Back to E-commerce Dictionary

Product Data Kwaliteitsmetrieken

Data management1/5/2026Intermediate Level

Product Data Kwaliteitsmetrieken zijn kwantificeerbare metingen die worden gebruikt om de nauwkeurigheid, volledigheid, consistentie, relevantie en tijdigheid van productinformatie binnen een systeem te beoordelen.

What is Product Data Kwaliteitsmetrieken? (Definition)

Product Data Kwaliteitsmetrieken zijn meetbare waarden die u vertellen hoe goed uw productinformatie is. Deze cijfers laten zien of uw data betrouwbaar en bruikbaar is voor uw webshop of andere kanalen. In plaats van een algemeen oordeel geven deze metrieken inzicht in specifieke onderdelen van uw data. Belangrijke metrieken zijn onder andere: * Volledigheid: Zijn alle verplichte velden en attributen ingevuld? * Nauwkeurigheid: Kloppen de feitelijke gegevens, zoals afmetingen en gewichten? * Consistentie: Gebruikt u overal dezelfde schrijfwijze en formaten? * Tijdigheid: Is de informatie actueel en direct beschikbaar? * Uniciteit: Komen er geen dubbele records of SKU gegevens voor? Door deze punten regelmatig te controleren, ziet u direct waar u de data moet verbeteren. U zorgt hiermee dat uw productinformatie altijd voldoet aan de eisen van uw klanten en verkoopkanalen. In een PIM systeem zoals WISEPIM vormen deze metrieken de basis voor dashboards en rapportages. Zo houdt u eenvoudig grip op de kwaliteit van uw volledige assortiment.

Why Product Data Kwaliteitsmetrieken is Important for E-commerce

Product data kwaliteitsmetrieken zijn meetbare waarden die de kwaliteit van uw productinformatie bepalen. Goede data zorgt direct voor een betere ervaring voor uw klanten. Wanneer informatie niet klopt of onvolledig is, raken kopers in de war. Dit leidt vaak tot meer retouren en minder verkopen. Door metrieken te gebruiken, controleert u of productbeschrijvingen volledig zijn. U ziet ook of technische specificaties nauwkeurig zijn. Met een systeem zoals WISEPIM lost u fouten in uw data op voordat deze uw webshop bereiken. Dit helpt u om producten beter vindbaar te maken in zoekmachines. U zorgt dat alle belangrijke kenmerken aanwezig zijn en de juiste indeling hebben. Dit vergroot het vertrouwen van de klant in uw webshop. Uiteindelijk zorgt dit voor een hogere omzet en meer loyale klanten.

Examples of Product Data Kwaliteitsmetrieken

  • 1Een dashboard in WISEPIM toont dat 95% van de verplichte productvelden in de hele catalogus is ingevuld.
  • 2U controleert welk percentage van de productbeschrijvingen de juiste lengte heeft en belangrijke zoekwoorden bevat.
  • 3U vergelijkt de productmaten in het PIM systeem met de metingen uit het magazijn. De afwijking mag niet groter zijn dan 1%.
  • 4U houdt bij hoe snel nieuwe productinformatie op alle verkoopkanalen verschijnt nadat u deze in het PIM systeem heeft goedgekeurd.
  • 5Een rapport signaleert dubbele SKU's of productvermeldingen om te zorgen dat elk product uniek in het systeem staat.

How WISEPIM Helps

  • Meet de kwaliteit van uw data: Met WISEPIM stelt u eigen meetpunten in om de status van uw productdata te volgen en te rapporteren.
  • Vind ontbrekende informatie: Dashboards laten direct zien waar productdata onvolledig of onjuist is. Zo vindt u snel de verbeterpunten in uw assortiment.
  • Automatische controles: WISEPIM controleert nieuwe data automatisch op basis van uw eigen regels. Dit voorkomt fouten bij het invoeren of bijwerken van producten.
  • Verbeter uw processen: Gebruik de meetresultaten om uw werkwijze voor data-enrichment en governance te verbeteren. Zo blijft de kwaliteit van uw productinformatie altijd hoog.

