Beratung zur strategischen Einordnung und Konzeption Ihres PIM-Systems.

• Ist-Analyse und Reifegradbewertung: Bewertung Ihrer aktuellen Produktdatenprozesse, Systeme und Datenqualität.

• Anforderungs- und Use-Case-Definition: Erarbeitung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen gemeinsam mit Fachbereich und IT.

• Business Case und Roadmap: Wirtschaftlichkeitsbetrachtung und Erstellung einer realistischen Einführungs-Roadmap.

Herstellerneutrale Auswahl der passenden PIM-Lösung für Ihre Anforderungen.

• Marktüberblick und Shortlist: Vergleich gängiger Systeme wie Akeneo, Pimcore, Contentserv, Stibo Systems oder inRiver.

• Lastenheft und RFP-Prozess: Erstellung eines Lastenhefts und strukturierte Ausschreibung an passende Anbieter.

• Proof of Concept: Begleitung von PoCs zur fundierten Entscheidung anhand realer Daten und Use Cases.

Umsetzung Ihres PIM-Projekts mit Anbindung an die bestehende Systemlandschaft.

• Datenmodellierung und Klassifikation: Aufbau eines tragfähigen Produktdatenmodells inklusive Klassifikationsstandards wie ETIM oder eCl@ss.

• Integration mit ERP, Shop und Marktplätzen: Anbindung an SAP, Microsoft Dynamics, Shopware, Magento, Shopify, Amazon und weitere Systeme.

• Datenmigration: Strukturierte Migration bestehender Produktdaten aus Altsystemen, Excel-Listen oder Lieferantenquellen.

Wissenstransfer für nachhaltige Akzeptanz und effiziente Nutzung Ihres PIM-Systems.

• PIM-Grundlagenseminare: Einführung in Konzepte, Funktionen und Best Practices moderner PIM-Systeme.

• Anwenderschulungen: Praxisnahe Trainings für Produktmanager, Redakteure und Datenpflege-Teams.

• Coaching für Administratoren und Key-User: Vertiefende Workshops zu Konfiguration, Workflows, Schnittstellen und Datenqualität.

• E-Commerce-Manager und Online-Shop-Betreiber, die ihre Produktdatenprozesse professionalisieren und skalieren möchten

• Produktmanager und Category Manager, die Verantwortung für Produktinformationen über mehrere Kanäle hinweg tragen

• IT-Verantwortliche und Systemarchitekten, die ein PIM-System einführen oder bestehende Systeme integrieren möchten

• Verständnis der Kernfunktionen, Architektur und Einsatzgebiete moderner PIM-Systeme

• Bewertung und Auswahl passender PIM-Lösungen anhand klar definierter Anforderungen und Use Cases

• Konzeption eines unternehmensspezifischen Produktdatenmodells und Aufbau strukturierter Klassifikationen

• Interaktive Workshops mit praktischen Übungen an realen PIM-Umgebungen und Beispieldaten

• Live-Demonstrationen führender PIM-Systeme inklusive Konfiguration, Datenmodellierung und Channel-Anbindung

• Fallstudien aus B2B- und B2C-Unternehmen unterschiedlicher Branchen und Größenordnungen

• Grundverständnis von Produktdaten und deren Bedeutung im Vertriebsprozess

• Erfahrung im E-Commerce, Produktmanagement, Marketing oder in der IT von Vorteil

• Grundkenntnisse über Datenstrukturen, Datenbanken oder ERP-Systeme hilfreich

• Höhere Datenqualität und Konsistenz aller Produktinformationen über sämtliche Kanäle hinweg

• Deutliche Effizienzgewinne durch Automatisierung und zentrale Pflege statt redundanter Datenhaltung

• Schnellere Time-to-Market beim Launch neuer Produkte und Erschließung zusätzlicher Vertriebskanäle

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Definition und Abgrenzung: PIM, MDM, DAM und ERP im Vergleich

