Produktdatenmanagement im E-Commerce: Pflege & Kanäle

Ein E-Commerce-Unternehmen erweitert sein Sortiment um eine neue Modemarke. Die Produkte sind vielversprechend, doch der operative Albtraum beginnt. Das Team muss die Daten für den eigenen Onlineshop, Amazon und Zalando aufbereiten. Die Lieferantendaten liegen in einer unstrukturierten Excel-Tabelle vor. Für den eigenen Shop werden lange, SEO-optimierte Texte benötigt. Amazon fordert eine strikte Attributstruktur und spezifische Titel. Zalando verlangt hochauflösende Bilder und detaillierte Materialangaben.

Das Ergebnis: Mehrere Mitarbeiter verbringen Stunden damit, Daten manuell zu kopieren, anzupassen und in verschiedene Systeme zu laden. Fehler sind vorprogrammiert, die Time-to-Market leidet und die Motivation im Team sinkt. Kommt Ihnen dieses Szenario bekannt vor? Genau hier setzt strukturiertes Produktdatenmanagement an. Es ist keine rein technische Disziplin, sondern das operative Herzstück eines jeden erfolgreichen Multichannel-Händlers – von der Pflege über die Datenqualität bis zur oft missverstandenen Beziehung zwischen PIM und ERP.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Produktdatenmanagement im E-Commerce?
• PIM vs. ERP – und warum die Trennung im E-Commerce zur Stolperfalle wird
• PIM und ERP integrieren – Datenfluss in der Praxis
• Produktdaten pflegen – Workflows, die in der Praxis funktionieren
• Produktdatenqualität messen – die wichtigsten KPIs
• Kanalanforderungen – was Marktplätze und Shops von Produktdaten erwarten
• Häufige Probleme bei der Produktdatenpflege – und wie man sie vermeidet
• Worauf Sie bei der Wahl eines Systems achten sollten
• Fazit: Produktdaten sind die operative Grundlage Ihres E-Commerce
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Produktdatenmanagement im E-Commerce?

Produktdatenmanagement im E-Commerce beschreibt den strategischen und operativen Prozess der zentralen Erfassung, Anreicherung, Verwaltung und Verteilung von Produktinformationen über alle Vertriebskanäle hinweg. Ziel ist es, konsistente, qualitativ hochwertige und kanalspezifisch optimierte Produktdaten bereitzustellen, um die Customer Experience zu verbessern, die Konversionsrate zu steigern und interne Prozesse zu verschlanken. Im englischsprachigen Raum ist dieser Prozess als Product Information Management (PIM) bekannt.

Abgrenzung: PDM (Engineering) vs. Produktdatenmanagement im Onlinehandel

Häufig wird der Begriff Produktdatenmanagement mit PDM (Product Data Management) verwechselt. PDM stammt jedoch aus dem Ingenieurwesen und der Produktentwicklung. Es verwaltet technische Daten wie CAD-Zeichnungen, Materiallisten und Fertigungsprozesse. Das Produktdatenmanagement im E-Commerce hingegen konzentriert sich auf kundenorientierte Vertriebs- und Marketinginformationen, die für Onlineshops und Marktplätze relevant sind.

Welche Datenarten umfasst Produktdatenmanagement?

Aus operativer Sicht lassen sich die Informationen in mehrere Kategorien einteilen:

• Stammdaten: Eindeutige Identifikatoren wie Artikelnummer (SKU), GTIN/EAN, Marke und Hersteller.
• Marketing- & Vertriebsdaten: Produkttitel, ansprechende Beschreibungen, Bullet Points, SEO-Keywords und verkaufsfördernde Merkmale.
• Technische Daten: Maße, Gewicht, Materialzusammensetzung, technische Spezifikationen und Leistungsdaten.
• Variantendaten: Informationen, die Produkte mit verschiedenen Ausprägungen (z. B. Größe, Farbe, Material) voneinander unterscheiden.
• Medien: Hochauflösende Produktbilder aus verschiedenen Perspektiven, 360°-Ansichten, Videos, Datenblätter (PDFs) und Größentabellen.
• Lokalisierungsdaten: Übersetzungen von Titeln und Beschreibungen, landesspezifische Attribute und Währungen.
• Rechtliche/Compliance-Daten: Inhaltsstoffe, Allergene, Sicherheitshinweise, Energieeffizienzklassen und Entsorgungsinformationen.
• Operative Daten: Einkaufspreis, Verkaufspreis, Lagerbestand, Lieferanteninformationen und Logistikdaten (oft aus dem ERP-Teil eines Systems).

