Datenqualität und Produktdatenpflege mit SAP und Dritt-PIMs

Datenqualität und Produktdatenpflege mit SAP und Dritt-PIMs im Online-Marketing optimal nutzen

Im digitalen Zeitalter ist qualitativ hochwertige Produktdatenpflege nicht mehr optional, sondern entscheidend für den E-Commerce-Erfolg. Gerade im Zusammenspiel mit komplexen Systemlandschaften wie SAP und externen PIM-Systemen (Product Information Management) wird diese Disziplin zu einem strategischen Erfolgsfaktor. Online-Marketing-Teams stehen dabei vor der Herausforderung, Daten nicht nur konsistent, sondern auch kanalübergreifend performant verfügbar zu machen – ein Aspekt, der die Datenqualität im E-Commerce maßgeblich beeinflusst.

Warum Datenqualität im Online-Marketing so entscheidend ist

Schlechte Produktdaten führen unmittelbar zu sinkenden Konversionsraten, einer höheren Retourenquote und langfristig zu unzufriedenen Kunden. Umgekehrt wirken sich gut gepflegte Daten, konsistente Produktinformationen und sauber strukturierte digitale Kataloge positiv auf Sichtbarkeit, Nutzererlebnis und letztlich auf den Umsatz aus. Im Marketing ist die Datenqualität eine kritische Komponente für eine präzise Zielgruppenansprache über SEO, SEA, Social Commerce oder Affiliate Marketing.

Ein harmonisiertes Zusammenspiel aus SAP-Systemen und Dritt-PIM-Lösungen wie Akeneo, Syndigo oder Contentserv schafft dafür die notwendige Infrastruktur. Diese Systeme erlauben es, Daten einmal zentral zu pflegen und sie dann automatisiert an die verschiedenen Verkaufskanäle auszuspielen – vorausgesetzt, die Schnittstellen sind sauber konzipiert und die Daten fließen im gewünschten Format.

Integration von SAP und PIM: Vom Backend zur Conversion

Der Schlüssel zur erfolgreichen Produktdatenoptimierung im Online-Shop liegt in der smarten Integration von SAP-ERP-Daten mit modern strukturierten Produktinformationen aus einem PIM-System. Während SAP klassische Produktstammdaten wie Artikelnummern, Preise und Lagerbestände verwaltet, punkten externe PIM-Plattformen mit ihrer Fähigkeit, medien- und kanaloptimierte Inhalte abzubilden – inklusive Texten, Bildern, Medien und Attributen für verschiedene Zielmärkte oder Sprachen.

Das erleichtert die Umsetzung von Omnichannel-Marketingstrategien enorm: So lassen sich Produktdaten je nach Anforderung automatisiert für Marktplätze wie Amazon oder eBay, für den eigenen Onlineshop oder für Printkataloge anpassen. Gleichzeitig können auch länderspezifische Besonderheiten – etwa rechtliche Kennzeichnungspflichten – effizient abgebildet werden.

Praxisbeispiel: Datenqualität als Conversion-Treiber

Ein B2B-Händler für elektronische Bauteile stand vor der Herausforderung, seine teils 30.000 Produktdaten systematisch für die Online-Kanäle zu optimieren. Die Rohdaten kamen vollständig aus SAP. Durch die Einführung eines spezialisierten Dritt-PIM-Systems konnten Marketing und Produktmanagement erstmals kollaborativ an Textinhalten arbeiten, während strukturierte Daten automatisiert aus SAP übernommen wurden.

In Kombination mit einem regelbasierten Feed-Management wurden die optimierten Produktdaten auf verschiedene Touchpoints – inklusive Google Shopping, Idealo und eigene B2B-Plattformen – ausgesteuert. Das Ergebnis: Die Sichtbarkeit in organischen und bezahlten Kanälen stieg signifikant, die Bounce Rate sank, und die Conversion Rate verbesserte sich messbar.

Best Practices für nachhaltige Produktdatenpflege

Eine erfolgreiche Strategie zur Produktdatenpflege mit SAP und Dritt-PIMs basiert auf klaren Prozessen, Zuständigkeiten und automatisierten Workflows. Folgende Tipps haben sich in der Praxis besonders bewährt:

Klare Daten-Governance etablieren: Legen Sie fest, wer für welche Datenfelder verantwortlich ist – z. B. Marketing für Texte und Keywords, Einkauf für technische Merkmale.

Regelmäßige Qualitätssicherungen durchführen: Ein automatisiertes Monitoring erkennt Lücken, Fehler oder veraltete Informationen frühzeitig.

SEO-optimierte Felder vordefinieren: Sorgen Sie dafür, dass alle relevanten SEO-Texte wie Title, Meta Descriptions und strukturierte Daten direkt im PIM gepflegt werden können. Kombinieren Sie dazu auch Nebenkeywords wie Produktdatenoptimierung, Content Commerce oder PIM Integration SAP.

Schnittstellen intelligent gestalten: Die Schnittstelle zwischen SAP, PIM und dem Shopsystem sollte flexibel und fehlertolerant konzipiert sein – bevorzugt über moderne APIs.

Content für jeden Kanal personalisieren: Nutzen Sie die Möglichkeiten des PIM, um Content exakt auf die Zielgruppen einzelner Kanäle abzustimmen. So sprechen Sie auf Amazon andere Bedürfnisse an als in Ihrem Corporate Webshop.

Technologische Erfolgsfaktoren für die Integration

Eine leistungsfähige Systemarchitektur entscheidet darüber, wie effizient die Produktdatenpflege funktioniert. Dabei bewährt sich ein modulares Setup, bei dem SAP als führendes System für operative Daten fungiert, während das PIM-System die Rolle der „Single Source of Truth“ für marketingrelevante Inhalte übernimmt. Moderne PIM-Plattformen lassen sich über REST-APIs, Middleware-Lösungen oder iPaaS-Dienste nahtlos mit SAP und dem Shopsystem verbinden.

Gerade für Marketingverantwortliche bedeutet das mehr Unabhängigkeit: Sie können Inhalte flexibel planen und optimieren, ohne ständig auf die IT oder Datenbank-Exporte angewiesen zu sein. Für Entwickler ergibt sich eine transparente Infrastruktur mit hoher Erweiterbarkeit und geringem Wartungsaufwand.

Strategischer Nutzen für Online-Marketer und Entwickler

Für Unternehmen, die sich langfristig erfolgreich im Online-Handel positionieren wollen, ist eine saubere Datenbasis die Voraussetzung für skalierbares Wachstum. Neben den positiven Effekten auf Nutzererfahrung und Konversion bieten strukturierte Produktdaten auch Vorteile bei der Automatisierung von Werbekampagnen, der Personalisierung im CRM und bei der dynamischen Preisaussteuerung.

Mit einer aufeinander abgestimmten Strategie entlang von SAP, PIM und Shopsystem legen Unternehmen das technologische Fundament für datengetriebenes Marketing und automatisierte Skalierbarkeit – von der Kampagnenproduktion bis zur Datenanalyse.

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