PIM이 온라인 상점의 제품 데이터 품질을 보장하는 방법

게시 됨: 2021-12-08

목차

  • 제품 데이터 품질이란 무엇입니까?
  • 제품 데이터 품질의 중요성
  • 제품 데이터 품질을 어떻게 보장합니까?
    • 현재 제품 데이터 수집 및 준비
    • 데이터 프로파일링 및 제어
    • 데이터 중복을 피하기 위해 데이터 파이프라인을 신중하게 설계
    • 향상을 위해 제품 및 제품 속성 정렬
    • 제품 그룹화
  • 결론


전자 상거래 상점 소유자는 제품 데이터 품질이 비즈니스에 가장 중요하다는 것을 알고 있습니다. 잘못 입력되거나 구조화된 데이터는 주문 실패, 고객 불만족, 나쁜 리뷰 등 여러 가지 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 그렇기 때문에 제품 데이터 품질이 무엇을 수반하고 어떻게 달성할 수 있는지를 잘 이해하는 것이 중요합니다.

이 블로그에서는 제품 데이터 품질이 무엇이며 전자 상거래 상점에서 제품 데이터 품질을 보장할 수 있는 방법을 살펴볼 것입니다.

그럼, 파헤쳐 보겠습니다.

제품 데이터 품질이란 무엇입니까?

제품 데이터 품질(PDQ)은 제품에 대한 데이터가 해당 제품에 관심을 가진 모든 당사자가 일관된 방식으로 사용할 수 있는 표준을 준수하는 정도입니다. 여기에는 이름, 설명, 특성, 사용법, 속성 및 사양을 포함하여 지정된 제품에 대한 모든 데이터가 포함됩니다.

일반적으로 제품 데이터 품질은 제품 데이터의 정확성과 일관성 및 표시 방법으로 간주됩니다.

제품 데이터 품질은 궁극적으로 제품의 스토리를 얼마나 잘 이해할 수 있는지에 달려 있습니다. 전체 식료품 프로세스에 관련된 모든 사람을 위해. 결과적으로 모든 사람이 이해할 수 있는 공통 언어가 필요합니다.

식료품 제품의 일부인 모든 사람은 일관된 방식으로 제품 지식을 얻어야 합니다. 제조업체, 공급업체, 운송 회사, 소매업체 또는 소비자가 될 수 있습니다.

그렇지 않으면 슈퍼마켓 부문이 예상대로 작동하지 않을 것입니다.

제품 데이터 품질을 달성하는 것은 제품의 정확성을 보장하는 것 이상입니다. 고객에게 좋은 경험을 제공하려면 제품 데이터를 신뢰하고 신뢰할 수 있다는 점도 알아야 합니다.

제품 데이터 품질에는 완전성, 정확성, 관련성, 일관성 및 적시성의 5가지 주요 속성이 포함되어야 합니다.

좋은 품질은 좋은 콘텐츠 전략에 달려 있습니다. Apimio가 제품 콘텐츠 전략에 어떻게 도움이 될 수 있는지 확인하세요.

제품 데이터 품질의 중요성

전자 상거래 비즈니스를 구축하려는 경우 제품 데이터 품질은 전체 비즈니스의 초석입니다. 제품 데이터 품질은 비즈니스의 성패를 좌우할 수 있습니다. 제품 데이터를 효과적으로 관리하려면 가능한 한 정확하고 정보를 제공해야 합니다.

실제 제품을 판매하는 전자 상거래 사이트는 제품 데이터에 의존하여 판매를 유도합니다. 양질의 제품 피드가 없으면 전환율이 낮아지고 검색 엔진 최적화 노력에 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

이러한 부정적인 영향을 피하기 위해 기업은 정확하고 관련성이 있으며 고유한 정보를 포함하는 제품 피드를 만드는 데 집중해야 합니다. 소비자는 제품 피드에 콘텐츠가 풍부한 회사에서 제품을 구매할 가능성이 더 높습니다. 이것은 전환 가능성을 높이고 SEO 순위를 향상시킵니다.

제품 데이터 품질을 어떻게 보장합니까?