PIM vs. ERP – und warum die Trennung im E-Commerce zur Stolperfalle wird

Eine der grundlegendsten strategischen Entscheidungen im E-Commerce-Setup betrifft die Frage: PIM vs. ERP? Beide Systeme sind für den Umgang mit Produktdaten unerlässlich, verfolgen jedoch fundamental unterschiedliche Ziele. Diese funktionale Trennung kann im dynamischen Multichannel-Handel schnell zum operativen Engpass werden.

Was ein PIM-System leistet

Ein Product Information Management (PIM)-System ist eine spezialisierte Software zur zentralen Haltung, Anreicherung und Verteilung von marketing- und vertriebsrelevanten Produktdaten. Seine Kernaufgabe ist es, eine „Single Source of Truth" für alle kundenorientierten Informationen zu schaffen. Typische Funktionen umfassen die Verwaltung von Produktbeschreibungen, SEO-Texten, Bildern, Videos und Übersetzungen sowie die Definition von Workflows für die Datenpflege und -freigabe. Ein PIM ist darauf optimiert, reiche, emotionale und kanalspezifische Produktinhalte zu erstellen und an verschiedene Touchpoints wie Onlineshops, Marktplätze oder Printkataloge auszuspielen.

Was ein ERP-System leistet

Ein Enterprise Resource Planning (ERP)-System ist das operative Rückgrat eines Unternehmens. Es steuert und verwaltet geschäftskritische Prozesse wie Finanzen, Einkauf, Lagerhaltung, Auftragsabwicklung und Logistik. Im Kontext von Produktdaten ist das ERP die führende Quelle für „harte" Fakten: Artikelnummern, Preise, Bestände, Lieferantendaten und buchhalterische Informationen. Im E-Commerce zählt dabei vor allem die verlässliche Steuerung von Beständen, Preisen und Auftragsflüssen über alle Verkaufskanäle hinweg. Das Ziel eines ERP-Systems ist Effizienz, Prozesssicherheit und die korrekte Abbildung von Waren- und Finanzströmen.

Vergleichstabelle PIM vs. ERP

Diese Tabelle verdeutlicht die unterschiedlichen Schwerpunkte beider Systeme:

Warum die "Zwei-System-Logik" für viele Händler zum Engpass wird

In der Theorie klingt die Aufgabenteilung sinnvoll. In der Praxis führt die Trennung von PIM und ERP jedoch oft zu erheblichen Reibungsverlusten. Typische Probleme sind:

• Doppelte Datenpflege: Basis-Stammdaten müssen oft in beiden Systemen angelegt und gepflegt werden.
• Synchronisationsprobleme: Die Schnittstelle zwischen PIM und ERP ist eine häufige Fehlerquelle. Verzögerte Bestands- oder Preisupdates können zu Überverkäufen oder falschen Preisanzeigen führen.
• Fehlende aktuelle Bestandsdaten: Content-Manager im PIM haben oft keinen direkten Zugriff auf aktuelle Bestände aus dem ERP, was die Planung von Marketingkampagnen erschwert.
• Komplexe IT-Landschaft: Jede zusätzliche Schnittstelle erhöht die Komplexität, die Wartungskosten und die Abhängigkeit von externen Dienstleistern.

Eine integrierte Plattform wie PlentyONE, die ERP- und PIM-Funktionalität in einem System vereint, reduziert genau diese Reibungspunkte. Wenn Bestands-, Preis- und Marketingdaten aus derselben Quelle stammen, entfallen fehleranfällige Synchronisationsprozesse.

PIM und ERP integrieren – Datenfluss in der Praxis

Angenommen, ein Unternehmen hat sich für getrennte Systeme entschieden. Wie sieht dann eine typische PIM-ERP-Integration aus? Der Datenfluss ist entscheidend für die operative Effizienz und erfordert eine sorgfältige Planung der Systemarchitektur.

