eCommerce: Produktdaten optimal vorbereiten für Shopsysteme

 Umfragen unter Projektmanagern im eCommerce Umfeld zeigen: die Hürde für den Erfolg eines ambitionierten eCommerce Projekts ist, qualitativ hochwertige Daten für die im Fokus stehenden Marketingkanäle und für die Shop-Umgebungen liefern zu können. Die Qualität und die Differenziertheit der Produktdaten entscheiden über Erfolg und Misserfolg im eCommerce. Schwerpunkt sind dabei Informationen, die über den Austausch von simplen, zweidimensionalen Produktdatensätzen hinausgehen. Dazu zählen Kriterien wie Mehrsprachigkeit, Kategorien und Taxonomien, Staffelpreise, Produktbilder in verschiedenen Auflösungen, Videomaterial, 3D-Animationen, Dokumente und Datenblätter, Produktverknüpfungen und gruppierte Produkte.
 
 Daneben von höchstem Interesse: Informationen, die das Auffinden von Produktdatensätzen erleichtern oder erst möglich machen wie zum Beispiel "Keywords" und Synonyme. Zu häufig findet man Produkte nicht, weil die Produktdaten ohne Synonyme oder unterschiedliche Schreibvarianten vorliegen. Es macht aber für das Auffinden über Produktsuchmaschinen einen erheblichen Unterschied, ob Produktdaten auf „Arbeitshandschuh“ oder „Schutzhandschuh“ optimiert sind. Auch unterschiedliche Schreibweisen in den Produktdaten wie „Herren Handschuh“ oder „Herrenhandschuh“ wirken sich häufig auf die Auffindbarkeit aus. Nicht selten gehen Shopbetreibern die Hälfte der potentiellen Aufrufe verloren, weil unter vielen Suchvarianten nur Produkte des Wettbewerbs gefunden werden.
 

Bessere Produktdaten

 Ausführliche Produktinformationen garantieren eine bessere Kaufberatung.  Die Folge ist in der Regel eine höhere Konversionsrate, die angibt, wie viele der angesprochenen Zielpersonen auf die angebotene Information reagiert haben. Der zweite wichtige Faktor ist die niedrigere Retourenquote. Gleichzeitig senkt man den Arbeitsaufwand für die eingehende Kundenfragen, die sich um die Produktspezifikationen drehen. 

Aufwändige Hintergrundpflege von Produktdaten benötigen Shops, in denen Kunden mit Maßen, Komponenten, Materialien diversen Abbildungen und technischen Detailinformationen versorgt werden müssen. 
 
  
 Screenshot Quelle www.daheim.de
 

Produktdaten im eCommerce: die Basics

 Produktname

• muss aussagekräftig sein.
• Attribute wie Farbe und Größe berücksichtigen.
• die Marke integrieren.
• keine zu blumigen Ausschmückungen im Produktnamen und keine Übertreibungen.

 
 Produktbilder

• bedenken, dass das Auge „mitkauft“
• Bildausschnitte für Produktdetails nutzen.
• Produkt gegebenenfalls im Einsatz zeigen.
• Bilder nutzen, um Kundenfragen zu vermeiden.

 
 Produktbeschreibung

• ausführliche und exakte Beschreibung (siehe oben: Retourenvermeidung).
• ein möglichst unverwechselbare Beschreibung / "Unique Content" (wichtig für Suchmaschinen).
• Herstellerbeschreibungen nach Bedarf erweitert.

 
 Attribute

• bieten einen guten und schnellen Informationsüberblick für den Kunden.
• können zur genaueren und eingrenzenden Suche genutzt werden.
• diese Infos sind für den Kunden besser erfassbar als in den Produktbeschreibungen versteckte Hinweise.

Produktinformationen für ambitionierte eCommerce Betreiber

Strukturierung

• Hierarchien und Taxonomie
• Artikelverknüpfungen und Beziehungen
• Gruppierte oder kombinierte Artikel (Bundle)
• Produktkategorisierung pro Kanal (Shop)

Kontexte

• Zielgruppen spezifische Daten
• unterschiedliche Preise pro Produkt
• Definition von Preisregeln (z.B. Datum gesteuerte Preisanpassungen)
• unterschiedliche Kanäle (mehrere Shops) anhand unterschiedlicher Artikelkorrelationen
• unterschiedliche Eigenschaften je nach Verknüpfung oder Beziehung

Variationen

• Artikelvarianten
• Vererbung von Attributen
• Versionierung von Produktinformationen

Sprachen und Synonyme

• Mehrsprachigkeit auch Sprachen mit Schriftsätzen wie Kyrillische, Chinesisch, Arabisch.
• Mehrsprachigkeit mit eindeutiger Übersetzung wichtiger technischer Begriffe (Single Source of Translation).
• umfangreiche Synonym- und Keywordlisten pro Produkt.

