Najlepsze praktyki zarządzania informacjami o produkcie dla sprzedawców detalicznych

Jako sprzedawca detaliczny w dzisiejszym świecie, dane produktowe wykraczają poza zwykły zapis - stały się cennym zasobem. Śledzenie, zarządzanie i rozpowszechnianie informacji o produktach z najszybszym konkurentem dyktuje szybkość i zwinność na rynku. Skuteczne zarządzanie informacjami ma kluczowe znaczenie dla rozwoju, a detaliści rozumieją, że systemy PIM nie są już tylko systemami przechowywania danych. Zarządzanie informacjami o produktach stało się detalicznym systemem nerwowym dla handlu cyfrowego i sprzedaży wielokanałowej. Zwykła współpraca z dostawcą w celu zakupu oprogramowania PIM nie rozwiąże problemów strukturalnych; raczej musisz przestrzegać najlepszych praktyk zarządzania informacjami o produkcie, aby zobaczyć rzeczywiste wyniki.

Należy zdać sobie sprawę, że sukces we współpracy z dostawcą tak naprawdę ma znacznie mniej wspólnego z zakupioną technologią, a znacznie więcej ze strategią zarządzania danymi, weryfikacją i zarządzaniem danymi. Kolejna sekcja ma na celu dostarczenie wytycznych dotyczących cyklu wdrażania zarządzania cyklem życia produktu (PLM), począwszy od definicji strategicznej, a skończywszy na zawiłościach zarządzania produktem unikalnych dla fizycznego środowiska sprzedaży detalicznej.

Definiowanie celów strategicznych dla PIM

Przed wydaniem choćby jednego dolara na potencjalne rozwiązanie PIM, należy przeprowadzić wewnętrzną samoocenę organizacji. Wdrożenie PIM powinno służyć jako jedyne źródło prawdy w odpowiedzi na zestaw niedociągnięć operacyjnych lub potrzeb biznesowych. W przeciwnym razie istnieje ryzyko dryfowania celów biznesowych, co prowadzi do rozrostu zakresu i zmęczenia wdrożeniem.

Przestrzeganie najlepszych praktyk zarządzania informacjami o produkcie wymaga zadawania tych pytań interesariuszom:

• Wydajność operacyjna: Czy ręczne i oparte na arkuszach kalkulacyjnych silosy operacyjne i silosy danych znacząco spowalniają rozwój produktu i skracają czas wprowadzania go na rynek?
• Doświadczenie klienta: Czy niespójność danych w kanałach sprzedaży, w połączeniu z brakiem opisów produktów (a czasem całkowitą niespójnością), obniża zadowolenie klientów i zwiększa koszty pozyskania, wpływając na ogólne wrażenia użytkownika?
• Ekspansja: Czy słaba architektura danych uniemożliwia terminową i dokładną dystrybucję informacji o produktach do nowych kanałów i na nowe rynki?
• Skalowalność: Czy istniejący personel operacyjny jest w stanie utrzymać podwojenie liczby SKU bez proporcjonalnego (liniowego) wzrostu zatrudnienia i kosztów administracyjnych?

Jeśli Twoja organizacja odpowiedziała twierdząco na większość powyższych pytań, cel wdrożenia PIM jest jasny: obniżenie krańcowych kosztów zarządzania danymi produktów przy jednoczesnym zwiększeniu ogólnej wydajności zarządzania danymi w całej organizacji.

Kluczowe czynniki wpływające na wybór PIM

Chociaż na rynku dostępnych jest wiele systemów PIM, różnice między nimi są dość duże. Aby zawęzić dostępne opcje narzędzi PIM, należy rozważyć dopasowanie architektury dostawcy do procesów biznesowych.

