{"id":3081,"date":"2019-05-20T07:47:02","date_gmt":"2019-05-20T05:47:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/?p=3081"},"modified":"2021-01-15T11:33:43","modified_gmt":"2021-01-15T10:33:43","slug":"projekt-insights-in-4-schritten-zu-ecommerce-optimierten-produktdaten","status":"publish","type":"post","link":"\/blog\/de\/projekt-insights-in-4-schritten-zu-ecommerce-optimierten-produktdaten\/","title":{"rendered":"Projekt-Insights: In 4 Schritten zu eCommerce-optimierten Produktdaten"},"content":{"rendered":"
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Ob im B2C oder B2B, die Qualit\u00e4t Ihrer Produktdaten entscheidet \u00fcber das Einkaufserlebnis und damit \u00fcber den Umsatz in Ihrem Online-Shop, denn: Von Artikelfotos \u00fcber Suchergebnisse und Filter bis hin zu Kategorien \u2013 so gut wie alles, was in Ihrem Shop zu sehen ist, wird anhand der Produktdaten ausgespielt. Nur wenn Ihr Datenfeed m\u00f6glichst vollst\u00e4ndig, korrekt und frei von doppelten Datens\u00e4tzen ist, k\u00f6nnen Ihre Kunden Produkte zuverl\u00e4ssig finden und kaufen. Was aber ist zu tun, wenn die eigenen Produktdaten alles andere als gut sind?<\/p>\n

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In unserem Gesch\u00e4ftsbereich Data Quality unterst\u00fctzen wir mehr als 2000 Unternehmen dabei, ihre Daten in Bestform zu bringen. Deshalb k\u00f6nnen wir Ihnen in diesem Beitrag genau verraten, wie ein verkaufsf\u00f6rderndes Datenfeed aussieht und wie es zu erreichen ist.<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Umfragen zeigen: Viele Online-H\u00e4ndler sind unzufrieden mit ihren Produktdaten<\/h2>\n

Mangelhafte Produktdaten sind ein \u00fcberaus h\u00e4ufiges Problem im eCommerce: Im Oktober 2018 f\u00fchrte eggheads, einer der f\u00fchrenden PIM-Anbieter, eine Webinar-Umfrage unter 134 Unternehmen durch. Sie ergab, dass mehr als 30% \u00a0entweder unzufrieden oder sehr unzufrieden mit der Vollst\u00e4ndigkeit ihrer Produktdaten war. Dieses Resultat best\u00e4tigt die Erkenntnisse einer von FACT-Finder durchgef\u00fchrten H\u00e4ndlerumfrage aus 2016, in der knapp 40% der Online-H\u00e4ndler angaben, dass ihre Produktdaten grunds\u00e4tzlich verbessert werden sollten.<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Umfrageergebnis eggheads\u00a0<\/span><\/h3>\n

Wie zufrieden sind Sie mit der Vollst\u00e4ndigkeit Ihrer Produktdaten (Qualit\u00e4t, Aktualit\u00e4t, Vergleichbarkeit usw.)?<\/em><\/span><\/p>\n

\"\"Mehr als ein Drittel der Unternehmen ist unzufrieden mit seinen Produktdaten.<\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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Auswirkungen mangelhafter Produktdaten<\/h2>\n

Hier in aller K\u00fcrze einige Beispiele, was schief l\u00e4uft, wenn das Datenfeed eine General\u00fcberholung n\u00f6tig hat \u2013 sei es, weil Felder leer sind, falsch bef\u00fcllt sind oder uneinheitliche Bezeichnungen vorliegen.<\/p>\n

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Die vier Dimensionen des eCommerce-optimierten Datenfeeds<\/h2>\n

Fest steht also, Datenm\u00e4ngel sind h\u00e4ufig und sie erschweren die Auffindbarkeit Ihrer Produkte, was zu Umsatzeinbu\u00dfen f\u00fchrt. Wie sollten Ihre Datens\u00e4tze nun beschaffen sein, damit Ihre Shop-Funktionen optimal arbeiten und Ihre Sichtbarkeit auf externen Plattformen m\u00f6glichst hoch ist? Ein eCommerce-optimierter Datenfeed hat vier Dimensionen \u2013 er ist:<\/p>\n

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  1. Attributisiert<\/li>\n<\/ol>\n

    Ob Suche, Filternavigation, oder Recommendation-Engine: Jede Shop-Funktion arbeitet nur so gut wie die Daten, aus denen sie ihre Informationen bezieht. Je vollst\u00e4ndiger die Attributsfelder Ihrer Produktdaten, desto einfacher finden Kunden bei Ihnen das Richtige.<\/p>\n

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    1. Normalisiert<\/li>\n<\/ol>\n

      Erst wenn Attribute in einheitlichen Bezeichnungen, Formaten und Ma\u00dfeinheiten vorliegen, lassen sie sich zum Filtern von Suchergebnissen und zur Personalisierung nutzen. Im Fashion-Shop sollten zum Beispiel f\u00fcr \u201eVolcano\u201c und \u201eRot\u201c keine separaten Filter erscheinen, sondern alles unter \u201eRot\u201c zusammengefasst sein.<\/p>\n

