Einleitung
Im technischen Großhandel gilt eine unangenehme Regel: Ein Artikel, der im eigenen System nicht auffindbar ist, existiert für den Kunden nicht.
Er liegt im Lager. Er ist bezahlt. Er bindet Kapital. Aber er wird nicht verkauft, weil ihn im Shop niemand findet, weil der Innendienst ihn unter einer anderen Bezeichnung sucht oder weil die Mengeneinheit unklar ist und der Auftrag deshalb in der Klärung landet.
Das wird selten als Prozessproblem behandelt. Stammdatenpflege gilt als Verwaltungsaufgabe – etwas, das man „mal machen müsste“, wenn Zeit ist.
Tatsächlich ist Stammdatenqualität einer der wenigen Hebel, der gleichzeitig auf Umsatz, Prozesskosten und Fehlerkosten wirkt. Und im Elektrogroßhandel steht dafür sogar ein branchenweiter Standard bereit: die ETIM-Klassifikation, ausgetauscht über BMEcat und zunehmend über das neuere Format ETIM xChange.
Der Standard ist also vorhanden. Genutzt wird er häufig nur teilweise.
Das Problem: Der Aufwand entsteht dort, wo die Daten fehlen
Schlechte Stammdaten erzeugen keine sichtbare Kostenstelle. Sie erzeugen Arbeit an vielen Stellen gleichzeitig:
- Der Kunde findet den Artikel im Shop nicht und ruft an. Aus einer Selbstbedienung wird ein bearbeiteter Vorgang.
- Der Innendienst sucht in mehreren Systemen und ruft beim Lieferanten zurück.
- Eine Bestellung nennt „Stück“, geliefert wird eine Rolle. Die Fehllieferung erzeugt Rückholung, Gutschrift und Nachlieferung.
- Zwei Artikelnummern beschreiben denselben Artikel. Beide Bestände sind zu niedrig, um zu verkaufen – gemeinsam wären sie ausreichend.
- Der Außendienst kann beim Kunden keine Verfügbarkeit zusagen, weil die Bezeichnung nicht eindeutig ist.
- Ein Artikel ohne technische Merkmale erscheint in keinem Filter – und damit in keinem Vergleich.
Der Verlust liegt damit auf beiden Seiten der Rechnung: nicht getätigte Umsätze und zusätzliche Bearbeitungszeit.
Auffällig ist dabei: Kaum ein Händler kann sagen, wie viele Klärfälle pro Woche auf unklare Artikeldaten zurückgehen. Ohne diese Zahl bleibt Stammdatenpflege eine Fleißaufgabe ohne Geschäftsbezug.
Ursachen: Warum Stammdaten schlecht bleiben
Niemand ist zuständig
Stammdaten entstehen im Einkauf, werden im Vertrieb gebraucht, im Lager verwendet und im Shop dargestellt. Ohne benannte Verantwortung pflegt jeder das, was er selbst braucht.
Es gibt keine Definition von „vollständig“
Was ein Artikel mindestens an Angaben besitzen muss, ist meist nicht festgelegt. Damit ist jede Anlage eine Einzelfallentscheidung.
Lieferantendaten werden ungeprüft übernommen
Kataloge und Datenpakete kommen in unterschiedlicher Qualität. Werden sie ohne Prüfung eingelesen, verteilen sich Lücken und Fehler im eigenen System.
Die Klassifikation wird nur oberflächlich genutzt
ETIM klassifiziert Artikel mit technischen Merkmalen. Werden nur Gruppe und Bezeichnung übernommen, aber keine Merkmale gepflegt, funktioniert keine Filtersuche – und der Shop bleibt ein Katalog zum Durchblättern.
Mengeneinheiten sind nicht durchgängig geregelt
Stück, Meter, Rolle, Karton, Verpackungseinheit: Ohne einheitliche Führung von Basis- und Verkaufseinheit inklusive Umrechnung entstehen Fehllieferungen mit hoher Zuverlässigkeit.
Kundenartikelnummern fehlen
Viele Kunden bestellen mit ihren eigenen Bezeichnungen. Sind diese nicht hinterlegt, entsteht bei jeder Bestellung Übersetzungsarbeit im Innendienst.
Auslaufartikel werden nicht gepflegt
Nachfolgeartikel sind häufig nicht verknüpft. Der Kunde findet einen Artikel, der nicht mehr lieferbar ist, und bekommt keine Alternative angeboten.
Der Aufwand wirkt unbezahlbar
Bei 40.000 Artikeln erscheint eine vollständige Überarbeitung unmöglich. Das ist richtig – und der Grund, warum der falsche Ansatz gewählt wird. Es geht nicht um alle Artikel.
