5 Gründe, warum viele E-Commerce-Probleme in den Produktdaten entstehen und nicht im Shop
Produktdaten als Ausgangspunkt vieler Herausforderungen
Viele typische Herausforderungen im E-Commerce entstehen nicht im Shop selbst. Sie sind das Ergebnis davon, wie Produktdaten strukturiert, gepflegt und über Systeme hinweg bereitgestellt werden. Dieser Beitrag zeigt, warum der Shop häufig nur Symptome sichtbar macht und wo Unternehmen konkret ansetzen sollten, um Skalierung, Qualität und Time-to-Market nachhaltig zu verbessern.
1: Der Shop macht Probleme sichtbar, ist aber nicht ihre Ursache
Fehlende Varianten, widersprüchliche Produktinformationen, manuelle Korrekturen vor Kampagnenstarts oder unterschiedliche Datenstände auf Marktplätzen werden im Shop besonders deutlich. Der Shop ist jedoch selten der Ursprung dieser Probleme. Er bildet lediglich ab, was aus vorgelagerten Systemen geliefert wird, inklusive aller Inkonsistenzen und Lücken.
2: Produktdaten sind historisch gewachsen und nicht konsistent strukturiert
Produktdaten entstehen in vielen Unternehmen über Jahre hinweg. Attribute werden unterschiedlich interpretiert, Variantenlogiken sind unvollständig modelliert und Übersetzungen nicht konsistent angebunden. Diese gewachsenen Strukturen führen dazu, dass Produktinformationen nicht zuverlässig kanalübergreifend genutzt werden können.
3: Für Produktdaten fehlt klare Ownership zwischen Fachbereichen
Produktmanagement, Marketing und IT arbeiten mit denselben Produktdaten, aber nach unterschiedlichen Regeln und Zielen. Häufig ist nicht klar definiert, wer für Pflege, Freigabe und Weiterentwicklung verantwortlich ist. Ohne klare Zuständigkeiten entstehen Inkonsistenzen, Abstimmungsschleifen und manuelle Workarounds, die sich direkt auf den E-Commerce auswirken.
4: Shop-Optimierung kann schlechte Produktdaten nicht kompensieren
Moderne Shops können viel leisten, aber keine schlechten Daten reparieren. Neue Features, bessere Performance oder optimierte UX verbessern die Darstellung, nicht jedoch die Qualität der zugrunde liegenden Produktinformationen. Mit zunehmender Kanalvielfalt, Internationalisierung und Personalisierung werden diese Grenzen immer sichtbarer.
5: Produktdaten sind der eigentliche Hebel für Skalierung im E-Commerce
Sauber strukturierte, konsistente Produktdaten sind die Voraussetzung für Skalierung. Ein leistungsfähiges PIM wie z. B. NovaDB Headless-PIM ermöglicht es, Produkte einmal korrekt zu modellieren und anschließend flexibel in unterschiedliche Kanäle auszuspielen. Time-to-Market, Datenqualität und Automatisierungsgrad hängen damit weniger vom Shop selbst ab als von der Qualität der Produktdatenbasis.
Handlungsempfehlung: Wo Unternehmen konkret ansetzen sollten
Wer E-Commerce-Probleme nachhaltig lösen will, sollte den Fokus bewusst vom Shop auf die Produktdaten verschieben. Dafür haben sich in der Praxis vier Schritte bewährt:
• Produktdaten strategisch verankern
Produktdaten beeinflussen Conversion, Skalierung und Time-to-Market und müssen entsprechend auf Management-Ebene priorisiert werden.
• Datenmodell vor Systemdiskussion klären
Bevor Tools bewertet oder ersetzt werden, sollte klar definiert sein, wie Produkte strukturiert, variiert und kanalübergreifend genutzt werden sollen. Ein sauberes Datenmodell reduziert Komplexität langfristig.
• Ownership und Governance festlegen
Klare Verantwortlichkeiten für Pflege, Freigabe und Weiterentwicklung von Produktdaten sind entscheidend, um Inkonsistenzen und Medienbrüche zu vermeiden.
• Architektur ganzheitlich denken
Ein PIM-System entfaltet seinen Nutzen erst im Zusammenspiel mit CMS, DAM, Commerce und weiteren Systemen. API-first- und composable-Ansätze schaffen die notwendige Flexibilität für zukünftige Anforderungen.
Fazit
Viele E-Commerce-Probleme lassen sich nicht im Shop lösen. Der entscheidende Hebel liegt in den Produktdaten. Werden sie strategisch gedacht, können Shops, Marktplätze und weitere Kanäle ihr volles Potenzial entfalten.
Bei Fragen zur strategischen Einordnung von PIM und Produktdaten stehen wir beratend zur Verfügung.
Die Themen dieses Beitrags vertiefen wir mit dem NovaDB-PIM-System im OMR Tool Talk am 18.03.2026 um 09:30 Uhr gemeinsam mit Akeneo, novomind und Temel Kahyaoglu – mit Fokus auf Einordnung, Architektur und Praxis.
Tobias Denninger
Nach seinem Bachelorabschluss in Online Marketing an der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) im Jahr 2021 startete er seine Karriere im Sales bei Noxum. Dort baute er fundierte Vertriebserfahrung auf und vertiefte kontinuierlich sein Fachwissen.
Seit 2022 ist er als Account Manager mit Schwerpunkt NovaDB tätig. In dieser Rolle betreut und entwickelt er Kundenbeziehungen weiter und realisiert passgenaue Lösungen auf Basis der NovaDB-Technologie, mit dem Ziel, nachhaltige Partnerschaften und messbaren Kundennutzen zu schaffen.