• Łączność: System ten powinien oferować płynną integrację poprzez architekturę API-first. Jeśli system jest zamknięty lub trudno się z nim połączyć, staje się obciążeniem. Zamiast tego powinien istnieć moduł, który jest kompatybilny z Twoim systemem.
• Przyjazność dla użytkownika: Kto będzie korzystał z systemu na koniec dnia? Jeśli moduł ma mało zachęcający lub trudny interfejs, istnieje ryzyko, że pracownicy z nietechnicznych grup biznesowych (takich jak marketing lub merchandising) odmówią wdrożenia systemu.
• Skalowalność: Architektura powinna być w stanie obsługiwać i utrzymywać duże obciążenia użytkowników oraz ogromne ilości treści produktowych i różnych formatów danych, z którymi potencjalni klienci mogą wchodzić w interakcje. System powinien być w stanie przetworzyć dowolną jednostkę SKU w tym samym czasie, w którym przetworzył pierwszą jednostkę SKU.

Przeczytaj naszą kompleksową Wybór detalicznego PIM Przewodnik dla dogłębne zapoznanie się z wyborem PIM.

Po zdefiniowaniu strategicznych celów PIM i wybraniu odpowiednich narzędzi, PIM powinien zastosować ukierunkowane podejście do wdrożenia. Poniżej przedstawiono sekwencję planu od definicji do realizacji.

Faza	Kluczowe działania	Główny rezultat
Faza 1	Strategia i definicja	Zakres projektu, definicja MVP i mapa przepływu danych
Faza 2	Architektura i modelowanie	Model danych, taksonomia i hierarchia fizyczna
Faza 3	Zarządzanie danymi	Standardy danych, oczyszczone zbiory danych i role zarządcze
Faza 4	Integracja	Łączniki przychodzące/wychodzące i stowarzyszenie DAM
Faza 5	Walidacja	Raporty z testów UAT i wydajności opóźnień
Faza 6	Uruchomienie i przyjęcie	Harmonogram stopniowego wdrażania i przekazanie operacyjne

Przeanalizujmy dokładnie, jak wykonać te fazy, aby zapewnić sukces operacyjny.

Strategiczna mapa drogowa dla wdrożenia PIM

Integracja systemu jest podobna do całkowitego przeglądu architektury informacji. Aby odnieść sukces, należy przyjąć najlepsze praktyki zarządzania informacjami o produkcie podczas wdrażania.

Etap 1: Określenie strategii i zakresu

Jeśli strategia migracji danych ma zostać wdrożona, nie należy próbować migrować wszystkich danych ze wszystkich produktów za jednym razem. Zmaksymalizuje to złożoność i może znacznie skrócić czas oczekiwania na wymierne korzyści. W związku z tym zdecydowanie zaleca się strategię minimalnego opłacalnego produktu (MVP).

Można zidentyfikować szybko zmieniający się podzbiór katalogu produktów o wysokiej wartości lub wybrać kategorię, która podlega zmienności danych. Pozwoli to organizacji na walidację procesów i wykazanie zwrotu z inwestycji przed skalowaniem. Jednocześnie należy skonstruować szczegółową reprezentację wielokanałowego przepływu danych, zapewniając dostęp do danych z systemu ERP do punktu sprzedaży lub witryny e-commerce, aby określić, gdzie mogą być potrzebne integracje i gdzie mogą występować wąskie gardła.

Faza 2: Architektura i modelowanie danych

Ta faza służy do projektowania. Pomaga zrozumieć PIM jako coś więcej niż tylko bazę danych, ale raczej silnik relacyjny, aby przenieść zrozumienie PIM na wyższy poziom. Nacisk kładziony jest na identyfikację atrybutów produktu (dokładnych wymaganych pól danych), rodzin (zestawów atrybutów odnoszących się do określonych rodzajów produktów) i Variant Logic (relacji między produktami - np. odmian rozmiaru lub koloru).

