Förbättra kvaliteten på e-handelns produktdata med PIM-programvara

Det är precis här som programvara för produktinformationshantering (PIM) framträder som en enda sanningskälla och en verklig förändringskraft genom att effektivisera processen för att samla in, organisera och distribuera produktdata över olika kontaktpunkter. PIM-programvara gör det möjligt för företag att höja kvaliteten och enhetligheten i sin produktinformation. 

Resultatet? En överlägsen kundupplevelse som skapar förtroende, ökar konverteringar, minskar tiden till marknadslansering och driver hållbar tillväxt.

Hur mäts datakvalitet inom e-handel? 

När datakvaliteten inom e-handel mäts finns det flera viktiga aspekter att ta hänsyn till.

1. Fullständighet: Ett viktigt mått på datakvalitet är hur fullständig produktinformationen är. Detta innebär att säkerställa att alla relevanta attribut och uppgifter om en produkt har registrerats korrekt och är tillgängliga för kunderna. Ofullständiga data kan leda till förvirring, minskat kundförtroende och missade försäljningsmöjligheter. 
2. Korrekthet: Korrekthet är en annan viktig aspekt av datakvalitet. Det innebär att säkerställa att den produktinformation som tillhandahålls är exakt och felfri. Detta omfattar korrekta priser, riktiga specifikationer och aktuell information om lagertillgänglighet. Felaktiga data kan leda till besvikna kunder, returer och ett skadat varumärkesrykte.
3. Enhetlighet: Det är avgörande att upprätthålla enhetlighet i produktdata. Enhetlighet innebär att använda standardiserade format, kategoriseringar och namnkonventioner för att säkerställa sammanhang och enkel navigering för kunderna. Dessutom gäller enhetlighet för attributvärden (det vill säga hur attributvärden anges för en produkt) och hur attribut anges för olika produkter. Inkonsekventa data kan förvirra kunder, försämra sökfunktionen och hindra den övergripande användarupplevelsen. 
4. Relevans: Relevans handlar om att tillhandahålla rätt information till rätt kunder vid rätt tidpunkt. Det innebär att anpassa produktdata efter målgruppens specifika behov och preferenser samt att inte överbelasta användarna med onödig information. Relevant data förbättrar kundnöjdheten och engagemanget och driver i slutändan konverteringar. 
5. Aktualitet: Det är viktigt att hålla produktdata uppdaterade i realtid. Aktualitet säkerställer att kunderna har korrekt information om produkttillgänglighet, prisändringar och kampanjer. Föråldrade data kan leda till frustrerade kunder, förlorad försäljning och en försämrad varumärkesbild. 

Inom detaljhandeln omfattar produktdatakvalitet alla dessa aspekter – och mer därtill. 

Det inkluderar detaljerade kalkylblad med produktbeskrivningar, högkvalitativa bilder, korrekta mått, specifikationer och variantalternativ (till exempel storlek och färg). Återförsäljare måste också säkerställa att produktdata är optimerade för sökmotorer, så att potentiella kunder enkelt kan hitta deras produkter. 

Dessutom måste detaljhandelsföretag ta hänsyn till det unika och differentierande i sin produktdata. På en konkurrensutsatt marknad kan övertygande och särpräglade produktbeskrivningar och funktioner locka kunder och särskilja en återförsäljare från konkurrenterna.

I slutändan handlar produktdatakvalitet inom e-handel och detaljhandel om att leverera en exceptionell kundupplevelse, bygga förtroende och driva konverteringar.

Strategier för att optimera datakvaliteten med PIM-programvara 

Att implementera en lösning för produktinformationshantering (PIM) kan förändra förutsättningarna för företag som vill centralisera datahanteringen och förbättra automatiseringen för att höja datakvaliteten och framgången inom e-handel. Här följer praktiska tips och strategier för att bemästra datakvalitet med hjälp av en PIM-lösning: 

Taxonomidefinition

Grunden för datakvalitet är taxonomidefinitionen. Den omfattar flera aspekter och kräver kompetens och ett analytiskt förhållningssätt, och allt kommer att löna sig. 

En av de viktigaste aspekterna är att identifiera schemat och attributen för produktinnehållet, såsom grundläggande produktinformation, marknadsföringsinformation, attributstruktur, rikt innehåll och multimedia.

