Stop met productdata opschonen!
Ontwerp je productinformatie met data design in een PIM.

Waarom productdata opschonen niet werkt in kmo’s

Data cleaning start meestal met de beste intenties: je exporteert data, je kuist op, je vult ontbrekende velden aan, je maakt kolommen “uniform”. Even lijkt alles beter. Tot de volgende import, de volgende leverancierlijst, of de volgende interne update. Dan komt dezelfde rommel terug, omdat de bronlogica niet veranderd is. Opschonen maskeert het probleem. Het lost de oorzaak niet op.

In een kmo loopt dit bijna altijd vast om een simpele reden: je hebt zelden dedicated mensen die wekenlang productinformatie kunnen blijven polijsten. Het gebeurt tussen andere prioriteiten door, reactief en persoonsafhankelijk. En intussen groeit de commerciële schade: producten worden minder goed gevonden, filters werken half, varianten kloppen niet, content ontbreekt. Gevolg: lagere vindbaarheid, lagere conversie en minder sales. Niet omdat je aanbod slecht is, maar omdat je productinformatie niet betrouwbaar en herhaalbaar is.

De commerciële schade is stil, maar structureel.

Het effect is stil maar duur: producten raken minder goed gevonden, filters werken half, varianten kloppen niet, content ontbreekt. Gevolg: lagere vindbaarheid, lagere conversie en minder sales. Niet omdat je aanbod slecht is, maar omdat je productinformatie niet betrouwbaar en herhaalbaar is.

Wat “data design” betekent in productinformatie

Data design is de fundering waarmee je productinformatie schaalbaar en herhaalbaar maakt. Je legt de basis zo vast dat nieuwe imports, leveranciersdata en interne updates niet telkens opnieuw discussie en manueel herstel veroorzaken. In de praktijk gaat het over vier bouwstenen die samen bepalen of je productinformatie “werkt”.

De 4 bouwstenen van data design in een PIM-systeem

1. Productboom-structuur (product, variant, bundel).

Je bepaalt wat een “product” is in jouw catalogus, wat een “variant” is (bijvoorbeeld kleur, maat, uitvoering) en wanneer iets een “bundel” of set is. Als die structuur niet scherp staat, trek je varianten door elkaar, krijg je dubbele producten en worden exports naar kanalen onvoorspelbaar. Een PIM wordt pas krachtig als je productboom-structuur consistent is.

2. Productspecificaties (specificaties-bibliotheek).

Je bouwt een bibliotheek van productspecificaties die commercieel bruikbaar zijn en overal dezelfde betekenis hebben. Het gaat niet om “kolommen in Excel”, maar om definities die iedereen in het bedrijf hetzelfde begrijpt.

Leg per specificatie vast:

• wat het veld betekent, eenheden, type data
• voor welke producttypes het geldt
• hoe het naar de eindklant wordt getoond (titel, labels, volgorde, context)

Dit is de basis voor consistente productpagina’s en betrouwbare vergelijking tussen producten.

3. Taxonomie.

Taxonomie zorgt ervoor dat je geen vrije tekst en synoniemen krijgt die je filters en zoekresultaten kapot maken. Je legt vaste keuzes vast voor categorieën, labels en waarden die je nodig hebt voor navigatie en filtering.

Denk aan:

• merkstructuur en productfamilies
• materiaaltypes en toepassingen
• certificeringen en compatibiliteit
• geografische sales gebieden en doelgroepen

Zonder taxonomie gaat iedereen “zijn eigen woorden” gebruiken, waardoor dezelfde realiteit op tien manieren in je data terechtkomt.

4. Validatieregels

Validatieregels bewaken dat data klopt vóór je publiceert. Je hoeft niet meteen “alles” te automatiseren. Zelfs eenvoudige regels maken een groot verschil, zeker in kmo-context.