Dla sprzedawcy detalicznego korzystne jest rozszerzenie modelu danych, aby uwzględnić fizyczną rzeczywistość logistyki wykraczającą poza atrybuty marketingowe. Model powinien zawierać hierarchie na poziomach Item, Inner Pack, Case i Pallet. Uzyskanie tej podstawy już teraz pozwala uniknąć dalszych komplikacji w przyszłości, jeśli chodzi o planowanie logistyczne i alokację miejsca na półkach.

Faza 3: Zarządzanie danymi i przygotowanie

Migracja danych to transformacja, a nie transfer. Przenoszenie "brudnych" danych do systemu tworzy po prostu droższą wersję tego samego problemu. Dlatego jakość danych, wraz ze skuteczną walidacją danych, ma kluczowe znaczenie.

• Standaryzacja: Ustanowienie ścisłych zasad wprowadzania danych (np. skrótów jednostek, wielkich liter, formatowania obrazów).
• Oczyszczanie: Narzędzia takie jak Excel lub OpenRefine do normalizacji starszych danych są pomocne w usuwaniu nadmiarowości i błędów.
• Zarządzanie: Zarządzanie wymaga odpowiedzialności. Konkretnym osobom - właścicielom danych - należy przypisać odpowiedzialność za określone domeny danych. Uprawnienia dostępu muszą być dostosowane, aby zapewnić bezpieczeństwo danych, tylko upoważniony personel może zmieniać krytyczne pola (np. tylko logistyka może edytować wagę; tylko marketing może edytować opisy).

Faza 4: Integracja i konfiguracja

Głównym celem jest tutaj skonfigurowanie konektorów przychodzących w celu wyodrębnienia niezbędnych rekordów zarządzania danymi podstawowymi z systemów ERP lub PLM oraz konektorów wychodzących w celu dostarczenia wzbogaconych danych do różnych kanałów sprzedaży. Na tym etapie architektura wkracza w sferę techniczną i staje się rzeczywistością.

Najwyższym priorytetem jest zarządzanie zasobami cyfrowymi. Najważniejsze jest, aby obrazy o wysokiej rozdzielczości, filmy i zasoby cyfrowe były automatycznie łączone z odpowiednimi jednostkami SKU. Ręczne dopasowywanie dokumentów jest nieproduktywne i podatne na błędy, więc konfiguracja, która natychmiast propaguje pojedyncze przesyłanie do wszystkich odpowiednich wariantów i kanałów, zaoszczędzi Twojemu zespołowi dużo pracy.

Faza 5: Walidacja i testowanie

Weryfikacja systemu, nie tylko pod kątem funkcjonowania, jest najważniejsza. System powinien również spełniać wymagania biznesowe pod obciążeniem.

• Testy akceptacji użytkownika (UAT): Członkowie zespołów marketingowych i operacyjnych muszą potwierdzić, że przepływ pracy ułatwia ich codzienne operacje.
• Testowanie od końca do końca: Wymaga to pomiarów empirycznych. Zespół powinien przeprowadzić test stopera. Zmień cenę lub edytuj atrybut w ERP i zanotuj, ile czasu zajmuje propagacja tej zmiany do e-commerce i fizycznego punktu sprzedaży (POS). Ujawni to opóźnienia, które są szkodliwe z operacyjnego punktu widzenia.

Faza 6: Uruchomienie i przyjęcie

Etapowe wdrażanie jest generalnie mniej ryzykowne niż przełączanie całej firmy na raz. Otwarcie systemu na jedną markę, jeden region lub jeden kanał na początku pozwala zespołowi opanować i rozwiązać nowe problemy w miarę ich pojawiania się, zapobiegając stratom w całym strumieniu przychodów przedsiębiorstwa.

Zarządzanie danymi (Data Stewardship) jest kolejnym etapem i polega na monitorowaniu przepływu danych, aby upewnić się, że przestrzegane są zasady zarządzania zdefiniowane w Fazie 3. Większe monitorowanie wskaźników jakości danych jest konieczne, aby zapobiec pogorszeniu integralności danych do punktu tak zwanej "entropii danych", czyli stopniowej utraty integralności danych.

