Migliora la qualità dei dati dei prodotti ecommerce con il software PIM
Nell’ambito dell’ecommerce omnicanale, dove prospera il mercato digitale, la chiave per ottenere un successo straordinario risiede nella qualità impeccabile dei dati di prodotto. In un’epoca in cui i clienti esigono esperienze senza interruzioni, le aziende ecommerce che investono nel mantenimento di informazioni accurate, complete e aggiornate sui prodotti sono pronte a dominare un panorama competitivo. Tuttavia, mantenere una qualità dei dati ottimale non è un compito semplice.
Le aziende si trovano ad affrontare numerose sfide, come la gestione di vasti inventari, il trattamento di informazioni prodotto diversificate e l’adattamento a tendenze di mercato in costante evoluzione. Non affrontare direttamente queste sfide può portare a gravi conseguenze, minando l’esperienza di acquisto e ostacolando le conversioni.
In assenza della possibilità di gestire fisicamente i prodotti, i consumatori ecommerce richiedono informazioni di alta qualità e accurate per prendere la giusta decisione di acquisto (Omar et al., 2021), con il 30% degli acquirenti che abbandona il carrello a causa di informazioni insufficienti o inappropriate sui siti web (Baymard Institute, 2022). Queste statistiche evidenziano l’impatto concreto di una scarsa qualità dei dati sull’esperienza dei clienti, sulle decisioni d’acquisto e sul potenziale di ricavo complessivo.
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Ed è proprio qui che il software di Product Information Management (PIM) emerge come unica fonte di verità e elemento rivoluzionario, semplificando il processo di raccolta, organizzazione e diffusione dei dati prodotto su diversi touchpoint. Il software PIM permette alle aziende di elevare la qualità e la coerenza delle informazioni sui prodotti.
Il risultato? Un’esperienza cliente superiore che favorisce la fiducia, aumenta le conversioni, riduce il time-to-market e promuove una crescita sostenibile.
Come Si Misura la Qualità dei Dati Nell’Ecommerce?
Quando si misura la qualità dei dati nell’ecommerce, ci sono diversi aspetti fondamentali da considerare.
- Completezza: Una misura importante della qualità dei dati è la completezza delle informazioni prodotto. Ciò significa assicurarsi che tutti gli attributi e dettagli rilevanti su un prodotto siano raccolti in modo accurato e disponibili per i clienti. Dati incompleti possono causare confusione, ridurre la fiducia dei clienti e comportare opportunità di vendita perse.
- Accuratezza: L’accuratezza è un altro aspetto essenziale della qualità dei dati. Consiste nell’assicurarsi che le informazioni sui prodotti siano precise e prive di errori. Questo include prezzi esatti, specifiche corrette e disponibilità di magazzino aggiornata. Dati imprecisi possono portare a clienti delusi, resi e una reputazione negativa del marchio.
- Coerenza: Mantenere la coerenza tra i dati prodotto è fondamentale. La coerenza implica l’uso di formati standardizzati, categorizzazione e convenzioni di denominazione per garantire uniformità e facilità di navigazione ai clienti. Inoltre, la coerenza si applica ai valori degli attributi (ossia come vengono forniti i valori degli attributi all’interno di un prodotto) e a come gli attributi vengono forniti tra i diversi prodotti. Dati incoerenti possono confondere i clienti, ostacolare la funzionalità di ricerca o compromettere l’esperienza utente complessiva.
- Rilevanza: La rilevanza riguarda il fornire le giuste informazioni ai clienti giusti nel momento giusto. Significa adattare i dati dei prodotti per rispondere alle esigenze e preferenze specifiche del pubblico target, evitando di sovraccaricare gli utenti con informazioni non necessarie. Dati pertinenti aumentano la soddisfazione e il coinvolgimento dei clienti, favorendo alla fine le conversioni.
- Tempestività: Mantenere i dati di prodotto aggiornati in tempo reale è essenziale. La tempestività garantisce che i clienti abbiano informazioni accurate sulla disponibilità dei prodotti, sulle variazioni di prezzo e sulle promozioni. Dati obsoleti possono portare a clienti frustrati, vendite perse e un’immagine del marchio danneggiata.
Nel settore retail, la qualità dei dati di prodotto abbraccia tutti questi aspetti—e molto altro.
Comprende fogli di calcolo con descrizioni dettagliate dei prodotti, immagini di alta qualità, dimensioni precise, specifiche e opzioni di variante (ad es. taglia, colore). I commercianti devono anche ottimizzare i dati di prodotto per i motori di ricerca, permettendo così ai potenziali clienti di trovare facilmente i loro prodotti.
