Die Bedeutung von Produktstammdaten im digitalen Handel und in Lieferketten

Wichtige Erkenntnisse

Produktstammdaten sind die grundlegenden, nicht-transaktionalen Informationen, die ein Produkt über seinen gesamten Lebenszyklus beschreiben. Dazu gehören Identifikatoren (SKU, GTIN), beschreibende Details (Namen, Spezifikationen, Bilder), Klassifikationen (Kategorien, Attribute), technische Informationen (Abmessungen, Materialien, Compliance), kommerzielle Daten (Preis, Steuern), Lieferanten-/Herstellerinformationen und Lebenszyklusstatus.

Im Gegensatz zu Transaktionsdaten bleiben sie relativ stabil, müssen jedoch genau und aktuell sein, um Geschäftsprozesse zu unterstützen.

Genauigkeit der Produktstammdaten ist entscheidend für:

• Konsistenz über ERP-, PIM-, E-Commerce- und andere Systeme
• Verbesserung der Kundenerfahrung durch reichhaltige, korrekte Produktinformationen
• Automatisierung von Produkt-Onboarding, Preisaktualisierungen und Logistik
• Reduzierung manueller Arbeit, Fehler und operativer Ineffizienzen
• Unterstützung von Analysen, Berichten und strategischen Entscheidungen
• Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Transparenz in der Lieferkette

Schlechte Produktdaten führen zu Umsatzverlusten, höheren Kosten, Fehlern bei Lager oder Preisen und sinkender Kundenzufriedenheit.

Lösungen für Herausforderungen bei Produktstammdaten

• Daten zentralisieren: Verwenden Sie PIM- und MDM-Systeme, um Produktinformationen in einer einzigen, autoritativen Quelle zu konsolidieren.
• Governance etablieren: Definieren Sie Verantwortung, Aktualisierungsprozesse und Rechenschaftspflicht für alle Arten von Produktdaten.
• Standardisieren und validieren: Erzwingen Sie konsistente Formate, kontrollierte Vokabulare und automatisierte Validierungsregeln zur Fehlerreduktion.
• Systeme integrieren: Stellen Sie sicher, dass ERP-, CRM-, E-Commerce-Plattformen und Lieferantenportale Produktdaten nahtlos austauschen.
• Umfassende Plattformen nutzen: Tools wie AtroPIM und AtroCore kombinieren PIM, MDM und Integrationsmöglichkeiten in einer Open-Source-Lösung.
• Kontinuierlich überwachen und verbessern: Regelmäßige Audits und Datenqualitätsprüfungen sichern die Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit langfristig.

Produktstammdaten für effiziente Lieferketten

Viele Unternehmen unterschätzen immer noch den Einfluss unstrukturierter oder manuell eingetragener Produktinformationen auf moderne Lieferketten. Laut Gartner verlieren Organisationen jährlich fast 13 Millionen US-Dollar aufgrund schlechter Datenqualität.
Eine der größten Herausforderungen beim Datenaustausch bleibt die fehlende Struktur und niedrige Qualität der Produktstammdaten, die von Lieferanten, Herstellern und Händlern bereitgestellt werden. Im Jahr 2025 übermitteln viele Unternehmen Informationen weiterhin über PDFs oder gedruckte Dokumente, anstatt standardisierte digitale Formate zu nutzen. Wenn Produktdaten nicht in nutzbarer digitaler Form vorliegen, müssen Einzelhändler und Partner sie manuell in ihre Systeme eingeben. Dies führt zu hohem Aufwand, höheren Kosten und größerem Fehlerpotenzial. In diesem Artikel erklären wir, warum Produktstammdaten wichtig sind und wie ihre Qualität effizient verbessert werden kann.

Was sind Produktstammdaten?

Produktstammdaten sind die zentralen Informationen, die ein Produkt über seinen gesamten Lebenszyklus beschreiben. Im Gegensatz zu Transaktionsdaten, wie Bestellungen, Rechnungen oder Zahlungen, die sich ständig ändern, sind Produktstammdaten relativ statisch und ändern sich nur bei Bedarf (z. B. Fehlerkorrekturen oder Updates).

Typische Beispiele für Produktstammdaten:

• Lagerhaltungseinheit (SKU)
• Produktname und Titel
• Beschreibungen und Spezifikationen
• Abmessungen, Gewicht, Materialien
• Marke und Hersteller
• Kategorien und Klassifikationen
• Medien wie Produktbilder, Videos und Dokumente
• Preis- und Steuerinformationen

Produktstammdaten bilden die Grundlage. Sie enthalten die wichtigsten Informationen über jedes Produkt, das ein Unternehmen produziert, beschafft, lagert oder verkauft. Richtig verwaltet in einem zentralen System dienen sie als Single Source of Truth für die gesamte Organisation.

