Nicht selten kommt es vor, dass in einem Unternehmen Wissen um relevante Informationen für ein Produkt an unterschiedlichen Orten, in unterschiedlichen Formaten und von unterschiedlichen Personen gehalten wird. So liegen Übersetzungen als Textdatei im Übersetzungsbüro, die Produktfotos bei einer Agentur, Stammdaten in Exceltabellen oder veralteten Datenblättern verstreut bereit. Die Anzahl von Dateien, welche technische und kommerzielle Daten beinhalten und die für ein Produkt relevant sind, ist groß. Produktdaten meint all solche Informationen, die Produkte beschreiben. Das können je Branche und Nutzer Informationen unterschiedlicher Formate wie Bild, Text oder Zahl sein. Die Zusammenführung ist ohne ein einheitliches System fehleranfällig, zeitaufwendig und Dopplungen sind schwer zu vermeiden. Ein Mehraufwand, der vermieden werden kann.
Gute Produktdaten und deren Management sind für den Erfolg gerade im Onlinehandel existentiell. Die Anforderungen rund um Produktdaten sind hoch und durch kürzere Produktlebenszyklen noch gestiegen. Alle Touchpoints müssen über die gesamte Customer Journey hinweg mit Informationen versorgt sein. Customer Journey meint hier die Kunden-Reiseroute innerhalb eines Kaufprozesses, welche individuell unterschiedlich ist. (siehe Vertikalisierung im E-Commerce). Die bereitgestellten Produktdaten tragen einen großen Anteil für das Kauferlebnis im Shop und schlussendlich zur Kaufentscheidung der Kunden bei. Die Qualität der Produktdaten wird so zur Vorrausetzung für den Erfolg eines Unternehmens im E-Commerce. Vorstellbar sind Produktdaten also als Aushängeschild im digitalen "Schaufenster" für einen Onlineshop. Sie ersetzen das persönliche Gespräch im Laden und müssen im Idealfall die Expertise aufweisen, die ein Verkäufer von Produkten hat. Passt das Ersatzteil zu meinem Gerät? Sind Allergene enthalten? Ist die Lampe wasserdicht? Gibt es zu dem Buch eine Serie oder einen zweiten Band? Je nach Perspektive sind das relevante Informationen, die für Kunden Entscheidungskriterien sein können und welche in qualitativ hochwertigen Produktdaten abgebildet sein sollten.
Für die Verwaltung und das Aufbereiten von Produktdaten kommen Product-Information-Management-Systeme zum Einsatz. Diese bündeln, prüfen und veredeln Produktdaten und können sie anschließend gesammelt an Kanäle ausgeben.
Egal welche Informationen in ein PIM-System gespielt werden, die Hauptanforderung an solch ein System ist das Erstellen qualitativ hochwertiger Produktdatensätze.
Wann Daten als qualitativ hochwertig einzustufen sind, kommt ganz auf deren Verwendungszweck an. Dieser Zweck lässt sich auch als “fitness for use” beschreiben -
im Sinne einer Gebrauchstauglichkeit. Diese kann den Grad angeben mit welcher Effektivität, Effizienz und Zufriedenheit ein Ziel erreicht wird. (vgl. Helmis/Holmann 2009) Umgangsprachlich gebräuchlicher ist der Begriff Benutzer- oder Bedienerfreundlichkeit. Wie werden Produktdaten bedienerfreundlich? Und welche Kriterien lassen sich anwenden?
Die amerikanischen Wissenschaftler Richard Y. Wang und Diane M. Strong entwickelten bereits 1996 ein konzeptionelles Gerüst für Datenqualität. Sie benennen 15 Qualitätsmerkmale und ordnen sie in vier Datenqualitäts-Klassen zu.
Die von Wang/Strong herausgearbeiteten Datenqualitätskriterien werden in den seltensten Fällen alle gleichzeitg angewendet oder erfüllt. Entsprechend der oben erwähnten Gebrauchstauglichkeit gilt hier, die Auswahl der Kriterien entsprechend der Sinnhaftigkeit im jeweiligen Fall.
An dem konkreten Fall dreier Datensätze zu einem fiktiven Bekleidungsstück werden im Folgenden mögliche Verbesserungen der Produktdatenqulität durch die Anwendung der Features eines PIM-System genauer betrachtet.
Kriterium: Vollständigkeit
Ein Datensatz ist per Definition dann vollständig, wenn alle festgelegten Attribute (Eigenschaften) – in unserem Beispiel: Artikelnummer, Artikelname, Material, Preis, Farbe, Größe – ausgefüllt sind. Fehlt eine Information wie im letzten Datensatz die Angabe zum Preis, macht das PIM-System im Dashboard darauf aufmerksam, sodass dieser Fehler behoben werden kann. Ob und wann eine Information ausgefüllt werden muss, kann über das Hinzufügen von Regeln, deren Schweregrade und Parameter entschieden werden.
Kriterium: Einheitlichkeit
In der Attributspalte zu Preis sind die beiden Datensätze nicht gleich abgebildet und somit nicht einheitlich strukturiert. Auch wenn erkenntlich ist, dass beide Darstellungen mögliche Repräsentanten eines Preises sein können, so verletzten sie das Qualitätskriterium der Einheiltichkeit. Ein PIM-System beugt diesen Fehlern vor, indem festgelegt werden kann, welche Zeichen im jeweiligen Ausfüllfeld erlaubt sind.
Kriterium: Genauigkeit
Datensätze sind dann genau – konsistent – wenn sie, in sich und zu anderen keine Widersprüche aufweisen. Hierbei handelt es sich um eine, wenn nicht sogar die Grundanforderung an Produktdaten. Aus Unternehmersicht produzieren inkonsistente Daten einen Mehraufwand und führen durch die entstandene Notwendigkeit Fehler zu verbessern, zu erhöhten Kosten.
Aus Kundensicht führen inkonsistente Daten zu Unzufriedenheit, lassen Zweifel an der Glaubwürdigkeit aufkommen und enden nicht selten zur Abwanderung zu anderen Anbietern.
Konsistente Daten zu schaffen und zu gewährleisten ist Kerngeschäft eines PIM-System.
Fazit
Für die Gestaltung und Optimierung eines digitalen Schaufensters sind Produktdaten eine wichtige Komponente. Je nach Anwendungsfall angepasste Kriterien unterstützen dabei, die Qualität der Produktdaten zu überprüfen und zu verbessern.