Die neuen B2B-Standards powered by KI und smarten Produktdaten

Der digitale Handel steht vor einer spannenden Phase. Viele sprechen von Disruption, doch was gerade passiert, fühlt sich eher wie ein Upgrade auf die nächste E-Commerce-Version an: intelligenter, visueller, schneller, modularer.

Besonders im B2B entsteht gerade spürbare Dynamik: komplexe Produkte, steigende Anforderungen und digitale Vertriebswege, wie B2B Marktplätze sorgen dafür, dass moderne Commerce-Trends hier eine besonders große Wirkung entfalten. Ein kleiner Spoiler: an KI gibt es einfach keinen Weg mehr vorbei.

Hier kommen die fünf Trends, die 2026 den Ton angeben und eines gemeinsam haben: Ohne saubere Produktdaten funktionieren sie nicht.

 

1. Immersive Commerce: 3D & AR werden zum neuen Qualitätsstandard für erklärungsbedürftige Produkte

Trendanalysen wie der Quid-Report (The State of AI in E-Commerce: 2025 Quid Trend Report) zeigen: Immersive Technologien wie 3D-Modelle, virtuelle Produktansichten und Augmented Reality setzen sich im E-Commerce immer stärker durch. Immer mehr Händler und Hersteller arbeiten daran, digitale Produkte erlebbarer wirken zu lassen, um die Kaufentscheidung für ihre Kund:innen zu vereinfachen.

Während AR/VR im B2C häufig für Inspiration sorgt, gewinnen diese Technologien im B2B eine andere Bedeutung: Sie helfen, komplexe Produkte präzise darzustellen. Konstruktionsteams und Einkäufer:innen wollen schon vor der Bestellung prüfen können, ob ein Bauteil passt, welche Abmessungen relevant sind oder wie sich ein Modul in eine bestehende Anlage einfügt.

Ein typisches Beispiel: Ein komplexes Produkt wird als drehbares 3D-Modell bereitgestellt. Dadurch lassen sich Maße, Bewegungsradien oder Anschlussstellen direkt im Browser beurteilen. Und genau das macht immersive Commerce-Ansätze so wertvoll: Sie reduzieren Rückfragen, beschleunigen Entscheidungen und bringen Transparenz in technische Produktlandschaften.

Wenn Sie tiefer in die Thematik Product Experience einsteigen möchten und erfahren wollen, wie sich die Product Experience im B2B gezielt optimieren lässt, empfehlen wir Ihnen unser Experteninterview: Product Experience im B2B: Warum jetzt der Wendepunkt kommt.

 

2. AI-Generated Items & „Sell-Before-Make“: Varianten testen, bevor sie entstehen

KI wird zunehmend genutzt, um Produktvarianten zu entwerfen, bevor sie physisch produziert werden. Das ermöglicht Unternehmen, schneller herauszufinden, welche Ausführungen tatsächlich relevant sind und welche nicht. Statt jede Variante manuell anzulegen oder erst nach der Produktion zu validieren, entstehen zunächst digitale Entwürfe, die intern oder in kleinen Pilotgruppen getestet werden können.

Ein typisches Beispiel: Eine technische Komponente wird in mehreren digitalen Varianten generiert: unterschiedliche Maße, Materialien oder Geometrien. Beschaffung, Entwicklung oder Vertrieb können früh beurteilen, welche Version sinnvoll ist und wo Anpassungsbedarf besteht. Der Nutzen liegt auf der Hand: Weniger Fehlentwicklungen, schnellere Rückmeldeschleifen und Entscheidungen, die stärker an realen Anforderungen orientiert sind.

 

3. Predictive & Automated Commerce: Wenn Commerce vorausschauend statt reaktiv wird

Im E-Commerce gewinnt alles an Bedeutung, was Prozesse schneller, präziser und weniger fehleranfällig macht. Genau hier spielt KI ihre Stärken aus. Immer mehr Unternehmen setzen auf automatisierte Empfehlungen, intelligente Preislogiken oder Vorhersagen für Verfügbarkeiten und Bedarf.

Im B2B ist das besonders wertvoll: Verschleißteile, Komponenten oder Verbrauchsmaterialien lassen sich auf Basis historischer Daten oder Maschinennutzung vorausschauend bereitstellen. Ein praktisches Beispiel: Ein System erkennt, dass ein bestimmtes Bauteil erfahrungsgemäß nach einer bestimmten Nutzungsdauer ersetzt werden sollte – und schlägt automatisch eine Bestellung vor.

Das reduziert Ausfallrisiken, entlastet Teams und macht Commerce nicht mehr reaktiv, sondern vorausschauend.

 

4. Circular Commerce & Resale 2.0: Intelligente Wiederverwendung statt Ressourcenverlust

Circular Commerce wird immer häufiger zu einer sinnvollen Ergänzung klassischer Beschaffungsprozesse. Vor allem im B2B sind Reparierbarkeit und Wiederaufbereitung echte wirtschaftliche Vorteile, weil die Produkte langfristig genutzt werden.

Digitale Tools unterstützen dabei, den Zustand von Komponenten zu erfassen, nutzbare Teile zu identifizieren und Daten über Laufzeit oder Material zu dokumentieren.
Ein typisches Szenario: Ein Bauteil wird nach intensiver Nutzung digital bewertet, und das System erkennt, welche Elemente wiederaufbereitet werden können. So entsteht ein effizienter Kreislauf mit geringerem Ausschuss, mehr Transparenz und geringere Kosten.

 

5. Headless & Composable Commerce: Flexibilität für komplexe Systemlandschaften

Moderne B2B-Commerce-Architekturen entwickeln sich zunehmend hin zu flexibleren, modularen Ansätzen. Headless- und Composable-Modelle bieten die Möglichkeit, Frontend, Backend und einzelne Services unabhängig voneinander zu kombinieren – eine ideale Basis für Unternehmen, die mit mehreren Systemen arbeiten und unterschiedliche Anforderungen abbilden müssen.

Ob ERP, PIM, CAD, PLM, Konfigurator oder Marktplatz: Eine modulare Systemlandschaft sorgt dafür, dass jedes System seine Stärke ausspielen kann, ohne die Gesamtlandschaft zu begrenzen. So lassen sich Schnittstellen oder Vertriebskanäle anbinden, ohne dass bestehende Prozesse grundlegend verändert werden müssen.

Damit dieser Ansatz reibungslos funktioniert, braucht es jedoch eine konsistente, gut strukturierte Datenbasis. Nur so bleiben alle Module sauber verbunden und das System als Ganzes leistungsfähig.

 

Fazit: 2026 gehört den Unternehmen, die Daten beherrschen und KI sinnvoll einsetzen

KI, 3D, Automatisierung und modulare Commerce-Architekturen verändern den digitalen Handel spürbar. Besonders im B2B wird deutlich: Je komplexer das Produkt, desto wichtiger ist ein solides Datenfundament. Gleichzeitig zeichnet sich ein weiterer Trend ab: Bring Your Own LLM. Immer mehr Unternehmen setzen nicht nur auf externe KI-Dienste, sondern setzen auf selbst gehostete KI-Modelle, die mit unternehmensspezifischem Wissen angereichert sind und exakt zu ihren Prozessen passen. Das bedeutet: Die KI läuft kontrolliert im eigenen Umfeld, verarbeitet sensible Daten geschützt und liefert Ergebnisse, die präziser und fachlich relevanter sind als generische Modelle.

Die Vorteile liegen auf der Hand:

• Datensouveränität: volle Kontrolle über Daten und KI-Nutzung
• Sicherheit: sensible Informationen bleiben im eigenen System
• Fachwissen: Modelle lernen das, was das Unternehmen wirklich ausmacht
• Passgenaue Prozesse: KI unterstützt Arbeitsabläufe, statt sie zu verbiegen

ATAMYA unterstützt diesen Ansatz: Die Plattform ist so konzipiert, dass Unternehmen LLMs nahtlos anbinden und für Katalogpflege, Textgenerierung, Variantenlogik, Qualitätschecks oder Prozessautomatisierung nutzen können.

Kurz gesagt: Datensouveränität trifft Datenqualität und daraus wird echte KI-Performance. Für B2B-Unternehmen ist das ein großer Schritte in Richtung Zukunftsfähigkeit.

Wie Unternehmen mit strukturierten Produktdaten und PIM-Systemen die neuen Anforderungen meistern

Produkte mit digitalen Komponenten sind längst fester Bestandteil unseres Alltags – von smarten Haushaltsgeräten bis hin zu industriellen IoT-Anwendungen. Mit der wachsenden Zahl vernetzter Systeme steigt jedoch auch die Angriffsfläche für Cyberangriffe. Sicherheitslücken gefährden heute nicht nur einzelne Nutzer:innen, sondern ganze Unternehmen, kritische Infrastrukturen und letztlich das Vertrauen in Technologie.

Bislang gab es in der EU keine einheitliche Regelung, um Cybersicherheit bei Produkten verbindlich sicherzustellen. Der Cyber Resilience Act (CRA) der Europäischen Union ändert das grundlegend. Er schafft erstmals einen verpflichtenden Rechtsrahmen für Produkte mit digitalen Elementen und macht Cybersicherheit zu einem Qualitätsmerkmal.

Mit dem Cyber Resilience Act wird europaweit geregelt, wie sicher Hard- und Softwareprodukte sein müssen, wenn sie auf den Markt kommen. Für Hersteller, Händler und Importeure bedeutet das: Cybersicherheit wird zur Pflicht und zwar über den gesamten Lebenszyklus eines Produkts hinweg.

Doch was genau steckt hinter der Verordnung? Und warum spielt Datenmanagement dabei eine zentrale Rolle? Das erfahren Sie in diesem Blogbeitrag.

 

Was ist der Cyber Resilience Act?

Der Cyber Resilience Act ist eine EU-Verordnung, die Mindeststandards für die Cybersicherheit von Produkten mit digitalen Elementen festlegt. Ziel ist es, Sicherheitslücken frühzeitig zu identifizieren, zu beheben und damit die Produkte widerstandsfähiger gegen Cyberangriffe zu machen.

Betroffen sind alle Produkte, die direkt oder indirekt mit dem Internet verbunden sind, von Industrieanlagen über Router bis hin zu Smart-Home-Geräten. Softwarelösungen, die mit diesen Produkten interagieren oder Teil der Produktfunktion sind, fallen ebenfalls in den Geltungsbereich.

Der CRA verfolgt das Ziel, ein einheitliches, hohes Cybersicherheitsniveau für Produkte mit digitalen Elementen sicherzustellen, – über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg. Betroffen sind damit nahezu alle Produkte, die Software enthalten oder eine Netzwerkverbindung ermöglichen, wie vernetzte Geräte, industrielle Steuerungssysteme, Betriebssysteme, Embedded Software sowie Cloud-verbundene Anwendungen und Plattformen. Ausgenommen sind nur wenige Sektoren, etwa Medizinprodukte, Fahrzeuge oder Luftfahrttechnik, weil es hierfür gesonderte Regelungen an anderer Stelle gibt. Auch Open-Source-Software ist nur dann ausgenommen, wenn sie nicht-kommerziell bereitgestellt wird. Sobald Open-Source-Komponenten in einem kommerziellen Produkt verwendet werden, sind die Anforderungen des CRA zu erfüllen.

