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Andreas Noll, Ihr Unternehmensberater für Ersatzteilmanagement

Unternehmensberater Andreas Noll

Andreas Noll, Ihr Unternehmensberater für Ersatzteilmanagement

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Regeln für ein reibungsloses Datenmanagement im Ersatzteilgeschäft

Andreas Noll, Ihr Unternehmensberater für Ersatzteilmanagement

Im Ersatzteilmanagement herrscht kein Mangel an zu verarbeitenden Informationen:

  • Produktbeschreibungen,
  • Bilder,
  • Preise,
  • Übersetzungen,
  • was so alles an Informationen im Unternehmen vorhanden ist.

Die finden sich häufig nicht an einer zentralen Stelle.

Ergebnis
Die Daten sind damit meist weder konsistent noch qualitativ hochwertig.

𝗦𝗲𝗶𝘁𝗲𝗻𝗶𝗻𝗵𝗮𝗹𝘁 (aufklappbar)

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  • Ordnung ist die halbe Effizienz
    • 1. Struktur muss klar und logisch sein
    • 2. Quellen: Jeder Inhalt hat nur genau eine Quelle
    • 3. Systeme: Ähnliche Content-Arten nicht in unterschiedlichen Systemen pflegen
    • 4. Prozessstufen und Freigabestufen ins Datenmanagement einbauen
    • 5. Alle relevanten Informationen aus allen Systemen im Übersetzungsprozess beachten
    • 6. Pflegeprozess: Kanalspezifischen Content berücksichtigen
    • 7. Richtlinien: Datenmanagement eindeutig regeln
    • 8. Unbeabsichtigte Änderungen von freigegebenen Daten verhindern
    • 9. Wildwuchs durch Content-Querübertragungen vermeiden
  • Download Whitepaper zum Datenmanagement im Ersatzteilgeschäft

Das zugehörige Whitepaper finden Sie am Ende dieses Beitrags

Datenkonsistenz durch Stammdaten-Pflege im zentralen ERP

Ordnung ist die halbe Effizienz

Bevor relevante Inhalte jedoch ihren Weg zum entsprechenden Kanal und Kunden finden, müssen sie – ganz im Sinne von Information Supply Chain Management (ISCM) – einige Stationen durchlaufen.

Diese Datenlaufbahn oder Datenlieferkette beginnt ganz klar in der IT-Infrastruktur Ihres Unternehmens.

Doch was müssen Unternehmen am Anfang, also bereits beim Anlegen der Daten, beachten?

Welche Grundregeln gibt es für die Datenpflege?

Und was sollten alle an dem Datenpflegeprozess Beteiligten wissen?

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Workshop "𝗦𝘁𝗮𝗺𝗺𝗱𝗮𝘁𝗲𝗻"

Sie lesen hier einen Beitrag der SDZeCOM zum Datenmanagement

1. Struktur muss klar und logisch sein

Eine IT-Landschaft besteht, je nach Unternehmen, aus zahlreichen Systemen. Im Idealfall ist diese Landschaft so aufgebaut, dass sie auch ohne detailliertes Handbuch für am Datenmanagement Beteiligte nachvollziehbar ist. Damit im Rahmen der Datenpflege jeder schnell erkennt, welche Daten wo liegen und – zum Beispiel bei einer Aktualisierung – wo gespeichert werden müssen, sollte die Struktur der Systemlandschaft klar und logisch sein. Das heißt konkret: Ob CRM-, ERP- oder PIM-System – sie alle sollten ihre ganz bestimmten Aufgaben in der Landschaft haben und einen klar definierten Zweck erfüllen.

2. Quellen: Jeder Inhalt hat nur genau eine Quelle

Eine IT-Landschaft besteht, je nach Unternehmen, aus zahlreichen Systemen. Im Idealfall ist diese Landschaft so aufgebaut, dass sie auch ohne detailliertes Handbuch für am Datenmanagement Beteiligte nachvollziehbar ist. Damit im Rahmen der Datenpflege jeder schnell erkennt, welche Daten wo liegen und – zum Beispiel bei einer Aktualisierung – wo gespeichert werden müssen, sollte die Struktur der Systemlandschaft klar und logisch sein.

Das heißt konkret:

Ob CRM-, ERP- oder PIM-System – sie alle sollten ihre ganz bestimmten Aufgaben in der Landschaft haben und einen klar definierten Zweck erfüllen.