Inoltre, le aziende retail devono considerare l’unicità e la differenziazione dei propri dati di prodotto. In un mercato competitivo, avere descrizioni e caratteristiche di prodotto uniche e accattivanti può attrarre clienti e distinguere un rivenditore dalla concorrenza.
In definitiva, la qualità dei dati di prodotto nell’ecommerce e nel retail riguarda il fornire un’esperienza cliente eccezionale, costruire fiducia e stimolare le conversioni.
Strategie per Ottimizzare la Qualità dei Dati con il Software PIM
Implementare una soluzione di Product Information Management (PIM) può rappresentare una svolta per le aziende che vogliono centralizzare la gestione dei dati e aumentare l’automazione per migliorare la qualità dei dati e il successo dell’ecommerce. Ecco consigli pratici e strategie per dominare la qualità dei dati usando una soluzione PIM:
Definizione della tassonomia
Il fondamento della qualità dei dati è la definizione della tassonomia. Essa comprende molteplici aspetti e richiede competenze e un approccio analitico, ma tutto ciò sarà ripagato.
Uno degli aspetti principali è l'identificazione dello schema dei contenuti di prodotto e degli attributi, quali informazioni di base sul prodotto, informazioni di marketing, struttura degli attributi, contenuti ricchi e multimedia.
Il secondo aspetto è l'identificazione dei prodotti: selezionare gli attributi per identificare i prodotti come MPN/SKU/GTIN/EAN, creare la classificazione, l'albero delle categorie, definire gli attributi e assegnarli alle categorie, costruire le Liste di Valori (LoV), raggruppare gli attributi nei loro gruppi per facilitare la navigazione.
Validazione dei dati
Stabilire regole di validazione: Definisci regole di validazione all'interno del tuo software PIM per assicurarti che i dati di prodotto soddisfino criteri specifici, quali formati di prezzo corretti, SKU validi o convenzioni di denominazione coerenti.
Implementare la validazione in tempo reale: Configura controlli di validazione in tempo reale durante l'inserimento dei dati per individuare immediatamente errori e incoerenze, evitando che si propaghino nel sistema.
Di norma, è utile collegare le regole di validazione alla definizione/struttura degli attributi—ovvero, i dati degli attributi devono corrispondere alla definizione degli stessi. La definizione di un attributo dovrebbe fornire la base sufficiente per la validazione.
Pulizia dei dati
Effettuare audit sui dati: Esegui regolarmente audit sui dati per identificare inesattezze, incoerenze e voci duplicate. Utilizza le funzionalità di pulizia del tuo software PIM per correggere ed eliminare sistematicamente gli errori.
Standardizzare e normalizzare i dati: Applica formati standardizzati, unità di misura uniformi e convenzioni di denominazione per garantire la coerenza di tutte le informazioni di prodotto. Elimina attributi ridondanti o obsoleti per rendere i dati più snelli.
Arricchimento dei dati
Arricchisci le descrizioni dei prodotti: Investi in attributi di prodotto ricchi e dettagliati che offrano informazioni utili ai clienti, inclusi caratteristiche, vantaggi e punti di forza. Utilizza lo strumento PIM per migliorare la gestione delle risorse digitali (DAM) e arricchire i dataset di prodotto esistenti con materiali multimediali, come immagini, video e contenuti generati dagli utenti.
Incorpora ottimizzazione SEO: Sfrutta il software PIM per ottimizzare la gestione dei dati di prodotto per i motori di ricerca. Implementa parole chiave pertinenti, meta tag e dati strutturati per migliorare la visibilità e attrarre traffico organico.
Collega terze parti per sfruttare database esistenti: Crowdsourcing dei dati utilizzando l’esperienza degli utenti o le informazioni di mercato disponibili presso aggregatori (aggregatori di prezzi, recensioni degli utenti, ecc.)
Governance dei dati
Stabilire la proprietà dei dati: Definisci chiaramente ruoli e responsabilità per la gestione dei dati di prodotto. Nomina data steward responsabili della qualità e della governance dei dati.
Implementare workflow e processi di approvazione: Configura flussi di lavoro nel tuo software PIM per l'ecommerce per assicurarti che le modifiche ai dati passino attraverso un processo di approvazione, garantendo che solo informazioni accurate e validate vengano pubblicate sui diversi canali.
Integrazione dei dati
Integra con altri sistemi: Collega il tuo software PIM in cloud con altri sistemi aziendali, come ERP o CRM, per garantire la coerenza dei dati su tutte le piattaforme ecommerce. Abilita uno scambio dati fluido, sincronizzazione e aggiornamenti per evitare discrepanze.
Monitoraggio e miglioramento continuo
Monitorare i parametri di qualità dei dati: Tieni traccia dei principali indicatori di performance (KPI) legati alla qualità dei dati, come completezza, accuratezza e tempestività. Rivedi regolarmente questi parametri e affronta tempestivamente eventuali problematiche. Considera dashboard collegati alle metriche di qualità.
