Wie bleiben Verlage sichtbar, wenn Produktinformationen immer komplexer werden, KI die Suche verändert und Vertriebskanäle neue Anforderungen stellen? Im Interview erklärt Jürgen Burger, was ein modernes PIM heute leisten muss – von sauber strukturierten Daten über Digital Shelf Analytics bis zur Frage, warum gute Produktdaten zur strategischen Grundlage für die Zukunft werden.
Verlage müssen ihre Produktdaten zukunftssicher managen. Welche Herausforderungen siehst Du bei dieser Aufgabe?
Die besondere Herausforderung für Verlage liegt aus meiner Sicht darin, dass Produktdaten heute sehr viel mehr sind als ISBN, Titel, Preis und Erscheinungstermin. Zu einem Titel gehören Beschreibungen, Autoreninformationen, Cover, Rezensionen, Leseproben, Zielgruppen, Schlagworte und viele weitere Informationen. Und diese Daten verändern sich im Laufe des Produktlebens. Gleichzeitig müssen sie an viele unterschiedliche Empfänger geliefert werden – vom eigenen Webshop über das VLB bis zu Buchhandlungen, Plattformen und anderen Vertriebspartnern. Mit ONIX gibt es dafür zwar einen etablierten Branchenstandard, aber auch ein Standard löst das grundlegende Problem nicht: Die Informationen müssen vollständig, aktuell und konsistent vorliegen. ONIX selbst unterstützt inzwischen sehr differenzierte Metadaten und unterschiedliche Produktformen. Die eigentliche Herausforderung besteht deshalb darin, wo diese Daten gepflegt werden, wer dafür verantwortlich ist und wie sie ohne unnötige Mehrfachpflege zu den verschiedenen Kanälen gelangen.
Und was muss ein innovatives PIM leisten, um diesen Herausforderungen zu entsprechen?
Jürgen Burger
Im Kern ist die Aufgabe eines PIM erstaunlich einfach: Produktinformationen sammeln, anreichern und zielgerichtet verteilen. Genau darin sollte ein gutes System vor allem sehr gut sein. Für Verlage kommen einige Besonderheiten hinzu. Ein PIM sollte beispielsweise unterschiedliche Ausgaben eines Werkes miteinander in Beziehung setzen können, mit dynamischen Informationen wie Rezensionen oder Autoreninformationen umgehen und Branchenstandards wie ONIX unterstützen. Branchenspezifische Lösungen wie Pondus zeigen, dass auch verlagsnahe Prozesse und erweiterte Metadaten integriert werden können. Interessant sind zunehmend Funktionen, die über die klassische Datenpflege hinausgehen: das strukturierte Übernehmen von Daten aus verschiedenen Quellen (Onboarding), die automatisierte Ausleitung an unterschiedliche Plattformen (Syndication) oder die Rückmeldung darüber, was mit den Daten dort eigentlich passiert (Digital Shelf Analytics). Dabei sollte aber nicht jedes Problem in das PIM hineinentwickelt werden. Sonst entsteht mit der Zeit ein großes, teures System, das alles ein bisschen und nichts wirklich gut kann.
Besonders spannend finde ich das Thema „Digital Shelf Analytics“. Kannst Du erläutern, wie das genau funktioniert?
Vereinfacht gesagt geht es um die Frage: Was sieht der Kunde tatsächlich von meinem Produkt, nachdem ich meine Daten an einen Shop oder eine Plattform geliefert habe? Bei einem Verlag könnte man beispielsweise prüfen: Ist das richtige Cover sichtbar? Ist die Beschreibung vollständig? Wird ein Titel bei relevanten Suchbegriffen gefunden? Stimmen Preis und Verfügbarkeit? Welche Rezensionen gibt es? Und wie steht der Titel im Vergleich zu ähnlichen Angeboten da? Digital Shelf Analytics sammelt solche Informationen automatisiert auf den jeweiligen Plattformen und macht Abweichungen oder Verbesserungspotenziale sichtbar. Genau diese Rückmeldung fehlt im klassischen Produktdatenprozess häufig. Das PIM liefert Daten aus – weiß anschließend aber nicht, wie gut sie beim Empfänger tatsächlich dargestellt werden. Spannend wird es, wenn daraus ein Kreislauf entsteht: Daten ausspielen, Wirkung beobachten, Inhalte verbessern und erneut ausspielen.
