Jonas Rashedi: Herzlich willkommen zu 'MY DATA IS BETTER THAN YOURS', der Data Podcast. Schön, dass ihr eingeschaltet habt. Heute spreche ich mit dem lieben Claus von 'Forbeyond'. Da geht es darum, sind Produktdaten underrated oder overrated? Was kann man denn überhaupt mit Produktdaten machen? Und welchen Sinn, welchen Mehrwert bieten sie denn überhaupt in der ganzen Wertschöpfungskette zum Thema Data? Seid gespannt!
Claus Hänle: Hallo Jonas, ich grüße dich.
Jonas Rashedi: Magst du dich einmal ganz kurz vorstellen? Sag wer du bist, was du machst und dann können wir auch schon ganz tief ins Thema einsteigen.
Claus Hänle: Wunderbar. Mein Name ist Claus Hänle. Ich bin Managing Partner bei der 'Forbeyond' und bin seit zweieinhalb Jahren Wahlhamburger aus dem Süden hochgezogen, teils privat, teils firmenbedingt in den Norden gezogen. Fühle mich hier sehr, sehr wohl. Privat, aber noch viel mehr professionell, beschäftige ich mich mit mit Produktdaten. Mein Herz schlägt für Produktdaten in allen Richtungen und in allen Ausprägungen. Die 'Forbeyond' ist ein Dienstleister für Produktdaten, Consulting, Daten Services und da haben wir ganz, ganz viel Kontakt mit unterschiedlichsten Unternehmen, die die Herausforderung meistern. Aus einer kniffligen Situation, aus einer luxuriösen Situation, dass sie sich entwickeln und wachsen wollen. Aber das ist unser täglich Brot sozusagen.
Jonas Rashedi: Claus, Produktdaten under- oder overrated?
Claus Hänle: Gott sei Dank entwickelt es sich. Vor zwei Jahren hätte ich gesagt, komplett underrated, weil sie ein bisschen so ein staubiges Ding, irgendwo im Regal stehend war. Muss man halt haben, aber will man nicht mehr. Inzwischen, Gott sei Dank, sehr stark, nicht overrated, aber zu Recht hochgerated. Eine Herausforderung von diesem hässlichen Entchen zum Schwan zu gehören, ist einfach ein Stück - es bringt genug Herausforderungen mit sich.
Jonas Rashedi: Ich glaube ehrlich gesagt, dass es noch underrated ist. Das Data Game hat ja gerade erst begonnen. Wir spielen gerade Level 1. Wir sind gerade mit Mario irgendwie so ein bisschen gerade unterwegs und sind kurz davor, das erste Level abzuschließen. Aber die Situation ist, glaube ich, das Produkte gar so in Level 3 oder 4 die richtige Power entfalten. Ist gar nicht negativ gemeint, sondern eher positiv gemeint. Das unterschätzt wird, welche Möglichkeiten jetzt dieses Ganze die B2C Entwicklung, Marketplaces die hintendran stehen, jetzt plötzlich noch mehr Produktdaten zur Verfügung können mit reingenommen werden. Und ich glaube, das entwickelt sich noch. Underrated im Sinne von, es ist noch zu wenig Attention auf dem Thema.
Claus Hänle: Ich finde es ganz witzig. Vor kurzem hattest du einen Gesprächspartner, der sagte: Daten Geschichten erzählen zu lassen. Und bei uns ist es quasi so mit den Daten die Produkt Geschichten erzählen zu lassen. Und da wurde ein Gesprächspartner auf die Kundendaten die Geschichten erzählen lassen. Versuchen wir halt die Produktdaten Geschichten zu erzählen und sind teilweise sehr, sehr, sehr kurze Geschichten, die Daten erzählen. Und wir versuchen eigentlich mit den unterschiedlichsten Kunden da ein Essay draus zu machen. Vielleicht auch mal ein Roman schreiben zu können, einfach um dieses richtig zu repräsentieren. Man sieht es aber auch, dass bei vielen Kunden einfach dieses Geschichten erzählen. Viele kommen zu uns und sagen: wir brauchen ein PIM System oder wir brauchen ein MDM System. Das ist ja technisch getrieben. Aber die große Frage ist dann wonach und wofür? Was willst mit deinen Daten eigentlich machen? Und dann ist sehr oft: ja, digitale Kanäle bespielen. Ja, was denn? Womit denn? Welche Daten sagt denn was für dein Produkt? Und da ist sehr, sehr, sehr oft noch eine Überforderung. Die Antwort für dich zu stellen. Weil so underrated oder overrated finde ich ganz spannend. Früher war das halt immer so ein kleines Marketing Thema. Produktdaten muss man halt haben. Aber inzwischen ist das ein Unternehmensthema geworden.
Jonas Rashedi: Aber aber nur zum Verkaufen von Produkten oder? Du hast sozusagen Titel gebraucht, du hast ein Bild gebraucht, das eine Beschreibung gebraucht, weil der Nutzer will es ja wissen.
Claus Hänle: Ja.
Jonas Rashedi: Und deswegen sage ich underrated. Weil das fängt schon damit an, bau mal eine gute Reko auf Basis von Produktdaten und habe keine guten Produktdaten.
