Conclusiones clave
Los proyectos de PIM suelen fracasar antes de la implementación porque las organizaciones seleccionan el software sin objetivos claros, expectativas realistas o un entendimiento profundo de sus datos, procesos y necesidades de integración.
Las razones principales son:
- Falta de objetivos empresariales claros
- Omitir auditorías de datos y procesos
- Esperar que el PIM sea una solución “para todo”
- Participación limitada de los stakeholders
- Seleccionar un sistema PIM principalmente en función de listas de funcionalidades y de la inversión a corto plazo
- Subestimar los desafíos de integración del PIM con los sistemas existentes
- Confiar únicamente en las demos
- Ignorar la escalabilidad
En lugar de repetir errores comunes en la selección de PIM, las organizaciones deberían:
- Ejecutar un proyecto de prueba de concepto (POC) con datos reales, por ejemplo utilizando entornos sandbox ofrecidos por proveedores como AtroPIM o Pimberly.
- Definir objetivos empresariales claros vinculados a resultados medibles como el time-to-market, la calidad de los datos o el crecimiento de canales.
- Auditar los datos y procesos existentes desde el inicio y definir un modelo de datos objetivo antes de evaluar proveedores.
- Establecer la gobernanza y la responsabilidad desde el principio, incluidos los flujos de trabajo y las reglas de validación.
- Involucrar a todos los miembros relevantes del equipo desde el inicio para garantizar la usabilidad y la adopción en toda la organización.
- Evaluar flujos de trabajo reales, no solo funcionalidades, utilizando casos de uso y datos reales, también parcialmente dentro de un POC.
- Evaluar el coste total de propiedad final, incluidas integraciones, formación y mantenimiento a largo plazo.
- Evaluar las integraciones y la escalabilidad desde el inicio para garantizar que el PIM se adapte tanto a las necesidades actuales como futuras.
- No confiar únicamente en lo que dicen los comerciales. Solicitar pruebas, referencias de casos similares o un proof of concept (POC).
Los sistemas de Product Information Management (PIM) se introducen para resolver retos muy reales y crecientes: un número cada vez mayor de canales de venta y socios comerciales, descripciones de productos multilingües, la necesidad de generar rápidamente fichas técnicas y catálogos, correcciones frecuentes de errores en los datos de producto y la integración con sitios web, tiendas online y socios externos. Al mismo tiempo, las organizaciones están bajo presión para mejorar la calidad y consistencia de los datos de producto y hacer frente a una competencia cada vez mayor.
Un sistema PIM puede abordar todos estos requisitos, pero solo si se selecciona el sistema adecuado. En la práctica, muchas iniciativas de PIM tienen dificultades o fracasan no por una mala implementación, sino por errores fundamentales cometidos durante la evaluación y la selección del software. Estos errores suelen girar en torno a objetivos poco claros, una alineación débil de los stakeholders y una evaluación insuficiente de la adecuación del software a las necesidades reales del negocio.
Este artículo analiza los errores más críticos que deben evitarse al evaluar y seleccionar un sistema PIM, y explica cómo llevar a cabo una evaluación de PIM de calidad.
Los errores de evaluación más comunes
Comenzar sin una estrategia u objetivos claros
El error más fundamental en la evaluación de un PIM es la ausencia de una estrategia clara. Sin una visión definida, es imposible juzgar si una solución PIM es adecuada.
Muchas organizaciones inician el proceso de evaluación porque quieren eliminar hojas de cálculo o centralizar los datos de producto. Aunque estas son motivaciones válidas, son síntomas y no objetivos.
Las organizaciones también asumen que cualquier sistema PIM mejorará automáticamente la eficiencia, la calidad de los datos o el alcance del mercado. Sin comprender qué se necesita lograr realmente, es imposible seleccionar la solución correcta.