Implementare feedback loop
Incoraggia il feedback da parte di clienti, team di vendita e altri stakeholder per identificare aree di miglioramento dei dati e individuare eventuali lacune o errori.
Adottando queste strategie e sfruttando le potenzialità di una soluzione PIM, le aziende possono migliorare sensibilmente la qualità dei dati, ottimizzare le operazioni e fornire ai clienti informazioni di prodotto precise e accattivanti.
Ad esempio, analizziamo il caso in cui Gepard PIM ha abilitato l'integrazione ecommerce ed aiutato il brand a trasformare e consegnare i propri dati prodotto al più grande rivenditore di elettronica di consumo nei paesi nordici.
Lo scopo del progetto era stabilire un'integrazione che consentisse un trasferimento fluido dei dati di prodotto ai rivenditori da parte di brand e distributori di medie dimensioni. Poiché il rivenditore disponeva di una tassonomia dei prodotti complessa e di requisiti specifici per l'output e l'invio dei dati, Gepard PIM ha creato una soluzione digitale per la trasformazione e la consegna dei dati.
La tassonomia dei prodotti del cliente era diversa dalla struttura delle categorie di marchi e fornitori di contenuti. Brand e rivenditori di piccole dimensioni affrontano la sfida di adeguarsi a tassonomie altamente specifiche: strutture globali e locali per ogni categoria.
Qual è stata la soluzione?
Con il mapping intelligente della tassonomia e la syndication dei prodotti di Gepard PIM, è stato semplice sostituire i dati di prodotto dei marchi con descrizioni di prodotto pertinenti (ad esempio, nomi delle categorie di prodotti, caratteristiche, valori delle caratteristiche e unità di misura). Ciò consente ai venditori di trasformare la struttura dei dati di prodotto in una tassonomia specifica.
L’interfaccia facile da navigare aiuta i marchi a inviare i propri contenuti di prodotto a qualsiasi localizzazione dei rivenditori. Ogni caratteristica ha il suo ID univoco, che consente di scegliere la lingua necessaria. Quando viene aggiunta una nuova caratteristica, è possibile assegnarle una localizzazione senza investire tempo e risorse per impostare nuove mappature.
Le sfide più interessanti che si possono notare sono:
- Il cliente desiderava implementare l'arricchimento dei dati gestito dalla community, sfruttando i contenuti disponibili dei suoi fornitori.
- Il cliente aveva creato una tassonomia complessa e unica, che supportava metriche di qualità dei dati ad un livello elevato nonostante i dati venissero forniti da fonti completamente indipendenti.
- Le regole di validazione erano parte integrante della definizione della tassonomia e guidavano il processo di invio dei dati tramite una validazione in tempo reale.
E darò un controesempio da un altro cliente:
Le regole di validazione venivano inserite manualmente nel processo di importazione. Era presente una grande quantità di dati consegnati tramite batch ad un sistema esistente di Gestione delle Informazioni di Prodotto. Il meccanismo di validazione supportava solo un report sull'intero batch, e un errore su un prodotto bloccava l’intero batch. Di conseguenza, nessun prodotto poteva entrare nel PIM.
Il progetto è stato cancellato e il team è stato sciolto.
5 Benefici chiave dell'implementazione di un software PIM
Una soluzione PIM funge da piattaforma open source centralizzata che semplifica e ottimizza la gestione, l’arricchimento e la governance dei dati di prodotto.
Migliora la qualità dei dati grazie a funzionalità chiave:
1. Migliora la gestione centralizzata dei dati
Una soluzione PIM funge da repository centrale per tutte le informazioni relative ai prodotti, consolidando dati provenienti da diverse fonti e sistemi.
Questo approccio centralizzato elimina i silos di dati e garantisce informazioni coerenti e accurate su diversi canali di vendita come e-commerce, marketplace e cataloghi.
2. Valida i dati con regole e controlli
Il software PIM fornisce robuste funzionalità di validazione che assicurano l’integrità e la qualità dei dati. Tramite regole predefinite e controlli di validazione, le aziende possono assicurarsi che i dati dei prodotti soddisfino criteri specifici, come formati corretti, codici SKU validi e prezzi accurati.
La validazione dei dati riduce gli errori, migliora l’accuratezza e diminuisce l’insoddisfazione dei clienti dovuta a informazioni errate o incoerenti.
3. Arricchisci i dati di prodotto
Uno dei principali vantaggi di una soluzione PIM è la capacità di arricchire i dati di prodotto. Le aziende possono sfruttare il software PIM per migliorare le descrizioni dei prodotti, aggiungere risorse multimediali (immagini, video, documenti) e incorporare ulteriori attributi che forniscano informazioni complete e attraenti ai clienti.