Common Mistakes with Product Data Kwaliteitsmetrieken

  • U kijkt alleen of velden gevuld zijn. U negeert of de data klopt, overal hetzelfde is en actueel blijft. Hierdoor lijkt de data compleet, maar is deze onbetrouwbaar.
  • U stelt vooraf geen duidelijke regels op voor de datakwaliteit. Hierdoor beoordeelt iedereen de data op zijn eigen manier. Dit maakt het lastig om de kwaliteit echt te verbeteren.
  • U ziet datakwaliteit als een eenmalig project. Goede data vraagt echter om constante aandacht. Zonder vast proces wordt de kwaliteit van uw productdata snel weer slechter.
  • U voert geen controles uit binnen uw dagelijkse workflows. Hierdoor ontstaan er direct fouten bij de bron. Deze fouten verspreiden zich daarna door uw hele systeem.
  • U betrekt afdelingen zoals marketing en sales niet bij het maken van de regels. Hierdoor meet u zaken die niet aansluiten bij wat uw bedrijf echt nodig heeft.

Tips for Product Data Kwaliteitsmetrieken

  • Stel duidelijke regels op voor elk belangrijk productkenmerk. Spreek bijvoorbeeld af dat een tekst altijd tussen de 150 en 500 tekens moet bevatten.
  • Stel automatische controles in binnen uw PIM-systeem. Dit voorkomt dat medewerkers per ongeluk foute of incomplete informatie opslaan.
  • Meet de kwaliteit van uw productdata regelmatig. Geef daarna direct bruikbare tips aan de mensen die de informatie invoeren of aanpassen.
  • Spreek duidelijk af wie verantwoordelijk is voor de kwaliteit van de data. Bepaal ook wie helpt als een probleem niet direct opgelost kan worden.
  • Gebruik dashboards om de voortgang van uw datakwaliteit te volgen. Hiermee ziet u direct welke onderdelen van uw assortiment extra aandacht nodig hebben.

Trends Surrounding Product Data Kwaliteitsmetrieken

  • AI-driven data quality automation: Gebruikmaken van AI en machine learning om inconsistenties en fouten in data automatisch te identificeren, te markeren en zelfs te corrigeren op schaal.
  • Predictive data quality: AI inzetten om potentiële datakwaliteitsproblemen te anticiperen op basis van historische patronen en gebruikersgedrag, wat proactieve interventie mogelijk maakt.
  • Integration of sustainability data quality: Metrieken uitbreiden met de nauwkeurigheid en volledigheid van duurzaamheidsattributen (bijv. CO2-voetafdruk, materiaalcertificeringen) om te voldoen aan toenemende consumenten- en regelgevingsvereisten.
  • Real-time data quality monitoring in headless commerce: Zorgen voor onmiddellijke validatie en correctie van productdata terwijl deze door ontkoppelde front-end en back-end systemen stroomt.
  • Enhanced data governance with automation: Automatisering van beleidshandhaving en workflowmanagement om een hoge datakwaliteit te handhaven over diverse databronnen en kanalen.

Tools for Product Data Kwaliteitsmetrieken

  • WISEPIM: Biedt een gecentraliseerd platform om productdatakwaliteitsregels te definiëren en af te dwingen, volledigheid te volgen en andere belangrijke metrieken te monitoren voor alle productattributen en kanalen.
  • Akeneo PIM: Biedt robuuste functionaliteiten voor het definiëren van validatieregels, het beheren van datacompleetheid en het genereren van datakwaliteitsinzichten via dashboards en rapporten.
  • Salsify PIM: Stelt bedrijven in staat om datakwaliteitsscores vast te stellen, data-enrichment te automatiseren en productgereedheid voor diverse verkoopkanalen te waarborgen.
  • Stibo Systems STEP: Een enterprise PIM-oplossing met geavanceerde data governance-mogelijkheden, inclusief uitgebreide tools voor datakwaliteitsmanagement en compliance.
  • Informatica Data Quality: Een gespecialiseerd datakwaliteitsplatform dat data profileert, opschoont en monitort over diverse bronnen, wat nauwkeurigheid en consistentie waarborgt.

Related Terms

product data qualitydata validationdata quality scoredata governancedigital shelf analytics

Also Known As

data kwaliteit KPI'sproduct data prestatie-indicatorendata gezondheidsmetrieken