Lösungsansätze: Nicht alle Artikel, sondern die richtigen
1. Klärfälle zwei Wochen zählen
Erfasst wird knapp: Artikel, Art des Problems, entstandene Bearbeitungszeit. Kategorien genügen: Bezeichnung unklar, Mengeneinheit, fehlendes Merkmal, Dublette, Auslaufartikel. Diese Liste liefert erstmals einen Geschäftsbezug.
2. Nach Zugriffen priorisieren, nicht nach Sortiment
Die Artikel mit den meisten Auftragspositionen, Shop-Suchanfragen und Klärfällen kommen zuerst. In der Regel deckt ein überschaubarer Teil des Sortiments den größten Teil der Vorgänge ab.
3. Abgebrochene Shop-Suchen auswerten
Suchanfragen ohne Ergebnis oder ohne anschließenden Klick sind die direkteste Rückmeldung, die ein Händler bekommen kann. Diese Liste zeigt, welche Artikel vorhanden, aber unauffindbar sind.
4. Einen Mindestdatensatz definieren
Für jede Artikelgruppe wird festgelegt, welche Angaben zwingend sind: Bezeichnung nach fester Systematik, Basis- und Verkaufseinheit mit Umrechnung, ETIM-Klasse mit den relevanten Merkmalen, Herstellernummer, Nachfolgeartikel, Bild und Datenblatt. Eine Seite je Gruppe genügt.
5. Anlage ohne Mindestdatensatz technisch verhindern
Solange ein Artikel unvollständig angelegt werden kann, wird er unvollständig angelegt. Eine Pflichtfeldprüfung ist wirksamer als jede Schulung.
6. Lieferantendaten beim Import prüfen
Eingehende Kataloge werden gegen den Mindestdatensatz geprüft. Fehlende Merkmale werden beim Lieferanten angefordert – nicht intern nachgetragen. Das ist der einzige Weg, der dauerhaft funktioniert.
7. Kundenartikelnummern systematisch hinterlegen
Beginnend mit den Kunden, die die höchste Auftragszahl haben. Dieser Schritt reduziert Klärfälle und Erfassungsaufwand oft am schnellsten von allen Maßnahmen.
8. Dubletten aufspüren und zusammenführen
Über Herstellernummern und technische Merkmale lassen sich doppelt geführte Artikel finden. Der Effekt zeigt sich unmittelbar in der Verfügbarkeit.
9. Verantwortung benennen
Eine Person oder Rolle verantwortet die Stammdaten fachlich – nicht die IT, sondern der Bereich, der die Daten inhaltlich beurteilen kann. Ohne diese Zuordnung zerfällt jede Struktur innerhalb eines Jahres.
10. Erst danach über zusätzliche Systeme entscheiden
Ein Produktdatenmanagement-System kann sinnvoll sein. Es setzt aber voraus, dass Mindestdatensatz und Verantwortung definiert sind. Andernfalls wird eine ungeklärte Datenlage in ein weiteres System übertragen.
11. Wirkung nachmessen
Nach drei bis sechs Monaten werden dieselben Größen erneut erhoben: Klärfälle je Woche, Fehllieferungsquote, Anteil erfolgloser Shop-Suchen, Anteil digitaler Bestellungen.
Praxisbeispiel: Ein typischer Fall aus dem technischen Großhandel
Das folgende Beispiel ist anonymisiert und beschreibt eine typische Ausgangslage.
Ein Elektrogroßhändler mit rund 90 Mitarbeitenden und einem Sortiment von etwa 45.000 Artikeln hatte zwei Jahre zuvor einen Onlineshop eingeführt. Der Anteil der Shop-Bestellungen blieb weit unter der Erwartung. Gleichzeitig war der Innendienst dauerhaft ausgelastet.
Die Geschäftsführung vermutete ein Akzeptanzproblem bei den Kunden.
Zunächst wurden zwei Wochen lang Klärfälle im Innendienst erfasst und parallel die Shop-Suchanfragen ohne Ergebnis ausgewertet.
Das Ergebnis war deutlich. Ein erheblicher Teil der Klärfälle ging auf drei Ursachen zurück: unklare Mengeneinheiten, fehlende Kundenartikelnummern und Artikel, die im Shop wegen fehlender technischer Merkmale nicht über Filter gefunden wurden.
Die Suchauswertung ergänzte das Bild: Ein großer Teil der erfolglosen Suchen betraf Artikel, die tatsächlich am Lager waren – gesucht wurde nur mit einer anderen Bezeichnung oder über ein Merkmal, das nicht gepflegt war.
Der Händler definierte einen Mindestdatensatz je Artikelgruppe, richtete eine Pflichtfeldprüfung bei der Anlage ein und arbeitete die Artikel nach Zugriffshäufigkeit ab – nicht das gesamte Sortiment. Für die 50 Kunden mit der höchsten Auftragszahl wurden Kundenartikelnummern hinterlegt. Eingehende Lieferantenkataloge wurden künftig gegen den Mindestdatensatz geprüft, fehlende Merkmale beim Lieferanten angefordert.