Komponenten von Produktstammdaten

Produktstammdaten umfassen eine Vielzahl von Informationen über ein Produkt. Eine Strukturierung in Komponenten erleichtert das Management, die Weitergabe und Nutzung der Daten in allen Prozessen.

1. Identifikationsdaten

Identifikationsdaten umfassen eindeutige Codes und Kennungen, die ein Produkt von anderen unterscheiden und eine zuverlässige Verfolgung über Systeme hinweg ermöglichen. Dazu gehören typischerweise:

• SKU, die von Händlern intern verwendet wird, um Inventar zu verwalten und ähnliche Produktvarianten zu unterscheiden
• GTIN, der weltweit anerkannte Barcode, der von vielen Marktplätzen wie Amazon für konsistente Produktidentifikation benötigt wird
• verschiedene interne IDs oder Barcodes der Hersteller zur Nachverfolgung von Produktionschargen

Diese Identifikatoren stellen sicher, dass jedes Produkt über Lager-, Logistik- und Verkaufsprozesse hinweg korrekt referenziert werden kann, was Verwirrung und kostspielige Fehler in der Lieferkette reduziert.

2. Beschreibende Daten

Beschreibende Daten umfassen alle Informationen, die erklären, was ein Produkt ist und wie es verwendet werden sollte. Dazu gehören Produktnamen, kurze und ausführliche Beschreibungen sowie unterstützende Inhalte wie Bilder, Videos oder Handbücher. Beispielsweise verwendet ein Online-Shop eine kurze Produktbeschreibung, während ein technisches Handbuch detailliertere Spezifikationen enthält. Hochwertige Bilder, Anleitungs-Videos und herunterladbare Guides sind ebenfalls enthalten und helfen Kunden, das Produkt zu verstehen.

3. Klassifikationsdaten

Klassifikationsdaten ordnen Produkte in strukturierte Gruppen, sodass sie leicht verwaltet, durchsucht und verglichen werden können. Dazu gehört die Einordnung in Kategorien wie „Elektronik > Smartphones > Zubehör“ sowie die Definition von Attributen und Varianten wie Farbe, Größe oder Material.
Beispielsweise kann ein T-Shirt-Modell in mehreren Varianten wie „Rot-Large“ oder „Blau-Medium“ erscheinen. Tags können weitere beschreibende Schlüsselwörter wie „ökologisch“ oder „Bio“ hinzufügen, um Filterung und Navigation im E-Commerce zu unterstützen. Eine klare Klassifizierung erleichtert Kunden die Suche und internen Teams die Verwaltung konsistenter, skalierbarer Produktkataloge.

4. Technische Daten

Technische Daten enthalten Spezifikationen und detaillierte Merkmale, die für Fertigung, regulatorische Compliance, Logistik und sichere Nutzung erforderlich sind. Dazu gehören Abmessungen und Gewicht für Versandkostenberechnungen, Materialien oder Inhaltsstoffe (z. B. Allergene in der Lebensmittelbranche) sowie Sicherheits- und Compliance-Informationen, wie CE-Zertifikate oder Sicherheitsdatenblätter.

5. Kommerzielle Daten

Kommerzielle Daten umfassen Preis-, Steuer- und vertriebsrelevante Informationen. Dazu gehören Preislisten und Rabattstrukturen, wie Unterschiede zwischen Großhandels- und Einzelhandelspreisen oder saisonale Aktionen. Außerdem enthalten sie Steuercodes und Währungen, z. B. Mehrwertsteuerregelungen in Europa oder GST in Indien, sowie Mehrwährungs-Preise für den internationalen Handel. Diese Daten unterstützen Preisstrategie, Steuer-Compliance und Umsatzmanagement.

6. Lieferanten-/Herstellerdaten

Lieferanten- oder Herstellerdaten erfassen alle Informationen zum Ursprung des Produkts und zu beteiligten Partnern. Dazu gehören Lieferantencodes, die jeden Lieferanten im Beschaffungssystem eindeutig identifizieren, sowie Lieferzeiten und Beschaffungsdetails, die Planungsteams helfen, Lieferfenster vorherzusehen. Präzise Lieferantendaten unterstützen zuverlässige Beschaffung, verringern Lagerengpässe und stärken die Lieferketten-Operationen.

