E-Commerce-Stagnation beseitigen – ohne Geschäfts-Prozesse zu stören
Das Daten-Nadelöhr im E-Commerce
Der größte Hebel in der E-Commerce-Optimierung liegt in den Produktdaten – genau dort, wo sich Kategorie- und Detailseiten überschneiden und die Nutzerabsicht von navigierend zu kommerziell wechselt.
Optimierte Kategoriefilter verbessern die Nutzerführung, steigern die Interaktion und erhöhen die Konversions-Rate. Da Online-Nutzer eine Aufmerksamkeitsspanne haben, führt eine bessere Produktdaten-Optimierung zu mehr Engagement.
Engagierte Nutzer haben eine wesentlich höhere Wahrscheinlichkeit zu konvertieren – deshalb sind effektive Filter ein entscheidender Erfolgsfaktor im E-Commerce.
Konversion-Erfolg „Sneak-Peak“
Der Vorher-Nachher-Vergleich zeigt die positiven Auswirkungen einer Produktdaten-Optimierung.
Ein nahezu 100 % Conversion-Rate-Uplift durch den von mir mit Knime entwickelten Produktdaten-Optimierungs-Workflow.
Die Herausforderung des Wandels
Arbeitet Ihr Unternehmen immer noch mit Produktdatenstrukturen, entwickelt für Print-Kataloge und „direkten Konsum“, anstatt für den modernen, digital-first Handel, in dem Daten und Technologie den Erfolg bestimmen?
Obwohl viele Firmen annehmen, die Digitalisierung vorangetrieben zu haben, bleiben ihre zugrundeliegenden Produktdatenprozesse weitgehend unverändert. Dies führt zu Ineffizienzen und verpassten Chancen.
Wie findet man die Balance zwischen Print und Digital?
Moderne On-Site-Suchmaschinen wie FactFinder, bekannt für ihre herausragende Qualität und fortschrittlichen Suchfunktionen, erfordern strukturierte, maschinenlesbare Formate wie Color=Red|Yellow|Blueanstatt Red/Yellow, Red/Blue.
Verständlich dass die Überarbeitung aller print-optimierten Produktdaten und die Etablierung von „digital-first“ Prozessen eine großer Herausforderung für jedes Unternehmen ist.
Diese Diskrepanz zwischen der historischen Herkunft von Produktdaten und den Anforderungen digitaler Prozesse führt zu einer äußerst schlechten Nutzererfahrung. Die Folgen sind gravierend:
- Reduzierte Conversion-Raten
- Erhöhter Wartungsaufwand
- Höhere Hosting-Kosten
Vier Praxisbeispiele für Herausforderungen bei der Produktdaten-Optimierung
Warum die Produktdaten-Optimierung oft unmöglich erscheint?
Trotz der offensichtlichen Vorteile strukturierter und optimierter Produktdaten scheuen viele Unternehmen die Korrektur der zugrunde liegenden Problemen. Dies liegt an mehreren zentralen Hürden:
- Hoher Investitionsaufwand in Personal – Manuelle Produktdatenbereinigung ist extrem zeit- und kostenintensiv. Auch die Schulung von Produktmanagern oder Merchandisern ist teuer.
- Fehlende Abstimmung mit Unternehmenszielen – Produktdaten-Optimierung wird oft nicht als entscheidender Umsatztreiber angesehen.
- Das Henne-Ei-Problem – Die potenzielle Conversion-Steigerung reicht oft nicht aus, um initiale Investitionen zu rechtfertigen.
- Die „Das haben wir schon immer so gemacht“-Mentalität – Widerstand gegen Veränderung ist eine der größten Hürden in Unternehmen.
- Komplexe Stakeholder-Abstimmung – IT, Marketing und Produktmanagement unter einen Hut zu bringen, dauert oft viel zu lange.
Doch was viele Unternehmen nicht erkennen, ist, dass Stillstand zu Stagnation führt. Forbes formulierte das treffend: „Unternehmen, die stagnieren, keinen Erfolg haben.“
Das volle Conversion-Potenzial Ihrer Produktdaten entfesseln
Egal wie leistungsfähig oder teuer Ihre Tools sind – wenn Ihre Datenqualität schlecht ist, leidet Ihre User Experience und verringert sich Ihr Umsatz!
