# onacy - Data Management, PIM/PXM, Pimcore, Shopware und KI-Automation für den Mittelstand > onacy ist eine deutsche E-Commerce- und Datenagentur (Münster und München) für kundenzentrierte Commerce- und Datenplattformen mit KI-DNA. Dieser Volltext (llms-full.txt) enthält den kompletten Inhalt des onacy Wissens-Hubs sowie der Leistungs- und Pillar-Seiten, damit Sprachmodelle die gesamte Wissensbasis in einem Abruf verarbeiten können. Data Management ist das Dach über alle Datenarten; PIM, PXM, MDM, DAM, CDP und weitere sind Sub-Disziplinen darunter. --- # Leistungen und Positionierung ## Commerce-Transformation (Pillar) URL: https://www.onacy.de/commerce-transformation/ onacy›Commerce-Transformation Positionierung ## Commerce-Transformation für den Mittelstand Commerce-Transformation bedeutet, Daten, Prozesse und KI zu einer durchgängigen Commerce-Plattform zu verbinden, statt einzelne Tools nebeneinander zu betreiben. onacy orchestriert diesen Wandel für mittelständische Hersteller und Großhändler: vom Datenfundament (Data Management als Dach über alle Datenarten) über Produktdaten (PIM/PXM), Nutzererlebnis (UX) und KI-Automation bis zu B2B- und D2C-Commerce auf Shopware und Pimcore. Aus einzelnen Bausteinen wird ein zusammenhängendes System. Die meisten Digitalprojekte im Mittelstand scheitern nicht an einer einzelnen Technologie, sondern daran, dass PIM, Shop, ERP, Kundendaten und KI als getrennte Inseln eingeführt werden. Niemand denkt das Ganze als Plattform. Commerce-Transformation dreht diese Logik um: ein gemeinsames Datenfundament, auf dem Commerce, Vertrieb und KI konsistent aufsetzen. Genau hier setzt onacy als Intelligence-Partner an, nicht als reine Umsetzungsagentur für ein einzelnes System. Die fünf Ebenen der Commerce-Transformation Jede Ebene baut auf der darunter auf. Ohne sauberes Datenfundament bleiben Commerce-Frontend und KI auf Sand gebaut. Commerce-Transformation heißt, alle fünf Ebenen als ein System zu planen. ### Was bedeutet Commerce-Transformation konkret? Commerce-Transformation ist der Umbau vom gewachsenen System-Flickenteppich zu einer integrierten Plattform, auf der Daten nur einmal gepflegt und überall konsistent genutzt werden. Statt PIM, Shop, ERP-Schnittstellen, Kundendaten und KI getrennt zu beauftragen, werden sie als eine Architektur gedacht. Das Ergebnis: weniger Mehrfachpflege, schnellere Markteinführung, belastbare Daten für KI und ein konsistentes Erlebnis über alle Kanäle. Für den Mittelstand ist der Hebel besonders groß, weil hier oft über Jahre einzelne Tools angeschafft wurden, ohne dass jemand die Datenarchitektur als Ganzes verantwortet hat. Genau diese Klammer liefert onacy. ### Welche Bausteine gehören zusammen? Die folgenden Disziplinen sind keine getrennten Services, sondern Ebenen einer Transformation. onacy deckt sie aus einer Hand ab und verzahnt sie: Ebene Disziplin Beitrag zur Transformation Datenfundament Data Management (Dach), MDM, DAM, CDP, Governance Eine konsistente, vertrauenswürdige Datenbasis über alle Datenarten Produktdaten PIM und PXM, Klassifizierung (ECLASS, ETIM) Strukturierte Produktinformationen, kanalgerecht ausgespielt Nutzererlebnis UX/UI, Conversion-Optimierung Erlebnisse, die Kaufentscheidungen erleichtern Intelligenz KI-Automation und Agenten Automatisierte Datenpflege, Suche und Prozesse auf Basis sauberer Daten Commerce B2B- und D2C-Commerce auf Shopware und Pimcore Verkaufs- und Self-Service-Plattform für viele Kanäle Stand: Juni 2026. Die Ebenen werden je nach Reifegrad und Bedarf priorisiert, nicht zwingend alle gleichzeitig umgesetzt. ### Warum onacy als Transformationspartner statt als Tool-Dienstleister? onacy ist Pimcore Platinum Partner und Shopware-Partner, deckt aber bewusst die gesamte Wertschöpfung ab: Datenstrategie, PIM/PXM, UX, KI und Commerce. Diese Kombination ist im Mittelstand selten und der eigentliche Unterschied. Wer nur ein PIM einführt oder nur einen Shop baut, löst einen Ausschnitt. Wer die Ebenen verbindet, hebt Umsatz und Effizienz nachhaltig. Rund 30 Spezialisten an den Standorten Münster und München arbeiten genau an dieser Klammer: vom Datenfundament bis zur KI-Anschlussschicht. Der gemeinsame Nenner ist die Vision, führender Intelligence-Partner für kundenzentrierte Commerce- und Datenplattformen mit KI-DNA zu sein. ### Wo fängt eine Commerce-Transformation an? In aller Regel am Datenfundament. Bevor ein neuer Shop oder eine KI-Initiative Sinn ergibt, muss klar sein, wo Produkt-, Kunden- und Stammdaten liegen, wie sauber sie sind und wie sie zusammenspielen. Deshalb beginnt onacy meist mit einem Daten-Audit, das den Reifegrad sichtbar macht und die Reihenfolge der Ebenen festlegt. Vertiefendes Wissen zu den einzelnen Bausteinen liefert der onacy Wissens-Hub. ### Häufige Fragen zur Commerce-Transformation #### Was ist Commerce-Transformation? Commerce-Transformation ist der Umbau einzelner, getrennt betriebener Systeme zu einer durchgängigen Commerce-Plattform, auf der Daten, Prozesse und KI zusammenwirken. Sie verbindet Data Management, PIM/PXM, UX, KI-Automation und B2B- oder D2C-Commerce zu einem System. Ziel ist eine konsistente Datenbasis, auf der Verkauf, Vertrieb und KI effizient aufsetzen, statt Insellösungen nebeneinander zu pflegen. #### Wie unterscheidet sich ein Transformationspartner von einer Umsetzungsagentur? Eine Umsetzungsagentur liefert ein einzelnes System, etwa einen Shop oder ein PIM. Ein Transformationspartner verantwortet das Zusammenspiel aller Ebenen: Datenfundament, Produktdaten, Nutzererlebnis, KI und Commerce. onacy deckt diese Disziplinen aus einer Hand ab und plant sie als eine Architektur, statt isolierte Bausteine zu liefern. #### Welche Rolle spielt Data Management in der Commerce-Transformation? Data Management ist das Fundament. Es umfasst alle Datenarten, also Produkt-, Kunden-, Stamm- und Wissensdaten, und sorgt für Konsistenz, Qualität und klare Verantwortlichkeiten. Ohne dieses Fundament bleiben Commerce-Frontend und KI unzuverlässig. Deshalb beginnt eine Transformation meist mit einem Daten-Audit, das die Datenarchitektur und die Reihenfolge der weiteren Schritte festlegt. #### Für welche Unternehmen lohnt sich eine Commerce-Transformation? Besonders für mittelständische Hersteller und Großhändler mit großem Sortiment und Daten-Komplexität, die über Jahre einzelne Tools eingeführt haben. Wer viele Produkte, Varianten und Kanäle managen muss und gleichzeitig in KI investieren will, profitiert am stärksten davon, die Ebenen zu verbinden statt weiter in Insellösungen zu investieren. Wo steht Ihre Commerce-Plattform heute? Im Daten-Audit verschaffen wir uns gemeinsam ein Bild Ihrer Datenlandschaft, Systeme und Kanäle und zeigen, welche Ebenen der Commerce-Transformation den schnellsten Hebel bringen. Ein 30-minütiges Erstgespräch genügt für den Einstieg. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und Wissens-Hub ## Data Management URL: https://www.onacy.de/leistungen/data-management/ ## Datenmanagement ### Das Fundament effizienter Business-Prozesse Daten sind heute das Rückgrat effizienter Business-Prozesse.Doch viele Unternehmen stehen vor derselben Herausforderung: Informationen sind über verschiedene Systeme verstreut, Dateien wie Bilder oder Videos liegen in unterschiedlichen Ordnern, und die Qualität der Daten variiert je nach Abteilung. Ob Produktdaten, Stammdaten oder sogar KI-Trainingsdaten, ein ganzheitliches Datenmanagement wird oft nicht ausreichend ernst genommen. Wir unterstützen Sie dabei, mithilfe eines modernen Data-Management-Systems Datensilos und fragmentierte Strukturen aufzulösen und Ihre Informationen in einer zentralen Plattform zusammenzuführen – effizient, strukturiert und zukunftssicher. Erstgespräch vereinbaren ### Was ist ein Datenmanagement-System und welche Rolle spielen PIM, DAM, DXP, CDP und PXM dabei? Ein effektives Datenmanagement ist die Grundlage jedes erfolgreichen digitalen Geschäftsmodells. Doch was genau steckt hinter einem Datenmanagementsystem und welche Rolle spielen dabei Tools wie PIM, DAM, CDP und PXM? Wir geben Ihnen einen kompakten Überblick und zeigen, wie diese Systeme zusammenspielen, um Prozesse zu optimieren, Daten konsistent zu halten und Ihre digitale Kundenansprache gezielt zu verbessern. ##### PIM – Product Information Management Ein PIM-System dient der zentralen Verwaltung aller produktbezogenen Informationen. Es sorgt dafür, dass Ihre Produktdaten konsistent, vollständig und aktuell sind – über alle Kanäle hinweg. PIM ##### DAM – Digital Asset Management DAM-Systeme organisieren und verwalten Ihre digitalen Medien wie Bilder, Videos, PDFs oder Dokumente. So finden Sie jederzeit die richtigen Dateien in der passenden Version und Qualität. DAM ##### CDP – Customer Data Platform Eine CDP bündelt Kundendaten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Profil. Das ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Kunden und bildet die Basis für gezielte, personalisierte Kommunikation. ##### PXM – Product Experience Management PXM baut auf PIM auf und erweitert es um kontextbezogene Ausspielung von Produktinformationen. Ziel ist es, ein konsistentes, ansprechendes Produkterlebnis für Ihre Kunden zu schaffen – abgestimmt auf Kanal, Zielgruppe und Markt. ##### MDM – Master Data Management Künstliche Intelligenz entfaltet ihr Potenzial nur dann, wenn sie mit hochwertigen, strukturierten Daten trainiert wird. Ob Kundenin-formationen, Stammdaten oder Prozessdaten – eine saubere Datenbasis entscheidet über die Genauigkeit und den Erfolg Ihrer KI-Anwendungen. ##### DXP – Digital Experience Platform Eine DXP bündelt alle digitalen Touchpoints wie Website, Shop, Content und Daten in einem zentralen System, um durchgängige Kundenerlebnisse zu schaffen. Sie hilft Unternehmen, Inhalte personalisiert auszuspielen, Prozesse zu automatisieren und kanalübergreifend effizient zu steuern. So entsteht eine einheitliche Customer Experience, die Conversion und Wachstum spürbar erhöht. ##### KI-Trainingsdaten – Smart Data Management Stammdaten sind die Basis vieler Geschäftsprozesse – von Produkt- und Kundeninformationen über Lieferanten- bis hin zu Finanzdaten. Doch in vielen Unternehmen sind diese Daten verstreut, uneinheitlich oder widersprüchlich. Master Data Management sorgt dafür, dass zentrale Stammdaten konsistent, aktuell und für alle Systeme verfügbar sind. Erstgespräch vereinbaren ### Modernes Datenmanagement im digitalen Business Als Dienstleister mit langjähriger Erfahrung haben wir beobachtet, wie sich die Anforderungen an das Datenmanagement in den letzten Jahren drastisch verändert haben. Unternehmen, die ihre digitalen Assets und Produktinformationen strategisch verwalten, schaffen sich messbare Wettbewerbsvorteile. Doch was macht den Unterschied zwischen erfolgreichen und weniger erfolgreichen digitalen Strategien aus? Das zeigen wir Ihnen gerne in einem kostenlosen Erstgespräch. Erstgespräch vereinbaren #### NAHTLOSE SYSTEMINTEGRATION ### Ihr Datengerüst für nachhaltigen Erfolg Wenn Systeme wie PIM, DAM und CDP intelligent miteinander verknüpft sind und ein effizientes Datenmanagement ermöglichen, entsteht mehr als nur technische Effizienz – es entstehen messbare Wettbewerbsvorteile. Von reibungslosen Prozessen über konsistente Produktkommunikation bis hin zur personalisierten Kundenansprache: Durch Systemintegration steigern Sie nicht nur die Qualität und Geschwindigkeit Ihrer Abläufe, sondern schaffen auch Raum für Innovation und strategisches Wachstum. ##### Verbesserte Datenqualität auf allen Ebenen Keine Datenbrüche oder Redundanzen mehr – jede Information existiert nur einmal, aber ist überall verfügbar. ##### Beschleunigte Markteinführung Neue Produkte gelangen schneller in alle Kanäle, weil Workflows automatisiert im Hintergrund ablaufen. ##### Konsistentes Branding immer und überall Markenrichtlinien werden automatisch durchgesetzt – über alle Touchpoints hinweg. ##### Erhebliche Zeit- und Kostenersparnisse Manuelle Datenpflege entfällt weitgehend, Teams können sich auf strategische Aufgaben konzentrieren. ##### Maximale Content-Wiederverwendung Einmal erstellte Inhalte lassen sich automatisch für verschiedene Kanäle und Formate optimieren und und schnell wiederverwerten. ##### Expansion in neue Märkte und Kanäle Dank zentraler Datenhaltung und automatisierter Übersetzungs- und Verteilprozesse lassen sich Produkte und Inhalte mühelos international ausspielen. ##### Ganzheitliche Kundensicht Eine CDP führt Daten aus verschiedenen Quellen (Web, E-Mail, CRM, Social Media, etc.) in einem zentralen Profil zusammen. Unternehmen erhalten dadurch ein umfassendes Verständnis jedes einzelnen Kunden. ##### Personalisierung in Echtzeit Dank der einheitlichen Datenbasis lassen sich personalisierte Inhalte, Empfehlungen und Kampagnen in Echtzeit ausspielen – passgenau auf das Verhalten, die Interessen und die Customer Journey zugeschnitten. ##### Beste User Experience ermöglichen Eine starke User Experience ist entscheidend, weil sie direkt darüber entscheidet, ob Kunden bleiben, kaufen und wiederkommen. Ein Datenmanagement-System stellt die dafür notwendige Datenqualität bereit: Inhalte sind konsistent, Produkte korrekt gepflegt und Erlebnisse personalisiert. Nur wenn PIM, DAM, DXP, CDP und PXM sauber zusammenspielen, entsteht eine UX, die Vertrauen schafft und Conversion fördert. ##### Touchpoints verfielfachen und mehr Käufe initiieren Ohne einheitliche Daten wirken Kanäle schnell inkonsistent oder fehlerhaft. Ein professionelles Datenmanagement-System sorgt dafür, dass alle Touchpoints – von Shop und Website über Social Media bis zum Service – mit den gleichen, aktuellen Informationen versorgt werden. Das ermöglicht eine durchgängige Customer Journey und stärkt Markenwahrnehmung und Loyalty nachhaltig. Erstgespräch vereinbaren #### LIEFERKETTENSORGFALTSPFLICHTENGESETZ (LkSG) ### Rechtliche Anforderungen mit Systemen erfüllen Rechtliche Vorschriften bestimmen zunehmend, wie Unternehmen ihre Daten verwalten und bereitstellen müssen. Moderne Datenmanagementsysteme sind nicht nur für operative Exzellenz wichtig, sondern werden zum entscheidenden Faktor bei der Erfüllung gesetzlicher Auflagen. Dies betrifft besonders die Nachverfolgbarkeit von Lieferketten, die Validierung von Daten und nachhaltigkeitsbezogene Berichtspflichten. ##### Risikomanagement & Datenerfassung Früh erkennen. Gezielt handeln. Ein PIM-/MDM-System hilft, menschenrechtliche & ökologische Risiken strukturiert zu erfassen – für jede Geschäftseinheit individuell. ##### Validierung & Authentizität Verlässliche Daten, sichere Berichte. Mit DAM & KI-Technologie prüfen Sie Lieferantendaten und Zertifikate automatisch auf Echtheit – für auditfähige Reports. ##### Beschwerden & Nachweise Zentral. Sicher. Nachvollziehbar. Zertifikate, Verträge und Beschwerden lassen sich im System digital dokumentieren – für lückenlose Nachverfolgbarkeit. ##### Systemintegration & Golden Record Alle Daten an einem Ort. Verbinden Sie ERP, Shop und Lieferantenportale mit PIM-/MDM-Systemen – für konsistente, zentrale Datenverwaltung. ##### Standards & Automatisierung Struktur statt Excel-Chaos. Definieren Sie CSR-relevante Metriken, validieren Daten automatisiert und reduzieren manuelle Aufwände erheblich. ##### Nachhaltigkeit & CSR-Compliance Transparenz wird Pflicht. LkSG & CSRD erfordern valide Nachhaltigkeitsdaten. Ein leistungsstarkes Datenmanagement liefert diese auf Knopfdruck. ##### Produktsicherheitsverordnung Auch gesetzliche Vorgaben wie die neue Produktsicherheitsverordnung (GPSR) lassen sich mit einem zentralen Datenmanagement leichter erfüllen. Einheitliche und geprüfte Daten schaffen Transparenz und reduzieren das Risiko von Verstößen. ##### Environmental, Social and Governance (ESG) Auch im Hinblick auf ESG-Reporting profitieren Unternehmen von zentralem Datenmanagement: Einheitliche und nachvollziehbare Daten erleichtern die Erfüllung von Transparenz- und Nachhaltigkeitsanforderungen. #### Bruno Nebelung Für den Aufbau und die Umsetzung dieses wegweisenden Projekts haben wir die Expertise und Unterstützung der Partneragentur Onacy in Anspruch genommen. Onacy war nicht nur Dienstleister, sondern ein echter Partner. Ihr Einsatz und ihre Expertise trugen wesentlich zum Projekterfolg bei. Die konstruktive Zusammenarbeit schätzen wir sehr und empfehlen Onacy als erstklassigen Partner für digitale Vorhaben.” ### Tobias Schwering ### Leiter Online & E-Commerce, Bruno Nebelung GmbH #### Shopware AG Die langjährige Zusammenarbeit mit onacy und das entgegengebrachte Vertrauen schätzen wir sehr. Diese Partnerschaft verkörpert unsere strategische Ausrichtung und unser visionäres Denken. Gemeinsam streben wir danach, neue Standards zu setzen und innovative Lösungen zu gestalten. Wir freuen uns auf viele weitere Jahre der fruchtbaren Kooperation und Partnerschaft. ### Sebastian Hamann ### CEO Shopware AG #### Pfreundt GmbH Wir sind mit dem Projekt „E-Shop“ und der Zusammenarbeit