Forbedr kvaliteten af produktdata i e-handel med PIM-software

I den omnichannel e-handelsverden, hvor den digitale markedsplads blomstrer, ligger nøglen til bemærkelsesværdig succes i en fejlfri kvalitet af produktdata. I en tid, hvor kunder kræver problemfri oplevelser, er e-handelsvirksomheder, der investerer i at vedligeholde nøjagtige, omfattende og opdaterede produktoplysninger, godt positioneret til at dominere det konkurrenceprægede landskab. Det er dog ikke nogen nem opgave at opretholde en optimal datakvalitet.

Virksomheder kæmper med adskillige udfordringer, såsom håndtering af store varelagerbeholdninger, håndtering af forskelligartede produktoplysninger og tilpasning til markedsudviklinger, der konstant ændrer sig. Hvis disse udfordringer ikke håndteres direkte, kan det få alvorlige konsekvenser, underminere produktopplevelsen og hæmme konverteringer.

Da e-handelsforbrugere ikke har mulighed for at håndtere produkterne fysisk, kræver de oplysninger af høj kvalitet og med høj nøjagtighed for at kunne træffe den rigtige købsbeslutning (Omar et al., 2021), hvor 30 % af kunderne opgiver deres indkøbskurve på grund af utilstrækkelige eller uhensigtsmæssige oplysninger på websteder (Baymard Institute, 2022). Disse statistikker fremhæver den konkrete indvirkning, som dårlig datakvalitet har på kundeoplevelsen, købsbeslutningerne og det samlede indtægtspotentiale.

Det er netop her, at software til produktinformationsstyring (PIM) viser sig som en fælles sandhedskilde og en gamechanger ved at strømline processen med at indsamle, organisere og distribuere produktdata på tværs af forskellige kontaktpunkter. PIM-software giver virksomheder mulighed for at løfte kvaliteten og ensartetheden af deres produktoplysninger.

Resultatet? En bedre kundeoplevelse, der skaber tillid, øger konverteringerne, reducerer tiden til markedsføring og driver bæredygtig vækst.

Hvordan måles datakvaliteten i e-handel?

Når datakvaliteten i e-handel måles, er der flere vigtige aspekter, der skal tages i betragtning.

Fuldstændighed: Et vigtigt mål for datakvalitet er, hvor fuldstændige produktoplysningerne er. Det handler om at sikre, at alle relevante attributter og detaljer om et produkt er registreret korrekt og tilgængelige for kunderne. Ufuldstændige data kan føre til forvirring, lavere kundetillid og mistede salgsmuligheder.
Nøjagtighed: Nøjagtighed er et andet vigtigt aspekt af datakvalitet. Det indebærer at sikre, at de produktoplysninger, der stilles til rådighed, er præcise og fri for fejl. Dette omfatter korrekte priser, korrekte specifikationer og opdateret lagerstatus. Unøjagtige data kan føre til skuffede kunder, returneringer og et negativt brandomdømme.
Ensartethed: Det er afgørende at opretholde ensartethed på tværs af produktdata. Ensartethed indebærer brug af standardiserede formater, kategorisering og navngivningskonventioner for at sikre sammenhæng og gøre navigationen nemmere for kunderne. Desuden gælder ensartethed for attributværdier (dvs. hvordan attributværdier angives for et produkt), og hvordan attributter angives på tværs af produkter. Uensartede data kan forvirre kunderne, hæmme søgefunktionen og forringe den samlede brugeroplevelse.
Relevans: Relevans handler om at give de rigtige oplysninger til de rigtige kunder på det rigtige tidspunkt. Det betyder, at produktdata skal tilpasses målgruppens specifikke behov og præferencer, og at brugerne ikke skal overbelastes med unødvendige oplysninger. Relevante data øger kundetilfredsheden og kundeengagementet og driver i sidste ende konverteringer.
Aktualitet: Det er afgørende at holde produktdata opdateret i realtid. Aktualitet sikrer, at kunderne har nøjagtige oplysninger om produkttilgængelighed, prisændringer og kampagner. Forældede data kan føre til frustrerede kunder, tabt salg og et skadet brandimage.

I detailhandlen omfatter kvaliteten af produktdata alle disse aspekter – og mere til.

Det omfatter regneark med detaljerede produktbeskrivelser, billeder i høj kvalitet, nøjagtige mål, specifikationer og variantmuligheder (f.eks. størrelse, farve). Detailhandlere skal også sikre, at produktdata er optimeret til søgemaskiner, så potentielle kunder nemt kan finde deres produkter.

Derudover skal detailhandelsvirksomheder overveje det unikke ved og differentieringen af deres produktdata. På et konkurrencepræget marked kan overbevisende og særprægede produktbeskrivelser og funktioner tiltrække kunder og adskille en detailhandler fra konkurrenterne.