High-End: Produktkonfiguration durch den Kunden

 Wie kann man Produktdaten so vorbereiten, dass ein Internet Produktkonfigurator für Endkunden funktioniert? Die Lösung für dieses Problem setzt bei den Produktattributen an. Korrekt gepflegte Attributsätze sind die Grundlage für jeden Produktkonfigurator. Für den Konfigurator müssen diese Daten im Produktstamm gepflegt sein:

Attribute

•  Attribute und Attribut Kongruenz 
• Attribute und Attribut Value Kongruenz

 Über diese beiden Elemente kann festgelegt werden, dass Produkte, die ein bestimmtes Attribut haben zueinander passen. Daneben läßt sich über den Wert (Value) zweier Attribute deren Passgenauigkeit festlegen.

Attribut Gruppen / Klassen

 Über Attribut Gruppen kann festgelegt werden, welche Produkte miteinander kompatibel sind. Dabei wird zentral über die Attributklasse festgelegt welche Klassen harmonieren und zudem über die Attribute (siehe oben), welche Attribute kompatibel sind.

Produkte

•  Produktgruppen mit Verweisen auf kompatible Produktgruppen.
•  Produktgruppen und Auswahl von kompatiblen Attributen.

Ausschlusslisten

 Je nach Datenmenge kann statt des Additionsverfahrens auch das Subtraktionsverfahren Anwendung finden. Das bedeutet, dass man angibt, welche Produktgruppen und Attribute nicht kompatibel sind und so automatisch korrekte Vorschlagslisten mit kompatiblen Bauteilen bekommt.

Regelwerke

 Durch ein Regelwerk, das in einer Makro-Sprache abgefasst wird, lassen sich Varianten in höchster Komplexität beschreiben, die ein PIM System automatisch generieren und für ein Shopsystem vorhalten kann. 

Beispiel für einen gelungenen Produktkonfigurator: Stevensbikes

 Ein sehr eingängiges Beispiel für einen gut umgesetzten Produktkonfigurator für Endkunden sehen wir in dem Fahrrad-Konfigurator von Stevens Bikes. In diesem Konfigurator wird der Kunde Schritt für Schritt von einer Komponentengruppe zur nächsten geführt, wobei pro Schritt nur die "möglichen" Bauteile eingeblendet und zur Auswahl gestellt werden. Interessant dabei: Komponenten die mit Aufpreis erworben werden können und Standard-Komponenten, die ohne Aufpreis gewählt werden können. Zum Abschluss erhält der potenzielle Kunde eine übersichtliche Zusammenfassung der gewählten Bauteile und eine Preiszusammenfassung. 
 
 Auf der Stevensbikes Website stellen sich Kunden Ihr Wunschfahrrad zusammen.
 
 
 Screenshot: Quelle: http://www.stevensbikes.de
 Zum Ausprobieren hier auch der Link zum Bikekonfigurator

Daten für eCommerce nur über PIM oder MDM

 Der unverstellte Blick auf den Markt der kommerziellen wie auch der OpenSource Shopsysteme zeigt, dass keines der am Markt befindlichen Systeme die benötigten Funktionen für die Produktpflege in ambitionierten eCommerce Projekten bereitstellt. Die Datenpflege und Vorbereitung einer Produktkonfiguration ist auch nicht Kernkompetenz von Shopsystemen. Shopsysteme sollen ein attraktives Produktdisplay für Kunden sein, schnelle Suche und Filterungen möglich machen und die Kauf- und Lieferabwicklung in allen benötigten Formen unterstützen. Für das Spezialgebiet der Produktdaten-Vorbereitung gibt es Produkt Information Management Systeme (PIM) und Master Data Management Systeme (MDM), deren Hersteller sich teils seit Jahrzehnten mit Funktionen rund um die Optimierung von Produktinformationen beschäftigen. Eine Zusammenstellung wichtiger MDM und PIM Anbieter und eine Funktionsbeschreibung der Produkte finden Sie im Business Software Review unter http://www.business-software-review.de.

>> Weiter zum Alterra Produktkonfigurator >>