 

 

Was ändert sich für Hersteller und Händler konkret?

Der CRA bringt tiefgreifende Pflichten für Hersteller, Importeure und Händler mit sich. Er verlangt, dass Cybersicherheit nicht länger eine optionale Maßnahme nach der Produktveröffentlichung ist, sondern bereits in der Produktentwicklung eine zentrale qualitative Anforderung wird. Kurzum: Cybersicherheit wird zu einer integralen Produktanforderung und kein nachträgliches Add-on mehr.

• Security-by-Design und Security-by-Default
  Sicherheitsanforderungen müssen von Beginn an in den Entwicklungsprozess integriert werden. Produkte müssen in einer sicheren Standardkonfiguration ausgeliefert werden, die jederzeit wiederhergestellt werden kann.

• Lebenszyklusübergreifende Verantwortung
  Hersteller sind verpflichtet, über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg Schwachstellen zu überwachen, Updates bereitzustellen und Supportzeiträume zu definieren.

• Dokumentations- und Nachweispflichten
  Unternehmen müssen eine technische Dokumentation sowie eine Software Bill of Materials (SBOM) führen, also eine vollständige Liste aller verwendeten Softwarekomponenten inklusive Open-Source-Bibliotheken. Diese Dokumentation muss auf Anfrage den nationalen Behörden wie dem BSI vorgelegt werden.

• Risikomanagement und Incident Handling
  Sicherheitsvorfälle müssen erfasst, bewertet und gemeldet werden. Unternehmen müssen Prozesse für Vulnerability Management, Incident Response und Patch Management etablieren.

• Konformitätsbewertung und CE-Zeichen
  Die CRA-Konformität ist künftig Voraussetzung für die CE-Kennzeichnung. Ohne Nachweis der Anforderungen darf ein Produkt nicht mehr auf dem europäischen Markt in Verkehr gebracht werden.

 

Fristen und Übergangsregelungen

Die Verordnung (EU) 2024/2847 wurde am 23. Oktober 2024 verabschiedet und trat im Dezember 2024 mit einer Übergangsfrist bis 2027 in Kraft. Die Übergangsfristen sind wie folgt festgelegt:

• Dezember 2024: Inkrafttreten des CRA
• Ab Juni 2026: Konformitätsbewertungsstellen können die Erfüllung der Anforderungen bewerten (Auditfähigkeit)
• Ab September 2026: Meldepflicht für Schwachstellen und Sicherheitsvorfälle
• Dezember 2027: Ende der dreijährigen Übergangsfrist, ab diesem Zeitpunkt gelten alle Anforderungen verbindlich: Hersteller, Händler und Importeure müssen die vollständige CRA-Konformität erreicht haben, inklusive Risikoanalyse, Dokumentation, Update-Prozesse und Nachweisführung
• Ab Dezember 2027: Nur noch CRA-konforme Produkte mit CE-Kennzeichnung dürfen in den europäischen Markt gebracht werden.

Für viele Unternehmen bedeutet das: Die Zeit für strategische Vorbereitung ist jetzt. Ohne Vorbereitung wird der CRA zum Geschäftsrisiko. Denn ohne CRA-Konformität gibt es künftig keine CE-Kennzeichnung und ohne CE-Kennzeichnung keinen Verkauf in der EU.

 

Warum strukturierte Produktdaten entscheidend sind

Cybersicherheit beginnt nicht mit Technik, sondern mit klaren, konsistenten und nachvollziehbaren Prozessen und Vorgehensweisen. Der CRA verlangt vollständige technische Dokumentationen, Risikobewertungen und Nachweise. All das basiert auf einer sauberen Datenarchitektur. Fehlen zentrale Informationen, drohen Lücken, Dubletten und Fehler. Das ist ein Compliance-Risiko mit potenziell hohen Bußgeldern.

Gerade für Hersteller, Händler und E-Commerce-Unternehmen gilt: Nur wer seine Produktdaten zentral verwaltet, kann den Aufwand für Nachweispflichten, Auditierungen und Update-Verfolgung effizient beherrschen.

 

Von der Cyberresilienz zur Datentransparenz: Der digitale Produktpass als logische Erweiterung

Der Cyber Resilience Act steht nicht allein. Ab 2027 wird mit dem digitalen Produktpass (DPP) ein weiteres zentrales EU-Instrument verpflichtend, zunächst für Produktgruppen wie Batterien, Textilien und Elektronik. Darüber hinaus werden auch die Regelungen zur Produkthaftung überarbeitet. Alle Regulierungen verfolgen dasselbe Ziel: vertrauenswürdige, sichere und transparente Produkte im europäischen Markt und eine klare Regelung der Verantwortlichkeiten.

Der CRA fokussiert auf Sicherheit und Nachweisbarkeit. Der DPP legt den Schwerpunkt auf Transparenz und digitale Zugänglichkeit. Die Produkthaftung regelt die weiteren Konsequenzen beim Eintritt von Schäden. Das entscheidende Bindeglied sind die zugrundeliegenden Daten.

Die gleichen Daten, die für den CRA dokumentiert werden, bilden die Grundlage für den digitalen Produktpass. Technische Beschreibungen, Software-Versionen, Sicherheits- und Lebenszyklusinformationen müssen künftig nicht nur sicher gepflegt, sondern auch digital zugänglich gemacht werden. Diese müssen interoperabel, maschinenlesbar und über standardisierte Schnittstellen bereitgestellt werden. Damit wächst zusammen, was bislang getrennt war. Sicherheit und Nachhaltigkeit werden zwei Seiten derselben Produktverantwortung.

 

PIM als Brücke zwischen CRA-Compliance und digitaler Produkttransparenz

Ein Product Information Management (PIM)-System wird in diesem Zusammenhang zum zentralen Bindeglied zwischen technischer Sicherheit und organisatorischer Compliance. Ein modernes PIM unterstützt zentrale Verwaltung aller produktrelevanten Informationen, Versionierung und Audit-Fähigkeit, Integration von SBOM, CE-Dokumentation und Risikoanalysen sowie Schnittstellenfähigkeit zur automatisierten Weitergabe von Daten an Produktpässe oder Behördenportale. So entsteht eine einheitliche Datenbasis, die es Unternehmen ermöglicht, sowohl CRA-Anforderungen als auch DPP-Vorgaben mit minimalem Mehraufwand zu erfüllen.

Wer heute ein strukturiertes Datenmanagement aufbaut, erfüllt morgen zwei regulatorische Pflichtfelder gleichzeitig: Sicherheit und Transparenz.

 

Warum Datenmanagement jetzt entscheidend für Ihren Geschäftserfolg wird

Ohne einheitliche Datenstrukturen lassen sich die neuen Anforderungen kaum umsetzen. In vielen Unternehmen liegen Produktinformationen verteilt über Abteilungen, Tools und Standorte. Das birgt Risiken für Compliance, Effizienz und Sicherheit.

Ein modernes PIM-System schafft hier Abhilfe:

• Zentrale Datenhaltung: Alle produktbezogenen Informationen liegen an einem Ort.
• Schnellere Audit-Fähigkeit: Nachweise und Dokumentationen sind sofort verfügbar.
• Höhere Datenqualität: Weniger Redundanzen, mehr Konsistenz.
• Automatisierte Reports: Compliance- und Produktdaten können direkt in den digitalen Produktpass überführt werden.

Das spart Zeit, Kosten und reduziert Fehlerquellen. Angesichts möglicher Bußgelder von bis zu 15 Millionen Euro oder 2,5 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes ist das ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

 

Fazit: Der CRA ist mehr als eine regulatorische Pflicht

Der Cyber Resilience Act ist kein bürokratisches Hindernis, sondern eine Chance, Sicherheit als Qualitätsmerkmal zu etablieren. Unternehmen, die Cybersicherheit und Datenmanagement jetzt strategisch verbinden, sichern sich nicht nur Compliance-Vorteile, sondern auch Wettbewerbsvorsprung und Kundenvertrauen.

Wer Produktinformationen zentral verwaltet, Updates dokumentiert und Prozesse transparent gestaltet, legt den Grundstein für echte Cyberresilienz und wird den kommenden Anforderungen der EU souverän begegnen.

PXM als Gamechanger? Ein Interview mit communicode & ATAMYA

Wir alle kennen die Macht der Gewohnheit. Wenn wir heute online einkaufen, erwarten wir reibungslose Abläufe, intuitive Navigation und passgenaue Empfehlungen – ein Erlebnis, das uns große Plattformen längst angewöhnt haben. Einloggen, stöbern, vergleichen, entscheiden: schnell, klar, unkompliziert. Kund:innen erwarten heute Klarheit, Geschwindigkeit und sofort zugängliche Informationen – im B2C genauso wie im B2B. Doch hier treffen diese Erwartungen auf komplexe Produkte, variantenreiche Sortimente und unterschiedliche Zielgruppen. Wer Maschinen, Komponenten oder technische Systeme verkauft, braucht präzise strukturierte Produktinformationen, die von allen relevanten Zielgruppen schnell gefunden werden – ob Fachplaner:in, Techniker:in oder Entscheider:in.

Früher wurden Kaufentscheidungen vor allem von technischen Fakten dominiert. Heute entscheidet die Qualität der digitalen Product Experience darüber, ob ein Unternehmen überhaupt in die engere Auswahl kommt. Wie gelingt es also, komplexe Sortimente einfach erlebbar zu machen? Und welche Rolle spielen PIM, KI und Automatisierung? Darüber spricht Tiffany Wiener, ATAMYA Senior Managerin Demand Generation & Partner Marketing mit drei Expert:innen, die seit Jahren an der Schnittstelle von Daten, Technologie und Customer Experience arbeiten.

Unsere Interviewpartner

Michael Ochtrop – communicode AG
Mitgründer von communicode und seit über 20 Jahren Experte für Informationsmanagement, Systemevaluierung und PIM-Einführungen. Er entwickelt fachliche und prozessuale Konzepte und weiß: Software wirkt erst dann, wenn Menschen und Prozesse mitziehen.

Stephanie Ebbert – communicode AG
UX-Designerin mit Fokus auf komplexe B2B- und B2C-Plattformen. Für sie entsteht gute Product Experience nicht durch „schönes Design“, sondern durch echtes Nutzerverständnis, Tests und Psychologie.

David Klein – ATAMYA
Senior Consultant bei ATAMYA. Er begleitet Unternehmen in allen Branchen auf dem Weg zu besseren Produktdatenprozessen – für eine Customer Journey, die vom ersten Klick bis zur finalen Entscheidung trägt.

 

Warum ist eine gute Product Experience im B2B heute unverzichtbar?