Pokonywanie wyzwań w stacjonarnym handlu detalicznym

Kanały cyfrowe korzystają z nieograniczonej przestrzeni na półkach, podczas gdy fizyczne operacje detaliczne zawsze zmagają się z ograniczoną powierzchnią, a także ograniczeniami sprzętowymi. Jeśli strategia PIM nie uwzględnia fizycznego sklepu, to nie została ona odpowiednio dostosowana do organizacji, aby poprawić wrażenia z zakupów. Punkty tarcia pojawią się w miejscu, w którym dane cyfrowe przecinają się z fizycznymi, i będziesz musiał przyjąć strategię, aby je przezwyciężyć.

Opanowanie planogramów i danych opakowań

Czy w Twojej firmie każda osoba ma dostęp do oprogramowania do wizualnego merchandisingu, aby zaprojektować każdą indywidualną półkę (maszynową i produktową)? Jeśli Twoja firma nie posiada prawidłowych i kompletnych danych dotyczących wymiarów opakowań w danych podstawowych (PIM), to co robisz staje się bezużyteczne z punktu widzenia danych. Jeśli planogram jest zautomatyzowany, staje się bezużyteczny, jeśli PIM nie ma prawidłowych i kompletnych danych dotyczących wymiarów opakowania (nie produktu w środku). Posiadając odpowiedni system PIM, planogramy będą "Air Ship", a ty skończysz z "zapasem", który fizycznie nie istnieje w przydzielonym miejscu, jednocześnie pozwalając na usprawnienie przepływu pracy w celu zwiększenia wydajności.

W modelu danych wymiary fizyczne powinny być "złotym rekordem". Powinny istnieć pomiary, a następnie zintegrowane z przepływem pracy PIM. Zwykle jest to system wymiarowania (np. Cubiscan), który przechwytuje dane z dokładnością co do milimetra dla długości, szerokości, wysokości i wagi dla poziomu artykułu, skrzyni i palety z systemu, a następnie dane są integrowane z PIM, aby zapewnić, że oprogramowanie do planowania przestrzeni działa z dokładnymi danymi.

Zarządzanie lokalizacją i danymi kontekstowymi

Scentralizowany PIM nie pozwala na oddzielne dane opisu produktu, a zatem opisuje ten sam produkt jednolicie w systemie, aby osiągnąć jedną "prawdę". Jednak preferencje konsumentów różnią się w zależności od regionu. Płaszcz zimowy na Alasce powinien być sprzedawany w sposób podkreślający izolację i przetrwanie, podczas gdy na Florydzie należy skupić się na podróżach i stylu. Pojedynczy opis dostarczony użytkownikowi w innym kontekście prowadzi do utraty konwersji na tym rynku.

System PIM musi zaimplementować atrybuty kontekstowe lub zakresowe, aby poprawić współczynniki konwersji na rynkach lokalnych. Ta funkcja zapewnia opcję zachowania jednego globalnego opisu bazowego, jednocześnie umożliwiając zastępowanie na podstawie lokalizacji. Klastry sklepów mogą dziedziczyć 90% informacji z centrali, ale mogą jednostronnie modyfikować pozostałe 10%, ceny i kopie marketingowe, aby dopasować je do lokalnego klimatu, kultury i konkurencji.

Obsługa starszych ograniczeń POS

System PIM działa w chmurze i jest w stanie modyfikować atrybuty i zasoby w czasie rzeczywistym, podczas gdy infrastruktura fizycznych sklepów działa w świecie rzeczywistym z prędkością papieru. Wyzwanie, raz po raz, nie dotyczy jednego terminala, ale raczej całego ekosystemu sklepowego, który doświadcza systemowego opóźnienia. Od starszych terminali POS niezdolnych do wyświetlania zdjęć produktów po statyczne, drukowane oznakowanie, które rejestruje ceny i jest nieaktualne w momencie zmiany ceny, ta luka sprzętowa powoduje "tarcie danych". To właśnie ta luka tworzy słabe doświadczenie klienta, w którym cyfrowa półka oferuje dokładne i aktualne informacje o dokładności danych, podczas gdy fizyczna półka jest przestarzała.

