Produktdaten stehen immer mehr im Fokus von E-Commerce-Betreibern. Sie sind die Grundlage für eine gelungene Customer Experience und zufriedene Kunden. Doch wie sollen diese strukturiert werden, damit sie sauber ausgespielt werden können und die Prozesse effizient funktionieren. In unseren Produktdaten-Audits analysieren wir diese genau und untersuchen, wie und wo sie gepflegt werden. Gemeinsam mit unseren Kunden decken wir Optimierungspotentiale auf und erklären Ihnen hier, wie wir dabei vorgehen.

Gute Produktdaten bieten dem Kunden im Onlinehandel Information, Vergleichbarkeit, Emotionalisierung und sorgen für die perfekte Filternavigation. Die Anforderungen, Bedürfnisse und Ideen zum Thema Produktdaten unterscheiden sich nach Branche, Zielgruppe und Abteilung. Zu Beginn eines Audits steht daher immer ein ausführliches Kennenlernen des Kunden, seines Systems und seiner Prozesse. Gemeinsam mit dem Kunden können wir den Fokus des Audits auf unterschiedliche Dinge legen, wie z.B. Produktdaten, Konfiguration des Systems oder der verbundenen Prozesse. Nach einer intensiven Analyse der Datenstrukturen, werten wir diese anhand der Datentypen und ihrer Verknüpfungen so aus, dass sich daraus konkrete Handlungsempfehlungen ableiten lassen.

Vorgehen bei der Produktdaten-Analyse

Wie genau gehen wir bei einem Audit der Produktdaten oder eines PIMs, wie z.B. Akeneo, vor?

Um zunächst ein besseres Verständnis für unseren Kunden zu bekommen, haben sich ein erstes Telefonat, Fragebögen und Workshops etabliert. Hier erfahren wir mehr über unseren Kunden, seine Branche, den Anforderungen an die Produktdaten und seinen Ideen und Plänen für die Zukunft. Dazu werfen wir einen Blick auf die verwendeten Systeme und welche Prozesse dahinterstecken.

In einem zweiten Schritt machen wir zunächst einen Quick Check. Dieser umfasst eine kurze Analyse der Systemkonfiguration und der wichtigsten Prozesse. Dann verschaffen wir uns einen groben Überblick über die Produktdaten und ihre Struktur. Durch unsere langjährige und weitreichende Erfahrung können wir so bereits Quick Wins und gröbere Fehler ausmachen. Im Anschluss geben wir bereits erste konkrete Verbesserungsvorschläge.

Nach dem Quick Check kommt unser Produktdaten-Analyzer zum Einsatz. Hier wird entweder direkt das System (wie z.B. Akeneo) per API angebunden oder es werden Produktdaten im passenden Dateiformat importiert (CSV, XML, usw.). Mit unserem Analyzer erstellen wir Diagramme sämtlicher Produktdaten und ihrer Zusammenhänge. Diese werten wir aus, stellen Rückfragen und erhalten so ein vollständiges Bild der Katalogstruktur und der Qualität der Produktdaten. Nun erarbeiten wir konkrete Empfehlungen, die sich natürlich an den Anforderungen und den Systemen des Kunden orientieren.

Abschließend stellen wir in einem gemeinsamen Termin diese Empfehlungen vor und besprechen ein geeignetes Vorgehen, um diese umzusetzen. Dafür gehen wir die einzelnen Auswertungsdiagramme durch, zeigen die Datenstrukturen auf, besprechen die Gründe dafür und erstellen gemeinsam einen Maßnahmenplan.

Welche Audit-Ergebnisse sind zu erwarten?

Das Vorgehen ist das eine, viel wichtiger sind aber die Ergebnisse. Hier ist es uns wichtig diese so passgenau wie möglich zu halten. Außerdem sind sie so gestaltet, dass unsere Kunden die Vorschläge direkt umsetzen können. Prinzipiell lassen sich vier Kernergebnisse festhalten, die durch unser Audit erzielt werden können:

1. Sie erreichen eine maximal effektive Datenhaltung. Das bedeutet, es gibt keine doppelten Daten und keine überflüssigen Attribute. Es werden möglichst passende Inhaltsvorgaben für die Contentpfleger gemacht. So verringern sich die möglichen Attributwerte drastisch, was sich z.B. auf Übersetzungskosten massiv auswirken kann.

2. Die Konsistenz ihrer Produktdaten ist sichergestellt. Sie haben den Überblick und die Kontrolle über Attribute und Werte. Dadurch sind einheitliche und vergleichbare Informationen gegeben, die dem Kunden verlässlich eine sinnvolle Kaufentscheidung ermöglichen.

3. Die Pflege Ihrer Produktdaten erfolgt effektiver. Durch klare Vorgaben für Werte, Einsatz von Bordmitteln und das Vermeiden von Redundanzen wird sichergestellt, dass die Aufwände im Team sinken und damit auch die Time-To-Market. Auch Folgeaufwände in Fehlerkorrekturen oder Übersetzungen werden geringer.

4. Insgesamt erhalten Sie saubere Produktdaten. Diese haben nicht nur interne Auswirkungen, sondern können sich, in Form von besseren Conversion Rates und geringeren Retourenraten, auch beim Kunden auswirken. Auch eine Weiterverarbeitung für andere Kanäle ist dadurch einfacher.