• Strategische Bedeutung von Produktdaten im Multichannel-Vertrieb

• Typische Herausforderungen ohne zentrales Produktdatenmanagement

• Business Case und ROI-Betrachtung von PIM-Projekten

• Marktüberblick: Führende PIM-Anbieter und Open-Source-Lösungen

• Trends: Headless PIM, KI-gestützte Datenanreicherung und PXM

• Rolle des PIM in der Digitalisierungsstrategie

• Aufbau hierarchischer Produktstrukturen und Kategoriebäume

• Attributmodellierung: Eigenschaften, Datentypen und Vererbung

• Klassifikationsstandards: ETIM, eCl@ss, UNSPSC, GPC

• Varianten- und Bundle-Management strukturiert abbilden

• Mehrsprachigkeit und kanalspezifische Datenpflege

• Cross- und Upselling über verknüpfte Produktbeziehungen

• Media-Assets und deren Verknüpfung mit Produkten

• Anforderungsanalyse: Funktionale und nicht-funktionale Kriterien

• Vergleich gängiger PIM-Lösungen: Akeneo, Pimcore, Contentserv, Stibo Systems, inRiver

• On-Premises vs. Cloud vs. SaaS: Vor- und Nachteile

• Open-Source vs. proprietäre Lösungen: Total Cost of Ownership

• Erstellung eines Lastenhefts und RFP-Prozess

• Proof of Concept und Vendor-Bewertung

• Lizenzmodelle, Pricing und versteckte Kosten

• Schnittstellen zu ERP-Systemen: SAP, Microsoft Dynamics, Odoo

• Anbindung an E-Commerce-Plattformen: Shopware, Magento, Shopify

• Integration mit DAM-Systemen für Medien-Assets

• API-Strategien: REST, GraphQL und Event-basierte Integration

• Datenflüsse und Single Source of Truth definieren

• Marktplatzanbindung: Amazon, eBay, Otto, Zalando

• Print-Publishing und Katalogerstellung aus dem PIM

• Definition von Datenqualitätsdimensionen: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität

• Implementierung von Validierungs- und Pflichtfeldregeln

• Completeness-Tracking und Quality-Scoring

• Rollen- und Rechtekonzepte für die Datenpflege

• Workflow-Management und Freigabeprozesse

• Audit-Trails und Historisierung von Änderungen

• Datenbereinigung und Migrationsstrategien

• Kanalspezifische Produktdaten und Channel-Mapping

• Export-Formate: CSV, XML, JSON, BMEcat

• Marketingtexte und SEO-relevante Attribute pro Kanal

• Lokalisierung und länderspezifische Anpassungen

• Versionierung und zeitgesteuerte Veröffentlichung

• Reporting und Performance-Tracking pro Kanal

• Syndication an Datenpools wie GDSN oder BMEcat

• Onboarding-Prozesse für neue Produkte und Lieferanten

• Kollaborative Datenpflege in verteilten Teams

• Aufgabenmanagement und Eskalationsmechanismen

• Lieferantenintegration und Supplier-Portale

• Übersetzungsworkflows und Translation-Management

• Change Management bei der PIM-Einführung

• KPIs zur Messung der Prozesseffizienz

• Automatisierte Texterstellung mit Large Language Models

• KI-gestützte Klassifikation und Attributextraktion

• Bildanalyse und automatisches Tagging von Media-Assets

• Übersetzungen mit maschineller Unterstützung

• Anomalieerkennung in Produktdaten

• Recommendation Engines auf Basis von Produktdaten

• Integration generativer KI in PIM-Workflows

• Projektmethodik: Klassisch, agil oder hybrid

• Datenmigration: Strategien und Best Practices

• Schulung von Anwendern und Key-Usern

• Betriebskonzepte und Support-Strukturen

• Performance-Monitoring und Skalierung

• Kontinuierliche Verbesserung und Roadmap-Planung

• Erfolgreiche Fallstudien und Lessons Learned