Gastbeitrag: Produktdaten veredeln statt nur verwalten – aber bitte automatisiert

Die eCommerce Manufaktur eCube hat ein Tool entwickelt, mit dem sich Produktdaten automatisiert aufwerten lassen. Günter Heiß, Geschäftsführer von eCube, wirft mit uns einen Blick auf das Konzept von Product Data Consolidation (PDC) und wie es Händler dabei unterstützt, mehr aus ihren Produktdaten herauszuholen.

Das Bereitstellen von Produktdaten in einer Qualität, die den Anforderungen im E-Commerce genügt, stellt Händler regelmäßig vor große Herausforderungen. In der Praxis verursacht die Aufbereitung der Daten für den Online-Verkauf viel Aufwand und damit auch Kosten. Chancen, die Produktdaten von hoher Qualität bieten, bleiben ungenutzt.

Zum einen entscheidet die Qualität von Produktdaten darüber, wie Produkte in einem Shop präsentiert werden. Je besser Produkte in einem Online-Shop dargestellt werden, desto größer der Verkaufserfolg. Fehlen wichtige Informationen zu einem Produkt oder werden Inhalte fehlerhaft dargestellt, dann wird sich ein potenzieller Käufer möglicherweise nicht für ein Produkt entscheiden. Hier zählen oft Kleinigkeiten in der Darstellung, die jeder bei sich selbst beobachten kann, wenn er einen Online-Shop besucht. Wird beispielsweise ein Sonderzeichen im Produktnamen nicht richtig dargestellt, dann wirkt das unseriös. Potenzielle Käufer beziehen diesen Fehler auf die Qualität des Produktes, was schlecht für den Verkauf ist.

Je besser Produktdaten aufbereitet sind, desto besser funktionieren wichtige Shop- Funktionen, allen voran die Produktsuche. Ist ein Produkt-Datensatz unvollständig, weil beispielsweise ein Attribut fehlt, dann wird das betreffende Produkt möglicherweise nicht von der Suche berücksichtigt, was für den Verkauf fatal ist. Aber auch „unter der Haube“ eines Shops spielt die Qualität der Produktdaten eine wichtige Rolle: Meta-Daten sorgen dafür, dass das Datenmanagement automatisiert werden kann. Das ist vor allem dann wichtig, wenn sehr große Datenmengen verarbeitet und dementsprechend auch aufbereitet werden müssen. Hier können Händler durch die Automatisierung der Datenkonsolidierung viel manuellen Aufwand einsparen und gleichzeitig die Qualität der Daten erhöhen.

Ziel der Product Data Consolidation ist es, die Qualität von Produktdaten systemgestützt und kontinuierlich zu optimieren. Dazu werden die Prozesse zur Datenaufbereitung weitgehend automatisiert. Das hilft besonders Händlern mit sehr großen Produktsortimenten, manuellen Aufwand einzusparen. Zudem wird die Aufbereitung deutlich beschleunigt, denn Zeit ist Geld im E-Commerce. Die HENKA Werkzeuge + Werkzeugmaschinen GmbH, für die wir gemeinsam mit commercetools einen Online-Shop mit über zweihunderttausend Produkten umgesetzt haben, bezieht ihre Daten von einer Vielzahl von Herstellern und Händlern. Jeder liefert seine Daten in einer etwas anderen Form und Qualität. Mit PDC ist HENKA in der Lage, die Daten so aufzubereiten, man spricht hier von konsolidieren, dass möglichst wenig manueller Aufwand entsteht.

Automatisierung ist in der Produktdatenverarbeitung grundsätzlich nichts neues. Viele PIM-Systeme bieten Funktionen zur Massendatenverarbeitung („Bulk-Operation“). Product Data Consolidation geht jedoch einen Schritt weiter und ergänzt PIM um regel- und prozessbasierte Mechanismen für die laufende Verbesserung der Qualität von Produktdaten. Mit dem commercetools Merchant Center lassen sich Produktdaten recht einfach pflegen und einzelne Datensätze bearbeiten. Es stößt natürlich an Grenzen, wenn sehr viele Daten, und wir sprechen hier in der Regel von tausenden, bearbeitet werden müssen. Vor allem ist es nicht mit einer einmaligen Bearbeitung getan, da Kataloge sich ändern und die Daten typischerweise zyklisch geliefert werden. Hier kommt PDC ins Spiel, indem es das PIM von commercetools um Funktionen zur automatisierten, regelbasierten Bearbeitung ergänzt.

