Typische PIM-Fehler: Wie entstehen sie und wie können sie vermieden werden?

Produktinformationsmanagement (PIM) ist für viele Unternehmen zum wichtigsten Werkzeug ihrer Commerce- und Marketingaktivitäten geworden. Denn nur mit konsistenten, vollständigen und kanaloptimierten Produktdaten lassen sich individuelle Kundenerlebnisse schaffen (laut einer Studie von McKinsey würden 76 % der Interessenten eher bei einer Marke mit personalisiertem Kundenerlebnis kaufen) und die interne Effizienz steigern.

Jedoch scheitern viele PIM-Projekte daran, einen wirklichen Mehrwert zu liefern. Selten liegt das an der Technologie, sondern vielmehr an fehlender Klarheit, einer überhasteten Einführung, überkomplexen Prozessen oder mangelnder Akzeptanz bei den Mitarbeitenden.

In diesem Beitrag zeigen wir die häufigsten PIM-Fehler, erklären, wie sie entstehen, und zeigen, wie diese vermieden werden können.

Was ist PIM überhaupt?

PIM steht für Produktinformationsmanagement und bezeichnet die zentrale Verwaltung, Anreicherung und Aussteuerung von Produktinformationen über alle Vertriebskanäle hinweg.

Die zugehörige Technologie nennt man PIM-System. Ein PIM-System fungiert im Unternehmen als „Single Source of Truth“ und orchestriert den gesamten Lebenszyklus von Produktdaten: vom Onboarding (z. B. Lieferantendaten) über Anreicherung, Lokalisierung und Freigaben bis zur kanalgenauen Ausspielung in Shop, Marktplätzen, Print, Apps oder am Point of Sale.

Funktionen eines PIM-Systems

Zu den Kernfunktionen einer PIM-Software zählen Datenmodellierung und Taxonomie, Attribut- und Variantenmanagement, Validierungsregeln sowie automatische Normalisierung (Einheiten, Formate). Hinzu kommen Workflow- und Rechtekonzepte für Freigaben, Lokalisierungen und Übersetzungen mit Terminologie-Management.

Grundsätzlich durchlaufen Produktdaten im PIM-Zyklus folgende Stationen:

1. Datenimport und -anreicherung aus bestehenden Systemen wie ERP, PLM oder Lieferantenportalen

2. Datenaufbereitung im PIM-System, sodass alle Daten dem Standard entsprechen

3. Datenausgabe an den Omnichannel, individuell auf die einzelnen Kanäle angepasst

Vorteile von PIM

PIM schafft Ordnung und Effizienz in allen Produktdaten-bezogenen Unternehmensprozessen. Doch welche Vorteile bringt ein sauberes Produktinformationsmanagement tatsächlich mit?

• Höhere und messbare Datenqualität (Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität)

• Schnellere Time-to-Market durch automatisierte Workflows

• Konsistente Marken- und Produktkommunikation über alle Kanäle

• Weniger Fehler, Rückfragen und Retouren durch verlässliche Informationen

• Skalierbarkeit über größere Sortimente, Länder und Sprachen

• Effizienzgewinn: weniger manuelle Pflege, weniger Excel, klare Verantwortlichkeiten

• Bessere Compliance und Risikominimierung (z. B. Normen, Sicherheitsdaten, regulatorische Anforderungen)

• Zukunftssicherheit dank API-first-Architektur und flexibel erweiterbarem Datenmodell

→ Jetzt, da die Grundlagen geklärt sind, zeigen wir Ihnen die 5 typischsten Fehler, die Unternehmen bei einer PIM-Einführung im Weg stehen – und wie sie vermieden werden.

5 typische PIM-Fehler in Unternehmen

Bevor wir einsteigen: Keiner dieser Fehler ist „technisch unvermeidbar“. Sie sind das Ergebnis von Entscheidungen, Prioritäten und Zusammenarbeit. Wenn Sie die Stolpersteige kennen, können Sie diese aktiv verhindern.

PIM-Fehler 1: Unklare Daten-Governance und Verantwortlichkeiten

Niemand weiß genau, wer für welche Datenfelder zuständig ist, wer freigibt, oder wie Konflikte gelöst werden. Das führt zu Verzögerungen, Qualitätseinbußen und „grauen“ Prozessen.

Wie entsteht dieser Fehler?

Oft startet ein PIM als IT- oder Marketingprojekt, ohne dass klare Rollen (z. B. Owner, Steward, Reviewer) definiert sind. Prozesse bleiben in den einzelnen Fachbereichen und die Datensilos im Einkauf, Vertrieb, Marketing, Technik etc. bestehen fort.

Wie verhindert man diesen Fehler?

• Rollen festlegen, z. B. Data Owner je Kategorie, Data Stewards je Attributgruppe. → Nutzen Sie klare Freigabe-Stufen.