Stephanie Ebbert: Kund:innen erwarten im B2B dieselbe Usability wie im B2C. Sie wollen Produkte schnell verstehen, vergleichen und sicher einschätzen können. Gute Product Experience bedeutet: vollständige und korrekte Informationen, klare Strukturen, aussagekräftige Bilder und Funktionen wie Filter oder Vergleichstabellen. Wer keine überzeugende Product Experience bietet, wird oft gar nicht erst in die engere Auswahl genommen.

David Klein: Und B2B-Content wird viel zielgruppenspezifischer. Fachhandel, Installateur:innen, technische Einkäufer:innen – alle haben unterschiedliche Bedürfnisse. Dasselbe Produkt muss in völlig unterschiedlichen Kontexten funktionieren.

 

Wie gelingt es Unternehmen, komplexe Produkte und Varianten so zu gestalten, dass sie eine überzeugende Product Experience bieten?

Michael Ochtrop: Die Wahrheit ist: Viele B2B-Unternehmen haben ihre Variantenlandschaft jahrelang nicht sauber aufgebaut, weil der Vertrieb vieles manuell geklärt hat. Jetzt wird es digital und plötzlich zeigt sich, dass System- und Datenstrukturen fehlen.

Stephanie Ebbert: Komplexität darf nicht sichtbar sein. Intuitive Suche, Filter und vollständige Produktseiten mit allen relevanten Infos – alles muss den Nutzern helfen, schnell zur passenden Lösung zu kommen.

David Klein: Vergleiche schaffen ist essenziell. Egal ob Smartphone oder komplexes Industriegut: Menschen suchen nach Orientierung. Und Product Experience bedeutet auch, alles rund ums Produkt mitzudenken: Zubehör, Pflegehinweise, Serviceverträge. Unser Kunde Christ Juweliere macht das vor: Sie verkaufen nicht nur hochwertigen Halsschmuck, sondern zeigen, wie man sie pflegt. Das stärkt Kaufentscheidungen und Vertrauen.

 

Welche Voraussetzungen müssen in Unternehmen geschaffen werden, um eine durchgängige Product Experience über alle Kanäle hinweg sicherzustellen?

Michael Ochtrop: Klingt banal, ist aber der Kern: Eine gemeinsame Datenbasis! Die Produktinformationen müssen zentral, aktuell, qualitativ hochwertig und möglichst granular vorliegen. Und sie müssen verfügbar sein: über klare Schnittstellen, ohne dass jedes Mal ein neues Integrationsprojekt gestartet werden muss. Aber es reicht nicht, einfach ein PIM-System einzuführen. Denn was in der Praxis oft unterschätzt wird, ist die Organisation. In vielen Unternehmen sind Produktbereiche wie kleine eigene Einheiten organisiert. Wenn dann online eine einheitliche Darstellung über alle Bereiche hinweg entstehen soll, müssen sich diese Teams auf gemeinsame Prozesse einigen. Das ist echtes Change Management – häufig die größte Herausforderung.

 

Gibt es im B2B überhaupt Platz für Emotionen?

Stephanie Ebbert: Ja, unbedingt. Auch im B2B treffen Menschen Entscheidungen – und Menschen reagieren emotional. Eine gute Product Experience schafft nicht nur Funktionalität, sondern auch Vertrauen und Sicherheit. Wenn ein Kunde merkt: ‚Ich finde alle Produktinformationen schnell, ich kann mich darauf verlassen, dass sie korrekt sind‘, dann baut das Vertrauen auf. Und ohne dieses Vertrauen wird man im B2B oft gar nicht erst in die engere Auswahl genommen – egal wie gut das Produkt ist.

 

Wie helfen KI und Automatisierung, ohne den menschlichen Faktor zu verlieren?

David Klein: Ohne Automatisierung geht es heute gar nicht mehr. Die Time-to-Market ist entscheidend und mit manuellen Prozessen dauert das einfach zu lange. KI ist da sehr hilfreich. Sie hilft zum Beispiel beim Übersetzen, beim Generieren von Textvorschlägen, bei Datenchecks. Aber, wir brauchen den Human in the Loop: Nur Menschen können beurteilen, ob Content wirklich sinnvoll ist.

 

Welche KI- und Automatisierungs­features sind im B2B besonders relevant?

David Klein: Im B2B nimmt Automatisierung vor allem Arbeit ab. Ein gutes Beispiel ist der Smart Import in der ATAMYA Product Cloud: Er erkennt, um welche Produkte es sich handelt, ordnet Daten automatisch zu und liefert einen ersten Vorschlag, diesen muss man nur noch kurz prüfen und bei Bedarf anpassen. KI hilft außerdem dabei, unterschiedliche Zielgruppen zu bedienen. Installateur:innen brauchen Montagehinweise und Zubehör – der Fachhandel dagegen Preise, Mengen oder Gewichte. Diese Kontexte können wir automatisiert erzeugen. Und KI findet Fehler, die im Alltag leicht übersehen werden. Neulich hat sie etwa einen angeblichen 60-Zoll-Monitor als 60-Zentimeter-Produkt erkannt. Solche Checks sind Gold wert.

 

Quick Wins: Welche Maßnahmen können Unternehmen ergreifen, um ihre Product Experience direkt zu verbessern?

Michael Ochtrop: Wir starten in Projekten oft mit Quick Wins – kleinen Maßnahmen, die schnell Mehrwert bringen. Eine Kompaktanalyse der Produktseiten zeigt meist schon kleine UX-Anpassungen, die sofort Wirkung haben. Und viele Unternehmen nutzen vorhandene Potenziale nicht: Wenn Bilder oder Assets mit sauberer Namenskonvention geliefert werden, lässt sich das zur automatischen Zuordnung nutzen. Das spart enorm Zeit und schafft schnelle Erfolge. Ein Beispiel: Ein Kunde hatte rund 40.000 Produkte, aber nur etwa 100 davon mit Rich Content gepflegt, weil alles manuell lief. Mit einem PIM konnten wir über 1.000 Produkte automatisiert mit Rich Content ausstatten und so messbar mehr Umsatz erzielen.

David Klein: Und klar: Schnelles Onboarding ist ein Quick Win. Mit ATAMYA können Unternehmen in 30 Minuten starten – mit Standard-Schnittstellen, Workflows und einer klaren Oberfläche. Das sorgt dafür, dass Nutzer:innen sofort Wert spüren.

 

Was sind die häufigsten Fehler, die Unternehmen vermeiden sollten, wenn sie ihre Product Experience optimieren wollen?

David Klein: Ein häufiger Fehler ist, Datenmodelle streng nach einer Klassifikation aufzubauen. Das funktioniert so lange, bis man plötzlich multiklassifizieren muss und dann fällt das ganze Modell auseinander. Viele versuchen außerdem, Produktdaten in Excel, im Shop-Backend oder sogar in der Warenwirtschaft zu pflegen. Das geht irgendwann nicht mehr, ist fehleranfällig und kaum ausleitbar.

Michael Ochtrop: Oft wird unterschätzt, wie wichtig Zielgruppenverständnis und Organisation sind. Viele denken: ‚Das machen wir selbst‘ – ohne zu klären, was Nutzer:innen wirklich brauchen. Und genauso häufig will man alles auf einmal lösen, statt Quick Wins mit klarem Business Value zu priorisieren. Ein weiterer typischer Fehler: Systeme bis zur Unkenntlichkeit anpassen, statt Prozesse zu optimieren. Das führt zu technischen Schulden und verhindert Updates.

 

Wie können Unternehmen ihre Product Experience so gestalten, dass sie flexibel auf neue Anforderungen, Märkte und Kanäle reagieren können?

Michael Ochtrop: Mit klaren Leitlinien: technologisch, organisatorisch, datengetrieben. Eine zentrale API, ein zentrales Designsystem, serviceorientierte Architektur – all das sorgt dafür, dass Erweiterungen skalieren und Abteilungen nicht ihr eigenes Süppchen kochen.

David Klein: Cloud, Microservices, Headless und APIs nach den MACH Prinzipien – das ist Zukunft. Keine Server nachrüsten, keine veralteten Plugins. Moderne Plattformen skalieren automatisch.

 

Welche Rolle spielt Datenqualität für die Product Experience?

David Klein: Alles. Ohne Qualität keine Experience. Nutzer:innen vergleichen unterschiedlich, also brauchen sie viele technische Fakten, sauber strukturiert und zielgerichtet. Keine Textwüsten, sondern klare Daten, Listen und Verknüpfungen wie Cross-Seller, Ersatzteile, Serviceverträge und vieles mehr.

Michael Ochtrop: Sobald ein Fehler auffällt, ist Vertrauen weg. Konsistenz, Aktualität, fachliche Richtigkeit sind nicht nur Datenanforderungen, sondern Business-Anforderungen.

 

Was ist der wichtigste Hebel, um die Product Experience nachhaltig zu verbessern?

Michael Ochtrop: Für mich gibt es zwei zentrale Hebel: Erstens ein sauberer PIM-Prozess mit einer zentralen, qualitativ hochwertigen Datenbasis. Zweitens die zielgruppengerechte Aufbereitung der Informationen im jeweiligen Kanal.
Was Unternehmen oft unterschätzen, sind ihre Altlasten. Wir hatten Projekte, in denen rund 7 Millionen Assets im alten System lagen – und nach der Migration stellte sich heraus, dass nur etwa 10 % davon wirklich genutzt wurden. 90 % waren über Jahre gewachsene Dateien, die niemand mehr brauchte. Solche Altlasten bremsen jedes PIM- oder PXM-Projekt, technisch wie organisatorisch. Wer sie konsequent abbaut, schafft die Basis für Effizienz und Skalierung.

David Klein: Und dafür muss alles an einem Ort gepflegt werden können. Ein System, das Produktdaten zentral bündelt und für alle Kanäle vorbereitet – genau das macht den Unterschied.

 

Fazit: Product Experience im B2B ist heute ein strategischer Faktor.

Product Experience im B2B ist kein Nice-to-have mehr – sie entscheidet darüber, ob Unternehmen überhaupt sichtbar werden. Wer seine Produktdaten beherrscht, erschließt neue Märkte, verbessert Sales-Prozesse und schafft Vertrauen. Und genau dafür braucht es die Kombination aus guter Technologie, guter Organisation und echter Nutzerorientierung.

Wie saubere Daten und smarte Workflows am Black Friday den Unterschied machen

Black Friday ist für viele Unternehmen ein Höhepunkt im Jahr. Die Angebote sind definiert, Marketingkampagnen stehen, Rabatte sind geplant usw. Doch oft entscheidet etwas anderes leise im Hintergrund über den Erfolg: die Qualität der Produktdaten.

Was das konkret bedeutet? Am besten zeigt es der Blick in den Arbeitsalltag zweier Rollen, die am Black Friday kaum voneinander zu trennen sind: E-Commerce und Produktdatenmanagement. Dafür stellen wir zwei fiktive Beispiele vor: E-Commerce-Managerin Emma und Produktdatenmanager Daniel. Ihre Geschichten machen deutlich, mit welchen Herausforderungen Teams im Markt immer wieder kämpfen – und wie sie sich mit den richtigen Prozessen und Tools ganz einfach lösen lassen.

