MissPompadour: Sichere Datenbasis für KI-gestützte Kundenkommunikation

Wie wir MissPompadour dabei unterstützt haben, eine skalierbare Anonymisierungs-API als Grundlage für intelligente Customer-Chat-Lösungen aufzubauen.

DSGVO

Konform

Self-hosted

LLM

Plattformen

Website besuchen

DSGVO

Self-hosted

Steckbrief

Industrie

E-Commerce / Home & Living

Markt

B2C

Standort

Europa

Projektzeitraum

2024

Tech Stack

Python

Backend & API

LLM

Self-hosted & Finetuned

DigitalOcean

Cloud Infrastruktur

Leistungen

Anonymisierungs-API

Datenschutzkonforme Textverarbeitung

LLM Integration

Self-hosted & finetuned Sprachmodell

Text-Anonymizer

Regelbasierte Erkennung sensibler Daten

On-Premise Deployment

Betrieb auf kundeneigener Infrastruktur

Kurzüberblick

MissPompadour ist einer der führenden Online-Anbieter für Wandfarben und Farbkonzepte in Europa. Neben dem E-Commerce-Geschäft spielt persönliche Beratung eine zentrale Rolle im Kundenerlebnis.

Um diesen Anspruch zukünftig durch einen intelligenten Kundenchat zu erweitern, war es notwendig, zunächst eine sichere und DSGVO-konforme Datenbasis zu schaffen. Der Fokus lag darauf, sensible Kundendaten automatisiert zu anonymisieren, bevor sie in weiterführenden Systemen oder KI-Anwendungen verarbeitet werden.

Die Herausforderung

Die Aufgabe

Die zentrale Herausforderung bestand darin, eine Lösung zu entwickeln, die freie Texte aus der Kundenkommunikation zuverlässig anonymisiert – ohne dabei den inhaltlichen Kontext zu verlieren.

Bevor ein KI-gestützter Customer Chat eingeführt werden konnte, musste sichergestellt sein, dass keinerlei personenbezogene Daten wie Telefonnummern, E-Mail-Adressen, Bankdaten oder eindeutige Nutzernamen verarbeitet oder gespeichert werden.

Gleichzeitig sollte die Lösung flexibel erweiterbar sein, um zukünftige Anwendungsfälle und zusätzliche Regeln problemlos integrieren zu können. Ein weiterer wichtiger Aspekt war der Betrieb auf der eigenen Infrastruktur von MissPompadour, um maximale Kontrolle über Daten und Systeme zu gewährleisten.

Features

Die Funktionen

Textbasierte Anonymisierung

Automatisierte Verarbeitung beliebiger Texteingaben aus der Kundenkommunikation nach definierten Regeln.

Regelbasierte Erkennung

Modulare Identifikation von Telefonnummern, E-Mail-Adressen, Bankverbindungen und weiteren sensiblen Daten.

LLM-gestützte Kontextanalyse

Self-hosted Large Language Model für die zuverlässige Erkennung komplexer oder unstrukturierter Daten.

Erweiterbare API-Architektur

Eigenständige, skalierbare API mit flexibler Integration neuer Endpunkte und Anwendungsfälle.

Der Ansatz

Unsere Lösung

Wir entwickelten eine performante Anonymisierungs-API auf Basis von Python, die vollständig auf der Infrastruktur von MissPompadour bei DigitalOcean betrieben wird.

Kern der Lösung ist ein selbst gehostetes und feinjustiertes LLM, das speziell auf typische Texte aus der Kundenkommunikation im E-Commerce- und Beratungsumfeld trainiert wurde.

In Kombination mit klar definierten Anonymisierungsregeln entsteht so ein robustes System, das Datenschutz und Datenqualität optimal vereint.

Die Architektur wurde von Beginn an so ausgelegt, dass sie als technisches Fundament für zukünftige KI-Anwendungen dient – insbesondere für den geplanten intelligenten Customer Chat. Gleichzeitig bleibt MissPompadour vollständig unabhängig von externen KI- oder Cloud-Diensten.

Ergebnis

Das Resultat

DSGVO

Konform

Self-hosted

LLM

Plattformen

Mit der neuen Anonymisierungs-API verfügt MissPompadour über eine sichere und skalierbare Grundlage für datengetriebene Kundenkommunikation. Sensible Informationen werden zuverlässig geschützt, während Inhalte weiterhin sinnvoll verarbeitet werden können.

Die Lösung schafft nicht nur die Voraussetzung für den Einsatz eines KI-gestützten Customer Chats, sondern eröffnet auch langfristig neue Möglichkeiten für Automatisierung, Analyse und Service-Optimierung – stets unter voller Kontrolle der eigenen Daten.

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