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.
Ein Produktdatenmodell erstellen: Schritt für Schritt
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:
Bestimmen Sie zunächst alle relevanten Produktkategorien und organisieren Sie sie in einem intuitiven Baum. Möglicherweise wurden bereits Produktkategorien im ERP-System definiert. Diese können als Basis dienen. Wichtig ist, dass die Produktkategorien für den internen Benutzer intuitiv sind. Wichtig ist auch, dass die Baumstruktur eindeutig ist. Produktkategorien sollten sich nicht überschneiden und ein Produkt sollte nur in einem Produktkategorieblatt platziert werden.
Der nächste Schritt besteht darin, alle relevanten Attribute für die unterste Kategorieebene (die Blätter des Produktkategoriebaums) aufzulisten. Einige Attribute gelten für alle Produkte im Sortiment gelten (Produkt-ID, Beschreibung, Größe, Abmessungen usw.). Diese können oben aufgeschrieben werden. Die verbleibenden Attribute sollten jedoch alle pro Kategorie notiert werden.
Der nächste Schritt besteht darin, den Kategoriebaum und die Attribute in einen Klassifizierungsbaum umzuwandeln. Dies geschieht, indem doppelte Attribute um einen „Stamm“ um eine Ebene nach oben verschoben werden, bis sie eindeutig sind.
Jedes Attribut muss angereichert werden, um die Qualität der Produktdaten zu verbessern.
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.
Der Inhalt all dieser drei Flaschen ist genau der gleiche. Die Flasche besteht ebenfalls aus dem gleichen Material. Die Flaschen unterscheiden sich nur in der Größe. Die folgenden Informationen müssen für jeden Container gespeichert 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.
Informationen werden dann auf zwei verschiedenen Ebenen gespeichert. Auf Produktebene werden die Daten für „Produktbeschreibung“ und „Inhaltsstoffe“ gespeichert. Auf der Variantenebene werden die „Artikel-ID“, der „Produktname“ und das „Volumen“ gespeichert. Kurz gesagt, alle gemeinsam genutzten Attributwerte sollten auf Produktebene beibehalten werden. Die abweichenden Werte werden auf Variantenebene gespeichert.
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:
Es gibt leider keine goldenen, allgemeingültigen Regeln für die Gruppierung verschiedener SKUs in einem Produkt und seinen Varianten. Typische Attribute, die auf Variantenebene beibehalten werden, sind:
Hier sind jedoch einige Tipps:
Wäre es aus Kundensicht logischer, alle Produkte auf einer Produktliste in einem Webshop zu sehen? Wenn ja, sollte das Attribut kein variantendefinierendes Attribut sein.
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.
Woran Datenmodelle scheitern
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.
Siehe auch
