Back to E-commerce Dictionary

Product Data Analytics

Operations1/5/2026Advanced Level

Product Data Analytics omvat het verzamelen, verwerken en analyseren van productgerelateerde data om inzichten te verkrijgen in productprestaties en klantgedrag.

What is Product Data Analytics? (Definition)

Product Data Analytics is het proces waarbij u gegevens over uw producten verzamelt en onderzoekt. U kijkt hierbij naar verkoopcijfers, reviews en het gedrag van klanten op uw website. Denk aan het aantal weergaven, click-through rates en zoekopdrachten. Ook retourpercentages en de invloed van specifieke productkenmerken spelen een rol. Het doel is om inzichten te krijgen waarmee u betere keuzes maakt voor uw marketing, prijzen en voorraad. U ontdekt welke productkenmerken de verkoop verhogen en welke teksten klanten aanspreken. Ook ziet u sneller waarom klanten producten terugsturen. Met deze kennis verbetert u uw aanbod en uw content. Het gaat niet alleen om het beheren van informatie. U gebruikt de data actief om uw strategie te bepalen. Een systeem zoals WISEPIM helpt u om deze data centraal te verzamelen en overzichtelijk te houden.

Why Product Data Analytics is Important for E-commerce

Product Data Analytics is een methode om te meten hoe uw producten en productinformatie presteren in uw webshop. Het helpt u om beslissingen te nemen op basis van feiten in plaats van onderbuikgevoel. U ziet hiermee precies welke productinformatie klanten overtuigt om iets te kopen. Als u bijvoorbeeld merkt dat bepaalde technische specificaties leiden tot meer verkopen, kunt u deze informatie direct prioriteit geven in uw PIM. Door analytics te koppelen aan een PIM systeem, krijgt u inzicht in de prestaties van uw data op alle verkoopkanalen. U ontdekt hiaten in uw productinformatie en ziet direct welke producten minder goed verkopen. Dit stelt u in staat om uw content gericht te verbeteren en uw budget slimmer in te zetten. Zo zorgt u voor een betere klantervaring en een hogere omzet.

Examples of Product Data Analytics

  • 1Een e-commerce manager ziet via data dat producten met drie scherpe foto's en een video 50% vaker worden verkocht.
  • 2Een merk merkt dat informatie over duurzaamheid zorgt voor meer clicks. Ze gebruiken dit inzicht om andere productteksten te verbeteren.
  • 3Een webshop onderzoekt waarom klanten kleding terugsturen. Ze passen de maattabellen in hun PIM aan om het aantal retouren te verlagen.
  • 4Een retailer houdt bij welke productkenmerken klanten het vaakst zoeken. Hiermee verbeteren ze de zoekfunctie en de productindeling in hun PIM.

How WISEPIM Helps

  • WISEPIM brengt alle productinformatie samen op één centrale plek. U koppelt deze data eenvoudig aan uw eigen analyse-software. Zo beschikt u altijd over een vaste basis voor al uw inzichten.
  • WISEPIM ordent productkenmerken op een logische manier. Deze schone data is makkelijk te vergelijken met verkoopcijfers. U ontdekt snel welke productdetails invloed hebben op het gedrag van klanten.
  • WISEPIM helpt u om de kwaliteit van uw productdata hoog te houden. Nauwkeurige informatie zorgt voor betrouwbare analyses. Hierdoor maakt u plannen op basis van feiten.
  • Via de API koppelt u WISEPIM aan uw favoriete tools voor business intelligence. Dit geeft u een duidelijk overzicht van de prestaties van uw producten. U ziet direct of uw content effect heeft op de verkoop.

