Warum exzellente Produktdatenqualität kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit ist

Exzellente Produktdatenqualität ist die unumgängliche Voraussetzung für erfolgreichen E-Commerce und effiziente Geschäftsprozesse im B2B-Umfeld. Du erreichst sie durch die strategische Zentralisierung aller Produktinformationen in einem PIM-System, das als einzige verlässliche Datenquelle dient und durch automatisierte Prozesse für Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit über alle Kanäle hinweg sorgt. Ohne diese Grundlage entstehen hohe Kosten, schlechte Kundenerfahrungen und letztlich ein massiver Wettbewerbsnachteil.

In vielen mittelständischen Unternehmen gleicht das Management von Produktdaten noch immer einem digitalen Chaos. Informationen sind auf unzähligen Excel-Tabellen, in den Tiefen von ERP-Systemen und auf den Laptops einzelner Mitarbeiter verstreut. Die Folgen sind gravierend: Falsche Angaben im Onlineshop führen zu Retouren, der Vertrieb arbeitet mit veralteten Spezifikationen und die mühsame manuelle Datenpflege für jeden neuen Marktplatz blockiert wertvolle Ressourcen. Diese Probleme sind keine unglücklichen Einzelfälle, sondern direkte Symptome einer mangelhaften Produktdatenqualität. Sie verursachen nicht nur offensichtliche Kosten, sondern bremsen auch das Wachstum und beschädigen das Kundenvertrauen. In einer digitalen Welt, in der der Kunde die nächste Kaufoption nur einen Klick entfernt hat, kann sich das kein Unternehmen mehr leisten.

Die Definition: Was bedeutet Produktdatenqualität wirklich?

Produktdatenqualität ist mehr als nur die Abwesenheit von Tippfehlern. Sie ist ein messbarer Standard, der sicherstellt, dass Produktinformationen für ihren jeweiligen Zweck optimal geeignet sind. Um dies greifbar zu machen, lässt sich Qualität anhand von sechs zentralen Dimensionen bewerten. Diese Dimensionen bilden das Fundament, auf dem alle weiteren Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität aufbauen. Erst wenn ein Unternehmen versteht, wo genau die Defizite liegen, kann es gezielte Lösungsstrategien entwickeln.

Bei entitys.io nutzen wir ein einfaches, aber wirkungsvolles Modell, um den Status quo der Datenqualität bei unseren Kunden zu analysieren. Wir haben beobachtet, dass die größten Probleme oft nicht bei der reinen Korrektheit der Daten liegen, sondern in deren Konsistenz und Vollständigkeit über verschiedene Systeme hinweg. Ein typisches Beispiel ist ein Hersteller von Industriepumpen, bei dem die Leistungsdaten im ERP-System korrekt waren, im Webshop jedoch veraltete Werte angezeigt wurden, während die gedruckten Kataloge eine dritte Variante enthielten. Das Ergebnis war Verwirrung beim Kunden und ein erhöhter Beratungsaufwand im Vertrieb, der leicht hätte vermieden werden können.

1. Vollständigkeit: Ist alles da, was der Kunde wissen muss?

Vollständigkeit bedeutet, dass alle für eine Kaufentscheidung relevanten Attribute und Informationen vorhanden sind. Fehlende Angaben sind eine der häufigsten Ursachen für Kaufabbrüche. Wenn ein potenzieller Kunde die Maße eines Ersatzteils oder die Kompatibilität eines Zubehörs nicht findet, wird er nicht zum Telefon greifen, sondern zum Wettbewerber wechseln.

Praxisbeispiel: Ein B2B-Kunde im Bereich Elektrotechnik sucht einen bestimmten Schaltschrank. Er muss nicht nur die Abmessungen (Höhe, Breite, Tiefe) kennen, sondern auch die Schutzart (z.B. IP66), das Material und die verfügbaren Montageoptionen. Fehlt eine dieser Angaben, ist das Produkt für ihn unbrauchbar, selbst wenn es technisch passen würde.

2. Korrektheit: Stimmen die Fakten?

Korrektheit ist die absolute Basis. Die angegebenen Informationen müssen den Tatsachen entsprechen. Falsche technische Spezifikationen, veraltete Preise oder inkorrekte Artikelnummern untergraben nicht nur das Vertrauen, sondern können auch rechtliche Konsequenzen haben und führen unweigerlich zu teuren Retouren und unzufriedenen Kunden.

Praxisbeispiel: Ein Onlineshop listet einen Drehmomentschlüssel mit einem falschen maximalen Drehmoment. Ein Kunde bestellt das Werkzeug, stellt bei der Anwendung fest, dass es für seine Zwecke ungeeignet ist, und sendet es zurück. Das Unternehmen trägt die Kosten für Versand, Retourenabwicklung und den Wertverlust des Produkts.

