PIM im Überblick: Der Rundgang durch Atlas' Produktdaten-Zentrale

Ein PIM klingt erstmal nach einem trockenen Verwaltungstool. Product Information Management, kurz PIM, ist aber der Ort, an dem in Atlas so gut wie alles zusammenläuft, was mit einem Artikel zu tun hat: Bilder, Videos, Texte, Farben, Zusatzfelder und sogar Preise und Bestände. Zeit für einen Rundgang durch die App, die inzwischen zur Datendrehscheibe für fast alle anderen Bereiche in Atlas geworden ist.

Warum ein PIM mehr ist als eine Artikeltabelle

Ein PIM bündelt alle Content-Informationen zu einem Produkt an einem Ort, statt sie über ERP, Middleware und Marketplace-Feeds zu verteilen. Genau das hat mich vorher gestört: Wenn ein Bild beim Lieferanten nicht mehr verfügbar war, musste ich das hinnehmen. Wurde ein Text an der Quelle geändert, konnte ich nichts dagegen tun. Mit dem PIM in Atlas habe ich die Daten unter Kontrolle und jederzeit vollen Zugriff darauf.

Das mag im ersten Moment nebensächlich wirken, ist es aber nicht. Auf den gesammelten Produktdaten lässt sich unfassbar viel aufbauen: der Onlineshop, interne Auswertungen, Marketing-Material und noch einiges mehr. Im Grunde greift fast jede andere Anwendung in Atlas auf das PIM zu, um sich dort Daten zu holen. Die Stammdaten wie Artikelnummer, Kategorie, Lieferant und Varianten kommen aus den bestehenden Inventory-Stammdaten, der eigentliche PIM-Content wie Artikelname oder Farbbezeichnung kommt on top dazu.

Die Filter der Listenansicht: möglichst viel direkt in Atlas erledigen

Die Listenansicht filtert nach fast jedem Feld eines Produkts, von Artikelnummer über Farbe, GTIN oder Ident-Nummer bis zu Kategorie, Lieferant, Saison, Sprachvollständigkeit, Farbzuordnung und Bildanzahl mit Operatoren wie größer, kleiner oder gleich. Dazu kommen Datumsfilter für Erstellung und Änderung, alles kombinierbar und paginiert.

Mir war beim Design wichtig, möglichst viele Felder filterbar zu machen, um genau eingrenzen zu können, was ich sehen will. Gerade die positiv/negativ-Filter für Texte oder Bilder mit den unterschiedlichen Operatoren waren mir wichtig, damit ich Werte direkt in Atlas filtern kann, statt erst einen Export zu machen und die Daten dann in Excel weiterzuverarbeiten. Je mehr der User direkt in Atlas erledigen kann, desto besser.

Screenshot der Filter aus der PIM Listenansicht

Das Dashboard als Frühwarnsystem für die Datenqualität

Das Dashboard zeigt auf einen Blick, wo im Produktbestand noch Lücken sind. In erster Linie brauchte ich eine Einstiegsseite in die PIM App, da lag ein Dashboard nahe. Gleichzeitig gibt es einige Kennzahlen, die für mich wichtig sind: die Anzahl der Produkte ohne Bild, ohne Text oder ohne zugeordnete Suchfarbe, dazu die Zahl der neuen Produkte der letzten 30 Tage.

Diese Werte sollten möglichst nicht leer bleiben, sonst kann ich die Produkte nicht in einen Onlineshop bringen. Das Dashboard ist damit weniger Spielerei als eine Art Frühwarnsystem für die Datenpflege.

Zusatzfelder, Preise und Bestände: alles an einem Ort

Zusatzfelder lösen das Problem, dass Fashion-Artikel je nach Kategorie völlig unterschiedliche Attribute mitbringen. Schuhe haben zum Beispiel eine Absatzhöhe oder laufen im Vorderbereich unterschiedlich zu, Hosen haben eine Passform, Jeans zusätzlich ein Gewicht in OZ. Diese Werte kann ich nicht alle fest im Code verankern, da die Anforderungen verschiedener User zu unterschiedlich sind. Deshalb kann jeder User eigene Zusatzfelder anlegen, die dann pro Artikel befüllt werden und über die API auch für Onlineshops oder andere Systeme verfügbar sind. Wie das im Detail funktioniert, habe ich in einem eigenen Beitrag zu den Custom Fields beschrieben.

Preise und Bestände tauchen im PIM auf, weil ich schlicht einen Ort brauchte, an dem ich diese Informationen im Frontend sichtbar machen konnte. Da hat sich die Produktseite des PIM einfach angeboten. Im PIM selbst finden die Werte keine weitere Anwendung, sie werden read-only aus den Varianten- und Filialdaten aggregiert. Interessant sind sie eher für Apps wie Buying oder Channels.