Voorbeelden van haalbare, minimum viable validatie:

• verplichte velden per producttype en kanaal
• waarden moeten uit een lijst komen (taxonomie) in plaats van vrije tekst
• vaste schrijfwijze voor belangrijke velden (bijvoorbeeld merknaam, materiaal, lijnnaam)
• numerieke velden moeten numeriek zijn (bijvoorbeeld gewicht, afmetingen)

Wat dit oplevert voor je team

Als je productinformatie ontwerpt in plaats van opschoont, verschuif je het werk naar waar het telt: vóór de chaos ontstaat. Je team stopt met “data herstellen” en begint met “data beheren”. Dat levert directe tijdswinst op, omdat wijzigingen nog maar één keer moeten gebeuren en daarna overal consistent doorlopen.

Voor de PIM-gebruiker in je organisatie betekent dit concreet:

• minder interpretatie bij het invullen van velden
• minder discussies over definities en betekenis
• minder afhankelijkheid van één collega die “de data kent”
• sneller nieuwe producten en varianten toevoegen zonder copy-paste-werk

Wanneer heb je als kmo een PIM nodig?

Je zit meestal in PIM-territorium als één of meer van deze situaties herkenbaar zijn:

• je verkoopt via meerdere kanalen (webshop, marketplace, B2B, print, dealers, productfiches, PDF's)
• je hebt varianten, bundels of compatibiliteit die moeilijk te beheren zijn
• productinformatie zit verspreid over ERP, Excel, leveranciersbestanden en webshop
• je publiceert traag omdat niemand zeker is wat “juist” is
• filters, zoekresultaten en productpagina’s zijn inconsistent

Een PIM-systeem geeft je dan één commerciële waarheid voor productinformatie, los van transactieprocessen in ERP.

FAQ over productinformatie, data design en PIM

Wat is het verschil tussen PIM en ERP?

ERP is sterk in transacties: prijzen, stock, orders, leveranciers, boekhouding. PIM is gemaakt voor commerciële productinformatie: productboom-structuur, rijke specificaties, taxonomie, assets en publicatie naar kanalen. Veel organisaties proberen ERP als productinformatiebron te gebruiken, maar dat leidt bijna altijd tot extra manueel werk en inconsistenties.

Moet ik eerst alle productdata opschonen voor ik met PIM start?

Nee. Opschonen zonder design is tijdelijk. Start met data design: productboom-structuur, specificaties-bibliotheek, taxonomie en basisvalidatie. Daarna importeer je en verbeter je iteratief. Zo voorkom je dat je “perfectie” nastreeft en nooit live gaat.

Wat is taxonomie in productdata?

Taxonomie is een set vaste keuzes en classificaties waarmee je productinformatie uniform maakt. Denk aan categorieën, labels, doelgroepen, toepassingen, compatibiliteit en segmenten. Taxonomie voorkomt vrije tekst en synoniemen en maakt filtering en zoekbaarheid betrouwbaar.

Welke validatieregels zijn minimum viable voor een kmo?

Begin klein: verplichte velden per producttype en kanaal, waarden uit lijsten (geen vrije tekst), vaste schrijfwijze voor kernvelden, en numerieke velden die numeriek moeten zijn. Dat levert meteen tijdswinst en minder fouten op.

Hoe begin je met productboom-structuur (product, variant, bundel)?

Maak eerst expliciet wat jullie “product” is, welke eigenschappen varianten maken (kleur, maat, uitvoering), en wanneer iets een bundel is. Schrijf die regels uit in één pagina en pas ze consequent toe. Dat voorkomt duplicaten en scheve exports.

Conclusie

Productdata opschonen is vaak een loop die zichzelf herhaalt. Data design doorbreekt die loop. Met een duidelijke productboom-structuur, een specificaties-bibliotheek, een taxonomie en eenvoudige validatieregels bouw je productinformatie die consistent blijft, ook als er nieuwe data binnenkomt. Het resultaat is minder herstelwerk, minder discussie, en vooral: sneller publiceren met meer controle.