KPI-getriebene Produktdaten-Strategie: Maximierung des Erfolgs mit Produktdaten entlang der Product Data Value Chain
Patrick Michael und Robin Wilken
In der heutigen digitalen Wirtschaft ist die effektive Verwaltung und Optimierung von Produktdaten von entscheidender Bedeutung für den Erfolg eines Unternehmens. Die Implementierung einer KPI-getriebenen Produktdaten-Strategie, die sich entlang der Product Data Value Chain (PDVC) erstreckt, hat sich als wesentlich erwiesen, um Kundenbindung, Effizienz und Umsatzsteigerungen zu erreichen. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Produktdaten in jeder Phase zu optimieren, von der Aufnahme bis zur Verteilung, und dabei klare Kennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) zu verwenden, um den Fortschritt zu messen.
Die PDVC gliedert sich in vier Hauptphasen, jede mit ihrem eigenen Beitrag zur Steigerung des Kundenerlebnisses und der Geschäftseffizienz. Diese Phasen ermöglicht hmmh durch die enge Zusammenarbeit mit starken Partnern.
Onboarding: Datenerfassung und Initialisierung
Die erste Phase, das Onboarding, konzentriert sich auf die Erfassung der Produktdaten in das gewünschte Zielsystem, wie beispielsweise ein Product Information Management (PIM)-System. Hier werden die grundlegenden Informationen über ein Produkt erfasst, um eine solide Basis für die weiteren Phasen zu schaffen.
Enrichment: Datenanreicherung für umfassendes Wissen
Die Enrichment-Phase fokussiert die Erweiterung der Produktdaten um zusätzliche Attribute wie Assets, Aufbauanleitungen und andere relevante Informationen. Diese Anreicherung verbessert die Customer Experience erheblich, denn je mehr Informationen den Kunden gezeigt werden, desto eher treffen sie fundierte Entscheidungen über den Kauf des Produkts.
Management: Datenorganisation und Strukturierung
Die Management-Phase zielt darauf ab, die Produktdaten zu organisieren und zu strukturieren, um eine zentrale und verlässliche Datenquelle zu schaffen. Dieser „Single Point of Truth“ macht die Daten intern leicht zugänglich, schafft Transparenz und optimiert Geschäftsprozesse.
Distribution: Gezielte Verbreitung der Daten
In der Distribution-Phase werden die Produktdaten in verschiedene Kanäle, sowohl digital als auch analog, verteilt. Das Hauptziel besteht darin, die Produktdaten an die Anforderungen und Besonderheiten jedes Kanals anzupassen, um eine konsistente und ansprechende Kundenkommunikation sicherzustellen.
Um sicherzustellen, dass diese Strategie effektiv umgesetzt wird, ist eine KPI-getriebene Herangehensweise unerlässlich. Unternehmen setzen auf den bewährten Ansatz von hmmh: „consult, create, care“, der ein tiefes Verständnis für die Kundenbedürfnisse und Unternehmensziele gewährleistet. Expertenteams, die sich auf jede Phase der Wertschöpfungskette spezialisiert haben, bieten einen interdisziplinären Blick auf Daten, Prozesse und Strukturen. Herausforderungen und Potenziale werden analysiert, um daraus fundierte Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Die Strategieentwicklung erfolgt durch einen ganzheitlichen Ansatz, der eine 360-Grad-Analyse umfasst. In gemeinsamen Scoping-Workshops werden die Herausforderungen und Potenziale den unternehmerischen Zielen gegenübergestellt und aufeinander abgestimmt. Dies ermöglicht die Priorisierung, Zieldefinition und die Festlegung von KPIs zur Messung des Fortschritts.
Ein wichtiger Schritt ist der Strategy-Workshop, in dem geeignete Partner und Expertenteams ausgewählt werden, um den Herausforderungen gezielt entgegenzuwirken und den Potenzialen den entsprechenden Raum zu geben. Schließlich erfolgt die operative Umsetzung, einschließlich Implementierung, Konfiguration und Anpassung gemäß der Strategie.
Zusätzlich zu den oben genannten Hauptphasen besteht eine breite Palette von Teilaufgaben, wie die Internationalisierung oder das Aufsetzen der Data Governance, die zur gesamten Wertschöpfungskette beitragen. Diese Vielfalt ermöglicht es Unternehmen, eine umfassende Produktdaten-Strategie zu entwickeln, die eine nahtlose Integration, höhere Effizienz und letztendlich eine bessere Kundenbindung ermöglicht.
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