Von Datenkomplexität zu Datenkontrolle in 3 Monaten

In dieser Folge geht es um die zentrale Rolle von Produktdaten im heutigen E-Commerce. Wir zeigen, wie Unternehmen ihre Daten für KI, kundenorientierte Suche und Compliance optimieren können, mit Praxisbeispielen und konkreten Strategien.

Falls Sie die Session verpasst haben, können Sie sich das vollständige Video hier ansehen:

https://www.youtube.com/embed/FTQb8cDprcw?feature=oembed

Referent:

Glenn Dhooghe, Product Data Consultant, Master Data Partners

Erkenntnisse aus dieser Session:

Warum müssen Produktdaten vom produktzentrierten zum problem- und lösungsorientierten Denken wechseln? Verbraucher suchen immer seltener nach bestimmten Produkten und immer häufiger nach Situationen oder Problemen, die sie lösen möchten. Ihre Produktdaten sollten deshalb nicht nur technische Spezifikationen enthalten, sondern auch Kontext: Wofür wird das Produkt verwendet, in welchen Situationen funktioniert es gut, und welches Problem löst es? Mit dieser zusätzlichen Ebene treffen Sie das moderne Suchverhalten besser und erhöhen die Chance, dass Ihr Produkt gefunden und auch gewählt wird.

Warum sind gute, strukturierte und reichhaltige Daten in einer KI-getriebenen Welt unverzichtbar? KI-Systeme und Suchalgorithmen beziehen ihre Informationen direkt aus Ihren Produktdaten. Sind diese Daten unvollständig, inkonsistent oder zu oberflächlich, versteht die KI Ihr Produkt schlechter und empfiehlt es folglich auch seltener. Reichhaltige, strukturierte Daten (mit klaren Attributen, Kontext und einheitlichen Formaten) sorgen dafür, dass Ihre Produkte korrekt interpretiert werden und in KI-gestützten Such- und Empfehlungssystemen sichtbar bleiben.

Warum löst ein PIM-System allein nichts? Ein PIM-System ist nur ein Werkzeug. Wenn die zugrunde liegenden Prozesse, Verantwortlichkeiten und die Zusammenarbeit in einer Organisation nicht sauber aufgestellt sind, wird ein Tool diese Probleme nicht lösen. Oft liegt die eigentliche Herausforderung darin, wie Teams zusammenarbeiten, wer für welche Daten verantwortlich ist und wie Informationen durch die Organisation fließen. Ohne dieses Fundament wird ein PIM eher zu zusätzlicher Komplexität als zu einer Lösung.

Warum sollten starke Produktdaten schon früh im Produktlebenszyklus beginnen? Viele Organisationen ergänzen Produktinformationen erst spät im Prozess, etwa wenn Marketing oder Vertrieb damit arbeiten. Das führt häufig zu fehlenden oder inkonsistenten Daten. Wenn Sie bereits im Einkauf, in Forschung und Entwicklung oder in der Produktentwicklung damit beginnen, gute Daten zu erfassen, bauen Sie von Anfang an eine starke und verlässliche Grundlage auf. Das vermeidet doppelte Arbeit und sorgt für höhere Qualität in allen folgenden Schritten.

Warum liegen Produktdaten in der Verantwortung der gesamten Organisation? Produktdaten betreffen mehrere Abteilungen: Der Einkauf liefert Basisinformationen, das Marketing reichert Inhalte an, die Logistik ergänzt operative Daten, und der Vertrieb nutzt die Informationen gegenüber Kunden. Fehlt ein Glied in dieser Kette oder funktioniert es nicht richtig, wirkt sich das auf das Ganze aus. Deshalb sollten Produktdaten als gemeinsame Verantwortung verstanden werden, mit klaren Rollen und Zusammenarbeit zwischen den Teams.

Warum erfordert der Multichannel-Vertrieb flexible Datenmodelle? Jeder Vertriebskanal (Onlineshops, Marktplätze und stationäre Händler) stellt andere Anforderungen an Produktdaten. Manche verlangen bestimmte Attribute, andere bestimmte Formate oder Strukturen. Ein starres Datenmodell funktioniert dann nicht. Organisationen müssen flexibel mit ihren Daten umgehen, damit sie diese einfach anpassen und an verschiedene Kanäle ausspielen können, ohne jedes Mal von vorn anzufangen.

Warum sollten Sie sich zuerst auf Prozesse und Ownership konzentrieren und erst dann auf Tools? Tools unterstützen eine Arbeitsweise, bestimmen sie aber nicht. Wählen Sie zuerst ein Tool, ohne klar zu wissen, wie Ihre Prozesse aussehen und wer verantwortlich ist, riskieren Sie, dass das Tool nicht zu Ihrer Organisation passt. Wenn Sie Prozesse und Ownership zuerst klar definieren, können Sie anschließend ein Tool wählen, das diese optimal unterstützt, statt sie einzuschränken.

Warum ist die Investition in Menschen, Wissen und Change Management so wichtig? Technologie kann vieles automatisieren, doch letztlich sind es Menschen, die Entscheidungen treffen, Prozesse verbessern und die Qualität sichern. Ohne ausreichendes Wissen und Engagement im Team werden neue Systeme und Arbeitsweisen nicht wirksam genutzt. Wenn Sie in Schulung, Akzeptanz und Veränderung innerhalb der Organisation investieren, sorgen Sie dafür, dass Verbesserungen dauerhaft bleiben und nicht nach der Implementierungsphase wieder verschwinden.