In einer vielfältigen Systemlandschaft besteht eine goldene Regel: Jedes Content-Element hat nur eine Quelle, wird also in nur einem System gepflegt. Dies ist unabhängig davon, ob das Content-Element anschließend in unterschiedlichen Systemen dargestellt wird. So wird z.B. der Ersatzteil-Preis oder die Artikelnummer initial im ERP-System gepflegt, auch wenn sie anschließend im MDM oder im Shop dargestellt werden. Diese Regel ist die Basis für erfolgreiche Prozesse im Datenmanagement, und auch dafür, dass die Synchronisation von Datenquellen überhaupt gelingen kann.

Datenkonsistenz durch Stammdaten-Pflege im zentralen ERP
Lücken und Fehler in den Stammdaten zählen zu den Bürden der meisten After Sales Organisationen. Für die umfassende Pflege fehlt überall die Zeit. Dagegen hilft diese Managementberatung
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3. Systeme: Ähnliche Content-Arten nicht in unterschiedlichen Systemen pflegen

Die Einkaufspreispflege findet im ERP-System statt?

Die Verkaufspreispflege hingegen im PIM-System?

Das ist eine Vorgehensweise, die nicht zu empfehlen ist. Unterschiedliche Verantwortliche mögen jeweils ihre individuellen Wünsche haben, welches das am besten geeignete System für ihren speziellen Zweck ist. Jedoch sollten Inhalte, die ähnlicher Natur sind und deswegen zusammen gehören, auch nur an einer Stelle vorliegen: Kundendaten gehören ins CRM-System, Produktdaten ins PIM-System, Bilddaten ins MAM-System usw. Diese klare Zuordnung von Content-Elementen verhindert lästige und komplexe Suchprozesse und ermöglicht einen schnellen Zugriff auf die gewollten Daten. Interessant in diesem Zusammenhang sind Multidomain-MDM-Systeme, die verschiedene Datensilos vereinen und somit einen domainübergreifenden Blick auf alle relevanten Daten ermöglicht.

4. Prozessstufen und Freigabestufen ins Datenmanagement einbauen

Dies ist ein Punkt, der gerne mal vergessen wird: Prozesse im Datenmanagement müssen genauso klar und logisch strukturiert sein, wie die Systemlandschaft, in der sie stattfinden. Für die Datenpflege sind in einem Unternehmen oft unterschiedliche Personen an unterschiedlichen Stellen beteiligt.

  • Wer erfasst und pflegt die Materialstammdaten? Wer ist für das IT-System verantwortlich?
  • Welche Person gibt die Media Assets frei?
  • Und wer kümmert sich um den fremdsprachigen Content?

Hier gilt es, genaue Prozess- und Freigabestufen zu definieren und einzuführen. Diese Festlegung hat das Ziel, die Komplexität in der Systemlandschaft und im ganzen Unternehmen zu verringern. Zudem verbessern klare Strukturen und Prozesse die Qualität der Daten und reduzieren den organisatorischen Aufwand. Übersetzt heißt das, man spart am Ende Zeit und Geld. Als Grundlage dient ein Datenverwaltungskonzept – eine sogenannte Data Governance.

5. Alle relevanten Informationen aus allen Systemen im Übersetzungsprozess beachten

Wer nur die Produktinformationen aus dem PIM-System übersetzen lässt, denkt leider zu kurz. Wenn nämlich kurzfristig der Content aus einem anderen System für einen bestimmten Zweck benötigt wird, geht das Übersetzungsprozedere wieder von vorne los. Es gilt, alle relevanten Inhalte aus sämtlichen Systemen direkt in den Übersetzungsprozess zu integrieren. Ob dabei ein Translation-Memory-System zum Einsatz kommt, ist sicherlich von der jeweiligen Infrastruktur und den Anforderungen abhängig.

6. Pflegeprozess: Kanalspezifischen Content berücksichtigen

Ob für den Online-Shop, eine Broschüre, einen Newsletter oder Social Media: Unterschiedliche Kanäle erfordern unterschiedlich aufbereiteten Content. Das muss man auch schon in der Datenpflege (und ganz am Anfang in der Datenanlage) berücksichtigen. Das bedeutet, Texte müssen entsprechend vorbereitet werden (zum Beispiel für Web und für Print), aber auch, dass alle zusätzlichen Content-Formen, wie zum Beispiel Bilder oder Videos, mit vorliegen.