Claus Hänle: Richtig. Es geht ja in alle Richtungen. Also natürlich, wir versuchen dieses Produktdatenspiel als Dienstleistung zu betrachten. Also ist es nicht, was unbedingt technisch ist. Sondern eigentlich ist derjenige oder die Truppe, die im Unternehmen für Produktdaten verantwortlich ist, ist ein Dienstleister. Weil wenn die toll arbeiten und tolle Tools haben, können ganz viele davon profitieren. Und der Dienstleister hat Kunden im Unternehmen, seine eigene E-Commerce Truppe oder auch außerhalb, der Endkunde. Aber nebst den Kanälen kann auch BI mit besseren Produkten natürlich bessere Auswertungen machen. Also eine Logistik kann besser funktionieren mit den Daten. Du hast weniger Retouren. Du hast weniger Abweisungen beim Wareneingang und so weiter und so fort. Das sind ganz, ganz viele Möglichkeiten, die halt alle an diesem Produktdaten dranhängen.
Jonas Rashedi: Ja, ich ich würde gern ein Beispiel machen. Web Analytics ist ja meistens auch so. Du implementierst was, aber du hast halt die Situation, dass keiner Lust hat, diese Hausaufgabe oder diese Hausmeister Aufgaben zu machen. Also die Daten zu pflegen. Und ich habe irgendwie das Gefühl, dass es genauso mit den Produktdaten ist. Man pflegt so initial mal was. Also irgendwie bei einem Schuh, den Titel wie gesagt, die Farbe und hast du nicht gesehen. Aber wenn du damit mehr machen willst, also wenn du plötzlich eine Evolution hast, eine Reifegradentwicklung hast, Richtung irgendwie Produkt Reko, Richtung Online-Marketing noch mal besser performanter aufzustellen. Jetzt kommen ja die ganzen Themen wie vegan, wie umweltfreundlich und so weiter. Wenn du das nicht an deinem Produktdaten hast, dann kommst du irgendwie nicht weiter. Und das schlimmste ist noch und da kannst du vielleicht mal was aus eurer Erfahrung erzählen oder aus deiner Erfahrung erzählen, du merkst es erst dann, wenn eigentlich schon das Kind in den Brunnen gefallen ist. Ist ja auch so wie mit Web Analytics Daten.
Claus Hänle: Also im worst case merkst du es überhaupt nicht. Mein Lieblingsbeispiel war bei einem Kunden in der Möbelbranche. Da hat sich es so entwickelt, dass Sofas USB Stecker bekommen, damit man wenn auf dem Sofa sitzt, sein Handy aufladen kann.
Jonas Rashedi: Ja, kenne ich.
Claus Hänle: Kein Datenmodell dieser Welt hat "USB Stecker? Ja/Nein" als Attribut am Sofa gehabt. Wenn jetzt jemand ein Sofa gesucht hat, das ein USB Stecker hatte, auf irgendeinem Onlineshop oder irgendwo, hat er diese Sofas nicht gefunden, weil die Daten nicht gepflegt waren. Und da geht halt echt Business raus und diese Weiterentwicklung die Daten Modelle breiter zu sehen ist super, kostet aber auch immer Geld, kostet immer Energie, kostet Ressourcen, aber es ist auf eine gewisse Art und Weise alternativlos. Wir haben dann mal verglichen, all das, was so schön im Onlineshop oder in irgendwelchen Analytics Themen drin ist, ist das Sonnendeck der Daten - da kann jeder sehen: Die sind da. Wo wir aber rein investieren mit unseren Kunden ist der Maschinenraum, dass das Ding halt läuft. Also tatsächlich, wie kommst du zu deinen Daten? Und wenn du ein Händler bist, je nachdem wie groß dein Sortiment ist, ist an Daten fast so ein bisschen wie Don Quichotte gegen die Windmühlen. Man hat unendlich viel Sortimentswechsel. Ständig neue tausende von Daten die reinkommen und das muss sauber gemanagt werden. Und da muss eine ordentliche Maschine dahinter stehen. Das ist nicht nur Technik.
Jonas Rashedi: Jetzt hast du dir aber eine Suppe eingebrockt, die du jetzt auslöffelst. Ich liebe Analogien. Wie schaffen wir aber nämlich das Produktdaten auf den Sonnendeck kommen? Das ist ja auch meine Rede. Wie kriegen wir hin, dass das ganze Data Thema sexy wird? Wie kriegen wir die Leute an einen Tisch und wie können wir darüber sprechen? Und da gehören die Produktdaten natürlich mit dazu. Und da ist irgendwie so die Frage: ist jetzt die Situation, mit D2C Wandel mit viel Marketplaces? Weil bei Marketplaces musst du ja gute Produktdaten von beiden Seiten haben. Der Marketplace selbst und der, der das verkaufen will. Haben wir damit schon was ausgelöst oder was ist der Aha-Effekt, damit Leute verstehen, dass diese Daten auch wichtig sind?