• RACI-Matrix etablieren (Responsible, Accountable, Consulted, Informed) und im PIM-Workflow abbilden.

• Entscheidungsregeln bei Konflikten dokumentieren (z. B. „technische Spezifikation schlägt Marketingtext“).

PIM-Fehler 2: Schlechte Datenqualität und fehlende Validierungen

Unvollständige Pflichtfelder, widersprüchliche Werte (mm vs. cm) und doppelte Varianten mischen sich unkontrolliert ins System. Die Daten sind zwar alle da, aber nicht verlässlich.

Wie entsteht dieser Fehler?

PIM wird als Datenspeicher genutzt, nicht als „Qualitätsmaschine“. Validierungsregeln sind zu vage formuliert und Importprozesse übernehmen minderwertige Altlasten.

Wie verhindert man diesen Fehler?

• Verbindliche Validierungen konfigurieren (Pflichtfelder, Wertebereiche, Formate, Einheiten etc.).

• Standardisierte Taxonomie mit kontrollierten Vokabularen (Dropdowns statt Freitext).

• Quality Gates in jedem Workflow-Schritt (z. B. „Ready for Channel“ nur bei 100% Attribut-Vollständigkeit).

PIM-Fehler 3: Überkomplizierte Datenmodelle und Attribute

Das Datenmodell wächst unkontrolliert. Hunderte Attribute, Varianten-Explosionen, hochverschachtelte Hierarchien – am Ende versteht es niemand mehr und Änderungen dauern ewig.

Wie entsteht dieser Fehler?

Es wird versucht, für jede Eventualität zu modellieren, oder es wird ungeprüft alles aus ERP/PLM importiert. Anstatt einen Standard zu etablieren, bauen Fachbereiche zu viele spezifische Szenarien ein.

Wie verhindert man diesen Fehler?

• Zum Start das Pareto-Prinzip anwenden: 20 % der Attribute decken 80 % der Use Cases ab.

• Module für Kanäle, nicht für Fachbereiche erstellen: Kernmodell + optionale Erweiterungen pro Kanal/Region.

• Regelmäßige Attribut-Pflege: Duplikate und veraltete Felder entfernen, Definitionen bei Bedarf aktualisieren.

PIM-Fehler 4: Unzureichende Integration mit Quellsystemen und Kanälen

Das PIM an sich ist zwar sauber, aber ERP, Onlineshop, Marktplätze und Print bekommen Daten zu spät, im falschen Format oder mit Bruchstellen. Daraus resultieren Inkonsistenzen in Live-Kanälen und manuelle Nacharbeiten.

Wie entsteht dieser Fehler?
Die Systemlandschaft wird mangelhaft geplant. Es fehlen klare Schnittstellen-Contracts, Mapping-Tabellen und Datentests.

Wie verhindert man diesen Fehler?

• API-first denken: saubere, versionierte Schnittstellen, klare Payloads und Feld-Mappings.

• Für jeden Channel Templates definieren.

• Ausreichende Tests mit repräsentativen Daten durchführen, um Qualität und Funktion sicherzustellen.

Fehler 5: Mangelnde Nutzerakzeptanz und fehlendes Change-Management

Das PIM ist aufgesetzt und funktioniert reibungslos, aber die Teams arbeiten weiter in Excel oder lokalen Dateien. Aktualisierungen bleiben bei den Einzelpersonen und die Automatisierung von Workflows scheitert.

Wie entsteht dieser Fehler?

Der Fokus liegt auf Technik statt auf Menschen. Mitarbeitende ohne Schulungen verstehen die Bedienung und die Vorteile der neuen Software nicht.

Wie verhindert man diesen Fehler?

• Frühzeitige Einbindung der Key-User pro Bereich in das Design, die Tests und den Go-Live.

• Rollenbasierte Schulungen mit kurzen Lernpfaden abhalten.

• Nutzen sichtbar machen: Sichtbare Dashboards zu Datenqualität, Time-to-Market, oder Fehlerreduktion schaffen Akzeptanz.

Fazit

PIM nur einzuführen, um „PIM zu haben“, nützt nichts. Sehen Sie PIM als Hebel für verlässliche Produktdaten in allen Prozessen und gehen Sie diesem Ziel mit Sorgfalt nach.

Typische Fehlschläge haben weniger mit „falscher Software“ zu tun als mit Governance, Qualität, Modellklarheit, Integration und Akzeptanz. Definieren Sie Verantwortlichkeiten klar, nutzen Sie Validierungen konsequent und nehmen Sie Ihre Mitarbeitenden mit auf die Reise. So können auch Sie ein PIM nutzen, das tatsächlichen Mehrwert im Unternehmen schafft.