
Syndigo im Gartner® Magic Quadrant™ für PIM 2026: Was hinter der Leader-Platzierung steckt
Gartner hat Syndigo im Magic Quadrant für PIM 2026 als Leader positioniert. Was im Portfolio steckt, was Synapse kann und für wen Syndigo im DACH-Raum passt.
Kurz gesagt: Datenmodellierung ist im PIM die Arbeit, das Produktdatenmodell festzulegen: Kategorien, Klassen, Attribute, Werte, Varianten und Beziehungen. Sie ist der fachlich aufwendigste Teil jeder PIM-Einführung und braucht Erfahrung in Datenmodellierung und gute Produktkenntnis.
Das Erstellen eines Produktdatenmodells kann eine mühsame Aufgabe sein. Je mehr verschiedene Arten von Produkten vorhanden sind, desto mehr Arbeit muss geleistet werden, bevor Sie tatsächlich mit der Dateneingabe beginnen können.
Die Herausforderung besteht darin, dass die Erstellung eines effizienten und gut eingerichteten Produktdatenmodells eine beträchtliche Erfahrung in der Datenmodellierung erfordert. Es erfordert jedoch auch Branchen- und Produktkenntnisse. Beide Fachkenntnisse werden selten in einer Person zusammengefasst.
Wir empfehlen Kunden daher, den folgenden (vereinfachten) Ansatz zu wählen:
Zusätzlich kann eine Attributanreicherung für kanalspezifische Anforderungen durchgeführt werden, z. wie für eine Website:
Ebenso können attributspezifische Anreicherungen (d. H. sollten sie angezeigt werden oder nicht) für andere Kanäle wie Print, Mobile usw. durchgeführt werden.
Die gleichen Informationen können dreimal eingegeben werden. Dies bedeutet jedoch viel Doppelarbeit (tatsächlich Dreifacharbeit). Und wenn sich beispielsweise die Produktbeschreibung oder die Inhaltsstoffe ändern, müssen die Informationen dreimal aktualisiert werden. Dies ist nicht nur zusätzliche Arbeit, sondern auch fehleranfällig und passt nicht zu der Idee eines PIM-Systems, in dem alle Informationen nur einmal gespeichert werden.
Auch hier kann der Administrator des PIM beschließen, den „Produktnamen“ auf die Produktebene zu verschieben. Im Handel möchten Sie das Produkt möglicherweise als „1,0 l Bluna-Flasche“ bezeichnen. Dies kann jedoch auch erfolgen, indem zuerst der Wert „1,0“, dann der Gerätename „l“ gefolgt vom Produktnamen „Bluna-Flasche“ angezeigt wird. Der Administrator kann sogar beschließen, ein separates Attribut namens „Container“ mit dem Wert „Flasche“ zu erstellen.
Das obige Beispiel ist natürlich ziemlich einfach. Wenn Sie jedoch ein T-Shirt in sechs Größen und zehn Farben haben, wird die Unterscheidung zwischen dem Produkt und seinen Varianten aus mehreren Gründen viel interessanter:
Wäre es aus Kundensicht logischer, das Attribut als Auswahl (in unserem Beispiel ein Dropdown-Feld) auf der Produktdetailseite einer Website zu sehen? Wenn ja, sollte das Attribut ein variantendefinierendes Attribut sein.
Typische Fehler sind zu viele Freitextfelder statt fester Wertelisten, Attribute ohne klare Definition, doppelte Merkmale mit unterschiedlichen Namen und Kategoriebäume, die sich überschneiden. Solche Fehler fallen oft erst auf, wenn Filter im Shop nicht funktionieren oder Exporte an Händler scheitern. Später zu korrigieren ist teuer, weil dann bereits Tausende Produkte gepflegt sind.
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