Claus Hänle: Ich komme von der negativen Seite her. In der Vergangenheit war es so, dass die Business Cases, die dazu geführt haben, dass Daten oder das PIM System angeschafft werden sollte, immer das: ich will weg von meiner Excel. Also sprich ich hatte so die Pain möglichst viele Excel mit Verweisen und Makros zu versehen, um die Daten irgendwie reinzukriegen. Und da hieß es: ja, ich brauche nicht mehr 13 Minuten, sondern nur noch sieben Minuten zum Artikel pflegen. Damit gewinnst du dieses Daten Spiel nicht. Da ist kein Potenzial dahinter. Und das Potenzial ist tatsächlich aus den Kanälen. Also mit der Datenverbindung. Die Erkenntnis, dass halt Daten gebraucht werden, um saubere D2C vom Marktplatz zu behandeln. Aber um auch reichhaltige Tools zu bauen. Ein schöner Konfigurator und Product Selektor geht halt nur über Daten. Und was passiert ist, durch dieses positive Image, dass Daten gebraucht werden, kommt dieses Daten Thema auch auf anderen Management Ebenen an. Also hat früher das Marketing oder das E-Commerce Daten besprochen, kriegt heute vielleicht einen Geschäftsführer die Nachricht, unser Shop performt nicht so richtig, weil wir können kein Selektor drauf bauen. Der Konfigurator nicht funktioniert nicht richtig, weil die Daten nicht gut genug sind. Und dadurch kommen wir wieder in dieses Spiel und kommen aufs nächste Level. Dadurch das, das Daten Thema Management Attention bekommt. Und wir merken es schon, viele unserer Kunden sind im gehobenen Mittelstand unterwegs. Da haben bis vor zwei, drei Jahren, Daten auf Management Ebene wenig eine Rolle gespielt. Und wir merken aber jetzt, dass wir plötzlich über Daten Modelle, über Artikeldaten, Produktdaten auch mal mit einem Geschäftsführer diskutieren. Und jetzt mal ganz, ganz platt. Ich meine, das war nicht in deren Scope. Dafür gibt es dann so Leute wie mich, so Daten Flüsterer, die halt einfach auch diese Daten Geschichten und auch so erzählen, dass Menschen, die in den letzten 20 Berufsjahren mit Produktdaten nichts zu tun hatten halt trotzdem verstehen, wofür sie da sind. Und das ist ganz wichtig. Das ist einfach, da in den Köpfen auch ankommt. Im Süden hatten wir ein Sprichwort, das hieß: der Hunger kommt beim Essen. Also wenn mal angefüttert wurde und so ein bisschen Produktdaten da sind, die ersten Erfolge gehoben werden. Da geht bei jeden Kanal mehr oder ein Workflow geht schneller oder kann schneller bearbeitet werden oder der internationale Roll Out, weil die Sprachen automatisch übersetzt werden, es geht schneller, dann kommt es in Schwung. Aber man muss tatsächlich einen relativ kleinen Implementierungsplan haben von einem halben Jahr, um die ersten Erfolge zu feiern. Und dann kommt Schwung in die Sache.
Jonas Rashedi: Ja, was mir da immer hilft, das machen wir beim Thema Daten Strategie und Wertschöpfung, sage ich baut ein Organigramm, macht mal in euren Organigramm, wer verantwortet was? Damit sieht man so die Daten Silos und wo liegen die Techniken? Kann man es irgendwie zusammenführen? Und was ich bei dem Tipp und vielleicht hast du ja auch noch mal ein Beispiel, wie du das machst, ich versuche mal den Datenfluss darzustellen und zu sagen: Na ja, wer gibt denn was in die Hand? Als Beispiel, du würdest irgendwie in der Bäckerei, und ich hoffe die Analogie funktioniert jetzt, vergorene Milch nehmen, um irgendwie Brötchen oder Teig zu machen, dann schmeckt der Teig auch irgendwann nicht. Und das heißt, du musst am Anfang der Wertschöpfungskette anfangen, die Qualität zu kontrollieren. Und das ist ja auch das Gleiche mit den Produktdaten. Du musst irgendwie schauen, dass die Produktdaten gut sind, die man nutzt, weil sonst funktioniert die Reko später nicht. Dann wird aber im schlimmsten Fall, wie du sagst, man merkt gar nicht, dass die Produktdaten schlecht sind, dann heißt wirklich die Reko ist schlecht, obwohl es nicht daran liegt.
Claus Hänle: Ob ich jetzt auf den Bäcker die richtige Antwort habe, weiß ich nicht. Aber was du sagst, ist super richtig. Weil im Wesentlichen, das was wir in vielen Projekten machen, ist, den Prozess zu verschieben. Also heute ist so bei vielen Kunden 'Headless Chicken Run'. Also im Moment der Datenverwendung werden sie gepflegt. Da ist das Kind aber schon in den Brunnen gefallen. Weil so ein Artikel fällt ja nicht vom Himmel und es wird morgen verkauft, sondern er wird entweder produziert oder wird eingekauft. Also die Phasen 'Time to market', bevor die Daten wirklich toll sein müssen, das dauert einfach ein Stück. Und die Zeit kann man auch nutzen. Die wird noch heute nicht genutzt, weil die Daten halt da sind, die sind irgendwo eingespielt und dann im Moment des Verwendens sollten sie toll sein. Dazwischen tut aber keiner was. Diese Vorverlagerung des Prozesses und das Absichern mit Quality Gates zum Beispiel, Tools bieten inzwischen tolle Möglichkeiten abzusichern, mit Workflows, mit Quality Gates, Datenqualitätsstufen. Dass bei den Daten nicht dann gemerkt wird, dass sie schlecht sind, wenn sie gebraucht werden, sondern halt in den Wochen davor. Und gerade was im Handelscase halt tatsächlich passiert, und es ist gut so, ist, dass die Händler immer mehr oder den Datenmanagement Prozess noch weiter nach vorne lagern. Nämlich dort, wo die Produkte herkommen, zu den Lieferanten. Und das ist eigentlich das kniffligste Spiel überhaupt in dieser Produktdatenwelt. Also wir nennen es SXM Supplier Experience Management. Das Zusammenspiel zwischen Händler und Hersteller, ist eines der kniffligsten. Weil da unterschiedliche Datenformate, Datenstrukturen, Datenideen sind, es prallt alles aufeinander. In der Vergangenheit hieß es: hier ist meine Excel, die hast du zu füllen und gut ist. Natürlich hat der Lieferant nicht eine Excel zu füllen, sondern 25 zu füllen, die alle unterschiedlich aussehen. Und dieses Zusammenspiel zu verändern und den Lieferanten eine faire Chance zu geben, die Daten sauber zu pflegen, gleichzeitig aber auch eine klare Kommunikation, das ist eine weitere nach vorne Verlagerung dieser Datenströme. Wenn man das kollaborativ und kooperativ macht, haben viele Händler riesen positiven Effekt daraus.