3. Konsistenz: Sprechen alle Kanäle dieselbe Sprache?

Konsistenz stellt sicher, dass die Produktinformationen über alle Kanäle hinweg identisch sind. Ein Produkt darf im Onlineshop nicht anders heißen als im gedruckten Katalog oder auf einem Marktplatz. Inkonsistenzen verwirren den Kunden und beschädigen das Markenimage. Sie erwecken den Eindruck von Unprofessionalität und mangelnder Sorgfalt.

Praxisbeispiel: Ein und dasselbe Kugellager wird im ERP-System als "Rillenkugellager 6204-2RSH", im Webshop als "Kugellager 20x47x14 mm" und im BMEcat-Katalog für einen Großhändler als "Lager, abgedichtet, SKF-Standard" bezeichnet. Dies erschwert nicht nur die Suche für den Kunden, sondern macht auch automatisierte Bestellprozesse unmöglich.

4. Aktualität: Sind die Daten auf dem neuesten Stand?

Aktualität bedeutet, dass die Daten den aktuellen Gegebenheiten entsprechen. Preisänderungen, neue Produktvarianten oder die Abkündigung eines Artikels müssen sofort in allen Systemen und Kanälen nachvollzogen werden. Veraltete Informationen führen zu falschen Bestellungen, enttäuschten Kundenerwartungen und internem Chaos.

Praxisbeispiel: Ein Hersteller verbessert ein Produkt und ändert eine technische Spezifikation. Wenn diese Änderung nicht sofort an alle Händler kommuniziert wird, verkaufen diese weiterhin das alte Modell mit den neuen, falschen Daten, was zu Reklamationen führt.

5. Eindeutigkeit: Gibt es nur eine Wahrheit?

Eindeutigkeit verhindert Redundanzen und Dubletten. Jedes Produkt sollte im System nur einmal existieren, mit einer klaren, eineindeutigen Kennzeichnung (z.B. durch eine Artikelnummer oder GTIN). Dubletten führen zu Problemen in der Lagerhaltung, im Vertrieb und in der Analyse, da Bestände und Umsätze auf mehrere, scheinbar unterschiedliche Produkte verteilt werden.

Praxisbeispiel: Ein Mitarbeiter legt einen Artikel neu an, weil er ihn im System nicht gefunden hat. Plötzlich gibt es denselben Artikel mit zwei verschiedenen Artikelnummern. Bestellungen werden auf beide Nummern verteilt, was die Bedarfsplanung und die Lagerhaltung verfälscht.

6. Relevanz: Sind die Informationen für den Kontext passend?

Relevanz bedeutet, dass die bereitgestellten Informationen auf den jeweiligen Kanal und die Zielgruppe zugeschnitten sind. Ein technischer Einkäufer benötigt detaillierte Datenblätter und CAD-Zeichnungen, während ein Anwender im Feld vielleicht ein kurzes Anwendungsvideo bevorzugt. Irrelevante Informationen überfrachten das Angebot und erschweren es dem Kunden, die für ihn wichtigen Punkte zu finden.

Praxisbeispiel: Auf einer Produktseite für ein hochspezialisiertes Messgerät werden seitenlange Marketingtexte zur Unternehmensgeschichte angezeigt, aber die entscheidende Information zur Messgenauigkeit ist in einem PDF im Download-Bereich versteckt. Der Kunde bricht frustriert ab.

Die harten Kosten schlechter Produktdatenqualität

Mangelhafte Produktdatenqualität ist kein abstraktes Problem, sondern ein konkreter und messbarer Kostenfaktor, der sich durch das gesamte Unternehmen zieht. Diese Kosten sind oft versteckt und werden in der Bilanz nicht als separate Position ausgewiesen, belasten aber die Margen und die Effizienz erheblich. Die Investition in ein zentrales PIM-System lässt sich oft allein durch die Einsparung dieser versteckten Kosten rechtfertigen.

Direkte Kosten, die sofort sichtbar werden

• Retouren und Reklamationen: Jede Retoure, die auf falsche oder unvollständige Produktinformationen zurückzuführen ist, verursacht direkte Kosten. Dazu gehören der Versand, die Prüfung der retournierten Ware, die Wiedereinlagerung und der potenzielle Wertverlust. Studien zeigen, dass bis zu 40 % aller Retouren im E-Commerce auf mangelhafte Produktdaten zurückzuführen sind.

