🛒

Productdata kwaliteit meten en verbeteren

Data quality scoring, KPI's en continue verbetering

Je kunt niet verbeteren wat je niet meet. Veel retailers hebben geen inzicht in de kwaliteit van hun productdata — ze merken het pas als klanten klagen over ontbrekende informatie of als producten slecht scoren in zoekresultaten. Structureel meten van datakwaliteit maakt problemen zichtbaar voordat ze impact hebben.

Completeness scoring in PIM

De meeste PIM-systemen bieden completeness scoring: een percentage dat aangeeft hoeveel van de verplichte en optionele attributen per product gevuld zijn. Je kunt per kanaal instellen welke velden verplicht zijn — zo zie je direct welke producten nog niet klaar zijn voor publicatie op een specifiek kanaal.

KPI's voor productdata

Naast compleetheid zijn er andere relevante KPI's: het percentage producten met minimaal drie afbeeldingen, het aandeel producten met een unieke beschrijving (niet de standaard leverancierstekst), de gemiddelde tijd van data-ontvangst tot publicatie, en het aantal datakwaliteit-gerelateerde retouren.

Data governance implementeren

Een PIM-systeem ondersteunt data governance door rollen en verantwoordelijkheden vast te leggen: wie is eigenaar van welke productdata? Welke goedkeuringsstappen moet data doorlopen? Welke kwaliteitsregels gelden er? Door governance te formaliseren in je PIM wordt datakwaliteit een continu proces in plaats van een eenmalig project.

Op zoek naar de juiste PIM-oplossing?

Vergelijk alle PIM-softwareoplossingen en vind het systeem dat past bij jouw organisatie.

Bekijk PIM-oplossingen →