Den andra är produktidentifiering – att välja attribut för att identifiera produkter MPN/SKU/GTIN/EAN: skapa klassificering, kategoriträd, definiera attribut och tilldela dessa till kategorier, bygga LoV, gruppera attribut i grupper för enklare navigering.

Datavalidering

Fastställ valideringsregler: Definiera valideringsregler i din PIM-programvara för att säkerställa att produktdata uppfyller specifika kriterier, såsom korrekta prisformat, giltiga SKU:er eller konsekventa namngivningskonventioner.

Implementera validering i realtid: Konfigurera valideringskontroller i realtid under datainmatningen för att omedelbart upptäcka fel och inkonsekvenser och förhindra att de sprids i systemet. 

Vanligtvis vill du koppla dina valideringsregler till din attributdefinition/-struktur – det vill säga att attributdata ska överensstämma med attributdefinitionen. Attributdefinitionen bör i sig ge tillräckligt underlag för valideringen. 

Datarensning

Genomför datarevisioner: Genomför regelbundet datarevisioner för att identifiera felaktigheter, inkonsekvenser och dubblettposter. Använd datarensningsfunktionerna i din PIM-programvara för att systematiskt korrigera och ta bort fel.

Standardisera och normalisera data: Tillämpa standardiserade format, måttenheter och namngivningskonventioner för att säkerställa konsekvens i hela din produktinformation. Ta bort överflödiga eller inaktuella attribut för att effektivisera dina data. 

Get Free Access

Sign up and stay in the loop with fresh content, podcasts, how-to guides, tool reviews, and product exclusives.

Get Free Access

Have an account? Log In

Dataanrikning

Förbättra produktbeskrivningarna: Investera i omfattande, detaljerade produktattribut som ger kunderna värdefull information, inklusive funktioner, fördelar och unika säljargument. Använd PIM-verktyget för att förbättra hanteringen av digitala resurser (DAM) och berika befintliga produktdatauppsättningar med multimediainnehåll, såsom bilder, videor och användargenererat innehåll.

Inkludera SEO-optimering: Använd PIM-programvara för att optimera hanteringen av produktdata för sökmotorer. Implementera relevanta sökord, metataggar och strukturerad datamärkning för att förbättra synligheten och locka organisk trafik. 

Anslut till tredjepartskällor för att utnyttja befintliga databaser: Samla in data genom användarupplevelser eller tillgänglig marknadsinformation från aggregatorer (prisaggregatorer, användarrecensioner osv.)

Datastyrning

Fastställ dataägarskap: Definiera tydligt roller och ansvarsområden för hantering av produktdata. Utse dataansvariga som ansvarar för datakvalitet och datastyrning.

Implementera arbetsflöden och godkännandeprocesser: Konfigurera arbetsflöden i din PIM-programvara för e-handel för att säkerställa att dataändringar genomgår en godkännandeprocess, vilket garanterar att endast korrekt och validerad information publiceras i olika kanaler. 

Dataintegration

Integrera med andra system: Anslut din molnbaserade PIM-programvara till andra verksamhetssystem, såsom ERP eller CRM, för att säkerställa datakonsekvens i dina e-handelsplattformar. Möjliggör sömlöst datautbyte, synkronisering och uppdateringar för att undvika avvikelser. 

Kontinuerlig övervakning och förbättring

Övervaka mått för datakvalitet: Följ viktiga resultatindikatorer (KPI:er) som rör datakvalitet, såsom fullständighet, korrekthet och aktualitet. Granska regelbundet dessa mått och åtgärda eventuella problem snabbt. Tänk på instrumentpaneler som är anslutna till kvalitetsmått.

Implementera återkopplingsloopar

Uppmuntra återkoppling från kunder, säljteam och andra intressenter för att identifiera områden där data kan förbättras och upptäcka potentiella dataluckor eller fel. 

Genom att implementera dessa strategier och utnyttja funktionerna i en PIM-lösning kan företag avsevärt förbättra datakvaliteten, effektivisera verksamheten och ge kunderna korrekt och övertygande produktinformation.

Låt oss till exempel granska ett fall där Gepard PIM möjliggjorde e-handelsintegration och hjälpte varumärket att omvandla och leverera sina produktdata till den största återförsäljaren av konsumentelektronik i de nordiska länderna.