Klassische Architektur: PIM ↔ ERP ↔ Shop ↔ Marktplätze

Das am weitesten verbreitete Modell ist eine „Best-of-Breed"-Architektur, bei der spezialisierte Einzelsysteme über Schnittstellen miteinander verbunden werden.

• Datenfluss: Oft legt das ERP den Artikelstamm an (SKU, Preis, Bestand). Diese Daten werden an das PIM übertragen. Im PIM erfolgt die Anreicherung (Texte, Bilder). Die angereicherten Daten fließen dann zum Onlineshop und zu einer Middleware, die sie an Marktplätze verteilt. Bestellungen laufen den umgekehrten Weg: vom Kanal zum Shop oder ERP.
• Technologie: Die Verbindung erfolgt meist über APIs (REST, SOAP), Dateiexporte (CSV, XML) oder spezialisierte Middleware-Lösungen. Oft laufen die Synchronisationen als zeitgesteuerte Batch-Jobs (z. B. alle 15 Minuten).
• Vorteile: Jedes System ist hochspezialisiert auf seine Aufgabe.
• Nachteile: Hohe Komplexität, viele potenzielle Fehlerquellen („Points of Failure"), zeitliche Verzögerungen bei der Synchronisation, hohe Kosten für Implementierung und Wartung der Schnittstellen.

Integrierte Plattform-Architektur (Plattform-Ansatz)

Die Alternative ist ein integrierter Ansatz, bei dem Kernfunktionen in einer einzigen Plattform gebündelt sind.

• Datenfluss: Es gibt keine klassischen Schnittstellen zwischen PIM, ERP und WMS, da alle Module auf dieselbe zentrale Datenbank zugreifen. Ein neuer Artikel wird einmalig im System angelegt und steht sofort allen Bereichen – von der Warenwirtschaft über die Lagerverwaltung bis zum Multichannel-Vertrieb – zur Verfügung.
• Technologie: Eine einheitliche Codebasis und eine zentrale Datenbank sorgen für Datenkonsistenz.
• Vorteile: Keine Datensilos, keine Synchronisationsverzögerungen, geringere Komplexität, schnellere Prozesse, ein zentraler Ansprechpartner für das gesamte System. PlentyONE bringt PIM-Funktionalität als integralen Bestandteil der Plattform mit. Eine separate ERP-PIM-Integration ist nicht nötig.
• Nachteile: Weniger Flexibilität bei der Auswahl hochspezialisierter Nischen-Tools.

Entscheidungshilfe: Integrierte Plattform oder Best-of-Breed?

Die Wahl der richtigen Architektur hängt stark von den individuellen Anforderungen und der Unternehmensgröße ab.

Eine integrierte Plattform passt, wenn:

• Sie als KMU oder wachsender Händler eine schlanke, kosteneffiziente All-in-One-Lösung suchen.
• schnelle Time-to-Market und stets aktuelle Daten (Bestände, Preise) entscheidend sind.
• Sie Komplexität reduzieren und sich auf Ihr Kerngeschäft konzentrieren wollen.
• der Fokus auf standardisierten, aber hoch-effizienten E-Commerce-Prozessen liegt.

Best-of-Breed ist sinnvoll, wenn:

• sehr große Konzernstrukturen mit etablierten, komplexen Enterprise-Systemen bestehen, die nicht ersetzt werden können.
• extrem spezifische Nischenanforderungen bestehen, die nur ein hochspezialisiertes Tool erfüllen kann.
• eine große, eigene IT-Abteilung vorhanden ist, die komplexe Schnittstellenlandschaften managen kann.
• die Unabhängigkeit von einem einzigen Anbieter strategisch priorisiert wird.

Produktdaten pflegen – Workflows, die in der Praxis funktionieren

Effiziente Produktdatenpflege ist kein Zufall, sondern das Ergebnis klar definierter Prozesse. Ohne strukturierte Workflows versinkt die Datenverwaltung schnell im Chaos, besonders bei großen Sortimenten und mehreren beteiligten Mitarbeitern.