• Fehlbestellungen im Einkauf: Wenn im internen System Dubletten existieren oder Spezifikationen falsch sind, bestellt der Einkauf möglicherweise falsche oder unnötige Materialien. Dies führt zu überflüssigen Lagerkosten und im schlimmsten Fall zu Produktionsstillständen.

• Manuelle Nachbearbeitung: Wie viel Arbeitszeit verbringen deine Mitarbeiter damit, Excel-Listen für verschiedene Kanäle manuell anzupassen, fehlende Bilder zu suchen oder widersprüchliche Angaben zu korrigieren? Diese Stunden summieren sich schnell zu erheblichen Personalkosten, die an anderer Stelle sinnvoller investiert wären.

Indirekte Kosten, die das Geschäft langfristig schädigen

• Verlorene Umsätze durch Kaufabbrüche: Findet ein Kunde nicht die Informationen, die er benötigt, oder sind die Angaben widersprüchlich, verlässt er den Onlineshop. Dieser verlorene Umsatz ist schwer zu quantifizieren, aber er ist real. Eine gute Datenqualität hingegen erhöht die Konversionsrate nachweislich.

• Ineffiziente Prozesse in Marketing und Vertrieb: Das Marketing kann keine zielgerichteten Kampagnen erstellen, wenn die Datenbasis unzuverlässig ist. Der Vertrieb verbringt mehr Zeit damit, grundlegende Kundenfragen zu beantworten, anstatt sich auf den Verkauf zu konzentrieren. Die Produkteinführungszeit (Time-to-Market) verlängert sich, weil die Aufbereitung der Daten für neue Produkte Wochen dauert.

• Beschädigtes Markenimage und Kundenvertrauen: Wiederholte Fehler bei Produktinformationen führen zu einem Vertrauensverlust. Der Kunde empfindet das Unternehmen als unprofessionell und unzuverlässig. Dieser Imageschaden ist langfristig oft der größte Kostenfaktor, da die Neukundengewinnung deutlich teurer ist als die Bindung von Bestandskunden.

Die Verbindung zu entitys.io

Ein zentrales PIM-System wie entitys.io greift genau hier ein. Durch die Schaffung einer "Single Source of Truth" werden Dubletten vermieden und die Datenkonsistenz sichergestellt. Automatisierte Workflows und Validierungsregeln helfen dabei, die Vollständigkeit und Korrektheit der Daten zu gewährleisten. Unser Regelwerk ermöglicht zudem die automatisierte Aufbereitung und Verteilung der Daten an verschiedene Kanäle, was den manuellen Aufwand drastisch reduziert. So werden die direkten und indirekten Kosten schlechter Datenqualität systematisch eliminiert.

Der strategische Prozess zur Steigerung der Produktdatenqualität

Die Verbesserung der Produktdatenqualität ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Es erfordert eine strategische Herangehensweise, die Technologie, Prozesse und die involvierten Menschen gleichermaßen berücksichtigt. Ein PIM-System ist das zentrale Werkzeug in diesem Prozess, aber es entfaltet sein volles Potenzial nur, wenn die organisatorischen Rahmenbedingungen stimmen.

Schritt 1: Analyse und Definition der Daten-Governance

Bevor du anfängst, Daten zu korrigieren, musst du verstehen, woher die Probleme kommen.

• Daten-Audit: Führe eine Bestandsaufnahme durch. Wo liegen deine Produktdaten? Wer ist für sie verantwortlich? In welchen Systemen werden sie gepflegt? Welche Qualitätsmängel treten am häufigsten auf?

• Definition von Verantwortlichkeiten: Lege klare Rollen und Verantwortlichkeiten fest. Wer darf neue Produkte anlegen? Wer ist für die Anreicherung mit Marketingtexten zuständig? Wer gibt die Daten für die Veröffentlichung frei? Dieser Prozess wird als Daten-Governance bezeichnet.

• Festlegung von Qualitätsstandards: Definiere, was "gute Qualität" für dein Unternehmen bedeutet. Welche Attribute sind für welches Produkt Pflicht? Welche Formate müssen eingehalten werden (z.B. Maßeinheiten)?

Schritt 2: Zentralisierung der Daten in einem PIM-System

Der entscheidende Schritt ist die Beseitigung von Datensilos. Alle produktrelevanten Informationen müssen an einem einzigen Ort zusammengeführt werden.

• Identifizierung der führenden Systeme: Bestimme, welches System für welche Information die Quelle ist. Das ERP-System ist typischerweise führend für Preise und Lagerbestände, während das PIM-System der zentrale Ort für alle Marketing- und technischen Informationen wird.

