Datenqualität im PIM systematisch verbessern
Produktdaten entscheiden darüber, ob Produkte gefunden, verstanden und gekauft werden. Schlechte Datenqualität führt zu schlechter Auffindbarkeit, unklaren Informationen und letztlich zu geringerer Conversion im Webshop.
Viele Unternehmen kämpfen dabei mit denselben Problemen: unvollständige Daten, widersprüchliche Angaben oder manuelle Pflege ohne klare Regeln.
👉 Wie lässt sich Datenqualität im PIM systematisch verbessern – nicht nur punktuell, sondern dauerhaft?
Typische Probleme bei der Datenqualität
In der Praxis entstehen Probleme selten durch einzelne Fehler, sondern durch strukturelle Schwächen im Umgang mit Produktdaten.
- fehlerhafte oder widersprüchliche Attribute
- fehlende Produktbeschreibungen oder Bilder
- uneinheitliche Daten aus verschiedenen Systemen (z. B. ERP vs. PIM)
- unvollständige regulatorische Angaben
- manuelle Pflege ohne klare Regeln
👉 Die Folge:
- Produkte sind schwer auffindbar
- Kunden verstehen das Produkt nicht vollständig
- Fehler gelangen in den Webshop oder in andere Kanäle
- der Pflegeaufwand steigt kontinuierlich
Warum klassische Datenpflege nicht ausreicht
In vielen Systemen wird Datenqualität als reine Pflegeaufgabe verstanden:
- Attribute werden manuell befüllt
- Texte werden einzeln kontrolliert
- Fehler werden nur entdeckt, wenn jemand sie sieht
Dieses Vorgehen hat zwei grundlegende Probleme:
- es skaliert nicht bei großen Datenmengen
- es stellt keine konsistente Qualität sicher
👉 Datenqualität entsteht so eher zufällig als systematisch.
Der entscheidende Unterschied: Datenqualität als System
Datenqualität im PIM lässt sich nur dann nachhaltig verbessern, wenn sie systemisch abgesichert wird.
Das bedeutet:
- Daten werden nicht nur erfasst, sondern geprüft
- Regeln stellen logische Konsistenz sicher
- Fehler werden automatisch erkannt und bewertet
- Abhängigkeiten zwischen Attributen werden berücksichtigt
👉 In der Praxis erfolgt dies durch Plausibilitätsprüfungen und eine regelbasierte Datenlogik im PIM.
So setzt Contene Datenqualität konkret um
Genau hier setzt Contene an:
👉 Datenqualität entsteht nicht nachgelagert, sondern direkt im System – bei jeder Änderung, bei jeder Berechnung.
→ Wie Contene als System aufgebaut ist, erfahren Sie hier: Contene verstehen
1. Plausibilitätsprüfungen (Crosschecks)
Contene erkennt Widersprüche sofort – zum Beispiel wenn Kategorie und steuerliche Angaben nicht zusammenpassen – und zeigt Fehler direkt im Datensatz an.
- Prüfungen laufen bei Eingabe und Verarbeitung
- Abhängigkeiten zwischen Attributen werden berücksichtigt
- Fehler verweisen direkt auf ihre Ursache
👉 Daten werden nicht kontrolliert, sondern systematisch validiert.
2. Decision Engine
Regeln werden in vertrauter Excel‑Logik definiert und in einer performanten Laufzeitumgebung ausgeführt. Typische Anwendungen: automatische Werte, Channel‑Readiness, Datenqualitäts‑Scores und automatische Stichwort‑Generierung. Fachabteilungen definieren Regeln selbst – ohne IT.
Typische Anwendungen sind:
- Bei der Neuanlage eines Datensatzes wird automatisch das Datum der Erstanlage hinterlegt,
- Erst wenn bestimmte Attribute mit Inhalten befüllt wurden, veröffentlicht das System automatisch den Artikel im Shopsystem (Channel‑Readiness)
- Formeln ermitteln je Artikel eine Punktzahl für Datenqualitäts‑Scores der Attibute. Der Contentmanager kann so gezielt nach Artikeln mit niedriger Punktzahl ermitteln und dort die Datenqualität erhöhen.
- Ausgehend von Kategorie und Technischen Eigenschaften werden automatische Stichwörter erzeugt
👉 Fachabteilungen definieren die Logik selbst – ohne IT.
Hier finden Sie Details zur Funktionsweise der Decision Engine in Contene.
3. Automatische Zustände statt manueller Pflege
Zustände wie „veröffentlichungsfähig“ oder „vollständig“ werden nicht manuell gesetzt.
Sie entstehen automatisch:
- aus Datenqualität
- aus Regeln
- aus Beziehungen zwischen Entitäten
👉 Ändert sich eine Voraussetzung, wird der Zustand sofort neu berechnet.
4. Datenqualität wird messbar
Durch Scores und Bewertungen wird Datenqualität sichtbar:
- Artikel mit geringer Qualität werden gezielt identifiziert
- Maßnahmen lassen sich priorisieren
- Fortschritt wird nachvollziehbar
👉 Datenqualität wird steuerbar – nicht nur überprüfbar.
5. Zusammenhang von Daten und Auffindbarkeit
Datenqualität wirkt sich direkt auf Auffindbarkeit und SEO aus.
Durch strukturierte Beziehungen und semantische Logik:
- entstehen automatisch konsistente Stichwörter
- vererben sich Änderungen über alle betroffenen Artikel
- bleibt der gesamte Datenbestand synchron
👉 Qualität und Auffindbarkeit werden gemeinsam optimiert.
Typische Beispiele für Datenqualitätsprobleme
Die folgenden Situationen treten in der Praxis besonders häufig auf:
- ein Produkt hat keine oder eine zu kurze Beschreibung
- ein Bild fehlt oder ist falsch zugeordnet
- regulatorische Angaben sind inkonsistent
- ein Artikel wird veröffentlicht, obwohl wichtige Informationen fehlen
- Daten aus ERP und PIM widersprechen sich
👉 Plausibilitätsprüfungen erkennen solche Probleme automatisch und verhindern, dass sie in den Webshop gelangen.
Wie Plausibilitätsprüfungen in der Praxis eingesetzt werden können Sie in den Anwendungsfällen für Plausibilitätsprüfungen nachlesen.
Ergebnis: bessere Daten, weniger Aufwand, höhere Conversion
Durch eine systematische Absicherung der Datenqualität ergeben sich klare Vorteile:
- Produktdaten sind vollständig und konsistent
- Fehler werden frühzeitig erkannt und behoben
- manueller Prüfaufwand wird reduziert
- Produkte sind besser auffindbar und verständlicher
- die Conversion im Webshop verbessert sich
👉 Datenqualität wird damit vom manuellen Prozess zu einer steuerbaren Systemeigenschaft.
→ Wie sich das konkret auf die tägliche Arbeit auswirkt, zeigt die Produktivität im PIM
→ Warum selbst korrekte Daten im Shop trotzdem falsch erscheinen können, zeigt der PIM Output
Fazit
Datenqualität im PIM entsteht nicht durch Kontrolle –
sondern durch klare Regeln, die automatisch für Konsistenz sorgen.
👉 Contene macht genau das möglich:
Daten werden nicht nur gepflegt, sondern systematisch berechnet, geprüft und gesteuert.