Jonas Rashedi: Wie löst ihr das? Wie geht ihr das an?
Claus Hänle: Das ist viel Kommunikation, aber auch viel menschliche Arbeit heute noch. In den Standards da ist es leichter. Da kann man sich auf so einen Standard zurückziehen. Im B2B ist es besser. Im B2C gibt es fast keine Standards. Und da ist es tatsächlich dann viel Transformation, viel Mapping, das man einbauen muss. Also um den Hersteller die Hürde zu nehmen, saubere Daten zu liefern, muss man eigentlich die besten Daten, die er oder sie hat, entgegennehmen können, das Mappen und dann dementsprechend auf das Händler Datenmodell zu kriegen. Da ist schon technisch drin. Da gibt es Plattformen dafür, die so was können. Wir betreiben das als Manage Service. Weil oft hat der Hersteller nicht die Ressourcen das Mapping zu bauen. Der Händler, wenn er tausende Lieferanten hat, dann kann er es auch nicht bauen. Dann braucht man ein hybrides Modell, wo halt ein Teil gemanaged ist, ein Teil macht man selber. Strategische Lieferanten bindet man direkter an. Bei anderen baut man ein gemeinsamen Standard auf. Also ganz unterschiedlich. Das ist ein brutal vielfältiges Thema. Aber da ist meines Erachtens noch eines der größten Entwicklungsfelder, wo sich viele Unternehmen noch deutlich verbessern können.
Jonas Rashedi: Weißt du was ich glaube? Ich glaube, viel kann man über Kultur regeln. Und da ist auch wieder das gleiche Thema, was ich gesagt habe, irgendwie mit meinem Bäcker Beispiel. Die Situation ist irgendwie, wenn du dem Lieferanten erklärst, dass wenn er seine Daten ordentlich pflegt, dass du ihm einen Mehrwert bieten kannst, weil du mehr abverkauft, was ja sehr sehr plakativ und einfach ist, aber auf der anderen Seite auch irgendwie, vielleicht muss man sich da irgendwas überlegen. Den Kick back zu geben. Da sind wir aber als Händler oder ich kann jetzt sozusagen als Händler sprechen, irgendwie zu überlegen, hey, welchen Mehrwert könnte denn der Lieferant zurückbekommen, wenn ich gute Daten bekomme im Sinne von, nicht von mehr Abverkauf, vielleicht dann auch von Insides, dass sie ihre Produkte besser machen. Ich sage immer meinen Mitarbeitern, wenn wir Schmerzen haben oder wenn andere Schmerzen haben, macht die Schmerzen, die wir haben zu den anderen Schmerzen. Aber genauso ist es ja auch andersrum. Die Erfolge, die wir haben, sollen auch die anderen als Erfolge spüren, wenn sie gemeinsam spielen. Und das macht man eben darüber, dass man sie mit integriert.
Claus Hänle: Also ich mach einen Kontrakt dazu. Die Kontrakte mit den Lieferanten verändern sich. Die waren früher sehr Absatz bezogen und umsatz- und kostenbezogen. Die verändern sich dahingehend, dass eben auch mehr Daten Ziele vereinbart werden, die gemessen werden. Die erste Lektion ist die Schmerz Reaktion. Wenn du den Datensatz nicht schickst, kriege ich pro Datensatz einen Euro oder wenn ich einen nachbearbeiten muss. Das motiviert schon viele Lieferanten, aber das ist eher auf der Pain Ebene. Was du sagst mit diesem positiven Zusammenarbeiten. Wir haben ein Händler Beispiel mit Listing Auszüge ihren Lieferanten geben, um zu wissen, von den Gesamtsortiment haben wir das gelistet und da ist eine Promo drauf. Achtung plane bitte Verfügbarkeiten. Also da ist ja jeder Lieferant dankbar, wenn er weiß, wie viel ein Douglas von einem bestimmten Duft abnimmt, in einer bestimmten in bestimmten Phase. Weil gerade eben eine Werbung rausgeht. Also da kann man ja super kollaborativ arbeiten. Und ich bin ein großer Freund von diesem Supplier Experience. Das Customer Experience wird immer getrieben. Aber auch wenn man da eine gute Experience zwischen Supplier und Händler hat, da kann man relativ viel machen. Es kommen halt auch neue Themen dazu. Alles rund um Risikomanagement, jetzt mit Corona und Lieferschwächen und Globalisierung. Die Probleme haben alle mitbekommen. Da ist oft keine Kommunikation zwischen den Händlern und den Herstellern und den Lieferanten. Ich glaube dieser Schulterschluss ist in ganz, ganz wenigen Beispielen erst gemacht. Und es ist mehr als nur Produktdaten. Aber unser Thema ist ja heute Produktdaten. Da ist echt noch Luft.
Jonas Rashedi: Ich überlege gerade, ob es eine gute Analogie noch gibt. Was ich sonst immer sage, ist dieses Thema Self Service und Managed Reporting mit irgendwie Team Buffet und Team Menü. Ich weiß noch nicht, ob wir so eine Analogie auch in Produktdaten haben. Irgendwie zu sagen: Hey, dir muss klar sein, dass wenn du immer Sonderanforderungen hast, dass es ein riesen Pain ist, dass du selbst die Schmerzen auch ausführst.