7. Lebenszyklusdaten

Lebenszyklusdaten verfolgen ein Produkt von der Markteinführung bis zur Ausmusterung und zeigen jederzeit seinen aktuellen Status. Dazu gehören Produktstatus (aktiv, eingestellt oder auslaufend) sowie Freigabe- und End-of-Life-Daten, die für Marketingkampagnen, Garantieverwaltung und Clearance-Planung genutzt werden.
Exakte Lebenszyklusdaten helfen Teams, Aktionen zu koordinieren, Bestände effizient zu verwalten und sicherzustellen, dass Produktkataloge stets die tatsächlich verfügbaren Artikel widerspiegeln.

Warum Produktstammdaten wichtig sind

Mit strengeren Vorschriften, höheren Anforderungen an Transparenz in der Lieferkette und steigenden Kundenerwartungen im Jahr 2026 erzielen Unternehmen, die ihre Produktstammdaten gut verwalten, echte Wettbewerbsvorteile. So helfen besser verwaltete Stammdaten:

Konsistenz über Systeme sicherstellen

Master Data Management (MDM) bietet eine einzige, vertrauenswürdige Quelle für Produktinformationen über ERP-, PIM-, E-Commerce- und andere Systeme hinweg. Laut einer McKinsey & Company Master Data Management-Umfrage (2023) sind die häufigsten Qualitätsprobleme bei Stammdaten Unvollständigkeit (71%), Inkonsistenz (67%) und Ungenauigkeit (55%). Durch die zentrale Verwaltung und Governance dieser Daten können Organisationen Konsistenz sicherstellen, Fehler reduzieren und die betriebliche Effizienz über den gesamten Produktlebenszyklus verbessern.

Verbesserung der Kundenerfahrung

Hochwertige Stammdaten ermöglichen detaillierte und genaue Produktbeschreibungen, Bilder und Informationen über alle kundenorientierten Kanäle hinweg. Laut IBM-Forschung zu PIM/MDM unterstützt bessere Produktinformation schnellere Markteinführung, steigert die Kundenzufriedenheit und stärkt die Zusammenarbeit mit Handelspartnern. Mehr dazu finden Sie im IBM-Bericht.

Tatsächlich zeigt der IBM “Business Value of PIM”-Bericht, dass im Automotive Aftermarket etwa 1,75 % des Jahresumsatzes durch nicht synchronisierte Produkt- und Preisdaten verloren gehen. Die Verbesserung der Stammdatenqualität ist somit nicht nur eine technische Aufgabe, sondern wirkt sich direkt auf die Kundenerfahrung aus, reduziert Umsatzverluste und hilft Unternehmen, wettbewerbsfähiger zu sein.

Automatisierung und Analysen ermöglichen

Saubere und konsistente Produktstammdaten erlauben die Automatisierung wichtiger Prozesse wie Produkt-Onboarding, Preisaktualisierungen und Logistikprozesse. Ein Einzelhändler kann z. B. Preise automatisch auf Hunderten von Online-Marktplätzen aktualisieren, wenn sich Lieferantenkosten ändern, oder ein Hersteller kann neue Komponenten ohne manuelle Eingriffe in Produktionssysteme integrieren. Konsistente Stammdaten verbessern zudem die Entscheidungsfindung: MDM liefert eine einheitliche, präzise Datenbasis für verlässliche Analysen und strategische Planung. Mit genauen Daten können Unternehmen Nachfrage genauer prognostizieren, Lagerbestände optimieren und schneller auf Marktveränderungen reagieren, während manueller Aufwand und Fehler reduziert werden.

Fehler und manuelle Arbeit reduzieren

Manuelle Dateneingabe und -abstimmung sind sowohl kostenintensiv als auch fehleranfällig. Laut Veridion unter Berufung auf TealBook haben 82 % der Unternehmen kein Vertrauen in die Genauigkeit ihrer Lieferantendaten, was zu Zeitverschwendung, Überausgaben und weiteren Ineffizienzen führt.

Durch die Konsolidierung der Stammdaten reduziert MDM doppelte Einträge, minimiert manuelle Abstimmungen und senkt Kosten. MDM verringert außerdem die operative Komplexität, strafft Workflows wie Purchase-to-Pay und schafft klare Verantwortlichkeiten für Daten.

Häufige Herausforderungen ohne richtige Produktdatenverwaltung

Viele Unternehmen haben Probleme mit grundlegender Produktdatenverwaltung aufgrund fehlender Struktur und zentraler Kontrolle:

Datensilos

Laut einer Branchenstudie von 2023 geben 76 % der Unternehmen an, dass Datensilos die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit erheblich behindern, und bei über 40 % hat die Anzahl der Silos im Laufe der Zeit zugenommen. Wenn Produktdaten in isolierten Tabellen oder Abteilungstools gehalten werden, wird es schwierig, einen konsistenten und synchronisierten Produktkatalog zu pflegen.

