Für das PIM kommen Daten normalerweise aus Vorsystemen, da sich diese in den meisten Fällen in Product Information Management Systemen nicht wirklich effizient erfassen lassen. Das ist auch gut so, weil die Daten normalerweise aus verschiedenen Vorsystemen stammen. Dort sollten sie mit einer möglichst hohen Granularität erfasst werden – das heißt möglichst kleinteilig. Denn nur aus dieser Kleinteiligkeit heraus lassen sich Daten verdichten und effektiv in Sätze und Module verwandeln, die von Suchmaschinen wie Google als relevant erkannt werden. Wie dies funktioniert und welche Punkte zu beachten sind, verdeutlichen wir Dir in diesem Beitrag.
Ein Beispiel: Die richtige Farbe
Wenn wir über Farben reden, dann sind verschiedene Aspekte relevant. Das betrifft einerseits Farbbezeichnungen wie z.B. Malve – eigentlich eine Blume, die mehrere Farben im Bereich rosa, lila und rot haben kann – für die Google allerdings derzeit Yoga-Pants in einer speziellen Farbe des beschriebenen Spektrums anzeigt. In diesem speziellen Fall wäre es sträflich, den Ausdruck nicht zu nutzen: Bei Google würde dieser, wenn Du Yoga-Hosen verkaufst, sehr gute Ergebnisse erzielen, weil die Dickschiffe des Bekleidungshandels stärker mit den Ausdrücken „rosa“ oder „pink“ unterwegs sind.
Vielleicht fragst Du dich jetzt, was das mit einem PIM und vorgelagerten Systemen zu tun hat? – Die Antwort hat drei verschiedene Dimensionen. Es gibt erstens Farbskalen, die für Webshops von Modehändlern und Marktplätzen adaptiert werden müssen. „Malve“ müsstest Du in „Rosa“ oder „Pink“ überführen – also die Ordnung anklickbarer Nominalskalen von Händlern adaptieren. Es gibt also zweitens eine Farbbezeichnung, die mehr oder weniger aus Marketing-Gesichtspunkten gewählt wird und die als Textwert ihr Gewicht hat und es gibt einen zweiten – Hintergrundwert – der zur leichteren Überführung in Online-Shops, Markplätze und andere digitale Recherchesysteme geeignet ist (z.B. bei Großhändlern). Du benötigst also entweder im Ursprungssystem zwei Attribute: eins für den Marketing-Namen und eins für den Skalenwert. Alternativ kannst Du Dir es einfacher machen: Die Produktentwickler wählen entweder den Marketing-Wert oder den Skalenwert in ihrem System aus. Im PIM wird dann der jeweils andere Wert per Mapping ergänzt. Die Prozesse in Deinem Unternehmen sind entscheidend dafür, welcher Wert im Ursprungssystem angelegt wird. Ist das Marketing für die Pflege verantwortlich, dann wird wahrscheinlich „Malve“ eingetragen, ist es ein Ingenieur, der den Eintrag verantwortet, dann wird eher „Rosa“ vermerkt. Die im PIM ankommenden Werte können wir drittens, wenn dies von Seiten der Suchmaschinenoptimierung als notwendig erachtet wird, auch noch weiter anreichern. Aus „Malve“ können wir per Mapping auch „Malve (Rosa/Pink)“ machen und es in die entsprechenden Kanäle ausleiten. In diesem Beispiel ist das PIM also dazu da, den Erfassungsaufwand zu minimieren, und die jeweils benötigten Werte durch Anreicherung automatisiert zur Verfügung zu stellen. Die Erfassung muss dann nur ein einziges Mal stattfinden. Ein Mensch muss also jeweils bei allem Kleidungsstücken jeweils nur „Malve“ eingeben und alle anderen notwendigen Werte werden für „Malve“ immer automatisch ermittelt.
Natürlich spielt diese Form der Anreicherung nicht nur bei Farben eine Rolle. Bei Materialien und Oberflächen verhält es sich nahezu identisch. Hinzu kommt bei solchen eher allgemeinen Attributtypen manchmal noch die Notwendigkeit, diese für Teile des Produkts zu spezifizieren – also beispielsweise Obermaterial und Futter oder Innen- und Außenfarbe. Der Aufwand würde sich bereits in der Datenerfassung multiplizieren. Hier steht das PIM bei der Datenanreicherung zur Seite. Sollte „Malve“ in einer späteren Saison unter „Altrosa“ oder „Blassrosa“ gefunden werden sollen, so sind auch solche Veränderungen im Zuge der Datenanreicherung möglich.