제품 정보는 회사가 가진 가장 소중한 자산 중 하나입니다. 또한 업계에서 가장 활용도가 낮은 자산 중 하나입니다. 결과적으로 기업은 매출과 수익을 잃게 됩니다. 설상가상으로 많은 기업이 고객에게 부정확하거나 불완전한 제품 데이터를 제공하여 명성을 위협하고 있습니다.

선두 기업들은 이를 알고 데이터 품질을 개선하기 위한 조치를 취했습니다. 몇 가지 간단한 단계만 거치면 귀하도 해당 업계의 선두 기업이 될 수 있습니다.

이 섹션에서는 데이터 품질을 개선하기 위해 따를 수 있는 몇 가지 단계에 대해 설명합니다.

제품 데이터 품질 개선 PIM 소프트웨어

현재 제품 데이터 수집 및 준비

PIM 시스템을 구현한 후 첫 번째 단계는 기존 제품 데이터를 수집하고 채널에서 사용할 수 있도록 보강할 준비를 하는 것입니다. 이 정보는 일반적으로 ERP, 마케팅 시스템 및 외부 공급업체를 비롯한 다양한 소스에서 수집됩니다.

PIM은 이 데이터를 정리하고 가장 정확한 속성 데이터를 제공하는 소스를 결정하는 데 도움을 줄 것입니다. 또한 이러한 워크플로를 정의하면 PIM 솔루션 배포뿐만 아니라 새 항목 온보딩에도 사용할 수 있습니다.

데이터 프로파일링 및 제어

대부분의 경우 열악한 제품 데이터 품질은 데이터 수신의 결과입니다. 대부분의 경우 조직의 데이터는 회사나 부서에서 제어할 수 없는 소스에서 가져옵니다. 다른 조직에서 제공한 정보이거나 많은 상황에서 타사 소프트웨어에서 수집한 정보일 수 있습니다.

결과적으로 데이터 품질을 보장할 수 없습니다. 모든 데이터 품질 관리 활동의 가장 중요한 부분은 들어오는 데이터에 대한 포괄적인 데이터 품질 관리입니다. 좋은 데이터 프로파일링 도구를 사용해야 합니다. 이러한 도구는 다음 데이터 특성을 확인할 수 있어야 합니다.

  • 데이터 패턴 및 데이터 형식
  • 데이터 불변성
  • 이상 현상 및 데이터 값 분포
  • 데이터 전체


들어오는 데이터 품질을 지속적으로 확인하고 유지 관리할 수 있도록 데이터 프로파일링 및 데이터 품질 경고를 자동화하는 것도 중요합니다. 프로파일링 및 검사 없이 들어오는 데이터가 예상만큼 좋다고 가정하지 마십시오.

마지막으로 동일한 표준과 모범 사례에 따라 들어오는 모든 데이터를 관리해야 합니다. 데이터 품질을 안정적으로 기록하고 모니터링하려면 중앙 집중식 카탈로그와 KPI 대시보드가 ​​있어야 합니다.

데이터 중복을 피하기 위해 데이터 파이프라인을 신중하게 설계

동일한 소스 및 논리에서 데이터의 전체 또는 일부를 생성할 때 데이터 중복이 발생할 수 있습니다. 그러나 다양한 사람과 팀이 고유한 다운스트림 목표를 위해 이를 처리하고 있습니다. 이는 제품 데이터 품질의 불일치로 이어집니다.

실수로 중복 데이터를 생성하면 동기화되지 않을 것이 매우 확실합니다. 더욱이 데이터는 여러 시스템 또는 데이터베이스에 걸쳐 신속한 효과와 함께 다양한 결과를 초래할 수 있습니다.

마지막으로, 데이터 문제의 근본 원인을 파악하는 것만으로는 문제를 해결하는 것이 어렵거나 시간이 많이 걸립니다.

데이터 파이프라인을 정의하고 신중하게 개발해야 합니다. 데이터 자산, 비즈니스 규칙 및 아키텍처와 같은 영역에서 각별히 주의해야 합니다. 알고 있으면 조직에서 이러한 문제를 피할 수 있습니다.

