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Social Media Strategien für Unternehmen
Erfahren Sie, wie Unternehmen soziale Medien effektiv nutzen können, um ihre Markenbekanntheit zu steigern.

Peter Müller

June 2, 2025

Produktstammdaten als Schlüsselressource im E-Commerce

Produktdaten erfüllen im digitalen Vertrieb weit mehr als nur eine dokumentarische Funktion. Sie sind entscheidend für:

  • die Darstellung auf Marktplätzen und Plattformen
  • die Such- und Filterfunktionalität im Online-Shop
  • die reibungslose Systemintegration (z. B. mit ERP, PIM, WMS)
  • automatisierte Preis-, Bestands- und Auftragsprozesse
  • die Customer Experience in allen Kanälen

Trotz ihrer Relevanz werden Produktstammdaten in vielen Organisationen nicht strategisch behandelt. Die Folge sind inkonsistente Datensätze, redundante Pflegeprozesse und erhöhte Fehleranfälligkeit – insbesondere bei wachsender Produktanzahl oder zunehmender Kanalvielfalt.

Typische Herausforderungen in der Praxis

Im Unternehmensalltag zeigt sich eine Reihe wiederkehrender Herausforderungen im Umgang mit Produktstammdaten:

  • Uneinheitliche Datenstrukturen: Produktinformationen liegen in unterschiedlichen Formaten und Tiefen vor.
  • Redundante Pflegeprozesse: Daten werden manuell und mehrfach in verschiedenen Systemen gepflegt (z. B. Excel, Shop, Marktplätze).
  • Fehlende Standards und Verantwortlichkeiten: Es mangelt an klaren Definitionen für Pflichtfelder, Attributsformate und Zuständigkeiten.
  • Begrenzte Skalierbarkeit: Neue Kanäle oder Länder erfordern zusätzlichen Aufwand, da keine zentralen Strukturen vorhanden sind.

Diese Probleme wirken sich nicht nur auf die Effizienz aus, sondern erschweren auch die Einführung neuer Systeme, das Onboarding weiterer Vertriebskanäle oder die Automatisierung operativer Prozesse.

Zentrale Anforderungen an moderne Produktdatenstrukturen

Um Produktdaten langfristig als strategische Ressource nutzen zu können, sollten Unternehmen folgende Anforderungen berücksichtigen:

  1. Einheitlichkeit und Konsistenz
    Sämtliche Produktinformationen sollten normiert und strukturiert vorliegen – inklusive Kategorien, Varianten, Attributen, Maßeinheiten und Spracheinträgen. Ziel ist es, widerspruchsfreie und übertragbare Datensätze zu schaffen.
  2. Zentrale Pflege über ein PIM-System
    Ein zentrales Product Information Management (PIM)-System ermöglicht die konsolidierte Datenhaltung, kanalübergreifende Verwaltung und automatisierte Aussteuerung in Zielsysteme. So werden Medienbrüche vermieden und Redundanzen reduziert.
  3. Skalierbare Datenmodell
    Die gewählten Strukturen sollten flexibel genug sein, um neue Märkte, zusätzliche Produktkategorien oder sprachliche Varianten zu integrieren – ohne grundlegende Änderungen am Datenmodell vorzunehmen.
  4. Klare Prozesse un Veranwortlichkeiten
    Datenqualität ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Rollen und Zuständigkeiten müssen eindeutig definiert sein – ebenso wie Prüfmechanismen, Freigabeprozesse und Schnittstellen zu anderen Systemen.

Fazit: Datenstrategie als Voraussetzung für Digitalisierung und Wachstum

Produktdaten beeinflussen nicht nur operative Abläufe, sondern auch strategische Handlungsoptionen im digitalen Vertrieb. Unternehmen, die frühzeitig in strukturierte, konsistente und zentral gepflegte Produktdaten investieren, schaffen die Grundlage für:

  • effiziente Systemlandschaften
  • beschleunigte Marktplatzanbindunge
  • automatisierte Prozesse
  • konsistente Produktkommunikation
  • höhere Skalierbarkeit und Marktreichweite


Eine fundierte Datenstrategie zahlt sich langfristig aus – nicht nur durch geringeren Pflegeaufwand, sondern vor allem durch verbesserte Reaktionsfähigkeit und nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit im digitalen Handel.

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