Produktdaten in der Krise

Was passiert, wenn die Qualität deiner Produktdaten nicht stimmt? Die Auswirkungen können gravierend sein: Zeit- und Kostenverluste, falsche Entscheidungen sowie unzufriedene Kunden sind nur einige Beispiele. Doch was genau ist eigentlich „schlechte Datenqualität“?

Eine schlechte Datenqualität kann sich auf verschiedene Aspekte von Produktdaten beziehen. Es können falsche Informationen über das Produkt selbst vorliegen oder es gibt keine konsistente Formatierung der Daten. Auch eine unzureichende Aktualität und Vollständigkeit der Daten kann zu einer schlechten Qualität führen. Als Händler ist es wichtig, diese Aspekte im Blick zu haben und sicherzustellen, dass die Produktdaten stets auf einem hohen Level sind. Nur so kann gewährleistet werden, dass Kunden korrekt informiert werden und Produkte optimal vermarktet werden können.

Wir sehen vier wesentliche systematische Ursachen für das Entstehen der Datenkrise. Es fehlen vielfach klare Verantwortlichkeiten innerhalb des Unternehmens und bei Lieferanten. Durch eine lange und unidirektionale Prozesskette zwischen den einzelnen Schritten der Datenbeschaffung, -pflege und -nutzung entstehen Fehler, welche sich negativ auf die Qualität der Produktdaten auswirken können. Zu guter Letzt fehlt es oft an Orientierung an Use Cases: Häufig werden hochspezialisierte Datenmanager eingesetzt, welche jedoch nicht immer in der Lage sind, sich in die Bedürfnisse anderer Abteilungen hineinzuversetzen.

Die Qualität von Produktdaten ist in vielen Unternehmen ein kritisches Thema. Es gibt viele Gründe für die schlechte Qualität von Produktdaten, aber einer der wichtigsten ist das Fehlen klar definierter Verantwortlichkeiten im Unternehmen und bei Lieferanten. Ohne klare Zuständigkeiten und Prozesse können Informationen verloren gehen oder falsch interpretiert werden. Dies führt oft zu fehlerhaften Daten, unvollständigen Datensätzen oder gar doppelten Einträgen in verschiedenen Systemen. Eine klare Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten auf allen Ebenen des Unternehmens sowie eine regelmäßige Überprüfung dieser sind daher unerlässlich, um eine bessere Datenqualität sicherzustellen. Auch die Zusammenarbeit mit Lieferanten sollte hierbei berücksichtigt werden, da diese oft wichtige Informationen über Produkte liefern können, die für den Erfolg des Unternehmens entscheidend sind.

Ein weiterer Grund für schlechte Produktdatenqualität liegt in der oft langen und unidirektionalen Prozesskette zwischen Datenbeschaffung, -pflege und -nutzung. Oftmals sind die verschiedenen Abteilungen oder Lieferanten, die an diesem Prozess beteiligt sind, nicht ausreichend miteinander vernetzt. Dadurch kommt es häufig zu Informationslücken oder Missverständnissen, die sich auf die Qualität der Produktdaten auswirken. Ein Beispiel ist, dass Lieferanten aufgrund unzureichender Kommunikation oft nicht informiert sind, dass die Marketingabteilung des Online-Händlers spezielle Bilder für Verkaufskampagnen bevorzugt. In der Konsequenz kommt mangelhaftes Bildmaterial zum Einsatz und Aktionen entfalten nicht das volle Abverkaufs-Potenzial, welches sie hätten.

Um diesen Grund für schlechte Datenqualität zu beheben, sollten alle beteiligten Abteilungen und Lieferanten eng zusammenarbeiten und den regelmäßigen Austausch zu Anforderungen und den Status der Datenqualität pflegen. Dabei sollte auch ein Fokus darauf gelegt werden, dass alle Informationen zeitnah aktualisiert und sämtliche Veränderungen transparent kommuniziert werden.

Auch eine fehlende Orientierung an Use Cases beeinträchtigt die Datenqualität nachhaltig. Oft werden Datenmanager eingesetzt, die aufgrund ihrer technischen Expertise Daten sammeln und verwalten, ohne dabei den eigentlichen Nutzen für das Unternehmen im Blick zu haben. Es fehlt also eine klare Verbindung zwischen den erhobenen Daten und deren Anwendung in Geschäftsprozessen. Das führt dazu, dass viele Informationen gesammelt werden, die letztendlich nicht genutzt werden können oder unnötig sind. Im schlimmsten Fall entsteht ein Wildwuchs an Datensilos, die kaum miteinander vernetzt sind und somit ein effizientes Arbeiten behindern. Eine Lösung hierfür wäre eine stärkere Einbindung der Fachabteilungen bei der Erhebung von Daten sowie eine Fokussierung auf konkrete Use Cases und Geschäftsanforderungen. Nur so kann gewährleistet werden, dass die erhobenen Informationen tatsächlich einen Mehrwert für das Unternehmen bieten und zur Steigerung der Umsätze beitragen können.

In einigen Unternehmen herrscht nach wie vor der Mythos, dass Produktdaten nur ein Nebenprodukt der physischen Waren sind. Diese Einstellung führt dazu, dass die Bereitstellung, Pflege und Aktualisierung von qualitativ hochwertigen und korrekten Produktinformationen vernachlässigt wird.

Ein daraus resultierender Aspekt ist das Fehlen von Anreizen für Mitarbeiter, sich intensiv um die Pflege und Aktualisierung der Produktdaten zu kümmern. Oftmals liegt der Schwerpunkt auf anderen Aufgabenbereichen wie dem Verkauf oder Marketingaktivitäten. Die Bedeutung sauber gepflegter Daten wird nicht ausreichend kommuniziert oder belohnt. Des Weiteren besteht oft Unklarheit über den Zusammenhang zwischen guten Produktinformationen und dem Abverkauf. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten nachzuweisen, welchen Einfluss fehlerhafte Informationen auf ihren Umsatz haben können. Dadurch bleibt das Bewusstsein für die Relevanz guter Produktdaten gering.

Um diese Herausforderungen anzugehen, muss daher ein Umdenken stattfinden: Eine unternehmensweite Kulturänderung, die Produktdaten als wertvolles Asset betrachtet und Mitarbeiter dazu motiviert, diese sorgfältig zu pflegen.

Die Ursachen für eine schlechte Qualität können vielfältig sein und reichen von fehlenden Verantwortlichkeiten bis hin zu einer mangelhaften Orientierung an Use Cases und dem Verständnis der Zusammenhänge. Um die Qualität von Produktdaten zu verbessern, bedarf es vielfach noch eines Mindshifts – Produktdaten sind genau wie die physische Ware selbst ein Asset des Unternehmens. Es heißt nicht umsonst: „Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts.“ Es ist wichtig, die Prozesse rund um die Datenerfassung, -pflege und -nutzung zu optimieren, sowie klare Zuständigkeiten im Unternehmen und bei Lieferanten zu schaffen. Eine erfolgreiche Umsetzung erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Abteilungen, sowie ein Bewusstsein für die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Produktdaten innerhalb des Unternehmens.