E-Commerce-Lexikon

Content Governance für Produktinhalte ist das Zusammenspiel von Regeln, Rollen und Prüfungen, das Beschreibungen, Spezifikationen, Bilder und Aussagen auf jedem Kanal korrekt und einheitlich hält.

Content Moderation für Produktinhalte ist der Prozess, Produktinformationen und nutzergenerierten Content zu prüfen und freizugeben, damit sie Markenrichtlinien, rechtlichen Anforderungen und Qualitätsstandards entsprechen. Sie schützt die Integrität der Marke und das Vertrauen der Kunden.

Content Performance von Produktinhalten beschreibt, wie gut deine Produkttitel, Beschreibungen, Bilder und Spezifikationen Käufern helfen, ein Produkt zu finden, zu verstehen und zu kaufen.

Content Scoring bewertet die Daten jedes Produkts, etwa Titel, Beschreibungen, Attribute und Bilder, anhand eines Regelwerks und vergibt einen Score, der zeigt, was du zuerst verbessern solltest.

Eine Content Supply Chain für Produkte ist die Kette von Schritten, die rohe Lieferantendaten in fertigen Produkt-Content auf jedem Verkaufskanal verwandelt.

Content Syndication im E-Commerce bedeutet, Produkttitel, Beschreibungen, Attribute und Bilder aus einer Quelle im Format jedes Kanals an Händler, Marktplätze und Vergleichsportale zu senden.

Eine Content-Gap-Analyse vergleicht deine vorhandenen Inhalte mit dem, was deine Zielgruppe braucht oder Wettbewerber bieten, um fehlende Themen, Seiten und Produktinformationen zu finden.

Content-KPIs für Produktinhalte sind Kennzahlen wie Conversion-Rate der Produktseite, Add-to-Cart-Rate und Retourenquote, die zeigen, ob Produkt-Content den Umsatz steigert.

Ein Content-Modell ist ein strukturierter Plan der Inhaltstypen, die du verwaltest, der Felder jedes Typs und der Beziehungen zwischen den Typen.

Content-Personalisierung für Produktinhalte zeigt verschiedenen Käufern unterschiedliche Titel, Beschreibungen oder Bilder, basierend auf Daten wie Standort, Verhalten oder Kundentyp.

Ein Content-Redakteur im PIM ist die Person, die Produktinhalte wie Titel, Beschreibungen und Attribute schreibt, prüft, übersetzt und vervollständigt, bevor sie an Vertriebskanäle gehen.

Eine Content-Strategie für den Online-Shop ist ein Plan dafür, welche Inhalte ein Shop veröffentlicht, wer sie erstellt, wo sie erscheinen und wie ihre Wirkung gemessen wird.

Mit Contextual Commerce kaufen Menschen ein Produkt genau dort, wo sie es entdecken, etwa in einem Social Post, Video, Artikel, Chat oder AI-Assistenten, ohne erst einen separaten Webshop aufzurufen.

Die Conversion Rate (CR) ist der Anteil der Besucher oder Sitzungen, die ein Ziel erreichen, meist einen Kauf, berechnet als Conversions geteilt durch Sitzungen mal 100.

CRO für Produktseiten heißt, Produktdetailseiten zu testen und zu verbessern, etwa Bilder, Titel, Spezifikationen, Bewertungen und Buy Box, damit mehr Besucher in den Warenkorb legen.

Cross-Selling im E-Commerce bedeutet, einem Käufer, der ein verwandtes Produkt ansieht oder kauft, ergänzende Produkte wie Zubehör oder passende Artikel vorzuschlagen.

Eine Customer Data Platform (CDP) sammelt Kundendaten aus allen Quellen, etwa Webshop, E-Mail und Anzeigen, in einem Profil pro Kunde, das andere Tools nutzen können.

D2C-E-Commerce (Direct-to-Consumer) ist ein Modell, bei dem eine Marke ihre Produkte direkt über den eigenen Webshop an Kunden verkauft, ohne Groß- oder Einzelhändler.

DCO (Dynamic Creative Optimization) ist eine Anzeigentechnologie, die jede Anzeige aus einem Template und einem Produktfeed zusammensetzt und Bilder, Texte und Preise pro Betrachter wählt.

Technologie und Regeln, die steuern, wer digitale Inhalte wie Bilder, Videos, Software und E-Books aufrufen, kopieren oder nutzen darf.

DTC-Syndication bedeutet, dass eine Marke ihre eigenen Produktdaten direkt an Webshops, Marketplaces und Social-Kanäle sendet, ohne Groß- oder Einzelhändler dazwischen.

Eine Data Fabric für Produktdaten ist eine Architekturschicht, die Produktdaten aus Systemen wie PIM, ERP und DAM verbindet, damit Teams sie finden und nutzen können, ohne alles in eine Datenbank zu verschieben.

Data Governance ist das Set aus Regeln, Rollen und Prüfungen, das festlegt, wem welche Daten gehören, wie sie angelegt und geändert werden und welche Qualität sie erfüllen müssen.

