Wie kann man Produktdatenqualität verbessern?

Jens Bröking · 12 Aug. 2026

Die Produktdatenqualität lässt sich verbessern, indem Unternehmen klare Datenpflegeprozesse definieren, Verantwortlichkeiten festlegen, Klassifikationsstandards konsequent anwenden und den Datenaustausch mit Partnern automatisieren.

Der wichtigste Hebel ist dabei die Kombination aus strukturierten Prozessen und geeigneter Software, die manuelle Fehlerquellen systematisch eliminiert, ebenso wichtig ist fachliche Unterstützung, wenn intern das Wissen nicht zur Verfügung steht.

Die folgenden Abschnitte beantworten die häufigsten Fragen rund um Stammdatenmanagement, Datenqualität im B2B-Umfeld und den Einsatz geeigneter Werkzeuge.

Was sind die häufigsten Ursachen für schlechte Produktdatenqualität?

Schlechte Produktdatenqualität entsteht meistens durch fehlende Prozesse, unklare Verantwortlichkeiten und den Einsatz mehrerer nicht integrierter Systeme.

Wenn Artikelstammdaten in verschiedenen Abteilungen gepflegt werden, ohne dass ein zentrales System oder eine verbindliche Datenstruktur existiert, entstehen Redundanzen, Widersprüche und Lücken, die sich durch das gesamte Unternehmen ziehen.

Zu den häufigsten konkreten Ursachen gehören:

Manuelle Datenpflege in Excel-Tabellen ohne Validierungsregeln oder Versionskontrolle
Fehlende Pflichtfelder in Produktbeschreibungen, etwa fehlende Maßeinheiten, Preisangaben ohne Währung oder Artikelnummern im falschen Format
Inkonsistente Klassifikationszuordnungen, wenn Produkte einer falschen ECLASS- oder ETIM-Klasse zugeordnet werden und die erwarteten Merkmale nicht mit den gelieferten übereinstimmen
Dezentrale Datenhaltung in ERP, CRM und weiteren Systemen ohne Synchronisation
Lieferantendaten in unterschiedlichen Formaten, die manuell übertragen werden und dabei Fehler erzeugen
Fehlende Bildreferenzen oder Verweise auf nicht erreichbare Dateien
Mehrsprachige Felder, die nur in einer Sprache befüllt sind

Ein weiteres strukturelles Problem ist das Fehlen empfängerspezifischer Validierung. Was für einen Kunden ein optionales Feld ist, kann für einen anderen ein Pflichtfeld sein. Ohne systematische Prüfung gegen die Anforderungen des jeweiligen Empfängers bleiben solche Abweichungen unentdeckt, bis Kataloge abgelehnt werden.

Welche Maßnahmen verbessern die Produktdatenqualität konkret?

Produktdaten lassen sich durch eine Kombination aus Ist-Analyse, Prozessdefinition, automatisierter Validierung und zentraler Datenhaltung gezielt verbessern. Der Ausgangspunkt ist immer eine ehrliche Bestandsaufnahme: Welche Daten existieren, wo liegen sie, wer pflegt sie, und wie vollständig und korrekt sind sie tatsächlich?

Folgende Maßnahmen haben sich in der Praxis bewährt:

Ist-Zustand analysieren: Klären Sie, welche Produktdaten für welche Zwecke benötigt werden, welche Systeme als Datenquellen dienen und wo Lücken oder Widersprüche bestehen.
Verantwortlichkeiten definieren: Legen Sie fest, wer für die Datenpflege welcher Produktgruppen zuständig ist, und dokumentieren Sie diese Prozesse verbindlich.
Zentrale Datenhaltung einführen: Technische Produktdaten gehören in ein PIM-System, kaufmännische und logistische Daten ins ERP. Eine Datensyndikationslösung übernimmt das Mapping auf die jeweiligen Zielformate.
Automatisierte Validierung einrichten: Prüfen Sie Daten systematisch gegen die Anforderungen jedes Empfängers, bevor Sie Kataloge ausliefern. Ein detaillierter Validierungsreport zeigt Fehler, bevor sie beim Kunden ankommen.
Mappings standardisieren: Einmal erstellte Mappings zwischen internen Feldern und Zielformaten lassen sich für verschiedene Kataloge wiederverwenden und reduzieren den Aufwand bei Aktualisierungen erheblich.
Regelmäßige Datenreviews etablieren: Produktdaten veralten. Planen Sie wiederkehrende Prüfzyklen, insbesondere bei Klassifikationsversionswechseln oder neuen Vertriebskanälen.

Wichtig ist, dass die Verbesserung der Datenqualität kein einmaliges Projekt ist, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der abteilungsübergreifend verankert sein muss.

