Produktdaten – also alle Informationen, die ein Produkt beschreiben, verorten und verkaufbar machen, sind in der digitalen Wirtschaft mindestens so wichtig wie das Produkt selbst.
Stellen Sie sich vor: Ein Online-Shop bietet ein neues Küchengerät an, hat aber vergessen, das Gewicht einzutragen. Der angebundene Versanddienstleister kann keine Versandkosten berechnen, das Bestellsystem wirft einen Fehler aus, der Kunde bricht den Kauf frustriert ab. Ergebnis: kein Umsatz, obwohl das Produkt längst im Lager liegt.
Solche Szenarien passieren tagtäglich in Unternehmen jeder Größe. Dabei ist die Lösung nicht zwingend teuer oder kompliziert . Sie beginnt mit einem grundlegenden Verständnis dafür, was Produktdaten eigentlich sind, woher sie stammen und wie sie strukturiert gepflegt werden. Genau das erklärt dieser Leitfaden, Schritt für Schritt und anhand konkreter Praxisbeispiele.
Produktdaten sind alle Informationen, die ein einzelnes Produkt eindeutig beschreiben, identifizieren und verkaufbar machen. Sie lassen sich in fünf Kategorien einteilen:
| Kategorie | Beispiele |
|---|---|
| Stammdaten | Artikelnummer, EAN/GTIN, Hersteller, Marke |
| Beschreibende Daten | Produktname, Kurzbeschreibung, Langtext, Technische Spezifikationen, Kategorie |
| Mediendaten | Produktfotos, Videos, PDF-Datenblätter, 3D-Modelle |
| Logistikdaten | Gewicht, Abmessungen (L×B×H), Verpackungseinheit, Gefahrgutkennzeichnung |
| Preisdaten | Listenpreis, UVP, Rabattstaffeln, länderspezifische Preise |
Produktdaten entstehen selten an einem einzigen Ort. In der Praxis gibt es drei wesentliche Herkunftsquellen:
Vom Lieferanten oder Hersteller
Unternehmen, die Handelsware verkaufen, beziehen ihre Produktdaten direkt von den Lieferanten. Häufig geschieht das in Form von Excel-Tabellen oder CSV-Dateien, die per E-Mail verschickt werden. Größere Hersteller nutzen standardisierte Datenformate wie BMEcat (verbreitet im B2B-Bereich) oder ETIM (Elektrobranche). Manche Branchen haben Datenpools etabliert, über die Hersteller ihre Daten zentral bereitstellen – etwa über den GS1-Datenpool oder branchenspezifische Plattformen.
Aus eigener Produktion
Unternehmen, die selbst produzieren, erzeugen Produktdaten intern. Konstruktionsabteilungen liefern technische Maße aus CAD-Programmen, das ERP-System (z. B. SAP) enthält Artikelnummern und Preise, und das Produktmanagement schreibt Beschreibungstexte. Hier liegt die Herausforderung darin, all diese Daten aus verschiedenen Abteilungen zusammenzuführen.
Aus Marktrecherche
Preise von Wettbewerbern, Kategorisierungen auf Marktplätzen wie Amazon oder ergänzende Produktbeschreibungen werden teils manuell oder über spezialisierte Tools ergänzt.
Beispiel:
Ein mittelständischer Elektronikhändler mit 40 Lieferanten erhält beispielsweise jedes Jahr von jedem Lieferanten eine aktualisierte Excel-Tabelle: manche mit 200 Spalten, manche mit 20, alle mit unterschiedlicher Struktur. Allein das Zusammenführen dieser Dateien in eine einheitliche Datenbank kostet das Team mehrere Stunden pro Woche. Genau hier beginnt das Chaos, das sich mit einer durchdachten Datenstrategie vermeiden ließe.
Für viele Unternehmen ist Microsoft Excel der erste und naheliegendste Einstieg in die Produktdatenverwaltung und das aus gutem Grund. Excel ist verbreitet, kostenlos zugänglich und für kleine Sortimente durchaus leistungsfähig.