Data Ingestion ist der Prozess, Daten aus Quellen wie Lieferantendateien, ERPs und APIs zu sammeln und zur Speicherung und Nutzung in ein zentrales System zu laden.

Ein Data Lakehouse für Produktdaten ist eine Datenplattform, die rohe und strukturierte Produktdaten gemeinsam speichert und den günstigen Speicher eines Data Lake mit der Struktur eines Warehouse verbindet.

Data Lineage ist der Nachweis, woher ein Datenelement stammt, welche Schritte es verändert haben und wohin es gegangen ist, von der Quelle bis zum endgültigen Ziel.

Ein Data Mesh ist eine dezentrale Datenarchitektur, in der Fachbereiche ihre Daten als Produkte besitzen und veröffentlichen und dabei gemeinsamen Governance-Regeln folgen.

Data Observability für Produktdaten ist die laufende Überwachung des Zustands von Produktdaten: Vollständigkeit, Genauigkeit, Aktualität und ob jeder Kanal erhält, was er erhalten soll.

Data Orchestration im E-Commerce koordiniert, wie Daten zwischen ERP, Lieferanten, PIM und Verkaufskanälen fließen, in der richtigen Reihenfolge und im richtigen Format.

Data Ownership für Produktdaten bedeutet, dass eine benannte Person oder ein Team dafür verantwortlich ist, jeden Teil deiner Produktdaten korrekt, vollständig und aktuell zu halten.

Data Profiling ist die Analyse eines bestehenden Datensatzes, um zu sehen, was er enthält: wie vollständig jedes Feld ist, welche Werte und Formate vorkommen und wo Fehler stecken.

Data Quality Monitoring ist die laufende Prüfung von Daten gegen Regeln für Vollständigkeit, Richtigkeit und Konsistenz, mit Warnungen, wenn die Qualität sinkt.

Ein Data Steward ist die Person, die für die Qualität eines Datenbestands verantwortlich ist: Regeln festlegen, Daten prüfen und Fehler an der Quelle korrigieren.

Data Stewardship ist die tägliche Pflege von Daten: Benannte Personen, die Data Stewards, halten sie richtig, vollständig und konsistent und beheben Probleme, sobald sie auftreten.

Ein Data Stewardship Council ist ein abteilungsübergreifendes Gremium, das die Regeln für die Daten eines Unternehmens festlegt und durchsetzt, auch wer welche Produktdaten verantwortet.

Data Syndication bedeutet, Produktinformationen aus einer zentralen Quelle an Webshops, Marketplaces und Händler zu senden, im Format, das jeder Kanal verlangt.

Data as a Product heißt, Rohdaten in ein dokumentiertes, geprüftes Datenprodukt mit klarem Verantwortlichen zu verwandeln, das andere Teams und Systeme direkt nutzen können.

Eine Data-Governance-Richtlinie für Produktdaten ist ein schriftliches Regelwerk dafür, wer Produktdaten verantwortet, bearbeitet und prüft, welche Standards gelten und wie Fehler behoben werden.

Eine Data-Governance-Strategie für Produktdaten ist ein Plan, der festlegt, wer Produktdaten verantwortet, welche Regeln sie erfüllen müssen und wie Qualität geprüft und verbessert wird.

Eine Data-Ingestion-Strategie für Produktdaten ist ein Plan dafür, wie Produktdaten von Lieferanten, aus ERP-Systemen und Dateien in deinen zentralen Katalog kommen: welche Quellen, welches Format, wie oft und welche Prüfungen.

Eine Data-Ownership-Richtlinie für Produktdaten ist eine schriftliche Vereinbarung, die festlegt, wer für welche Art von Produktdaten verantwortlich ist, vom Anlegen bis zur Pflege.

Datenbereinigung bedeutet, Fehler, Dubletten, Lücken und uneinheitliche Formate in Daten zu finden und zu beheben. Im E-Commerce heißt das, Produktdaten zu bereinigen, bevor sie deine Kanäle erreichen.

Ein Datenblatt (Produktdatenblatt, Faktenblatt oder Spec Sheet) ist ein kurzes Dokument, das Merkmale, Spezifikationen und Bestelldaten eines Produkts zusammenfasst.

Datengenauigkeit von Produktdaten beschreibt, wie genau deine Produktinformationen wie technische Daten, Preise, GTINs und Bilder mit dem echten Produkt übereinstimmen, das der Kunde erhält.

Datenharmonisierung für Produktdaten heißt, Produktdaten aus verschiedenen Quellen auf eine Struktur, einen Satz Attributnamen und einen Satz Werte zu bringen.

Datenimport ist der Vorgang, Daten aus einer externen Quelle wie einer CSV-Datei, einer Tabelle, einem Feed oder einem anderen System in die Software zu holen, mit der du arbeitest.

Datenintegrität bedeutet, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus korrekt, vollständig und konsistent bleiben, ohne unbeabsichtigte Änderungen beim Weg zwischen Systemen.