Inkonsistente Formate und Standards

Unterschiedliche Teams oder Lieferanten verwenden oft verschiedene Namenskonventionen oder Maßeinheiten, was zu Verwirrung führt. Diese Fragmentierung ist laut Reltio MDM-Umfrage eines der häufigsten Hindernisse für effektives Master Data Management.

Fehler bei manueller Eingabe

Wenn Daten manuell eingegeben werden müssen, z. B. Produktmaße, Gewichte oder Beschreibungen, sind Fehler vorprogrammiert. Diese Fehler verlangsamen nicht nur Prozesse, sondern führen zu Abweichungen bei Inventar, Preisen oder kundenorientierten Informationen.

Schlechte Daten-Governance

Ohne klare Richtlinien darüber, wer welche Daten besitzt und wann sie aktualisiert werden, können Produktstammdaten schnell veraltet, doppelt oder widersprüchlich sein. Wenn mehrere Teams dieselben Produktinformationen ohne Koordination aktualisieren dürfen, können inkonsistente Beschreibungen, Preisfehler oder abweichende Spezifikationen über Vertriebskanäle hinweg auftreten. Eine klare Verantwortlichkeit, definierte Aktualisierungsprozesse und Rechenschaftspflicht stellen sicher, dass Produktinformationen im gesamten Unternehmen genau, zuverlässig und konsistent bleiben.

Effektives Management von Produktstammdaten

Um Produktstammdaten effektiv zu verwalten, sollten klare Prozesse etabliert, geeignete Werkzeuge eingesetzt und strikte Governance umgesetzt werden. Dies hilft Unternehmen, Fehler zu reduzieren, Zeit zu sparen und den Betrieb reibungslos zu gestalten.

Zentrale Systeme

Die Nutzung eines dedizierten PIM-Systems (Product Information Management) oder MDM-Systems (Master Data Management) stellt sicher, dass alle Produktdaten an einem einzigen, autoritativen Ort gespeichert sind. Mit PIM-Software kann ein globaler Einzelhändler Tausende von SKUs von verschiedenen Lieferanten konsolidieren, doppelte Einträge vermeiden und konsistente Produktbeschreibungen über alle Vertriebskanäle hinweg sicherstellen.

Daten-Governance-Richtlinien

Klare Governance-Richtlinien definieren, wer für welche Daten verantwortlich ist, wie sie gepflegt werden und wann sie aktualisiert werden müssen. Sie bieten einen strukturierten Rahmen, der Konsistenz, Verantwortlichkeit und Qualität über alle Produktinformationen hinweg sicherstellt. Beispielsweise kann ein Einzelhändler oder Hersteller spezifische Teams für technische Spezifikationen, Beschreibungen, Bilder und Werbeinhalte zuweisen. Starke Governance hilft Unternehmen, verlässliche und aktuelle Produktinformationen über Systeme und Teams hinweg zu gewährleisten.

Standardisierung und Validierung

Standardisierte Formate, kontrollierte Vokabulare und automatisierte Validierungsregeln verhindern Inkonsistenzen. Unternehmen können einheitliche Maßeinheiten (z. B. kg vs lbs) oder standardisierte Attributnamen für alle SKUs erzwingen, um Fehler bei Preisen, Logistik und Reporting zu vermeiden.

Integration mit wichtigen Geschäftssystemen

ERP-, CRM-, E-Commerce-Plattformen und Lieferantenportale sollten Produktstammdaten nahtlos mit dem zentralen System austauschen. Dies stellt sicher, dass alle Systeme aktuelle, genaue Produktinformationen teilen, Duplikate oder Fehler vermeiden und konsistente Berichte, Analysen und betriebliche Prozesse im gesamten Unternehmen unterstützen.

Die Rolle von PIM-, MDM- und ERP-Systemen

Die effektive Verwaltung von Produktstammdaten erfordert die richtige Kombination aus Technologie und Prozessen. Jedes System, PIM, MDM und ERP hat eine eigene Rolle, funktioniert jedoch am besten, wenn es integriert ist, um genaue, konsistente und stets aktuelle Produktinformationen über alle Kanäle und Geschäftsprozesse hinweg zu gewährleisten. Es ist leicht, diese drei Systeme zu verwechseln, da sie alle Produktdaten speichern, aber sie tun dies für völlig unterschiedliche Geschäftszwecke.