I sidste ende handler kvaliteten af produktdata inden for e-handel og detailhandel om at levere en enestående kundeoplevelse, opbygge tillid og øge konverteringerne.

Strategier til optimering af datakvalitet med PIM-software

Implementering af en løsning til produktinformationsstyring (PIM) kan være en gamechanger for virksomheder, der ønsker at centralisere datahåndteringen og forbedre automatiseringen for at forbedre datakvaliteten og opnå succes inden for e-handel. Her er praktiske tips og strategier til at mestre datakvaliteten ved hjælp af en PIM-løsning:

Definition af taksonomi

Grundstenen i datakvalitet er definitionen af taksonomien. Den omfatter flere aspekter og kræver færdigheder samt en analytisk tilgang, og det hele vil betale sig.

Et af de primære aspekter er at identificere skemaet for produktindhold og attributter såsom grundlæggende produktinformation, markedsføringsinformation, attributstruktur, omfattende indhold og multimedieindhold.

Det andet er produktidentifikation—udvælgelse af attributter til identifikation af produkter MPN/SKU/GTIN/EAN: oprettelse af klassifikation, kategoritræ, definition af attributter og tildeling af disse til kategorier, opbygning af LoV, gruppering af attributter i deres grupper for at gøre navigationen lettere.

Datavalidering

Fastlæg valideringsregler: Definer valideringsregler i din PIM-software for at sikre, at produktdata opfylder specifikke kriterier, såsom korrekte prisformater, gyldige SKU'er eller ensartede navngivningskonventioner.

Implementer validering i realtid: Opsæt valideringskontroller i realtid under dataindtastningen for straks at opdage fejl og uoverensstemmelser, så de ikke spredes i hele dit system.

Typisk ønsker du at forbinde dine valideringsregler med din attributdefinition/-struktur—dvs. attributdataene skal stemme overens med attributdefinitionen. Attributdefinitionen bør i sig selv give et tilstrækkeligt grundlag for valideringen.

Datarensning

Gennemfør datarevisioner: Gennemfør regelmæssigt datarevisioner for at identificere unøjagtigheder, uoverensstemmelser og duplikerede poster. Brug rensefunktionerne i din PIM-software til systematisk at rette og fjerne fejl.

Standardiser og normaliser data: Anvend standardiserede formater, måleenheder og navngivningskonventioner for at sikre ensartethed på tværs af dine produktoplysninger. Fjern overflødige eller forældede attributter for at strømline dine data.

Get Free Access

Have an account? Log In

Databerigelse

Forbedr produktbeskrivelser: Invester i omfattende, detaljerede produktattributter, der giver kunderne værdifulde oplysninger, herunder funktioner, fordele og unikke salgsargumenter. Brug PIM-værktøjet til at forbedre administrationen af digitale aktiver (DAM) og berige eksisterende produktdatasæt med multimedieaktiver såsom billeder, videoer og brugergenereret indhold.

Inkorporer SEO-optimering: Udnyt PIM-software til at optimere håndteringen af produktdata til søgemaskiner. Implementer relevante søgeord, metatags og struktureret datamarkup for at forbedre synligheden og tiltrække organisk trafik.

Opret forbindelse til tredjeparter for at udnytte eksisterende databaser: Indsaml data ved hjælp af brugeroplevelser eller tilgængelige markedsoplysninger fra aggregatorer (prisaggregatorer, brugeranmeldelser osv.)

Datastyring

Fastlæg dataejerskab: Definer tydeligt roller og ansvar for håndtering af produktdata. Udpeg dataansvarlige, som er ansvarlige for datakvalitet og datastyring.

Implementer arbejdsgange og godkendelsesprocesser: Opsæt arbejdsgange i din PIM-software til e-handel for at sikre, at dataændringer gennemgår en godkendelsesproces, så det garanteres, at kun nøjagtige og validerede oplysninger publiceres gennem forskellige kanaler.

Dataintegration

Integrer med andre systemer: Forbind din cloudbaserede PIM-software med andre forretningssystemer, såsom ERP eller CRM, for at sikre datakonsistens på tværs af dine e-handelsplatforme. Aktivér problemfri dataudveksling, synkronisering og opdateringer for at undgå uoverensstemmelser.

Kontinuerlig overvågning og forbedring

Overvåg målepunkter for datakvalitet: Følg centrale resultatindikatorer (KPIs) relateret til datakvalitet, såsom fuldstændighed, nøjagtighed og aktualitet. Gennemgå regelmæssigt disse målepunkter, og håndter eventuelle problemer hurtigt. Forestil dig kontrolpaneler, der er forbundet med kvalitetsmålepunkter.