 

Emmas Herausforderung: Geschwindigkeit und Sichtbarkeit

Für Emma zählt am Black Friday vor allem eines: Umsatzsteigerung. Wochenlang hat sie Kampagnen geplant, Angebote definiert und alle Kanäle vorbereitet, vom eigenen Shop über Amazon bis hin zu Social Media. Doch sobald die heiße Phase startet, beginnen auch die Probleme: Die Preise sind nicht überall korrekt eingespielt, manche Produkte tauchen auf Marktplätzen gar nicht erst auf, und für die internationalen Märkte fehlen Übersetzungen. Hier stößt Emma schnell an ihre Grenzen. Genau in diesen Momenten wird ihr bewusst, wie sehr der Erfolg von sauberen, verlässlichen Produktdaten abhängt.

 

Was Emma hilft

Mit einem PIM-System als zentraler Plattform für Produktdaten gewinnt Emma die nötige Geschwindigkeit. Statt Informationen in mehreren Systemen zu pflegen, aktualisiert sie die Daten nur einmal – und alle angebundenen Kanäle übernehmen die Änderungen automatisch. KI-gestützte Funktionen unterstützen sie bei der Erstellung von Texten und Übersetzungen, sodass auch kurzfristige Aktionen international nutzbar sind. Dank automatisierter Workflows werden Kampagneninhalte fehlerfrei und rechtzeitig ausgespielt.

• Einheitliche Datenquelle für alle Kanäle
• Automatisierte Ausleitung in Shops, Marktplätze und Social Media
• KI-Unterstützung für Texte und Übersetzungen
• Flexible Anpassung von Inhalten in Echtzeit

 

Daniels Herausforderung: Qualität und Konsistenz

Unser Produktdatenmanager Daniel denkt weniger in Kampagnen, sondern in Strukturen und Prozessen. Für ihn ist der Black Friday ein echter Stresstest für die Datenqualität: Uneinheitliche Bezeichnungen sorgen dafür, dass Produkte kaum auffindbar sind, veraltete Bestände führen direkt zu Kaufabbrüchen und fehlerhafte Excel-Listen verzögern wichtige Freigaben. Schon kleine Verbesserungen an Produktseiten, wie bessere Bilder, klarere Bezeichnungen oder vollständigere Informationen, können laut einer Studie von Ecommerce Bridge spürbar die Conversion erhöhen. Für Daniel steht deshalb fest: Ohne konsistente, verlässliche Datenbasis wird der Black Friday schnell zum Risiko.

 

Was Daniel hilft

Ein modernes Datenmanagement verschafft Daniel den Überblick. Automatisierte Prüfungen machen sofort sichtbar, wenn Angaben fehlen oder widersprüchlich sind. Workflow-basierte Freigaben stellen sicher, dass nur geprüfte Daten live gehen. Mithilfe von KI kann er fehlende Attribute wie Größen, Materialien oder Farben ergänzen, sodass der Katalog auch bei wachsenden Sortimenten konsistent bleibt.

• Automatisierte Datenprüfungen für Vollständigkeit und Konsistenz
• Klare Freigabeprozesse mit nachvollziehbaren Workflows
• KI-gestützte Vervollständigung von Produktattributen
• Stabile Datenbasis für alle weiteren Commerce-Prozesse

 

Fazit: Wenn Prozesse und Qualität zusammenspielen

Black Friday zeigt, wie eng Datenqualität und E-Commerce-Performance verbunden sind. Während Emma auf schnelle Kampagnen und Reichweite setzt, sorgt Daniel für die Basis: konsistente, vollständige und verlässliche Daten. Erst im Zusammenspiel entsteht echte Wettbewerbsfähigkeit.

Unternehmen, die beide Perspektiven vereinen, profitieren nicht nur an Aktionstagen wie dem Black Friday, sondern sichern sich langfristigen Erfolg. Moderne Lösungen wie die ATAMYA Product Cloud sorgen dafür, dass Produktdaten kanalübergreifend verfügbar, aktuell und konsistent sind. Damit jedes Team im Unternehmen, das mit Produktinformationen arbeitet, effizienter agieren kann. Mit KI-gestützten Funktionen, Übersetzungen und automatisierten PIM-Workflows sind Unternehmen so auch bei höchstem Verkaufsdruck in der Lage, fehlerfrei und effizient zu arbeiten.

Key Takeaways:

• Produktdatenqualität ist ein entscheidender Erfolgsfaktor am Black Friday.
• E-Commerce-Teams profitieren von Geschwindigkeit, Automatisierung und KI.
• Datenmanager schaffen mit Prüfungen und Workflows die stabile Basis.
• Schon kleine Optimierungen in Produktdarstellung oder Bildqualität steigern Conversion-Rates.
• Die Kombination aus Tempo, Effizienz und Datenqualität zahlt sich nicht nur am Black Friday aus, sondern im gesamten Jahresgeschäft.

Der neue Google AI Mode – Paradigmenwechsel in der Produktsuche

Die Internetsuche steht vor einem radikalen Umbruch. Mit dem neuen AI Mode führt Google ein System ein, das nicht mehr auf klassische Linklisten setzt, sondern auf generative Antworten von Large Language Models (LLMs) setzt. Nutzer:innen erhalten direkt auf der Suchergebnisseite umfassende, kontextbezogene Informationen, ohne eine Website besuchen zu müssen.

Dieser Paradigmenwechsel verändert nicht nur das Nutzerverhalten, sondern stellt auch E-Commerce-Unternehmen und Marken vor neue Herausforderungen. Denn auch die Produktsuche ändert sich massiv. Wer in der KI-gestützten Produktsuche bestehen will, muss sich mit Themen wie strukturierter Datenbereitstellung und Hyperpersonalisierung auseinandersetzen. Der Google AI Mode macht klar: Nur hochwertige, maschinenlesbare Produktdaten bleiben sichtbar.

In diesem Beitrag erfahren Sie, welche Auswirkungen der Google AI Mode auf die Produktsuche hat und warum Produktdatenmanagement zur strategischen Schlüsseldisziplin wird.

 

Google AI Mode vs. Google AI Overviews – was ist der Unterschied?

Auch wenn die Begriffe häufig synonym verwendet werden, gibt es einen klaren Unterschied zwischen dem Google AI Mode und den Google AI Overviews:

• Google AI Mode ist der übergeordnete Suchmodus, den Nutzer:innen aktiv aktivieren können (bisher nur in bestimmten Regionen wie den USA und Indien). In diesem Modus erwartet Sie eine vollständig KI-gestützte Sucherfahrung mit interaktiven Antworten, kontextbezogenen Rückfragen sowie erweiterten Funktionen wie Produktvergleichen, Reiseplanungen und sogar Shoppingaktionen.
• Google AI Overviews hingegen sind die sichtbaren, KI-generierten Antwortfelder, die direkt in den regulären Google-Suchergebnissen ausgespielt werden – auch, ohne dass der AI Mode aktiv ist. Sie liefern kompakte Zusammenfassungen, basierend auf generativen Modellen, als Ergänzung zu den klassischen Suchergebnissen.

Und wie unterscheiden sich LLMs wie Gemini und ChatGPT davon?

Während der Google AI Mode und die Google AI Overviews konkrete Funktionen innerhalb der Google-Suche darstellen, sind Gemini (Google) und ChatGPT (OpenAI) sogenannte Large Language Models, also die technologischen Grundlagen, auf denen diese Funktionen basieren.

• Gemini ist Googles hauseigenes LLM, das für zahlreiche Anwendungen genutzt wird, unter anderem in der Google-Suche, in Workspace (Gmail, Docs etc.) und auch im AI Mode selbst. Es liefert die Intelligenz für generative Antworten und Interaktionen innerhalb des Google-Ökosystems.
• ChatGPT ist das LLM-basierte Dialogsystem von OpenAI, das ebenfalls auf einem eigenen Sprachmodell (GPT-4) basiert. Mit der Erweiterung ChatGPT Search kann es auch auf Echtzeitdaten aus dem Web zugreifen und diese in seine Antworten integrieren.

Der Unterschied liegt also in der Anwendung:
Gemini und ChatGPT sind die „Motoren“ (Modelle), während AI Mode und Overviews oder der ChatGPT-Chatbot die „Fahrzeuge“ (Oberflächen/Funktionen) sind, in denen diese Motoren eingesetzt werden.

 

Google AI Mode vs. klassische Suchmaschinen: Was verändert sich?

Die Zeiten, in denen Nutzer:innen klassisch bei Google einen Suchbegriff eingeben, auf Ergebnisse klicken und sich mühsam durch Webseiten arbeiten, gehören der Vergangenheit an. In den letzten Jahren hat Google bereits Konkurrenz bei der Produktsuche durch Amazon bekommen. Vor allem bei Produktsuchen mit einer konkreten Kaufabsicht. Gleichzeitig hat TikTok das Suchverhalten der Generation Z revolutioniert: Hier wird nach Erfahrungsberichten, Inspiration und Trends gesucht – schnell, visuell und emotional.

Während klassische SERPs (Search Engine Result Pages) eine Kombination aus Ads und organischen Links liefern, gibt Google mit der Einführung der AI Overviews, die seit Mai 2025 flächendeckend in Deutschland verfügbar sind, direkt kontextualisierte Antworten aus (Quelle: Sistrix). Das verändert die Customer Journey erheblich: Sie wird kürzer und stärker durch KI geprägt.

 

Google AI Mode, die neue Generation der Suche

Doch der eigentliche Paradigmenwechsel beginnt jetzt: Mit dem Google AI Mode, tritt eine neue Generation der Google-Suche auf den Plan. Die Produktempfehlung erfolgt nicht länger durch klassisches SEO-Ranking oder bezahlte Anzeigenplatzierungen auf Seite 1, sondern über eine intelligente, KI-generierte Antwort und es gibt nur noch diese Antwort. Es gibt keine klassischen Linklisten mehr. Vereinzelt erscheinen zwar Verlinkungen im Antworttext, doch warum sollten Sie klicken, wenn die Antwort bereits geliefert wurde?

Der AI Mode ist seit Mai in den USA für Nutzer:innen verfügbar, kürzlich wurde er auch in Indien ausgerollt. Wann dieser auch in Europa oder Deutschland eingeführt wird, ist bislang nicht bekannt. Möglich ist sowohl ein Start noch in diesem Jahr als auch eine Einführung zu einem späteren Zeitpunkt.

Parallel zu den Änderungen in den Suchergebnissen gewinnen KI-Assistenten wie ChatGPT von OpenAI oder Google’s Gemini an Bedeutung. Beide Technologien basieren auf Large Language Models, die Suchanfragen nicht mehr nur beantworten, sondern inhaltlich deuten, kontextualisieren und direkt personalisierte Ergebnisse liefern – ohne dass Nutzer:innen aktiv klicken müssen.

