Wir haben also zuvor gesehen, dass abhängig von Branche und Sortiment, es ratsam sein kann, eine Standardklassifikation zu verwenden. Sobald Sortimentsbereiche jedoch gemischt werden, kann es notwendig sein, eine eigene interen Klassifikation zu erarbeiten.
Und das wollen wir uns jetzt einmal anschauen!
Mit der Klassifikation wollen wir zwei Ziele erreichen.
- Ein Artikel kann eineindeutig zugewiesen werden.
- Die Zuordnung ermöglich eine technisch wie inhaltlich korrekte Datenpflege oder Datenzuweisung (Prozess)
Im Vorfeld müssen wir uns weiterhin mit den Fragen beschäftigen:
- Welche und wie viele Produktgruppen werden zu pflegen sein?
- Wie viele Artikel je Produktgruppe werden zugewiesen? (Hieran orientiert sich ggf. der initiale Definitionsaufwand.)
- Wofür werden die Artikeldaten benötigt und wo werden die Artikeldaten Anwendung finden? (Ein B2B-Shop hat andere Anforderungen als einer der auf B2C ausgelegt ist. Ebenso haben die Marktplätze bestimmte Pflichtanforderungen was Umfang aber auch Wording angeht…und Google hat seit je her seine eigenen Anforderungen 😊)
- Welchen Produktlebenszyklus haben Produkte im eigenen Sortiment? (Bei Aktionsware oder Preisführerschaftsmodellen reicht oftmals die simpelste Bewerbung aus, da lohnt sich der intensive Datenpflegeaufwand nicht, da sich die Produkte direkt über den Preis verkaufen.)
- Wie umfangreich sollen die Artikeleigenschaften (Attribute) ausdefiniert werden?
- Werden die Artikeldaten auch an Reseller kommuniziert?
Die Übersicht der Produktgruppen und die Anzahl der zugehörigen Artikel kann man sich in der Regel aus dem ERP oder aus einem BI-System erstellen lassen…der freundliche IT-Admin ist sicherlich gern behilflich.
Hier wartet bereits der erste Stolperstein auf uns! Wer sagt, dass die Zuordnungen korrekt sind? Auf jeden Fall ist bereits hier das erste Review nötig, bevor man sich in die Arbeit PIM seitig stürzt.
Welche Tools ihr nutzen wollt, ist an dieser Stelle eigentlich egal:
- Excel
- Mindmapping-Tools
- Zettel und Stift
Nehmen wir uns exemplarisch den Bereich „Bekleidung“ vor.
Wir identifizieren folgende Produktgruppen:
- Pullover
- T-Shirts
- Polohemden
- Oberhemden
- Socken
- Gürtel
- Unterwäsche
- Schuhe
Unsere Absicht ist es nun, die Artikelausprägungen, sprich Attribute, je Produktgruppe zu definieren (jede erstmal für sich), um dann Gemeinsamtkeiten hierarchisch weiter oben im Klassifizierungsbaum zu verorten und somit die Daten zu vererben und den Pflegeaufwand zu reduzieren (auch administrativ!).
Dann könnte erst einmal sowas dabei rauskommen:
Die Werte für unsere Attribute lassen wir erstmal außer Acht. Stattdessen versuchen wir zuerst, die Gemeinsamkeiten zu kennzeichen, die für alle oder für mehrere Produktgruppen gültig sind.
Die Attribute können wir dann in die Vererbungslinie bringen und entsprechend in einer höheren Klassifikation ansiedeln. Wir sehen hier also auch schon, dass wir Oberbegriffe anlegen werden müssen. Diese orientieren sich auch wieder an unseren eingangs gestellten Fragen und bestimmen, wie dezidiert wie diese unterteilen möchten / müssen.
Es gibt also Attribute, die für alle Produktgruppen gelten:
- Altersklasse
- Geschlecht
- Material
- Farbe
Und auch welche, die einmalig vertreten sind:
- Ärmelart
- Länge
- Breite
- Schließart
- usw.
Der erste Block wird somit auf dem neu zu definierenden Oberbegriff angesiedelt und der untere Block direkt auf der Ebene der betreffenden Produktgruppe.
Schauen wir uns dazu einen rudimentären Entwurf an.
Widmen wir uns nun den Attributwerten. Was verbirgt sich an Auswahl- oder Eingabemöglichkeiten hinter den eizelnen Attributen?
Es fällt direkt ins Auge, dass es Attribute gibt, die sehr viele mögliche Werte enthalten (hier auch nur ein Auszug). Es könnte also sinnvoll sein, diese weiter zu unterteilen.
Mancher mag jetzt die Hand heben und sagen: „stell doch einfach ein Freitextfeld zur Verfügung und es wird dann ad hoc eingetragen, was zutrifft.“
NEIN! Dann erhalten wir den gleichen Datensalat, den wir früher bereits hatten und können die Datensätze eben nicht für ein konsistentens Erscheinungsbild im Shop-Frontend verwenden.
Werte wie „himmelblau“ – „Himmelblau“ – „Himmel blau“ – „Himmel Blau“ – „Himmel-Blau“ – „himmel-blau“ – himel-blau“ usw. sind dann nämlich keine Seltenheit und das bekommt der Kunde dann im Suchfilter zu Gesicht 👎
Der Übersicht halber lassen sich jedoch die Farben in Hauptfarbe und Farbausprägung weiter unterteilen…wo dies Sinn macht, muss der Admin dann entscheiden bzw. abstimmen.
Die meisten Online-Shops verzichten mittlerweile auf derart detaillierte Filter und geben die Ausprägung nur noch auf der Produktdetailseite aus.
Bei den Größen hingegen wird es schon deutlich kniffeliger, denn hier gibt es diverse Unterscheidungen und noch mehr Werte.
Eine Trennung macht definitiv Sinn und könnte dann in diese Richtung gehen:
- Normale Größe
- Untersetzte Größe
- Kurz-Größe
- Hosen-Größe
- Jeans-Größe
- Kinder-Größe
- Wäsche-Größe
Fügen wir das Gesamtbild einmal zusammen und betrachten einen Ast des Klassifikationsbaumes mit seinen Produktgruppen, Attributen und Werten.
Bauen wir uns nun einen Klassifizierungsbaum…und weil es so schön einfach ist, springen wir direkt ins Akeneo PIM
Nachdem wir eine erste Klassifizierung aufgebaut haben, schauen wir uns noch kurz einmal an, wie nun definiert wird, welche Daten für einen Artikel zu pflegen sind.
Dazu nochmal zurück ins PIM!