Produktdatenmodell als Grundlage für ein funktionales PIM 5 months ago

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Ohne Produktdaten sind heute effektive Verkaufsprozesse nicht mehr möglich. Damit die Information für das zugehörige Produkt jederzeit auffindbar und in der richtigen Granularität abrufbar ist, bedarf es eines Produktdatenmodells (PDM). Da ein Produktdatenmodell mit zunehmender Sortimentsgrösse und steigenden Kundenanforderungen schnell wächst, sollte für Handelstreibende das Thema zugänglicher sein.

Sicherlich ist eine Professionalisierung der Produktinformationen im stationären Handel anfänglich weniger umfangreich. Die meisten Händler erkennen jedoch, dass die steigenden Kundenanforderungen ohne Investitionen in diesem Bereich nicht erfüllbar sind. Deswegen besteht eine Notwendigkeit, die Vorteile eines durchgängigen Produktdatenmodells zu nutzen.

Ein PDM erleichtert zunächst Führung und Automatisierung. Die Produktdaten zeigen, welche Produkte am besten durch welche Attribute beschrieben werden. Dazu werden Datentypen und dann Wertelisten für konsistente Suchfilter eingesetzt. Dadurch wird zusätzlich definiert, welche Informationen Lieferanten bereitstellen sollten. Die verfügbare Datenlage erleichtert zudem das Einrichten einer umfassenden Produktdaten-Governance und ermöglicht eine automatisierte Produktdaten-Aufbereitung. 

Die Erstellung und Unterhaltung eines Produktdatenmodells kann grundsätzlich mit zwei Ansätzen erreicht werden.

Top-Down 

Man beginnt mit der obersten Kategorie-Ebene und verfeinert das vorrangig grobe Modell manuell in Unterstrukturen bis zur Werteliste pro Attribut. Dies benötigt jedoch signifikanten manuellen Aufwand durch kompetente Category Manager, dauert entsprechend lang und beruht naturgemäss oft auf Bauchgefühl. 

Bottom-Up 

Basierend auf den verfügbaren Produktdaten und Kategorien werden Produktgruppen und im Anschluss Produktfamilien gebildet. Hier geht es um Profiling der Attributierung von eingehenden sowie existierenden Produktinformationen mit Untersuchung von unter anderem kategoriespezifischer Häufigkeit, Werteverteilung und Füllgrad aller Attribute.

 Professionalisierung der Produktinformationen im stationären Handel zunächst weniger umfangreich. Die meisten Händler erkennen jedoch, dass die steigenden Kundenanforderungen ohne Investitionen in diesem Bereich nicht erfüllbar sind

Produktdatenmodell-PDM-Sortimentsgrösse-Kundenanforderung-Handeltreibende

Quelle: onedot.com 2018

Die Bündelung von Produkten mit ähnlichen Attributen aus unterschiedlichen Kategorien zu Produktfamilien ist hier hilfreich, um den Unterhalt des Datenmodells zu vereinfachen und Inkonsistenzen vorzubeugen. Pro Kategorie werden zusätzlich relevante Attribute für Suchfilter selektiert und Wertelisten hinterlegt.

Nach der Definition von Datentypen, Wertelisten und Einheiten pro Attribut wird gemeinsam mit Fachleuten eine Validierung und Aktualisierung durchgeführt.

Die dafür notwendige Extraktion, Zusammenführung und Validierung von Produktdaten ermöglicht ein breit abgestütztes, faktenbasiertes und zügig erstelltes PDM, welches allerdings nur mit Hilfe der richtigen Technologien durchführbar ist. Daher empfiehlt sich bereits vor oder während der Implementierung eines PIMs der Einsatz der Künstlichen Intelligenz (KI), respektive Artificial Intelligence (AI), im Prozess. Onedot verwendet die Künstliche Intelligenz um arbeitsintensive und fehleranfällige manuelle Prozesse zu beseitigen, um die Datengenauigkeit zu verbessern und um Zeit zu sparen. Onedot ermöglicht den Datennutzern, sich auf Analysen und Business-ready Insights zu konzentrieren, welche schnellere und bessere Geschäftsentscheidungen zur Folge haben. Ein erfolgreiches Beispiel dafür finden Sie hier:

Jelmoli – Case Study

 

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