Syftet med projektet var att etablera en integration som skulle möjliggöra smidig överföring av produktdata till återförsäljare från varumärken och medelstora distributörer. Eftersom återförsäljaren hade en komplex produkt-taxonomi och specifika krav på datautmatning och dataöverföring skapade Gepard PIM en digital lösning för datatransformering och leverans.

Kundens produkt-taxonomi skiljde sig från kategori­strukturen hos varumärken och innehållsleverantörer. Varumärken och mindre återförsäljare står inför utmaningen att följa mycket specifika taxonomier: globala och lokala strukturer för varje kategori.

Vilken var lösningen? 

Med Gepard PIM:s intelligenta taxonomimappning och produktsyndikering var det enkelt att ersätta varumärkenas produktdata med relevanta produktbeskrivningar (t.ex. namn på produktkategorier, egenskaper, egenskapsvärden och enheter). Det gör det möjligt för säljarna att omvandla produktdatastrukturen till en specifik produkt-taxonomi.

Det lättnavigerade gränssnittet hjälper varumärken att skicka sitt produktinnehåll till valfri återförsäljarregion. Varje egenskap har ett unikt ID, vilket gör att du kan välja det språk du behöver. När en ny egenskap läggs till kan du tilldela en region till den utan att investera tid och resurser i att skapa nya mappningar.

De mest intressanta utmaningarna kan sammanfattas så här:

• Kunden ville implementera en gemenskapsstyrd dataanrikning genom att utnyttja det tillgängliga innehållet från sina leverantörer.
• Kunden hade skapat en komplex och unik taxonomi som stödde datakvalitetsmått på en hög nivå, trots att data levererades via helt oberoende källor. 
• Valideringsregler var en del av taxonomidefinitionen, och dessa styrde dataleveransprocessen genom validering i realtid.

Och jag vill ge ett negativt exempel från en annan kund:

Valideringsreglerna var manuellt inbyggda i importprocessen. En enorm mängd data levererades i batcher till ett befintligt PIM-system. Valideringsmekanismen stödde endast en rapport för hela batchen, och ett fel i en produkt blockerade hela batchen. Som resultat kunde inte en enda produkt föras in i PIM.

Projektet lades ner och teamet upplöstes.

5 viktiga fördelar med att implementera PIM-programvara

En PIM-lösning fungerar som en centraliserad plattform med öppen källkod som effektiviserar och optimerar hanteringen, anrikningen och styrningen av produktdata. 

Den förbättrar datakvaliteten genom viktiga funktioner:

1. Förbättra centraliserad datahantering

En PIM-lösning fungerar som ett centralt arkiv för all produktrelaterad information och samlar data från olika källor och system.

Detta centraliserade arbetssätt eliminerar datasiloer och säkerställer konsekvent och korrekt information i flera försäljningskanaler, såsom webbutiker, marknadsplatser och kataloger.

2. Validera data med regler och kontroller

PIM-programvara tillhandahåller robusta funktioner för datavalidering som säkerställer dataintegritet och datakvalitet. Genom fördefinierade regler och valideringskontroller kan företag säkerställa att produktdata uppfyller specifika kriterier, såsom korrekta format, giltiga SKU:er och korrekt prissättning.

Datavalidering minimerar fel, förbättrar datakorrektheten och minskar kundmissnöje som beror på felaktig eller inkonsekvent information.

3. Berika produktdata

En av de viktigaste fördelarna med en PIM-lösning är dess förmåga att berika produktdata. Företag kan använda PIM-programvara för att förbättra produktbeskrivningar, lägga till multimedieresurser (bilder, videor och dokument) samt införa ytterligare attribut som ger kunderna omfattande och övertygande information.

Genom att berika produktdata kan företag skapa mer innehållsrika och engagerande upplevelser, vilket leder till ökad kundnöjdhet och förbättrade konverteringsgrader.

4. Möjliggör standardisering och konsekvens

PIM-system gör det möjligt för företag att fastställa standardiserade format, måttenheter och namnkonventioner för produktdata. Genom konsekventa datastandarder kan företag säkerställa att produktinformationen presenteras enhetligt i alla kanaler.

Standardisering eliminerar förvirring, förbättrar användarupplevelsen och skapar kundförtroende, vilket leder till ett förbättrat varumärkesrykte. PIM gör det möjligt för företag att implementera standardiserade produkt-taxonomier och synonymer, vilket ytterligare förbättrar sökrelevansen.