Implementer feedbacksløjfer

Tilskynd kunder, salgsteams og andre interessenter til at give feedback for at identificere områder, hvor data kan forbedres, og afdække potentielle datamangler eller fejl.

Ved at implementere disse strategier og udnytte funktionerne i en PIM-løsning kan virksomheder markant forbedre datakvaliteten, strømline driften og give kunderne nøjagtige og overbevisende produktoplysninger.

Lad os for eksempel gennemgå et tilfælde, hvor Gepard PIM muliggjorde e-handelsintegration og hjalp brandet med at transformere og levere sine produktdata til den største forhandler af forbrugerelektronik i de nordiske lande.

Formålet med projektet var at etablere en integration, der skulle muliggøre problemfri overførsel af produktdata til detailhandlere fra brands og mellemstore distributører. Da detailhandleren havde en kompleks produkttaksonomi og specifikke krav til dataoutput og dataoverførsel, skabte Gepard PIM en digital løsning til datatransformation og -levering.

Kundens produkttaksonomi var forskellig fra kategoristrukturen hos brands og indholdsudbydere. Brands og mindre detailhandlere står over for udfordringen med at overholde en meget specifik taksonomi: globale og lokale strukturer for hver kategori.

Hvad var løsningen?

Med Gepard PIM’s intelligente taksonomitilknytning og produktsyndikering var det nemt at erstatte brands’ produktdata med relevante produktbeskrivelser (f.eks. navne på produktkategorier, funktioner, funktionsværdier og enheder). Det gør det muligt for sælgere at transformere produktdatastrukturen til en specifik produkttaksonomi.

Den brugervenlige grænseflade hjælper brands med at sende deres produktindhold til enhver detailhandlerlokalitet. Hver funktion har sit eget unikke ID, hvilket gør det muligt at vælge det ønskede sprog. Når en ny funktion tilføjes, kan du tildele den en lokalitet uden at bruge tid og ressourcer på at oprette nye tilknytninger.

De mest interessante udfordringer kan fremhæves:

Kunden ønskede at implementere en fællesskabsstyret berigelse af data ved at udnytte det tilgængelige indhold fra sine leverandører.
Kunden havde oprettet en kompleks og unik taksonomi, som understøttede datakvalitetsmålinger på et højt niveau, selv om data blev leveret gennem fuldstændig uafhængige kilder.
Valideringsregler var en del af taksonomidefinitionen, og de styrede dataleveringsprocessen gennem realtidsvalidering.

Og jeg vil give et eksempel på, hvad man ikke skal gøre, fra en anden kunde:

Valideringsreglerne var manuelt indbygget i importprocessen. Der var en enorm mængde data, som blev leveret via batcher til et eksisterende produktinformationsstyringssystem. Valideringsmekanismen understøttede kun en rapport om hele batchen, og en fejl i ét produkt blokerede hele batchen. Resultatet var, at ikke ét eneste produkt kunne komme ind i PIM.

Projektet blev annulleret, og teamet blev opløst.

5 vigtige fordele ved implementering af PIM-software

En PIM-løsning fungerer som en centraliseret platform med åben kildekode, der effektiviserer og optimerer administration, berigelse og styring af produktdata.

Den forbedrer datakvaliteten gennem vigtige funktioner:

1. Forbedr centraliseret dataadministration

En PIM-løsning fungerer som et centralt lager for alle produktoplysninger og samler data fra forskellige kilder og systemer.

Denne centraliserede tilgang eliminerer datasiloer og sikrer ensartede og nøjagtige oplysninger på tværs af flere salgskanaler, såsom webshops, markedspladser og kataloger.

2. Validér data med regler og kontroller

PIM-software tilbyder robuste funktioner til datavalidering, som håndhæver dataintegritet og -kvalitet. Gennem foruddefinerede regler og valideringskontroller kan virksomheder sikre, at produktdata opfylder specifikke kriterier, såsom korrekte formater, gyldige SKU’er og nøjagtige priser.

Datavalidering minimerer fejl, forbedrer dataenes nøjagtighed og øger kundetilfredsheden, der skyldes ukorrekte eller uensartede oplysninger.

3. Berig produktdata

En af de vigtigste fordele ved en PIM-løsning er dens evne til at berige produktdata. Virksomheder kan bruge PIM-software til at forbedre produktbeskrivelser, tilføje multimedieindhold (billeder, videoer, dokumenter) og inkludere yderligere attributter, der giver kunderne omfattende og overbevisende oplysninger.

Ved at berige produktdata kan virksomheder levere mere detaljerede og engagerende oplevelser, hvilket resulterer i øget kundetilfredshed og forbedrede konverteringsrater.