Vom Wareneingang bis zur Kanalpublikation: ein operativer Datenfluss

Ein bewährter Workflow zur Erstellung und Anreicherung von Produktdaten lässt sich in fünf Phasen gliedern:

1. Import der Lieferantendaten: Die Basisdaten (Artikelnummer, EAN, Kurzbeschreibung, Einkaufspreis) werden vom Lieferanten per CSV, API oder manuell importiert und im System als „Entwurf" angelegt.
2. Anlage der Stammdaten: Das Operations- oder Produktmanagement-Team prüft die Basisdaten, ordnet den Artikel einer Kategorie zu und legt die Variantenstruktur (z. B. Farben und Größen) an.
3. Anreicherung der Daten: Dies ist der kreativste Schritt. Das Marketing- oder Content-Team erstellt verkaufsfördernde Titel und Beschreibungen, pflegt SEO-Keywords, lädt hochwertige Bilder und Videos hoch und fügt technische Attribute hinzu. Bei internationalem Vertrieb erfolgen hier auch die Übersetzungen.
4. Freigabe: Nach dem Vier-Augen-Prinzip prüft ein verantwortlicher Mitarbeiter (z. B. der Head of E-Commerce) die Daten auf Vollständigkeit und Korrektheit. Erst nach dieser Freigabe ist der Artikel für den Verkauf bereit.
5. Verteilung an die Kanäle: Das System listet den Artikel automatisch auf den ausgewählten Kanälen (eigener Shop, Amazon, Zalando etc.). Dabei werden kanalspezifische Anpassungen (z. B. Attribut-Mappings) berücksichtigt.

Rollen und Verantwortlichkeiten im Team

Klare Rollen sind entscheidend für einen reibungslosen Ablauf. In vielen E-Commerce-Teams haben sich folgende Verantwortlichkeiten etabliert:

• Product Data Manager / E-Commerce Manager: Definiert die Datenstrategie, überwacht die Datenqualität, konzipiert Workflows und ist für die Freigabeprozesse verantwortlich.
• Marketing / Content-Management: Erstellt und optimiert alle kundenorientierten Inhalte wie Texte, Bilder und Videos. Sorgt für SEO-Relevanz und ein konsistentes Markenbild.
• Operations / Einkauf / Lager: Ist verantwortlich für die korrekte Anlage der Stammdaten (SKU, EAN), die Pflege von Lieferanteninformationen sowie Bestands- und Preisdaten.
• IT / Schnittstellen-Management: Kümmert sich um den reibungslosen Datenimport von Lieferanten und den Export zu den Vertriebskanälen, insbesondere in Best-of-Breed-Architekturen.

Freigabe-Workflows und Versionierung

Professionelle Systeme unterstützen mehrstufige Freigabe-Workflows. So wird sichergestellt, dass keine unvollständigen oder fehlerhaften Daten live gehen. Eine lückenlose Versionierung (Audit-Trail) ist ebenfalls wichtig: Sie ermöglicht es nachzuvollziehen, wer wann welche Änderung an einem Produkt vorgenommen hat. Dies ist nicht nur für die interne Qualitätssicherung, sondern auch bei Produkthaftungsfragen von großer Bedeutung.

Produktdatenqualität messen – die wichtigsten KPIs

Was nicht gemessen wird, kann nicht verbessert werden. Diese Binsenweisheit gilt insbesondere für die Produktdatenqualität. Schlechte Daten kosten bares Geld – durch entgangene Verkäufe, hohe Retourenquoten und ineffiziente Prozesse. Branchenuntersuchungen zur Datenqualität zeigen regelmäßig, dass Onlinehändler jährlich erhebliche Summen durch fehlerhafte oder unvollständige Daten verlieren – verdeckt durch verpasste Verkäufe, Retouren und manuellen Korrekturaufwand. Die folgenden KPIs helfen Ihnen, die Qualität Ihrer Produktdaten objektiv zu bewerten und gezielt zu optimieren.

Vollständigkeitsrate

Die Vollständigkeitsrate misst, wie viel Prozent Ihrer Produkte alle für einen bestimmten Kanal erforderlichen Pflichtattribute aufweisen. Ein Produkt mag für Ihren Onlineshop vollständig sein, aber für Amazon fehlen eventuell entscheidende Merkmale. Dieser KPI sollte pro Kanal überwacht werden und ist ein wichtiger Frühindikator für die Sichtbarkeit und Performance Ihrer Artikel.