Product Data Consolidation ist für Online-Händler interessant, die große oder sehr große Produktsortimente verwalten und aufbereiten müssen. Mehr als fünfzigtausend Produkte lassen sich manuell kaum in den Griff bekommen, wenn man den Anspruch hat, dem Käufer ein optimales Kauferlebnis im Shop zu bieten. Besonders wenn die Daten aus verschiedenen Quellen, von mehreren Herstellern oder Großhändlern, in unterschiedlicher Qualität geliefert werden, lohnt es sich, über Automatisierung nachzudenken. Eine Studie von Etailsolutions kam zu dem Ergebnis, dass Händler pro Jahr 195 Manntage unter anderem für manuelle Prozesse im E-Commerce aufwenden. Hier schlägt die Aufbereitung von Produktdaten in vielen Fällen nicht unwesentlich zu Buche. Mit PDC lassen sich Kosten einsparen. Dieser Effekt ist umso größer, je größer das Produktsortiment im Shop ist.

Einfach ausgedrückt, wird Product Data Consolidation über Schnittstellen in die Systemlandschaft eingebunden. Und zwar so, dass die Produktdaten aus externen Quellen im ersten Schritt der Einspeisung in den Shop zunächst in das PDC importiert werden, um dort aufbereitet zu werden, bevor sie beispielsweise an ein PIM oder direkt an den Shop weitergeleitet werden. PDC speichert die Daten nicht, sondern bereitet diese nur auf. Was PDC speichert, ist allein das Regelwerk, quasi die Schablone, für die Aufbereitung.

In der Praxis werden Produktdaten regelmäßig aktualisiert. Sie durchlaufen dann bei jedem Update das PDC und werden nach definierten Regeln konsolidiert. Bekannte Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten werden durch PDC beseitigt. Tauchen neue Fehler auf, die das System nicht kennt, dann werden die Algorithmen im PDC angepasst, sodass Fehler zukünftig automatisiert behoben werden können. Natürlich ist es zunächst etwas aufwändiger eine Regel zu formulieren, als ein Attribut in einem einzelnen Produkt zu korrigieren. Typischerweise kann eine einzige Regel aber auf hunderte oder tausende von Produkte angewandt werden. Durch diesen Hebel ist das manuelle Anpassen von Regeln im PDC unterm Strich deutlich weniger aufwändig als das Anpassen der Produktdaten selbst. Deshalb hilft PDC dabei, Ressourcen zu sparen und eröffnet ganz nebenbei interessante Möglichkeiten für den Einsatz von Machine Learning.

Viele Händler, denen PDC viel Aufwand und Kosten für die Aufbereitung ihrer Produktdaten ersparen könnte, merken es leider selbst nicht, oder zu spät. Wie das passieren kann? Sie haben sich an ihre Situation, die Prozesse, den Aufwand gewöhnt. Es gibt Mitarbeiter in ihrem Unternehmen, die regelmäßig viel Zeit damit verbringen, Fehler in Produktdaten aufzuspüren und zu korrigieren. Das läuft in der Regel nicht systematisch, was jedoch aus unserer Erfahrung selten als Problem erkannt wird. Es bleibt jedoch ein mulmiges Gefühl, dass etwas nicht optimal läuft. Ist ein Händler einmal in dieser Schonhaltung, bemerkt er oft nicht, was er verbessern könnte. Dabei lohnt es sich immer, eigene Arbeitsweisen und Prozesse regelmäßig auf den Prüfstand zu stellen. Und zwar nicht erst, wenn der Kunde zur Konkurrenz abwandert, weil das Kauferlebnis im Shop unter der mangelnden Qualität der Produktdaten leidet. Wir als Dienstleister unterstützen Händler dabei, Prozesse im Online-Verkauf zu analysieren und Optimierungspotenziale zu heben.

Aus dem Wissen und den Erfahrungen mit Product Data Consolidation aus vielen Projekten hat eCube das Tool „Chioro“ entwickelt, mit dem Händler die Konsolidierung ihrer Produktdaten steuern und automatisieren können. Als SaaS-Lösung lässt sich Chioro sehr schnell und einfach einrichten und in Betrieb nehmen. Mit wenigen Klicks können Sie Produktdaten importieren und beginnen, Regeln für die Aufbereitung Ihrer Daten zu definieren. Mit jeder Regel steigt die Qualität Ihrer Produktdaten. Das Ergebnis ist sofort im System ablesbar. Unternehmen, die sehr große Sortimente mit über hunderttausend Produkten aus  einer Vielzahl von Datenquellen führen, unterstützen wir bei der Inbetriebnahme und den ersten Schritten mit Chioro.

Lesen Sie im brandneuen Whitepaper von eCube mehr über Product Data Consolidation in der Praxis.