Claus Hänle: Also dieses Self Service, im Prinzip ist es ein bisschen wie mit Fahrschule oder mit Taxi. Also wenn man die Fahrschule nimmt, dann sollte eigentlich die Zusammenarbeit mit dem Lieferanten oder dem Lieferantenportal, auf das läuft es raus, einmal geschult und der Lieferant kann sich selbst bedienen. Weil kein Datenmodell ist auf Dauer stabil. Also die Händler entwickeln sich weiter, die Lieferanten entwickeln sich weiter, es gibt neue Kategorien, da ist immer Dynamik drin. Und wenn diese Kooperation und Kollaboration so gut ist, dass die beiden Partner auf einer technologischen Plattform sich selbst aneinander angleichen können, dann ist dieses, "Ich habe die falsche Excel geschickt", kein Problem mehr. Weil dann mappst du sie frisch und es kann entweder der Lieferant, ein Dienstleister oder der Händler tun. Idealerweise ist es natürlich der Lieferant aus Händlersicht. Aus Lieferantensicht ist es der Händler, der es anpasst. Aber dieses Fahrschule Thema ist schon nicht schlecht, wenn man sich gegenseitig an die Arbeitsweisen angleicht und auch adaptiv ist und agil auch noch mal anpassen kann. Und Typ Taxi ist eben, da muss ein Dienstleister her. Aber der muss halt auch bezahlt werden. Es geht auch immer, aber einer muss die Zeche zahlen.
Jonas Rashedi: Nochmal ein Beispiel. Wir sind ja jetzt Klaus von Lieferant zu Händler oder zu Kunden Beispiel. Ich glaube aber, das ist ja nur ein Schritt, der Pipeline. Wie sieht die Situation aus, im Unternehmen selbst? Hast du das Gefühl, dass da schon verstanden wird, was jetzt nicht despektierlich gemeint ist, aber das da schon der Staub vom Gold runtergekommen ist und man weiß, wie man das behandeln muss? Weil auch da geht ja irgendwie eine Art Wertschöpfungskette weiter, oder?
Claus Hänle: Also ich glaube, man hat verstanden, dass es irgendwo einen Topf Gold gibt oder ein der Schatz, der gehoben werden kann. Man weiß wo er liegt. Man hat aber das Seil und nicht hingeworfen. Vielleicht mal weg von den Analogien. Tatsächlich ist es so, dass die Leute, die mit Produktdaten zu tun haben und das Management inzwischen weiß, dass es wichtig ist, diese Ressourcen aufzubauen, es sauber zu tun ist zeitintensiv, aber auch Geld intensiv. Man kann nicht von heute auf morgen erwarten, dass man bislang fünf Attribute gepflegt hat. Zukünftig müssen es 25 sein und es macht die gleiche Truppe. Das klappt halt nicht. Zumal da der Hype auch gerade so stark ausgeprägt ist, dass die Ressourcen, die so was können, am Markt nicht verfügbar sind. Es gibt sie halt einfach nicht an. Man kann Studenten einstellen und kann mit denen viel bewegen. Wir arbeiten selber viel mit Werkstudent und die sind echt groß. Da wächst so die nächste Generation der Daten Liebhabern, der Produktdaten Liebhabern heran.
Jonas Rashedi: Glaube ich.
Claus Hänle: Aber die müssen es auch erst lernen. Und deswegen sind die Organisationsstrukturen, die Kennzahlen, nachdem eine Organisation gemessen wird, aber auch noch nicht angepasst. Und das passt noch nicht ganz, das muss noch rund geschliffen werden.
Jonas Rashedi: Ja, das merken wir so ein bisschen bei Data Talents. Da haben wir ja dafür gesorgt oder sorgen wir gerade dafür, dass wir für die Unternehmen eben die passenden Leute finden. Und da haben wir auch gemerkt, dass viele Stellen, die gesucht werden, dass da, wie du sagst, die Nachwuchskräfte noch gar nicht geschult sind. Das heißt, sie müssen gerade noch mal, wie du sagst, Werkstudent heran geführt werden. Es müssen Education Streams aufgebaut werden, damit die überhaupt verstehen. Weil es die Stelle gibt ja mehr oder weniger gar nicht, oder? Es muss eigentlich eine neue Stellenbeschreibung mit neuen Stellentitel entworfen werden und dann durchgeführt werden.