Time-to-Market

Dieser KPI misst die Zeitspanne vom physischen Wareneingang bis zur Verkaufsbereitschaft des Produkts auf allen relevanten Kanälen. Eine lange Time-to-Market bedeutet gebundenes Kapital im Lager und verpasste Verkaufschancen. Effizientes Produktdatenmanagement ist der größte Hebel, um diesen Wert zu senken.

Fehler- und Retourenquote

Es gibt einen direkten Zusammenhang zwischen fehlerhaften Produktdaten (falsche Größe, falsche Farbe, unklare Beschreibung) und der Retourenquote. Analysieren Sie die Retourengründe Ihrer Kunden systematisch. Wenn sich Gründe wie „Artikel nicht wie beschrieben" häufen, ist dies ein klares Alarmsignal für mangelhafte Datenqualität.

Update-Frequenz pro Kanal

Wie schnell können Sie Preis- oder Bestandsänderungen auf allen Kanälen ausrollen? In einem wettbewerbsintensiven Umfeld ist die Fähigkeit zu schnellen Updates (z. B. für Repricing-Strategien) ein entscheidender Vorteil. Dieser KPI misst die Dauer vom Anstoßen einer Änderung im zentralen System bis zur Sichtbarkeit auf dem jeweiligen Kanal.

Kanalanforderungen – was Marktplätze und Shops von Produktdaten erwarten

Während Sie die Daten in Ihrem eigenen Onlineshop relativ frei gestalten können, diktieren Marktplätze die Spielregeln. Jeder Kanal hat ein eigenes Regelwerk, das strikt eingehalten werden muss, um überhaupt gelistet zu werden und eine gute Sichtbarkeit zu erreichen.

Eigener Onlineshop

In Ihrem eigenen Onlineshop haben Sie die größte Freiheit. Hier liegt der Fokus auf:

• SEO: Einzigartige, keyword-optimierte Titel und Beschreibungen.
• Branding: Hochwertige Bilder und Videos, die Ihre Marke widerspiegeln.
• Usability: Detaillierte Filter-Attribute (z. B. Material, Passform, Anlass), die Kunden die Navigation erleichtern.

Amazon

Die Amazon-Integration erfordert höchste Disziplin bei der Datenpflege. Wichtige Anforderungen sind:

• Strikte Attribut-Strukturen: Für jede Kategorie gibt es ein festes Set an Pflicht- und optionalen Attributen.
• Titel-Vorgaben: Seit Januar 2025 in den meisten Kategorien auf 200 Zeichen begrenzt, mit strikten Regeln zu Wortwiederholungen und Sonderzeichen.
• EAN-Pflicht: Ohne gültige GTIN/EAN ist ein Listing in den meisten Kategorien unmöglich.
• A+ Content: Markeninhaber können über die Brand Registry erweiterte Inhalte mit zusätzlichen Bildern und Textmodulen erstellen.

Zalando

Als führende Modeplattform legt Zalando extremen Wert auf visuelle Qualität und Detailinformationen:

• Bildqualität: Sehr hohe Anforderungen an die Auflösung (in der Regel mehrere Tausend Pixel Kantenlänge), Freistellung und Perspektiven.
• Größentabellen: Herstellerspezifische Größentabellen sind oft Pflicht, um Retouren zu minimieren.
• Material- und Pflegehinweise: Detaillierte und standardisierte Angaben zur Materialzusammensetzung und Pflege.

eBay, OTTO, Kaufland

Auch andere große Marktplätze haben ihre Eigenheiten:

• eBay: Setzt stark auf "Artikelmerkmale", die für die Filterfunktion in der Suche entscheidend sind.
• OTTO Market: Als kuratierter Marktplatz stellt OTTO Market hohe Anforderungen an die Datenqualität und die Vollständigkeit der Attribute, um ein hochwertiges Einkaufserlebnis zu gewährleisten.
• Kaufland.de: Verlangt eine präzise Zuordnung der Produkte zur eigenen Kategoriestruktur und eine obligatorische EAN für alle Artikel.

Vergleichstabelle: typische Kanalanforderungen

Häufige Probleme bei der Produktdatenpflege – und wie man sie vermeidet

Viele Multichannel-Seller kämpfen im operativen Alltag mit denselben wiederkehrenden Problemen. Diese zu erkennen, ist der erste Schritt zur Besserung.

