Produktdaten
Sie gehören zu den wichtigsten Faktoren für Verkaufserfolg im Netz: Produktdaten. Ob Nutzer Produkte in ihren Warenkorb legen oder weiterziehen, ob Google auf Angebote des Webshops aufmerksam macht oder ob personalisierte Kampagnen Umsatz ankurbeln – darüber entscheiden maßgeblich Produktdaten.
Wir erklären, vor welchen typischen Herausforderungen Unternehmen beim Produktdatenmanagement (PIM) stehen, geben Tipps für die Optimierung des Vorgehens und Empfehlungen für die Wahl der passenden Software-Unterstützung.
Definition: Was sind Produktdaten?
Als Produktdaten werden sämtliche Informationen bezeichnet, die ein Produkt beschreiben. Beispiele für Produktdaten sind Informationen wie Produktname, Marke und Preis, aber auch Bilder und Videos zu Funktion und Aussehen eines Produkts. Die Daten werden in unterschiedlichen Systemen gespeichert, zum Beispiel in ERP- und CRM-Systemen oder Webshop-Software.
Produktdaten bilden die Basis für Produktinformationen. Diese bringen die reinen Produktdaten in einen für den Verwendungszweck passenden Kontext.
Beispiele für Produktdaten
Im Unternehmen werden Produktdaten in unterschiedlichen Abteilungen generiert, verarbeitet und gespeichert. Teilweise werden Informationen von Herstellern übernommen, teilweise müssen Daten Zulieferern bereitgestellt werden. Auch Kunden generieren relevante Produktdaten.
- Marketing: Video, Bilder, Langtext & Keywords
- Logistik: Maße & Gewicht
- Kunde: Bewertung & Kommentare
- Sales: Verfügbarkeit & Lieferzeit
- Hersteller: Produkt-ID
Funktion von Produktdaten - warum sind sie wichtig?
Für 85% der Kunden von Online-Shops sind laut einer Studie der IFH Köln ausführliche Produktbeschreibungen das wichtigste Entscheidungskriterium für die Wahl eines Anbieters. Trotzdem werden Produktdaten und Produktdatenpflege in vielen Unternehmen immer noch in ihrer Bedeutung unterschätzt.
In den Zeiten vor der digitalen Transformation spielten sie tatsächlich eine untergeordnete Rolle, doch heute bezahlten Unternehmen Nachlässigkeiten im Produktdatenmanagement teuer. Denn die zuverlässigen, konsistenten und aktuellen Produktdaten sind Voraussetzungen für datenbasierte Optimierungen – bis zu Umsatzsteigerungen.
Automatisierung
Beispielsweise lassen sich immense Kosten sparen, wenn bei großen Sortimenten Produktbeschreibungen oder Klassifizierungen automatisiert erstellt werden. Das ist allerdings nur möglich, wenn die Qualität der Produktdaten sichergestellt ist.
Platzierung in Suchmaschinen
Auch Google wertet Produktdaten im Produktdatenfeed aus und entscheidet auf dieser Basis, welche Anbieter mit ihrem Angebot prominent als Shopping-Empfehlung gelistet werden. Wer nur den korrekten Produktnamen und die richtige Marke hinterlegt hat, verschenkt Sichtbarkeit und potenzielle Verkäufe. Denn Google wählt Vorschläge anhand weit mehr Kriterien.
Optimierung der Geschäftsstrategie
Das verlässliche Produktdatenmanagement ist darüber hinaus für die gesamte strategische Ausrichtung eines Unternehmens von Bedeutung. Denn immer häufiger treffen Führungskräfte datenbasiert Entscheidungen darüber, welche neuen Produkte ins Sortiment aufgenommen werden oder welche Veränderungen des Geschäftsmodells aussichtsreich sind. Welche Produkte waren Ladenhüter? Welche Gemeinsamkeiten haben die Käufe von Key Accounts? Um aussagekräftige Auswertungen durchzuführen, benötigen Analytics-Anwendungen aussagekräftige Produktdaten.
Personalisierung von Produkten und Marketing
Kunden erwarten ihrerseits in immer mehr Branchen personalisierte Angebote. Damit der Liebhaber von Sneakers keine Angebote zu High Heels erhält, müssen Unternehmen die Produktdatenpflege optimieren. Sie müssen Informationen zu vergangenen Käufen und Retouren möglichst umfassend erheben und dafür sorgen, dass Produktdaten mit Kundendaten verknüpft werden. Damit schaffen sie die Basis für personalisierte Angebote.
Produktdaten optimieren und verwalten – Produktdatenmanagement und Produktdatenpflege
Wenn Produktdaten nicht schnell genug aktualisiert, zum Teil fehlerhaft sind oder nicht überall abgerufen werden, kann dies auf ganz unterschiedliche Ursachen zurückzuführen sein. Unternehmen, die das Management ihrer Produktdaten optimieren möchten, profitieren jedoch immer von zwei Maßnahmen: der Nutzung einer PIM-Software und einem strategischen Datenmanagement
Einführung oder Wechsel der PIM-Software
Ab einer gewissen Sortimentsgröße ist ein Product Information Management aus unserer Sicht Pflicht. Ein entsprechendes Softwaresystem verhindert Datenchaos und hilft, auch große Mengen an Produktdaten übersichtlich zu verwalten. Sonst werden weiterhin Produktpreise im Online-Shop gespeichert, Stammdaten im ERP-System und Produktbeschreibungen direkt im CMS.