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      1. Getagged<\/li>\n<\/ol>\n

        Die reinen Produktinformationen sind f\u00fcr viele Shopartikel nicht ausreichend, um sie zuverl\u00e4ssig zu finden. Mit zus\u00e4tzlichen Schlagworten \u2013 sogenannten Tags \u2013 machen Sie Ihre Produkte auch unter alternativen und umgangssprachlichen Begriffen auffindbar (\u201eGrafikkarte\u201c gleichbedeutend mit \u201eGraka\u201c).<\/p>\n

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        1. Kategorisiert<\/li>\n<\/ol>\n

          Eigentlich eine selbstverst\u00e4ndliche Voraussetzung, trotzdem aber oftmals nicht konsequent umgesetzt: Das Clustering von Produkten muss logisch nachvollziehbar, konsistent und kundengerecht sein.<\/p>\n

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          Ein verkaufsf\u00f6rderndes Datenfeed hat vier Dimensionen. Und bringt maximale Sichtbarkeit f\u00fcr Ihre Produkte \u2013 auch auf Handelsplattformen und bei H\u00e4ndlerverb\u00fcnden.<\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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          Projekt-Einblick: So kann die Datenbereinigung ablaufen<\/h2>\n

          F\u00fcr Online-H\u00e4ndler, die einen Datenbestand von mehr als nur ein paar tausend Produkten haben, w\u00e4re es eine Sisyphos-Arbeit, das Feed ausschlie\u00dflich manuell zu bereinigen. Besonders dann, wenn sich ihr Sortiment regelm\u00e4\u00dfig in kurzen Zeitabst\u00e4nden \u00e4ndert oder keine Ma\u00dfnahmen getroffen werden, um eine einmal erreichte Datenqualit\u00e4t sicherzustellen.<\/p>\n

          Um die Bereinigung der Produktdaten dort zu automatisieren, wo sie sich automatisieren l\u00e4sst, kommt in unseren Projekten daher der Omikron Data Quality Server zum Einsatz \u2013 doch der Reihe nach: Hier ein \u00dcberblick, wie ein Bereinigungsprojekt in unserem Gesch\u00e4ftsbereich Data Quality typischerweise strukturiert ist:<\/p>\n

          Phase 1: Spezifizierung \u2013 wie genau steht es um die Daten?<\/u><\/h3>\n

          Bevor man sich auf die Optimierung st\u00fcrzt, muss nat\u00fcrlich klar sein, wie der Status quo aussieht. Daher nehmen unsere Experten den Datenbestand zun\u00e4chst genau unter die Lupe \u2013 zum Beispiel anhand der Fragestellungen: Wie gut sind die relevanten Felder bef\u00fcllt? Wie hoch ist der Dublettenanteil? Welche Attribute gibt es bereits? Und wie gut ist der Content in Longtail- und Textfeldern? Die Erkenntnisse aus diesen Analysen liefern ein exaktes Bild \u00fcber die Qualit\u00e4t der Daten und wo genau angesetzt werden muss, um sie zu verbessern.<\/p>\n

          Ganz wichtig ist au\u00dferdem die Frage, was Sie mit Ihren Produktdaten sp\u00e4ter machen m\u00f6chten: Denn ob Onsite-Ranking, Guided Selling, Personalisierung oder Recommendation \u2013 all diese Konzepte bringen nur dann den erhofften Gewinn, wenn sie durch die Produktdaten unterst\u00fctzt werden. Daher beziehen wir auch diese Aspekte mit in die Analyse ein.<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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          Phase 2: Klassifizierung \u2013 Produkte eindeutig zuordnen<\/u><\/h3>\n

          Die Produktdaten von Online-H\u00e4ndlern stammen meist von verschiedenen Herstellern, die oft unterschiedliche Standards zur Bezeichnung und Gruppierung der Produkte haben. Das erschwert es Shop-Besuchern enorm, ihre gesuchten Produkte zu finden und untereinander zu vergleichen.<\/p>\n

          Genau deshalb ist die Klassifizierung der Produktdaten f\u00fcr viele H\u00e4ndler so wichtig \u2013 insbesondere im B2B. Sie stellt sicher, dass sich Produkte eindeutig identifizieren und den entsprechenden Warengruppen zuordnen lassen. Einige bekannte Klassifikationen sind eCl@ss, ETIM, GPC und ATC. Zus\u00e4tzlich haben sich Identifikationsnummern etabliert, wie EAN und ISBN.<\/p>\n

          Falls sich in der Analyse herausstellt, dass eine Klassifizierung notwendig ist, lauten die n\u00e4chsten Schritte wie folgt:<\/p>\n

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          1. Festlegen, wie granular die Gruppierung der Produkte sp\u00e4ter aussehen soll.<\/li>\n
          2. Pr\u00fcfen, ob es Dienstleister f\u00fcr eine branchenspezifische Klassifizierung gibt.<\/li>\n
          3. Clustering der Produkte anhand von Artikeleigenschaften mit Hilfe eines patentierten Vergleichsalgorithmus.<\/li>\n
          4. Aufbau eines \u201eW\u00f6rterbuchs\u201c, um einheitliche Bezeichnungen f\u00fcr Warengruppen, Merkmale, Synonyme etc. sicherzustellen.<\/li>\n<\/ol>\n