7. Richtlinien: Datenmanagement eindeutig regeln

Gerade wegen der übergreifenden Bedeutung des Datenmanagements sollten einige Punkte berücksichtigt werden:

Product Data Governance

Strategie zukünftiger Datenerfassung, -pflege, -optimierung
(Rollen, Systeme, Kompetenzen, Prozesse, Regeln, ...)

Data Quality

Standards und
Richtlinien

(Vollständigkeit, Richtigkeit,
Aktualität, ...)

Data Maintenance

Pflege über den Lebenszyklus

(Korrektur,
Erweiterung,
Verantwortung, ...)

Data Policy

Vorgaben zur Speicherung

(Sicherheit,
Risiken,
Zugriffe, ...)

8. Unbeabsichtigte Änderungen von freigegebenen Daten verhindern

Wenn ein Datenbestand als „freigegeben“ gilt, dann sollte er auch nicht einfach geändert werden können. Die verantwortliche Person, die die Freigabe erteilt hat, sollte erneut einen prüfenden Blick darauf werfen. Eine Art Sperre für Dritte verhindert, dass es zu unbeabsichtigten Änderungen und Fehlern im Datenbestand kommt. Denn die könnten im weiteren Datenmanagement-Prozess zu Problemen führen.

9. Wildwuchs durch Content-Querübertragungen vermeiden

Die Daten liegen, wenn Sie sich an die erste Regel gehalten haben, schön sortiert in ihren jeweiligen Systemen. Sollte man sie nun am Ende für diverse Zwecke doch quer in andere Systeme übertragen? Die Antwort ist: Das würde nicht den Anforderungen an eine klare Systemstruktur gerecht werden. Mit diesem Vorgehen würde man eher einen Daten-Wildwuchs fördern und die Daten-Sichtbarkeit reduzieren, um die man sich ursprünglich so bemüht hatte.

SDZeCOM

Beitrag von SDZeCOM

Passende Webinare, Seminare und Schulungen, die Hersteller und Händler dabei unterstützen, bietet SDZeCOM im eigenen TrainingsCenter für Produktkommunikation und ISCM an.

Doch welches IT-System passt zu Ihrem Unternehmen?

Finden Sie es im Workshop oder PIM versus MDM heraus.

Die oben beschriebenen Regeln gelten übrigens unabhängig vom Datenbestand. Das bedeutet: Egal, um welche Art von Daten es sich handelt – diese Prozess- und Strukturregeln sind entscheidend, wenn effizientes Datenmanagement gelingen soll. Darüber hinaus ist es wichtig, dass man regelmäßig überprüft, ob die eigene Systemlandschaft den Anforderungen eines reibungslosen Datenmanagements gerecht wird:

Verfüge ich bereits über die richtigen Systeme?
Machen die Prozesse so Sinn?

Um dies zu analysieren, kann man auch das Know-how eines Experten heranziehen. Nur, wer die eigenen Strukturen und Prozesse immer wieder hinterfragt, wird am Ende auch auf Dauer sein Datenmanagement optimieren können.

Download Whitepaper zum Datenmanagement im Ersatzteilgeschäft

Sie können diesen Beitrag zur Verbesserung Ihrer Datenhaltung im After Sales Service hier als pdf herunterladen:

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Über SDZeCOM

SDZeCOM gehört im deutschsprachigen Raum zu den Pionieren und erfolgreichsten Systemarchitekten und Systemintegratoren von Lösungen für effizientes (Produkt)Datenmanagement. Die Leistung reicht von der Auswahl und Einführung von Master Data Management-Systemen (MDM) und Product Information Management-Systemen (PIM) bis hin zur laufenden Betreuung der Lösungen. Wir arbeiten dabei mit verschiedenen Software-Unternehmen wie Contentserv, Stibo Systems, Prodexa und Werk II zusammen.

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Ersatzteillogistik Ersatzteilpreise Ersatzteil-Umsatz
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Lebenszyklus Marketing Materialstämme
Outsourcing Produktmanagement Service-Integration
Stammdatenmanagement Unternehmensberatung Verfügbarkeit
Vertrieb Ersatzteile Vertriebscontrolling Werbe-Maßnahmen
Workshops, Schulungen


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