mit onacy sehr zufrieden. Die Zusammenarbeit war von Beginn an sehr konstruktiv und die Mitarbeiter von onacy haben uns mit Ihren Ideen und Vorschlägen sehr gut unterstützt. Wir machen regelmäßig Status Calls, in denen jeweils über die aktuell offenen Punkte sowie die weiteren Schritte gesprochen wird. In einer ersten Phase haben unsere Außendienstmitarbeiter mit dem E-Shop gearbeitet und im Namen unserer Kunden die Angebote und Aufträge erstellt. ### David Winking ### Teamleiter Vertrieb national, Pfreundt GmbH #### SIKU – Sieper GmbH Dank eines reibungslosen und jederzeit professionellen Onboardings konnten wir unser Onlineshop-Projekt schnell umsetzen. Die Kommunikation mit dem onacy-Team ist zudem angenehm persönlich und aufkommende Probleme werden zügig und pragmatisch gelöst. Wir freuen uns auf eine hoffentlich lange Zusammenarbeit. ### David Heusler ### Online- & Eventmarketing, siku #### Bruno Nebelung Für den Aufbau und die Umsetzung dieses wegweisenden Projekts haben wir die Expertise und Unterstützung der Partneragentur Onacy in Anspruch genommen. Onacy war nicht nur Dienstleister, sondern ein echter Partner. Ihr Einsatz und ihre Expertise trugen wesentlich zum Projekterfolg bei. Die konstruktive Zusammenarbeit schätzen wir sehr und empfehlen Onacy als erstklassigen Partner für digitale Vorhaben.” ### Tobias Schwering ### Leiter Online & E-Commerce, Bruno Nebelung GmbH #### Shopware AG Die langjährige Zusammenarbeit mit onacy und das entgegengebrachte Vertrauen schätzen wir sehr. Diese Partnerschaft verkörpert unsere strategische Ausrichtung und unser visionäres Denken. Gemeinsam streben wir danach, neue Standards zu setzen und innovative Lösungen zu gestalten. Wir freuen uns auf viele weitere Jahre der fruchtbaren Kooperation und Partnerschaft. ### Sebastian Hamann ### CEO Shopware AG #### Pfreundt GmbH Wir sind mit dem Projekt „E-Shop“ und der Zusammenarbeit mit onacy sehr zufrieden. Die Zusammenarbeit war von Beginn an sehr konstruktiv und die Mitarbeiter von onacy haben uns mit Ihren Ideen und Vorschlägen sehr gut unterstützt. Wir machen regelmäßig Status Calls, in denen jeweils über die aktuell offenen Punkte sowie die weiteren Schritte gesprochen wird. In einer ersten Phase haben unsere Außendienstmitarbeiter mit dem E-Shop gearbeitet und im Namen unserer Kunden die Angebote und Aufträge erstellt. ### David Winking ### Teamleiter Vertrieb national, Pfreundt GmbH #### SIKU – Sieper GmbH Dank eines reibungslosen und jederzeit professionellen Onboardings konnten wir unser Onlineshop-Projekt schnell umsetzen. Die Kommunikation mit dem onacy-Team ist zudem angenehm persönlich und aufkommende Probleme werden zügig und pragmatisch gelöst. Wir freuen uns auf eine hoffentlich lange Zusammenarbeit. ### David Heusler ### Online- & Eventmarketing, siku ### Unsere Leistungen im Bereich Datenmanage-ment Wir unterstützen Sie dabei, Ihre produkt- und kundenzentrierten Daten intelligent zu organisieren, zentral zu verwalten und kanalübergreifend nutzbar zu machen. Mit Lösungen rund um PIM, DAM und CDP helfen wir Ihnen, die Datenqualität nachhaltig zu verbessern, Prozesse zu vereinfachen und Ihre Inhalte effizient über alle Touchpoints hinweg bereitzustellen. So schaffen Sie die Grundlage für konsistente Kommunikation, überzeugende Kundenerlebnisse und nachhaltiges Wachstum. ### Ganzheitliche Lösungen für nachhaltigen Erfolg Mit Fokus auf Effizienz, Integration und Betrieb begleiten wir Sie partnerschaftlich in Ihrer digitalen Entwicklung. Ob Prozessautomatisierung, reibungslose Systemanbindungen oder zuverlässiger Betrieb – wir denken Lösungen ganzheitlich und sorgen dafür, dass Technik und Strategie perfekt zusammenspielen. So schaffen Sie die Basis für nachhaltiges Wachstum und eine starke Marktposition. ### Gemeinsam zum besten Ergebnis Wir verstehen uns nicht nur als Dienstleister, sondern als Ihr strategischer Partner. In enger Zusammenarbeit mit Ihnen entwickeln wir Lösungen, die exakt zu Ihren Zielen und Prozessen passen. Durch transparente Kommunikation, agile Methoden und ein tiefes Verständnis für Ihre Anforderungen schaffen wir die Grundlage für messbaren Erfolg – Schritt für Schritt, Seite an Seite. ### Von der Idee zur tragfähigen Lösung Wir begleiten Sie von der ersten Idee bis zur erfolgreichen Umsetzung – mit einem klaren Plan, praxisnaher Beratung und dem passenden technischen Fundament. Ob Prototyp oder komplexes System: Wir denken Ihr Vorhaben von Anfang an mit dem Ziel, es effizient, zukunftssicher und wirkungsvoll in Ihre Prozesse zu integrieren. ### Erfahren Sie, wie onacy Ihre Visionen in die Tat umsetzt. Unverbindliches Erstgespräch vereinbaren ## KI-Automation URL: https://www.onacy.de/ki-automation/ ## KI & Automation Agentur KI & Automatisierung für effizientere Abläufe und neue Wachstumschancen Mit intelligenter Prozessautomatisierung und praxistauglicher KI entlasten Sie Ihr Team, beschleunigen Abläufe und gewinnen wertvolle Zeit für das Wesentliche. Wir identifizieren dort Potenziale, wo Prozesse heute zu viel kosten – und setzen technische Lösungen um, die sofort Wirkung zeigen: ob im Shop, Marketing, Kundenservice oder Ihrer Verwaltung. Erstgespräch vereinbaren ### KI sinnvoll einsetzen – und Automatisierung zum Wettbewerbsvorteil machen. Künstliche Intelligenz und Automatisierung bieten enorme Potenziale – doch ohne klares Ziel und sinnvolle Integration bleibt es oft bei theoretischen Möglichkeiten. Entscheidend ist, Prozesse zu identifizieren, bei denen KI und Automatisierung echten Mehrwert stiften: schneller, effizienter, skalierbarer. Wir kombinieren technisches Know-how mit einem tiefen Verständnis für digitale Geschäftsprozesse – und entwickeln Lösungen, die nicht nur gut klingen, sondern spürbare Wirkung entfalten. Typische Anwendungsfelder, bei denen wir Unternehmen erfolgreich unterstützen: ##### Prozesse automatisieren - von Einkauf bis Kundenservice Viele Unternehmen erkennen, dass zu viele manuelle Prozesse Zeit kosten. Besonders bei Bestellungen, Support-Anfragen oder internen Freigaben entstehen Automatisierungspotenziale. Ziel Zeit sparen, Fehler reduzieren, Skalierbarkeit schaffen. ##### Inhalte automatisiert erstellen und übersetzen Die Erstellung von Produktbeschreibungen, Kategorietexten oder SEO-Inhalten ist aufwendig, ebenso deren Übersetzung. Lösung KI-gestützte Content-Produktion mit Cloud- oder lokalen Large Language Models. ##### Intelligente Kommunikation durch Chatbots & KI-Assistenten Im Vertrieb, Kundenservice oder auf Produktdetailseiten können Chatbots wiederkehrende Fragen beantworten, Empfehlungen geben oder Kunden führen. Ziel 24/7-Betreuung, weniger Aufwand für das Team, höhere Conversion. ##### Datensilos auflösen & Systeme vernetzen Daten liegen oft fragmentiert in ERP, PIM, CRM, Excel & Co. – das hemmt Automatisierung und verhindert verlässliche Analysen. Lösung Aufbau einer zentralen Datenstruktur (z. B. Datahub) mit Integration über Workflows, um Datensilos zu verbinden und als Fundament für KI nutzbar zu machen. ##### Eigene Daten mit KI auswerten & Muster erkennen Vertriebsdaten, Supporttickets oder Lagerbestände enthalten ungenutzte Insights. Lösung Einsatz von KI zur Mustererkennung, Vorhersage und Entscheidungs-unterstützung. ##### Datenschutzkonforme Integration von LLMs & Open Source KI Viele Unternehmen sind zurückhaltend bei KI-Nutzung wegen DSGVO & Hosting. Lösung Hosting eigener LLMs, Open-Source-Modelle oder abgesicherte GPT-Integrationen. ##### KI-Readiness herstellen: Datenqualität & Struktur verbessern KI braucht gute Daten. Aber viele Unternehmen sind noch nicht „ready“, weil Daten unvollständig, unsauber oder unstrukturiert vorliegen. Lösung Identifikation & Optimierung kritischer Datenquellen (z. B. Produktdaten, Kundendaten, Serviceberichte), Aufbau von Trainingsdaten und automatisierte Datenpflege. ##### Aufbau einer unternehmenseigenen Wissensbasis In vielen Unternehmen steckt das wertvollste Wissen in Köpfen, PDFs, E-Mails oder Altsystemen – und ist kaum strukturiert nutzbar. Lösung Aufbau strukturierter Wissensdatenbanken und Integration in LLMs (z. B. für interne Assistenten oder Supportbots), um internes Know-how zentral und kontextbasiert abrufbar zu machen. ##### Workflows & Entscheidungsbäume automatisieren Viele Entscheidungen im Tagesgeschäft folgen immer gleichen Regeln (z. B. Kundenfreigaben, Rabattvergabe, Eskalationen). Lösung Automatisierte Entscheidungsprozesse, z. B. via Workflows, kombiniert mit KI, um Routineentscheidungen effizient zu treffen. Erstgespräch vereinbaren ### Unser Anspruch: Keine Spielerei. Sondern echte Wirkung. Wir setzen KI nicht ein, weil es im Trend liegt – sondern weil sie konkret messbare Vorteile bringen kann. Dafür analysieren wir Ihre Abläufe, prüfen die Potenziale und entwickeln Lösungen, die nicht nur technisch funktionieren, sondern Ihr Geschäft wirklich weiterbringen. Erstgespräch vereinbaren #### KI & Automatisierung​ ### Das bieten wir im Bereich KI & Automatisierung ##### Beratung & Potenzialanalyse - Identifikation von Automatisierungspotenzialen entlang von Geschäftsprozessen - Use-Case-Workshops mit Fachbereichen (z. B. Vertrieb, Marketing, Service) - Bewertung nach Aufwand, Nutzen & Komplexität (Automatisierungs-Matrix) - Analyse bestehender Systeme (CRM, PIM, ERP etc.) - Auswahl geeigneter KI-Modelle und Automatisierungsplattformen - Erstellung eines Umsetzungsfahrplans (Roadmap) - Beratung zu Datenschutz, Governance & Skalierung ##### Prozessautomatisierung - Implementierung von automatisierten Workflows - Anbindung von APIs, Datenbanken und Dritt-Systemen - Automatisierte E-Mail-Prozesse, Lead-Routing & CRM-Aktionen - Dokumentenverarbeitung (z. B. PDF-Auswertung, Rechnungserkennung) - Monitoring, Logging & Alerting für automatisierte Prozesse - Aufbau eines internen "Automation Hubs" zur Wiederverwendung von Flows - Schulung zur eigenständigen Pflege von Automationen ##### KI-Integration & LLMs - Integration von GPT-basierten Systemen in Websites, Tools & Prozesse - Entwicklung maßgeschneiderter Chatbots & Assistenten - Prompt Engineering & Erstellung von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systemen - Analyse, Kategorisierung & Zusammenfassung von unstrukturierten Daten - Automatisierte Content-Erstellung für SEO, E-Mails oder Produktdaten - Integration mit bestehenden Tools wie Slack, Hubspot, Notion etc. - Custom-KI-Modelle mit Firmenwissen, Richtlinien und Stilvorgaben ##### Schnittstellen & Dateninfrastruktur - Aufbau sicherer API-Verbindungen zu ERP, PIM, CRM, Shopsystemen - Entwicklung von Datenworkflows & Middleware-Prozessen - Aufbau von Datenpipelines zur Anreicherung, Validierung & Verteilung - Anbindung von Cloud-Diensten (z. B. OpenAI, Google Cloud, Azure) - Authentifizierungs- und Rollenmanagement für Schnittstellenzugriffe - Integration von Webhooks, Events und Triggern für Echtzeit-Reaktionen ##### User Experience & Anwendung - UX-Konzeption für interaktive Assistenten, Dashboards & Automations-Interfaces - Gestaltung von einfachen Eingabeprozessen (z. B. Guided Prompts) - Integration in bestehende Portale oder Systeme (Headless möglich) - Design für vertrauenswürdige, erklärbare KI-Systeme (Explainable AI) - Nutzerzentrierte Validierung & Testläufe mit Stakeholdern - Schulung & Change Management zur erfolgreichen Einführung ##### Betrieb & Weiterentwicklung - Monitoring & Wartung von Automatisierungen und KI-Prozessen - Regelmäßige Review- & Optimierungszyklen (z. B. Prompt-Optimierung) - Dokumentation & Versionierung der Automationslandschaft - Betrieb auf DSGVO-konformer Infrastruktur (EU-Server, Self-Hosted möglich) - Sicherheits- & Rechtekonzepte für produktive KI-Nutzung - Optional: SLA-basierte Betreuung & Support #### Unser bewährtes Vorgehen als KI-Agentur ### So bringen wir KI & Automatisierung erfolgreich in Ihr Unternehmen Pragmatisch, strukturiert und mit einem klaren Ziel: Prozesse smarter machen und echten Mehrwert schaffen. Unser Ansatz verbindet Technologie mit Prozessverständnis – für Lösungen, die sich nahtlos integrieren und wirklich funktionieren. ### Potenziale erkennen In einem ersten Gespräch analysieren wir gemeinsam Ihre Geschäftsprozesse und identifizieren Bereiche, in denen KI oder Automatisierung echten Nutzen bringt. Dabei berücksichtigen wir Datenlage, Systeme und interne Abläufe. ### Lösungen skizzieren Wir entwickeln konkrete Lösungsideen, zeigen Machbarkeit und Impact auf – verständlich, praxisnah und auf Ihre Ziele abgestimmt. So entsteht ein gemeinsames Bild davon, wie Ihre KI-Reise aussehen kann. ### Prototypen bauen In kurzer Zeit setzen wir erste Use Cases als Prototypen um. Damit testen wir Effizienzgewinne, Datenqualität und Benutzerakzeptanz, bevor wir in größere Implementierungen gehen. ### Systeme integrieren Ob Automations-Workflow oder LLM-Anwendung – wir integrieren die Lösungen sauber in Ihre Systemlandschaft. Schnittstellen zu Shops, ERP oder CRM sorgen für automatisierte Abläufe, die reibungslos funktionieren. ### Weiterentwickeln & betreuen Auch nach dem Go-Live bleiben wir an Ihrer Seite: Wir beobachten Ergebnisse, optimieren Prozesse und entwickeln neue Use Cases – iterativ und immer mit dem Blick auf echten Mehrwert. ### Erfahren Sie, wie onacy Ihre Visionen in die Tat umsetzt. Unverbindliches Erstgespräch vereinbaren ## B2B-Commerce URL: https://www.onacy.de/leistungen/b2b-commerce/ ## B2B E-Commerce Agentur Steigern Sie Ihren B2B-Umsatz mit bewährten E-Commerce-Strategien B2B-E-Commerce ermöglicht als Bestandteil ihrer Digitalisierungs-Strategie die Steigerung ihres Umsatzes bei gleichzeitiger Senkung von Prozesskosten. Wie das für ihr Unternehmen und ihre speziellen Herausforderungen funktionieren kann, zeigen wir ihnen in einem unverbindlichen Gespräch. Vereinbaren Sie dazu einfach einen Termin mit uns! Erstgespräch vereinbaren [trustindex no-registration=google] ### B2B E-Commerce ist kein SelbstläuferWer die Spielregeln kennt, gewinnt. Trotz der Übertragung vieler Aspekte aus dem B2C auf den B2B-Bereich, ist es entscheidend, die spezifischen Anforderungen im digitalen B2B-Vertrieb bei Industrie-Unternehmen zu verstehen und diese so auszurichten, dass sie ein optimales Einkaufserlebnis bieten. Wir als E-Commerce-Experten  wissen, worauf es ankommt und kennen die Herausforderungen, die im B2B-Umfeld existieren. Zu diesen gehören unter anderem: ##### Komplexe Produkte Eine zentrale Herausforderung im B2B-Commerce ist der Umgang mit komplexen Produkten, die sich aus zahlreichen, teils abhängigen Elementen zusammensetzen. Die Möglichkeit zur Konfiguration oder Individualisierung erhöht zusätzlich die Komplexität – sowohl in der Darstellung als auch in der Abwicklung. Standardisierte Prozesse stoßen hier schnell an ihre Grenzen. ##### Preiskonditionen Preiskonditionen im B2B-Commerce stellen eine besondere Herausforderung dar, da sie meist kundenspezifisch und individuell verhandelt sind. Sie basieren auf einer Vielzahl von Faktoren und Abhängigkeiten, wie Mengen, Laufzeiten oder Vertragsinhalten. Diese Komplexität erfordert flexible Systeme, die solche Preislogiken präzise und dynamisch abbilden können. ##### Kundenbindung & digitale Services Serviceangebote im B2B-Commerce erfordern spezielles Know-how, da sie oft komplexe Abläufe beinhalten. Leistungen wie Montage, Eichung oder die Bestückung mit Verbrauchsmaterial setzen Fachkenntnisse voraus und lassen sich nicht ohne Weiteres automatisieren oder standardisieren. ##### Rollen & Rechte Rollen- und Rechtemanagement im B2B-Commerce erfordert flexible Strukturen, um selektiven Vertrieb zu ermöglichen. Bestimmte Shop-Bereiche sollen nur für definierte Kundengruppen oder (Vertriebs-)Mitarbeiter sichtbar und bearbeitbar sein. Die Zugriffsrechte müssen individuell anpassbar und bei Bedarf erweiterbar sein. ##### Bestell- und Angebotsprozesse Angebotsprozesse im B2B-Commerce müssen individuell, mehrstufig und systemgestützt abbildbar sein. Kunden erwarten die Möglichkeit, Produkte anzufragen, Angebote digital zu verhandeln und freizugeben. Der Shop muss diese Prozesse flexibel abbilden und nahtlos in bestehende Vertriebsstrukturen integrieren. ##### Plattformintegration Eine leistungsfähige E-Commerce-Plattform muss sich nahtlos in ERP-, PIM- und CRM-Systeme integrieren lassen. Produktdaten, Preise, Verfügbarkeiten und Bestellungen müssen zuverlässig synchronisiert werden. Nur so entstehen durchgängige Prozesse ohne Medienbrüche und echte Effizienzgewinne. Für die technische Umsetzung setzen wir auf Shopware als B2B-Commerce-Plattform mit nativer ERP-Anbindung und flexiblen Schnittstellen. ##### Re-Order & Wiederbeschaffung Wiederkehrende Bestellungen gehören im B2B-Commerce zum Alltag – ob für Verbrauchsmaterial, Ersatzteile oder Serienprodukte. Kunden erwarten komfortable Funktionen wie Bestellvorlagen, Schnellbestellung oder eine intelligente Re-Order-Logik. Der Shop muss diese Prozesse intuitiv unterstützen und idealerweise mit ERP- oder Kundenhistorien