Was Excel gut kann: Sortimente bis etwa 500 Artikel lassen sich übersichtlich in Tabellenform pflegen. Mit Filtern, Pivot-Tabellen und Formeln können Daten ausgewertet, bereinigt und für Importe in Shop-Systeme aufbereitet werden. Viele ERP- und Shop-Systeme akzeptieren CSV-Exporte aus Excel direkt als Importformat.
Eine bewährte Excel-Vorlage für Produktdaten enthält typischerweise folgende Spalten:
| Spalte | Beispielinhalt |
|---|---|
| Artikelnummer | ART-00451 |
| EAN/GTIN | 4012345678901 |
| Produktname | Kaffeemaschine Modell X 1500W |
| Kurzbeschreibung | Filterkaffeemaschine mit Thermoskanne, 12 Tassen |
| Kategorie | Haushaltsgeräte > Kaffee |
| Gewicht (kg) | 1,85 |
| Maße L×B×H (cm) | 22 × 18 × 34 |
| Bild-URL | https://cdn.beispiel.de/art-00451.jpg |
| Listenpreis (€) | 49,99 |
Wo Excel an seine Grenzen stößt
Sobald mehrere Mitarbeiter gleichzeitig an der Datei arbeiten, entstehen Versionskonflikte. Bilder und Dokumente lassen sich nicht sinnvoll verknüpfen und verwalten. Eine automatische Qualitätsprüfung, etwa „Hat dieses Produkt alle Pflichtfelder?”, ist kaum umsetzbar. Und wenn dieselben Daten für verschiedene Kanäle unterschiedlich aufbereitet werden müssen, wird Excel schnell zur manuellen Fleißarbeit.
Beispiel:
Beispielsweise verwaltet ein Spielwarenhändler sein Sortiment mit 300 Artikeln in einer einzigen Excel-Datei. Die Tabelle wird für den eigenen Onlineshop angepasst, für Amazon neu formatiert und für den Katalogdruck erneut umstrukturiert – jedes Mal manuell. Wenn ein Mitarbeiter einen Preis aktualisiert, geschieht dies nur in der Version für den Onlineshop. Amazon zeigt wochenlang weiterhin den alten Preis an. Genau hier beginnt der Bedarf an einer zentralen Lösung.
Ein Product Information Management System, kurz PIM, ist eine Software, die als zentrale Datenbank für alle Produktinformationen dient. Statt Daten in verschiedenen Dateien und Systemen zu pflegen, werden sie einmalig im PIM erfasst und von dort aus für beliebig viele Kanäle individuell ausgespielt.
Was ein PIM leistet: Es prüft automatisch die Vollständigkeit von Produktdaten – zum Beispiel ob für jeden Artikel ein Bild vorhanden ist oder ob alle Pflichtfelder für Amazon befüllt sind. Es verwaltet Übersetzungen in mehrere Sprachen, speichert verschiedene Versionen von Produkttexten je nach Kanal und bietet Workflows an, über die Texte intern geprüft und freigegeben werden können.
Bekannte PIM-Systeme
Für alle, die eine einfache Standardlösung suchen, eignet sich Plytix (benutzerfreundlich, cloudbasiert) besonders gut. Wer Anpassungen benötigt, aber dennoch ein kostengünstiges Tool sucht, findet in AtroPIM eine hervorragende Open Source Alternative.
Beispiel:
Ein Modehändler verkauft beispielsweise dieselbe Jacke auf Amazon, in seinem eigenen Shopware-Shop und in einem gedruckten Saisonkatalog. Amazon benötigt spezifische Attribute wie „Zugart“ und „Verschlussart“, der Shop SEO-optimierte Texte mit 300 Wörtern und der Katalog eine prägnante dreizeilige Beschreibung sowie hochauflösende TIFF-Bilder. Das Team gibt die Daten einmalig in das PIM-System ein – das System liefert automatisch die jeweils passende Version für jeden Kanal.