Claus Hänle: Genau, also es ist einfach breiter geworden und andere Fähigkeiten. Das ist tatsächlich bei den Kunden noch relativ stark ausgeprägt. Das wenn wir in Projekte gehen, sagen die: Ich will meine Excel nicht mehr haben. Nachvollziehbar. Aber was will ich denn anstatt? Also wie sieht die Vision für meine Produktdaten aus? Wie soll das Ding funktionieren? Was will ich zukünftig tun? Will ich eine PDF abtippen oder will ich eine KI? Man muss aufpassen mit KI, weil so richtig künstliche Intelligenz sind sie alle nichts irgendwie für mapping. Aber ich will irgendwas trainieren um Skalierung Effekte zu haben. Das ist bei den heutigen Menschen, die sich mit Produktdaten auseinandersetzen müssen, ist klar in dem Tagesgeschäft, ich kriege eine Excel und formatierte um. Und es ist echt hartes Brot mit und fehleranfällig. Und trotzdem ich bewundere diese Menschen, weil die ein totales Herz in die Datenqualität reinstecken, aber halt ohne die richtigen Tools. Das sind für mich die Helden des Alltags. Aber denen muss man einfach auch die richtige Unterstützung geben, um neue Tools kennenzulernen, Ängste zu nehmen, sich umzustellen. Natürlich hat ein Datenpfleger Angst, wenn plötzlich irgendwas Intelligentes kommt, dass er seinen Job verliert. Wir haben kein einziges Projekt gehabt, wo es danach weniger Menschen gibt als vorher. Es gibt so viel mehr Menschen, aber so viel mehr Arbeit. Denn man will ja mehr mit den Daten machen, um sie erlebbar zu machen. Also da braucht wirklich keiner Angst um seinen Job haben, weil man einfach mehr damit machen kann. Der Nutzen konnte erst die tollen Daten. Nicht durch was abgetipptes. Die Redigitalisierung bringt nicht den Nutzen, sondern obendrauf zu setzen, mehr zu machen. Das bringt sie uns.
Jonas Rashedi: Die Ressourcen eigentlich freizuschaufeln. Super, dass du das auch gesagt hast Claus. Dieses ganze Thema, hört auf mit den Buzzwords, sondern fangt erst mal an, die Sachen, die existieren, eigentlich mal zu automatisieren. Und ihr werdet sehen, wie viel Ressourcen ihr intern überhaupt frei bekommt. Gar nicht aus dem Aspekt, die freizustellen und abzugeben oder zu entlassen, sondern wie wir eben feststellen, es ist eben einfach krass Fachkräftemangel und die Leute, die im Unternehmen sind, haben sich schon mit ihnen identifiziert, die kennen schon die Prozesse. Wenn du denen jetzt noch mal on top eine Schulung gibst, dann werden die doch sehr glücklich sein und sich super weiterentwickeln.
Claus Hänle: Bei uns beginnen die Projekte sehr oft mit einer Softwareauswahl. Also wir brauchen eine Lösung und danach trennt sich der Weg eigentlich. Das eine ist eine Technologie Frage, das sauber zu implementieren und das andere Change Frage. Also die Menschen, die im Unternehmen sind, mitzunehmen. Und die sind alle lernbegierig. Also ich kenne ganz wenig Beispiele, wo die Menschen nicht gesagt haben: Ich freu mich auf was Neues. Weil es geht einfach viel mehr. Das ist halt das Schöne im Workflow zu arbeiten, als eine blöde Excel zu konfigurieren. Das hört sich so ein bisschen rückständig an, aber tatsächlich ist es der Alltag. Viele Menschen denken noch in Excel, arbeiten noch mit Excel und die neuen Tools kommen halt erst. Auch da technologisch gibt es eine nächste Generation, die gerade anwächst, auch toolseitig. Viel mehr Workflow-getrieben, viel mehr automatisiert. Das macht Spaß die Entwicklung zu sehen.
Jonas Rashedi: Was ist deiner Meinung die Top 3 Fehler? Wenn wir so eine Clickbait Headline machen würden? Was wären so die Top 3 Fehler mit Produktdaten?
Claus Hänle: Nicht vom Kanal her zu denken. Also Produktdaten an sich zu betrachten, Produktdaten generieren ihren Wert in der Nutzung. Also das ist das Erste. Dann zu technologisch zu denken. Gute Produktdatenprozesse und Organisationen sind notwendig, um das Tooling sauber zu betrachten. Und dann vielleicht zu klein zu denken. Ich brauche so ein bisschen PIM und dann wird alles gut. Meistens nicht. Die meisten unserer Projekte sind PIM 2.0, 3.0, 4.0 oder MDM 4.0 Projekte. Man hat schon mal angefangen, aber es ist nicht ein Projekt, das heute oder morgen fertig ist. Sondern es wird wie andere Tools auch, als Produkt gesehen. Die Produktdatenprozesse, die Produktdaten Tools entwickeln sich immer weiter. Es ist nicht so was kleines und dann ist alles gut. Sondern man muss sich aufstellen, dieses Produktdatenspiel langfristig zu können. Da entwickelt sich viel gerade und viele Unternehmen haben es genauso betrachtet haben. Aber die Hoffnung ist immer noch ein kleines Projekt. Ich gebe ein bisschen Geld aus und dann ist alles gut. Bei Produktdaten ist es so nicht richtig.
Jonas Rashedi: Ich denke gerade darüber nach. Wir haben es ja bei uns in der Agentur, ab und zu nehme ich noch mal Themen mit. Wir entwickeln viel Shopify Projekte bei der Agentur, die mein Bruder leitet und Shopify hat ja jetzt sogar angeboten, ich glaube direkt an Kaufland oder an eine andere Seite noch Anbindung zu machen. Das heißt Shopify hat schon verstanden, dass die ihre Produktdaten, wenn sie sie mal im System haben, an andere rausspielen. Und das ist ja auch was, was ich bei euch groß sehe beziehungsweise was ich generell mit Produktdaten gerade sehe, ist diese Situation. Wenn du dich an einen Marketplace anschließen willst, wirst du ja genau diese Pains bekommen. Du hast nicht die richtigen Daten, die sind nicht richtig vorbereitet. Das heißt, du kannst Erlöskanäle, Umsatzkanäle gar nicht schnell genug an- und ausschalten und sie testen.