Excel als zentrale Datenquelle

Excel ist ein mächtiges Werkzeug und für den Start oft ausreichend. Doch mit wachsendem Sortiment und steigender Kanalzahl wird es zur Fehlerquelle Nummer eins. Es bietet keine Versionierung, keine Freigabe-Workflows, keine zentrale Medienverwaltung und ist nicht für die Zusammenarbeit im Team ausgelegt. Der Wechsel zu einem zentralen, datenbankgestützten System ist ab einer gewissen Größe unausweichlich.

Doppelte Datenpflege in mehreren Systemen

Ein klassisches Symptom von Datensilos: Mitarbeiter müssen dieselben Informationen in ERP, PIM, Shopsystem und Marktplatz-Tools separat eingeben. Das ist nicht nur ineffizient, sondern führt zwangsläufig zu Inkonsistenzen. Eine zentrale Datenhaltungsstrategie, idealerweise in einer integrierten Plattform, löst dieses Problem an der Wurzel.

Fehlende Übersetzungen und Lokalisierung

Wer international verkauft, muss Produktdaten nicht nur übersetzen, sondern auch lokalisieren (z. B. Größen, Maßeinheiten, Währungen anpassen). Wird dieser Prozess manuell und unstrukturiert gehandhabt, leidet die Qualität und der internationale Rollout verzögert sich. Professionelle Systeme bieten Schnittstellen zu Übersetzungsdiensten und ermöglichen die Pflege landesspezifischer Attribute.

Kein definierter Workflow für Datenfreigaben

Wenn unklar ist, wer für welche Daten verantwortlich ist und wer sie final freigibt, gehen unvollständige oder falsche Informationen online. Ein klar definierter Freigabeprozess mit dem Vier-Augen-Prinzip ist ein einfaches, aber extrem wirksames Mittel zur Qualitätssicherung.

Worauf Sie bei der Wahl eines Systems achten sollten

Die Auswahl der richtigen Software für Ihr Produktdatenmanagement ist eine strategische Entscheidung mit langfristigen Auswirkungen. Ein Händler, der nur auf den Preis achtet und ein System ohne Skalierbarkeit wählt, muss oft nach kurzer Zeit teuer migrieren.

Checkliste – 8 Anforderungen, die ein System abdecken sollte

Nutzen Sie diese Liste, um potenzielle Lösungen zu bewerten:

• Zentrale Datenhaltung mit Versionsmanagement: Das System muss als zentrale, verlässliche Datenquelle für alle Produktinformationen dienen und Änderungen nachvollziehbar protokollieren.
• Kanal-Mapping für mehrere Marktplätze: Eine Kernfunktion muss es sein, Ihre internen Attribute einfach und flexibel auf die unterschiedlichen Anforderungen von Amazon, Zalando & Co. mappen zu können.
• Mehrsprachigkeit & Übersetzungsmanagement: Die Fähigkeit, Inhalte in mehreren Sprachen zu pflegen und idealerweise Workflows für Übersetzungen zu unterstützen, ist für die Internationalisierung entscheidend.
• Medien- & Asset-Management: Das System sollte nicht nur Text, sondern auch Bilder, Videos und Dokumente zentral verwalten und in verschiedenen Formaten und Größen für die Kanäle bereitstellen können.
• Anbindung an Lager- und Auftragsverwaltung: Eine nahtlose, idealerweise native Integration von Produkt-, Bestands- und Preisdaten ist der Schlüssel zur Vermeidung von Überverkäufen und zur Gewährleistung von Datenkonsistenz.
• Workflows und Freigaben: Konfigurierbare Workflows für die Datenpflege und mehrstufige Freigabeprozesse sind essenziell für die Datenqualität und die Zusammenarbeit im Team.
• APIs und Standardschnittstellen: Auch bei einer integrierten Plattform ist eine offene und gut dokumentierte API wichtig, um zukünftige Anbindungen (z. B. an BI-Tools oder externe Dienste) zu ermöglichen.
• Skalierbarkeit: Das System muss mit Ihrem Unternehmen wachsen können – sowohl in Bezug auf die Anzahl der Artikel (SKUs) und Varianten als auch auf die Anzahl der Kanäle und Benutzer.