Man kann es sich so vorstellen:

• ERP: Für operative Abläufe (Herstellung und Bewegung des Produkts).
• MDM: Für Governance (Sicherstellung, dass die Produktdaten einzigartig und konsistent im gesamten Unternehmen sind).
• PIM: Für Vertrieb & Marketing (Präsentation des Produkts für den Kunden).

Hier ist eine detaillierte Übersicht, wie sie sich bei der Verwaltung von Produktstammdaten unterscheiden:

ERP – Die operative Maschine

Das ERP ist oft die Geburtsstätte von Produktdaten (z. B. Erstellung eines neuen SKUs), eignet sich jedoch schlecht für die Verwaltung beschreibender Inhalte. Es betrachtet Produktdaten rein als Ressource zum Kaufen, Lagern, Verkaufen oder Versenden.

• Rolle: Verwaltung des transaktionalen Lebenszyklus des Produkts
• Verwaltete Daten: SKU-Nummern, Preise (Kosten/Verkauf), Abmessungen (für Versand), Gewicht, Steuerkennungen, Lagerbestände
• Einschränkung: ERP-Bildschirme sind oft starr/textbasiert. Hochauflösende Bilder, Videos oder 500-Wörter-Marketingbeschreibungen in 20 Sprachen lassen sich hier nur schwer speichern.

MDM – Das Governance-Zentrum

MDM „verkauft“ oder „versendet“ das Produkt nicht. Es sorgt dafür, dass das Chaos beseitigt wird, das entsteht, wenn mehrere Systeme (ERP, CRM, PLM) glauben, die Produktdaten zu besitzen. Es löst Konflikte und erstellt einen "Golden Record".

• Rolle: Single Source of Truth für das gesamte Unternehmen (nicht nur Produkte, sondern oft auch Kunden und Lieferanten)
• Verwaltete Daten: Globale eindeutige IDs (GTIN, UUID), starre Hierarchien, Beziehungen (z. B. „Produkt A ist Ersatzteil für Produkt B“) und Cross-Reference-Tabellen zwischen Systemen
• Einschränkung: MDM ist streng und technisch. Fokus auf Genauigkeit und Governance, nicht auf Kreativität oder Kundenerlebnis.

PIM – Das Marketing-Studio

PIM nimmt die „rohen“ Daten aus ERP/MDM und fügt das „Fleisch“ hinzu. Es verwaltet die emotionale und beschreibende Seite des Produkts, um den Verkauf zu fördern.

• Rolle: Verwaltung des Kundenerlebnisses und der Syndizierung (z. B. Daten an Amazon, Shopify, Print-Kataloge)
• Verwaltete Daten: Marketingtexte, SEO-Keywords, hochauflösende Bilder, Videos, Datenblätter, Übersetzungen, kanalspezifische Attribute (z. B. „Amazon-Titel“ vs. „Webshop-Titel“)
• Einschränkung: PIM kümmert sich nicht um Lagerbestände oder Versandlogistik. Es geht nur darum, das Produkt zu beschreiben.

Wie arbeiten sie zusammen?

In einer ausgereiften Unternehmensarchitektur sind diese Systeme integriert, nicht isoliert.

• Erstellung: Ein Produkt wird entwickelt. Grundlegende technische Daten werden im PLM- oder ERP-System erstellt.
• Governance: Das MDM-System übernimmt den neuen Datensatz. Es prüft, ob das Produkt bereits existiert (Deduplizierung), weist eine globale ID zu und standardisiert die Klassifikation, sodass alle Abteilungen dasselbe sagen.
• Anreicherung: Der saubere "Golden Record" wird an das PIM übergeben. Marketer erhalten eine Benachrichtigung, fügen Fotos hinzu, schreiben Beschreibungen, übersetzen Texte und optimieren SEO.

Transaktion: Wenn ein Kunde das Produkt auf der Website kauft (gestützt auf PIM-Daten), fließt die Bestellung zurück ins ERP, um den Lagerbestand zu aktualisieren und den Versand auszulösen.

Einheitliche MDM/PIM-Lösungen

Es gibt nur wenige Systeme, die PIM- und MDM-Funktionalitäten gleichzeitig „out-of-the-box“ anbieten. Eines davon ist AtroPIM. Es handelt sich um ein PIM-System, das auf AtroCore basiert, einer MDM-Plattform, die eine vollständige Lösung für die Verwaltung von Produktstammdaten aus sowohl MDM- als auch PIM-Perspektive bietet.

AtroPIM unterstützt das Sammeln, Anreichern und Verteilen von Produktinformationen, während gleichzeitig Datenkonsistenz und Governance sichergestellt werden. Darüber hinaus dient es als Integrationsplattform, um ERP-, CRM- und E-Commerce-Systeme nahtlos zu verbinden.