4. Muliggør standardisering og ensartethed

PIM-systemer gør det muligt for virksomheder at etablere standardiserede formater, måleenheder og navngivningskonventioner for produktdata. Gennem ensartede datastandarder kan virksomheder sikre, at produktoplysninger præsenteres ensartet på tværs af alle kanaler.

Standardisering eliminerer forvirring, forbedrer brugeroplevelsen og skaber kundetillid, hvilket fører til et forbedret brandomdømme. PIM gør det muligt for virksomheder at implementere standardiserede produkttaksonomier og synonymer, hvilket forbedrer søgeres relevans yderligere.

Når kunder søger efter et bestemt udtryk eller søgeord, kan systemet matche det nøjagtigt med relaterede produkter, hvilket øger sandsynligheden for at konvertere søgninger til vellykkede køb. Produktdata bør også være ensartede på tværs af flersprogede kilder—så global overholdelse sikres i realtid.

5. Opbyg robuste praksisser for datastyring

PIM-løsninger understøtter robuste praksisser for datastyring. De gør det muligt for virksomheder at etablere standardiserede processer til indsamling, berigelse og validering af data, hvilket sikrer datanøjagtighed og overholdelse af brancheregler.

PIM-systemer giver virksomheder mulighed for at organisere produktoplysninger på en struktureret og hierarkisk måde. Dette hierarki sikrer, at produktrelationer, attributter og kategorier er veldefinerede, hvilket gør det lettere for kunderne at navigere i og udforske kataloget problemfrit.

Fremtidige PIM-tendenser og anbefalinger

Styring af datakvalitet er en disciplin i konstant udvikling, og virksomheder skal være på forkant med nye tendenser for at bevare en konkurrencemæssig fordel.

Jeg vil gerne fremhæve indsigter i de nyeste tendenser inden for indholdsstyring samt anbefalinger til, hvordan man kan udnytte innovative funktioner inden for produktinformationsstyring (PIM).

AI og maskinlæring til datakvalitet

Nye teknologier som kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) revolutionerer styringen af datakvalitet. Virksomheder kan udnytte AI-drevne algoritmer til at automatisere datavalidering, identificere mønstre af fejl eller uoverensstemmelser og foreslå muligheder for databerigelse. ML-algoritmer kan lære af datamønstre og give proaktive forslag til datarensning og standardisering, hvilket i sidste ende forbedrer datakvaliteten og effektiviteten.

Jeg anbefaler at undersøge PIM-løsninger, der integrerer AI- og ML-funktioner for at automatisere datakvalitetsprocesser og forbedre beslutningstagningen. Udnyt intelligente algoritmer til at opdage afvigelser, forudsige problemer med datakvaliteten og strømline arbejdsgange for datastyring.

Avanceret datastyring

Efterhånden som reglerne for databeskyttelse bliver skærpet, og kunderne bliver mere opmærksomme på privatlivets fred, er avancerede praksisser for datamodellering afgørende. Virksomheder skal etablere robuste rammer for datastyring, der sikrer overholdelse, sikkerhed og etisk håndtering af data. Dette omfatter definition af roller og ansvarsområder, implementering af adgangskontroller til data samt vedligeholdelse af revisionsspor over ændringer i data.

Jeg ser potentiale i at udnytte PIM-software med avancerede funktioner til datastyring, såsom rollebaserede adgangskontroller, dataversionering og sporing af dataslægt. Implementer principper for privatlivets fred for at opbygge kundernes tillid, imødekomme virksomhedens behov og overholde reglerne for databeskyttelse.

Integration med værktøjer til datakvalitet

PIM-systemer integreres i stigende grad med tredjepartsværktøjer og -tjenester til datakvalitet. Disse værktøjer tilbyder specialiserede funktioner til dataanalyse, datarensning og databerigelse.

Fokuser på datakvalitet nu for at fremtidssikre din virksomhed

Data og analyse er i stigende grad blevet de vigtigste drivkræfter for virksomheders succes, og potentialet for effektive forretningsstrategier baseret på datastyring er større end nogensinde.

Der sker en yderligere acceleration af den digitale transformation og datadrevne forretning ifølge Gartners’ 10 strategiske forudsigelser inden for data og analyse frem til 2028.

Derfor står det klart, at vi er nødt til at prioritere datakvalitet for at forblive konkurrencedygtige og trives i e-handelslandskabet.

Hvis du vil have flere strategiske tips og indsigter til din e-handelsvirksomhed, kan du tilmelde dig The Retail Execs nyhedsbrev i dag.

Mere fantastisk ECM-indhold:

ECM anbefaler: