Zentrale Erkenntnisse
PIM-Projekte scheitern meist bereits vor der Implementierung, weil Unternehmen Software ohne klare Ziele, realistische Erwartungen oder ein tiefes Verständnis ihrer Daten, Prozesse und Integrationsanforderungen auswählen. Die Gründe dafür sind:
- Fehlende klare Geschäftsziele
- Überspringen von Daten- und Prozessanalysen
- Die Erwartung, dass das PIM eine „Allzwecklösung“ ist
- Eingeschränkte Einbindung von Stakeholdern
- Auswahl eines PIM-Systems hauptsächlich anhand von Feature-Checklisten und kurzfristigen Investitionen
- Unterschätzung der Integrationsherausforderungen mit bestehenden Systemen
- Verlass auf Demos allein
- Ignorieren der Skalierbarkeit
Statt diese häufigen Fehler bei der PIM-Auswahl zu wiederholen, sollten Unternehmen:
- Ein Proof-of-Concept-Projekt (POC) mit echten Daten durchführen, z. B. mithilfe von Sandbox-Umgebungen, die von Anbietern wie AtroPIM oder Pimberly angeboten werden.
- Klare Geschäftsziele definieren, die an messbare Ergebnisse wie Time-to-Market, Datenqualität oder Channel-Wachstum geknüpft sind.
- Bestehende Daten und Prozesse frühzeitig analysieren und vor der Anbieterevaluation ein Ziel-Datenmodell definieren.
- Governance und Verantwortlichkeiten von Beginn an festlegen, einschließlich Workflows und Validierungsregeln.
- Alle relevanten Teammitglieder von Anfang an einbinden, um Benutzerfreundlichkeit und Akzeptanz im gesamten Unternehmen sicherzustellen.
- Reale Workflows statt nur Features bewerten, anhand konkreter Use Cases und echter Daten – auch teilweise innerhalb eines POC.
- Die tatsächlichen Gesamtbetriebskosten bewerten, einschließlich Integrationen, Schulungen und langfristiger Wartung.
- Integrationen und Skalierbarkeit frühzeitig evaluieren, um sicherzustellen, dass das PIM sowohl aktuelle als auch zukünftige Anforderungen erfüllt.
- Sich nicht vollständig auf Aussagen von Vertriebsmitarbeitern verlassen. Nachweisen, Referenzen aus ähnlichen Projekten oder einem Proof of Concept (POC) fragen.
Product Information Management (PIM)-Systeme werden eingeführt, um sehr reale und wachsende Herausforderungen zu lösen: eine zunehmende Anzahl von Vertriebskanälen und Handelspartnern, mehrsprachige Produktbeschreibungen, die schnelle Erstellung von Datenblättern und Katalogen, häufige Korrekturen fehlerhafter Produktdaten sowie die Integration mit Websites, Online-Shops und externen Partnern. Gleichzeitig stehen Unternehmen unter Druck, die Qualität und Konsistenz ihrer Produktdaten zu verbessern und dem stetig wachsenden Wettbewerb standzuhalten.
Ein PIM-System kann all diese Anforderungen erfüllen – jedoch nur, wenn das richtige System ausgewählt wird. In der Praxis scheitern viele PIM-Initiativen oder geraten ins Stocken, nicht aufgrund mangelhafter Implementierung, sondern wegen grundlegender Fehler in der Evaluations- und Auswahlphase. Diese Fehler drehen sich meist um unklare Ziele, mangelnde Abstimmung zwischen Stakeholdern und eine unzureichende Bewertung der tatsächlichen Passung der Software zu den Geschäftsanforderungen.
Dieser Artikel beleuchtet die kritischsten Fehler, die bei der Evaluierung und Auswahl eines PIM-Systems vermieden werden sollten, und zeigt auf, wie eine qualitativ hochwertige PIM-Evaluation durchgeführt werden kann.
Die häufigsten Fehler bei der Evaluation
Start ohne klare Strategie oder Ziele
Der grundlegendste Fehler bei der PIM-Evaluation ist das Fehlen einer klaren Strategie. Ohne eine definierte Vision ist es unmöglich zu beurteilen, ob eine PIM-Lösung geeignet ist.
Viele Unternehmen starten den Evaluationsprozess, weil sie Tabellenkalkulationen ablösen oder Produktdaten zentralisieren möchten. Das sind zwar valide Beweggründe, aber sie sind Symptome und keine Ziele.
Zudem gehen Unternehmen häufig davon aus, dass jedes PIM-System automatisch Effizienz, Datenqualität oder Marktreichweite verbessert. Ohne zu verstehen, was konkret erreicht werden soll, ist es jedoch unmöglich, die richtige Lösung auszuwählen.
Geschäftsziele sollten aus den strategischen Prioritäten des Unternehmens, operativen Engpässen und konkreten Herausforderungen im Umgang mit Produktinformationen abgeleitet werden. Beispiele hierfür sind:
Time-to-Market-Probleme
Wie lange dauert es, neue Produkte einzuführen oder Kataloge zu aktualisieren? Gibt es Verzögerungen durch manuelle Tabellenpflege, Freigabeprozesse oder inkonsistente Lieferantendaten? Ein Ziel könnte darin bestehen, diese Prozesse zu optimieren, damit neue Produkte schneller und fehlerfrei gelistet werden können.
Lücken in der Datenqualität
Sind Produktbeschreibungen, Spezifikationen und Bilder über alle Vertriebskanäle hinweg konsistent? Sind Übersetzungen unvollständig oder veraltet? Ziele können hier darin bestehen, eine zentrale „Single Source of Truth“ für alle Produktinformationen zu schaffen, um strukturierte, konsistente und wiederverwendbare Daten sicherzustellen.
Marktexpansion oder steigende Kanal-Komplexität
Hat das Unternehmen Schwierigkeiten, in neue Regionen zu expandieren, etwa aufgrund unterschiedlicher Sprachen, Währungen oder regulatorischer Anforderungen? Ziele könnten darin bestehen, diese Märkte ohne umfangreiche manuelle Datenarbeit zu erschließen.
Operative Schmerzpunkte
Welche repetitiven oder fehleranfälligen Aufgaben kosten Produktmanager, Marketing- oder Content-Teams am meisten Zeit? Ziele könnten darauf abzielen, diese Aufgaben zu automatisieren oder die Effizienz der Workflows zu verbessern.
Durch die Verankerung der Ziele in realen operativen oder strategischen Herausforderungen können Unternehmen definieren, wie Erfolg für ein PIM-Projekt aussieht. Ohne diesen Schritt bleiben Anforderungen vage, Feature-Listen generisch, und das ausgewählte System adressiert häufig nicht die wirklich relevanten Probleme.
Überspringen von Daten- und Prozessanalysen
Unternehmen müssen eine gründliche Analyse ihrer bestehenden Produktdaten und Workflows durchführen und vor der Evaluierung von PIM-Lösungen ein Ziel-Datenmodell definieren.
Das Überspringen von Daten- und Prozessanalysen steht in engem Zusammenhang mit unklaren Zielen. Bevor definiert werden kann, wie Erfolg aussieht, müssen Unternehmen den Ist-Zustand ihrer Produktdaten und Prozesse verstehen. Ohne diese Grundlage sind Anforderungen, Migrationsschätzungen und Systembewertungen häufig ungenau, und Lücken zeigen sich erst nach Beginn der Implementierung.
Ohne eine vorgelagerte Analyse fehlt ein realistisches Bild von Datenqualität, Vollständigkeit, Konsistenz und Struktur. Dadurch wird es schwierig, präzise Anforderungen zu definieren, den Migrationsaufwand korrekt einzuschätzen oder zu testen, ob ein PIM bestehende Komplexitäten abbilden kann.
Ebenso verhindert das Fehlen eines Ziel-Datenmodells einen sinnvollen Vergleich von Lösungen. Ohne klare Taxonomie, Attributstruktur und Beziehungsmodelle lässt sich nicht bewerten, ob ein PIM Varianten, Bundles, Hierarchien und Lokalisierungsanforderungen unterstützen kann. Diese Lücken werden häufig erst schmerzhaft sichtbar, wenn die Implementierung bereits läuft.
Unrealistische Erwartungen an das, was ein PIM leisten kann – und was nicht
Die Erwartung, dass PIM-Software organisatorische Probleme „automatisch löst“, führt zuverlässig zu Enttäuschungen.
Ein weiteres häufiges Problem bei der PIM-Auswahl sind unrealistische Erwartungen. Viele Unternehmen gehen davon aus, dass die Einführung eines PIM-Systems automatisch Datenqualitätsprobleme behebt oder ineffiziente Prozesse repariert. In der Realität unterstützt ein PIM-System die Verwaltung und Verteilung von Produktinformationen, ersetzt jedoch keine klaren Prozesse, definierten Verantwortlichkeiten oder starke Governance.
Ohne Prozesse zur Validierung und Anreicherung eingehender Daten werden Fehler weiterhin in Katalogen und Online-Shops auftreten.
Ein PIM ist ein Enabler, keine Lösung an sich. Der Erfolg hängt davon ab, die richtige Technologie mit klar definierten Workflows, eindeutigen Rollen und aktiver Governance zu kombinieren.
Natürlich können PIM-Lösungen, die über klassische PIM-Grenzen hinausgehen – wie AtroPIM, das auf AtroCore (einer MDM- und Systemintegrationsplattform) basiert, oder Pimcore als All-in-One-Lösung für PIM, DAM, E-Commerce und MDM – deutlich mehr leisten als klassische PIM-Systeme.
Verzögerung von Governance- und Workflow-Entscheidungen
Ein damit verbundener Fehler, der häufig aus unrealistischen Erwartungen resultiert, ist das Verschieben von Entscheidungen zu Daten-Governance und Workflows auf die Zeit nach der PIM-Auswahl.
Ohne klare Governance-Regeln, Validierungsmechanismen und Verantwortlichkeitsmodelle sammelt selbst das beste PIM-System schnell inkonsistente, duplizierte oder unzuverlässige Daten an. Schwache Workflows führen zu unklaren Zuständigkeiten und untergraben das Vertrauen in das System.
Governance- und Workflow-Anforderungen sollten die Auswahl des PIM-Systems von Anfang an beeinflussen und nicht als reines Implementierungsdetail behandelt werden.
Einbindung aller relevanten Teams und Anwender
PIM-Systeme betreffen nahezu jede Abteilung, die mit Produktinformationen arbeitet: Produktmanagement, Marketing, Vertrieb, E-Commerce, Operations, Kundenservice und häufig auch externe Partner. Dennoch werden Evaluierungsprozesse oft von nur einer Abteilung gesteuert – meist von IT oder Marketing.
Wenn ein einzelner Bereich den Auswahlprozess dominiert, wird das resultierende System in der Regel auf die Bedürfnisse dieser Gruppe optimiert, während andere Anforderungen vernachlässigt werden. Dies führt nach dem Go-live zu Reibungen, wenn Teams feststellen, dass das System ihre tägliche Arbeit nicht effektiv unterstützt.
Die Mitarbeitenden, die das PIM-System täglich nutzen – etwa Produktmanager, Content-Editoren, Übersetzer oder Katalogmanager – sind häufig nicht in die Anforderungsdefinition oder das Testen der Lösungen eingebunden. Dadurch werden Usability-Probleme oft zu spät erkannt, was zu geringer Nutzerakzeptanz und Ausweichlösungen außerhalb des Systems führt.
Um eine geringe Akzeptanz zu vermeiden, sollten alle Teams, die von Produktinformationen betroffen sind, in den PIM-Evaluierungsprozess eingebunden werden.
Kritische Fehler beim Vergleichen und Auswählen einer PIM-Lösung
Selbst wenn Strategie und Stakeholder berücksichtigt werden, machen viele Unternehmen gravierende Fehler beim Vergleich von PIM-Plattformen und bei der Auswahl der passenden Lösung.
Ein häufiger Fehler ist die Wahl eines PIM-Systems, das grundlegende funktionale Anforderungen nicht erfüllt, etwa Mehrsprachigkeit, Integrationen mit anderen Systemen oder den Umgang mit komplexen Produktkatalogen und digitalen Assets. Diese Einschränkungen sind in Demos oft nicht sichtbar, können jedoch im Tagesgeschäft erhebliche Probleme verursachen.
Ein weiteres häufiges Problem ist der Fokus auf Features statt auf Prozesse. Die Bewertung von Anbietern anhand von Feature-Checklisten („Hat das System Workflows?“) sagt wenig darüber aus, ob das System konkrete Geschäftsprozesse unterstützt („Wie unterstützt es unseren Produkteinführungs- oder Lieferanten-Onboarding-Prozess?“). Eine funktionsreiche Plattform kann dennoch ungeeignet sein, wenn sie nicht zur tatsächlichen Arbeitsweise des Unternehmens passt.
Bevor Sie eine finale Entscheidung für einen PIM-Anbieter treffen, sollten Sie Ihre realen Workflows erfassen, indem Sie mit den Teams sprechen, die täglich mit Produktdaten arbeiten. Nutzen Sie in Demos oder Proof-of-Concept-Tests echte Daten, um zu prüfen, wie das System mit mehrsprachigen Inhalten, Integrationen und komplexen Katalogen umgeht. Binden Sie frühzeitig Vertreter aller betroffenen Abteilungen ein, um Lücken aufzudecken und sicherzustellen, dass das PIM wirklich zu Ihren Geschäftsprozessen passt.
Auch die Kostenbewertung ist häufig fehlerhaft. Viele Unternehmen konzentrieren sich primär auf Lizenzkosten und unterschätzen dabei die Total Cost of Ownership. Langfristige Kosten wie Wartung, Support, Schulungen und Systemintegrationen werden während der Auswahl oft übersehen. Dies führt später zu unerwarteten Budgetüberschreitungen.