verknüpfen. ##### Produktdaten-Komplexität & Datenpflege Große, technische oder variantenreiche Sortimente stellen hohe Anforderungen an Datenqualität und Struktur. Produktinformationen müssen medienneutral gepflegt, angereichert und automatisiert ausgespielt werden – auch über verschiedene Systeme hinweg. Ohne saubere Daten leidet nicht nur das Einkaufserlebnis, sondern auch der interne Aufwand. ##### Internationalisierung & Mehrsprachigkeit Internationale B2B-Shops müssen mehr leisten als reine Übersetzung: Unterschiedliche Sprachen, Währungen, Steuersätze, rechtliche Rahmenbedingungen und Marktlogiken müssen flexibel abbildbar sein. Eine skalierbare Architektur ist entscheidend, um verschiedene Länder und Zielmärkte effizient aus einem System heraus zu bedienen. Erstgespräch vereinbaren ### Wachsen, digitalisieren, mithalten: So gewinnt man heute im B2B. Nicht nur End-Kunden haben hohe Anforderungen an Ihre E-Commerce Plattform, auch jeder B2B-Kunde ist ein Mensch und fordert ein effizientes, einfaches und zeitgemäßes Nutzererlebnis. Der B2B-Markt wächst immer mehr und ist deutlich größer als der B2C-Markt. Halten Sie mit den Mitbewerbern mit und bieten Sie Ihren B2B-Kunden verbesserten Service, automatisierte Prozesse für Neukundengewinnung und vereinfachen Sie Ihrem Vertrieb das daily Business um ihn effektiver und effizienter arbeiten zu lassen. ##### Erstklassige Customer Experience Wir gestalten digitale Einkaufserlebnisse, die B2B-Kunden intuitiv, effizient und begeistert nutzen – mit klarer Nutzerführung, durchdachter Struktur und Funktionen, die echten Mehrwert bieten. So wird aus Ihrem Shop ein echter Vertriebskanal. ##### Schnittstellen & Middleware-Konzepte Wir konzipieren und realisieren Schnittstellen zu ERP, CRM und weiteren Systemen – inklusive Datenlogik, Rechteprüfung und Performance-Optimierung. Damit wird der Shop zur voll integrierten Plattform in Ihrer IT-Landschaft. ##### Dynamische Preislogiken Wir implementieren regelbasierte Preislogiken, die Mengen, Staffelpreise, Kundengruppen oder Vertragslaufzeiten automatisiert berücksichtigen. So entsteht ein digitaler Vertriebsprozess, der echten B2B-Anforderungen gerecht wird. ##### Konfiguratoren & Variantenlogik Wir entwickeln flexible Konfiguratoren, die auch komplexe Produktlogiken und Abhängigkeiten sauber abbilden – inklusive Preis- und Verfügbarkeitsregeln. Das reduziert Beratungsaufwand und schafft Klarheit im Einkauf. ##### Marktspezifische Shop-Instanzen Ob Währungen, Steuersätze oder Inhalte – wir realisieren mehrsprachige Shop-Setups mit mandantenfähiger Architektur für internationale Märkte. So sprechen Sie jeden Markt korrekt an – zentral gepflegt, dezentral ausspielbar. ##### Re-Order-Features & Bestellhistorien Wir integrieren smarte Re-Order-Funktionen, Schnellbestellformulare und Bestellvorlagen direkt im Kundenkonto. Das vereinfacht Wiederbestellungen und entlastet Vertrieb und Einkauf. Erstgespräch vereinbaren ### Wachstumsstrategien Sie suchen nach einer E-Commerce Beratung, die echte Wachstumsimpulse liefert? Wir analysieren Ihre aktuelle Situation, identifizieren digitale Umsatzpotenziale und entwickeln eine passgenaue Strategie. Dabei verbinden wir Business-Ziele mit konkreten Maßnahmen, die Ihr E-Commerce nachhaltig skalieren. So schaffen Sie die Basis für planbares, digitales Wachstum. ### Data Management In vielen Projekten unserer E-Commerce Beratung sehen wir: Daten sind da – aber nicht nutzbar. Wir bringen Struktur in Ihre Datenlandschaft, verknüpfen Systeme und schaffen Klarheit für bessere Entscheidungen. Durch ein sauberes Data Management wird aus Datensilos ein strategischer Vorteil. So legen Sie das Fundament für Automatisierung, Personalisierung und datengetriebenes Wachstum. ### KI & Automation Unsere E-Commerce Beratung zeigt immer wieder: Viele Prozesse lassen sich automatisieren – werden es aber nicht. Wir analysieren Ihre Abläufe, identifizieren Potenziale und setzen gezielt KI-gestützte Automatisierung um. Das spart Zeit, reduziert Fehler und schafft Raum für strategische Weiterentwicklung. So wird Ihr digitales Geschäft effizienter – und skalierbarer. ### Plattform Management Ihnen fehlt intern die Kapazität, Ihre E-Commerce Plattform operativ zu steuern und strategisch weiterzuentwickeln Im Rahmen unserer E-Commerce Beratung übernehmen wir für Sie das komplette Plattform Management – von der technischen Betreuung bis zur aktiven Steuerung als externer Product Owner. Wir kümmern uns um Priorisierung, Anforderungsmanagement und Koordination aller Beteiligten – temporär oder dauerhaft. So entlasten wir Ihr Team, sichern den Fortschritt und sorgen dafür, dass Ihre Plattform messbar zum Unternehmenserfolg beiträgt. ### Effektive Strategien für B2B-Shop Projekte Wie Sie zu mehr Effizienz, mehr Kundenzufriedenheit und schnellerer Auftragsabwicklung kommen, erfahren in Sie in unserem exklusiven Whitepaper für Industrie-Unternehmen. B2B WHITEPAPER HERUNTERLADEN ### Was ist eine B2B-Commerce-Agentur? Eine B2B-Commerce-Agentur plant, baut und betreibt digitale Vertriebsplattformen für Hersteller und Großhändler. onacy ist auf B2B-Shops mit hoher Sortiments- und Datenkomplexität spezialisiert: kundenindividuelle Preise, Konfiguratoren, ERP- und PIM-Anbindung sowie Re-Order-Prozesse. Im Fokus stehen Unternehmen ab 80 Mitarbeitern mit erklärungsbedürftigen Produkten. Als Spezialisierung unserer E-Commerce-Leistungen verbinden wir Commerce, Data Management und die Shopware B2B-Komponenten zu einer durchgängigen Lösung. #### B2C-Shop und B2B-Shop im Vergleich Kriterium | B2C-Shop | B2B-Shop Preise | einheitlich, öffentlich | kundenindividuell, Staffel- und Konditionslogik Bestellung | Einmalkauf | Re-Order, Angebote, Freigabe-Workflows Nutzer | Einzelperson | Rollen- und Rechtekonzepte je Unternehmen Sortiment | überschaubar | groß, variantenreich, erklärungsbedürftig Integration | optional | ERP, PIM und Middleware meist Pflicht Stand: Juni 2026. ### Häufige Fragen zur B2B-Commerce-Agentur #### Was macht eine B2B-Commerce-Agentur? Eine B2B-Commerce-Agentur konzipiert, entwickelt und betreut Online-Shops und Vertriebsplattformen für den Geschäftskundenvertrieb. Dazu gehören kundenindividuelle Preise, Freigabe- und Bestellprozesse, ERP- und PIM-Anbindung sowie Self-Service-Portale. onacy begleitet Hersteller und Großhändler von der Strategie über die Plattformwahl bis zum laufenden Betrieb. #### Worin unterscheidet sich ein B2B-Shop von einem B2C-Shop? Ein B2B-Shop bildet komplexere Logik ab: kundenspezifische Preise und Konditionen, Staffelpreise, Rollen- und Rechtekonzepte, Angebots- und Freigabeworkflows sowie Re-Order-Funktionen. Statt einmaliger Käufe stehen wiederkehrende Beschaffung und langfristige Kundenbeziehungen im Vordergrund. Die Datenpflege ist durch große, variantenreiche Sortimente deutlich anspruchsvoller. #### Für welche Unternehmen lohnt sich ein B2B-Commerce-Projekt? B2B-Commerce lohnt sich für Hersteller und Großhändler mit großen, erklärungsbedürftigen Sortimenten und hoher Daten- und Preiskomplexität, in der Regel ab 80 Mitarbeitern. Wer viele Produkte, Varianten und individuelle Kundenkonditionen managen muss, profitiert am stärksten von digitalisierten Bestell- und Self-Service-Prozessen. #### Welche Plattform eignet sich für B2B-Commerce? Die passende Plattform hängt von Sortiment, Integrationsbedarf und Wachstumszielen ab. onacy arbeitet schwerpunktmäßig mit Shopware inklusive der B2B-Komponenten und ergänzt diese bei Bedarf um PIM- und Middleware-Konzepte. Die Auswahl erfolgt anbieterneutral entlang der konkreten Anforderungen, nicht umgekehrt. #### Wie läuft ein B2B-Commerce-Projekt mit onacy ab? Ein Projekt startet mit Strategie und Anforderungsanalyse, gefolgt von Plattform- und Datenarchitektur, Implementierung der B2B-Logik sowie Integration von ERP und PIM. Nach dem Go-live folgen Optimierung und Weiterentwicklung. Referenz ist unter anderem der B2B-Shop und das Kundenportal für Pfreundt auf Basis von Shopware. #### Was kostet ein B2B-Shop? Die Kosten hängen von Komplexität, Schnittstellen und gewünschten Funktionen ab und lassen sich pauschal nicht beziffern. Maßgeblich sind Sortimentsgröße, Anzahl der Integrationen sowie individuelle Preis- und Rollenlogiken. onacy erstellt nach einem Anforderungsworkshop eine belastbare Aufwands- und Kostenschätzung. ### Webinar – B2B-Commerce: Komplexität im Griff In diesem Webinar erfahren Sie wie Deutschlands größter Anbieter für Portions-Saatgut (Blumen, Gemüse, Kräuter, Rasen) & Blumenzwiebeln es geschafft hat, seinen B2B-Commerce mit Echtzeit-Beständen und individuellen Preisen zu skalieren. Hier finden Sie die Aufzeichnung des Webinars vom 11.11.2025. WEBINAR ANSEHEN ### Pfreundt: B2B-Shop und Kundenportal auf Basis von Shopware Eine zentrale Herausforderung in diesem Projekt lag in der hohen Produkt-, Software- und Service-Komplexität. Die verschiedenen Module, Geräte und Serviceleistungen standen in enger Abhängigkeit zueinander und mussten in klare, digital abbildbare Prozesse überführt werden. Lesen Sie die vollständige Case Study. CASE STUDY ANSEHEN ### Bruno Nebelung: B2B Marken-Shop auf Basis von Shopware und Pimcore Wie transformiert man ein fast 100-jähriges Traditionsunternehmen aus dem Münsterland in einen digitalen Vorreiter der Grünen Branche? Die Bruno Nebelung GmbH, bekannt für ihre Premium-Marke Kiepenkerl, stand vor genau dieser Herausforderung. Das Ziel: Die Ablösung historisch gewachsener Vertriebsstrukturen durch eine leistungsstarke B2B-Plattform, die den stationären Fachhandel rund um die Uhr bedient. Erfahren Sie, wie onacy auf Basis von Shopware 6 und Pimcore eine Lösung schuf, die Tradition wahrt und gleichzeitig komplexe Anforderungen wie Saisonware und individuelle Preisstrukturen digital meistert. CASE STUDY ANSEHEN Weiterführend: B2B-Commerce ist ein Baustein unserer End-to-End Commerce-Transformation aus Daten, Prozessen und KI. ## Pimcore Agentur (Platinum Partner) URL: https://www.onacy.de/pimcore/ ## Pimcore Agentur Wir sind Ihre Pimcore Agentur für Product-Experience-Management über alle Touchpoints Sie wollen mehr als nur ein zentrales Datenmanagement? Sie wollen Produktkommunikation, die überzeugt? Als spezialisierte Pimcore Agentur für B2B-Unternehmen und Markenhersteller im Mittelstand verbinden wir leistungsstarkes PIM, flexibles DAM und modernes PXM zu einer Plattform, die nicht nur Prozesse optimiert, sondern echte Produkterlebnisse schafft. Wir denken Ihre Produktdaten strategisch, orchestrieren Ihre Assets kanalübergreifend und sorgen dafür, dass aus Informationen begeisternde Geschichten werden. Das Ergebnis: Effiziente Workflows, konsistente Daten und digitale Touchpoints, die verkaufen. Erstgespräch vereinbaren ##### 15 Jahre Erfahrung ##### 87 erfolgreiche Projekte ##### Focus auf Brand & Hersteller ##### Individuelle Lösungen ### Warum Pimcore die richtige Wahl für Ihr Unternehmen ist: Pimcore bringt Struktur in Ihre digitale Welt. Alle Produkt-, Medien- und Kundendaten sind zentral gebündelt und jederzeit verfügbar. Ihr Unternehmen wird flexibler, schneller und spart dabei noch Kosten. Gleichzeitig legen Sie mit intelligenten Automatisierungen und einer skalierbaren Plattform den Grundstein für nachhaltigen Erfolg. ##### Zentrale Verwaltung Mit Pimcore bündeln Sie Produktinformationen (PIM), Mediendaten (DAM) und Kundendaten (CDP) in einer Plattform. ##### Flexibilität und Skalierbarkeit Ob individuelle E-Commerce-Modelle oder komplexe Omnichannel-Strategien – Pimcore wächst mit Ihren Anforderungen. ##### Schnellere Markteinführung Optimieren Sie Ihre Prozesse und bringen Sie Produkte und Dienstleistungen schneller an Ihre Zielgruppe. ##### Zukunftssicherheit Dank KI-gestützter Automatisierungen und hoher Anpassungsfähigkeit bleiben Sie auch langfristig wettbewerbsfähig. ##### Markenerlebnis auf allen Kanälen Spielen Sie Inhalte zentral gesteuert über alle Kanäle aus – für ein einheitliches Markenerlebnis an jedem Touchpoint. ##### Kostenersparnis Als Open-Source-Plattform bietet Pimcore enorme Einsparpotenziale gegenüber proprietären Lösungen. Erstgespräch vereinbaren ### Mehr als DXP oder PXM: Pimcore als zentrale Datenplattform Pimcore ist weit mehr als ein System für Produktdaten oder Content-Ausspielung – es ist die flexible Grundlage für datengetriebenen digitalen Erfolg. Ob individuelle Datenmodelle, strukturierte Vorbereitung von KI-Trainingsdaten oder der Aufbau einer unternehmensspezifischen Customer Data Platform (CDP) für Marketing und Vertrieb: Mit Pimcore lassen sich unterschiedlichste Anwendungsfälle abbilden und zentral steuern. Durch die Offenheit und Erweiterbarkeit der Plattform entstehen Lösungen, die sich nahtlos in Ihre Architektur einfügen und langfristig echten Mehrwert bieten – über klassische Use Cases hinaus. Pimcore ist nicht nur für PIM, DAM oder DXP gedacht – es bietet Ihnen die Freiheit, Ihre Datenstrukturen völlig individuell zu modellieren und intelligent zu nutzen. - Individuelle Datenmodelle – maßgeschneidert für Ihr Geschäftsmodell - Trainingsdaten für KI-Systeme – zentral gepflegt und strukturiert - Customer Data Platform (CDP) – für gezieltere Sales- und Marketing-Aktivitäten - E-Commerce Plattform und Omnichannel Erstgespräch vereinbaren ### Was bieten wir als Pimcore Agentur ### Pimcore-Implementierung Wir realisieren individuelle Pimcore-Setups – passgenau, skalierbar und mit tiefem technischem Verständnis. Als Pimcore Agentur begleiten wir Sie von der Architektur über das Datenmodell bis zum Livebetrieb – sauber dokumentiert, effizient umgesetzt und nachhaltig betreut. ### Individuelle Erweiterungen Ihr Geschäftsmodell ist einzigartig – wir machen Ihre Pimcore-Instanz genauso individuell. Von Workflows bis zu komplexen Business-Logiken entwickeln wir Erweiterungen, die sich nahtlos integrieren und langfristig tragfähig bleiben. ### Portale & Plattformen Wir konzipieren und entwickeln Portale auf Pimcore-Basis – ob Kundenportale, Partnerportale oder interne Plattformen. Mit rollenbasierten Zugängen, Datenlogik, Authentifizierung und Integration in Ihre IT-Infrastruktur entsteht ein zentraler Zugangspunkt für Informationen und Services. ### Datahub & Ausleitungen Daten sollen fließen – aber kontrolliert. Mit Pimcore als Datahub schaffen wir die Grundlage für strukturierte Ausleitungen in Shops, Katalogsysteme, Marktplätze, Apps oder interne Tools. Automatisiert, regelbasiert und angebunden an Ihr ERP, PIM oder Drittsysteme. ### Digital Experience Platform (DXP) Mit Pimcore als DXP orchestrieren wir Inhalte, Assets, Daten und Erlebnisse über alle digitalen Touchpoints hinweg. Ihre Nutzer erleben konsistente, personalisierte Inhalte – Ihr Team profitiert von einem zentralen, flexiblen System. ### KI & lokale LLMs Wir integrieren KI-Funktionen und lokale Sprachmodelle in Ihre Pimcore-Instanz – für automatisiertes Tagging, Bildauswahl, Textvorschläge, Produktempfehlungen oder datenbasierte Entscheidungsunterstützung. Datenschutzkonform, individuell trainierbar, maximal effizient. ### Beratung & Strategieentwicklung Als erfahrene Pimcore Agentur entwickeln wir mit Ihnen eine digitale Strategie, die Prozesse vereinfacht, Datenstrukturen klärt und Wachstum ermöglicht. Wir analysieren Ihre Systemlandschaft, Geschäftsmodelle und Zielgruppen und übersetzen das Ergebnis in ein zukunftssicheres Daten- und Plattformkonzept. ### PIM, DAM und MDM Ob Produktinformationen, Mediendaten oder zentrale Stammdaten – wir bauen für Sie Systeme, die Datenpflege vereinfachen, Datenqualität sichern und als verlässliche Single Source of Truth dienen. Ihre Inhalte sind zentral gepflegt, automatisiert verteilt und über jeden Kanal hinweg konsistent. ### Integration Als Pimcore Agentur mit E-Commerce- und Software-Entwicklungs-Expertise vernetzen wir Ihre Produkt- und Kundendaten mit Systemen wie Shopware, Magento oder Shopify als auch mit jedem weiteren anbindungsfähigem Drittsystem. Durch zentrale Datenhaltung und automatisierte Ausleitungen entstehen konsistente Omnichannel-Erlebnisse – effizient gepflegt, skalierbar ausgespielt - online und offline. ### Customer Data Plattform Wir realisieren CDP-Strukturen mit Pimcore, um Kunden- und Nutzerdaten intelligent zu sammeln, zu konsolidieren und gezielt einzusetzen – z. B. für Segmentierung, Personalisierung oder Trigger-basierte Kommunikation entlang der Customer Journey. ### Datenworkflows & Enrichment Wir schaffen Datenworkflows, die Redaktionen, Produktmanagement und Marketing entlasten. Inhalte lassen sich effizient anreichern, qualifizieren und freigeben – auf Wunsch mit automatischer Validierung, Vorlagenlogik oder KI-gestützter Vorschlagserstellung. ### Pimcore Platinum Partner Wir setzen bei der Umsetzung datengetriebener Digitalprojekte erfolgreich auf Pimcore – insbesondere bei komplexen Anforderungen. Als Pimcore Platinum-Partner verfügen wir bei onacy über fundierte Expertise in der strategischen Beratung, technischen Umsetzung und