Produkt-Analytics-Dashboard (Product Data Analytics Dashboard)
Ein Produkt-Analytics-Dashboard zeigt, wie vollständig und wie erfolgreich dein Produktkatalog ist, damit du siehst, welche Produkte du zuerst verbessern solltest.
Was ist Produkt-Analytics-Dashboard (Product Data Analytics Dashboard)?
Ein Produkt-Analytics-Dashboard (Product Data Analytics Dashboard), im E-Commerce oft auch Product Analytics Dashboard genannt, ist eine Ansicht, die die Qualität deiner Produktdaten mit der Performance dieser Produkte kombiniert, etwa Vollständigkeits-Scores, fehlende Attribute, Aufrufe, Conversion und Umsatz pro Produkt oder Kategorie. Es beantwortet praktische Fragen: Welche Bestseller haben dünne Beschreibungen, welcher Kategorie fehlen Bilder, welcher Kanal lehnt die meisten Produkte ab. Damit unterscheidet es sich von einem Umsatz-Dashboard, das den Umsatz ohne die Gründe dahinter zeigt, und von einem Product Analytics Dashboard für SaaS, das verfolgt, wie Nutzer sich durch eine Software klicken. Ein gutes Dashboard verknüpft jede Zahl mit den Produkten dahinter, sodass du sie sofort verbessern kannst. Sieh dir an, wie ein Datenqualitäts-Dashboard das in der Praxis umsetzt.
Warum Produkt-Analytics-Dashboard (Product Data Analytics Dashboard) im E-Commerce wichtig ist
Die meisten Kataloge sind zu groß, um sie Produkt für Produkt zu prüfen. Ein Dashboard zeigt, wo die Lücken sind und welche davon Umsatz kosten, sodass das Team an den Produkten arbeitet, die zählen, statt alphabetisch vorzugehen. Der Produktdaten-Report von WISEPIM ergab, dass der Median-Katalog mit einem Qualitäts-Score von 56,6 von 100 in einem PIM ankommt. Das zeigt, wie viel Luft die meisten Kataloge haben. Das Dashboard macht auch Fortschritt sichtbar. Wenn du eine Kategorie anreicherst, siehst du, ob die Vollständigkeit steigt und ob Aufrufe und Conversion folgen. Das hilft dir zu entscheiden, wo du als Nächstes Zeit investierst.
Beispiele für Produkt-Analytics-Dashboard (Product Data Analytics Dashboard)
- 1Kennzahl: Vollständigkeits-Score, Aufschlüsselung: pro Kategorie, Aktion: die Produkte unter dem Zielwert öffnen
- 2Kennzahl: Fehlende Attribute, Aufschlüsselung: pro Kanal, Aktion: die Felder ausfüllen, die Google Shopping verlangt
- 3Kennzahl: Aufrufe und Conversion, Aufschlüsselung: pro Produkt, Aktion: Beschreibungen von Artikeln mit viel Traffic und niedriger Conversion umschreiben
- 4Kennzahl: Produkte ohne Bilder, Aufschlüsselung: pro Lieferant, Aktion: Bilder bei den Lieferanten mit den meisten Lücken anfordern
So hilft WISEPIM
- Sieh dir in WISEPIM Analytics Datenqualitäts-Scores und fehlende Felder im ganzen Katalog an.
- Verbinde Google Analytics 4 und die Search Console, um Traffic und Conversion neben die Datenqualität zu stellen.
- Öffne die Produkte hinter einer Zahl und verbessere sie mit Massenbearbeitung oder AI-Anreicherung.
- Erstelle eigene Dashboards für die Kennzahlen, die dein Team jede Woche prüft.
Häufige Fehler bei Produkt-Analytics-Dashboard (Product Data Analytics Dashboard)
- Vollständigkeit zu messen, ohne sie mit Traffic oder Umsatz zu verknüpfen.
- Nur Durchschnittswerte zu zeigen, sodass einige fehlerhafte Kategorien verborgen bleiben.
- So viele Diagramme hinzuzufügen, dass niemand weiß, was zu tun ist.
- Tage alte Daten zu nutzen, sodass bereits korrigierte Produkte noch als fehlerhaft erscheinen.
- Keinen Verantwortlichen für jede Kennzahl festzulegen.
Tipps zu Produkt-Analytics-Dashboard (Product Data Analytics Dashboard)
- Starte mit drei Kennzahlen: Vollständigkeit, Produkte mit Fehlern pro Kanal und Conversion pro Kategorie.
- Sortiere nach Umsatz oder Traffic, damit die wertvollsten Lücken zuerst kommen.
- Lege einen Ziel-Score pro Kategorie fest, nicht einen für den ganzen Katalog.
- Prüfe das Dashboard in einem festen wöchentlichen Termin mit den Leuten, die die Daten korrigieren.
- Entferne Diagramme, auf die seit einem Monat niemand reagiert hat.
Trends rund um Produkt-Analytics-Dashboard (Product Data Analytics Dashboard)
- Dashboards, die Content-Qualität mit Kanal- und Web-Analytics-Daten kombinieren.
- AI-Zusammenfassungen, die zeigen, welche Produkte du zuerst verbessern solltest.
- Bereitschafts-Scores pro Kanal statt eines globalen Scores.
- Drill-downs von einer Kennzahl direkt in die Liste der zu bearbeitenden Produkte.
- Messen, wie bereit Produktdaten für AI-Shopping-Assistenten sind.
Tools für Produkt-Analytics-Dashboard (Product Data Analytics Dashboard)
- WISEPIM: ein PIM mit Analytics für Datenqualität, Kanäle und Produktperformance sowie eigenen Dashboards.
- Google Analytics 4: misst Aufrufe, Add-to-Cart und Käufe pro Produkt.
- Google Merchant Center: zeigt abgelehnte Produkte und fehlende Attribute für Google Shopping.
- Looker Studio: erstellt eigene Dashboards aus mehreren Datenquellen.
- Power BI: ein Business-Intelligence-Tool, um Katalog- und Verkaufsdaten zu kombinieren.