Los objetivos empresariales deben derivarse de las prioridades estratégicas de la empresa, los cuellos de botella operativos y los desafíos específicos en la gestión de la información de producto. Por ejemplo, los equipos pueden analizar:
Problemas de time-to-market
¿Cuánto tiempo se tarda en lanzar nuevos productos o actualizar catálogos? ¿Existen retrasos causados por actualizaciones manuales en hojas de cálculo, ciclos de aprobación o datos de proveedores inconsistentes? Un objetivo podría ser optimizar estos procesos para que los nuevos productos se publiquen más rápido y sin errores.
Brechas en la calidad de los datos
¿Son coherentes las descripciones, especificaciones e imágenes de los productos en todos los canales de venta? ¿Las traducciones están incompletas o desactualizadas? Los objetivos pueden centrarse en crear una única fuente de verdad para toda la información de producto, asegurando que los datos sean consistentes, estructurados y reutilizables.
Expansión de mercado o complejidad de canales
¿Tiene la empresa dificultades para vender en nuevas regiones debido a diferentes idiomas, monedas o normativas locales? Los objetivos podrían incluir facilitar la entrada fluida en estos mercados sin requerir un trabajo manual intensivo con los datos.
Puntos críticos operativos
¿Qué tareas repetitivas o propensas a errores consumen más tiempo a los gestores de producto, equipos de marketing o editores de contenido? Los objetivos podrían orientarse a automatizar estas tareas o mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo.
Al basar los objetivos en desafíos operativos o estratégicos reales, las organizaciones pueden definir cómo se ve el éxito de un proyecto PIM. Sin este paso, los requisitos tienden a ser vagos, las listas de funcionalidades se vuelven genéricas y el sistema seleccionado a menudo no aborda los problemas que realmente importan.
Omitir auditorías de datos y procesos
Las empresas deben realizar una auditoría exhaustiva de los datos de producto y los flujos de trabajo existentes, y definir un modelo de datos objetivo antes de evaluar soluciones PIM.
Omitir auditorías de datos y procesos está estrechamente relacionado con objetivos poco claros. Antes de definir cómo se ve el éxito, las organizaciones deben comprender el estado actual de sus datos y procesos. Sin esta base, los requisitos, las estimaciones de migración y las evaluaciones del sistema suelen ser inexactas, y las brechas solo aparecen una vez que comienza la implementación.
Sin una auditoría preliminar, las organizaciones carecen de una comprensión realista de la calidad, integridad, consistencia y estructura de los datos. Esto dificulta definir requisitos precisos, estimar el esfuerzo de migración o probar si un PIM puede manejar las complejidades existentes.
Del mismo modo, no definir un modelo de datos objetivo antes de evaluar soluciones impide una comparación significativa. Sin una taxonomía clara, una estructura de atributos y un modelo de relaciones, es imposible evaluar si un PIM puede soportar variantes, bundles, jerarquías y requisitos de localización. Estas brechas suelen hacerse dolorosamente visibles solo después de que la implementación ha comenzado.
Expectativas poco realistas sobre lo que un PIM puede y no puede hacer
Esperar que el software PIM “solucione” los problemas organizativos es un camino seguro hacia la decepción.
Otro problema común en la selección de PIM es establecer expectativas poco realistas. Muchas organizaciones asumen que la simple implementación de un sistema PIM solucionará automáticamente los problemas de calidad de datos o agilizará procesos deficientes. En realidad, un sistema PIM facilita la gestión y distribución de la información de producto, pero no puede reemplazar procesos claros, responsabilidades definidas y una gobernanza sólida.
Sin procesos para validar y enriquecer los datos entrantes, los errores seguirán apareciendo en catálogos y tiendas online.
El PIM es un habilitador, no una solución en sí misma. El éxito depende de combinar la tecnología adecuada con flujos de trabajo bien definidos, roles claros y una gobernanza activa.