langfristigen Betreuung von Projekten rund um PIM, DAM und MDM. Dank unserer engen Zusammenarbeit mit dem Pimcore-Team und kontinuierlicher Weiterbildung bleiben wir stets nah an der technologischen Weiterentwicklung der Plattform. Unsere interdisziplinären Teams aus Pimcore-zertifizierten Consultants, Solution-Architekten und Entwicklern entwickeln maßgeschneiderte Lösungen, die exakt auf die Anforderungen unserer Kunden abgestimmt sind. So entstehen flexible, skalierbare Plattformen, die nicht nur Prozesse vereinfachen, sondern echten Mehrwert schaffen. ### Kunden die uns vertrauen #### Pimcore über onacy Mit onacy haben wir einen kompetenten und engagierten Partner an unserer Seite, der die Vision von Pimcore in der Praxis mit Leben füllt. onacy überzeugt durch tiefes technisches Verständnis, strategische Beratungskompetenz und den Willen, komplexe Projekte effizient und kundenorientiert umzusetzen. Wir freuen uns auf viele gemeinsame Erfolgsgeschichten. ### Dietmar „Dietz“ Rietsch ### CEO Pimcore GmbH #### Pimcore über onacy Mit onacy haben wir einen kompetenten und engagierten Partner an unserer Seite, der die Vision von Pimcore in der Praxis mit Leben füllt. onacy überzeugt durch tiefes technisches Verständnis, strategische Beratungskompetenz und den Willen, komplexe Projekte effizient und kundenorientiert umzusetzen. Wir freuen uns auf viele gemeinsame Erfolgsgeschichten. ### Dietmar „Dietz“ Rietsch ### CEO Pimcore GmbH ### Ihre Daten, Ihre Plattform, Ihr Vorsprung Mit Pimcore schaffen wir zentrale Plattformen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Produktdaten, Assets und Kanäle effizient zu verwalten und optimal auszuspielen. So entsteht eine konsistente Customer Experience, die Identifikation mit der Marke stärkt, Begeisterung auslöst und langfristige Kundenbindung schafft. Im Mittelpunkt stehen dabei die digitale Transformation und das nachhaltige Wachstum der Geschäftsmodelle unserer Kunden. Erstgespräch vereinbaren #### Partnerschaftlich, strategisch und technologiegetrieben – für Systeme, die langfristig funktionieren und wachsen können ### Wie wir unsere Kunden befähigen, Daten wirksam zu nutzen Jedes Unternehmen hat eigene Daten, Systeme und Anforderungen – und genau so individuell gestalten wir auch unsere Zusammenarbeit. Als Pimcore Agentur mit hoher technischer Umsetzungskompetenz und langjähriger Projekterfahrung im Mittelstand setzen wir auf ein strukturiertes, aber flexibles Vorgehen, das Ergebnisse liefert und nachhaltig trägt. ### Analyse: Verstehen, was wirklich gebraucht wird Bevor wir starten, wollen wir verstehen, wie Ihre Geschäftsprozesse funktionieren, wo Ihre Daten liegen und welche Ziele Sie verfolgen. In gemeinsamen Workshops analysieren wir Ihre Systemlandschaft, identifizieren Schwachstellen und entwickeln ein gemeinsames Bild davon, wie Pimcore für Sie den größten Nutzen stiften kann. ### Strategie und Architektur aufsetzen Aus den Erkenntnissen entsteht eine durchdachte Systemarchitektur und Digitalstrategie: Welche Module braucht es? Welche Schnittstellen müssen angebunden werden? Welche Datenmodelle sind sinnvoll? Wir legen damit das Fundament für eine stabile und skalierbare Lösung – technisch sauber, strategisch fundiert. ### Implementierung & Integration – mit vollem Fokus auf Ihr Setup Ob PIM, DAM, CDP, Portale oder individuelle Datenworkflows: Wir setzen Ihre Pimcore-Plattform präzise und sicher um. Dabei arbeiten wir agil, dokumentiert und transparent – mit kurzen Feedbackzyklen und einem klaren Fokus auf Qualität und Performance. Ihre bestehenden Systeme binden wir über APIs und Middleware sauber an. ### Enablement & Support – langfristig gedacht Wir versetzen Ihr Team in die Lage, das System eigenständig zu nutzen und weiterzuentwickeln. Dazu gehört eine gute Dokumentation, Schulung und ein langfristiger Support, wenn gewünscht. Unser Ziel ist es, dass Sie nicht von Dienstleistern abhängig sind – sondern selbst souverän handeln können. ### Zukunft mitdenken: Skalierbarkeit & KI-Readiness Pimcore ist kein kurzfristiges Projekt, sondern ein strategischer Baustein für Ihre digitale Zukunft. Deshalb achten wir bei der Umsetzung darauf, dass Ihre Lösung modular erweiterbar bleibt – ob für neue Kanäle, personalisierte Kommunikation, KI-basierte Enrichment-Prozesse oder datengetriebenes Marketing. #### Bruno Nebelung Für den Aufbau und die Umsetzung dieses wegweisenden Projekts haben wir die Expertise und Unterstützung der Partneragentur Onacy in Anspruch genommen. Onacy war nicht nur Dienstleister, sondern ein echter Partner. Ihr Einsatz und ihre Expertise trugen wesentlich zum Projekterfolg bei. Die konstruktive Zusammenarbeit schätzen wir sehr und empfehlen Onacy als erstklassigen Partner für digitale Vorhaben.” ### Tobias Schwering ### Leiter Online & E-Commerce, Bruno Nebelung GmbH #### Bruno Nebelung Für den Aufbau und die Umsetzung dieses wegweisenden Projekts haben wir die Expertise und Unterstützung der Partneragentur Onacy in Anspruch genommen. Onacy war nicht nur Dienstleister, sondern ein echter Partner. Ihr Einsatz und ihre Expertise trugen wesentlich zum Projekterfolg bei. Die konstruktive Zusammenarbeit schätzen wir sehr und empfehlen Onacy als erstklassigen Partner für digitale Vorhaben.” ### Tobias Schwering ### Leiter Online & E-Commerce, Bruno Nebelung GmbH ### Sie suchen eine Pimcore Agentur, die nicht nur implementiert – sondern Ihre Ziele versteht? Dann sollten wir reden. Unverbindliches Erstgespräch vereinbaren ### Datenchaos, Medienbrüche & Wachstumsgrenzen – kennen Sie das? Viele Unternehmen stehen heute vor der Herausforderung, ihre Daten sinnvoll zu strukturieren, kanalübergreifend nutzbar zu machen und Systeme effizient miteinander zu verbinden. Ob Produktdatenmanagement, Customer Experience oder kanalübergreifende Inhalte – ohne zentrale Plattformen wie Pimcore wird digitales Wachstum schnell zur technischen Dauerbaustelle. Als Pimcore Agentur kennen wir die typischen Stolpersteine in mittelständischen Unternehmen und bei Markenherstellern – und wissen, wie man sie systematisch löst. ##### Produktdaten-Chaos & dezentrale Systeme In vielen Unternehmen liegen Produktinformationen, Bilder und Dokumente verteilt in Excel-Listen, Mails oder mehreren Systemen. Das führt zu doppelter Arbeit, Inkonsistenzen und langen Time-to-Market-Zeiten. ##### Kein einheitliches Kundenerlebnis über alle Kanäle Ob Onlineshop, Händlerportal oder Printkatalog – ohne zentrale Datenbasis leidet die Konsistenz Ihrer Markenkommunikation. Kunden erwarten heute ein einheitliches Erlebnis, unabhängig vom Kanal. ##### Skalierungsprobleme im Content Management Wachsende Sortimente, neue Sprachen, zusätzliche Märkte: Ohne automatisierte Prozesse und eine flexible Systemarchitektur wird Content Management schnell zur Wachstumsbremse. ##### Fehlende Datenstrategie für KI & Automatisierung Viele Unternehmen wollen KI einsetzen – doch die Grundlage fehlt: strukturierte, angereicherte und konsolidierte Daten, die für Machine Learning oder regelbasierte Automatisierung geeignet sind. ##### Ineffiziente Prozesse zwischen Marketing, IT & Vertrieb Wenn jedes Team mit anderen Tools arbeitet und Daten mehrfach aufbereitet werden müssen, entstehen Reibungsverluste. Ein zentrales System mit klaren Rollen und Rechten schafft Effizienz und Transparenz. ##### Fehlender Überblick über Kundendaten & Touchpoints In Zeiten von personalisiertem Marketing und Omnichannel-Commerce ist es entscheidend, Kundendaten zentral zu sammeln, zu segmentieren und gezielt zu nutzen – etwa über eine integrierte CDP. Erstgespräch vereinbaren ### FAQ ### Häufig gestellte Fragen zu Pimcore #### Was ist Pimcore? Pimcore ist eine Open-Source-Plattform für Product Information Management (PIM), Digital Asset Management (DAM), Content Management (CMS) und E-Commerce. #### Für welche Unternehmen eignet sich Pimcore? Pimcore ist ideal für mittelständische und große Unternehmen, die komplexe Produktdaten verwalten und über mehrere Kanäle hinweg verkaufen möchten. #### Wie lange dauert eine Pimcore-Implementierung? Die Dauer hängt vom Projektumfang ab. Kleinere Implementierungen sind in wenigen Monaten möglich, komplexere Projekte benötigen entsprechend mehr Zeit. #### Bietet onacy auch Support nach der Umsetzung an? Ja, wir bieten umfassende Support- und Wartungspakete, damit Ihre Pimcore-Lösung langfristig stabil läuft und weiterentwickelt werden kann. ### Insights & Impulse Trends, Tools & Insights rund um E-Commerce, UX & Tech. Für Marken und Hersteller, die den digitalen Wandel aktiv gestalten – statt nur zu reagieren. ## Shopware Agentur URL: https://www.onacy.de/shopware/ ## Shopware Agentur, Ihr zertifizierter Shopware Partner E-Commerce mit onacy & Shopware Als erfahrene Shopware Agentur unterstützen wir Hersteller und Marken dabei, digital erfolgreicher zu verkaufen – im B2C und B2B. Unser Fokus liegt auf anspruchsvollen E-Commerce-Projekten mit komplexen Anforderungen mit Shopware:  Multi-Channel, Schnittstellen, individuelle Logiken oder vertriebspolitische Besonderheiten? Genau unser Alltag. Mit Strategie, UX-Design und technischer Exzellenz aus einer Hand schaffen wir skalierbare Shopware-Lösungen, die nahtlos in Ihre Prozesse und Systeme passen. Ob Replatforming, Migration oder kompletter Neuaufbau – wir begleiten Sie von der ersten Idee über Workshops und Konzeption bis zur Umsetzung und darüber hinaus. Unser Ziel: Ein Shop, der messbar performt – und den Sie wirklich beherrschen. Erstgespräch vereinbaren ##### 15 Jahre Erfahrung in Shopware Projekten ##### 87 erfolgreiche Shopware-Projekte ##### Focus auf Brands & Hersteller ##### Individuelle Lösungen mit Shopware ### Zertifizierter Shopware Partner ### E-Commerce mit Shopware: Die passende Lösung für B2C und B2B Ob komplexe B2B-Prozesse oder anspruchsvolle Markenerlebnisse – Shopware bietet die technologische Freiheit, um Ihre digitale Vertriebsstrategie erfolgreich umzusetzen. ##### B2B E-Commerce Shopware bietet aufgrund seiner Standardfunktionalitäten und seiner API-First- sowie Headless-Architektur eine sehr gute Basis für das Betrieben von B2B Geschäftsmodellen. Die klassischen Anforderungen wie die ERP-Integration, kundeninvidiuelle Preisstrukturen oder -Sortimente lassen sich aufbauend auf dem Standard realisieren. Und dazu mit allen Anpassungsmöglichkeiten im Design damit Ihre Kunden von ihrem B2B Shop begeistert sein werden. ##### Brands & Markenhersteller (B2C / B2B) Sie wollen für Ihre Marke echtes Storytelling und Kundenerlebnisse auf Ihrer E-Commerce Plattform? Shopware bringt alles dafür mit um mehr als klassische Produktübersichtsseiten und Details von klassischen Online-Shops abzubilden. Durch die Erlebniswelten und die flexible Anpassbarkeit des Frontends in Shopware, sowie seiner Erweiterbarkeit ist Shopware das ideale Shop-System um echte digitale Markenerlebnisse über viele Touchpoints konsistent aufzubauen. Erstgespräch vereinbaren https://www.onacy.de/wp-content/uploads/2025/04/shopware_screen.mp4 ### Wir sind Ihre Shopware Agentur für nachhaltiges Wachstum Sie wollen mehr als nur einen funktionierenden Shopware Shop? Sie wollen eine Plattform, die Ihr Geschäftsmodell digital nach vorn bringt. Als spezialisierte Shopware Agentur für B2B-Unternehmen und Markenhersteller im Mittelstand konzipieren und realisieren wir Lösungen, die bei Bedarf tief in Ihre Prozesse greifen und langfristig auf Wachstum einzahlen. Wir denken nicht nur technisch, sondern verstehen Ihre Branche, Ihre Systemlandschaft und Ihre Vertriebslogik – und setzen genau dort an. Das Ergebnis: Ein leistungsstarker Shopware-Shop, der verkauft, skaliert und Ihr Unternehmen strategisch voranbringt. Erstgespräch vereinbaren ### Warum Shopware 6 die richtige E-Commerce-Plattform ist ### Ihre Vorteile bei Shopware #### B2C-Commerce mit Shopware​ Shopware eignet sich hervorragend für den Roll-Out von B2C E-Commerce Plattformen und Shops von Marken und Herstellern. Die CMS Funktionen bieten viele Möglichkeiten, Produkte zu erklären, die Marke für den Nutzer erlebbar zu machen und Shops mit erstklassiger Customer Experience aufzubauen. #### B2B-Commerce mit Shopware Shopware bringt aus dem Standard eine vollen Werkzeugkasten für B2B-Anwendungsfälle mit. Dadurch lassen sich über Shopware sämtliche B2B Geschäftsmodelle abbilden - bei Bedarf auch entsprechend anpassen und erweitern. #### Flexibilität Mit Shopware setzen Sie auf ein System, das sich nahtlos an Ihre Geschäftsprozesse, Zielgruppen und Marktanforderungen anpassen lässt – ob B2B, D2C oder hybride Modelle. Funktionen, Workflows und Schnittstellen lassen sich flexibel erweitern, ohne Ihre Skalierbarkeit einzuschränken. #### Kontrolle Mit Shopware behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten, Systeme und Infrastruktur – besonders wichtig für regulierte Branchen oder individuelle Sicherheitsanforderungen. Sie entscheiden, wo und wie Ihr Shop betrieben wird – ohne Vendor-Lock-in. #### Internationalisierung Shopware bietet von Haus aus starke Funktionen für den internationalen Handel – inklusive Sprach- und Währungsoptionen, länderspezifischer Kataloge, steuerlicher Anpassungen und Marktplatzanbindungen. So skalieren Sie effizient in neue Märkte – ohne Systembruch. #### Multi- und Omnichannel Shopware ermöglicht es, verschiedene Vertriebskanäle wie Online-Shop, Marktplätze, POS oder B2B-Portale zentral zu steuern. So schaffen Sie ein konsistentes Markenerlebnis über alle Touchpoints hinweg und erhöhen Ihre Reichweite. #### Performance-Vorteile Unsere Shopware-Implementierungen erreichen Ladezeiten von unter 2 Sekunden durch: Elasticsearch-Integration für blitzschnelle Suchergebnisse,  Intelligentes Caching-System mit Redis, Optimierte Bildverarbeitung und CDN-Anbindung. #### System-Integration Durch der API-First-Architektur von Shopware 6 lässt sich das System in die bestehende System-Infrastruktur integrieren und anbinden. Damit lässt sich das System vollständig in die bestehende Systemlandschaft integrieren. Das bedeutet nahtloser Datenaustausch zwischen den eingesetzten Systemen. #### Customizing und Erweiterung Neben der API-First Architektur bietet Shopware eine ebenso gute Möglichkeit den Funktionsumfang zu erweitern und dabei die Updatefähigkeit des Systems weiterhin gegeben zu halten. Wird eine Funktion benötigt, die Shopware noch nicht bietet? Dann lassen Sie uns das System erweitern. #### Automation & AI - Rule- und Flow-Builder, Shopware Co-Pilot Die wiederkehrenden Aufgaben jeden Tag kosten auf Dauer viel Zeit, die an anderer Stelle sinnstiftender eingesetzt werden kann. Daher ist ein hoher Automationsgrad der Grundpfeiler für agiles und profitables Wachstum im E-Commerce. Shopware bringt mit dem Flow- und Rule-Builder hierfür starke Werkzeuge mit. Dank KI dürfen diese Aufgaben zunehmend komplexer sein um sie durch (Teil-) Automatisierung zu erledigen. Durch den Co-Pilot in Shopware, ist das Shop-Management noch einfacher. #### Customer Experience Shopware lässt sich über das mitgelieferte Frontend und die Headless-Architektur hoch flexibel anpassen, so das immer eine optimale User-Experience für Ihre Kunden gewährleistet werden kann. Durch die Möglichkeit zusätzliches Sales-Channels einzusetzen eben auch über alle Touchpoints hinweg, zentral an einer Stelle orchestriert. #### Conversions Shopware bietet zahlreiche Möglichkeiten, den Kaufprozess nutzerfreundlich zu gestalten – von flexiblen Erlebniswelten bis hin zu einem schlanken Checkout. Das schafft eine gute Grundlage, um Conversion-Raten langfristig zu verbessern. #### API-First Architektur Die moderne Shopware 6 Plattform basiert auf einer zukunftssicheren API-First Architektur. Dies ermöglicht: - Headless Commerce: Frontend und Backend können unabhängig voneinander entwickelt werden - Omnichannel-Fähigkeit: Nahtlose Integration von POS, Mobile Apps und anderen Touchpoints - Microservices-Kompatibilität: Flexible Anbindung spezialisierter Dienste ### Was uns zur Shopware Agentur für anspruchsvolle Unternehmen macht Wir sind keine klassische Shopware Umsetzungsagentur. Wir kombinieren strategische Beratung, tiefes Technologieverständnis und erstklassiges UX-Design – in einem interdisziplinären Team, das komplexe Herausforderungen liebt. Unsere Kunden schätzen unsere strukturierte Arbeitsweise, unsere Ehrlichkeit im Prozess – und das Ergebnis: Shopware-Plattformen, die exakt zu Geschäftsmodell, Vertriebslogik und Systemlandschaft passen. Ob direkte Migration, Replatforming oder kompletter Neuaufbau – wir denken nicht in Templates, sondern in nachhaltigen Lösungen, die wirken. - Inhouse-Team aus Berater:innen, UX-Designer:innen & Entwickler:innen - Hohe Umsetzungskompetenz bei technischen & strategischen Herausforderungen - Erfahrung mit mehrstufigem Vertrieb (z. B. über Handelspartner) - Branchenerfahrung in Industrie, Outdoor, Elektronik, Sport, Beauty, Pharma, Agrar - Eng verzahnt mit Shopware: technologisch & prozessual Erstgespräch vereinbaren ### Unsere