Es ist nicht überraschend, dass ein PIM etwas mit Daten zu tun hat – genau genommen mit allen einem Produkt zugeordneten Informationen. Diese können sehr vielfältig sein: Produktbeschreibungen, Datenblätter, Logistikinformationen, Produktbilder und -videos, Dokumente, Tabellen und viele mehr.

Aufgaben des Datenmanagements

Zudem sind die Informationen in einem Unternehmen verteilt und nicht zentral an einem Ort gesammelt. So ist häufig intransparent, wo welche Informationen vorliegen und woher sie beschafft werden können. Die Aktualisierungen der Produktinformationen sind in der Regel nicht aktualisiert und obliegen dem Kenntnisstand sowie dem Engagement der involvierten Mitarbeiter.
Dass auf Basis eines derartigen Datenmanagements gewisse Schwierigkeiten auftauchen und dass aus der Nutzung der Daten ein Erkenntnisgewinn entsteht, erscheint nachvollziehbar. Zudem wird ein weiterer zentraler Punkt im Produktdatenmanagement mit Schwierigkeiten behaftet sein – die Auslieferung von Daten in unterschiedliche Ausgabekanäle, wie zum Beispiel Shopsystem, CMS, Apps, Reportings, Kataloge und andere Printprodukte.

Grafische Darstellung des Produktinformationsmanagements

PIM - Produktinformationsmanagement

PIM als Lösung

Hier greift das onlinebasierte Produktinformationsmanagement (PIM) ein – Produktdaten aus verschiedenen Datenquellen werden zentralisiert in ein System integriert und können entsprechend der gewünschten Ausgabekanälen mit zusätzlichen Daten veredelt werden. Die Ausgabe in die einzelnen Kanäle erfolgt unternehmensweit einheitlich und den CI- und Compliance-Vorgaben entsprechend. Zudem stehen diese damit auch unabhängig vom Standort weltweit einheitlich zur Verfügung. Die Integration von Produktdaten in bestehende Onlineshops, Content Management Systeme (CMS) und andere softwarebasierte Ausgabekanäle ist ebenfalls Bestandteil eines PIM. Zudem gibt die Möglichkeit der Anbindung an das ERP-System zur Datenpflege und Bereitstellung von Daten zur Analyse des Gesamtprozesses.
Ein wesentlicher Bestandteil ist am Ende die Analyse der Daten und deren Nutzung in den Kanälen. Sie geben einen Rückschluss auf die Datenqualität und deren Präsentation. Somit ist die Basis für eine Optimierung der Prozesse im Produktdatenzyklus geschaffen und entspricht einem allgemeingültigen Data-Loop. An dessen Ende steht ein Erkenntnisgewinn, der regelmäßig überprüft wird und wichtige Informationen zur Optimierung der Daten und deren Ausgabekanäle liefert.

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