Claus Hänle: Also wenn du jedes Mal ein riesen Rüstzeug hast, um die Daten manuell aufzubereiten und nicht durch intelligente Mappings immer woanders hin zu schicken, dann hast du ein Riesenproblem. Weil es skaliert nur eins zu eins mit der Ressource. Du brauchst ein Kanal mit einen Menschen und zwei Kanäle, zwei Menschen. Und das kann es ja nicht sein. Sondern es geht darum die Automatismen zu bauen, die Mappings zu bauen, um dann halt schnell umschalten zu können. Und das ist noch Aufwand genug. Aber es skaliert wenigstens, wenn die laufen. Das ist halt dann dementsprechend die Kanal Vielzahl, die Sortimentsvielzahl, das Time to Market am Schluss. Wie schnell geht es eigentlich neues Produkt auf den Markt zu schieben? Wir haben Kunden gehabt, die haben es nicht geschafft die Ware online zu kriegen bis, es war dummerweise ein Oktoberfest Kleid, das wurde leider erst Mitte Oktober online geschaltet. Also so ein Dirndl. Bringt dir halt gar nichts, wenn das Oktoberfest vorbei ist. Weil die Produktdaten nicht fertig geworden sind. Drama. Aber es sind so Momente zum Thema: Wie kriege ich die Produktdaten auf das Sonnendeck? Danach weiß halt jeder oder zumindest der Einkäufer und damit auch der Geschäftsführer von den Dirndln, dass ich das nächste Mal früher anfangen soll oder bessere Prozesse haben sollte. Sonst liegt eine Liege auf dem Sonnendeck, wo keiner drauf liegt.
Jonas Rashedi: Wir Deutschen haben doch gelernt, wir müssen auf jeden Fall das Handtuch zwei Stunden vorher, bevor der Pool aufmacht, hinlegen, damit wir vorne hin können, oder? Liebe Unternehmen, holt eure Handtücher und geht auf das Sonnendeck und reserviert euch eure Produktdaten. Hier liegen wir, die Produktdaten. Weißt du was ich glaube Claus? Und das ist geil. Da ist, glaube ich, eine neue Generation, die sich jetzt ran entwickelt, nämlich das Thema Amazon. Es gibt ganz viele Leute auf Amazon, die auf Amazon oder Startups, wie Snox oder sowas, die dort gestartet haben. Und die sind ja mit Produktdaten gestartet, die haben ja die sauber gemacht. Das werde ich auch immer gerne noch mal ansprechen. Man hat das Gefühl, wir sprechen von größeren Unternehmen. Ich glaube, auch viele kleine Unternehmen können mit wenig Aufwand, IT-Projekte hört sich immer nach viel Geld an, aber auch mit kleinen Softwarelösungen, das kannst du Claus auch gleich noch mal was dazu sagen, auch schon große Hebel setzen. Das ist nicht immer hoch sechsstellig oder haste nicht gesehen.
Claus Hänle: Natürlich, den Software-Hersteller geht es momentan gut, weil der Bedarf groß ist. Die haben alle ihre Bücher voll. Insofern ist es mit dem Geld so ein Thema. Sie werden nicht billiger gerade. Aber es gibt inzwischen Software Tools auf dem Open Source Markt, wo man mit wenig Geld Tools bekommt, die so fähig sind, damit man richtig agieren kann. Da gehört ein bisschen Kreativität dazu. Am Schluss ist schon Investment dabei. Wenn die Software selbst noch nicht so teuer ist, muss trotzdem noch ein Implementierer her. Also für ein Appel und ein Ei kriegt man so die Produktdaten, Prozesse, Tools auch nicht. Aber wenn man dann mal dagegen rechnet, was es bedeutet auf Amazon oder einem anderen Marktplatz spielen zu können, da tun sich ganz neue Erlöschancen auf. Darum geht es ja eigentlich. Also wir haben einige kleine Kunden, die selbst keine große Infrastruktur haben, die sagen: "Okay, du kriegst meine beste Excel, die ich habe. Mach was draus." Und dann zahlen die einen kleinen Obulus pro Artikel pro Kanal und können da mitspielen. Und das rechnet sich dann wunderbar, wenn das Produkt sich für 60, 70 Euro einmal verkauft und der Artikel im Jahr einen Euro kostet, um die Daten aufzubereiten. Dann ist ein Case dahinter. Da müssen sie nicht in die große Infrastruktur reininvestieren.
Jonas Rashedi: Ja, find ich gut.
Claus Hänle: Das sind so Alternativen. Und ansonsten wie gesagt, die Software Tools entwickeln sich. Die werden gerade beim Enterprisebereich nicht billiger. Mit der ganzen Veränderung Richtung komplett Cloud native und so kommen ganz neue Prozesse und ganz neue Lizenz Modelle zustande, wo nicht mehr der User oder der Artikel kostet, sondern plötzlich die Artikelveränderung. Weil das auf den Maschinen dann besser skaliert beziehungsweise berechnet werden kann. Da sind die sehr, sehr kreativ.
Jonas Rashedi: Was ich noch mal für mittelständische Unternehmen vielleicht auch ansprechen will, ist die Situation und meine Erfahrung ist, aus den Produktdaten kannst du auch wieder Data Sale Cases bauen, also Daten wieder mit Insights an deine Lieferanten angeben. Und dann ist nicht nur der Case drin, dass man von 0 auf 0 rauf kommt, sondern eher, dass man natürlich damit noch einen weiteren Erlösstrom aufmacht und das ist natürlich gigantisch, welche Möglichkeiten entstehen.
