Fünfzig Händler, fünfzig Formate —
ein Empfänger, erkannt.
Amazon schreibt „Emma Schmidt", eBay schreibt „E. Schmitt" mit Proxy-E-Mail, Zalando kennt „E. Schmidt". Drei Aufträge, eine Empfängerin — kein System erkennt das. Tilores löst Empfänger-Identitäten über alle Händler-Feeds in Echtzeit zu einem normierten Zustell-Profil auf: richtige Adresse, vollständige Auftragshistorie, haushaltsgenaue Zustellung.
Fünfzig Händler, fünfzig Versionen derselben Person
Jeder Händler liefert seine Daten in einem anderen Format. Ohne Auflösung zählt jede Abweichung als neue Identität — und jede neue Identität als potenziell falsch zugestelltes Paket.
Händler-Datensilos
Amazon, eBay, Zalando, der hauseigene Shop, das Retourenportal — jeder Händler liefert Kundendaten in einem anderen Format und einer anderen Schreibweise. Ohne Auflösung zählt „Emma Schmidt" und „E. Schmitt" als zwei verschiedene Personen.
Maskierte Marktplatz-E-Mails
eBay und ähnliche Plattformen leiten Kunden-E-Mails über Proxy-Adressen weiter. Als Matching-Schlüssel wertlos — und ohne Normierung zählt jede Proxy-Adresse als neue Identität. Das betrifft jeden KEP-Dienstleister mit Marktplatz-Anbindung.
Fehlzustellungen durch Adressvarianten
„Müllerstr. 12", „Müllerstraße 12" und „Muller Str 12" sind für drei Händler drei verschiedene Adressen. Ohne Normierung: drei Profile, drei Routings — und die Klärungskosten bei Fehlzustellung zahlt der Zusteller.
Haushalt unsichtbar
Mehrere Bestellungen aus demselben Haushalt erkennt kein System über Händler hinweg. Konsolidierte Zustellung, gemeinsame Abstellgenehmigungen und Betrugsmuster über mehrere Konten — alles bleibt unsichtbar.
Drei Händler, eine Empfängerin — und die Zustellung beim ersten Versuch
Drei Aufträge von Amazon, eBay und Zalando — alle für Emma Schmidt, alle in anderem Format, einer mit Proxy-E-Mail. Tilores normiert die Adressen, schließt die Proxy-E-Mail aus und liefert beim Auftragseingang ein einziges, belastbares Empfängerprofil zurück. In unter 500 ms.
in < 500 ms
Drei Aufträge von Amazon, eBay und Zalando — alle für dieselbe Empfängerin, alle in anderem Format. Die Proxy-E-Mail von eBay wird automatisch aus dem Matching ausgeschlossen. Ein widersprüchliches Geburtsdatum würde die Zusammenführung sperren — zwei verschiedene Personen an derselben Adresse bleiben immer getrennte Profile.
Nie die falsche Person — und alles belegbar
Zustelldaten-Auflösung darf nie zwei verschiedene Personen verschmelzen. Jede Zusammenführung ist eine benannte Regel über zwei geteilte Merkmale — prüfbar, nicht geraten.
Konsistenzregeln
Ein widersprüchliches Geburtsdatum sperrt eine Zusammenführung hart — selbst wenn Name und Adresse nahezu identisch sind. Zwei verschiedene Personen am gleichen Haushalt bleiben immer getrennte Profile.
Belegbare Verknüpfung
Jede Zusammenführung ist als Kante mit der ausgelösten Regel protokolliert — lückenlos nachvollziehbar, welches Merkmal zwei Händler-Datensätze verbindet. Kein Black-Box-Score.
Zwei Merkmale, nie eins
Eine Zusammenführung verlangt zwei starke Merkmale (z. B. normierte Adresse + Telefon). Eine gemeinsame Adresse allein reicht nie — Haushaltsmitglieder bleiben getrennte Profile und werden als Haushalt nur erkannt, nicht verschmolzen.
DSGVO & souverän
Datensparsame Auflösung in Ihrer Infrastruktur, vollständig protokolliert. Einzelne Datensätze auf Anfrage löschen — das Empfängerprofil setzt sich aus den verbleibenden Feeds neu zusammen. DSGVO-konform.
In Ihrer Infrastruktur. Unter Ihrer Kontrolle.
Tilores löst gezielt die Empfänger-Identitätsauflösung über Händler-Feeds. Deutsch, souverän, in Ihren bestehenden Stack integriert — ohne monatelanges Projekt.