또한 데이터 공유를 촉진하고 시행하기 위해서는 회사 내부의 효과적인 커뮤니케이션이 필요합니다. 이렇게 하면 전반적인 효율성이 향상되고 데이터 중복으로 인해 발생할 수 있는 잠재적인 데이터 품질 문제가 제거됩니다. 이것은 이 백서의 범위를 벗어나는 데이터 관리의 핵심으로 들어갑니다.

높은 수준에서 중복 데이터 생성을 방지하기 위해 형성해야 하는 세 가지 영역이 있습니다.

  1. 부서 사일로를 제거하려면 데이터 세트 소유권을 명확하게 지정하고 데이터 세트 공유를 효과적으로 전달하고 지원하는 데이터 거버넌스 프로그램을 구현해야 합니다.

  2. 데이터 모델링 및 자산 관리를 중앙 집중화합니다. 정기적으로 검토하고 감사했습니다.

  3. 엔터프라이즈 수준에는 비즈니스 전체에서 공유되는 데이터 파이프라인의 명확한 논리적 아키텍처가 있습니다.

오늘날의 기술 플랫폼의 급격한 변화를 고려할 때 견고한 데이터 관리 및 엔터프라이즈 수준의 데이터 거버넌스는 미래의 효과적인 플랫폼 마이그레이션에 매우 중요합니다.

향상을 위해 제품 및 제품 속성 정렬

수천 개의 상품을 관리해야 하므로 제품 정보 절차를 확장할 솔루션을 찾는 것이 중요합니다.

제품 정보 관리 시스템(PIM)은 프로세스가 원활하게 진행되고 마케터가 필요한 제품 데이터를 쉽게 찾고 보강할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, Apimio를 사용하면 패밀리 및 속성 그룹을 형성할 수 있으므로 프로세스가 더 쉬워집니다.

제품군은 일련의 품질을 공유할 수 있으므로 새 제품이 제품군에 추가되면 공유 속성도 상속됩니다. 이러한 속성 값은 일괄적으로 또는 순차적으로 수정할 수 있습니다.

'속성 집합'은 Apimio의 또 다른 기능입니다. 이 기능을 사용하면 속성을 함께 그룹화하여 유사한 품질을 더 잘 구성하고 이러한 값을 전달하고 검증하는 일을 담당하는 팀원에게 더 많은 가시성을 제공할 뿐만 아니라 많은 제품에서 팀의 작업을 조정할 수 있습니다.

예를 들어 "marketing" 속성 그룹의 경우 이름과 설명을 그룹화할 수 있고 "Technical specs" 속성 그룹의 경우 크기, 무게 및 색상을 그룹화할 수 있고 "media" 속성 그룹의 경우 사진과 파일을 그룹화할 수 있습니다.

편집을 쉽게 하기 위해 이러한 속성은 제품 양식에 함께 표시됩니다. 특정 속성의 값을 변경할 수 있는 사람을 지정할 수 있도록 속성 그룹에 권한을 부여하여 누가 무엇을 할 수 있는지 추가로 제한할 수 있습니다.

이러한 모든 기능을 통해 안정적이고 최신 제품 데이터 품질을 보장할 수 있습니다.

제품 그룹화

PIM을 사용하면 속성 및 속성 그룹을 제어하는 ​​것 외에도 카탈로그를 범주로 구성할 수 있습니다. 고객이 찾고 있는 항목에 따라 이러한 범주를 그룹으로 나누어야 합니다. 전자 상거래 관리자는 고객이 제품을 검색하는 방법을 철저히 이해하고 있으므로 자신의 제품 범주를 결정할 때 전자 상거래 관리자에게 확인하는 것이 좋습니다.

출처: 추적 원

결론

경험에 비추어 볼 때 가장 성공적인 전자 상거래 회사는 제품 데이터 품질에 투자한 회사입니다. PIM 솔루션은 제품이 적절한 구조를 갖도록 하여 풍부한 콘텐츠와 마케팅 자료를 더 쉽게 만들 수 있도록 합니다.

PIM을 사용하면 고객이 고품질 제품을 구매하고 있음을 알 수 있도록 제품 정보를 최신 상태로 정확하게 유지할 수 있습니다. 팀에 적합한 솔루션을 선택할 때 고유한 비즈니스 요구 사항을 고려해야 합니다.