• Datenmigration: Die Überführung der Daten aus den alten Systemen (Excel, ERP, etc.) in das PIM-System ist ein kritischer Schritt. Dies ist auch die perfekte Gelegenheit für eine erste große Datenbereinigung.

• Integration der Systemlandschaft: Richte Schnittstellen (APIs) zwischen dem PIM-System und anderen relevanten Systemen (ERP, DAM, Onlineshop) ein. Dies stellt einen automatisierten und konsistenten Datenfluss sicher.

Schritt 3: Anreicherung und Optimierung der Daten

Sobald die Daten zentralisiert sind, beginnt der eigentliche Veredelungsprozess.

• Schließung von Datenlücken: Identifiziere und vervollständige fehlende Attribute. Nutze die im PIM-System vorhandenen Werkzeuge zur Massenbearbeitung, um dies effizient zu gestalten.

• Qualitätssicherung durch Workflows: Implementiere Freigabeprozesse. Neue oder geänderte Produktdaten sollten einen mehrstufigen Prozess durchlaufen (z.B. "in Bearbeitung" -> "zur Freigabe" -> "freigegeben"), bevor sie in den Vertriebskanälen erscheinen.

• Kontinuierliche Verbesserung: Nutze die Analysefunktionen deines PIM-Systems, um die Datenqualität laufend zu überwachen. Dashboards können dir auf einen Blick zeigen, bei wie vielen Produkten noch wichtige Informationen fehlen.

Schritt 4: Automatisierte Verteilung an die Kanäle (Syndication)

Die qualitativ hochwertigen Daten müssen nun effizient an alle Vertriebskanäle verteilt werden.

• Kanalspezifische Aufbereitung: Konfiguriere im PIM-System, wie die Daten für jeden Kanal (Onlineshop, Marktplatz, Printkatalog) aufbereitet werden müssen. Welche Attribute werden benötigt? In welchem Format?

• Automatisierung der Exporte: Richte automatisierte Exporte ein, um manuelle Fehler zu vermeiden und die Aktualität der Daten sicherzustellen. Preis- und Bestandsinformationen können so mehrmals täglich aktualisiert werden.

Die Rolle von entitys.io im Prozess

entitys.io wurde entwickelt, um mittelständische Unternehmen durch genau diesen Prozess zu führen. Die Plattform ermöglicht eine flexible Definition des eigenen Datenmodells, die einfache Integration mit bestehenden Systemen wie ERP und die schrittweise Anreicherung der Daten. Mit dem integrierten Workflow-Management können Freigabeprozesse einfach abgebildet werden. Das Herzstück, unser Regelwerk, automatisiert die kanalspezifische Aufbereitung und Verteilung der Daten und macht die komplexe Daten-Syndication beherrschbar.

Die langfristigen Vorteile exzellenter Produktdatenqualität

Die Investition in Produktdatenqualität zahlt sich nicht nur durch Kosteneinsparungen aus. Sie schafft eine strategische Grundlage, die dem Unternehmen langfristig handfeste Wettbewerbsvorteile sichert. Hochwertige Daten sind der Treibstoff für die Digitalisierung und ermöglichen es, auf zukünftige Marktanforderungen agil und effizient zu reagieren.

1. Steigerung der Conversion Rate und des Umsatzes

Dies ist der direkteste und wichtigste Vorteil. Vollständige, korrekte und ansprechende Produktinformationen bauen Vertrauen beim Kunden auf und beantworten seine Fragen, bevor er sie überhaupt stellen muss. Dies führt zu:

• Weniger Kaufabbrüchen: Kunden finden alle Informationen, die sie für eine sichere Entscheidung benötigen.

• Höherer durchschnittlicher Warenkorbwert: Durch Cross-Selling- und Up-Selling-Vorschläge, die auf konsistenten und gut strukturierten Daten basieren, können Kunden zu weiteren Käufen animiert werden.

• Bessere Sichtbarkeit in Suchmaschinen (SEO): Suchmaschinen lieben detaillierte und gut strukturierte Inhalte. Hochwertige Produktdaten führen zu besseren Rankings und damit zu mehr organischem Traffic.

2. Verbesserung der Customer Experience und Kundenbindung

Eine positive Erfahrung mit deinen Produktdaten an einem Touchpoint färbt auf die gesamte Marke ab.

• Nahtloses Omni-Channel-Erlebnis: Der Kunde erhält auf der Website, in der App und im Gespräch mit dem Vertrieb die gleichen, konsistenten Informationen. Dies schafft ein professionelles und verlässliches Bild.

• Stärkung des Kundenvertrauens: Kunden, die sich auf die bereitgestellten Informationen verlassen können, entwickeln eine höhere Markentreue und kaufen mit größerer Wahrscheinlichkeit erneut.