Souverän by design
Deutsches Unternehmen (Berlin). Betrieb in Ihrem eigenen AWS-Konto/VPC oder souveräner Cloud (DE/EU). Empfängerdaten verlassen Ihren Perimeter nie und gehen nie an Tilores — kein US-Zugriff, kein CLOUD-Act-/FISA-Risiko. DSGVO.
Ergänzung, kein Großprojekt
Gezielt für die Empfänger-Auflösung über Händler-Feeds — keine Ablösung Ihres WMS oder TMS. API-first, Echtzeit beim Auftragseingang, kein 12-Monats-Integrationsprojekt.
Fügt sich in Ihren Stack
Auflösungsschicht zwischen den eingehenden Händler-Feeds und Routing, Disposition sowie Haushaltsoptimierung. Der Entity Stream übergibt normierte Empfängerprofile ohne Polling an Ihre Downstream-Systeme.
Kein Vendor-Lock-in
Offene API, Ihre Infrastruktur, Ihre Daten. Sie behalten Kontrolle und Ausstiegsfähigkeit — keine proprietäre Falle.
Risikofrei evaluieren — an Ihren eigenen Händler-Daten
Keine Folien. Eine konkrete, messbare Auflösung an einem Datensatz, der Ihren Händler-Feed-Schemata entspricht.
Schema-Mapping · 30 Minuten
Wir sichten Ihre Händler-Feed-Schemata (Amazon, eBay, interne Systeme) und konfigurieren gemeinsam die Normalisierungs- und Matching-Regeln — ohne Vorab-Integration.
Live-Demo auf Ihrem Schema · 60 Minuten
Auflösung an einem synthetischen Datensatz Ihrer Struktur, in Echtzeit — normiertes Empfängerprofil, Haushaltserkennung und die Konsistenz-Sperre. Sie sehen das Ergebnis an Ihren eigenen Feldern.
2-wöchiger Parallelbetrieb · optional
Tilores nimmt parallel dieselben Händler-Feeds auf wie Ihr bestehendes System. Sie vergleichen die aufgelösten Empfängerprofile direkt — kein Cutover, kein Risiko.
Jeden Empfänger richtig erkennen — über alle Händler
Wir zeigen die Auflösung in einer 60-minütigen Demo an einem Datensatz Ihrer Händler-Schemata — normiertes Empfängerprofil, Haushaltserkennung, Konsistenz-Sperre.
Oder erreichen Sie uns unter sales@tilotech.io
Häufige Fragen
Ersetzt Tilores unser WMS oder TMS? +
Nein. Tilores ist eine leichtgewichtige Ergänzung — gezielt für die Empfänger-Identitätsauflösung über Händler-Feeds. API-first, in Wochen produktiv, in Ihrer eigenen Infrastruktur. Es ersetzt kein WMS und kein TMS, sondern liefert das normierte Empfängerprofil, auf dem Routing und Haushaltsoptimierung aufsetzen — über den Entity Stream ohne Polling.
Wie gehen Sie mit maskierten Marktplatz-E-Mails um? +
Plattformen wie eBay leiten Kunden-E-Mails über Proxy-Adressen weiter — als Matching-Schlüssel wertlos. Tilores erkennt solche Muster und schließt sie automatisch aus der Zusammenführung aus. Die Auflösung erfolgt stattdessen über normalisierte Adresse, Telefon und Name.
Wie verhindern Sie, dass zwei verschiedene Empfänger zusammengeführt werden? +
Durch die Zwei-Merkmale-Regel und Konsistenzregeln. Eine Zusammenführung verlangt zwei übereinstimmende, starke Merkmale (z. B. normierte Adresse + Telefon). Ein ähnlicher Name allein reicht nie. Und ein widersprüchliches Geburtsdatum sperrt die Zusammenführung hart — zwei verschiedene Personen an derselben Adresse bleiben immer getrennte Profile.
Funktioniert die Auflösung in Echtzeit — bei Auftragseingang? +
Ja. Die Aufnahme ist synchron — Tilores liefert das aufgelöste Empfängerprofil im selben API-Aufruf zurück, in der Regel in unter 500 ms. Sie haben das vollständige Profil, bevor der Auftrag ins Routing geht. Vorab lässt sich auch prüfen, ob ein eingehender Auftrag zu einem bekannten Empfänger gehört, ohne die Daten zu speichern.
Wie aufwendig ist die Integration? +
Gering. Tilores passt sich über die API an Ihre Händler-Feed-Schemata an und wird für Sie betrieben — keine monatelange Migration, keine Ablösung bestehender Systeme. Tilores kann im Parallelbetrieb starten: Sie nehmen dieselben Feeds parallel auf, vergleichen die aufgelösten Empfängerprofile 2–4 Wochen direkt und entscheiden risikofrei.