            Phase 3: Normalisierung und Attributisierung \u2013 alles f\u00fcr bessere Shop-Usability <\/u><\/h3>\n

            Mit dem in Phase 2 erstellten W\u00f6rterbuch lassen sich als n\u00e4chstes Ihre Material- und Produktkurztexte vereinheitlichen. Darin \u2013 und in Ihren Langtexten \u2013 verstecken sich h\u00e4ufig kaufentscheidende Merkmale, die unter anderem f\u00fcr die Filternavigation wichtig sind. Diese Attribute lassen sich mit Hilfe von Software regelbasiert extrahieren und nutzbar machen:<\/p>\n

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            Kaufrelevante Attribute lassen sich regelbasiert aus Kurz- und Langtexten extrahieren, um sie als Filter zur Verf\u00fcgung zu stellen.<\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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            Als n\u00e4chstes geht es darum, die inkonsistenten Schreibweisen in Merkmalsfeldern \u2013 zum Beispiel 230V vs. 230 V oder Alu vs. Aluminium \u2013 zu vereinheitlichen. Das Gleiche gilt f\u00fcr fremdsprachige oder uneinheitliche Bezeichnungen: Zum Beispiel sollten sehr detaillierte und fantasievolle Farbbezeichnungen auf die jeweilige Grundfarbe heruntergebrochen werden, damit Kunden im Shop nicht von einer Flut unterschiedlicher Filter \u00fcberschwemmt werden, wie im folgenden Beispiel zu sehen:<\/p>\n

            \"\"Zu viele Farbfilter. Wenn es um Conversion geht, ist \u00dcbersichtlichkeit wichtiger als Granularit\u00e4t. Im Fashion-Shop gen\u00fcgt daher ein einziger Filter pro Farbe.<\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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            Ihre Daten sind nun also m\u00f6glichst vollst\u00e4ndig und einheitlich. Bevor es aber in die vierte und letzte Projektphase geht, erfolgt noch der Feinschliff: das Tagging. Hiermit ist eine Verschlagwortung Ihres Datenfeeds aus der Sicht des Kunden gemeint, um die Sichtbarkeit Ihrer Produkte zu erh\u00f6hen.<\/p>\n

            Zentrale Fragestellungen sind hier also: Welche Begriffe verwenden Ihre Kunden bei der Suche nach Produkten? Wenn sich diese Begriffe nicht im Datenfeed wiederfinden, sollten sie angereichert werden, um 0-Trefferseiten und damit Kaufabbr\u00fcche zu verringern.<\/p>\n

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            Tags helfen Ihnen dabei, bestimmte Produkte unter alternativen Begriffen auffindbar zu machen und sie in Themenkategorien einzuordnen.<\/em><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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            Phase 4: Dublettenpr\u00fcfung \u2013 weniger Daten, mehr Erfolg<\/u><\/h3>\n

            In der letzten Projektphase erfolgt die Qualit\u00e4tssicherung der vorangegangenen Schritte sowie die Konfiguration der Dublettenfindung:<\/p>\n

            Ungewollte mehrfache Datenbank-Eintr\u00e4ge eines Produktdatensatzes f\u00fchren dazu, dass sowohl Kunden als auch der Produktmanager falsche Verf\u00fcgbarkeits-Informationen erhalten. Typisches Szenario: Ein Produkt wird als nicht vorr\u00e4tig angezeigt, obwohl es auf Lager ist. Die Folge ist, dass der Kunde den Kaufvorgang abbricht und der Produktmanager eine unn\u00f6tige Nachbestellung einleitet.<\/p>\n

            Um Dubletten zu finden, f\u00fchren wir ein automatisiertes Daten-Matching mit Hilfe unseres Abgleich-Algorithmus durch. Eindeutige Dubletten werden dadurch sofort bereinigt. Weniger eindeutige erscheinen in einer Ergebnisliste, die Sie bequem \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen.<\/p>\n

            Fazit: Produktdaten entscheiden \u00fcber den eCommerce-Erfolg<\/h2>\n

            In Zeiten von wachsendem Wettbewerb und hohem Preisdruck sind gut gepflegte Produktdaten ein wichtiges Differenzierungsmerkmal. Denn sie verbessern nicht nur die Auffindbarkeit und Conversion Rate der Produkte im eigenen Shop, sondern auch Ihre Sichtbarkeit in Suchmaschinen, auf Marktpl\u00e4tzen und auf Vergleichsportalen. Ein weiterer Vorteil: Ihre internen Kosten sinken \u2013 zum Beispiel aufgrund von:<\/p>\n

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            Sie m\u00f6chten noch tiefer ins Thema eintauchen? In unserem Webinar finden Sie weitere Insights, wie Sie das volle Potenzial Ihrer Produktdaten nutzen:<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

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            “Das<\/h4><\/span><\/span>\n<\/div>\n
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