von Patrick Stephan
Digital Commerce Expert
Wer Produktdaten pflegt, erwartet, dass sie auf Marktplätzen, Händler-Websites und anderen Vertriebskanälen genauso erscheinen wie vorgesehen. In der Praxis ist das jedoch häufig nicht der Fall.
Sind alle Informationen vollständig? Werden die richtigen Bilder angezeigt? Wie sichtbar ist das Produkt im Vergleich zum Wettbewerb? Ohne Transparenz über die tatsächliche Produktdarstellung bleiben diese Fragen oft unbeantwortet. Genau hier setzt Digital Shelf Analytics an.
Der Blick ins digitale Regal
Wer Produkte online verkauft, präsentiert sie längst nicht mehr nur im eigenen Onlineshop. Marktplätze wie Amazon, Händler-Websites, Preisvergleichsportale oder Social-Commerce-Plattformen sind heute wichtige Vertriebskanäle. Jedes dieser digitalen Schaufenster ist ein Teil des sogenannten Digital Shelf, also des digitalen Regals.
Doch anders als im stationären Handel haben Hersteller hier oft nur begrenzten Einfluss darauf, wie ihre Produkte tatsächlich dargestellt werden.
Genau hier kommt Digital Shelf Analytics (DSA) ins Spiel. Die Technologie analysiert kontinuierlich, wie Produkte auf digitalen Vertriebskanälen präsentiert werden und liefert fundierte Einblicke in deren Sichtbarkeit und Darstellungsqualität.
So werden beispielsweise folgende Informationen ausgewertet:
- Vollständigkeit und Qualität von Produktinformationen
- Bilder und Videos
- Preise und Preisentwicklungen
- Produktverfügbarkeit
- Bewertungen und Rezensionen
- Platzierungen in Suchergebnissen
- Wettbewerbsprodukte und deren Darstellung
Digital Shelf Analytics schafft Transparenz und deckt Optimierungspotenziale auf.
Digital Shelf Analytics und PIM: Gemeinsam stärker
Ein Product Information Management (PIM)-System bildet die zentrale Quelle für Produktinformationen. Hier werden Beschreibungen, technische Merkmale, Bilder und Marketingtexte gepflegt und an Onlineshops, Marktplätze und Handelspartner verteilt.
Doch mit der Ausspielung der Daten endet die Sicht des PIM. Es weiß nicht, wie Produkte auf den einzelnen Vertriebskanälen tatsächlich dargestellt werden oder wie sie im Vergleich zum Wettbewerb abschneiden.
Genau hier ergänzt Digital Shelf Analytics das PIM. Die Technologie analysiert die Darstellung von Produkten auf Marktplätzen und Händler-Websites und liefert die notwendige Transparenz über die tatsächliche Produktdarstellung auf den Vertriebskanälen.
Gemeinsam entsteht ein kontinuierlicher Informationskreislauf:
- Das PIM erstellt und verteilt Produktinformationen.
- Digital Shelf Analytics überprüft deren Darstellung und Performance.
- Die gewonnenen Erkenntnisse fließen zurück und unterstützen die kontinuierliche Optimierung der Produktdaten.
So erkennen Unternehmen beispielsweise unvollständige Produktinformationen, sinkende Sichtbarkeit oder Optimierungspotenziale auf einzelnen Vertriebskanälen.
Vom Monitoring zur kontinuierlichen Optimierung
Die Analyse allein verbessert noch keine Produktdaten. In vielen Unternehmen werden Auffälligkeiten zunächst ausgewertet, anschließend an die zuständigen Teams weitergegeben und erst danach umgesetzt. Zwischen Erkenntnis und Optimierung vergehen dabei oft Tage oder Wochen.
Genau hier setzt das Prinzip des Learning Loop an. Erkenntnisse aus Digital Shelf Analytics fließen direkt in den Optimierungsprozess zurück und helfen dabei, Produktinformationen kontinuierlich weiterzuentwickeln.
So entsteht ein Kreislauf aus Analysieren, Optimieren und Überprüfen. Produktdaten werden nicht mehr ausschließlich in festen Intervallen gepflegt, sondern kontinuierlich anhand realer Marktinformationen verbessert. Das schafft die Grundlage für eine deutlich agilere Produktdatenstrategie.
Der nächste Schritt: Agentic PIM
Was passiert, wenn dieser Optimierungskreislauf nicht mehr überwiegend von Menschen gesteuert wird, sondern AI Agents einen Großteil der Analyse und Umsetzung übernehmen?
Hier beginnt die nächste Evolutionsstufe des Product Information Managements: Agentic PIM. AI Agents analysieren Erkenntnisse aus Digital Shelf Analytics, leiten Optimierungspotenziale ab, ergänzen fehlende Informationen und unterstützen dabei, Änderungen nach einer Freigabe zu veröffentlichen.