Welche Rolle spielen Klassifikationsstandards wie ECLASS und ETIM?

Klassifikationsstandards wie ECLASS und ETIM definieren eine einheitliche Struktur, mit der Produkte branchenübergreifend beschrieben und ausgetauscht werden können. Sie legen fest, welche Merkmale ein Produkt einer bestimmten Kategorie haben muss, welche Wertebereiche zulässig sind und wie Attribute benannt werden. Ohne diese Standards ist ein automatisierter, fehlerfreier Produktdatenaustausch zwischen Herstellern, Händlern und Marktplätzen kaum möglich.

ECLASS: der branchenübergreifende Standard

ECLASS ist ein international anerkanntes Klassifikationssystem, das Produkte und Dienstleistungen hierarchisch strukturiert und mit standardisierten Merkmalen versieht. Es wird besonders im Maschinen- und Anlagenbau, in der Elektrotechnik und im technischen Handel eingesetzt. Wer Produktdaten an Kunden oder Marktplätze liefert, die ECLASS voraussetzen, muss sicherstellen, dass jedes Produkt der richtigen Klasse zugeordnet ist und alle erwarteten Merkmale korrekt befüllt sind.

ETIM: der Standard im elektrotechnischen Handel

ETIM ist speziell für den elektrotechnischen und elektronischen Handel entwickelt worden und hat sich in diesem Segment als führender Standard etabliert. Proficl@ss spielte früher eine ähnliche Rolle, ist aber inzwischen in den ETIM-Standard aufgegangen und daher heute kaum noch relevant. ETIM definiert Produktklassen mit festen Merkmalen und Wertebereichen, die eine maschinelle Verarbeitung und den Vergleich von Produkten unterschiedlicher Hersteller ermöglichen.

Fehler bei der Klassifikation entstehen häufig, wenn Produkte einer falschen Klasse zugeordnet werden oder wenn nach einem Versionswechsel des Standards die Merkmale nicht aktualisiert werden. Unternehmen, die Klassifikationsversionswechsel nicht systematisch abarbeiten können, riskieren, dass ihre Kataloge von Empfängern abgelehnt werden.

Wie wirkt sich schlechte Datenqualität auf den B2B-Vertrieb aus?

Schlechte Produktdatenqualität blockiert den B2B-Vertrieb direkt: Marktplätze und Kunden lehnen Kataloge ab, neue Vertriebskanäle bleiben unerschlossen, und interne Teams verlieren Zeit mit manuellen Korrekturen statt mit wertschöpfenden Aufgaben. Die Auswirkungen sind sowohl operativ als auch strategisch spürbar.

Auf der operativen Ebene führen fehlerhafte oder unvollständige Produktdaten zu:

Rückfragen von Partnern und Kunden, die Bearbeitungszeit binden
Verzögerungen bei der Listung neuer Produkte auf Plattformen wie Amazon Business
Fehlbestellungen durch falsche Artikelinformationen, die Retouren und Reklamationen verursachen
Aktualisierungszyklen, die Tage statt Stunden dauern

Strategisch bedeutet mangelnde Datenqualität, dass Unternehmen Wachstumschancen nicht nutzen können.

Wer die Anforderungen eines neuen Marktplatzes nicht schnell und korrekt erfüllen kann, wird diesen Kanal nichtd bedienen können. Plattformen wie Amazon Business, ARGE Neue Medien, Open Datacheck und andere stellen extrem strenge Anforderungen an Datenstruktur und Attributvollständigkeit. Wer diese nicht erfüllt, wird nicht gelistet, unabhängig von der Qualität seiner Produkte.

Langfristig wirkt sich das auf die Wettbewerbsfähigkeit aus: Unternehmen, die Stammdaten zuverlässig und schnell in die richtigen Formate überführen können, erschließen neue Kanäle schneller und binden Kunden stärker an sich.

Welche Tools und Software unterstützen das Produktdatenmanagement?

Für das Produktdatenmanagement im B2B-Umfeld kommen vor allem PIM-Systeme, ERP-Systeme und spezialisierte Datensyndikationslösungen zum Einsatz. Die Kombination dieser Werkzeuge bildet die Grundlage für einen automatisierten, fehlerarmen Produktdatenaustausch.

Ein bewährter Ansatz sieht so aus: Technische Produktdaten werden zentral in einem PIM-System gepflegt. Kaufmännische und logistische Daten kommen aus dem ERP-System. Eine Datensyndikationslösung übernimmt das Mapping auf die jeweiligen Zielformate, etwa BMEcat, Datanorm oder Fab-Dis, und stellt sicher, dass die Daten die Anforderungen des jeweiligen Empfängers erfüllen.