Por supuesto, las soluciones PIM que van más allá de los límites del PIM tradicional, como AtroPIM —que se basa en AtroCore (un software de MDM e integración de sistemas)— o Pimcore (una solución todo en uno para PIM, DAM, E-Commerce y MDM), pueden ofrecer mucho más que un PIM “clásico”.
Retrasar las decisiones de gobernanza y flujos de trabajo
Un error relacionado que a menudo se deriva de expectativas poco realistas es retrasar las discusiones sobre gobernanza de datos y flujos de trabajo hasta después de seleccionar el software PIM.
Sin reglas claras de gobernanza, mecanismos de validación y modelos de responsabilidad, incluso el mejor sistema PIM acumulará rápidamente datos inconsistentes, duplicados o poco fiables. Los flujos de trabajo débiles generan responsabilidades poco claras y reducen la confianza en el sistema.
Los requisitos de gobernanza y flujos de trabajo deben influir en la selección del PIM desde el principio y no tratarse como un simple detalle de implementación.
Involucrar a todos los equipos y usuarios relevantes
Los sistemas PIM afectan a casi todos los departamentos que trabajan con información de producto: gestión de producto, marketing, ventas, e-commerce, operaciones, atención al cliente y, a menudo, socios externos. Sin embargo, los procesos de evaluación suelen estar impulsados por un único departamento, generalmente IT o marketing.
Cuando un área domina el proceso de selección, el sistema resultante tiende a optimizarse para las necesidades de ese grupo, descuidando las de los demás. Esto genera fricciones después del go-live, cuando los equipos descubren que el sistema no respalda eficazmente su trabajo diario.
Los empleados que utilizarán el sistema PIM a diario, como gestores de producto, editores de contenido, traductores y responsables de catálogos, a menudo no participan en la definición de requisitos ni en la evaluación de las soluciones. Como resultado, los problemas de usabilidad se detectan demasiado tarde, lo que provoca una baja adopción y la aparición de soluciones paralelas fuera del sistema.
Para evitar una baja adopción, involucre a todos los equipos afectados por la información de producto en el proceso de evaluación del PIM.
Errores críticos al comparar y elegir una solución PIM
Incluso cuando la estrategia y los stakeholders están alineados, muchas organizaciones cometen errores críticos al comparar plataformas PIM y seleccionar la que mejor se adapta a sus necesidades.
Un error frecuente es elegir un sistema PIM que no cubre necesidades funcionales esenciales, como la gestión de múltiples idiomas, la integración con otros sistemas o el manejo de catálogos de producto complejos y activos digitales. Estas limitaciones pueden no ser evidentes durante las demos, pero causan problemas importantes en la operación diaria.
Otro problema común es centrarse en funcionalidades en lugar de procesos. Evaluar proveedores mediante listas de características (“¿Tiene flujos de trabajo?”) dice poco sobre si el sistema soporta procesos de negocio específicos (“¿Cómo respalda nuestro proceso de lanzamiento de productos o la incorporación de proveedores?”). Una plataforma rica en funciones puede ser una mala elección si no se ajusta a la forma real de trabajar de la organización.
Antes de tomar la decisión final sobre el proveedor de PIM, documente sus flujos de trabajo reales hablando con los equipos que gestionan los datos de producto a diario. Durante las demos o pruebas de concepto, utilice datos reales para comprobar cómo el sistema maneja contenido multilingüe, integraciones y catálogos complejos. Involucre desde el inicio a representantes de todos los departamentos afectados para detectar brechas y garantizar que el PIM se adapte realmente a sus procesos de negocio.
La evaluación de costes también suele ser deficiente. Muchas organizaciones se centran principalmente en las licencias y subestiman el Coste Total de Propiedad. Los costes a largo plazo, como mantenimiento, soporte, formación e integraciones, a menudo se pasan por alto durante la selección, lo que conduce a sobrecostes inesperados más adelante.