So entwickelt sich aus einem linearen Prozess ein intelligenter Optimierungskreislauf – der Learning Loop. Während Digital Shelf Analytics die notwendigen Informationen aus dem Markt liefert, sorgen AI Agents dafür, dass daraus konkrete Maßnahmen werden.
Aus einem System zur Verwaltung von Produktdaten entwickelt sich so eine intelligente Plattform, die Produktinformationen kontinuierlich verbessert. Genau darin liegt das Potenzial von Agentic PIM.
Die wichtigsten Vorteile für Hersteller
Die Kombination aus PIM, Digital Shelf Analytics und AI-gestützten Prozessen hilft Unternehmen dabei, Produktdaten effizienter zu optimieren. Das zahlt sich gleich mehrfach aus:
Höhere Datenqualität und bessere Sichtbarkeit
Durch den kontinuierlichen Abgleich mit der tatsächlichen Produktdarstellung auf Marktplätzen und Händler-Websites lassen sich unvollständige oder fehlerhafte Produktinformationen frühzeitig erkennen und gezielt verbessern. Gleichzeitig schaffen vollständige und aktuelle Produktdaten die Grundlage für eine bessere Sichtbarkeit in Suchergebnissen und auf digitalen Vertriebskanälen.
Schnellere Optimierung bei weniger Aufwand
Statt Auffälligkeiten manuell zu identifizieren und an verschiedene Teams weiterzugeben, können Optimierungsprozesse gezielt unterstützt oder teilweise automatisiert werden. Das verkürzt Reaktionszeiten, reduziert den manuellen Aufwand und ermöglicht es, Produktinformationen schneller an veränderte Marktbedingungen anzupassen.
Bessere Zusammenarbeit
Wenn Produktmanagement, Marketing und Vertrieb auf dieselben Erkenntnisse aus Digital Shelf Analytics zugreifen, entsteht eine gemeinsame Entscheidungsgrundlage. Optimierungen lassen sich effizienter koordinieren, Verantwortlichkeiten klarer zuordnen und Produktinformationen kanalübergreifend konsistent weiterentwickeln.
Fazit: Das digitale Regal wird zum Sensor intelligenter Produktdaten
Digital Shelf Analytics macht das digitale Regal zur wertvollsten Informationsquelle für die kontinuierliche Optimierung von Produktdaten. Gemeinsam mit einem PIM-System und AI Agents entsteht ein intelligenter Optimierungskreislauf, der Unternehmen dabei unterstützt, Produktinformationen kontinuierlich an Marktanforderungen anzupassen. So entwickelt sich das klassische PIM Schritt für Schritt zum Agentic PIM.
novomind verfolgt diese Entwicklung und entwickelt novomind iPIM gezielt für intelligente, KI-gestützte Optimierungsprozesse weiter.
Leseempfehlung
Wer tiefer in das Thema Digital Shelf Analytics einsteigen möchte, findet im aktuellen Market Guide for Digital Shelf Analytics von Gartner einen interessanten Überblick über den Markt, typische Anwendungsfälle und aktuelle Entwicklungen.
Häufige Fragen zu Digital Shelf Analytics
Was ist Digital Shelf Analytics?
Digital Shelf Analytics analysiert, wie Produkte auf Marktplätzen, Händler-Websites und anderen digitalen Vertriebskanälen tatsächlich dargestellt werden. Unternehmen erhalten Einblicke in Produktinformationen, Sichtbarkeit, Preise, Verfügbarkeit und Wettbewerbspositionen und können ihre Produktdaten gezielt optimieren.
Warum ist Digital Shelf Analytics für Hersteller wichtig?
Hersteller verlieren nach der Ausspielung ihrer Produktdaten häufig den direkten Einfluss auf deren Darstellung. Digital Shelf Analytics schafft Transparenz darüber, wie Produkte tatsächlich erscheinen, und hilft dabei, Abweichungen oder Optimierungspotenziale frühzeitig zu erkennen.
Welche Rolle spielt ein PIM im Zusammenspiel mit Digital Shelf Analytics?
Ein Product Information Management (PIM) stellt Produktinformationen zentral bereit und verteilt sie an verschiedene Vertriebskanäle. Digital Shelf Analytics ergänzt diese Funktion, indem es überprüft, wie die Informationen dort tatsächlich dargestellt werden und welche Verbesserungen möglich sind.
Was unterscheidet Digital Shelf Analytics von einem PIM?
Ein PIM verwaltet und verteilt Produktinformationen. Digital Shelf Analytics analysiert dagegen deren tatsächliche Darstellung und Performance auf digitalen Vertriebskanälen. Erst das Zusammenspiel beider Systeme ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung der Produktdaten.
Welche Rolle spielt Agentic PIM?
Agentic PIM erweitert klassische PIM-Systeme um AI Agents, die Analyseergebnisse aus Digital Shelf Analytics nutzen können, um Optimierungsvorschläge vorzubereiten, Änderungen anzustoßen und deren Erfolg zu überprüfen. Dadurch werden Optimierungsprozesse zunehmend automatisiert.