Come migliorare la Data Quality dei prodotti utilizzando un software PIM

Dall’efficienza operativa al business: perché puntare sul Data Quality Management

Oggi, implementare un processo di Data Quality Management non è più solo una scelta tecnica, ma una necessità strategica per ogni azienda che vuole scalare il proprio e-commerce e prevede di crescere nel breve termine. Un software PIM agisce come un vero centro di controllo, permettendo di governare l’accuratezza e la coerenza delle informazioni lungo tutta la filiera digitale. Senza una gestione strutturata della qualità, il rischio è concreto: costi operativi fuori controllo a causa dei resi, dati frammentati e una drastica calo della fiducia del consumatore finale su tutti i touchpoint di vendita.

Dei sistemi PIM abbiamo parlato nel nostro articolo guida: di seguito vediamo cos’è la data quality, quali problemi risolve sulle schede tecniche prodotti, come migliorarla con processi come data profiling, data cleansing e data enrichment, e perché un PIM è lo standard per farlo funzionare nel tempo.

Data Quality Management: cos’è e perché la gestione dei dati è importante per le schede prodotto

Partiamo dalla definizione: la qualità dei dati indica il livello con cui un’informazione di prodotto è corretta, completa, coerente e aggiornata rispetto all’uso che ne devi fare.

Vantaggi di una scheda prodotto con un buon livello di Data Quality

Ottimizzare la qualità dei dati di una scheda prodotto porta dei vantaggi immediati sia per i clienti che per le piattaforme di vendita:

• maggior chiarezza per chi acquista
• migliora la SEO dei marketplace
• migliora la soddisfazione degli utenti (riduce il numero di richieste al customer care)
• diminuisce errori logistici e resi
• accelera la pubblicazione di nuovi prodotti

Svantaggi di una cattiva gestione della Data Quality

Al contrario, non preoccuparsi dell’accuratezza dei dati di prodotto porta a specifici svantaggi:

• descrizioni incoerenti tra i vari canali
• attributi mancanti o errati
• varianti duplicate o sbagliate
• immagini non corrispondenti ai prodotti in descrizione
• schede tecniche incomplete

In breve: la data quality è il prerequisito per avere un catalogo credibile e scalabile.

Da dove nascono i dati sporchi nel catalogo

Come abbiamo anticipato nella nostra guida ai sistemi PIM, finché il catalogo è piccolo, gli errori si gestiscono a mano. Ma quando aumentano SKU, canali e fornitori, i dati iniziano a “rompersi, spesso negli stessi punti.

Le cause più frequenti risiedono nell’utilizzo diffuso di fogli di calcolo multipli degli stessi prodotti, nell’eterogeneità dei fornitori (significa inviare e ottenere informazioni in formati diversi), o nella mancanza di standard operativi sulla catalogazione dei dati prodotto, nelle attività manuali e nella mancanza di un coordinamento/responsabilità.
Il risultato è un catalogo difficile da gestire: la stessa informazione cambia a seconda del canale, e ogni aggiornamento diventa lento e rischioso. Ed è qui che un PIM fa la differenza.

Come si fa il Data Quality Management: profiling, cleansing e enrichment

Il Data Quality Management si fa con metodo attraverso 3 specifiche attività: Profiling, Cleansing, Enrichment.

Data profiling: capire dove sono i buchi

Il data profiling è la fase di analisi iniziale: serve a fotografare lo stato dei dati e individuare dove si concentrano problemi e incoerenze. In questa fase un software PIM permette la mappatura degli attributi per categoria, definendo regole di compilazione per trovare immediatamente i prodotti che non rispettano gli standard.

Queste le tipiche attività di profilazione dei dati:

• trovare campi vuoti o parziali
• individuare valori fuori standard (unità, formati, naming)
• scoprire duplicati e varianti non allineate
• verificare coerenza tra famiglie prodotto

Una volta che si è svolta la profilazione delle informazioni di prodotto per capire da dove nascono gli errori si è in grado di fare pulizia dei dati.

Data cleansing / bonifica dati: pulire e normalizzare

Il data cleansing è l’insieme di attività con cui si correggono gli errori, si eliminano le informazioni duplicate, si normalizzano i formati e i valori, si riallineano le varianti e gli attributi comuni agli stessi prodotti.

Esempi di data cleansing? Utilizzare le stesse unità di misura per le dimensioni incoerenti relative agli stessi prodotti; eliminazione di SKU doppie; standardizzazione dei campi tecnici, come i materiali, i colori o le taglie.

Data enrichment: completare e valorizzare

Il data enrichment è il passaggio che trasforma un catalogo “corretto” in un catalogo che vende. Qui rientrano attività come analisi dati prodotto e ottimizzazione delle schede tecniche: non solo “c’è il dato”, ma “è quello giusto e serve allo scopo”. Attività che un sistema PIM alimenta creando campi obbligatori per categoria, gestendo attributi specifici, task e segnalando i livelli di completezza pre pubblicazione.

Ne parliamo in modo approfondito nel nostro articolo dedicato all’Arricchimento dati con le piattaforme PIM.

Governance: il ruolo del data stewardship nei dati di prodotto

Quando il catalogo cresce, la qualità non si mantiene con un intervento spot. Serve governance, e in questo senso potrebbe essere utile un data stewardship.
Il data stewardship definisce le responsabilità sul dato, sugli inserimenti e le fonti, sulla validazione e sui canali di pubblicazione. Senza una figura che gestisce i dati, qualsiasi sforzo di cleansing o enrichment si deteriora nel tempo.

In questo senso un software per la gestione dei dati di prodotto consente di:

• assegnare ruoli e permessi per area prodotto
• creare workflow di approvazione
• tracciare le modifiche (audit trail)
• bloccare pubblicazioni se mancano dati critici
• rendere visibile la qualità per team e categoria

Così la data quality diventa un processo continuo, non un progetto una tantum.

Data quality KPI: come misurare la qualità dei dati prodotto

Come abbiamo detto precedentemente i sistemi PIM calcolano i livelli di completezza delle schede prodotto, evidenziando criticità e legando i KPI ai flussi di lavoro e alle responsabilità.

Di seguito i KPI del data quality:

• Accuraratezza – Il dato è corretto rispetto alla realtà?
  Esempio:peso, misure, materiale reali.
• Completezza – Quanti campi obbligatori sono compilati?
  Esempio:tutte le varianti hanno taglia/colore?
• Coerenza – Il dato è uguale in tutti i punti dove compare?
  Esempio: stesso ingrediente in sito e catalogo PDF.
• Aggiornamento – Il dato è aggiornato quando serve?
  Esempio: nuove specifiche pubblicate subito.

Perché un software PIM è lo standard per reggere la data quality nel tempo

La data quality non è un obiettivo una tantum: è una condizione da mantenere ogni giorno, soprattutto quando i prodotti crescono e i canali si moltiplicano.

Un software PIM, centralizzando le informazioni, migliora la qualità dei dati con data profiling, data cleansing e data enrichment. Consente inoltre di impostare le governance tramite ruoli e data stewardship, misurare i risultati e pubblicare contenuti attendibili.
In sintesi: la qualità dei dati è ciò che rende un catalogo affidabile.