Die Klärfälle im Innendienst gingen deutlich zurück, der Anteil der Shop-Bestellungen stieg. Bemerkenswerter war für die Geschäftsführung ein anderer Effekt: Ein Teil der Artikel, die als „Lagerhüter“ geführt wurden, verkaufte sich, sobald sie auffindbar waren.
Die Erkenntnis daraus: Die Kunden hatten den Shop nicht abgelehnt. Sie hatten die Artikel nicht gefunden.
Fazit
Stammdatenqualität ist im Großhandel keine Verwaltungsaufgabe. Sie entscheidet darüber, ob ein Kunde selbst bestellen kann oder anrufen muss – und damit über Prozesskosten und Umsatz gleichzeitig.
Der Fehler liegt meist im Ansatz. Wer 45.000 Artikel überarbeiten will, beginnt nie. Wer bei den Artikeln mit den meisten Zugriffen und Klärfällen beginnt, sieht innerhalb von Wochen eine Wirkung.
Der Einstieg kostet zwei Wochen Erfassung und eine Seite Definition je Artikelgruppe. Danach ist es Routine – und genau darin liegt der Unterschied zu einem Projekt.
Ein Artikel, der nicht auffindbar ist, ist nicht nur nicht verkauft. Er hat vorher Geld gekostet.
Häufige Fragen (FAQ)
Was gehört in einen Mindestdatensatz?
Eindeutige Bezeichnung nach fester Systematik, Hersteller- und Herstellerartikelnummer, Basis- und Verkaufseinheit mit Umrechnung, Klassifikation mit den relevanten technischen Merkmalen, Nachfolgeartikel bei Auslauf sowie Bild und Datenblatt.
Was ist ETIM und warum ist es relevant?
ETIM ist eine Klassifikation für technische Artikel, die Produkte über definierte Merkmale beschreibt. Sie ist die Voraussetzung dafür, dass Filter- und Vergleichsfunktionen in Shop und Warenwirtschaft funktionieren. Der Austausch erfolgt über BMEcat, zunehmend auch über ETIM xChange.
Müssen alle Artikel überarbeitet werden?
Nein, und der Versuch scheitert in der Regel. Sinnvoll ist die Priorisierung nach Zugriffen, Klärfällen und erfolglosen Suchanfragen.
Wer sollte für Stammdaten verantwortlich sein?
Eine fachliche Rolle, die die Daten inhaltlich beurteilen kann – typischerweise im Einkauf oder Produktmanagement. Die IT stellt die Werkzeuge bereit, verantwortet aber nicht den Inhalt.
Lohnt sich ein PIM-System für einen mittelständischen Händler?
Erst nachdem Mindestdatensatz und Verantwortung definiert sind. Vorher überträgt man eine ungeklärte Datenlage in ein zusätzliches System.
Welche Kennzahl zeigt Fortschritt am schnellsten?
Die Zahl der Klärfälle je Woche und der Anteil der Shop-Suchanfragen ohne Ergebnis. Beide reagieren innerhalb weniger Wochen.
Lassen Sie uns gemeinsam prüfen, welche Artikel bei Ihnen Aufwand erzeugen
Sie möchten wissen, welche Ihrer Artikel die meisten Klärfälle verursachen und welche Suchanfragen im Shop erfolglos bleiben? Wir unterstützen Sie gerne bei der Analyse Ihrer Stammdaten- und Auftragsprozesse.
Quellenverzeichnis
- ETIM International: ETIM-Klassifikation und ETIM xChange – Standards für die Beschreibung technischer Artikel. ETIM International. https://www.etim-international.com
- ETIM Deutschland e. V.: Informationen zur ETIM-Klassifikation im deutschen Markt. https://etim.de
- Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik e. V. (BME): BMEcat – Standard für den elektronischen Austausch von Katalogdaten. Frankfurt am Main: BME. https://www.bme.de
- GS1 Germany: Global Trade Item Number (GTIN) und Stammdatenqualität. Köln: GS1 Germany. https://www.gs1-germany.de
- DIN EN ISO 9001:2015: Qualitätsmanagementsysteme – Anforderungen, Abschnitt 7.5 (dokumentierte Information) und Abschnitt 8.5.1 (Steuerung der Produktion und Dienstleistungserbringung). Berlin: Beuth Verlag.
Hinweise: Die genannten Standards werden von den jeweiligen Organisationen weiterentwickelt; maßgeblich sind die dort veröffentlichten aktuellen Versionen. Der Beitrag enthält keine Produkt- oder Systemempfehlung. Das Praxisbeispiel ist anonymisiert und beschreibt eine typische Ausgangslage; die genannten Größenangaben dienen der Veranschaulichung.
