Stellschrauben für Produktdaten

Die Qualität von Produktdaten ist entscheidend für mehr Sichtbarkeit im Onlinehandel. Aber nicht nur Vermarktungskanäle wie Google Shopping, Instagram, Retargeting-Anbieter oder Preisportale brauchen gut strukturierte und vollständige Datenfeeds.

30.07.2019

© Dmitry/Stock Adobe

Je genauer ein Produkt zu einer Suchanfrage oder einem Kundenprofil gematcht werden kann, desto relevanter die generierte Produktempfehlung.

Auch Onsite-Tools funktionieren nur dann wirklich gut, wenn sie granulare, also möglichst genaue Produktdaten zur Verfügung haben. Je genauer ein Produkt zu einer Suchanfrage oder einem Kundenprofil gematcht werden kann, desto relevanter die generierte Produktempfehlung. Wenn ein Profil zum Beispiel zeigt, dass ein Kunde gerne nachhaltig und fair produzierte Produkte kauft, kann Vermarkter oder Tool solche Produkte nur dann empfehlen, wenn diese Information im Datenfeed auch erkennbar ist.

Aber was genau bedeutet Produktqualität und wie sieht ein guter Datenfeed aus? Daten müssen nicht nur korrekt, eindeutig, konsistent, vollständig, verständlich und aktuell sein. Wer die Qualität seines Datenfeeds weiter verbessern möchte, sollte sich Struktur und Inhalt widmen. Feed Dynamix, Dienstleister für Produktdatenhandling, stellt die fünf wichtigsten Stellschrauben für eine hohe Produktdatenqualität zusammen: 

1. Produkte für Vermarktungspartner eindeutig kategorisieren
Bei der externen Vermarktung von Sortimenten vergessen Shopbetreiber oft, dass die Algorithmen der Vermarktungspartner die eigenen, shopspezifisch eingerichteten Kategorien nicht verstehen. Auch sind diese nicht in der Lage selbst Produkte bestimmten Warengruppen zuzuordnen. In einem optimalen Datenfeed ist daher jedes Produkt einer Kategorie eindeutig zugeordnet. Die Kategorisierung erfolgt strikt nach den Vorgaben der Vermarktungspartner.

2. Wer gehört zu wem? Produktvarianten kenntlich machen
Gibt es zum Beispiel ein Produkt in verschiedenen Größen und Farben, müssen diese Varianten im Datenfeed als solche gekennzeichnet sein. Nur so können Amazon, Google & Co. verstehen, dass es sich um ein identisches Angebot mit unterschiedlichen Ausprägungen handelt. Verzichtet man auf diese Kennzeichnung, wird das Produkt als Dublette behandelt und entspricht einem Richtlinien-Verstoß. Im schlechtesten Fall droht dann die Sperrung des Accounts.

3. Gut beschrieben: Produktdatensätze mit relevanten Attributen
Je nach Produkt sind unterschiedliche Eigenschaften für die Kaufentscheidung relevant. Bei Mode sind Farbe und Größe wichtig, bei Möbeln Maße und Material. Je mehr Attribute der Onlineshop dem Partner im Datenfeed übermittelt, desto besser. Denn so kann ein besseres Matching zwischen der Suchanfrage und dem angebotenen Produkt erfolgen. Je granularer die Produktdaten, desto besser das Matching und desto höher die Qualität des gewonnen Traffics.

4. Bessere Vergleichbarkeit: Normalisierung schafft Verständlichkeit
Normalisierte Formate und Maßeinheiten machen Produkte für den Kunden vergleichbar. Und nur, wenn Vorgaben und Standards eingehalten werden, können die Algorithmen und Filterfunktionen von Reco Engines, Preissuchmaschinen und Produktportalen greifen. Wer einem Portal nur „Datensalat“ – wie etwa Kleidergrößen in 34, 36, M, L, 42 liefert, muss mit schlechter Kampagnenperformance rechnen, oder mit der Ablehnung der Kampagne. Auch länderspezifische Standards sollten unbedingt eingehalten werden.

5. Produktdaten veredeln: Mit Zusatzinformationen Kunden gewinnen
Wer sich gegenüber der Konkurrenz differenzieren und die Kampagnenperformance weiter steigern will, sollte seine Produktdaten um Attribute anreichern, die einerseits einem konkreten Bedarf zugeordnet werden können, andererseits das entscheidende Verkaufsargument gegenüber dem Wettbewerber liefern. Das erfolgt über Keywords, Bilder und Produktbeschreibungen. 

Schlagworte: Einzelhandel, Digitalisierung, Onlinehandel, E-Commerce, Produktrecherche, Big Data, Standards

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