Verbeter de kwaliteit van je productdata met Data Quality Rules
Productdata: de ruggengraat van elk PIM-systeem. Of je nu een retailer, fabrikant of groothandel bent, de kwaliteit van je productdata is een belangrijke pijler. Zo draagt complete, accurate productinformatie bij aan het aankoopproces van je klanten en heeft slechte productdata een negatief effect op handmatige handelingen en interne processen.
We zien organisaties vaak worstelen met het op orde krijgen van hun productdata. Gelukkig is hier een oplossing voor: data quality rules.
Wat zijn data quality rules?
In PIM-systemen kun je data quality rules gebruiken om de kwaliteit van productdata te waarborgen. Denk aan eenvoudige controles als ‘Is de productnaam ingevuld?’ tot meer complexe regels als ‘Als het product in categorie X valt, moet veld Y gevuld zijn.’ Het is een krachtige tool om datakwaliteit meetbaar te maken én te verbeteren.
Een goed ingerichte set data quality rules kan het verschil maken tussen middelmatige en uitstekende productdata
Begin klein en breid uit
Wanneer onze PIM Masters bezig zijn met een nieuwe PIM-implementatie, vragen we aan onze klant welke productkenmerken zij willen monitoren met data quality rules. Het antwoord is vaak: "Wij willen regels voor alles!". Hoewel het natuurlijk een goed streven is om al je productdata op orde te hebben, is ons advies om klein te beginnen. Om deze redenen:
- Performance van het systeem: Te veel regels kunnen de snelheid van je PIM-systeem negatief beïnvloeden.
- Focus op concrete actie: Data quality rules zijn alleen waardevol als je erop acteert. Een overvloed aan regels maakt het onoverzichtelijk, waardoor acties uitblijven.
Maar, hoe klein is klein?
Dit hangt af van de situatie, maar begin bijvoorbeeld met de volgende vragen:
- Zijn er wettelijk verplichte kenmerken? Denk aan energielabels voor elektronica, allergenen in de voedselindustrie of veiligheidsinformatie voor chemicaliën.
- Zijn er verplichte kenmerken voor onze publicatiekanalen? Bijvoorbeeld één of meer velden die vereist zijn om te publiceren op marketplaces als Amazon of Bol.com.
- Zijn er cruciale kenmerken die direct bijdragen aan een betere klantervaring of hogere conversie?
Als je deze basis hebt staan, dan categoriseer je de kenmerken naar high, medium en low prioriteit en pak je deze gefaseerd op.
Acties maken het verschil
Data quality rules zijn pas effectief als je de resultaten omzet in acties. Twee praktische manieren om dit aan te pakken:
1. Combineren met workflows
Door data quality rules te combineren met de product enrichment workflow binnen jouw PIM-systeem dwing je af dat er aan bepaalde regels voldaan moet worden. Binnen een workflow is een afdeling of persoon verantwoordelijk voor het verrijken van de productdata, zodat deze voldoet aan de data quality rules.
We gebruiken dit vaak om te controleren of een product alle kenmerken bevat die nodig zijn om te publiceren naar het betreffende publicatiekanaal. Hiermee voorkom je problemen bij het inladen van productgegevens en vermijd je een separaat proces voor het oplossen van deze problemen.
2. Inzicht creëren met dashboards
Hebben de data quality rules geen verplicht karakter? Dan kun je ze, naast de verplichte regels, tonen in een dashboard. De acties voer je ad-hoc of projectmatig uit, zonder dat ze de voortgang van het reguliere bedrijfsproces in de weg staan. Ook hier is het weer van belang om het dashboard zo op te zetten dat één afdeling of persoon verantwoordelijk is voor de acties. Op deze manier krijgt iedereen zijn eigen dashboard en is het duidelijk waar nog optimalisaties te behalen zijn.
Beter klein en effectief, dan groot en onoverzichtelijk
Een goed ingerichte set data quality rules kan het verschil maken tussen middelmatige en uitstekende productdata. Start met een focus op de belangrijkste kenmerken en schaal op wanneer je processen hier klaar voor zijn. Zo houd je overzicht, verbeter je de datakwaliteit stap voor stap en haal je het maximale uit je PIM-systeem.