Arricchendo i dati di prodotto, le aziende possono offrire esperienze più ricche e coinvolgenti, con conseguente maggiore soddisfazione dei clienti e incremento dei tassi di conversione.
4. Favorisci standardizzazione e coerenza
I sistemi PIM consentono alle imprese di stabilire formati standardizzati, unità di misura e convenzioni di denominazione per i dati dei prodotti. Attraverso standard dati coerenti, le aziende possono garantire che le informazioni sui prodotti vengano presentate in modo uniforme su tutti i canali.
La standardizzazione elimina la confusione, migliora l’esperienza utente e infonde fiducia nei clienti, portando a un rafforzamento della reputazione del marchio. Il PIM consente l’implementazione di tassonomie di prodotto standardizzate e sinonimi, migliorando ulteriormente la pertinenza della ricerca.
Quando i clienti cercano un determinato termine o parola chiave, il sistema può abbinarli ai prodotti correlati con precisione, aumentando le possibilità di convertire le ricerche in acquisti. I dati di prodotto dovrebbero essere coerenti anche tra fonti multilingue—garantendo la conformità globale in tempo reale.
5. Crea solide pratiche di governance dei dati
Le soluzioni PIM facilitano pratiche robuste di governance dei dati. Consentono alle aziende di stabilire processi standardizzati per la raccolta, l’arricchimento e la validazione dei dati, garantendo l’accuratezza delle informazioni e la conformità alle normative di settore.
I sistemi PIM permettono alle aziende di organizzare le informazioni sui prodotti in modo strutturato e gerarchico. Questa gerarchia assicura che le relazioni tra i prodotti, gli attributi e le categorie siano ben definite, rendendo più semplice per i clienti navigare ed esplorare il catalogo in modo fluido.
Futuri trend del PIM e raccomandazioni
La gestione della qualità dei dati è una disciplina in continua evoluzione e le aziende devono anticipare le nuove tendenze per mantenere un vantaggio competitivo.
Vorrei evidenziare alcune idee sulle ultime tendenze nella gestione dei contenuti e raccomandazioni su come sfruttare le funzionalità innovative di Product Information Management (PIM).
Intelligenza artificiale e machine learning per la qualità dei dati
Tecnologie emergenti come l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) stanno rivoluzionando la gestione della qualità dei dati. Le aziende possono sfruttare algoritmi basati su AI per automatizzare la validazione dei dati, individuare pattern di errori o incongruenze e suggerire opportunità di arricchimento dei dati. Gli algoritmi ML possono apprendere dai modelli dei dati e fornire suggerimenti proattivi per la pulizia e la standardizzazione, migliorando così qualità ed efficienza delle informazioni.
Raccomando di esplorare soluzioni PIM che integrano le funzionalità di AI e ML per automatizzare i processi di qualità dei dati e ottimizzare il processo decisionale. Sfrutta algoritmi intelligenti per rilevare anomalie, prevedere problemi di qualità e semplificare i flussi di lavoro di gestione dei dati.
Governance avanzata dei dati
Con il rafforzarsi delle norme sulla privacy dei dati e la crescente attenzione dei clienti verso la protezione della privacy, le pratiche avanzate di modellazione dei dati diventano fondamentali. Le aziende devono stabilire solidi framework di governance che garantiscano conformità, sicurezza e gestione etica dei dati. Questo include la definizione di ruoli e responsabilità, l’implementazione di controlli di accesso e la conservazione di tracciamenti delle modifiche ai dati.
Vedo un grande potenziale nell’adozione di software PIM dotati di funzioni avanzate di governance dei dati, come controlli di accesso basati sui ruoli, versioning e tracciabilità della lineage dei dati. Applica principi di privacy per instaurare fiducia con il cliente, soddisfare le esigenze di business e rispettare la normativa sulla protezione dei dati.
Integrazione con strumenti per la qualità dei dati
I sistemi PIM si integrano sempre più spesso con strumenti e servizi di terze parti dedicati alla qualità dei dati. Questi strumenti offrono funzionalità specifiche per il profiling, la pulizia e l’arricchimento dei dati.
Concentrati sulla qualità dei dati ora per garantire il futuro del tuo business
I dati e l’analisi sono sempre più diventati i principali fattori di successo aziendale e il potenziale strategico della gestione efficace dei dati è oggi maggiore che mai.
Si sta assistendo a un’ulteriore accelerazione della trasformazione digitale e delle strategie data-driven di business, secondo le 10 previsioni strategiche sui dati e sull’analisi di Gartner fino al 2028.
È quindi evidente che occorre dare priorità alla qualità dei dati per rimanere competitivi e prosperare nel panorama ecommerce.
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