Wichtige Funktionen, auf die Sie bei der Auswahl von Software achten sollten:

Formatunterstützung: Werden alle relevanten Austauschformate wie BMEcat, oder Datanorm unterstützt?
Klassifikationsanbindung: Kann die Software ECLASS und ETIM verarbeiten und Versionswechsel abbilden?
Validierungsfunktionen: Prüft das System Daten automatisch gegen empfängerspezifische Anforderungen und erstellt Fehlerreports?
Wiederverwendbare Mappings: Lassen sich einmal erstellte Mappings für verschiedene Kataloge und Empfänger wiederverwenden?
Anbindung an Quellsysteme: Kann die Lösung PIM und ERP als Quellsysteme anbinden und Daten automatisiert beziehen?
Cloud-Option: Steht der Betrieb in einer Cloud-Umgebung als Alternative zur eigenen IT zur Verfügung?

Ein Unternehmen sollte auf eine spezialisierte Lösung setzen, sobald es Daten an mehr als zwei externe Empfänger mit unterschiedlichen Formatanforderungen liefert, ein größeres Produktportfolio verwaltet oder regelmäßig Datenaktualisierungen an Partner übermitteln muss.

Wann sollte man externe Dienstleister für die Datenpflege einsetzen?

Externe Dienstleister für die Datenpflege sind dann sinnvoll, wenn intern das fachliche Know-how fehlt, die Kapazitäten nicht ausreichen oder ein einmaliges Großprojekt wie die Erstklassifikation eines umfangreichen Produktportfolios ansteht. Für wiederkehrende, strukturierte Aufgaben ist eine interne Lösung mit geeigneter Software langfristig effizienter.

Konkrete Situationen, in denen externe Unterstützung Sinn ergibt:

Das Unternehmen möchte erstmals einen vollständigen Produktkatalog in einem standardisierten Format wie BMEcat aufbauen und hat keine Erfahrung mit den Anforderungen.
Ein Klassifikationsversionswechsel bei ECLASS oder ETIM muss für ein großes Sortiment abgearbeitet werden, ohne dass intern die Ressourcen dafür vorhanden sind.
Lieferantendaten kommen in unterschiedlichen Formaten an und müssen strukturiert übernommen und harmonisiert werden.
Ein neuer Marktplatz oder ein Großkunde stellt spezifische Datenanforderungen, die intern nicht abgebildet werden können.

Wichtig ist dabei, dass externe Dienstleister nicht nur operative Aufgaben übernehmen, sondern auch dabei helfen, interne Prozesse und Verantwortlichkeiten so zu definieren, dass die Datenqualität dauerhaft gesichert bleibt. Ein externer Spezialist, der Kataloge erstellt, ohne gleichzeitig die internen Pflegeprozesse zu verbessern, löst das Problem nur kurzfristig.

Produktdatenqualität systematisch verbessern: Semaino als Partner

Wir bei Semaino begleiten Unternehmen dabei, Produktdatenqualität nicht als einmaliges Projekt, sondern als dauerhaften Prozess zu verankern.

Unser Ansatz beginnt mit einer strukturierten Analyse:

Welche Daten werden für welche Zwecke benötigt?
Wo liegen die benötigten Daten, bzw. in welchen Quellsystemen / Datenbanken etc.?
Wie vollständig sind die Daten für bestimmte Ausgabezwecke?
Wer ist verantwortlich für die Pflege der Daten?

Auf dieser Basis unterstützen wir Sie mit konkreten Leistungen:

Beratung im Stammdatenmanagement: von der Ist-Analyse über die Definition von Pflegeprozessen und Verantwortlichkeiten bis zur strategischen Planung der elektronischen Kommunikation mit Kunden- und Distributorensystemen
Vollständige Katalogerstellung für Unternehmen, die fehlendes internes Know-how durch Spezialisten ausgleichen möchten
Softwaregestützte Automatisierung des Produktdatenaustauschs mit dem ecatDesigner, der als Datendrehscheibe PIM- und ERP-Daten auf alle relevanten Zielformate und Klassifikationen wie ECLASS und ETIM abbildet
Unterstützung bei Klassifikationsversionswechseln und empfängerspezifischer Validierung
Aktive Mitarbeit an nationalen und internationalen Normungsprozessen, damit unsere Kunden immer auf dem aktuellen Stand der Standards sind

Wenn Sie wissen möchten, wo Ihre Produktdaten heute stehen und welche Schritte konkret weiterhelfen, sprechen Sie uns an. Ein Beratungsgespräch gibt Ihnen einen klaren Überblick über Handlungsfelder und Lösungsansätze.