Ważne jest, aby wziąć pod uwagę coś więcej niż tylko aktualizacje oprogramowania i przeprowadzić strategiczną ocenę łączności sprzętowej sklepu. Sugerujemy przejście na infrastrukturę gotową na IoT. Wybierając nowe urządzenia sklepowe, należy rozważyć większą elastyczność i łączność między systemami (na przykład przy użyciu protokołów MQTT i API) w porównaniu z zastrzeżonym sprzętem zamkniętych systemów sklepowych. Jeśli obecny sprzęt nadal nie jest w stanie obsługiwać danych PIM - takich jak multimedia i dynamiczne ceny - może istnieć potrzeba nałożenia starszych ograniczeń w celu uwzględnienia bardziej nowoczesnego wyświetlacza cyfrowego. Umożliwiłoby to bezpośrednie przesyłanie danych PIM do krawędzi półki bez konieczności całkowitej zmiany zaplecza systemu POS.

W tym kontekście wybór odpowiedniego partnera sprzętowego jest równie ważny jak wybór oprogramowania. Potrzebna jest solidna, skalowalna i bezpieczna infrastruktura. W tym miejscu Zhsunyco® staje się istotnym partnerem w wypełnianiu luki cyfrowo-fizycznej. Zhsunyco jest nie tylko dostawcą sprzętu, ale także zaufanym sojusznikiem w rewolucji IoT w handlu detalicznym.

Dzięki ponad 12-letniemu doświadczeniu w zakresie badań i rozwoju oraz ogromnej zdolności produkcyjnej wynoszącej 7,2 miliona jednostek rocznie, Zhsunyco zapewnia stabilność łańcucha dostaw o przemysłowej sile, której wymagają globalni detaliści. Oprócz solidnego sprzętu, zapewniamy łatwą łączność dzięki adaptowalnym interfejsom API zoptymalizowanym pod kątem różnych środowisk, w tym .NET 6.0, Windows, Linux i Docker. Ta elastyczność upraszcza integrację systemu i synchronizację danych, drastycznie zmniejszając koszty rozwoju, jednocześnie umożliwiając skalowanie funkcjonalności w miarę ewolucji potrzeb. Integrując konfigurowalne, gotowe do obsługi sztucznej inteligencji rozwiązanie Zhsunyco z PIM, przekształcasz statyczne alejki w dynamiczne zasoby cyfrowe, zapewniając, że Twój fizyczny sklep jest w końcu tak zwinny, jak Twoja strategia cyfrowa.

Wnioski: PIM jako szkielet omnichannel

Integracja systemu zarządzania informacjami o produkcie to coś więcej niż tylko wdrożenie IT; to dostosowanie zarządzania łańcuchem dostaw w handlu detalicznym. Asymetria informacji i tarcia operacyjne zmniejszają się, gdy detaliści przejmują kontrolę nad danymi, wdrażają zarządzanie i zasady oraz zarządzają fizycznymi realiami lady w sklepie detalicznym, zapewniając spójność danych.

Strategicznie zaprojektowany system PIM działa jako fundament przedsiębiorstwa omnichannel. Gwarantuje on, że informacje o produkcie i szczegóły produktu - waluta współczesnego sprzedawcy - skutecznie docierają do wszystkich punktów końcowych, niezależnie od tego, czy są to ekrany mobilne, listy na rynku, czy cyfrowe etykiety półkowe w fizycznych alejkach. Najlepsze praktyki w seryjnym stosowaniu tych zasad przekształcają dane ze statycznego rekordu w dynamiczny, który sprzyja konwersji wraz z wydajnością operacyjną.