Für E-Commerce-Verantwortliche heißt das: Wer nicht mitzieht, verliert nicht nur bei Goolge, sondern überall dort, wo KI-Systeme den Informationszugang dominieren, an Sichtbarkeit.

 

So verändert generative KI die Google-Suche – und was das für Unternehmen bedeutet

Die Integration generativer KI in Suchsysteme revolutioniert den digitalen Handel und das nicht in ferner Zukunft, sondern bereits heute. Je nach technischer Affinität der Zielgruppe sind erste Auswirkungen bereits heute deutlich spürbar. Insbesondere LLMs wie ChatGPT und Gemini greifen tief in die Customer Journey ein. Die folgenden Beispiele zeigen, was das konkret bedeutet:

Informationaler Content verliert rapide an Reichweite

LLMs beantworten einfache Fragen direkt, noch bevor Nutzer:innen überhaupt auf eine Website klicken müssen.

Beispiel: Ein Onlineshop für Haushaltswaren, der bisher stark vom organischen Traffic durch Ratgeberartikel wie „5 Hausmittel gegen Flecken“ profitierte, verzeichnet sinkende Seitenaufrufe. Der Grund: Google AI präsentiert die Antwort bereits direkt in der Suche.

Keyword-Daten verlieren an Aussagekraft

Durch KI werden Suchanfragen individueller, kontextbezogener und dialogorientierter. Klassische Keyword-Tools stoßen aktuell dabei an ihre Grenzen. Zukünftig sollte Content stärker auf Suchintentionen und thematische Zusammenhänge ausgerichtet sein.

Beispiel: Ein Sportartikel-Händler, der früher auf Keywords wie „Laufschuhe Damen“ setzte, erkennt: Neue Suchanfragen lauten „Welche Laufschuhe sind für Marathontraining mit Knieproblemen geeignet?“ – eine hochspezifische Longtail-Frage, die direkt von KI-Systemen mit personalisierten Empfehlungen beantwortet wird.

KI als Einkäufer: Wer trifft künftig die Kaufentscheidung?

Mit der Veröffentlichung des AI Mode in den USA wird Google zunehmend zum aktiven Shopping-Assistenten. Wo Nutzer:innen früher noch selbst recherchierten, übernimmt die KI nun proaktiv – inklusive Kaufabwicklung über Google Pay direkt beim Händler.

Wenn KI-Systeme Kaufentscheidungen vorbereiten oder sogar treffen, verändern sich Wertschöpfungsketten grundlegend. Hier sind allerdings noch viele Fragen offen!

Was passiert mit klassischen Cross-Selling-Maßnahmen? Heute sehen Nutzer:innen im Onlineshop Hinweise wie „Kund:innen kauften auch“ oder „Jetzt im Bundle sparen“. Doch wird eine KI, deren Auftrag es ist, ein bestimmtes Produkt zu beschaffen, solche Zusatzangebote überhaupt berücksichtigen?

Oder geht die Entwicklung genau in diese Richtung – und KI-Systeme fragen aktiv nach, was ich sonst noch benötige? Ob es sich dabei um Google, OpenAI oder einen anderen Anbieter handelt: Mit der zunehmenden Integration in verschiedenste Endgeräten könnten KI-Assistenten schon bald in der Lage sein, hyperpersonalisierte Kaufvorschläge zu machen, die weit über die heutige Produktsuche hinausgehen.

Und wie wird das regulatorisch eingeordnet? Die rechtliche Perspektive, insbesondere aus Sicht europäischer Gerichte, ist bislang noch unklar. Klar ist: Anbieter wie Google haben ein starkes wirtschaftliches Interesse. Mit einem Werbeumsatz von rund 265 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 (Quelle: Statista) steht viel auf dem Spiel.

Wie also sieht die Monetarisierung von KI-Suchen in Zukunft aus? Wird es klassische Ads weiterhin geben und wenn ja, wo werden sie erscheinen? Und wie sollen Händler künftig dafür bezahlen, dass der Google-KI-Assistent in ihrem Shop einkauft, wenn es keine Klickpreise oder Ziel-CPAs (Cost per Acquisition) mehr gibt?

Logisch wäre: Ein KI-Assistent müsste aus Googles Sicht darauf ausgerichtet sein, den Umsatz zu maximieren. Während heute vielleicht fünf Klicks nötig sind, um ein Produkt zu kaufen, erledigt die KI das mit nur einem einzigen. Das ist zwar effizient, bedeutet für Google aber möglicherweise geringere Umsätze.
Wäre ein transaktionsbasiertes Vergütungsmodell für die KI Suche denkbar? Dann würde der KI-Assistent vom reinen Einkäufer zum strategischen Verkäufer – mit dem Ziel, mehr Käufe, mehr Umsatz.

Was die Gerichte dazu sagen werden, bleibt abzuwarten. Ebenso bleibt die Frage offen, ob und in welchem Umfang KI-Systeme überhaupt autonom Käufe tätigen dürfen und wer im Streitfall haftet. Klar ist: Diese Fragen werden künftig den rechtlichen und ethischen Rahmen für KI im E-Commerce mitbestimmen.

 

Produktdaten als Fundament der KI-Suche

Wir haben gesehen: Viele Fragen rund um den Einsatz von KI in der Produktsuche bleiben vorerst unbeantwortet. Doch ein Punkt ist heute schon eindeutig – und absolut entscheidend:

Nur wer maschinenlesbare, aktuelle und qualitativ hochwertige Produktinformationen liefert, wird von KI-Systemen überhaupt berücksichtigt. Die Qualität der Produktdaten entscheidet darüber, ob ein Produkt gefunden, verstanden und schließlich auch empfohlen wird.

Denn KI-Systeme wie Gemini oder ChatGPT funktionieren nicht wie klassische Suchmaschinen, die einfach auf Webseiten verlinken. Sie analysieren und interpretieren Inhalte semantisch. Das bedeutet, dass sie verstehen müssen, worum es bei einem Produkt geht, welche Eigenschaften es hat, wie es sich von anderen unterscheidet und in welchen Kontext es passt.

Das gelingt nur, wenn Produktdaten:

• vollständig sind (z. B. technische Details, Maße, Materialien, Anwendungsbereiche),
• strukturiert vorliegen (z. B. in klar definierten Merkmalen, Hierarchien und Kategorien),
• konsistent gepflegt sind (über alle Kanäle hinweg),
• und regelmäßig aktualisiert werden (etwa bei Preis- oder Verfügbarkeitsänderungen).

Ohne diese Datenbasis kann eine KI kein valides Produktverständnis aufbauen. In der Folge wird das Produkt weder angezeigt noch empfohlen. Hinzu kommt: Je höher die Datenqualität, desto besser funktionieren auch Hyperpersonalisierung, Produktempfehlungen und automatisierte Content-Generierung durch KI-Systeme.

Deshalb gilt: Produktdaten sind nicht nur Informationsquelle, sondern strategisches Asset. Wer sie vernachlässigt, verliert in der Welt der KI-Suche nicht nur Sichtbarkeit, sondern mittelfristig auch Marktanteile.

 

Wie sich Unternehmen jetzt vorbereiten sollten

Wir stehen am Anfang eines fundamentalen Wandels – und dieser wird schneller Realität, als viele aktuell erwarten. Mit dem Shopping-Assistenten hat Google einen ersten Vorgeschmack geliefert, weitere Funktionen bei ChatGPT, Gemini und anderen werden bald folgen. Die Entwicklung schreitet mit rasanter Geschwindigkeit voran.

Jetzt ist die Zeit, zu handeln. Unternehmen sollten sich so gut wie möglich auf die kommenden Veränderungen vorbereiten:

• Beobachten Sie die aktuellen Entwicklungen Im Bereich KI und Suche, insbesondere von Google, OpenAI und anderen relevanten Akteuren.
• Überprüfen Sie Ihre bestehenden Produktinformationen auf Vollständigkeit, Struktur und Aktualität.
• Investieren Sie in ein modernes PIM-System, wie ATAMYA, um Ihre Daten zentral, effizient und zukunftssicher zu verwalten.
• Optimieren Sie Ihre Produktdaten gezielt für KI-Verarbeitung, inklusive semantischer Strukturen und relevanter Attribute.
• Reichern Sie Ihre Informationen so umfassend wie möglich an, von technischen Spezifikationen bis hin zu kontextrelevanten Beschreibungen.
• ️Verfolgen Sie rechtliche Entwicklungen im Umgang mit KI im Handel, um Risiken frühzeitig zu erkennen und rechtssicher zu agieren.

Nur wer frühzeitig handelt, wird in der KI-getriebenen Commerce-Welt sichtbar, wettbewerbsfähig und relevant bleiben.

Warum Product Experience der Schlüssel zum E-Commerce-Erfolg ist – und wie Sie sie gezielt gestalten

In einer Welt austauschbarer Produkte entscheidet das Erlebnis über den Erfolg. Kunden kaufen längst nicht mehr nur ein Produkt – sie kaufen den Nutzen, die Emotion und die Wirkung, die es entfaltet. Ein Hemd ist mehr als ein Kleidungsstück: Es verändert den Auftritt, das Gefühl, die Wirkung auf andere. Diese Transformation muss über alle Kanäle hinweg konsistent erlebbar sein – vom ersten Touchpoint bis zur Nutzung. Genau hier setzt Product Experience Management (PXM) an: Es sorgt dafür, dass Produkte nicht nur verfügbar sind – sondern begeistern.

Doch wie gelingt es, ein konsistentes Produkterlebnis zu gestalten – in einer Welt, in der Erwartungen an Content und Services rasant steigen? Und warum ist ein PIM-System dabei unverzichtbar?

 

Was bedeutet eigentlich Product Experience?

Stellen Sie sich vor, ein potenzieller Kunde stößt auf Ihr Produkt – sei es im Online-Shop, auf einem Marktplatz oder in einem Social-Media-Post. Was bleibt hängen? Ein technisches Datenblatt? Oder ein Gefühl?

Product Experience ist genau das: die Summe aller Eindrücke, die ein Produkt beim Kunden hinterlässt – visuell, emotional und informativ. Es geht darum, wie ein Produkt wirkt, nicht nur, was es ist.

Bei einem Laufschuh will der Kunde nicht nur wissen, aus welchem Material er besteht. Er will sehen, wie er sich beim Laufen anfühlt, wie er ihn schneller macht – vielleicht sogar, wie er ihn motiviert, morgens aufzustehen und loszulaufen.

Bei einem Hemd zählt nicht allein der Stoff oder die Passform, sondern der Eindruck, den es vermittelt. Selbstbewusst, stilvoll, attraktiv. Das ist das eigentliche Verkaufsargument.

Diese Wirkung muss über alle Touchpoints hinweg spürbar sein – vom ersten Bild bis zur letzten Produktbewertung. Genau das ist Product Experience.