Eng damit verbunden ist die Tendenz, zu früh zu stark zu individualisieren. Umfangreiche Customizing-Anforderungen, bevor Datenmodelle und Prozesse klar definiert sind, führen zu aufgeblähten Angeboten und starren Lösungen. In vielen Fällen erweisen sich diese Anpassungen später als unnötig, sobald das Unternehmen seine tatsächlichen Anforderungen besser versteht.
Unterschätzung der Integrationsanforderungen
Ein PIM-System existiert nicht isoliert. Es muss integrate with ERP systems, E-Commerce-Plattformen, CRM-Lösungen, Websites, Marktplätzen und teilweise auch mit Partner-Systemen integriert werden.
Standard-APIs decken nicht immer alle Nutzungsszenarien ab, etwa die Synchronisation komplexer Produktkataloge, die Anbindung mehrerer Vertriebskanäle oder die Automatisierung von Updates zwischen ERP, E-Commerce und PIM. Ohne das Testen realer Integrationsszenarien kann das PIM nicht reibungslos mit bestehenden Workflows zusammenarbeiten.
Eine fundierte Evaluation sollte nicht nur prüfen, ob APIs existieren, sondern ob sie robust, skalierbar und in realen Integrationen mit dem tatsächlich eingesetzten ERP-, E-Commerce- oder CRM-System erprobt sind.
Verlass auf Demos statt auf praxisnahe Tests
Beachten Sie, dass Anbieter-Demos in der Regel Best-Case-Szenarien zeigen.
Sich ausschließlich darauf zu verlassen, ist ein weiterer häufiger Evaluierungsfehler. Ohne praktische Tests oder einen Proof of Concept bleiben Usability-Probleme, Performance-Grenzen und Einschränkungen im Datenmodell oft verborgen. Diese Probleme treten häufig erst nach Vertragsabschluss zutage – wenn Änderungen teuer und schwierig sind.
Ein Pilotprojekt oder Proof of Concept mit echten Daten und realistischen Workflows ist eine der effektivsten Methoden, um zu überprüfen, ob ein PIM-System wirklich zu den Anforderungen des Unternehmens passt.
Seriöse PIM-Anbieter wie AtroPIM und Pimberly unterstützen Pilotprojekte oder Proofs of Concept und stellen Testumgebungen oder Sandbox-Instanzen zur Verfügung, in denen reale Produktdaten importiert und Workflows getestet werden können, ohne die Produktivumgebung zu beeinflussen. Klären Sie daher vor dem Start eines PoC, welche Umgebung, Daten und Funktionen getestet werden können. Stellen Sie sicher, dass reale Workflows und nicht nur Demo-Daten unterstützt werden, um Usability, Integrationen und Prozess-Fit valide zu bewerten.
Fokus auf kurzfristige Eignung statt auf Skalierbarkeit
Viele Unternehmen entscheiden sich für ein PIM-System, das ihre aktuelle Situation gut abbildet, jedoch nicht mit zukünftigem Wachstum mithalten kann.
Bedenken Sie, dass – ähnlich wie bei ERP – langfristig nur ein einziges PIM-System eingesetzt werden sollte. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollte es nicht alle paar Jahre ausgetauscht werden.
Technische Skalierbarkeitsprobleme treten auf, wenn Systeme mit großen Produktmengen, komplexen Beziehungen, Echtzeit-Integrationen oder einer hohen Anzahl gleichzeitiger Nutzer nicht zurechtkommen. Organisatorische Skalierbarkeitsprobleme entstehen, wenn das PIM mehrere Regionen, Teams, rollenbasierte Zugriffe oder automatisierte Workflows im großen Maßstab nicht unterstützt. Wird Skalierbarkeit in der Evaluierung ignoriert, führt dies häufig zu Performance-Problemen, Governance-Schwächen und letztlich zu kostspieligen Re-Plattforming-Projekten.
Umgang mit eingeschränkter Anpassungsfähigkeit
Dies ist zweifellos eines der am schwierigsten zu bewertenden Themen. Vertriebsteams von PIM-Anbietern werden oft sagen: „Alles ist möglich“, um einen Abschluss zu erzielen. In der Praxis stellen viele Anwender jedoch fest, dass nicht alles möglich ist – und vor allem nicht immer zu vertretbaren Kosten. Individuelle Entwicklungen können langfristig zu höheren Update- und Wartungskosten führen. Bei Cloud-Software ist es zudem möglich, dass Individualanpassungen gar nicht angeboten werden.
Prüfen Sie frühzeitig, wie weit die Anpassungsfähigkeit des Systems reicht und zu welchen Kosten.
Um Zweifel auszuräumen, können Sie beispielsweise eine Demo-Sitzung anfordern, in der Ihre „sehr spezielle“ Anforderung gezeigt wird, oder diese gezielt in einem Proof-of-Concept-Projekt umsetzen lassen.