Datamodel
Een datamodel legt vast welke gegevens een systeem opslaat en hoe ze samenhangen; in een PIM gaat het om producten, varianten, attributen en categorieën.
Wat is Datamodel?
Een datamodel beschrijft welke soorten gegevens een systeem opslaat en hoe die met elkaar samenhangen. In een PIM-systeem legt het datamodel vast hoe je catalogus is opgebouwd: producten, varianten, productfamilies, attributen, categorieën en afbeeldingen, en de regels per veld. Het model beantwoordt vragen als: is kleur een eigenschap van het product of van elke variant, welke attributen zijn verplicht in een categorie en welke waarden zijn toegestaan? Een masterdatamodel in MDM gaat over de kern van een product in de hele organisatie, terwijl een PIM-datamodel daar de marketingcontent en kanaalvelden aan toevoegt die je nodig hebt om te verkopen. Een goed model vanaf het begin scheelt later veel werk, omdat elke import, elk filter en elke feed ervan afhangt. In de gids over attribuutmodellering lees je stap voor stap welke keuzes je maakt.
Waarom Datamodel belangrijk is voor e-commerce
Het datamodel bepaalt wat je catalogus kan uitdrukken. Staat de maat in de titel in plaats van in een maat-attribuut, dan kan een klant er niet op filteren en kan een feed hem niet als apart veld doorsturen. Sla je varianten op als losse producten, dan raken voorraad, reviews en content verspreid over veel records. Een duidelijk model maakt ook kanalen eenvoudiger. Elke marketplace en feed heeft eigen verplichte velden. Staan die waarden al als gestructureerde attributen in je model, dan is een nieuw kanaal vooral een kwestie van velden koppelen in plaats van content herschrijven. Tot slot bepaalt het model hoe ver je kunt groeien. Een nieuwe categorie met eigen attributen, een nieuwe taal of een nieuw kanaal toevoegen is eenvoudig als het model daarop gebouwd is, en lastig als elk producttype in dezelfde platte lijst kolommen is geperst.
Voorbeelden van Datamodel
- 1Entiteit: Productfamilie Hardloopschoenen, Attributen: Merk, Drop, Gewicht, Ondergrond, Variantassen: Maat, Kleur
- 2Entiteit: Attribuut Schermformaat, Type: Getal met eenheid, Eenheid: inch, Verplicht in: Laptops, Monitoren
- 3Entiteit: Categorie Tuinmeubelen, Bovenliggend: Tuin, Overgeërfde attributen: Materiaal, Weerbestendigheid
- 4Entiteit: Afbeelding Productfoto, Gekoppeld aan: Variant Navy / Maat M, Regel: Minstens 3 afbeeldingen per variant
Hoe WISEPIM helpt
- Met productfamilies en varianten bepaal je welke attributen bij een producttype horen en welke per variant verschillen.
- Attribuutbeheer en de pagina Attribuutwaarden houden types, eenheden en toegestane waarden gelijk in de hele catalogus.
- De Category map koppelt je eigen categorieën aan die van kanalen, zodat één model meerdere kanalen kan vullen.
Veelgemaakte fouten met Datamodel
- Gestructureerde feiten zoals maat, kleur of materiaal alleen in titels en omschrijvingen opslaan.
- Aparte attributen maken voor hetzelfde, zoals kleur, color en colour, zodat waarden nooit op elkaar aansluiten.
- Vrije tekst gebruiken waar een vaste lijst waarden nodig is, waardoor Navy, navy blauw en donkerblauw naast elkaar staan.
- Varianten als losse producten opslaan, waardoor voorraad, content en reviews versnipperd raken.
Tips voor Datamodel
- Zet per categorie de vragen van klanten op een rij en maak van elk antwoord een attribuut.
- Bepaal per attribuut of het bij het product of bij de variant hoort voordat je data importeert.
- Gebruik vaste waardelijsten en eenheden overal waar een filter of kanaal van de waarde afhangt.
- Leg het model op één plek vast, zodat iedereen die producten toevoegt dezelfde regels volgt.
Trends rondom Datamodel
- Modellen die uitgaan van kanaaleisen, zodat elk attribuut aansluit op de velden die marketplaces en feeds vragen.
- Meer aandacht voor attributen die AI-shoppingassistenten lezen, zoals compatibiliteit en toepassingen.
- Uitbreidbare modellen waarin nieuwe producttypes eigen attributen krijgen zonder databaseaanpassing.
- Gedeelde classificaties zoals ETIM, GS1 GPC of de Google producttaxonomie als vertrekpunt.
Tools voor Datamodel
- PIM-systemen zoals WISEPIM, Akeneo en Salsify, die productfamilies, attributen en varianten modelleren.
- MDM-platformen, die het masterrecord van een product voor de hele organisatie modelleren.
- E-commerceplatformen zoals Magento en Shopify, die attributensets of metafields bieden.
- Diagramtools zoals Lucidchart of dbdiagram, waarmee je het model schetst voordat je het bouwt.