Ein PIM-System schafft eine Single Source of Truth für Produktdaten. Sie führt vorhandene Daten aus verschiedenen Quellsystemen zusammen und stellt sie in der jeweils aktuellen Version allen Ausgabemedien zur Verfügung. Redundante Datenhaltung und inkonsistente Daten werden vermieden. Gleichzeitig sinkt die Time-to-Market, da das PIM-System die Produktdaten automatisiert bereitstellen kann.
Überprüfung des Datenmanagements
Das Produktdatenmanagement sollte nicht isoliert und nicht als rein technische Herausforderung betrachtet werden. Um ein Produktdatenmanagement erfolgreich zu betreiben, bedarf es in den Unternehmen einer ganzheitlichen Strategie im Datenmanagement. Unternehmen benötigen erst einmal eine Data Governance, ehe sie einzelne Elemente ihres Datenmanagements, wie das Produktdatenmanagement, einführen und optimieren können.
Die Einführung eines PIM allein kann keine Probleme lösen, die durch ineffiziente Prozesse und fehlende Anwenderkompetenz oder nicht-definierte Standards entstehen. Um gezielt und wirksam Maßnahmen zur Produktdaten-Optimierung zu ergreifen, sollten Unternehmen den Status quo ihres Datenmanagement erheben sowie Systeme, Datenqualität, Prozesse und Mitarbeiterqualifikation auswerten.
Software für Produktdaten – Auswahl und Integration eines PIM-Systems
Mit der Wahl einer Software für Produktdaten treffen Unternehmen eine weitreichende Entscheidung – oft für die nächsten acht bis zehn Jahre. Erschwerend kommt hinzu, dass viele Abteilungen unterschiedliche Anforderungen an Produktdaten stellen, bestehende IT-Systeme die Auswahl der geeigneten Lösungen einschränken und die Unterschiede der Anbieter nicht immer leicht zu erkennen sind.
Unternehmen sollten sich daher für die Sichtung potenzieller Softwareanbieter Zeit nehmen. Bei Parsionate gliedern wir den Entscheidungsprozess in sieben Schritte, in denen wir gemeinsam Antworten auf zentrale Fragestellungen erarbeiten
1. Scope definieren
Warum sollen Produktdaten optimiert werden – welche Ziele sollen mit Einführung/Wechsel des PIM-Systems erreicht werden?
2. Anforderungen identifizieren
Welche Anforderungen soll das System erfüllen? Welche davon sind Must-haves, welche optional?
3. Shortlist potenzieller Anbieter erstellen
Welche Anbieter bieten den gewünschten Funktionsumfang? Welche Anbieter schneiden besonders gut bei Marktanalysen ab?
4. Anbieter kontaktieren und Pitches sichten
Welche Anbieter erfüllen die Vorgaben am besten? Welche bieten zusätzlichen Mehrwert?
5. Pitches evaluieren
Wie können die Pitches systematisch und umfassend bewertet werden?
6. Empfehlung eines Anbieters
Wie kann ein Favorit dem Management optimal in einer Entscheidungsvorlage präsentiert werden?
7. Entscheidung für einen Anbieter
Wie kann eine finale Entscheidung für die Produktdaten-Software getroffen werden?
Häufige Fragen rund um Produktdaten
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Seit einigen Jahren sind KI-basierte Softwarelösungen erhältlich, die aus Produktdaten automatisiert Produktbeschreibungen generieren. Die Ergebnisse sind vor allem für einfache Beschreibungen gut geeignet. Andere KI-Anwendungen können Produktdaten automatisiert kategorisieren, doppelte Datensätze erkennen und beseitigen. Fortgeschrittene KI-Anwendungen nutzen Produktdaten, um den Markt auf Trends zu überwachen. Die Anwendungen alleine reichen nicht aus, um Produktdaten zu optimieren, können aber ein wichtiger Baustein einer Strategie sein.
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Es gibt viele Ursachen für schlechte Datenqualität. Die Schnittstellen von ERP-System zu Ausgabemedien funktionieren nicht einwandfrei und einige Datenformate werden nicht ausgelesen. Mitarbeiter aktualisieren Daten nicht regelmäßig oder das System erkennt redundante Datensätze nicht. Einer schlechten Qualität von Produktdaten liegt meist eine schlechte Qualität des Datenmanagements insgesamt zugrunde.
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Der Begriff Produktdatenfeed wird im E-Commerce verwendet und beschreibt Datensätze mit wichtigen Informationen zu Produkten in einem Online-Shop. Diese Rohdaten enthalten unter anderem Beschreibungen zu Preis, Funktion und Aussehen des Produkts. Ein prominentes Beispiel für die Verwendung von Produktdatenfeeds in Online-Shops: Sie werden von Google ausgelesen, für Google Shopping oder Google Ads Listings.
Bessere Produktdaten?