Online-Shops: In 10 Schritten zu verkaufsfördernden Produktinformationen

(openPR) Der wachsende Wettbewerb im Online-Geschäft stellt die Handelsunternehmen vor immer größere Herausforderungen. Bei allen Bestrebungen, neue Zielgruppen anzusprechen oder über zusätzliche Sortimente weitere Märkte zu erschließen, spielt die Aktualität und Vollständigkeit der Produktdaten eine erfolgskritische Rolle.

„Wer bei Produktinformationen mit Umfang und Genauigkeit geizt, verliert potenzielle Kunden sehr schnell an andere Online-Shops“, verweist Melanie Bender, Consultant E-Commerce bei der Poet AG. „Unklare Informationen wirken sich in einem Kaufprozess immer hemmend aus, weil der Kunde dorthin geht, wo er durch ein ausführlicheres Informationsangebot eine höhere Entscheidungssicherheit erlangt.“ Bender hat einen Zehnpunkteplan erarbeitet, wie Shop-Anbieter die notwendigen Produktdaten zielgerichtet beschaffen und erstellen können. Gleichzeitig unterstützen diese Tipps bei der schnelleren Bereitstellung des Online-Sortiments:

1. Die Qualitätskriterien der Produktdaten konkretisieren:
Oft sind es wenige, aber dafür sehr wichtige Informationen, die aus Sicht der Kunden den Unterschied bei der Kaufentscheidung machen und in ihrem Blickfeld liegen müssen. Deshalb sollten Produktdaten nach kaufrelevanten Qualitätskriterien strukturiert werden. Hilfreich ist eine Unterscheidung zwischen absolut notwendigen Kernattributen („must have“) und den Zusatzinformationen („nice-to-have“).

2. Bei den Lieferanten die Produktdaten recherchieren:
Die Lieferanten verfügen oft über mehr produktrelevante Informationen, als es auf den ersten Blick erscheint. Über einen Online-Fragebogen, dem die Qualitätskriterien für die Produktdaten zugrunde liegen, sollte die Vollständigkeit der Informationen nachgefragt werden. Dies muss sich nicht auf die Lieferanten beschränken, sondern auch weitere Ansprechpartner außerhalb des bisherigen Kontaktkreises, beispielsweise die für die Katalogerstellung beauftragten Agenturen, können dazu einen wichtigen Beitrag leisten.

3. Eine Vorgehensweise für die Datenbeschaffung erarbeiten:
Sofern die eigenen Qualitätskriterien definiert und die Möglichkeiten der Informationsbereitstellung der Lieferanten bekannt sind, sollte daraus eine klare Methodik für die zukünftige und möglichst standardisierte Informationsbeschaffung abgeleitet werden. Dies dient der aufwandsschonenden und kosteneffizienten Wiederholung.

4. Alle Produktinformationen sichten und sammeln:
Lieferanten sind im Regelfall nicht so organisiert, dass die umfassende Bereitstellung der Produktinformationen eine höchste Priorität genießt. Da der Shop-Anbieter trotzdem nicht darauf verzichten kann, muss er sich im Interesse eines möglichst optimalen Verkaufsergebnisses selbst die Mühe machen, die Informationen aus unterschiedlichen Quellen und Medien zu recherchieren.

5. Die geeignetsten Daten wählen:
Nach der Analyse der Datenvielfalt der Lieferanten und Lokalisierung möglicher Datenquellen sollten die Quellen ausgewählt werden, die nach den eigenen Qualitätskriterien die größte Informationsdichte bieten, ohne eine Vorauswahl oder Bewertung der enthaltenen Daten vornehmen zu müssen.

6. Greifen Sie die Informationen effizient ab:
Besteht keine Möglichkeit, die Produktinformationen durch die Lieferanten in einem geeigneten elektronischen Format zu erhalten, so sollten andere teil- oder vollautomatisierte Techniken zum Einsatz kommen. So können die in PDF-Daten, gedruckten Katalogen und auch Webseiten enthaltenen Informationen ohne manuelle Erfassung konvertiert und für die weitere Datenverarbeitung aufbereitet werden.

7. Die Klassifikation der Produkte automatisieren:
Die Einordnung der Produkte in die korrekte Gruppe Ihres Klassifikationsbaumes fällt oftmals schwer und erzeugt eine zeitaufwändige Kommunikation mit Fachabteilungen. Semantische Tools klassifizieren Produkte eindeutig und zuverlässig durch Keyword-Analyse in den vorhandenen Informationsbausteinen. Während bei manueller Bearbeitung keine Verifizierung möglich ist, kann die Klassifikation bei der semantischen Verarbeitung zusätzlich auf Plausibilität geprüft werden.

8. Automatisierung der Attributsextraktion:
Je vielfältiger das Sortiment und die Klassifikation sind, desto größer ist die Anzahl der Qualitätskriterien zu den Produkten und das dazugehörige Datenvolumen. Auch hier entlastet die semantische Verarbeitung durch klassifikationsspezifische Identifikation der Attribute und der Extraktion von relevanten Attributswerten. Berücksichtigt werden dabei nicht nur offensichtliche Informationen wie beispielsweise Interpretation von Abkürzungen, sondern auch Informationen, die in Fließtexten wie Katalogbeschreibungen enthalten sind.

9. Die Datennormalisierung automatisieren:
Mit der Anzahl der Lieferanten steigt die Verwendung unterschiedlicher Mengeneinheiten und auch Berechnungsgrundlagen. Die fehlerfreie Vereinheitlichung solcher Daten ist immens wichtig, da nicht selten Preisinformationen davon abgeleitet werden. Zur Automatisierung der Umrechnung und Vereinheitlichung der Mengeneinheiten und Werte lässt sich die regelbasierte Semantik nutzen.

10. Abschließender Check:
Im letzten Schritt zur Erstellung der Produkte werden anhand der Qualitätskriterien die generierte Attributsvielfalt und der Befüllungsgrad der Einzel-Attribute überprüft. Auf diese Weise wird erkennbar, wo vollständige Daten vorliegen oder Informationslücken bestehen.