Jakość danych produktowych i standaryzacja danych w systemie PLM
Jakość danych produktowych oznacza, że każdy produkt ma kompletne i jednakowo zapisane atrybuty — kolor, sezon, skład, kategorię — na wszystkich rynkach i we wszystkich systemach. Markom modowym przygotowuję słownik atrybutów, reguły walidacji w PLM i dashboard jakości danych, dzięki którym karty produktowe i raporty przestają wymagać ręcznych poprawek.
Problemy z danymi produktowymi, które rozwiązuje standaryzacja
Ten sam kolor zapisany na cztery sposoby
Wolny tekst w polach atrybutów uniemożliwia filtrowanie w sklepie internetowym i raportowanie kategorii.
Kody sezonów niezgodne między rynkami
Rynki różnie definiują początek sezonu, więc te same produkty trafiają do różnych okresów w raportach.
Puste pola odkryte dopiero przy publikacji
Produkty trafiają do e-commerce bez składu, kategorii lub opisu i blokują start sprzedaży.
Ręczne czyszczenie danych przed każdym raportem
Co miesiąc ktoś traci kilka dni na poprawianie atrybutów, zanim liczby da się zsumować.
Co obejmuje standaryzacja danych produktowych
Cztery etapy — od audytu atrybutów do comiesięcznego przeglądu jakości danych.
Audyt atrybutów produktów na rynkach
Każde pole zmapowane, policzone i ocenione pod kątem kompletności i sprzecznych wartości.
Słownik atrybutów uzgodniony ze wszystkimi rynkami
Kolor, sezon, skład i kategoria zdefiniowane raz, z listą dozwolonych wartości i tłumaczeniami.
Reguły migracji i walidacja danych w PLM
Dane archiwalne przemapowane według słownika, a nowe produkty sprawdzane już przy wprowadzaniu.
Dashboard jakości danych produktowych
Kompletność według atrybutu, rynku i sezonu, z właścicielem każdej luki i comiesięcznym przeglądem.
Wyniki standaryzacji danych produktowych
kompletności atrybutów produktów
czasu na poprawianie danych przed raportowaniem
ręcznego czyszczenia danych mniej co miesiąc
Narzędzia w projektach danych produktowych i PLM
Konfiguracja atrybutów w systemie PLM
Listy wartości, pola obowiązkowe i reguły walidacji.
Excel i Power Query do mapowania atrybutów
Powtarzalne przemapowanie danych archiwalnych.
Dashboard jakości danych w Power BI
Kompletność według atrybutu, rynku i sezonu.
Powiązane case study: Standaryzacja danych produktowych dla rynków Europy i Azji w systemie PLM
Standaryzacja danych produktowych dla rynków Europy i Azji w systemie PLM
Marka modowa sprzedająca w Europie i Azji. Jeden słownik atrybutów zastąpił wiele lokalnych konwencji zapisu.
Powiązane artykuły o analityce w handlu
System PIM i PLM w branży modowej: czym się różnią i kiedy są potrzebne
Co to jest system PIM i system PLM, jakie dane przechowuje każdy z nich i jak pilnować jakości danych produktowych w marce modowej.
Standardy atrybutów produktu w PLM, które działają na kilku rynkach
Jakie atrybuty produktu potrzebuje marka modowa w PLM i jak ustalić zasady dla koloru, sezonu i składu wspólne dla rynków.
Jakość danych produktowych i PLM — pytania
Jakość danych produktowych to stopień, w jakim informacje o produkcie są kompletne, poprawne i zapisane według wspólnych zasad. Mierzy się ją między innymi kompletnością atrybutów i zgodnością wartości ze słownikiem. Od jakości tych danych zależą filtry w sklepie internetowym, raporty sprzedaży i planowanie asortymentu.
System PLM prowadzi produkt od projektu do produkcji: materiały, konstrukcję, dostawców i sezony. System PIM gromadzi gotowe informacje handlowe i publikuje je w kanałach sprzedaży, na przykład w sklepie internetowym i na marketplace'ach. W marce modowej dane zwykle powstają w PLM i są przekazywane do PIM.
Podstawą są kategoria, kolor, rozmiar, skład materiałowy, sezon, cena i instrukcja pielęgnacji. Do filtrów w e-commerce przydają się też krój, długość, fason i okazja. Każdy z tych atrybutów powinien mieć listę dozwolonych wartości zamiast wolnego tekstu.
Zwykle od trzech do pięciu tygodni, w zależności od liczby rynków i atrybutów. Najwięcej czasu zajmuje uzgodnienie wartości, które rynki zapisywały dotąd po swojemu, na przykład nazw kolorów. Techniczne wprowadzenie słownika do PLM jest zwykle szybsze.
Tak. Reguły migracji mapują stare wartości na nowe według słownika, a przypadki, których nie da się dopasować automatycznie, trafiają na listę do ręcznego przeglądu. Dzięki temu raporty porównujące sezony korzystają z jednolitych danych.
Porozmawiaj o jakości danych produktowych w Twojej marce
Napisz, które trzy atrybuty sprawiają najwięcej kłopotu. Odpowiem, od czego zaczęłabym standaryzację.
Tatsiana