Estrechamente relacionado está la tendencia a sobrepersonalizar demasiado pronto. Solicitar amplias personalizaciones antes de que los modelos de datos y los procesos estén claramente definidos genera presupuestos inflados y soluciones rígidas. En muchos casos, estas personalizaciones resultan innecesarias cuando la organización comprende mejor sus necesidades reales.
Subestimar los requisitos de integración
Un sistema PIM no existe de forma aislada. Debe integrarse con sistemas ERP, plataformas de e-commerce, soluciones CRM, sitios web, marketplaces y, en algunos casos, sistemas de socios.
Las APIs estándar pueden no cubrir todas las formas en que una empresa utiliza sus sistemas, como la sincronización de catálogos de producto complejos, la conexión de múltiples canales de venta o la automatización de actualizaciones entre ERP, e-commerce y PIM.
Sin probar escenarios reales de integración, el PIM puede no funcionar correctamente dentro de los flujos de trabajo existentes.
Una evaluación adecuada debe analizar no solo si existen APIs, sino si son robustas, escalables y están probadas en integraciones reales con el ERP, la plataforma de e-commerce o el CRM que la empresa utiliza actualmente.
Confiar en demos en lugar de pruebas prácticas
Tenga en cuenta que las demos de los proveedores están diseñadas para mostrar escenarios ideales.
Confiar únicamente en ellas es otro error común de evaluación. Sin pruebas prácticas o una prueba de concepto, los problemas de usabilidad, las limitaciones de rendimiento y las restricciones del modelo de datos suelen permanecer ocultos. Estos problemas suelen aparecer solo después de firmar los contratos, cuando los cambios son costosos y difíciles.
Realizar un piloto o una prueba de concepto con datos reales y flujos de trabajo realistas es una de las formas más efectivas de validar si un sistema PIM se adapta realmente a las necesidades de la organización.
Proveedores de PIM reconocidos, como AtroPIM y Pimberly, ofrecen pilotos o pruebas de concepto, así como entornos de prueba o sandbox donde se pueden importar datos reales de producto y probar flujos de trabajo sin afectar al entorno productivo. Por ello, antes de iniciar un PoC, confirme con el proveedor qué entorno, datos y funcionalidades puede probar. Asegúrese de que el entorno soporte sus flujos de trabajo reales y no solo datos de demostración, para poder validar la usabilidad, la integración y el ajuste a los procesos.
Centrarse en el corto plazo en lugar de la escalabilidad
Muchas organizaciones eligen un sistema PIM que funciona para su situación actual, pero que no puede escalar con el crecimiento futuro.
Tenga en cuenta que, al igual que un ERP, normalmente se debe implementar una única solución PIM a largo plazo. Para obtener los mejores resultados, no debería cambiarse cada pocos años.
Los problemas de escalabilidad técnica surgen cuando los sistemas no soportan grandes volúmenes de productos, relaciones complejas, integraciones en tiempo real o un alto número de usuarios concurrentes. Los problemas de escalabilidad organizativa aparecen cuando el PIM no puede gestionar múltiples regiones, equipos, accesos basados en roles o flujos de trabajo automatizados a gran escala. Ignorar la escalabilidad durante la evaluación suele derivar en cuellos de botella de rendimiento, problemas de gobernanza y, finalmente, costosos proyectos de re-plataformado.
Afrontar una capacidad de adaptación limitada
Este es, sin duda, uno de los aspectos más difíciles de evaluar. Los comerciales de cualquier software PIM probablemente dirán que “todo es posible” para cerrar la venta. En la práctica, muchos usuarios descubren que no todo es posible o, al menos, no a un coste razonable. El desarrollo a medida puede implicar mayores costes de actualización en el futuro y, en el caso del software en la nube, es posible que la personalización ni siquiera esté disponible.
Desde el inicio, evalúe hasta dónde puede llegar la capacidad de adaptación y a qué coste.
Para eliminar cualquier duda, puede solicitar una demo que muestre su funcionalidad “muy especial” o pedir que se implemente dentro de un proyecto de prueba de concepto (POC).