 

Wie kreiert man eine überzeugende Product Experience?

Ein starkes Produkterlebnis entsteht nicht zufällig – es ist das Ergebnis einer durchdachten Strategie und präziser Umsetzung. Die wichtigsten Schritte:

1. Zielgruppen verstehen: Welche Informationen sind für Ihre Kunden relevant? Welche Emotionen sollen geweckt werden?
2. Content konsistent gestalten: Einheitliche Produktinformationen über alle Kanäle hinweg sind essenziell.
3. Visuelle Qualität sicherstellen: Hochwertige Bilder, Videos und interaktive Inhalte steigern die Attraktivität.
4. Emotionales Storytelling nutzen: Erzählen Sie Geschichten rund um Ihre Produkte – das schafft Nähe und Vertrauen.
5. Personalisierung einsetzen: Relevante Inhalte zur richtigen Zeit am richtigen Ort erhöhen die Conversion.

 

Worauf muss man bei der Umsetzung achten?

Die größte Herausforderung liegt in der Konsistenz und Aktualität der Produktinformationen. Unterschiedliche Systeme, manuelle Prozesse und dezentrale Datenpflege führen schnell zu Inkonsistenzen – und damit zu einem Bruch im Produkterlebnis.

Wichtige Erfolgsfaktoren:

• Zentrale Datenpflege: Alle Produktdaten sollten an einem Ort gepflegt und verwaltet werden.
• Automatisierte Prozesse: Manuelle Fehlerquellen minimieren und Time-to-Market verkürzen.
• Kanalübergreifende Ausspielung: Inhalte müssen für jeden Touchpoint optimiert und bereitgestellt werden.

 

Transformation als Ziel der Product Experience

Ein überzeugendes Produkterlebnis vermittelt nicht nur Eigenschaften, sondern zeigt, wie das Produkt Wünsche nach Veränderung erfüllt. Kunden wollen nicht nur wissen, was ein Produkt kann – sie wollen spüren, wie es ihr Leben verbessert. Diese emotionale Dimension ist entscheidend für die Kaufentscheidung – und genau das entsteht, wenn Produktdaten, visuelle Elemente und Stories stimmig zusammenspielen.

 

Welche Tools braucht man für eine starke Product Experience?

Ein zentrales Element für die Umsetzung ist ein Product Information Management (PIM)-System. Es ermöglicht:

• Die zentrale Verwaltung aller Produktdaten
• Die Anreicherung mit Medien, Texten und Übersetzungen
• Die Ausspielung in verschiedene Kanäle (Webshop, Marktplätze, Print, POS etc.)
• Die Integration mit anderen Systemen wie DAM, CMS oder E-Commerce-Plattformen

Ein PIM-System ist damit zentrale Basis einer wirkungsvollen Product-Experience-Strategie – es sorgt für Effizienz, Qualität und Skalierbarkeit.

 

Fazit

Die Product Experience ist mehr als ein kurzfristiger Trend – sie ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im digitalen Handel. Wer es schafft, seine Produkte über alle Touchpoints hinweg konsistent, emotional und informativ zu inszenieren, gewinnt das Vertrauen und die Aufmerksamkeit seiner Kunden. Mit einem leistungsfähigen PIM-System legen Sie den Grundstein für ein herausragendes Produkterlebnis – und damit für nachhaltigen Erfolg.

Wozu brauche ich ein MAM?

In einem zunehmend visuell geprägten und getriebenen Markt, sammeln Unternehmen immer mehr Bild- und Videomaterial an. Darüber den Überblick zu behalten und ein gutes Ablagesystem zu entwickeln, kann herausfordernd sein. Ein Media-Asset-Management-System (MAM) schafft Abhilfe und dient als gute Ergänzung zu Ihrem PIM.

Viele Unternehmen setzen zunehmend auf Content- und Social-Media-Marketing, wodurch sich der interne Bedarf an Mediendateien erhöht. Dazu kommt, dass Kunden ein gesteigertes Bedürfnis an vielfältigem visuellem Anschauungsmaterial zur Treffung ihrer Kaufentscheidung haben. Gerade im E-Commerce spielen gute Produktbilder und -videos eine wesentliche Rolle bei der Abwägung der Verbraucher. Durch den größeren Output, wächst auch die Zahl der Dateien und damit das Potential für Chaos.

Damit es gar nicht erst so weit kommt, sollten Sie die Anschaffung eines Media Asset Managements bzw. eines Digital Asset Managements (DAM) in Betracht ziehen. Darin verwalten Sie Ihre digitalen Inhalte effizient und übersichtlich, wodurch sich Ihre Produktkommunikation optimieren lässt.

 

MAM als unverzichtbare Grundlage für effizientes Content-Management

Ein MAM oder DAM ist ein zentraler Speicherort für all Ihre digitalen Media Assets. Jeder, der berechtigt ist, kann sich darin Medien anzeigen lassen, sie downloaden und selbst welche hochladen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Cloud-Speichern bietet es viele weitere Funktionen.

Allen voran ist die Verwaltung und Organisation deiner Bilder in einem MAM-System übersichtlicher. Die Möglichkeit, Bilder mit Keywords zu taggen, gestaltet die Suche nach den passenden Inhalten schnell und einfach. Alle wichtigen Metadaten können Sie sich auf einen Blick anzeigen lassen, sodass Sie wissen, wie sie welche Medien verwenden dürfen. So wissen Sie beispielsweise, welche Produktbilder auf dem aktuellen Stand sind und ob Sie sie einsetzen können.

Möchten Sie Medien mit anderen teilen, geschieht dies einfach per Link. Auf dieselbe Weise sammeln Sie Bilder von anderen ein. Und wenn Sie Dateien in einem anderen Tool verwenden oder weiterbearbeiten möchte, geht dies meist gänzlich ohne Download über die jeweiligen Integrationen oder Schnittstellen.

Ein MAM bringt Ordnung in Ihr Medienchaos und spart Ihnen Zeit, aber auch Speicherplatz.

Die DAM/MAM-Vorteile auf einen Blick:

• Übersichtlichte Organisation und Verwaltung von Media Assets
• Einfache und schnelle Suche dank Keywords
• Alle wichtigen Informationen auf einen Blick
• Einfaches Teilen und Einsammeln von großen Dateien, ohne mühevolles Komprimieren
• Integrationen in andere Software, für schnellen und einfachen Zugriff auf relevante Inhalte
• Zahlreiche Möglichkeiten, das eigene System flexibel und individuell an die eigenen Bedürfnisse anzupassen
• Und viele weitere

Die genauen Funktionen unterscheiden sich von System zu System, sodass Sie vorab abwägen müssen, welche Features Ihnen wichtig sind, wenn Sie Ihre Wahl treffen. Als Unternehmen, das mit vielen visuellen Inhalten arbeitet, kommen Sie um ein MAM jedoch kaum herum. Auch wenn die klassische Dateiablage vielleicht “irgendwie” funktioniert, verschenken Sie viel Zeit mit dem Handling Ihrer Media Assets.

 

Best Practices zum Einsatz Ihres MAMs

Um Ihr MAM erfolgreich entlang der gesamten Customer Journey zu verwenden, gibt es ein paar Tipps, die Sie beachten sollten:

• Die Planung: Sobald Sie sich für ein MAM entscheiden, sollten Sie sich Gedanken darüber machen, wie Sie Ihren Content darin anlegen wollen. Überlegen Sie welche Ordner Sie für Bilder und Videos anlegen und welche Informationen Sie hinterlegen möchten.
• Regeln aufstellen: Sobald die Struktur Ihres MAMs steht, legen Sie fest, welche Regeln beim Upload von Medien befolgt werden müssen. So stellen Sie sicher, dass die Ordnung beibehalten wird. Solche Regeln umfassen z. B. die Art und Anzahl der Keywords oder Metadaten, wo Medien abgelegt werden sollen, etc.
• Integrationen installieren: Um Ihre Mediendateien immer schnell zur Hand zu haben, integrieren Sie Ihr DAM in andere Software-Tools. Bearbeiten Sie Ihre Bilder und Videos, integrieren Sie das MAM beispielsweise in Canva oder die Adobe Creative Suite. Die bearbeiteten Materialen können Sie dann direkt weiterverwenden, z. B. für Ihr Social-Media-Marketing in Hootsuite, Ihren Blog in WordPress, Ihren Online-Store in Shopify oder Ihr Sales Pitchdeck in PowerPoint. All das, ohne die jeweiligen Tools zu verlassen und Bilder immer wieder hoch- und herunterladen zu müssen. Auch eine Anbindung an Ihr PIM ist möglich, sodass Sie passende Produktbilder zu den jeweiligen Produktinformationen hinterlegen können.
• Portale einrichten: Stellen Sie regelmäßig Bildmaterial für Pressevertreter oder Händler zur Verfügung, können Sie mit Ihrem MAM ein Portal anlegen. Hier stellen Sie ausgewählte Bilder bereit, die von den jeweiligen Shareholdern einfach verwendet werden können. Nun müssen Sie nicht mehr jeder Anfrage einzeln per E-Mail nachkommen und immer wieder auf ein Neues passende Bilder zusammensuchen.

Diese Tipps helfen Ihnen dabei, Ordnung in Ihre Medien zu bringen und beizubehalten. Gleichzeitig haben Sie alles jederzeit immer griffbereit, um an jedem Punkt der Customer Journey und dem Point-of-Sale die richtigen Materialen zur Verfügung zu haben.

 

Wie MAM und PIM sich ergänzen

Wie Sie sehen, bietet ein MAM viele Vorteile. Das volle Potenzial schöpfen Sie aber erst dann aus, wenn Sie es mit Ihrem PIM kombinieren. Somit speichern Sie sowohl Ihre Produktbilder und -videos als auch Ihre Produktdaten zentral und übersichtlich. Dateiablage und Datenpflege gehen damit leicht von der Hand und dank Integrationen und Schnittstellen sind alle erforderlichen Inhalte schnell abrufbar.

Eine mögliche Kombination aus PIM und DAM wäre beispielsweise die Verwendung von ATAMYA mit pixx.io. Beide Lösungen lassen sich skalieren und an Ihre sich ändernden Bedürfnisse anpassen, sodass sie mit Ihrem Unternehmen wachsen können. In pixx.io hinterlegen Sie stets die aktuellen Bilder und Videos und verknüpfen diese mit den hinterlegten Informationen in ATAMYA. So bleiben Sie gut organisiert.

 

Fazit

Ein MAM oder DAM verschafft Überblick über Ihr Datei-Chaos und gestaltet das Suchen, Teilen und Bearbeiten von Medien einfach und effizient. In immer stärker visuell geprägten Branchen ist es unverzichtbar und löst die verstaubte Ordnerstruktur auf dem Desktop ab. In Kombination mit einem PIM bietet es die ideale Grundlage für reibungslosere Prozesse, bei der Daten und Dateien immer up-to-date und leicht zu handhaben sind.