Common Mistakes with Product Data Analytics

  • Data uit verschillende systemen niet koppelen. Als u gegevens uit PIM, ERP en CRM niet combineert, krijgt u een onvolledig beeld van hoe uw producten presteren.
  • Alleen kijken naar cijfers die leuk lijken. Bezoekersaantallen zeggen weinig als u niet weet waarom klanten producten terugsturen of waarom ze juist wel of niet kopen.
  • Analyseren zonder een duidelijk doel. Zonder specifieke vragen blijft data alleen een verzameling feiten. U heeft duidelijke doelen nodig om uw webshop echt te verbeteren.
  • Slechte datakwaliteit negeren. Beslissingen nemen op basis van foutieve of incomplete productdata is riskant. Dit leidt vaak tot verkeerde keuzes en onnodige kosten.
  • Niets doen met de gevonden inzichten. Data verzamelen heeft alleen zin als u daarna ook echt iets aanpast. Test nieuwe ideeën uit om te zien wat het beste werkt.

Tips for Product Data Analytics

  • Bepaal vooraf duidelijke KPI's. Kies meetpunten die direct passen bij uw bedrijfsdoelen. Zo weet u zeker dat de uitkomsten van uw analyse ook echt nuttig zijn.
  • Maak goede afspraken over data governance. Zorg dat uw productdata overal klopt, consistent is en veilig blijft. Dit geeft u het nodige vertrouwen in uw eigen cijfers.
  • Begin klein en leer stap voor stap. Start met een simpele vraag en een kleine set aan gegevens. Breid de analyses pas uit als u meer ervaring krijgt met de data.
  • Maak uw data visueel met overzichtelijke dashboards. Gebruik grafieken om ingewikkelde informatie simpel uit te leggen. Zo kan iedereen binnen het bedrijf de inzichten direct gebruiken.
  • Bouw aan een datagedreven cultuur. Moedig teams zoals marketing en sales aan om beslissingen te baseren op feiten. Dit helpt uw organisatie om continu te blijven verbeteren.

Trends Surrounding Product Data Analytics

  • AI-gedreven predictive analytics: AI en machine learning inzetten om de productvraag te voorspellen, optimale prijzen te bepalen en opkomende producttrends nauwkeuriger te identificeren.
  • Real-time data processing: Verschuiving naar directe dataverzameling en -analyse om onmiddellijke besluitvorming mogelijk te maken, vooral cruciaal voor dynamische prijsstelling en voorraadaanpassingen in e-commerce.
  • Unified data platforms: Productdata uit PIM, ERP, CRM en web analytics consolideren in één platform voor een holistisch overzicht en gestroomlijnde analyse.
  • Gepersonaliseerde productaanbevelingen: Geavanceerde analytics gebruiken om zeer gepersonaliseerde productsuggesties te leveren, wat de klantervaring en conversiepercentages verbetert.
  • Sustainability impact analysis: Productdata analyseren om de ecologische voetafdruk, ethische inkoop en compliance te volgen en te rapporteren, gedreven door toenemende consumenten- en regelgevingsvereisten.

Tools for Product Data Analytics

  • WISEPIM: Centraliseert en verrijkt productdata, en biedt een schone, consistente basis die essentieel is voor nauwkeurige product data analytics over alle kanalen heen.
  • Google Analytics 4 (GA4): Biedt uitgebreide web- en app analytics om gebruikersgedrag, product engagement, conversietrechters en inzichten in de klantreis te volgen.
  • Tableau/Power BI: Toonaangevende business intelligence tools voor geavanceerde datavisualisatie, het creëren van dashboards en interactieve rapportage over productprestaties en trends.
  • Salesforce Commerce Cloud/Shopify: E-commerce platforms die ingebouwde analytics bieden voor sales, voorraad, klantgedrag en productprestaties binnen het platform.
  • Akeneo/Salsify: PIM-systemen die rijke productcontent beheren en syndiceren, welke vervolgens kan worden geïntegreerd met analytics platforms voor diepere inzichten in de effectiviteit van content.

Related Terms

digital shelf analyticsproduct data qualitye commerce channelproduct feedproduct lifecycle management plm

Also Known As

Product Performance AnalyticsProduct InsightsE-commerce Product Analytics