Skalierbarkeit, Effizienz und Konstanz: So funktioniert Large-Scale Product Data Onboarding
Schätzungen gehen von 12 bis 24 Millionen E-Commerce-Seiten weltweit aus. Wie kann man in diesem hart umkämpften Markt nicht nur mithalten, sondern einen Schritt voraus sein? Es sind die E-Commerce-Player, welche der eigenen Kundschaft das bestmögliche Kundenerlebnis bieten können. Neue Handelsrealitäten bedingen Longtail-, Omnichannel- und Marktplatzmodelle, welche dem Ruf nach einem tiefen und breiten Produktsortiment nachkommen können. Eine zentrale Rolle spielen dabei qualitativ hochwertige Produktdaten.
Laut einer weltweit angelegten Studie von PIM-Anbieter Akeneo sind für 66% der Kundschaft schlechte Produktinformationen Grund genug, nicht einzukaufen. Dies bedeutet, dass mehr Umsatz dank einer gesteigerten Conversions Rate nur aufgrund einer besseren Produktdatenqualität gewährleistet werden kann. Wie können Unternehmen ein breites, personalisiertes und tiefes Produktsortiment mit Produkten in der bestmöglichen E-Commerce-Qualität schnell, automatisiert und stets aktuell anbieten? Mit automatisierten Produktdaten Onboarding.
Vielseitigkeit von KI-gestütztem Produktdaten Onboarding massiv unterschätzt
Wie kann man automatisiert über 1000 Lieferanten anbinden, 350.000 SKUs verarbeiten und über 50.000 Produkte kategorisiert in verschiedenen Onlineshops zur Verfügung stellen? Oder innerhalb kürzester Zeit einen eigenen Content Pool mit über 50 Millionen SKUs von verschiedenen Content Providern automatisiert anreichern oder nachhaltig die Produktqualität steigern? Das geht nur mit einer gezielten Investition in die Product Experience, nämlich ins Large-Scale Product Data Onboarding.
Oder anders gefragt: Wenn heute eine ERP-Einführung nicht mehr vier Jahre dauern darf, warum sollten dann eigene Mitarbeiter während Tagen oder gar Monaten Produktdaten manuell aufbereiten und ebendiese zu einem späteren Zeitpunkt anreichern? Es ist Zeit das Thema Produktdaten Onboarding aus einer anderen Sicht zu betrachten.
Manuelle Datenaufbereitungsprozesse, zeitraubendes Bearbeiten von rigiden Templates und nervenaufreibendes Einholen von zusätzlichen Produktinformationen sollten schon länger ein Ding der Vergangenheit sein. Vor allem, wenn man bedenkt, dass heute mit KI-Ansätzen viele dieser zeitraubenden Themen gelöst werden können. Mit einem klar strukturierten Datenaufbereitungsprozess können alte, zeitaufreibende und rigide Prozesse abgelöst und fit für die Zukunft gemacht werden. Mit der ersten intelligenten Produktdatenplattform für die Beschaffung, Aufbereitung und Syndikation von Produktdaten von Onedot werden aus unstrukturierten Daten automatisiert nutzbare Produktdaten.
Die Produktdatenplattform ist so konzipiert, dass jeder Lieferanten- oder Herstellerkatalog in den unterschiedlichsten Datenformaten direkt in ein importierfähiges ERP/PIM-Format gebracht wird. Dieses automatisierte Onboarding kann nur durch Machine Learning erreicht werden, denn die Auto-Mapping-Funktionalitäten erlauben der KI-gestützen Software von Onedot viel schneller höhere Produktdatenvolumina nahtlos bis zum Importfile zu prozessieren. Selbstverständlich können Zwischenschritte eingesehen und vor dem Import ins ERP- bzw. PIM-System gegebenenfalls verbessert werden. Somit bringen Datenteams ihre Expertise gezielt in der Überprüfung der Vorschläge ein, anstatt ihre Zeit mit repetitiven manuellen Aufbereitungsschritten zu blockieren.
Das Thema Produktdaten-Onboarding aus einer neuen Perspektive zu betrachten, bedeutet auch, dass die Product Experience in den Fokus rücken muss. Auch deshalb geht die Produktdatenplattform von Onedot über das klassische Onboarding hinaus und bietet via Lieferantenportal die Möglichkeit, dass sich Händler und Lieferanten direkt austauschen können. Zentral ist dabei die Beschaffung der Daten mit spezifischen Datenanfragen, welche über die Plattform vom Händler an den Lieferanten geschickt werden können. Es gibt aber auch die Möglichkeit, dass Lieferanten und Hersteller ihre Kataloge selbst onboarden, was den Aufwand für den Händler weiter reduziert. Je nachdem, ob es sich um einen neuen Hersteller oder Lieferanten handelt, werden nach entsprechendem Produktdatenabgleich der gesamte neue Katalog oder nur Teile bzw. aktualisierte Produktdaten des Produktkataloges für das Onboarding aufbereitet.
Die Anforderungen eines modernen Datenmanagements antizipieren
Es gibt viele Gründe, weshalb das Produktdaten Onboarding die Grundlage für jedes moderne Datenmanagement darstellt. Hauptsächlich können Unternehmen jedoch sicherstellen, dass sie einen einheitlichen, standardisierten und automatisierten Datenbeschaffungs- und Datenaufbereitungsprozess implementiert haben, der einen echten Mehrwert bringt. So können manuelle Datenpflegeprozesse reduziert und Produkte fünfmal schneller und in wesentlich besserer Qualität auf verschiedensten Kanälen online gebracht werden. Dies wirkt sich positiv auf die Conversion Rate aus, welche so bis zu zehn Prozent gesteigert wird und sich dadurch positiv auf den Umsatz auswirkt.
Large-Scale Product Data Onboarding ist die Basis für moderne Datenmanagementprozesse, welche sich der Product Experience verschreiben. Denn nur wer Produkte mit den richtigen Informationen zur richtigen Zeit der gewünschten Zielgruppe möglichst personalisiert zur Verfügung stellen kann, gewinnt im hart umkämpften E-Commerce-Markt. Dank der einmaligen Onedot KI können Unternehmen ganz gezielt, nachhaltig und langfristig in die eigene Produktdatenqualität investieren und somit mehr Umsatz erzielen.
Über die Autorin:
Sarah Thomas ist als Senior Marketing Manager bei der Onedot AG tätig. In ihrer Funktion setzt sie den Fokus auf Presales und Content Marketing. Sie interessiert sich für Themen und Trends rund um E-Commerce, insbesondere für das Thema Product Experience.