Der E-Commerce-Markt wächst weiter

Der weltweite Umsatz im E-Commerce steigt von Jahr zu Jahr. Laut Statista wird er im Jahr 2024 bei ca. 2.905,00 Mrd. Euro liegen. Bis 2029 soll dieser laut Prognosen auf 4.582,00 Mrd. Euro wachsen, das entspricht einem erwarteten jährlichen Umsatzwachstum von 9,54 Prozent. (Quelle: Statista)

Nicht nur weltweit, auch in Deutschland zeigen die Prognosen ein stetiges Wachstum an. Waren es 2020 noch 30,34 Millionen Menschen in Deutschland, die online kauften, so wird für das Jahr 2025 mit 43,95 Millionen Nutzenden im E-Commerce-Markt gerechnet. Für 2029 wird von bis zu 53,85 Millionen Nutzenden ausgegangen. Das bedeutet in den kommenden fünf Jahren einen Anstieg um 9,9 Millionen (plus 22,52 Prozent).

Die Zahlen zeigen deutlich, dass das Wachstum im E-Commerce weitergeht und das volle Potenzial noch nicht ausgeschöpft ist. Daher lohnt es sich, einen genauen Blick auf die aktuellen und kommenden E-Commerce-Trends zu werfen, um im Wettbewerb im E-Commerce-Markt gut aufgestellt zu sein.

 

Personalisierung: Treiber im Digital Marketing

Ein wichtiger Trend im E-Commerce ist die Personalisierung, die ein zentraler Antrieb für die Evolution des Onlinehandels ist und sich zu einem entscheidenden Faktor für die Kundengewinnung und -bindung entwickelt hat. Das unterstreicht die Studie „Marketingmonitor Handel 2023–2026“ vom EHI, die ergeben hat, dass 76,5 Prozent der Befragten im Bereich Personalisierung und Relevanz den größten Treiber im digitalen Marketing sehen.

Angesichts der riesigen Produktvielfalt und der steigenden Kundenerwartungen streben E-Commerce-Plattformen danach, jeder und jedem Einzelnen eine auf die individuellen Bedürfnisse zugeschnittene Shoppingerfahrung zu bieten. Von personalisierten Produktempfehlungen und maßgeschneiderten Rabattaktionen bis hin zu individuell gestalteten Webseiten und interaktiven Einkaufsassistenzen wird die Personalisierung genutzt, um eine tiefere und bedeutungsvollere Verbindung zum Konsumenten aufzubauen. Diese Strategie basiert auf der Analyse von Kundendaten und Verhaltensmustern der User:innen, um für eine bestmögliche User Experience zu sorgen. Als Ergebnis wird von Kundenseite heute ein Einkaufserlebnis erwartet, das sowohl bequem als auch in hohem Grad individualisiert ist, wodurch Personalisierung nicht mehr nur ein Luxus, sondern eine Notwendigkeit für den Erfolg in der digitalen Handelslandschaft ist.

 

Beispiele für Personalisierung im E-Commerce:

• Empfehlungsalgorithmen: Onlineshops verwenden KI, um das Verhalten von Kunden und Kundinnen zu analysieren und ihnen Produkte vorzuschlagen, die auf ihren bisherigen Suchanfragen, Kauferfahrungen und den Aktivitäten ähnlicher Nutzerprofile herrühren.
• Personalisierte E-Mails: Kundinnen und Kunden erhalten E-Mails, die sich auf deren Kaufverhalten stützen, einschließlich der Erinnerungen an nicht abgeschlossene Käufe („Warenkorbabbrecher“), Vorschläge für Produkte, die zu kürzlich gekauften Artikeln passen, oder Sonderangebote anlässlich ihrer Geburtstage.
• Individuelle Rabatte und Angebote: Basierend auf dem Einkaufsverhalten können Kundengruppen segmentiert und mit maßgeschneiderten Rabatten versehen werden, die die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Kaufs erhöhen.
• Individualisierte mobile Apps: Mobile Shopping-Apps speichern Präferenzen und bieten Benachrichtigungen zu neuen Produkten und Deals, die auf den spezifischen Interessen des Nutzenden beruhen.
• Dynamische Webseitengestaltung: E-Commerce-Plattformen passen die Anzeige von Inhalten in Echtzeit an, indem sie zum Beispiel die Startseiten auf die Präferenzen des Nutzenden zuschneiden und sogenannte „Dynamic Content Blocks“ zeigen, die für alle, die die Webseiten besuchen, anders ausfallen können.
• Virtuelle Anproben: Augmented-Reality(AR)-Anwendungen ermöglichen es Kunden und Kundinnen, Produkte wie Kleidung oder Brillen virtuell anzuprobieren, was ein personalisiertes Erlebnis schafft, und die Entscheidungsfindung unterstützt.
• „Shop the Look“-Features: Einige Online-Modehändler ermöglichen es ihrer Kundschaft, komplette Outfits oder Raumdekorationen basierend auf einem gewählten Stil oder der Präferenz für bestimmte Artikel zu sehen und zu kaufen.
• Chatbots für kundenspezifischen Support: Intelligente Chatbots bieten Hilfe an, indem sie auf persönliche Kundendaten zugreifen und Fragen auf der Basis früherer Interaktionen und Käufe maßgeschneidert beantworten.

 

Die Zukunft im E-Commerce

Nicht nur das Thema Personalisierung liegt im Trend, sondern auch die KI. Die künstliche Intelligenz sorgt für revolutionäre Fortschritte, indem sie unter anderem die Personalisierung des Kundenerlebnisses durch datengesteuerte Empfehlungen und automatisierte Kundenservice-Optionen immer weiter verfeinert.

Composable Commerce, ein Ansatz, der modulare und austauschbare Softwarekomponenten betont, gewinnt an Dynamik. Damit wird dem Onlinehandel ermöglicht, schnell und flexibel auf Marktveränderungen zu reagieren, indem die E-Commerce-Plattformen mit verschiedenen Diensten und Lösungen nach Bedarf zusammengestellt wird.

Spatial Commerce, der nächste große Schritt in der Evolution des Onlineshoppings, integriert Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR), um immersive Einkaufserlebnisse zu bieten. Sie verwischen die Grenzen zwischen physischem und digitalem Shopping.

Social Commerce, der den konventionellen E-Commerce in den sozialen Medien erweitert, verwandelt Netzwerke und Plattformen wie Instagram und Facebook in dynamische Marktplätze. Dort können Nutzer:innen direkt und nahtlos einkaufen.

Und nicht zuletzt wird auch die Nachhaltigkeit im E-Commerce immer wichtiger, da Kunden und Kundinnen zunehmend umweltbewusstere Entscheidungen treffen. Der Handel muss daher nachhaltige Praktiken wie umweltfreundliche Verpackungen und den klimaneutralen Versand in seine Geschäftsmodelle integrieren, um konkurrenzfähig zu bleiben.

Aus dem Google Merchant Center wird das Google Merchant Center Next

Die Entwicklungen im E-Commerce werden zunehmend von künstlicher Intelligenz geprägt. Google legt nun auch großen Wert auf die individuelle Präsentation von Produkten und hat Ende Juli 2024 das Merchant Center Next eingeführt, ein Tool, das für viele Online-Shops erhebliche Änderungen bedeutet.

Neue Google-Konten wurden bereits direkt auf das neue Merchant Center Next umgestellt. Jetzt folgte auch die Migration der bestehenden Konten auf die neue Plattform, die leistungsstarke Machine-Learning-Algorithmen nutzt, um Shopping-Feeds effizient zu managen.

Das Google Merchant Center ist eine digitale Plattform, auf der Online-Händler ihre Produktdaten hochladen, um sie in Google Shopping und anderen Diensten zur Verfügung zu stellen. Merchant Center Next ist eine vereinfachte Version der Plattform, die kleineren Händlern den Einstieg erleichtert. Die Funktionen, auf die größere Online-Händler angewiesen sind, bleiben erhalten.

 

Welche Neuerungen gibt es?

Direkter Abruf und Vergleich von Produktinformationen Ihrer Website

Mit dem Merchant Center Next kann Google Produktinformationen wie Titel, Preise und Bilder direkt von der Website abrufen. Änderungen auf der Produktwebseite werden anschließend auch auf der Plattform übernommen. Die Abhängigkeit von einem Produktdatenfeed wird dadurch reduziert, obwohl diese Möglichkeit weiterhin besteht. Wichtig hierbei ist, dass die Relevanz von sorgfältig gepflegten Produktinformationen und vollständig strukturierten Daten auf den Produktdetailseiten sich hiermit erhöht, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und aktuell sind.

 

Effizienteres Produktmanagement

Die Verwaltung von Produkten wird durch die direkte Bearbeitung im Merchant Center wesentlich vereinfacht. Fehler im Feed oder in den strukturierten Daten können auf diese Weise schnell behoben werden. Zuvor waren nur das Hochladen und Löschen von Produkten möglich.

 

Einführung des Product Studios für ansprechende Produktbilder

Google hat das Product Studio eingeführt, das mehrere kleine KI-Tools zur Verfügung stellt. Diese Tools können unter anderem zur Verbesserung der Qualität bestehender Produktbilder genutzt werden. Derzeit ist diese Funktion in den USA, Großbritannien, Kanada, Australien, Japan und Indien verfügbar. Weitere Regionen sollen folgen.

 

Aktualisierte Diagnose- und Analysefunktionen

Die Analytics-Funktionen sind weiterhin verfügbar und wurden optisch überarbeitet. Der bisherige „Diagnose-Tab“ wurde entfernt, die Diagnosefunktionen sind nun direkt unter „Produkte“ integriert und fokussiert auf den aktuellen Status. Google priorisiert dabei automatisch die Produkte, die die meiste Aufmerksamkeit benötigen.

 

Neue Kennzahl Klickpotential

Eine neue Kennzahl, das „Klickpotenzial“, bewertet anhand historischer Daten, wie wahrscheinlich es ist, dass Nutzer auf Ihre Produktanzeigen klicken. Diese Analyse vergleicht die Leistung Ihrer Produkte mit anderen in Ihrem Konto und hilft, weniger erfolgreiche Produkte zu optimieren, um Ihre Werbestrategie insgesamt zu verbessern.

 

Präzise Produktinformationen, optimierte Ergebnisse: Der Einfluss Ihres PIM-Systems auf das Google Merchant Center Next

Produktinformationen sind bei den meisten Neuerungen von wesentlicher Bedeutung. Somit ist für die optimale Nutzung des Google Merchant Centers Next eine gute Verwaltung Ihrer Produktinformationen entscheidend. Ein Product Information Management (PIM) System kann hier eine zentrale Rolle spielen. Durch präzise und kontinuierliche Pflege der Produktdaten stellen Sie sicher, dass diese stets aktuell und von höchster Qualität sind.