• Effizienterer Self-Service: Wenn alle Fragen durch die Produktdaten beantwortet werden, reduziert sich der Bedarf an Kundensupport.

3. Agilität und schnellere Time-to-Market

In einem dynamischen Markt ist Geschwindigkeit entscheidend.

• Schnellere Einführung neuer Produkte: Mit einem zentralen PIM-System und etablierten Prozessen kann die Zeit von der Produktentwicklung bis zur Veröffentlichung in allen Kanälen von Wochen auf wenige Tage reduziert werden.

• Flexibilität bei der Erschließung neuer Märkte und Kanäle: Die Anbindung eines neuen Marktplatzes oder die Erstellung eines länderspezifischen Katalogs wird zu einem planbaren, wiederholbaren Prozess statt zu einem IT-Großprojekt.

4. Grundlage für zukünftige Innovationen

Exzellente Produktdaten sind die Basis für viele Zukunftstechnologien.

• Personalisierung: Nur auf Basis sauberer und strukturierter Daten können personalisierte Einkaufserlebnisse und Produktempfehlungen realisiert werden.

• Künstliche Intelligenz: KI-Anwendungen, wie zum Beispiel Chatbots oder intelligente Suchfunktionen, sind auf eine qualitativ hochwertige Datenbasis angewiesen, um korrekte und hilfreiche Antworten geben zu können.

• Datenanalyse und Business Intelligence: Saubere Produktdaten ermöglichen aussagekräftige Analysen. Du kannst Bestseller, Ladenhüter oder profitable Produktkombinationen zuverlässig identifizieren und deine Geschäftsstrategie darauf ausrichten.

Fazit: Produktdatenqualität als strategisches Unternehmensziel

Produktdatenqualität ist weit mehr als eine Fleißaufgabe für die IT-Abteilung. Sie ist ein fundamentaler Baustein für den unternehmerischen Erfolg im digitalen Zeitalter. Mangelhafte Daten verursachen immense versteckte Kosten, frustrieren Kunden und bremsen das Wachstum. Eine strategische Investition in die Zentralisierung und Veredelung von Produktinformationen durch ein modernes PIM-System ist daher eine der rentabelsten Entscheidungen, die ein mittelständisches Unternehmen heute treffen kann.

Die Vorteile gehen weit über die reine Effizienzsteigerung hinaus. Sie schaffen die Grundlage für ein überlegenes Kundenerlebnis, erhöhen die Agilität am Markt und machen das Unternehmen fit für zukünftige technologische Entwicklungen. Betrachte deine Produktdaten nicht als notwendiges Übel, sondern als wertvolles Kapital. Beginne noch heute damit, dieses Kapital systematisch aufzubauen und zu pflegen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wo fängt man am besten an, die Produktdatenqualität zu verbessern?

Beginne mit einem Audit deiner aktuellen Datenlandschaft und definiere klare Verantwortlichkeiten. Der nächste logische Schritt ist die Zentralisierung der Daten in einem PIM-System, um die Datensilos aufzulösen.

Wie misst man Produktdatenqualität?

Qualität lässt sich anhand von Kennzahlen messen, zum Beispiel dem Prozentsatz der Produkte mit vollständigen Pflichtattributen oder der Anzahl der Dubletten im System. Moderne PIM-Systeme bieten Dashboards zur Überwachung dieser Metriken.

Ist ein PIM-System für eine gute Datenqualität zwingend notwendig?

Ab einer gewissen Produkt- und Kanalanzahl: Ja. Manuelle Prozesse mit Excel-Listen sind ab einem bestimmten Punkt nicht mehr beherrschbar, fehleranfällig und extrem ineffizient. Ein PIM-System automatisiert und sichert die Qualität.

Welchen Beitrag leistet die Datenqualität zur Suchmaschinenoptimierung (SEO)?

Eine sehr großen. Suchmaschinen bevorzugen Seiten mit detaillierten, einzigartigen und gut strukturierten Informationen. Vollständige Produktdaten, inklusive hochwertiger Beschreibungen und technischer Attribute, führen direkt zu besseren Rankings und mehr Sichtbarkeit.

Wie lange dauert die Einführung eines PIM-Systems zur Verbesserung der Datenqualität?

Die Dauer hängt von der Komplexität und dem Zustand deiner Daten ab. Bei einer modernen SaaS-Lösung wie entitys.io kann der technische Start innerhalb weniger Stunden erfolgen. Die schrittweise Migration und Anreicherung der Daten ist dann ein Prozess, der je nach Umfang einige Wochen bis Monate dauern kann.