Übersetzung - Die wichtige Datenanreicherung automatisieren
Mit die wichtigste Funktion der Datenanreicherung ist die Übersetzung. Wenn Du mit Deinem Unternehmen internationale Geschäfte verfolgst, müssen sprachabhängige Attribute wie Farbe und Material übersetzt werden. Das ist die Ebene von Attributen mit Nominalskalen. In Akeneo sind dies beispielsweise sprachabhängige Entitäten. Daneben gibt es in der Regel noch kurze und längere Produkttexte, die zu übersetzen sind. Wenn diese Aufgabe nur für wenige Produkte und wenige Sprachen zu bewältigen ist, dann kann dies vielleicht noch manuell erfolgen. Solltest Du jedoch Texte für mehr als drei oder vielleicht vier Sprachen benötigen und sollte es sich um mehr als 20 oder 30 Produkte jährlich handeln, dann ist dies auch durch die Mitarbeit in anderen Ländern kaum zu bewältigen.
Wir haben schon in einem früheren Beitrag darauf hingewiesen: Übersetzungsdienstleister – beispielsweise textmaster – nutzen eine Schnittstelle zum PIM. Du definierst, welche Deiner Attribute einer Übersetzung bedürfen und dann kann alles relativ automatisch ablaufen. Zunächst werden Übersetzer für Deine Texte ausgesucht. Dabei gibst Du Beispieltexte für die jeweiligen zu übersetzenden Sprachen an verschiedene Texter des Dienstleisters. Du hast dann die Gelegenheit, die Ergebnisse zu prüfen. Das können beispielsweise Deine Kollegen in den jeweiligen Ländern mit dem entsprechenden Fachwissen durchführen. So legst Du Dich dann auf ein Set von Übersetzern für die einzelnen Sprachen fest. Deine Texte bleiben so in ihrer Struktur homogen. Wenn nun Texte zur Übersetzung vorhanden sind, kannst Du ein Angebot anfordern, es wird ein Preis genannt und der Rest läuft automatisch. Solltest Du intern noch Qualitätskontrollen durchführen wollen, so lässt sich dies auch in einem Workflow in Deinem PIM abbilden. Du oder einer Deiner Kollegen bekommen dann die Gelegenheit, die Texte freizugeben und alles ist gut. Selbst eine Lückenanalyse ist möglich. So stellst Du fest, was noch nicht übersetzt wurde.
Natürlich ist dies noch nicht alles. Bei allen Attributen, die eine gewisse Sprachabhängigkeit haben, oder wenn aufgrund rechtlicher Rahmenbedingungen bestimmte Textformeln länderspezifisch ausgegeben werden müssen, hilft ein PIM wie Akeneo bei der notwendigen Anreicherung. Du solltest auch darauf achten, Keywords mit einzubauen und Deine Texte durch den Einsatz des PIMs, gegebenenfalls durch Zuhilfenahme eines Werkzeugs zur automatisierten Textgenerierung, etwas mehr Variabilität zu verleihen. Das beflügelt die Position Deiner Produkte in Suchmaschinen.
Übrigens betrifft die Datenanreicherung nicht nur Worte und Texte. Mitunter müssen Zahlwerte in einer bestimmten Form an Kunden geliefert werden. Es muss beispielsweise eine bestimmte Zahl an Kommastellen vorhanden sein oder die Dimensionen müssen in einer bestimmten Art und Weise zusammengestellt geliefert werden.
All diese Funktionalitäten sind mit einem PIM möglich und helfen Dir Prozesse zu automatisieren, um Deine Kunden schnell und effektiv zu bedienen.
Fazit
Vollständigkeit der Daten mit PIM
Mit einem PIM prüfst Du bereits beim Import Daten auf Vollständigkeit und kannst diese ins richtige Format bringen. Gleichzeitig kannst Du Elemente hinzufügen, die für die Suchmaschinenoptimierung hilfreich sind. Das können z.B. Synonyme sein. Auch lässt sich die Übersetzung von Produktdaten hervorragend im PIM abbilden.