Ein PIM-System ermöglicht es, alle Produktinformationen konsistent über alle Vertriebskanäle hinweg zu verwalten und anzupassen. Besonders wichtig ist, dass die Daten personalisiert und zielgerichtet auf die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe abgestimmt werden. Dies stellt sicher, dass Google auf die besten verfügbaren Informationen zugreifen kann, die den spezifischen Interessen und Anforderungen Ihrer Kund:innen entsprechen.

Durch maßgeschneiderte und aktuelle Produktinformationen, die Ihr PIM-System bereitstellt, verbessern Sie die Sichtbarkeit und Relevanz Ihrer Produkte erheblich. Dies führt zu einer präziseren Ansprache Ihrer Zielgruppe, höheren Klickzahlen und besseren Konversionen. Mit hochwertigen und auf Ihre Zielgruppe abgestimmten Produktinformationen erreichen Sie eine effektivere Ansprache Ihrer Kund:innen und werden bei Google sowie anderen Suchmaschinen schneller gefunden.

Nachhaltigkeit und Kundenzufriedenheit: der digitale Produktpass im Fokus

Ein Schritt in Richtung Zukunft

Im April 2024 bestätigte das Europäische Parlament eine neue Verordnung für nachhaltiges Ökodesign (ESPR) mit Fokus auf die flexible Einführung des digitalen Produktpasses, kurz DPP. Damit steht eine grundlegende Änderung bevor, die die Art und Weise, wie Produkte gesehen und verwaltet werden, neugestalten wird. Diese innovative Lösung verspricht nicht nur eine positive Auswirkung auf die Circular Economy (Kreislaufwirtschaft) und eine Erhöhung der Transparenz und Nachhaltigkeit, sondern stärkt vor allem die Beziehung zwischen Unternehmen und ihren Kund:innen. Doch was genau bedeutet dieses Konzept für Unternehmen und wie können sie die Vorteile des digitalen Produktpasses bestmöglich nutzen?

 

Was ist ein digitaler Produktpass?

Der Begriff „digitaler Produktpass“ erinnert vom Klang des Wortes zunächst an einen Reisepass – eine Metapher, die durchaus zutrifft.

Denn im DPP ist die „Reise“ Ihres Produkts dokumentiert. Er ist der zentrale Ort, an dem alle Informationen über den Lebenszyklus Ihrer Produkte gesammelt werden: Vom ersten industriellen Entwurf bis zum letzten Feinschliff – Ihre Kund:innen haben zukünftig die Möglichkeit, die Reise ihres gewünschten Produktes mit nur einem einzigen Klick zu verfolgen. Statt stundenlang nach den gewünschten Informationen zu suchen, können diese zum Beispiel über einen QR-Code per App einfach und schnell abgerufen werden.

 

Voraussetzungen schaffen für den digitalen Produktpass

Obwohl die genauen spezifischen Anforderungen für die Inhalte der Produktpässe für die unterschiedlichen Branchen noch entwickelt werden, können Unternehmen bereits jetzt handeln. Dabei müssen aber einige Herausforderungen bewältigt werden:

1. Datenintegration und -management: Zukünftig müssen Hersteller umfassendere Daten über ihre Produkte erfassen und integrieren. Dies beinhaltet nicht nur grundlegende Produktinformationen wie Dimensionen und physikalische und technische Eigenschaften, sondern auch Details zu Materialien, Herstellungsmethoden, Umweltbelastungen, Recyclingfähigkeit und mehr. Eine hohe Datenqualität, Konsistenz und Validität sind dabei entscheidend, um den Anforderungen gerecht zu werden.
2. Compliance: Unternehmen stehen vor der Aufgabe, eine Vielzahl neuer Regulierungen zu beachten und zu integrieren. Dazu gehören beispielsweise die REACH-Verordnung, RoHS-Richtlinie, CE-Kennzeichnungen, verschiedene ISO-Normen, Datenschutzverordnungen (GDPR/DSGVO) sowie strenge IT-Sicherheitsrichtlinien.
3. Investitionen und Ressourcen: Eine erfolgreiche Einführung des digitalen Produktpasses erfordert Investitionen in Technologien und Schulungen sowie möglicherweise zusätzliches Personal.
4. Change Management: Um den digitalen Produktpass optimal zu nutzen, müssen Datenprozesse beschleunigt werden. Gleichzeitig ist es wichtig, eine Veränderung der Unternehmenskultur vorzunehmen, um die Akzeptanz und Nutzung des DPP zu fördern. Dies erfordert, dass die Mitarbeitenden offen sind für neue Technologien und bereit, ihre Arbeitsweise entsprechend anzupassen.
5. Technologie und Infrastruktur: Unternehmen benötigen aktuelle Systeme und Applikationen, die die Prozesse der Datenbereitstellung und Organisation nach neuesten Methoden beherrschen und sich leicht in bestehende Systemlandschaften und -strukturen integrieren lassen.

 

Vorteile des digitalen Produktpasses

Der digitale Produktpass mag bisher nur wie eine Vorgabe der EU erscheinen, bietet jedoch Vorteile für Unternehmen:

1. Erhöhte Kundenzufriedenheit und -bindung: In einer Zeit stetig steigender Erwartungen der Kund:innen, ermöglicht der DPP den Unternehmen, ihre Kund:innen umfassend über ihre Produkte zu informieren. Er bietet ihnen detaillierte Einblicke in die Herkunft, Zusammensetzung und Produktionsprozesse ihrer Produkte. Diese Transparenz stärkt das Vertrauen und erhöht die Zufriedenheit der Kund:innen erheblich.
2. Förderung der Nachhaltigkeit und Effizienzsteigerung: Mit dem DPP haben Unternehmen die Möglichkeit ihre Prozesse effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Die hohe Transparenz der Daten ermöglicht es, schneller Fehler zu entdecken und somit Kosten zu senken, Produktionsabläufe zu verbessern und Ressourcen effizienter zu nutzen. Dies zieht neue Kund:innen an und stärkt die Treue bestehender Kund:innen deutlich, da Nachhaltigkeit in den letzten Jahren zu einem immer wichtigeren Argument der Verbraucher:innen geworden ist. In einer von IBM im Jahr 2022 durchgeführten Umfrage gaben 51 Prozent der Befragten an, dass Nachhaltigkeit für sie sogar noch wichtiger sei als vor 12 Monaten.
3. Transparenz als Wettbewerbsvorteil: Durch die Bereitstellung transparenter und detaillierter Produktinformationen können Unternehmen sich von der Konkurrenz abheben. Wenn Kund:innen genau wissen, was sie kaufen und dass die Produkte ihren Erwartungen entsprechen, fühlen sie sich sicherer und sind eher geneigt sich für ein Produkt zu entscheiden und langfristig dem Unternehmen treu zu bleiben.
4. Umweltschutz und Vertrauen: Durch den DPP werden nicht nur gesetzliche Umweltvorgaben eingehalten, sondern den Kund:innen gezeigt, dass das Unternehmen aktiv zum Umweltschutz beiträgt. Umweltbewusste Unternehmen können ihre Marke stärken und das Vertrauen der umweltbewussten Kund:innen gewinnen.
5. Kund:innen besser verstehen: Durch die Analyse des Konsumentenverhaltens und der Erwartungen auf Kundenseite erhalten Unternehmen tiefere Einblicke in die Wünsche ihrer Kundschaft. Dies ermöglicht eine bessere Anpassung von Produkten, Informationen und Dienstleistungen.
6. Zusammenarbeit in der Lieferkette: Unternehmen werden künftig stärker mit ihren Zulieferern und der gesamten Lieferkette zusammenarbeiten. Dies eröffnet neue Chancen für abgestimmte Partnerschaften und effizientere Zusammenarbeit.

 

Die Rolle eines PIM-Systems für den digitalen Produktpass

Die Vorteile des digitalen Produktpasses zeigen, dass umfassende Produktdaten die Kernkomponente für die Erstellung sind und dazu beitragen können, wesentliche Wettbewerbsvorteile zu sichern. Um die Vielzahl der geforderten Daten langfristig bereitzustellen, zu pflegen und aktuell zu halten, empfiehlt sich der Einsatz einer innovativen Softwarelösung. PIM-Systeme bieten genau diese Funktionalitäten an und können Daten mit DPP-konformen Informationen wie Materialvorschriften, Recyclingoptionen sowie Data-Governance-Informationen und Umweltstandards anreichern und dazu beitragen die Transparenz und Nachhaltigkeit zu verbessern.

1. Datenzentralisierung und Konsolidierung: Eine der größten Herausforderungen ist die Sammlung und Integration aller relevanten Produktdaten aus verschiedenen internen als auch externen Quellen. PIM-Systeme bieten eine zentrale Plattform, auf der alle Daten konsolidiert und verwaltet werden können. Dies stellt die Datenqualität und Aktualität sicher.
2. Steigerung der Effizienz durch Automatisierung: Die manuelle Verwaltung großer Datenmengen ist zeitaufwendig und fehleranfällig. PIM-Systeme ermöglichen die Automatisierung von Prozessen, wodurch Arbeitsabläufe effizienter gestaltet werden können. Dies verringert den manuellen Aufwand für die Datenpflege und verbessert den Einsatz von Ressourcen.
3. Sicherstellung der Datenqualität: Mit Funktionen zur Datenvalidierung und -bereinigung lässt sich die Genauigkeit und Richtigkeit der Produktinformationen gewährleisten.
4. Einhaltung von Compliance und Normen: Ein PIM-System bietet einen Überblick über alle relevanten Normen und stellt sicher, dass die notwendigen Informationen gemäß den gesetzlichen Anforderungen bereitgestellt werden.
5. Nahtloser Datenaustausch: Durch die nahtlose Integration eines PIM-Systems in die bestehende Systemlandschaft erhalten alle Beteiligten einfachen Zugriff auf stets aktuelle Informationen. Dies ermöglicht eine effiziente Zusammenarbeit.

Die Datenübertragung zwischen einem PIM und dem digitalen Produktpass hängt von der gewählten Implementierung des Produktpasses ab. Entscheidend sind die Prozesse: Soll der Produktpass Live-Daten enthalten oder durch Freigabe-Workflows aktualisiert werden? Daten können zeitgesteuert oder sofort bei jeder Aktualisierung übertragen werden. Eine PIM-Lösung passt sich flexibel an die Prozesse an, um den digitalen Produktpass stets mit aktuellen und relevanten Informationen zu versorgen.

 

Die Chancen durch den DPP

Die Implementierung des digitalen Produktpasses stellt einen wichtigen Schritt in Richtung einer umweltfreundlicheren und transparenteren Kreislaufwirtschaft, aber auch der langfristigen Kundenbindung dar. Unternehmen sollten die Möglichkeiten nutzen, sich schon jetzt auf diese Neuerung vorzubereiten, um die Potenziale des DPPs voll auszuschöpfen. Die Einführung eines PIM-Systems stellt eine wertvolle Basis dar, die den Übergang zur Umsetzung des digitalen Produktpasses erleichtern wird und dabei unterstützt, den steigenden Erwartungen an Informationen Ihrer Kund:innen gerecht zu werden.