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Beim Online-Shopping drücken wir unsere individuellen Wünsche und Bedürfnisse in Form vager oder auch ganz konkret formulierter Suchbegriffe aus - bewertbar, messbar, attribuiert, rational vergleichbar. Alles, was wir dann in digitalen Shoppingwelten sehen und erleben, wird auf Basis von Produktdaten generiert. Nur diese Daten machen es den intelligenten Matching-Algorithmen der Suchmaschinen und Marktplätze möglich, Produkte zu erkennen und den Bedarf eines Nutzers mit dem passenden Angebot eines Online-Shops zusammenzuführen. In der Konsequenz heißt das, je besser und granularer die vorliegenden Produktdaten, desto erfolgreicher der Match zwischen Angebot und Nachfrage.
So sieht ein optimaler Produktdatenfeed aus
Qualitativ hochwertige Produktdaten haben eines gemeinsam: Sie sind korrekt, vollständig, aktuell und verständlich für die Algorithmen der Vermarktungspartner wie auch für den Shopper. Das nachfolgende Beispiel zeigt anhand des Auszugs aus einem fiktiven Produktdatenfeed mögliche Fehlerquellen und einfache Stellschrauben zur Optimierung.
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Produktdaten müssen vollständig sein
In Abbildung 1 sind Mängel in puncto Vollständigkeit des Datenfeeds auf den ersten Blick erkennbar. Es fehlen nicht nur eine EAN oder GTIN (Global Trade Item Number), auch Attribute wie zum Beispiel Produktabmessungen, Farbe, RAM-Größe, MPN (Manufacturer Parts Number) oder Lieferzeit sind im Datenfeed nicht enthalten beziehungsweise zu ungenau. Sucht ein Kunde nun beispielsweise nach der in der Bedienungsanleitung seines Druckers genannten MPN um die passende Tonerkassette für seinen Drucker zu finden, wird er das Drucker-Toner Angebot des Händlers mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht finden. Das Produkt ist unter dieser Suchanfrage schlicht nicht auffindbar.
Content muss für Mensch und Maschine verständlich sein
Ein wichtiger Grundsatz für das Erstellen eines Datenfeeds lautet: Produktdaten müssen für jeden Nutzer - Vermarktungspartner und Shopper - verständlich und verarbeitbar sein. Der dargestellte Beispiel-Feed wird dieser Anforderung in zweierlei Hinsicht nicht gerecht. So können Leerstellen bei der Angabe von Product-IDs und auch die Integration von Sonderzeichen wie zum Beispiel Währungszeichen, zu Verarbeitungsfehlern bei den Partnern führen. Darüber hinaus ist auch die inhaltliche Verständlichkeit für den Shopper fragwürdig. Der Produkttitel "Ok.Toner" lässt nicht eindeutig erkennen, dass es sich um eine Tonerkartusche für einen Drucker handelt. Besser wäre: "Ok.Toner 4-farbig für bis zu 2200 Seiten."
Gewinnen Sie Kunden mit zusätzlichen Verkaufsargumenten
Die reinen Artikelstammdaten eines Produktdatenartikels bieten meist nicht das entscheidende Verkaufsargument, um den Kunden zu überzeugen und zu gewinnen. Im vorliegenden Beispiel verpasst der Händler die Chance, sein Angebot im Rahmen der Produktbeschreibung zu präsentieren und USPs in den Vordergrund zu rücken.
Und nicht nur das, Erfahrungen zeigen, dass sich zu kurze Produktbeschreibungen beispielsweise bei Google Shopping auch negativ auf die Sichtbarkeit der Anzeigen auswirken. Eine bessere Produktbeschreibung für den Farb-Drucker könnte ausführlicher lauten: "Der Ok.Print ist ein echter Office-Profi. Er verfügt über ein schnelles Drucktempo mit 36ppm und liefert beste Farb-Ergebnisse. Es handelt sich um ein leistungsstarkes Gerät mit WLAN, das auch mobiles Drucken ermöglicht…"
Online-Shops sind also gut beraten, sich genau an die Vorgaben und Empfehlungen ihrer Vermarktungspartner zu halten.
Weisen Sie Ihre Produkte eindeutigen Kategorien zu
Eine klare Kategorisierung des Produkts macht es einem Portal möglich, die Zugehörigkeit eines Produkts zu einer bestimmten Produktgruppe zu erkennen. Im Beispiel-Feed ist diese Eindeutigkeit nicht gegeben - der Partner sieht nicht, dass der Drucker wie auch der Toner der Kategorie "Computer & Hardware" zuzuordnen sind. Es ist zu erwarten, dass der Vermarktungspartner diese Informationen nicht verarbeiten kann.
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Ein bisschen Optimierung bringt auch nur ein bisschen Erfolg
Damit Matching-Algorithmen optimal greifen und die digitale Produktvermarktung wirklich Erfolg hat, sollte man sich von Halbherzigkeiten verabschieden. Denn nur wer seine Produktdaten in einwandfreier Form an einen Vermarktungspartner übermittelt, kann auch mit erfreulichen KPIs rechnen. Wie das Beispiel zeigt, finden sich die Stellschrauben der Qualitätsoptimierung sowohl in der Struktur als auch im Inhalt eines Datenfeeds. Qualität heißt jedoch nicht nur die Daten in Form zu bringen, sondern sie auch aktuell zu halten. Durch die regelmäßige Übermittlung beziehungsweise Zurverfügungstellung des aktualisierten Datenfeeds an den Vermarktungspartner erreichen Optimierungsmaßnahmen ihre volle Wirkung - veraltete Informationen dagegen verschwinden aus dem Netz.