Wir alle suchen mittlerweile mit KI. Wie kann ein Verlag sich dafür optimal aufstellen? Aktuelle Buzzwords sind hier „GEO“ und „MCP“. Ich würde zunächst versuchen, die Buzzwords etwas zu entzaubern. GEO steht für „Generative Engine Optimization“. Gemeint ist im Grunde die Frage, wie Inhalte so bereitgestellt werden, dass sie auch von KI-basierten Such- und Antwortsystemen gut gefunden, verstanden und als Quelle genutzt werden können. Welche Faktoren dabei dauerhaft entscheidend sind, ist allerdings noch nicht abschließend geklärt; die Ergebnisse unterscheiden sich zwischen Systemen und verändern sich laufend. Für Verlage ist deshalb vor allem die Grundlage wichtig: saubere, eindeutige und strukturierte Metadaten sowie hochwertige, klar zuordenbare Inhalte. Titel, Autoren, Themen, Zusammenfassungen, Zielgruppen und Beziehungen zwischen Werken sollten nicht nur in Fließtext versteckt sein, sondern maschinell verarbeitet werden können.
MCP – das Model Context Protocol – adressiert dagegen ein anderes Thema. Es ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen kontrolliert auf externe Datenquellen und Funktionen zugreifen können. Perspektivisch könnte ein Verlag damit beispielsweise einer KI gezielt Zugriff auf seinen aktuellen Produktbestand geben, statt darauf zu hoffen, dass diese Informationen irgendwo im Internet korrekt gefunden wurden. Für mich ist das ein weiterer Grund, Produktinformationen heute sauber und strukturiert aufzubauen.
Noch eine grundsätzliche Frage: nach meiner Beobachtung geht die Tendenz weg von Softwaremonolithen. Wie sieht eine moderne IT-Architektur aus und wie sollte das Zusammenspiel von ERP und PIM dann organisiert werden?
Ich halte die Entwicklung hin zu stärker abgegrenzten Systemen für sinnvoll. Entscheidend ist, dass jedes System eine klare Aufgabe hat. Das ERP ist beispielsweise sehr gut bei kaufmännischen und logistischen Informationen: Artikelnummern, Preise, Bestände, Aufträge oder Rechnungen. Ein PIM ist dagegen auf die Beschreibung und Vermarktung eines Produktes spezialisiert: Texte, Merkmale, Bilder, Zielgruppen, Schlagworte oder kanalspezifische Informationen. Problematisch wird es, wenn man versucht, eines dieser Systeme immer weiter auszubauen, damit es auch die Aufgaben des anderen übernimmt. Das führt häufig zu aufwendigen Anpassungen und hohen Folgekosten - man könnte ganz platt auch von einer "Verfettung" eines Systems sprechen. Eine moderne Architektur besteht deshalb eher aus klar abgegrenzten Bausteinen, die über definierte Schnittstellen miteinander kommunizieren. Nicht die Anzahl der Systeme ist dabei entscheidend, sondern ob eindeutig geregelt ist, welches System für welche Information verantwortlich ist.
Wenn ein Verlag überlegt, ein modernes PIM einzuführen – welche Überlegungen sollte er anstellen, um das Projekt optimal zu managen?
Der wichtigste Rat wäre für mich: Nicht mit der Software beginnen. Zuerst sollte der Verlag klären, welche Probleme er lösen möchte. Wo entstehen Produktinformationen heute? Wer pflegt sie? Wo gibt es doppelte Arbeit? Welche Informationen fehlen häufig? Welche Vertriebskanäle müssen versorgt werden? Und welche Anforderungen werden in den nächsten Jahren dazukommen? Darauf aufbauend lassen sich konkrete Anwendungsfälle und Anforderungen definieren. Erst dann sollte man prüfen, welches System dazu passt. Gerade in der Verlagsbranche lohnt es sich dabei, sowohl branchenspezifische Lösungen als auch klassische PIM-Systeme zu betrachten. Und man darf einen Punkt nicht unterschätzen: Ein PIM-Projekt ist kein reines Softwareprojekt. Rollen, Verantwortlichkeiten und Arbeitsabläufe verändern sich. Menschen, die bisher ihre eigenen Excel-Listen oder Abläufe hatten, sollen künftig anders arbeiten. Genau dort entscheidet sich häufig, ob ein PIM nach der Einführung tatsächlich genutzt wird. Deshalb ist für mich die entscheidende Frage am Anfang nicht: „Welches PIM ist das beste?“ Sondern: „Wie wollen wir künftig mit unseren Produktinformationen arbeiten?“
Ich halte insbesondere die Antwort zu Frage zur KI-Suche für zentral, weil sie Dich von vielen aktuellen „KI/GEO“-Darstellungen abgrenzt: Du versprichst keine Tricks für ChatGPT, sondern führst das Thema auf Datenqualität, Struktur und kontrollierte Bereitstellung zurück. Das passt sehr gut zur PIM-Positionierung. Das Thema Digital Shelf Analytics wird immer wichtiger, weil es eine Brücke von „PIM als Datenverwaltung“ zu „PIM als kontinuierlicher Verbesserungsprozess“ schafft.
Jürgen Burger ist Geschäftsführer der SIMIO GmbH & Co. KG und Partner bei Heinold & Friends.