Durch den Einsatz von Knime können Unternehmen:
- Reibungsverluste im Änderungsprozess eliminieren – Automatisierte Transformationen reduzieren manuellen Aufwand und Widerstände.
- Optimierung ohne operative Störungen – Produktdaten parallel zu bestehenden Abläufen verbessern.
- Produktdaten standardisieren, harmonisieren und anreichern – Fehler korrigieren, Begriffe automatisch übersetzen (z. B. color → colour), Einheiten umwandeln (mm → cm), fehlende Werte ergänzen oder inkorrekte Einträge bereinigen.
- Integration verschiedener Datenquellen – Verknüpfung von PIM-Systemen (z. B. STEP von Stibo Systems), ERP-Systemen (z. B. SAP) und On-Site-Suchlösungen (z. B. FactFinder).
- Dynamische, Echtzeit-Produktbewertungen – Delta-Updates und vollständige Transformationen in Echtzeit – ohne lange Wartezeiten.
Fazit – Produktdatenoptimierung leicht gemacht
Anstatt sich mit schlechten Produktdaten zu arrangieren, kann Ihr Unternehmen diese direkt an der Quelle optimieren.
Mit Knime modernisieren Sie Ihre Produktdaten, ohne bestehende Arbeitsabläufe zu stören – und umgehen die größten Change-Hürden, während Sie Ihr volles Conversion-Potenzial entfesseln.
Erwähnenswert: Durch den Knime Workflow zur automatisierten Produkt-Daten-Optimierung sparte das Unternehmen fünfstellige jährliche Kosten eines vergleichbaren Services!
Stoppen Sie die Arbeit mit veralteten Produktdaten und beginnen stattdessen, dort zu optimieren, wo es wirklich zählt!
Jede Minute mit schlechten Produktdaten kostet Sie Umsatz. Jetzt Kontakt aufnehmen und Ihren Umsatz steigern!
Produktdaten-Deserialisierung und -Optimierung
Knime Beispiel Workflow
Die Optimierung von Produktdaten stellt in einer mehrsprachigen und kontextübergreifenden Umgebung eine zusätzliche Herausforderung dar.
Da Produktdaten manuell eingegeben und gepflegt werden, entstehen unzählige Variationen, Inkonsistenzen und Fehler, die den Datenfluss und die Nutzererfahrung beeinträchtigen.
Der folgende Produktdaten-Optimierungs-Workflow ist ein praxisbewährter Ausschnitt aus einem System, das seit Jahren erfolgreich in der Produktion eingesetzt wird. Ziel ist es, mithilfe eines interaktiven Dashboards, Produktdaten iterativ zu deserialisieren und zu optimieren.
Der Workflow folgt einem Top-Down-Ansatz und gliedert sich in die folgenden sechs Schritte:
- Schritt 0 – Vorreinigung der Kundendaten
- Schritt 1 – Deserialisierung
- Schritt 2 – Nummernbereiche
- Schritt 3 – Zahlen & Bruchnotationen
- Schritt 4 – Maßeinheiten & Dimensionen
- Schritt 5 – Sequenzierung von Maßeinheiten & Dimensionen
In jeden Schritt der Produktdaten-Optimierung besteht die Möglichkeit:
- Eigene Regeln und Trennzeichen für die Deserialisierung definieren
- Vorschau der finalen Regeln anzeigen
- Optimierte Daten vor der finalen Anwendung prüfen
Starten Sie noch heute mit der Optimierung Ihrer Produktdaten!
Der Knime Beispiel-Workflow zeigt, wie Sie:
- Für den Druck optimierte Produktdaten aufsplitten
- Nummernbereiche harmonisieren
- Unterschiedliche Werte- und Maßeinheiten-Notationen angleichen
Möchten Sie die Produktdaten Ihres Unternehmens optimieren? Kontaktieren Sie mich – ich helfe Ihnen gerne weiter!