Claus Hänle: Vorher hat man gesagt, so Produktdaten sind eigentlich ein Service. Wenn man den sauber und kreativ betrachtet, kannst du mit dem Service zusätzliche Erlösmodelle haben. Okay, also das Spiel ist, sind meine Daten meine Daten oder sehe ich Daten als Mittel zum Zweck? Es gibt Unternehmen, die sagen, ich gebe von meinen Daten kein müh her. Da habe ich so viel rein gearbeitet. Das kostet halt dann auch ihm alleine, sonst niemanden. Und andere sagen: hey, ich habe die Produktdaten vom Lieferanten und habe da ein bisschen was daran gemacht. Dann gebe ich es so weiter, vielleicht entwickelt sich was daraus. Oder der Lieferant sagt, Mensch ich gebe das an mehrere gleichzeitig raus und die Händler haben nichts dagegen. Und der eine konkrete Händler sagt: Mensch, das was ich vom Lieferanten kriege, das nehme ich doch einfach, ist mir wurscht, wenn es jemand anders das kriegt. Aber ich habe so einen geilen Prozess, dass mich das pure entgegen nehmen und durchspielen nichts kostet oder fast nichts kostet. Meine Leute sitzen oben drauf und veredeln den. Also ich den perfekten Strom entgegen, veredel noch mal und deswegen schlage ich meine Wettbewerber. Und nicht, weil ich noch schnelle Tipper habe, sondern einen perfekten Prozess fürs reinschleusen und dann zum weiteren Veredeln. Und das sind so Erlös Modelle, die man auch wirklich weitertreibt. Gerade Verbandskunden von uns, ein Möbel oder Baustoffverband, die sagen auch, für die sind Daten echt ein Erlös Modell geworden. Weil wenn die halt Daten gut händeln, dann haben ihre Kunden, die Gesellschaft und die Händler ein Vorteil und da ist echt ein Erlös Modell drin. Also man kann auch Geld verdienen mit Produktdaten. Nicht nur Geld ausgeben.
Jonas Rashedi: Das ist ja auch das Ansinnen der Unternehmen.
Claus Hänle: Hey Jonas, bevor du was sagst. Ich habe noch ein, zwei Punkte, die ich erwähnen will. Es geht ein bisschen Richtung liebe Produktdaten Manager, ich schätze euch ja sehr als die Helden des Produktdaten Alltags. Die große Frage, die immer hochkommt ist, kennt ihr die Datenanforderungen, eurer E-Commerce Kollegen, in den nächsten drei Monaten? Wisst ihr wie ihr eure Excel verändern müsst? Und da sind dann so spannende Sachen dabei wie, es überlegt sich jemand den neuen Farbcode im Selektor oder so was und ich muss darauf reagieren. Also dieses Voreilen der Informationen, da liegt total viel Power drin.
Jonas Rashedi: Ja, wie du sagst. Eigentlich kannst du Excel neben bei Farbe filtern oder was anderem filtern und gucken, ob Schwarz überall gleich geschrieben ist, ob blau überall gleich geschrieben ist. Und wenn ihr das mal euch anguckt, ich glaube schon, dass man dann recht schnell rausfindet, dass da noch ein bisschen Power ist. Und das ist jetzt glaube ich, ein sehr, sehr plakatives Beispiel, was euch noch mal mitnehmen soll, mitgeben soll, dass man einen gewissen Grundsatz braucht, eine gewisse Hygiene, Datenqualität und dann kann man damit auch wie Claus ja schon gesagt hat, nicht nur ein Pain draus machen, der Geld kostet, sondern auch mal ein Erlös Stream aufbauen. Lieber Claus, zwei Fragen. Bevor wir aber zu diesen zwei Fragen kommen, wie immer ihr hört gerade, seht auf YouTube oder eben auf Apple Podcast oder Spotify den Podcast, dann drückt bitte abonnieren und aber auch bewertet gerne die Podcasts, weil es uns noch mal hilft, dieses ganze Data Thema aufs Sonnendeck zu bringen. Genau die zwei Fragen, die wir immer stellen, lieber Claus, was macht Claus privat mit Daten und welcher Filmtitel würde für Claus passen, zum Thema dein Data Game, das du täglich machst.
Claus Hänle: Also privat, wenn ich jetzt so ein Data Nerd bin, ich verlasse Shops, auch wenn sie gute Produkte haben, wenn sie scheiß Daten haben und scheiß Filter, dann kaufe ich da nicht. Also ich bin eher so, ich habe keine Lust auf schlechte Produktdaten und ich verweigere Umsatz für Unternehmen, die noch nicht gut damit sind. Das war das eine. Filmtitel echt schwierig. Jetzt haben wir so viel vom Sonnendeck gesprochen. Mir fiel spontan Titanic ein, aber die ist ja gesunken.
Jonas Rashedi: Da liegt nichts mehr auf dem Sonnendeck.
Claus Hänle: Also Titanic 2.0, genauso wie PIM 2.0. Vielleicht PIM 1.0 ist gesunken. Zwei, drei, vier, fünf gleitet dahin, CO2 neutral der Sonne entgegen und da stelle ich mir das Daten Leben vor.
Jonas Rashedi: Vielen, vielen Dank, lieber Claus. War mir eine Freude, hat mir Spaß gemacht. Ich glaube es ist auch noch mal ein Aha-Effekt. Ich bin definitiv davon überzeugt, dass Produktdaten underrated sind. Das ganze Data Game ist underrated. Wir sollten da einfach noch mal mehr schauen, dass wir das Thema gemeinschaftlich nach vorne pushen.
Claus Hänle: Ja, die Zeichen stehen gut. Herzlichen Dank.