Product Data Excellence: Warum Suche, Filter und Beratung an den Stammdaten hängen
Aaron Apelt
Ein Kunde konfiguriert ein Produkt für einen bestimmten Anwendungsfall – und findet die passende Variante nicht. Ein Servicetechniker sucht ein Ersatzteil und stößt auf widersprüchliche Angaben. Ein Einkäufer vergleicht Produktfamilien für eine Ausschreibung und kann sie nicht nebeneinanderlegen. Drei verschiedene Situationen, ein gemeinsamer Ursprung: Stammdaten, die nicht für die Entscheidungen der Kund:innen gebaut wurden – die Lücke, die Data Excellence schließt.
In Kürze
Schlechte B2B-Erlebnisse sind selten ein UX-Issue – die Ursache liegt fast immer in der Stammdatenqualität.
Die Methode «Experience Backtracking» leitet Datenanforderungen aus konkreten Kund:innen-Entscheidungen ab, nicht aus Systemgrenzen.
Data Excellence ist eine Führungsaufgabe für Product Information Management (PIM) und Stammdatenmanagement (MDM), kein IT-Projekt.
Gemeinsam mit Paula Andrea Castro, Senior Digital Transformation Consultant bei der SWISS KRONO Group, haben wir uns in der Masterclass «Leaders in Manufacturing CX» genau mit diesem Muster auseinandergesetzt: Warum liefern digitale Kanäle – Konfiguratoren, Kundenportale, Servicetools – so oft unvollständige oder gar widersprüchliche Produktinformationen?
Das Problem: Erlebniswelten und Daten sind getrennt gedacht
B2B-Unternehmen investieren viel in digitale Kanäle. Trotzdem enttäuschen die Erlebnisse, die diese Kanäle ermöglichen, immer wieder am selben Punkt: Produkte wirken unvollständig beschrieben, Spezifikationen widersprechen sich zwischen Website und PDF-Katalog, der Anwendungskontext fehlt komplett. Kund:innen können keine sichere Entscheidung treffen.
Oft steht zuerst und zu Unrecht die Benutzeroberfläche im Zentrum der Kritik Die Ursache liegt für gewöhnlich in der Datenschicht dahinter: fehlende Struktur, unklare Verantwortlichkeiten, keine Governance oder unterbrochene vorgelagerte Prozesse. Der digitale Kanal macht das Problem sichtbar – er verursacht es nicht.
Die Methode: Experience Backtracking
Statt von Systemgrenzen oder historischen Attributstrukturen auszugehen, leitet Experience Backtracking Stammdatenanforderungen aus realen Kund:innen-Situationen ab – in drei Schichten: von der Entscheidung, die eine Person treffen muss, über die dafür nötige Information bis zu den Stammdaten, die das im Hintergrund liefern müssen.
Im Whitepaper zeigen wir diese Methode an einem durchgängigenBeispiel – inklusive der vier Analyse-Dimensionen, mit denen sich die Lücke zwischen heutiger Datenrealität und benötigter Erlebnisqualität sichtbar machen lässt.
Der Master-Data-Excellence-Loop
Einzelne Szenario-Analysen wirken nur nachhaltig, wenn sie an einen kontinuierlichen Managementprozess angeschlossen sind. Der Master-Data-Excellence-Loop verbindet Erlebnis, Informationsdesign, Stammdatenmodell, Governance und Feedback in einem durchgängigen Kreislauf.
Die größte Schwachstelle liegt aus unserer Erfahrung selten in der Technologie – sondern darin, dass Anwendungsfälle und Governance nie explizit miteinander verknüpft werden.
Drei Fehlermuster, die sich wiederholen
Über Fertigungs- und Industrieunternehmen hinweg beobachten wir drei wiederkehrende Fehlermuster – von fehlender Eigentümerschaft für Anwendungsdaten über Service-Wissen, das nie in die Stammdaten zurückfließt, bis zu Governance, die erst nach der Systemauswahl beginnt. Alle drei sind vermeidbar, sobald man sie erkennt.
Empfehlungen für Entscheider:innen
Fünf konkrete Maßnahmen helfen, von Stammdaten als Belastung zu Stammdaten als Grundlage für Erlebnisqualität zu kommen – vom ersten Experience-Backtracking-Workshop bis zur Verankerung im Führungsalltag. Welche das sind, zeigen wir im vollständigen Whitepaper.
Fazit: Stammdaten sind die Grundlage der Erlebnisqualität
Die Qualität eines digitalen B2B-Erlebnisses hängt zu einem großen Teil von der Qualität der Stammdaten dahinter ab. Kund:innen, die die nötige Information für eine sichere Entscheidung nicht finden, fragen selten nach – sie wenden sich ab.
Wie Sie diese Lücke in Ihrem Unternehmen konkret schließen, zeigen wir im vollständigen Whitepaper – inklusive Experience-Backtracking-Methode, den vier Analyse-Dimensionen und dem Master-Data-Excellence-Loop.
Sie fragen sich, wo Ihre größte Datenlücke liegt – in der Erlebnisdefinition, der Informationsmodellierung oder der Governance? Laden Sie das vollständige Whitepaper herunter.
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Die Autoren
Zwei Perspektiven auf Data Excellence treffen in diesem Whitepaper zusammen: die der Beratung und die eines Fertigungsunternehmens, das den Weg selbst geht.
Sie möchten Ihre Datenrealität einmal von der Erlebnisseite her betrachten? Buchen Sie einen Termin mit unseren Expert:innen – wir schauen gemeinsam, wo Ihre größte Lücke liegt.