In der Praxis sind Produktdaten selten in einem einzigen System gespeichert. Stattdessen verteilen sie sich auf mehrere spezialisierte Systeme, die idealerweise miteinander verbunden sind:
ERP-System
→
PIM-System
→
DAM-System
→
Shop / Marktplatz
ERP-System (z. B. SAP, Microsoft Dynamics, Weclapp): Hier leben die betriebswirtschaftlichen Kerndaten: Artikelnummern, Lagerbestände, Einkaufspreise und Lieferanteninformationen. Das ERP ist in der Regel die führende Quelle für Stammdaten, aber schlecht geeignet für Produkttexte und Bilder.
PIM-System: Übernimmt alle inhaltlich-beschreibenden Daten. Es bekommt die Stammdaten aus dem ERP, reichert sie mit Texten, Attributen und Übersetzungen an und verteilt sie an die Ausgabekanäle.
DAM-System (Digital Asset Management, z. B. Bynder, Canto): Spezialisiert auf die Verwaltung von Mediendateien: Produktbilder, Videos, PDFs. Ein DAM sorgt dafür, dass immer die aktuelle, freigegebene Bildversion verwendet wird und dass Bildrechte und Lizenzen dokumentiert sind.
Shop-System (z. B. Shopify, Shopware, Magento): Das Shop-System ist das finale Ausgabemedium. Seine eigene Datenbank enthält idealerweise keine selbst gepflegten Produktdaten, sondern nur solche, die automatisch aus PIM und DAM übertragen wurden.
Gepflegte Produktdaten haben erst dann Wert, wenn sie dort ankommen, wo der Kunde sie sieht. Die Weiterverarbeitung umfasst drei Kernbereiche:
Kanalspezifische Aufbereitung
Jeder Verkaufskanal hat eigene Anforderungen. Amazon verlangt strukturierte Bullet Points, spezifische Attribute und Bilder mit weißem Hintergrund. Google Shopping benötigt einen standardisierten Produkt-Feed mit GTINs. Ein gedruckter Katalog braucht präzise Kurztexte und Druckdaten in CMYK. Aus ein und denselben Quelldaten müssen also verschiedene Formate erzeugt werden – manuell ein enormer Aufwand, automatisiert eine Routineaufgabe.
Schnittstellen und Automatisierung
Die Übertragung zwischen Systemen erfolgt über technische Schnittstellen (APIs) oder standardisierte Datei-Formate wie CSV und XML. Middleware-Tools wie Productsup, Feedonomics oder ChannelEngine übernehmen dabei die Transformation der Daten – sie wandeln beispielsweise die Kategoriebeschreibung aus dem PIM in den Amazon-Browsenode-Code um.
Datenqualitässicherung
Vor der Ausgabe prüfen viele Systeme automatisch, ob alle Pflichtfelder befüllt sind, ob Maßangaben im richtigen Format vorliegen und ob Bilder die Mindestauflösung erfüllen. Produkte, die diese Prüfung nicht bestehen, werden zurückgehalten und zur Nachbearbeitung markiert.
Bis 200 Artikel
Eine gut strukturierte Excel-Vorlage mit klaren Spaltenstandards und einem definierten Importprozess ist ausreichend (vorausgesetzt, es gibt nicht viele Produktvarianten). Wichtig: Nur eine führende Datei, alle anderen Systeme werden daraus befüllt.
200 – 2.000 Artikel
Der Umstieg auf ein einsteigerfreundliches PIM lohnt sich. Die Investition amortisiert sich durch eingesparte manuelle Arbeit oft innerhalb weniger Monate.
Über 2.000 Artikel
Ein vollwertiges PIM mit ERP-Anbindung, DAM und automatisierten Kanal-Feeds ist unverzichtbar. Ohne diese Infrastruktur skaliert der Betrieb nicht. Datenqualität und Marktgeschwindigkeit leiden.
Der wichtigste erste Schritt ist nicht die Wahl des richtigen Tools, sondern das Bewusstsein: Produktdaten sind ein strategisches Asset. Wer sie konsequent, vollständig und zentral pflegt, verkauft mehr, macht weniger Fehler und spart langfristig erheblich Zeit und Geld.
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