Produktdaten in Excel, Artikelbeschreibungen im CMS, Bilder auf dem Netzlaufwerk und Lieferanteninformationen per Mail. In vielen mittelständischen Unternehmen ist das gelebte Realität – gewachsen über Jahre, irgendwie funktionierend. Solange das Sortiment überschaubar ist und ein einziger Kanal bespielt wird, geht das gut. Sobald beides wächst, wird daraus schnell ein ernsthaftes Problem.
Ein PIM-System schafft hier Ordnung. Aber wann ist der richtige Zeitpunkt, und wie geht man die Einführung an, ohne sich zu verzetteln?
Wann ein PIM-System wirklich Sinn ergibt
Die Entscheidung für ein PIM hängt weniger von der Unternehmensgröße ab als von der Komplexität.
Fünf Signale, die für einen Handlungsbedarf sprechen:
Wer Produktdaten parallel für Online-Shop, Marktplätze und Print pflegt, kämpft früher oder später mit Inkonsistenzen, die Kunden zu sehen bekommen.
Übersetzungen, länderspezifische Maßeinheiten, lokale Compliance-Anforderungen: Das lässt sich ohne zentrales System kaum skalieren.
ERP, Lieferantenfeeds, Excel, CMS – wer Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführen muss, verliert ohne zentrale Steuerung schnell die Kontrolle über Qualität und Aktualität.
Wenn Produktdaten von Hand aktualisiert, geprüft und verteilt werden, ist PIM keine Kür, sondern eine Notwendigkeit. Funktionierend eingesetzt, lässt sich der manuelle Aufwand um 40 bis 70 % reduzieren.
Je größer das Sortiment, desto schneller scheitert manuelle Datenpflege. PIM wächst mit.
Was eine PIM-Einführung von einem IT-Projekt unterscheidet
Hier liegt einer der häufigsten Denkfehler: Eine PIM-Einführung ist kein reines Software-Rollout. Sie ist ein organisationsübergreifender Veränderungsprozess. Technologie ist dabei nur ein Teil der Gleichung. Gerade im Mittelstand wird das unterschätzt: Knappe Ressourcen, gewachsene Strukturen und fehlende Data-Ownership machen die organisatorische Seite oft anspruchsvoller als die technische.
Ein typischer Projektablauf sieht so aus:
- Discovery & Scope – Bestehende Systemlandschaft, Datenquellen und Prozesse werden analysiert. Ziele und KPIs gemeinsam definiert.
- Zielbild & Architektur – Die zukünftige Systemarchitektur wird festgelegt und in bestehende Systeme wie ERP, Shop oder DAM eingebettet.
- Datenmodell & Governance – Produktstrukturen, Taxonomien, Attribute und Validierungsregeln werden definiert. Ohne diesen Schritt baut man auf Sand.
- Data Onboarding – Bestehende Daten werden migriert, Lieferantendaten integriert. KI kann dabei die Anreicherung automatisiert unterstützen.
- Workflows & Rollen – Verantwortlichkeiten werden klar zugeordnet, Freigabe- und Pflegeprozesse im System abgebildet.
- Syndication & Channel Templates – Produktdaten werden für alle Ausgabekanäle aufbereitet und bereitgestellt.
- Pilotphase & Schulung – Das System wird in einem Teilbereich eingeführt, Prozesse schrittweise optimiert.
- Rollout & Optimierung – Unternehmensweiter Rollout. Datenqualität und Prozessperformance werden kontinuierlich gemessen.
Die richtige Systemwahl: Nicht die Funktionsliste entscheidet
Der Markt für PIM-Lösungen ist breit: von SaaS-Lösungen für den Mittelstandseinstieg bis hin zu offenen Enterprise-Plattformen. Akeneo, inRiver, Plytix, Contentserv, Pimcore – jedes System hat seinen Ansatz und seine Zielgruppe.
Entscheidend ist nicht, welches System die längste Funktionsliste hat, sondern welches zur eigenen Organisation, Systemlandschaft und Strategie passt. Relevante Fragen dabei: Wie gut lässt sich die Lösung in den bestehenden Tech-Stack integrieren? Welche TCO entstehen langfristig? Ist das System DPP-ready? Und: Welche KI-Funktionen sind tatsächlich produktiv nutzbar?
Wir arbeiten seit Jahren mit Pimcore als zentraler Plattform für PIM, DAM und DXP. Als zertifizierter Platinum Partner begleiten wir Unternehmen von der ersten Analyse bis zum produktiven Betrieb.
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