När kunder söker efter en viss term eller ett visst nyckelord kan systemet matcha det korrekt med relaterade produkter, vilket ökar möjligheten att omvandla sökningar till genomförda köp. Produktdata bör också vara konsekvent i flerspråkiga källor – för att säkerställa global efterlevnad i realtid.

5. Bygg robusta metoder för datastyrning

PIM-lösningar underlättar robusta metoder för datastyrning. De gör det möjligt för företag att etablera standardiserade processer för insamling, berikning och validering av data, vilket säkerställer datanoggrannhet och efterlevnad av branschbestämmelser.

PIM-system gör det möjligt för företag att organisera produktinformation på ett strukturerat och hierarkiskt sätt. Denna hierarki säkerställer att produktrelationer, attribut och kategorier är väldefinierade, vilket gör det enklare för kunder att navigera i och utforska katalogen på ett smidigt sätt. 

Framtida PIM-trender och rekommendationer 

Hantering av datakvalitet är ett område i ständig utveckling, och företag måste ligga steget före nya trender för att behålla en konkurrensfördel. 

Jag vill lyfta fram insikter om de senaste trenderna inom innehållshantering och rekommendationer för hur man kan utnyttja innovativa funktioner för produktinformationshantering (PIM).

AI och maskininlärning för datakvalitet

Ny teknik som artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) revolutionerar hanteringen av datakvalitet. Företag kan utnyttja AI-drivna algoritmer för att automatisera datavalidering, identifiera mönster av fel eller inkonsekvenser och föreslå möjligheter att berika data. ML-algoritmer kan lära sig av datamönster och ge proaktiva förslag på datarensning och standardisering, vilket i slutändan förbättrar datakvaliteten och effektiviteten.

Jag rekommenderar att utforska PIM-lösningar som integrerar AI- och ML-funktioner för att automatisera processer för datakvalitet och förbättra beslutsfattandet. Utnyttja intelligenta algoritmer för att upptäcka avvikelser, förutsäga problem med datakvaliteten och effektivisera arbetsflödena för datahantering.

Avancerad datastyrning

När dataskyddsbestämmelserna skärps och kunderna blir mer integritetsmedvetna är avancerade metoder för datamodellering avgörande. Företag måste etablera robusta ramverk för datastyrning som säkerställer efterlevnad, säkerhet och etisk hantering av data. Detta omfattar att definiera roller och ansvarsområden, införa åtkomstkontroller för data och upprätthålla granskningsspår över dataändringar.

Jag ser potential i att utnyttja PIM-programvara med avancerade funktioner för datastyrning, såsom rollbaserade åtkomstkontroller, versionshantering av data och spårning av datahärkomst. Tillämpa integritetsprinciper för att bygga kundernas förtroende, tillgodose verksamhetens behov och följa dataskyddsbestämmelser.

Integration med verktyg för datakvalitet

PIM-system integreras i allt större utsträckning med tredjepartsverktyg och tjänster för datakvalitet. Dessa verktyg tillhandahåller specialiserade funktioner för dataprofiler­ing, datarensning och dataförädling. 

Fokusera på datakvalitet nu för att framtidssäkra ditt företag

Data och analys har i allt högre grad blivit de främsta drivkrafterna bakom företags framgång, och potentialen för effektiva affärsstrategier för datahantering är större än någonsin. 

Den digitala omvandlingen och den datadrivna verksamheten accelererar ytterligare, enligt Gartners 10 strategiska förutsägelser om data och analys fram till 2028. 

Därför står det klart att vi måste prioritera datakvalitet för att förbli konkurrenskraftiga och nå framgång inom e-handeln.

För fler strategiska tips och insikter för ditt e-handelsföretag, prenumerera på The Retail Execs nyhetsbrev idag.

Mer bra ECM-innehåll:

• 17 exempel på och typer av produktattribut för e-handel
• 6 bästa metoder för produktinformationshantering
• Vad är PIM-programvara och hur mycket kostar den?
• Frigör kraften i PIM-data: 6 vd-stödda taktiker för e-handel
• Så skapar du en onlineproduktkatalog med PIM-programvara

ECM rekommenderar:

• 10 bästa programvarorna för produktinformationshantering (PIM)
• 10 bästa programvarorna för hantering av e-handelsproduktdata
• 10 bästa programvarorna för kataloghantering
• 10 bästa ERP-programvarorna för e-handel
• 10 bästa CRM-programvarorna för e-handel