PlentyONE deckt diese Anforderungen als integrierte E-Commerce-Plattform ab – von der zentralen Datenhaltung über das Kanal-Mapping bis zur nativen Bestands- und Auftragsanbindung.

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Fazit: Produktdaten sind die operative Grundlage Ihres E-Commerce

Exzellentes Produktdatenmanagement ist kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit für nachhaltiges Wachstum im Onlinehandel. Es ist die unsichtbare Kraft, die über Sichtbarkeit auf Marktplätzen, Konversionsraten im Shop und die Effizienz Ihrer internen Abläufe entscheidet. Die Zeiten, in denen Produktdaten in Excel-Listen verwaltet werden konnten, sind für ambitionierte Händler vorbei.

Die strategische Entscheidung zwischen einer Best-of-Breed-Architektur mit getrenntem PIM und ERP und einer integrierten Plattform hat weitreichende Konsequenzen für Ihre Agilität und Skalierbarkeit. Während spezialisierte Einzelsysteme in komplexen Konzernstrukturen ihre Berechtigung haben, bieten integrierte E-Commerce-Plattformen wie PlentyONE für die meisten Händler den direkteren Weg zu schlanken Prozessen, aktuellen Daten und einer schnelleren Time-to-Market.

Investieren Sie in eine zentrale, saubere und gut strukturierte Produktdatenbasis. Sie ist das Fundament, auf dem Sie Ihr Multichannel-Geschäft erfolgreich aufbauen und skalieren können.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen PIM und ERP?

Ein PIM (Product Information Management)-System ist auf die Verwaltung und Anreicherung von marketingrelevanten Produktdaten wie Texte und Bilder spezialisiert. Ein ERP (Enterprise Resource Planning)-System steuert hingegen operative Kerngeschäfte wie Finanzen, Lagerbestände und Aufträge. Das PIM fokussiert auf die Produkt-Story, das ERP auf die Transaktion.

Ist PIM ein ERP-System?

Nein, ein PIM ist kein ERP-System. Es ist eine spezialisierte Software, die oft an ein ERP-System angebunden wird. Es gibt jedoch auch integrierte Plattformen wie PlentyONE, die sowohl ERP- als auch PIM-Funktionalitäten in einer einzigen Lösung vereinen und so die Notwendigkeit einer separaten Integration eliminieren.

Wann lohnt sich ein PIM-System für meinen Onlineshop?

Ein dediziertes System für das Produktdatenmanagement lohnt sich in der Regel, wenn Sie eines oder mehrere der folgenden Kriterien erfüllen: Sie verkaufen über mehr als zwei Kanäle, Sie verwalten mehr als 500 Produkte, Sie verkaufen international in mehreren Sprachen oder mehrere Mitarbeiter sind an der Datenpflege beteiligt.

Welche Daten gehören ins Produktdatenmanagement?

Zum Produktdatenmanagement gehören Stammdaten (SKU, EAN), Marketingdaten (Titel, Texte), technische Daten (Maße, Material), Medien (Bilder, Videos), Variantendaten (Farbe, Größe), Lokalisierungsdaten (Übersetzungen) und rechtliche Informationen. In integrierten Systemen kommen operative Daten wie Preise und Bestände hinzu.

Wie verbessere ich die Datenqualität meiner Produktdaten?

Beginnen Sie mit der Definition einer zentralen Datenquelle. Führen Sie klare Workflows und Verantwortlichkeiten für die Datenpflege ein. Nutzen Sie Validierungsregeln, um die Vollständigkeit zu prüfen, und implementieren Sie ein Vier-Augen-Prinzip für Freigaben. Messen Sie KPIs wie die Vollständigkeitsrate, um Fortschritte zu verfolgen.

Welche Anforderungen stellen Amazon und Zalando an Produktdaten?

Amazon verlangt sehr strukturierte Daten mit einer obligatorischen EAN, strengen Titel-Vorgaben und kategoriespezifischen Pflichtattributen. Zalando legt extremen Wert auf hochauflösende Bilder in Studioqualität, detaillierte Materialangaben und herstellerspezifische Größentabellen, um das Einkaufserlebnis zu optimieren und Retouren zu reduzieren.