Das sind die fünf wichtigsten Stellschrauben für Top-Daten

Die Qualität der Produktdaten entscheidet u.a. darüber, ob ein Kunde ein Angebot über Google Shopping, Social Media Kanäle, Retargeting-Anbieter oder in Preissuchmaschinen angezeigt bekommt oder eben nicht. Denn je besser die intelligenten Matching-Algorithmen der Vermarktungskanäle ein Produkt mit allen seinen Eigenschaften und Ausprägungen erkennen können, desto besser können sie es auch einer konkreten Suchanfrage oder einem bestimmten Kundenprofil zuordnen. Relevanz gewinnt - auf bei shopinternen Tools wie Onsite Search oder z.B. Recommendation Tools. Denn je genauer ein Produkt zu einer Suchanfrage oder einem Kundenprofil gematcht werden kann, desto relevanter die generierte Produktempfehlung. Wenn ein Profil z.B. zeigt, dass ein Kunde gerne nachhaltig und fair produzierte Produkte kauft, kann Vermarkter oder Tool solche Produkte nur dann empfehlen, wenn diese Information im Datenfeed auch erkennbar ist. Feed Dynamix   , Experte für Produktdatenhandling, erläutert, was genau Produktqualität bedeutet und wie ein guter Datenfeed aussieht:

1. Produkte für Vermarktungspartner eindeutig kategorisieren

Bei der externen Vermarktung von Sortimenten vergessen Shop-Betreiber oft, dass die Algorithmen der Vermarktungspartner die eigenen, shopspezifisch eingerichteten Kategorien nicht verstehen. Auch sind diese nicht in der Lage selbst Produkte bestimmten Warengruppen zuzuordnen. In einem optimalen Datenfeed ist daher jedes Produkt einer Kategorie eindeutig zugeordnet. Die Kategorisierung erfolgt strikt nach den Vorgaben der Vermarktungspartner.

2. Wer gehört zu wem? Produktvarianten kenntlich machen

Gibt es z.B. ein Produkt in verschiedenen Größen und Farben, müssen diese Varianten im Datenfeed als solche gekennzeichnet sein. Nur so können Amazon, Google & Co. verstehen, dass es sich um ein identisches Angebot mit unterschiedlichen Ausprägungen handelt. Verzichtet man auf diese Kennzeichnung, wird das Produkt als Dublette behandelt und entspricht einem Richtlinien-Verstoß. Im schlechtesten Fall droht dann die Sperrung des Accounts.

3. Gut beschrieben: Produktdatensätze mit relevanten Attributen

Je nach Produkt sind unterschiedliche Eigenschaften für die Kaufentscheidung relevant. Bei Mode sind Farbe und Größe wichtig, bei Möbeln Maße und Material. Je mehr Attribute der Onlineshop dem Partner im Datenfeed übermittelt, desto besser. Denn so kann ein besseres Matching zwischen der Suchanfrage und dem angebotenen Produkt erfolgen. Je granularer die Produktdaten, desto besser das Matching und desto höher die Qualität des gewonnen Traffics.

4. Bessere Vergleichbarkeit: Normalisierung schafft Verständlichkeit

Normalisierte Formate und Maßeinheiten machen Produkte für den Kunden vergleichbar. Und nur, wenn Vorgaben und Standards eingehalten werden, können die Algorithmen und Filterfunktionen von Reco Engines, Preissuchmaschinen und Produktportalen greifen. Wer einem Portal nur "Datensalat" - wie z.B. Kleidergrößen in 34, 36, M, L, 42 liefert, muss mit schlechter Kampagnenperformance rechnen, oder mit der Ablehnung der Kampagne. Auch länderspezifische Standards sollten unbedingt eingehalten werden.

5. Produktdaten veredeln: Mit Zusatzinformationen Kunden gewinnen

Wer sich gegenüber der Konkurrenz differenzieren und die Kampagnenperformance weiter steigern will, sollte seine Produktdaten um Attribute anreichern, die einerseits einem konkreten Bedarf zugeordnet werden können, andererseits das entscheidende Verkaufsargument gegenüber dem Wettbewerber liefern. Das erfolgt über Keywords, Bilder und Produktbeschreibungen.