Leistungen als Shopware 6 Agentur #### Beratung & Strategieentwicklung Wir analysieren Ihre Zielgruppen, Vertriebskanäle und Prozesse und entwickeln eine Shop-Strategie, die wirtschaftlich, skalierbar und technisch fundiert ist. #### Shopware-Implementierung Wir entwickeln maßgeschneiderte Shopware-Lösungen – von MVP bis Enterprise – mit Fokus auf Performance, Skalierbarkeit und Wartbarkeit. #### Individuelle Erweiterungen & Module Keine Kompromisse: Wir entwickeln passgenaue Erweiterungen, um komplexe Prozesse, Logiken und Features abzubilden. #### B2B-Funktionalitäten & Self-Service-Portale Von Preisstaffeln bis Rollen- und Rechteverwaltung – wir implementieren B2B-Funktionen, die Ihren Vertriebsprozess digitalisieren und entlasten. #### Workshops & Requirements Engineering In strukturierten Workshops erfassen wir Anforderungen, identifizieren Showstopper frühzeitig und schaffen die Grundlage für eine reibungslose Umsetzung. #### ERP- & Systemintegration Ob SAP, Microsoft oder Branchenlösung – wir integrieren Ihre Shopware-Plattform nahtlos in die bestehende Systemlandschaft. #### UX-Design & Conversion-Optimierung Unsere UX-Designer:innen entwickeln maßgeschneiderte Interfaces, die Ihre Zielgruppe verstehen – und Conversions steigern. #### Migration & Replatforming Sie wollen von Magento, Oxid oder WooCommerce wechseln? Wir begleiten Sie sicher durch die Migration – ohne Datenverlust oder SEO-Risiken. Unsere Lösungen entstehen mit Shopware – aber sie basieren auf Ihrem Businessmodell. Das ist der Unterschied. ### Shopware & onacy: Ein Dream-Team​ Seit 2013 sind wir nun Shopware Partner. Bei E-Commerce Projekten für Markenhersteller setzen wir seitdem auf Shopware bei einer Vielzahl von Anwendungsfällen. Nicht nur das System ist als Software unglaublich flexibel und für Marken durch seine vielen Möglichkeiten für die Brand-Experience unschlagbar, sondern auch die Vision und Philosophie der Shopware AG selbst machen Shopware zum System erster Wahl bei uns, wenn es um E-Commerce Plattformen geht. Wir stehen stets eng in Kontakt zu Shopware – nicht zuletzt durch die örtliche Nähe zwischen Münster und Schöppingen. Als Shopware Agentur passen wir das Shopsystem an Ihre Strategie und Erfordernisse für Sie und ihre Zielgruppen an. #### Shopware über onacy Die langjährige Zusammenarbeit mit onacy und das entgegengebrachte Vertrauen schätzen wir sehr. Diese Partnerschaft verkörpert unsere strategische Ausrichtung und unser visionäres Denken. Gemeinsam streben wir danach, neue Standards zu setzen und innovative Lösungen zu gestalten. Wir freuen uns auf viele weitere Jahre der fruchtbaren Kooperation und Partnerschaft. #### Sebastian Hamann #### CEO Shopware AG #### Shopware über onacy Die langjährige Zusammenarbeit mit onacy und das entgegengebrachte Vertrauen schätzen wir sehr. Diese Partnerschaft verkörpert unsere strategische Ausrichtung und unser visionäres Denken. Gemeinsam streben wir danach, neue Standards zu setzen und innovative Lösungen zu gestalten. Wir freuen uns auf viele weitere Jahre der fruchtbaren Kooperation und Partnerschaft. #### Sebastian Hamann #### CEO Shopware AG #### Partnerschaftlich, strukturiert und effizient – für Ergebnisse, die wirklich Wirkung zeigen ### Wie wir unsere Kunden unterstützen, online besser & mehr zu verkaufen Jedes Projekt beginnt mit dem Verstehen. Wir arbeiten nicht nach Schema F, sondern entwickeln auf Basis Ihrer Ziele und Rahmenbedingungen genau die Lösung, die zu Ihnen passt – strukturiert, partnerschaftlich und mit maximalem Qualitätsanspruch. So entsteht aus Ihrer Idee ein zukunftsfähiges Shop-System, das nicht nur technisch überzeugt, sondern wirtschaftlich wirkt. #### Analyse & Zieldefinition Wir starten mit strukturierten Workshops und einer detaillierten Bestandsaufnahme. Ziel ist es, Chancen, Risiken und Anforderungen zu verstehen – sowohl technisch als auch geschäftlich. Dabei achten wir besonders auf bestehende Prozesse, Systemlandschaften und Stakeholder-Bedürfnisse. #### Strategie & Konzeption Gemeinsam entwickeln wir die passende Shop-Architektur und definieren Funktionen, Integrationen und Gestaltung. Ob Replatforming, Neuaufbau oder Relaunch – wir denken skalierbar, wirtschaftlich und zukunftssicher. Sie erhalten eine klare Roadmap für Ihr Projekt. #### UX-Design & Prototyping Unsere UX-Designer:innen entwickeln bedienerfreundliche Interfaces, die exakt auf Ihre Zielgruppen und Use Cases abgestimmt sind. Der Fokus liegt dabei auf intuitiver Nutzerführung, Conversion-Steigerung und emotionaler Markenwirkung. #### Technische Umsetzung & Integration Unsere Entwickler:innen realisieren Ihre Shopware-Plattform mit höchstem Qualitätsanspruch – inklusive Schnittstellen, Middleware, Migrationen und individueller Features. Agile Prozesse und saubere Dokumentation sorgen für maximale Transparenz und Sicherheit. #### Launch & Weiterentwicklung Nach dem Go-Live endet unsere Zusammenarbeit nicht: Wir begleiten Sie im laufenden Betrieb, analysieren KPIs, identifizieren Optimierungspotenziale und helfen beim kontinuierlichen Ausbau Ihrer Plattform. Shopware ist kein Projekt – sondern ein Business-Asset. ### Sie wollen einen Shop, der nicht nur online ist – sondern verkauft? Dann sollten wir reden. Unverbindliches Erstgespräch vereinbaren ### Ob Hersteller oder Marke – wir lösen E-Commerce-Herausforderungen mit System Als erfahrene Shopware Agentur kennen wir die Herausforderungen von Marken und mittelständischen Herstellern aus zahlreichen Projekten. Ob im B2B oder D2C, ob über Händlernetzwerke oder eigene Shops – die Anforderungen sind vielfältig, technisch komplex und oft strategisch anspruchsvoll. Wir liefern Lösungen, die messbar wirken. ##### Komplexe Produkte & Vertriebslogik Mit individuell entwickelten Konfiguratoren, Staffelpreisen und kundenspezifischen Prozessen bringen wir auch erklärungsbedürftige oder variantenreiche Sortimente digital auf den Punkt – im B2C wie im B2B. ##### Markenführung & User Experience Unsere UX-Expert:innen sorgen für markengerechtes Design und durchdachte Customer Journeys – damit Ihr Shop nicht nur funktioniert, sondern überzeugt und Vertrauen aufbaut. ##### Händlerkonflikte & Vertriebsstrategie Ob selektiver Verkauf, Händlerbindung oder die Balance zwischen Direktvertrieb und Großhandel – wir helfen, Ihre digitale Vertriebsstrategie technisch abzubilden und konfliktfrei zu skalieren. ##### Datenmanagement & Systemintegration Wir verbinden Shopware nahtlos mit ERP, PIM, DAM und CRM – für konsistente Produktdaten, automatisierte Abläufe und weniger manuelle Pflege. ##### Self-Service & Kundenbindung Mit digitalen Kundenportalen, Re-Order-Funktionen, individualisierten Dashboards und Supportmodulen verbessern wir den Service und steigern die Wiederkaufrate. ##### Internationalisierung & Wachstum Wir bauen flexible Shop-Architekturen, die sich über Märkte, Sprachen und Währungen hinweg ausrollen lassen – ohne den Code zu zerreißen oder das Team zu überfordern. Erstgespräch vereinbaren ### Shopware Themen ### Relevante Themen rund um Shopware ##### Shopware Kosten Was kostet ein Shopware-Shop? Lizenzen, Implementierung und laufende Kosten im Überblick. ##### B2B Commerce B2B E-Commerce mit Shopware: B2B Components, individuelle Preise, Freigabeprozesse und Schnellbestellung. ##### Migration auf Shopware 6 Von Shopware 5 oder einem anderen System sicher auf Shopware 6 migrieren. ##### Integrationen & Schnittstellen ERP, PIM, CRM, Marktplätze: Shopware nahtlos in Ihre Systemlandschaft integrieren. ##### Headless Commerce Frontend und Backend entkoppeln für maximale Flexibilität und Multi-Channel. ##### Individuelle Entwicklung Maßgeschneiderte Plugins, Templates und Schnittstellen für Shopware. ##### Performance Ladezeiten optimieren, Conversion steigern: Shopware auf Höchstleistung optimieren. ##### Feature-Liste Alle Shopware-Editionen im Vergleich: Community, Rise, Evolve und Beyond. ### Aktuelle Shopware Insights Trends, Vergleiche und Praxis-Insights rund um Shopware, E-Commerce-Architektur und digitale Vertriebsstrategien. #### FAQ ### FAQ, Häufige Fragen zu Shopware & Shopware Agenturen #### Was kostet eine Shopware Agentur? Der Stundensatz professioneller Shopware Agenturen liegt zwischen 90 und 150 €. Ein typisches Shopware-Projekt kostet je nach Umfang zwischen 25.000 und 150.000+ €. Eine detaillierte Kostenübersicht finden Sie auf unserer Seite Shopware Kosten. #### Was kostet ein Shopware-Shop? Die Gesamtkosten setzen sich aus Lizenz (0–50.000+ €/Jahr), Implementierung (15.000–250.000+ €) und laufendem Betrieb (800–5.000+ €/Monat) zusammen. Mehr dazu: Shopware Kosten. #### Was ist der Unterschied zwischen Shopware Rise, Evolve und Beyond? Rise ist die Einstiegsedition für professionelle Shops (ab 600 €/Mo). Evolve bietet erweiterte B2B-Funktionen und Multi-Warehouse (ab 2.400 €/Mo). Beyond ist die Enterprise-Edition mit individuellem Pricing und dediziertem Support. Alle Details im Feature-Vergleich. #### Kann man Shopware kostenlos nutzen? Ja. Die Shopware Community Edition ist als Open-Source-Version kostenfrei verfügbar. Sie enthält die Kernfunktionen des Shopsystems. Für professionelle Anforderungen (B2B, Flow Builder, Priority Support) benötigen Sie eine kostenpflichtige Edition. #### Wie lange dauert die Entwicklung eines Shopware-Shops? Je nach Komplexität: 6-10 Wochen für Starter-Projekte, 10-20 Wochen für Professional-Projekte und 4-12 Monate für Enterprise-Implementierungen. #### Was ist besser, Shopify oder Shopware? Shopify eignet sich für schnelle Einstiege mit geringem Budget. Shopware bietet mehr Flexibilität, keine Transaktionsgebühren und volle Code-Kontrolle. Für den deutschen Markt, B2B-Anforderungen und individuelle Shops ist Shopware in der Regel die bessere Wahl. Einen ausführlichen Vergleich finden Sie unter Shop-System-Vergleich. #### Brauche ich eine Shopware Agentur oder reicht ein Freelancer? Für einfache Shops oder einzelne Features kann ein Freelancer ausreichen. Für professionelle Projekte mit Strategie, Design, Shopware Entwicklung und langfristiger Betreuung empfehlen wir eine Agentur. Die Mehrkosten rechnen sich durch breitere Expertise und Ausfallsicherheit. #### Ist eine Migration von Shopware 5 auf Shopware 6 noch sinnvoll? Ja, dringend. Der Support für Shopware 5 läuft aus. Shopware 6 bietet einen modernen Tech-Stack, bessere Performance, aktive Weiterentwicklung und Zukunftssicherheit. Details zur Migration: Migration auf Shopware 6. #### Welche Shopware-Plugins sind für B2B und B2C wichtig? Für B2C: Zahlungsanbieter (Klarna, PayPal), Cross-Selling, Bewertungen, SEO-Tools. Für B2B: Kundengruppen, individuelle Preise, Schnellbestellung, Freigabeprozesse. Die neuen B2B Components ersetzen zunehmend externe B2B-Plugins. #### Was macht eine gute Shopware Agentur aus? Offizielle Shopware-Zertifizierung, nachweisbare Projekterfahrung, breites Leistungsspektrum (nicht nur Entwicklung, auch Strategie, Design, SEO), transparente Kommunikation und langfristige Betreuungskompetenz. Als zertifizierter Shopware Experte und Shopware Beratung aus Münster erfüllen wir alle diese Kriterien. ## E-Commerce URL: https://www.onacy.de/leistungen/e-commerce/ ## E-Commerce Agentur E-Commerce Infrastrukturen für erstklassige Customer Experience Wir sind die E-Commerce Agentur für Markenhersteller und B2B Industrieunternehmen, die ihren Vertrieb digitalisieren möchten zum Erfolg im digitalen Handel verhilft und mit dem vollen Potenzial digitaler Möglichkeiten für die Customer Experience unterstützt. Wir verstehen Ihre Herausforderungen, Umsätze und Effizienz zu steigern, und bieten maßgeschneiderte Lösungen, die genau auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Erstgespräch vereinbaren ##### B2B E-Commerce Der heutige B2C-Handel ist hyperpersonalisiert, über alle Kanäle und Geräte hinweg optimiert sowie synchronisiert und vor allem in Echtzeit nachvollziehbar. Die B2B Konsument:innen erwarten ein vergleichbar bequemes und kundenzentriertes Einkaufserlebnis wie im B2C-Handel zugeschnitten auf ihren Bedarf im beruflichen Kontext. Wir zeigen, wie B2B-Unternehmen die ideale Customer Experience aufbauen. B2B-Commerce ##### Markenhersteller (D2C / B2C) Immer mehr Hersteller nutzen digitale Kanäle, um ihre Produkte direkt an ihre Endkunden zu verkaufen und verfolgen somit den D2C-Ansatz. Wir unterstützen Brands dabei, die passende Infrastruktur aufzubauen, um einen zielgruppengerechten Direktvertrieb zu gewährleisten. Gleichzeitig wissen wir um die Abhängigkeiten und Probleme mit etablierten Verstriebsstrukturen mit dem Handel und haben Lösungen um Partner am Online-Geschäft partizipieren zu lassen. D/B2C-Commerce ##### Filialisten & Handel Der Konsument von heute erwartet ein besonderes Kauferlebnis, denn der Wettbewerb ist immer nur ein Klick weit entfernt. Wir konzipieren einzigartige Customer Journeys auf Grundlage unserer lang-jährigen Erfahrung, leiten passende Verkaufs-fördernde Maßnahmen ab und helfen dabei Kundenbeziehungen zu stärken. Filialisten & Handel ### Maßgeschneiderte E-Commerce Lösungen – Beratung, UX-Design und Plattformintegration Unser Leistungsportfolio, bestehend aus E-Commerce Beratung, Implementierung erstklassiger E-Commerce Plattformen, hoch-entwickeltem UX-Design und nahtloser Plattform-Integration, ist darauf ausgerichtet, Ihr Unternehmen erfolgreich in der digitalen Unternehmenslandschaft zu etablieren. Mit unserer Expertise an Ihrer Seite profitieren Sie von fundiertem Know-how und erprobten Strategien, die Ihr Unternehmen effektiv positionieren und Ihren digitalen Markenauftritt optimieren. Wir sind überzeugt, dass nur das Beste gut genug ist – für Sie, Ihre Marke und Ihre Kunden. Erstgespräch vereinbaren #### Unsere Services ### Was bieten wir als E-Commerce Agentur ##### Beratung - E-Commerce Strategie-Entwicklung - Fortlaufende Beratung - Composable Commerce Architekturen - B2B Commerce Strategien - B2C Commerce Strategien - E-Commerce für Markenhersteller - Requirements-Engineering - Multi-/ Omnichannel ##### Konzeption - B2C & B2B Plattform Konzeption - UX-Design & -Engineering - Prototypen-Entwicklung - Migrations-Konzepte - Brand-Experience & Storytelling ##### UX- & UI-Design - UX und UI Design Konzeption - User-Journey Mapping - Brand-Experience Design - CX & Conversion-Optimierung - Mobile- & Cross-Device Design - A/B Testing Systeme - User-Research & -Testing - Prototypen-Entwicklung und Vertestung - Barrierefreiheits-Check & Monitoring ##### Development - Schnittstellen Entwicklung - Komponenten Integration - Multi-/ Omnichannel Infrastruktur - Websoftware-Entwicklung - Store-Front Engineering - Customizing - Performance Optimierung ##### Aquisition & Engagement - Marketing-Automation - SEO & Content - Performance-Marketing - Suche - Personalisierung - Recommendation - Marketing-Automation - Customer-Retention, -Activation & Loyality - Reviews ##### Data Management - Product-Information-Management (PIM) - Digital Asset Management (DAM) - Customer Data Platform (CDP) - Customer Relation Management (CRM) - Consentmanagement - Analytics & Tracking - AI / RAG-Data - Feed-Management #### Technologien ### Starke Partner für Ihren E-Commerce-Erfolg Shopware ist die perfekte Wahl für E-Commerce Lösungen, entfesselt Wachstum & das perfekte Kundenerlebnis in den Mittelpunkt zu stellen. Als zertifizierter Shopware Partner entwickeln wir B2B- und D2C-Shops, die auf Ihre Geschäftsprozesse zugeschnitten sind. SHOPWARE Pimcore ist eine leistungsstarke Plattform für Daten- und Experience-Management, die Unternehmen dabei unterstützt, digitale Erlebnisse zentral zu steuern. PIMCORE Shopify zählt zu den führenden E-Commerce-Plattformen weltweit und bietet die ideale Grundlage für skalierbare, leistungsstarke Onlineshops. SHOPIFY ABlyft ist eine A/B-Testing-Plattform. Sie ermöglicht es, Web-Experimente effizient und flexibel durchzuführen, wobei der Fokus auf Performance und Datenschutz liegt. #### Unser bewährtes Vorgehen als E-Commerce Agentur ### Wie wir unsere Kunden unterstützen online besser zu verkaufen Die von uns umgesetzten E-Commerce Plattformen erlauben Nutzer:innen eine starke Identifikation mit den Produkten, lösen Begeisterung aus und führen zu nachhaltiger Treue & Loyalität. Im Fokus steht dabei das Wachstum und die Optimierung des digitalen Geschäftsmodells unserer Kunden. ### Echtes Verständnis E-Commerce in der heutigen Zeit ist komplex und Ressourcen sind begrenzt. Daher ist es wichtig sich auf die richtigen Hebel zu konzentrieren und einen klaren Plan zu haben was, wie und wann passiert. Wir starten eine mögliche Zusammenarbeit mit einem ersten Kennenlerngespräch, in dem wir über ihr Geschäftsmodell, Zielgruppe, die Zielsetzungen und Herausforderungen, die Sie haben und sehen, und erste mögliche Lösungsansätze besprechen. Später arbeiten wir gemeinsam konkrete Lösungen im Rahmen eines Konzeptions- und UX-Workshops aus. Wir hören zu, hinterfragen kritisch und denken unternehmerisch – nicht nur technisch. So entsteht eine fundierte Basis, auf der wir gemeinsam erfolgreiche digitale Lösungen bauen. ### Strategie statt Schnellschuss Unser Anspruch ist es, keine Insellösungen zu liefern, sondern ganzheitlich zu denken und ihren Kunden in den Mittelpunkt dabei zu stellen. Wir entwickeln eine klare Roadmap für Ihren E-Commerce-Erfolg – abgestimmt auf Ihre internen Strukturen, Ihre Vertriebskanäle und Ihre langfristigen Ziele. Dabei behalten wir immer das große Ganze im Blick: Skalierbarkeit, Integration und Wirtschaftlichkeit. ### Zusammenarbeit auf Augenhöhe Wir verstehen uns nicht als klassische Agentur, sondern als Umsetzungspartner. Transparent, strukturiert und verlässlich. Sie profitieren von einem interdisziplinären Team, das Verantwortung übernimmt – und Sie als Kunden aktiv mitnimmt, statt im Prozess zu verlieren. ### Technische Exzellenz mit Business-Fokus Unsere Lösungen sind nicht nur sauber entwickelt, sondern auch klar auf Wirkung ausgerichtet. Wir denken Shop, UX und Schnittstellen zusammen – und realisieren performante Plattformen, die Prozesse vereinfachen und messbar verkaufen. Immer mit dem Ziel: Ihr digitales Wachstum. ### Erfolg messbar machen Am Ende zählt, was rauskommt: Leads, Umsatz, Conversion, Zufriedenheit. Wir schaffen messbare Ergebnisse und legen Wert auf nachhaltige Weiterentwicklung – datenbasiert, zielgerichtet und langfristig. Denn Ihr Erfolg ist auch unserer. ### Erfahren Sie, wie onacy Ihre Visionen in die Tat umsetzt. Unverbindliches Erstgespräch vereinbaren ## UX & Conversion URL: https://www.onacy.de/ux-ui-design/ ## Agentur für UX / UI Design Nutzererfahrung im Fokus Onacy als UX-Agentur gestaltet außergewöhnliche Nutzererlebnisse um damit die Leichtigkeit der Nutzung, Bindung, Loyalität und die Cost-per-Aquisition zu senken. Nur wer Erwartungen der Nutzer:innen erfüllt, macht Nutzer:innen zu Kund:innen. Durch erprobte, wissenschaftlich fundierte Methoden, die wir anwenden, setzen wir Usability und User Experience systematisch um. Erstgespräch vereinbaren https://www.onacy.de/wp-content/uploads/2025/04/Kopie-von-Kopie-von-Kopie-von-Onacy-Retargeting-Ads-2025-1.mp4 ### Ihr Projekt im UX-Check Mit einem UX-Audit optimieren wir gezielt das Nutzererlebnis Ihres Produkts. Wir analysieren Schwachstellen in Design, Navigation und Interaktionen, um klare Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Usability und Steigerung der Nutzerzufriedenheit zu liefern. - Handlungsempfehlungen für Ihren Shop - Optimiert für Conversions - Steigerung der Kundenzufriedenheit UX Audit anfragen ### Klarheit trifft Kreativität: Onacy entwickelt Interfaces, die Nutzer führen, Marken stärken und Ziele erreichen Wir machen es uns zur Aufgabe, die Anforderungen und Erwartungen der Nutzer:innen der umzusetzenden Plattform aufzudecken und ihre Ziele bei der Nutzung zu verfolgen. Dabei nutzen wir das Prinzip des Human-Centered-Design: Die Nutzer:innen werden in allen Phasen der Entwicklung mit Hilfe von Prototypen oder an laufenden Websites mit einbezogen. Dies ermöglicht die Ermittlung des Usability Status Quo und deckt Usability Schwachstellen schnell auf. Finden sie sich auf der Seite gut zurecht? Wie können sie zum Kauf angeregt werden? ##### Benchmarking - Erfassung von Metriken und Analyse der Konkurrenz - Optimierung von Conversion Rate, Retention oder Performance (Page Speed) ##### User Research - Definition der Nutzer:innen und deren Bedürfnisse und Probleme - Definition von Verhaltensmodellen als Basis für die Konzeption ##### UX/UI Design - Entwicklung der Logik der Navigation, Struktur der Layouts und die Interaktionen, die den Kern von Applikationen definieren - Visuelle, wiedererkennbare Harmonie durch geschickte Nutzung von Farben, Schriften und Grafiken ##### UX Audit - Systemantische Erfassung der User Expierence - Analyse des visuellen Designs und Ableitung von Empfehlungen und Lösungen ##### Prototypen & Usabilty Test - Erstellen von interaktiven Prototypen für verschiedene Designversionen, um das Nutzer:innenverhalten zu messen ##### Conversion Optimierung - Erarbeitung einer Strategie zur Optimierung der Conversion - Durchführung von On-Site-Maßnahmen, um die Zielgruppen besser anzusprechen Erstgespräch vereinbaren ### Marke & Wiedererkennung Sie möchten ein digitales Erlebnis schaffen, das Ihre Zielgruppe überzeugt und Ihre Marke stärkt?Für Ihren B2B- oder D2C-Shop analysieren wir die bestehende User Experience, identifizieren Verbesserungspotenziale und entwickeln ein durchdachtes UX/UI Design. Wir vereinen Nutzerbedürfnisse mit Ihren geschäftlichen Zielen – für intuitive Interfaces, die überzeugen, Vertrauen aufbauen und messbare Ergebnisse liefern. ### User Experience Sie möchten eine Nutzererfahrung schaffen, die intuitiv, reibungslos und überzeugend ist?Wir analysieren das Verhalten Ihrer User, decken Friktionen auf und gestalten Erlebnisse, die echten Mehrwert bieten. Für Ihren B2B- oder D2C-Shop entwickeln wir eine UX, die sich an den Bedürfnissen Ihrer Zielgruppe orientiert – klar strukturiert, einfach zu bedienen und emotional überzeugend. ### Nutzerzentrierte Gestaltung für bessere Conversions Eine durchdachte User Experience ist entscheidend für den Erfolg digitaler Produkte. Nutzer wollen sich intuitiv zurechtfinden, schnell ans Ziel kommen und sich dabei wohlfühlen. Eine gute UX ist kein Zufall, sondern das Ergebnis gezielter Planung, Tests und Optimierung. --- # Wissens-Hub ## Cluster: Data Management ### Was ist Datenmanagement? URL: https://www.onacy.de/wissen/datenmanagement/ onacy›Wissen›Datenmanagement Data Management ## Was ist Datenmanagement? Datenmanagement (englisch Data Management) ist die übergreifende Disziplin, alle Datenarten eines Unternehmens strukturiert zu erfassen, zu pflegen, zu verknüpfen und nutzbar zu machen: Produkt-, Kunden-, Stamm-, Transaktions- und Wissensdaten. Es ist das Dach über spezialisierten Teilbereichen wie PIM, MDM, DAM und CDP und schafft die Grundlage für Commerce, Reporting und KI-Anwendungen. Datenmanagement ist damit kein einzelnes System und auch nicht auf Produktdaten beschränkt. Es umfasst Prozesse, Rollen, Regeln (Data Governance) und Technik, die zusammen dafür sorgen, dass Daten konsistent, auffindbar und vertrauenswürdig sind. Die einzelnen Disziplinen darunter, etwa Produktinformationsmanagement (PIM) für Produktdaten oder Customer Data Platforms (CDP) für Kundendaten, lösen jeweils einen Ausschnitt; das Datenmanagement hält sie zusammen. Disziplin Datenart im Fokus Aufgabe PIM (Product Information Management) Produktdaten Produktinformationen zentral verwalten, anreichern und kanalgerecht ausspielen MDM (Master Data Management) Stammdaten Geschäftskritische Stammdaten systemübergreifend zu einem Golden Record vereinheitlichen DAM (Digital Asset Management) Medien-Assets Bilder, Videos und Dokumente zentral verwalten und versionieren CDP (Customer Data Platform) Kundendaten Kundendaten aus allen Quellen zu einem einheitlichen Profil zusammenführen Data Governance alle Datenarten Regeln, Rollen und Verantwortlichkeiten für Datenqualität und Compliance festlegen Knowledge Graph Wissensdaten Entitäten und Beziehungen vernetzen, damit Systeme und KI Zusammenhänge verstehen Stand: Juni 2026. Übersicht der wichtigsten Datenmanagement-Disziplinen, ohne Anspruch auf Vollständigkeit (weitere: PXM, ETIM, ECLASS, Datenqualität). Datenmanagement als Dach über den Sub-Disziplinen Die Sub-Disziplinen lösen je einen Ausschnitt. Data Governance ist die Querschnittsfunktion, die über allen Bereichen Regeln und Qualität sichert. ### Welche Datenarten umfasst Datenmanagement? Anders als der häufige Kurzschluss "Datenmanagement gleich Produktdaten" reicht die Disziplin über alle Datenarten eines Unternehmens. Dazu gehören mindestens: - Produktdaten: Attribute, Beschreibungen, Klassifizierungen, Medien (Domäne von PIM, PXM, DAM). - Stammdaten: geschäftskritische Kerndaten zu Produkten, Kunden, Lieferanten, Standorten (Domäne von MDM). - Kundendaten: Profile, Interaktionen, Einwilligungen über alle Kanäle (Domäne von CDP und CRM). - Transaktionsdaten: Bestellungen, Belege, Bewegungsdaten aus ERP und Shop. - Wissensdaten: vernetzte Entitäten und Beziehungen, etwa in einem Knowledge Graph. Der Wert entsteht erst im Zusammenspiel: Ein Produkt im PIM, sein Lieferant im MDM, das Kaufverhalten in der CDP und das Bildmaterial im DAM ergeben gemeinsam ein vollständiges Bild. Datenmanagement organisiert genau diese Verbindung. Einordnung In der Praxis scheitern Datenprojekte selten an der Technik, sondern daran, dass jede Abteilung ihr eigenes Tool einführt und niemand das Datenmanagement als Dach denkt. Ein PIM ohne Stammdaten-Logik oder eine CDP ohne Governance bleibt ein weiteres Silo. Erst die übergreifende Sicht macht aus einzelnen Systemen eine belastbare Datenbasis. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Datenmanagement und Data Governance zusammen? Datenmanagement ist das Was und Wie der Datenarbeit, Data Governance die Spielregeln dafür. Governance legt fest, wer für welche Daten verantwortlich ist, welche Qualitätsstandards gelten, wie Daten klassifiziert und wie Compliance-Anforderungen (etwa DSGVO) eingehalten werden. Ohne diesen Rahmen bleibt Datenqualität Zufall und hängt am Engagement Einzelner. Datenqualität ist dabei der gemeinsame Nenner aller Disziplinen: Ein PIM mit lückenhaften Attributen, eine CDP mit Dubletten oder Stammdaten ohne eindeutigen Golden Record kosten Umsatz und Vertrauen. Datenmanagement und Governance sorgen gemeinsam dafür, dass Daten korrekt, vollständig und aktuell bleiben. ### Warum ist Datenmanagement die Voraussetzung für KI? KI-Modelle und KI-Agenten sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen. Strukturierte, vollständige und konsistente Daten sind die Voraussetzung dafür, dass Sprachmodelle, Empfehlungssysteme und agentische Suche korrekt arbeiten. Ein gepflegtes Datenmanagement liefert genau diese Basis: einheitliche Stammdaten, klassifizierte Produktdaten und sauber verknüpfte Wissensdaten. Für mittelständische Markenhersteller ist Datenmanagement damit kein IT-Nebenthema, sondern die Grundlage jeder Commerce- und KI-Initiative. Wer hier investiert, schafft die Voraussetzung dafür, dass Produkte in Marktplätzen, Suchmaschinen und LLM-basierten Assistenten überhaupt korrekt gefunden und empfohlen werden. ### Häufige Fragen zu Datenmanagement #### Was ist Datenmanagement einfach erklärt? Datenmanagement ist die übergreifende Disziplin, alle Datenarten eines Unternehmens strukturiert zu erfassen, zu pflegen, zu verknüpfen und nutzbar zu machen: Produkt-, Kunden-, Stamm-, Transaktions- und Wissensdaten. Es ist das Dach über spezialisierten Teilbereichen wie PIM, MDM, DAM und CDP und schafft die Grundlage für Commerce, Reporting und KI-Anwendungen. Es ist kein einzelnes System, sondern ein Zusammenspiel aus Prozessen, Rollen, Regeln und Technik. #### Welche Disziplinen gehören zum Datenmanagement? Zu den wichtigsten Sub-Disziplinen zählen PIM (Produktdaten), MDM (Stammdaten), DAM (Medien-Assets), CDP (Kundendaten), Data Governance (Regeln und Qualität als Querschnittsfunktion) sowie Knowledge Graphs (Wissensdaten). Weitere verwandte Begriffe sind PXM, Klassifizierungsstandards wie ECLASS und ETIM sowie Datenqualität. Datenmanagement hält diese Disziplinen als gemeinsames Dach zusammen. #### Ist Datenmanagement dasselbe wie Produktdatenmanagement? Nein. Produktdatenmanagement (oft über ein PIM gelöst) ist nur ein Ausschnitt des Datenmanagements und bezieht sich ausschließlich auf Produktdaten. Datenmanagement umfasst darüber hinaus Kundendaten, Stammdaten, Transaktionsdaten und Wissensdaten. Produktdatenmanagement ist eine Sub-Disziplin unter dem Dach des Datenmanagements, nicht der Oberbegriff. #### Warum ist gutes Datenmanagement wichtig für KI? KI-Modelle und KI-Agenten sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen. Strukturierte, vollständige und konsistente Daten sind die Voraussetzung dafür, dass Empfehlungssysteme, Sprachmodelle und agentische Suche korrekt arbeiten. Datenmanagement liefert einheitliche Stammdaten, klassifizierte Produktdaten und verknüpfte Wissensdaten und ist damit die Grundlage jeder belastbaren KI-Initiative. Wo steht Ihr Datenmanagement heute? Im Daten-Audit verschaffen wir uns gemeinsam ein Bild Ihrer Datenlandschaft: Wo liegen Produkt-, Kunden- und Stammdaten, wo entstehen Silos und Dubletten, und welche Schritte bringen am schnellsten Konsistenz über alle Systeme. Ein 30-minütiges Erstgespräch genügt für den Einstieg. Daten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und PIM-System ### Verwandte Themen Datenmanagement ist die Dach-Disziplin bei onacy. Diese Seiten vertiefen die einzelnen Sub-Disziplinen und wie sie zusammenwirken. PIM (Product Information Management)→Die Sub-Disziplin für Produktdaten: zentrale Pflege und Verteilung von Produktinformationen.MDM (Master Data Management)→Die Sub-Disziplin für Stammdaten: ein konsistenter Datenbestand über alle Systeme.CDP (Customer Data Platform)→Die Sub-Disziplin für Kundendaten: konsolidierte Profile für Marketing und Vertrieb.PXM (Product Experience Management)→Die Sub-Disziplin für Produkterlebnisse: kanalspezifische Inhalte auf Basis sauberer Daten. ### Was ist ein PIM (Product Information Management)? URL: https://www.onacy.de/wissen/pim/ onacy›Wissen›PIM Data Management ## Was ist ein PIM (Product Information Management)? Ein PIM (Product Information Management) ist ein zentrales System zur Verwaltung aller vermarktungsrelevanten Produktdaten eines Unternehmens: Texte, Attribute, Übersetzungen, Klassifikationen und Medienverweise. Das PIM bündelt diese Informationen an einer Stelle, hält sie in konsistenter Qualität und spielt sie kanalgerecht an Shop, Marktplätze, Kataloge und Print aus. Es ist eine Sub-Disziplin des Data Managements mit klarem Fokus auf Produktdaten. Im Kern löst ein PIM ein Verteilungsproblem. Produktinformationen entstehen verstreut: technische Daten im ERP, Bilder in Ordnern, Marketingtexte in Word-Dateien, Preise in Excel. Ohne PIM pflegt jeder Kanal seine eigene Version, und Widersprüche zwischen Shop, Katalog und Marktplatz sind die Folge. Ein PIM macht eine Quelle verbindlich (Single Source of Truth) und sorgt dafür, dass eine Änderung einmal gepflegt wird und automatisch überall ankommt. Kriterium PIM ERP DAM Schwerpunkt Vermarktungsfähige Produktinformationen je Kanal Kaufmännische und logistische Abwicklung (Bestand, Preise, Aufträge) Verwaltung und Freigabe von Mediendateien Typische Daten Texte, Attribute, Übersetzungen, Klassifikation (ETIM, ECLASS), Medienverweise Artikelnummern, Bestände, Einkaufs- und Verkaufspreise, Aufträge Bilder, Videos, Datenblätter, CAD-Dateien Primäre Zielgruppe Produktmanagement, Marketing, E-Commerce Einkauf, Finanzen, Logistik Marketing, Vertrieb, Kreativ-Teams Führend für Vermarktungstexte und Attribute der Produkte Preise, Bestände, logistische Stammdaten Freigegebene Assets in allen Formaten Stand: Juni 2026. Die Zuordnung der führenden Systeme variiert je nach Architektur; in vielen Mittelstandsprojekten bleibt das ERP für Preise und Bestände führend. So arbeitet ein PIM: Bündeln und kanalgerecht ausspielen Das PIM zieht Produktdaten aus den Quellsystemen zusammen, veredelt sie und spielt sie kanalgerecht aus. Eine Pflege, viele Ausgabekanäle. ### Wofür wird ein PIM genutzt? Ein PIM-System wird überall dort gebraucht, wo viele Produkte über mehrere Kanäle und oft in mehreren Sprachen vermarktet werden. Es trennt die Datenpflege von der Ausspielung: Inhalte werden einmal gepflegt und kanalspezifisch ausgegeben. Typische Einsatzfelder: - Konsistente Produktdaten über Online-Shop, Marktplätze, Kataloge und Print hinweg. - Mehrsprachige Vermarktung mit zentralem Übersetzungs- und Freigabeprozess. - Anreicherung von Rohdaten aus dem ERP um Marketingtexte, Attribute und Klassifikationen wie ETIM oder ECLASS. - Schnelle Anbindung neuer Vertriebskanäle, weil die Daten exportfertig vorliegen. Für mittelständische Hersteller ist ein PIM häufig der erste Schritt in eine strukturierte Datenstrategie, weil Produktdaten die Domäne mit dem größten und sichtbarsten Schmerz sind. Einordnung In der Praxis entscheidet ein PIM weniger über die Software als über die Pflegeprozesse dahinter: Wer Verantwortlichkeiten und Pflichtfelder vorab klärt, gewinnt mit dem PIM Tempo bei Kanalanbindungen, während ein PIM ohne klare Datenverantwortung nur die alte Excel-Pflege in ein neues Werkzeug verlagert. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen PIM und ERP? PIM und ERP werden oft gegeneinander ausgespielt, dabei lösen sie unterschiedliche Aufgaben. Das ERP ist das System für die kaufmännische und logistische Abwicklung: Bestände, Preise, Aufträge, Rechnungen. Ein PIM ergänzt das ERP um die vermarktungsfähige Produktinformation: Marketingtexte, Attribute, Übersetzungen, Klassifikationen und Medienverweise, die ein ERP nie leisten sollte. In der Praxis bleibt das ERP meist für logistische und kaufmännische Felder führend, während das PIM die vermarktungsrelevanten Daten anreichert und an die Kanäle verteilt. Der saubere Schnitt lautet: pro Feld genau ein führendes System, dokumentiert und technisch durchgesetzt. Ein PIM ersetzt das ERP also nicht, es schließt die Lücke zwischen Rohdaten und vermarktungsfähiger Information. ### Wie hängen PIM und Data Management zusammen? Ein PIM ist eine Sub-Disziplin des Data Managements, der Dach-Disziplin für alle Datendomänen. Während ein PIM auf Produktdaten spezialisiert ist, umfasst Master Data Management (MDM) auch Kunden-, Lieferanten- und Materialdaten, und ein DAM verwaltet die zugehörigen Medien. Wer ein PIM isoliert einführt, baut schnell die nächste Dateninsel. Plattformen wie Pimcore bündeln PIM, DAM und MDM in einem System und passen damit gut zum Mittelstand, weil Projekte mit der Produktdomäne starten und organisch um weitere Domänen wachsen können. Akeneo und Contentserv sind starke reine PIM-Alternativen. Als Pimcore Platinum Partner setzt onacy PIM-Projekte so auf, dass die Produktdaten von Beginn an in eine breitere Data-Management-Strategie eingebettet sind. ### Häufige Fragen zu PIM #### Was ist ein PIM-System einfach erklärt? Ein PIM-System (Product Information Management) ist eine zentrale Software zur Verwaltung aller vermarktungsrelevanten Produktdaten: Texte, Attribute, Übersetzungen, Klassifikationen und Medienverweise. Es hält diese Informationen als Single Source of Truth in konsistenter Qualität und spielt sie kanalgerecht an Shop, Marktplätze, Kataloge und Print aus. So wird jede Änderung einmal gepflegt und landet automatisch überall. #### Was ist der Unterschied zwischen PIM und ERP? Das ERP verwaltet kaufmännische und logistische Daten wie Bestände, Preise und Aufträge. Ein PIM verwaltet vermarktungsfähige Produktinformationen wie Marketingtexte, Attribute und Übersetzungen. Das ERP bleibt meist für logistische Felder führend, das PIM reichert die Produktdaten an und verteilt sie an die Vertriebskanäle. Beide Systeme ergänzen sich, ein PIM ersetzt das ERP nicht. #### Was ist der Unterschied zwischen PIM und MDM? Ein PIM verwaltet ausschließlich Produktdaten in vermarktungsfähiger Qualität für Shop, Katalog und Marktplätze. Master Data Management (MDM) umfasst alle Stammdaten-Domänen, also auch Kunden, Lieferanten und Materialien. PIM ist damit eine Spezialisierung innerhalb des breiteren MDM-Spektrums. Plattformen wie Pimcore decken beide Aufgaben in einem System ab. #### Für welche Unternehmen lohnt sich ein PIM? Ein PIM lohnt sich, sobald viele Produkte über mehrere Kanäle und oft in mehreren Sprachen vermarktet werden. Typische Auslöser sind manuelle Mehrfachpflege, widersprüchliche Daten zwischen Shop und Katalog sowie der Anschluss neuer Marktplätze. Für mittelständische Hersteller ist ein PIM häufig der erste Schritt in eine strukturierte Datenstrategie, weil Produktdaten den sichtbarsten Schmerz verursachen. Produktdaten, die jeden Kanal sauber bedienen Ein PIM ist nur so gut wie die Datenbasis dahinter. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie konsistent Ihre Texte, Attribute und Medien heute sind, und zeigen den Weg zu einem PIM, das Shop, Marktplätze und Kataloge ohne manuelle Nacharbeit versorgt. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: PIM-Leistungsseite und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen PIM ist eine Kerndisziplin im Data Management bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie Produktdaten, Stammdaten und Erlebnisse rund um ein PIM zusammenspielen. MDM (Master Data Management)→Wie Stammdaten und Produktdaten zusammenhängen und wo die Grenze zum PIM verläuft.PXM (Product Experience Management)→Die nächste Stufe über dem PIM: aus gepflegten Produktdaten werden kanalspezifische Erlebnisse.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der ein PIM als Single Source of Truth für Produktdaten einsortiert ist.PIM-Leistungsseite→Wie onacy PIM-Systeme im Mittelstand einführt, von der Datenstrategie bis zum Go-live. ### Was ist PXM (Product Experience Management)? URL: https://www.onacy.de/wissen/pxm/ onacy›Wissen›PXM Data Management ## Was ist PXM (Product Experience Management)? Product Experience Management (PXM) ist die Weiterentwicklung des Produktinformationsmanagements (PIM): Produktdaten werden nicht nur zentral verwaltet, sondern pro Kanal, Zielgruppe und Kontext zum bestmöglichen Produkterlebnis aufbereitet. PXM erweitert ein PIM, es ersetzt es nicht. Typische Effekte aus Projekten und Studien sind 15 bis 25 Prozent mehr Conversion und rund 73 Prozent weniger manueller Pflegeaufwand pro Produkt. Während ein PIM die Frage beantwortet, ob Produktdaten korrekt und vollständig sind, beantwortet PXM die Frage, ob die Darstellung im jeweiligen Kanal verkauft. Technisch entsteht PXM aus dem Zusammenspiel von PIM, Digital Asset Management (DAM) und kanalspezifischer Ausspielungslogik, angereichert durch KI und durch den Rückfluss von Nutzungsdaten. PXM ist damit eine Sub-Disziplin des Data Managements. Kriterium PIM PXM Fokus Produktdaten zentral verwalten und qualitätssichern Produktdaten pro Kanal, Zielgruppe und Kontext als Erlebnis ausspielen Datentyp Stammdaten, Attribute, Medien, Klassifikationen Zusätzlich kanalspezifischer Content, Varianten je Zielgruppe, Performance-Daten Zielmetrik Datenqualität, Vollständigkeit, Time-to-Market Conversion-Rate, Retourenquote, Umsatz pro Produkt Beteiligte Rollen Produktdaten-Manager, Stammdaten-Teams, IT Zusätzlich E-Commerce, Marketing, Channel-Manager, Vertrieb Verhältnis Fundament: das System, das die Daten hält Reifegrad-Erweiterung darauf, keine Ablösung des PIM Stand: Juni 2026. Nutzeneffekte sind Bandbreiten aus onacy-Projekten und Branchenstudien (inriver, McKinsey, Crystallize), keine garantierten Werte. Das PXM-Reifegradmodell in vier Stufen Die Stufen bauen aufeinander auf. Die Stufen 1 und 2 bilden das PIM-Fundament, erst die Stufen 3 und 4 sind das eigentliche Product Experience Management. ### Was ist der Unterschied zwischen PIM und PXM? Die häufigste Frage zum Thema lautet, ob ein PXM ein PIM ablöst. Die Antwort ist nein. Ein sauberes PIM bleibt das Fundament, denn ohne korrekte, vollständige und zentral gepflegte Daten gibt es nichts, was sich zu einem Erlebnis aufbereiten ließe. PXM setzt dort an, wo das PIM aufhört: bei der Wirkung der Daten im jeweiligen Kanal. PIM ist das Werkzeug, PXM ist die Disziplin, die das Werkzeug auf Umsatz ausrichtet. Konkret bedeutet das: Ein und dasselbe Produkt braucht im eigenen Webshop eine ausführliche Beschreibung, auf einem Marktplatz Bullet Points nach Styleguide, bei Google Shopping einen Kurztext mit strukturierten Daten und im Print-Katalog technische Spezifikationen. Vier Kanäle, vier Darstellungen, eine Datenquelle. Genau diese kontextgerechte Ausspielung ist PXM. Einordnung PXM ist in der Praxis kein Software-Kauf, sondern ein Reifegrad: Wer ein Tool mit PXM-Etikett kauft und weiter ungepflegte Daten hineinschüttet, hat danach genau ein Problem mehr, nämlich eine Lizenzrechnung. Der größte Teil des wirtschaftlichen Effekts entsteht schon auf den ersten beiden Stufen, lange bevor das Wort Experience fällt. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen PXM und KI zusammen? KI ist der Hebel, der PXM wirtschaftlich macht. Niemand schreibt manuell mehrere Varianten pro Produkt für hunderte Produkte in mehreren Sprachen. KI generiert SEO-optimierte Produktbeschreibungen, übersetzt mit konsistenter Marken-Tonalität, taggt Bilder, füllt kategoriespezifische Attribute und bewertet die Datenqualität per Scoring. Der Mensch prüft und gibt frei, statt zu tippen. Ein Aspekt gewinnt 2026 zusätzlich an Gewicht: Strukturierte, vollständige Produktdaten sind die Voraussetzung dafür, dass KI-Agenten und LLM-basierte Suche Produkte überhaupt korrekt finden und empfehlen. PXM und sauberes Data Management sind damit auch eine Vorbereitung auf agentisches Commerce. ### Welche Software unterstützt PXM? Fast jeder PIM-Anbieter führt inzwischen ein PXM-Label. Anbieterneutral lassen sich drei Gruppen unterscheiden: Plattformen wie Pimcore, die PIM, DAM und Experience-Funktionen in einem Datenmodell vereinen; kommerzielle PIM-Suiten wie Akeneo oder Contentserv (Centric PXM), die Anreicherung, Syndication und Activation als Module mitbringen; sowie Syndication-Spezialisten wie Salsify oder Syndigo mit Fokus auf Marktplatz-Ausspielung. Welche Lösung passt, hängt von Produktkomplexität, Kanal-Mix, Systemlandschaft und internen Ressourcen ab, nicht vom Etikett auf der Verpackung. Wichtiger als die Toolfrage ist die Prozessfrage: Jede dieser Plattformen kann PXM, wenn Datenmodell, Workflows und Verantwortlichkeiten stimmen, und keine kann es, wenn sie fehlen. ### Häufige Fragen zu PXM #### Was ist PXM einfach erklärt? PXM steht für Product Experience Management und beschreibt die Disziplin, Produktdaten nicht nur zentral zu verwalten, sondern pro Kanal, Zielgruppe und Kontext zum bestmöglichen Produkterlebnis aufzubereiten. PXM baut auf einem PIM auf und macht aus verwalteten Produktdaten gesteuerte, verkaufsstarke Darstellungen. Es ist eine Erweiterung des PIM, keine Ablösung. #### Was ist der Unterschied zwischen PIM und PXM? PIM verwaltet Produktdaten zentral: Stammdaten, Attribute, Medien und Datenqualität. PXM baut darauf auf und bereitet diese Daten pro Kanal, Zielgruppe und Kontext zum bestmöglichen Produkterlebnis auf. PIM beantwortet die Frage, ob die Daten korrekt sind, PXM die Frage, ob die Darstellung im jeweiligen Kanal verkauft. PXM ist eine Erweiterung des PIM, keine Ablösung. #### Brauche ich für PXM ein eigenes System? Nein, PXM ist kein eigenständiger Software-Kauf, sondern ein Reifegrad. Die meisten Unternehmen erreichen PXM, indem sie ihr bestehendes PIM um KI-Anreicherung, kanalspezifische Ausspielung und den Rückfluss von Nutzungsdaten erweitern. Plattformen wie Pimcore, Akeneo oder Contentserv bringen diese Bausteine bereits mit oder lassen sich entsprechend ergänzen. #### Was bringt PXM messbar? Typische Effekte aus Projekten und Studien sind 15 bis 25 Prozent höhere Conversion-Rate durch optimierte Produkterlebnisse, 20 bis 30 Prozent weniger Retouren durch korrekte Produktinformationen, rund 75 Prozent schnellere Time-to-Market und etwa 73 Prozent weniger manueller Pflegeaufwand pro Produkt. Die genauen Werte hängen von Sortimentsgröße, Kanälen und Ausgangslage ab. Wo steht Ihr Unternehmen auf dem Weg zu PXM? In der kostenlosen PXM-Potenzialanalyse (30 Minuten) bestimmen wir gemeinsam Ihren Reifegrad entlang des 4-Stufen-Modells, rechnen Ihr Einsparpotenzial durch und identifizieren die Quick Wins für den Einstieg. Die Aufzeichnung des Webinars "Von PIM zu PXM" erhalten Sie dazu. PXM-Potenzialanalyse vereinbaren Mehr Kontext: PIM-System und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen PXM ist eine Disziplin im Data Management bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie Produktdaten, Plattformen und Erlebnisse zusammenspielen. PIM (Product Information Management)→Die Datenbasis unter PXM: wo Produktinformationen zentral gepflegt und freigegeben werden.DXP (Digital Experience Platform)→Die Plattform, über die PXM-Inhalte als konsistente Erlebnisse ausgespielt werden.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der PXM als Erlebnisschicht über den Produktdaten einsortiert ist.PXM-Potenzialanalyse→Wie onacy das PXM-Potenzial im Mittelstand bewertet und konkrete nächste Schritte ableitet. ### Was ist MDM (Master Data Management)? URL: https://www.onacy.de/wissen/mdm/ onacy›Wissen›MDM Data Management ## Was ist MDM (Master Data Management)? Master Data Management (MDM) ist die zentrale, unternehmensweite Verwaltung aller geschäftskritischen Stammdaten: Produkte, Kunden, Lieferanten und Materialien. Ziel ist eine Single Source of Truth, die Daten aus ERP, CRM, PIM und Shop konsolidiert, bereinigt und in einheitlicher Qualität an alle Zielsysteme verteilt. MDM ist die breiteste Sub-Disziplin des Data Managements und umfasst mehrere Datendomänen. Eine Verwechslung vorab ausgeräumt: MDM steht hier für Master Data Management (Stammdatenmanagement), nicht für Mobile Device Management, also die Verwaltung von Firmen-Smartphones. Stammdaten sind die Daten, die sich selten ändern, aber in fast jedem Geschäftsprozess gebraucht werden: ein Artikel mit Nummer und Gewicht, ein Kunde mit Adresse und Konditionen, ein Lieferant mit Zertifikaten. Das Gegenstück sind Bewegungsdaten wie Bestellungen oder Rechnungen, die täglich neu entstehen und nicht ins MDM gehören. Kriterium MDM PIM CDP Datentyp Alle Stammdaten-Domänen (Produkt, Kunde, Lieferant, Material) Produktdaten mit Marketing-Fokus (Texte, Attribute, Übersetzungen) Verhaltens- und Profildaten von Kunden (Klicks, Käufe, Segmente) Datencharakter Stammdaten (ändern sich selten, überall gebraucht) Stammdaten der Produktdomäne, vermarktungsfertig Überwiegend Bewegungs- und Ereignisdaten Primäre Zielgruppe IT, Datenverantwortliche, alle Fachbereiche Produktmanagement, Marketing, E-Commerce Marketing, Sales, Customer Service Führend für Die verbindliche Stammdaten-Version über alle Domänen Vermarktungsfähige Produktinformationen je Kanal Das einheitliche Kundenprofil über alle Touchpoints Stand: Juni 2026. Die Abgrenzung folgt Datentyp und Zielgruppe; in der Praxis überschneiden sich die Systeme an den Rändern und werden über Schnittstellen verbunden. Die drei Bausteine einer MDM-Architektur Konsolidierung, Veredelung und Distribution bilden die drei Bausteine. Die Governance, also Regeln und Verantwortlichkeiten, hält das System zusammen. ### Wofür wird MDM genutzt? MDM schafft eine verbindliche, zentral gepflegte Datenbasis, auf die alle Systeme zugreifen. Statt dass jedes System seine eigene Version der Wahrheit hält, definiert MDM für jede Domäne ein führendes System, klare Pflegeprozesse und automatische Verteilung. Typische Einsatzfelder: - Beseitigung von Dubletten, etwa wenn derselbe Kunde mehrfach mit unterschiedlichen Konditionen im CRM liegt. - Konsistente Preise und Artikeldaten über Shop, ERP, Katalog und Marktplätze hinweg. - Weniger manuelle Mehrfachpflege, weil eine Änderung einmal erfasst und automatisch verteilt wird. - Belastbare Datenbasis für Reporting, BI und KI-Anwendungen, die auf Unternehmensdaten arbeiten. Je mehr KI-Anwendungen ins Unternehmen kommen, desto härter wird die Währung sauberer Stammdaten: Ein KI-Agent, der auf widersprüchliche Daten zugreift, produziert widersprüchliche Antworten, nur schneller. Einordnung In der Praxis scheitert MDM fast nie an der Software, sondern an der ungeklärten Frage, wem ein Datenfeld gehört. Wer die Governance vor der Toolfrage klärt und mit der schmerzhaftesten Domäne startet, je nach Unternehmen den Produkt-, Kunden- oder Lieferantendaten, kommt im Mittelstand am sichersten ans Ziel. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen MDM und PIM? Die häufigste Frage in Datenprojekten lautet: PIM oder MDM? Die Abgrenzung ist klar, wenn man auf den Umfang schaut. Ein PIM (Product Information Management) ist auf eine Domäne spezialisiert, nämlich Produktdaten in vermarktungsfähiger Qualität für Shop, Katalog und Marktplätze. MDM zieht den Rahmen weiter und kümmert sich auch um Kunden-, Lieferanten- und Materialdaten. PIM ist damit eine Spezialisierung innerhalb des breiteren MDM-Spektrums. In der Praxis ist es kein Entweder-oder: Viele Mittelständler starten mit der Produktdomäne im PIM und bauen von dort schrittweise zu einem Multi-Domain-MDM aus. Plattformen wie Pimcore decken beides in einem System ab, was diesen organischen Ausbau ohne neue Lizenzverhandlungen ermöglicht. ### Wie hängen MDM und Data Management zusammen? MDM ist eine Sub-Disziplin des Data Managements, der Dach-Disziplin für alle Datendomänen. Unter diesem Dach sitzen auch PIM, DAM und CDP, jeweils mit eigenem Fokus. MDM nimmt dabei die breiteste Rolle ein, weil es nicht auf eine Domäne beschränkt ist, sondern die verbindliche Stammdaten-Version über alle Domänen hinweg sicherstellt. Wer MDM isoliert denkt, baut die nächste Dateninsel. Für mittelständische Hersteller ist eine Plattform wie Pimcore als PIM-plus-MDM-Kombination oft der pragmatischere Weg als eine schwergewichtige Enterprise-MDM-Suite wie Informatica, Stibo STEP oder SAP Master Data Governance. Eine Plattform, eine Datenbasis, keine Lizenzkosten. Als Pimcore Platinum Partner setzt onacy MDM-Projekte so auf, dass sie bei der Domäne mit dem größten Schmerz starten und organisch wachsen. ### Häufige Fragen zu MDM #### Was ist Master Data Management einfach erklärt? Master Data Management (MDM) ist die zentrale, unternehmensweite Verwaltung aller geschäftskritischen Stammdaten: Produkte, Kunden, Lieferanten und Materialien. MDM konsolidiert diese Daten aus ERP, CRM, PIM und Shop zu einer verbindlichen Single Source of Truth, bereinigt Dubletten und verteilt die geprüften Daten an alle Zielsysteme. So arbeiten alle Systeme mit derselben, verlässlichen Datenbasis. #### Was ist der Unterschied zwischen MDM und PIM? PIM (Product Information Management) verwaltet ausschließlich Produktdaten in vermarktungsfähiger Qualität für Shop, Katalog und Marktplätze. MDM umfasst alle Stammdaten-Domänen, also auch Kunden, Lieferanten und Materialien. PIM ist damit eine Spezialisierung innerhalb des MDM-Spektrums. Plattformen wie Pimcore decken beides in einem System ab. #### Welche Daten gehören ins MDM? Ins MDM gehören alle geschäftskritischen Stammdaten, die in mehreren Systemen gebraucht werden: Produkt-, Kunden-, Lieferanten-, Material- und je nach Organisation auch Mitarbeiterstammdaten. Bewegungsdaten wie Bestellungen oder Rechnungen gehören nicht ins MDM, sie bleiben im ERP. Entscheidend ist, dass es für jede Domäne ein führendes System mit klarer Governance gibt. #### Was ist der Unterschied zwischen Master Data Management und Mobile Device Management? Beide werden mit MDM abgekürzt, haben aber nichts miteinander zu tun. Master Data Management verwaltet Unternehmensstammdaten wie Produkte und Kunden. Mobile Device Management verwaltet Firmengeräte wie Smartphones und Tablets. Im Data-Management-Kontext und in diesem Eintrag ist mit MDM immer Master Data Management gemeint. Eine Datenbasis, der alle Systeme vertrauen MDM scheitert selten an der Software, sondern an Datenqualität und Governance. Im Daten-Audit prüfen wir Ihre Systeme, Stammdaten und Pflegeprozesse und liefern eine priorisierte Roadmap, mit welcher Domäne der Einstieg den größten Hebel bringt. Daten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und PIM-System ### Verwandte Themen MDM ist eine Disziplin im Data Management bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie Stammdaten, Produktdaten und Kundendaten zusammenspielen. PIM (Product Information Management)→Die produktdatenseitige Schwesterdisziplin: wo Produktinformationen zentral gepflegt werden.CDP (Customer Data Platform)→Wie Kundendaten konsolidiert werden und worin sich eine CDP von klassischem MDM unterscheidet.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der MDM, PIM und CDP gemeinsam organisiert werden.ECLASS→Der Klassifizierungsstandard, der Stammdaten über Hersteller und Systeme hinweg vergleichbar macht. ### Was ist DAM (Digital Asset Management)? URL: https://www.onacy.de/wissen/dam/ onacy›Wissen›DAM Data Management ## Was ist DAM (Digital Asset Management)? DAM (Digital Asset Management) ist ein System zur zentralen Verwaltung digitaler Assets wie Bilder, Videos, Grafiken und Dokumente. Es speichert Dateien an einem Ort, reichert sie mit Metadaten an und macht sie über Suche, Versionierung und Rechteverwaltung schnell auffindbar. Der globale DAM-Markt lag 2025 bei rund 5,4 Milliarden US-Dollar. Eine einzelne Datei wird erst durch strukturierte Metadaten zum Digital Asset: Titel, Beschreibung, Keywords, Rechteinformationen und Ablaufdaten machen aus einem Bild ein durchsuchbares, wiederverwendbares und steuerbares Medium. Ein DAM ist damit die zentrale Quelle für alle Marken- und Medieninhalte eines Unternehmens, über Abteilungen, Kanäle und Märkte hinweg. Kriterium DAM PIM Schwerpunkt Digitale Assets: Bilder, Videos, Grafiken, Dokumente, Logos Produktinformationen: Texte, Attribute, Varianten, Klassifizierung Verwaltete Inhalte Mediendateien, auch produktunabhängig (Marke, Kampagne, Event) Strukturierte Produktdaten pro Artikel und Variante Kernfunktionen Zentrale Ablage, Metadaten und Tagging, Suche, Versionierung, Rechte Datenpflege, Anreicherung, Freigabe, Ausspielung in Kanäle Typische Nutzer Marketing, Brand, Kreativ- und Agenturteams Produktmanagement, E-Commerce, Stammdatenpflege Verhältnis Liefert Assets, die im PIM mit Produkten verknüpft werden Manche PIM-Systeme bringen DAM-Funktionen direkt mit Stand: Juni 2026. Marktvolumen DAM 2025 laut Fortune Business Insights rund 5,4 Milliarden US-Dollar, Europa-Anteil etwa 26 Prozent. Die drei Kernfunktionen eines DAM Erst die Kombination aus zentraler Ablage, Metadaten und Rechteverwaltung macht ein DAM aus. Moderne Systeme nutzen KI, um Assets automatisch zu verschlagworten. ### Wofür wird ein DAM genutzt? Ein DAM schafft eine verlässliche, zentrale Quelle für alle digitalen Medien eines Unternehmens. Statt verstreuter Ordner, doppelter Dateien und veralteter Logos liegt jedes Asset versioniert und rechtssicher an einem Ort. Typische Einsatzfelder: - Zentrale Verwaltung von Bildern, Videos und Grafiken (Produkt- wie Marketingmedien) für alle Kanäle. - Markenkonsistenz: nur freigegebene, aktuelle Logos und Vorlagen im Umlauf. - Schnelles Auffinden über Metadaten und Tags statt manueller Ordnersuche. - Rechte- und Ablaufmanagement bei lizenzierten Bildern und Kampagnenmotiven. Für mittelständische Markenhersteller ist ein DAM oft die Voraussetzung, um wachsende Mengen an Produkt- und Marketingmedien über viele Kanäle konsistent auszuspielen, ohne dass jede Abteilung eigene Dateiablagen pflegt. Einordnung In vielen Unternehmen liegt der teure Teil eines DAM-Projekts nicht in der Software, sondern in den Metadaten. Ein Asset ohne saubere Verschlagwortung ist im DAM genauso unauffindbar wie auf einem Netzlaufwerk. Wer von Anfang an definiert, welche Metadaten gepflegt werden und wer dafür verantwortlich ist, macht aus dem DAM eine echte Quelle statt einer weiteren Dateiablage. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen DAM und PIM? DAM und PIM werden häufig verwechselt, verwalten aber unterschiedliche Inhalte. Ein DAM-System ist auf digitale Assets ausgerichtet: Bilder, Videos, Dokumente und Logos, auch produktunabhängig. Ein PIM-System (Product Information Management) dagegen pflegt strukturierte Produktinformationen wie Texte, Attribute, Varianten und Klassifizierung. In der Praxis arbeiten beide Systeme zusammen: Das DAM liefert die Medien, das PIM verknüpft sie mit den passenden Produkten und spielt beides gebündelt in Shops, Marktplätze und Kataloge aus. Manche PIM-Systeme bringen DAM-Funktionen direkt mit, was für kleinere Medienbestände ausreichen kann. Bei großen, markenübergreifenden Medienmengen ist ein dediziertes DAM meist die bessere Wahl. Welcher Weg passt, richtet sich nach Medienvolumen und Markenkomplexität: Bei wenigen Produktbildern reicht die DAM-Funktion im PIM, bei Kampagnen und Videos über viele Marken lohnt ein eigenständiges DAM. Wichtig ist, dass beide Systeme dieselbe Sprache sprechen, damit keine zwei Datensilos entstehen. ### Wie hängen DAM und Data Management zusammen? Ein DAM ist eine Sub-Disziplin des Data Managements. Digitale Assets sind Daten, und sie folgen denselben Prinzipien wie Produkt- oder Kundendaten: Sie brauchen Struktur, Metadaten, klare Verantwortlichkeiten und einen definierten Lebenszyklus. Ohne diese Grundlage bleibt ein DAM ein besser organisierter Datei-Friedhof. Erst wenn Assets sauber verschlagwortet sind und mit Produktdaten im PIM verknüpft werden, lassen sich Medien automatisiert und fehlerarm über alle Kanäle ausspielen. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Produkt- und Mediendaten so strukturieren, dass Marketing, E-Commerce und Vertrieb aus einer konsistenten Quelle arbeiten. ### Häufige Fragen zu DAM #### Was ist DAM einfach erklärt? DAM (Digital Asset Management) ist ein System zur zentralen Verwaltung digitaler Assets wie Bilder, Videos, Grafiken und Dokumente. Es speichert Dateien an einem Ort, reichert sie mit Metadaten an und macht sie über Suche, Versionierung und Rechteverwaltung schnell auffindbar. So arbeiten alle Abteilungen mit den richtigen, freigegebenen Medien statt mit verstreuten Dateien. #### Wofür steht die Abkürzung DAM? DAM steht für Digital Asset Management, auf Deutsch die Verwaltung digitaler Assets. Gemeint ist sowohl die Software als auch der Prozess, mit dem ein Unternehmen seine Mediendateien zentral speichert, mit Metadaten versieht und über alle Kanäle bereitstellt. Ein digitales Asset ist dabei jede Datei, die durch Metadaten durchsuchbar und wiederverwendbar gemacht wird. #### Was ist der Unterschied zwischen DAM und PIM? Ein DAM verwaltet digitale Assets wie Bilder, Videos und Logos. Ein PIM verwaltet strukturierte Produktinformationen wie Texte, Attribute und Varianten. Beide Systeme arbeiten zusammen: Das DAM liefert die Medien, das PIM verknüpft sie mit Produkten und spielt beides in Shops und Kataloge aus. Manche PIM-Systeme bringen DAM-Funktionen direkt mit. #### Welche Kernfunktionen hat ein DAM? Die zentralen DAM-Funktionen sind eine zentrale Ablage aller Assets, Metadaten und Tagging für schnelle Auffindbarkeit, Versionierung mit Historie sowie Rechte- und Zugriffsverwaltung. Moderne Systeme nutzen KI, um Inhalte automatisch zu verschlagworten. Erst strukturierte Metadaten machen aus einer Datei ein durchsuchbares, wiederverwendbares Asset. Assets und Produktdaten aus einer konsistenten Quelle Ein DAM entfaltet seinen Wert erst zusammen mit sauberen Produktdaten. Im Daten-Audit prüfen wir, wie gut Ihre Medien und Produktinformationen strukturiert sind, und zeigen den Weg zu konsistenten Inhalten über alle Kanäle. Daten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Verwandte Themen DAM ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Assets, Produktdaten und Standards im Mittelstand zusammenspielen. PIM (Product Information Management)→Wo Assets aus dem DAM mit strukturierten Produktdaten verknüpft werden.ECLASS→Der Klassifizierungsstandard, der Produktdaten herstellerunabhängig beschreibt.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der DAM, PIM und Standards organisiert werden.Data-Management-Hub→Wie DAM, PIM, PXM und MDM bei onacy zusammenwirken. ### Was ist ein CDP (Customer Data Platform)? URL: https://www.onacy.de/wissen/cdp/ onacy›Wissen›CDP Data Management ## Was ist ein CDP (Customer Data Platform)? Eine CDP (Customer Data Platform) ist eine Software, die ein dauerhaftes, vereinheitlichtes Kundenprofil aufbaut und für andere Systeme verfügbar macht. Sie führt First-Party-Daten aus Shop, App, CRM, E-Mail und Service zu einem einheitlichen Profil pro Person zusammen und liefert die Basis für Segmentierung, Personalisierung und Analyse. Eine CDP ist die kundenzentrierte Sub-Disziplin des Data Managements. Das CDP Institute definiert eine Customer Data Platform über drei Merkmale: Sie ist persistent (eine eigene, dauerhafte Datenbank statt nur Durchleitung), unified (alle Daten zu einer Person ergeben ein zentrales Kundenprofil) und accessible (andere Systeme können auf diese Profile zugreifen). Anders als bei reinen Marketing-Tools entsteht so eine verbindliche, langlebige Kundensicht, die nicht an einen einzelnen Kanal gebunden ist. Kriterium CDP CRM DMP Datentyp First-Party-Daten: Verhalten, Transaktionen, Profile aus eigenen Kanälen Bekannte Kundeninteraktionen: Kontakte, Termine, Tickets, Deals Anonyme Third-Party-Daten für Werbe-Targeting Identität Dauerhaftes, identitätsaufgelöstes Profil pro Person Bekannter Kontakt, oft manuell gepflegt Anonyme Cookie-IDs, kurze Speicherdauer Datenpflege Automatisch aus angebundenen Systemen Überwiegend manuell durch Sales und Service Eingekauft von Datenanbietern und Ad-Netzwerken Typischer Einsatz Personalisierung, Segmentierung, Analyse, KI-Decisioning Sales- und Service-Workflows, Pipeline-Management Anzeigen-Aussteuerung im offenen Web Stand: Juni 2026. DMPs verlieren mit dem Wegfall der Third-Party-Cookies an Bedeutung; mehrere große Anbieter haben ihre DMPs eingestellt (Oracle BlueKai, Salesforce Krux), CDPs übernehmen zunehmend deren Aufgaben auf First-Party-Basis. So entsteht das einheitliche Kundenprofil in einer CDP Die CDP sammelt First-Party-Daten aus allen Touchpoints, löst die Identität pro Person auf und stellt das Profil den Aktivierungs-Systemen bereit. ### Wofür wird eine CDP genutzt? Eine CDP löst das Problem verstreuter Kundendaten. Informationen zu einer Person liegen typischerweise in vielen Systemen: Bestellungen im Shop, Tickets im Service, Öffnungsraten im E-Mail-Tool. Die CDP führt diese First-Party-Daten zu einem Profil zusammen und macht es für andere Systeme nutzbar. Typische Einsatzfelder: - Aufbau eines einheitlichen Kundenprofils über alle Touchpoints (Single Customer View). - Segmentierung und personalisierte Ansprache in Shop, E-Mail und Kampagnen. - Datenbasis für Analyse, Lookalike-Modelle und KI-gestütztes Decisioning. - Erstübernahme von Aufgaben, die früher DMPs übernahmen, jetzt auf First-Party-Basis und DSGVO-konform. Mit dem Wegfall der Third-Party-Cookies rücken First-Party-Daten ins Zentrum. Eine CDP ist das System, das diese Daten sammelt, ordnet und einsatzfähig hält. Einordnung In der Praxis steht und fällt eine CDP mit der Qualität der angebundenen Daten: Ohne saubere Identitätsauflösung und konsistente Stammdaten entsteht kein einheitliches Profil, sondern nur eine weitere Dateninsel. Eine CDP ergibt deshalb meist erst dann Sinn, wenn die zugrunde liegenden Stammdaten im Griff sind. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen CDP, CRM und DMP? Die drei Systeme werden oft verwechselt, lösen aber unterschiedliche Aufgaben. Ein CRM speichert bekannte Kundeninteraktionen wie Verkaufsgespräche, E-Mails und Tickets und ist auf Sales- und Service-Workflows optimiert, oft mit manuell gepflegten Daten. Eine CDP vereinheitlicht automatisch First-Party-Daten aus allen Kanälen zu dauerhaften, identitätsaufgelösten Profilen und liefert die Datengrundlage für Personalisierung und Analyse. Eine DMP (Data Management Platform) sammelte anonyme Third-Party-Daten für Werbe-Targeting mit kurzer Speicherdauer und ohne dauerhafte Identität. Mit dem Wegfall der Third-Party-Cookies verliert dieses Modell seine Datengrundlage. Mehrere große Anbieter haben ihre DMPs eingestellt, und CDPs übernehmen Aufgaben wie Audience-Building und Lookalike-Modelle auf First-Party-Basis. In vielen Unternehmen arbeiten CRM und CDP zusammen: das CRM für die Beziehungspflege, die CDP als darunterliegende Datengrundlage. ### Wie hängen CDP und Data Management zusammen? Eine CDP ist eine Sub-Disziplin des Data Managements, der Dach-Disziplin für alle Datendomänen. Während ein PIM Produktdaten und ein MDM die unternehmensweiten Stammdaten verwaltet, ist die CDP auf die kundenseitige Sicht spezialisiert: Verhaltens- und Profildaten zu einer einheitlichen Kundensicht. Beide Welten greifen ineinander, denn personalisierte Erlebnisse brauchen sowohl saubere Kundenprofile als auch konsistente Produktdaten. Genau hier liegt der häufigste Fehler: Eine CDP wird isoliert eingeführt, während die zugrunde liegenden Stammdaten noch widersprüchlich sind. Ohne sauberes Produktdatenmanagement und eine verlässliche Stammdaten-Basis bleibt auch das Kundenprofil unvollständig. onacy denkt CDP-Themen deshalb immer als Teil einer breiteren Data-Management-Strategie, nicht als isoliertes Marketing-Tool. ### Häufige Fragen zu CDP #### Was ist eine Customer Data Platform einfach erklärt? Eine Customer Data Platform (CDP) ist eine Software, die First-Party-Daten aus Shop, App, CRM, E-Mail und Service zu einem dauerhaften, einheitlichen Kundenprofil zusammenführt und für andere Systeme verfügbar macht. Das CDP Institute beschreibt sie als persistent, unified und accessible. So entsteht eine verbindliche Kundensicht, die Personalisierung, Segmentierung und Analyse über alle Kanäle hinweg ermöglicht. #### Was ist der Unterschied zwischen CDP und CRM? Ein CRM speichert bekannte Kundeninteraktionen wie Gespräche, E-Mails und Tickets und ist auf Sales- und Service-Workflows optimiert, oft mit manuell gepflegten Daten. Eine CDP vereinheitlicht automatisch First-Party-Daten aus allen Kanälen zu dauerhaften, identitätsaufgelösten Profilen. In vielen Unternehmen arbeiten beide zusammen: das CRM für die Beziehungspflege, die CDP als darunterliegende Datengrundlage. #### Was ist der Unterschied zwischen CDP und DMP? Eine CDP arbeitet mit First-Party-Daten und baut dauerhafte, identitätsaufgelöste Kundenprofile. Eine DMP (Data Management Platform) sammelte anonyme Third-Party-Daten für Werbe-Targeting mit kurzer Speicherdauer. Mit dem Wegfall der Third-Party-Cookies verliert die DMP ihre Datengrundlage, mehrere große Anbieter haben sie eingestellt. CDPs übernehmen Aufgaben wie Audience-Building zunehmend auf First-Party-Basis. #### Wann braucht ein Unternehmen eine CDP? Eine CDP lohnt sich, wenn Kundendaten über viele Kanäle verstreut sind und personalisierte Ansprache über Shop, E-Mail und Kampagnen hinweg gefragt ist. Voraussetzung ist eine belastbare Datenbasis: Ohne saubere Identitätsauflösung und konsistente Stammdaten entsteht statt eines einheitlichen Profils nur eine weitere Dateninsel. Eine CDP ergibt deshalb meist erst dann Sinn, wenn die zugrunde liegenden Stammdaten im Griff sind. Ein Kundenprofil, das auf sauberen Daten steht Eine CDP ist nur so stark wie die Datenbasis darunter. Im Daten-Audit prüfen wir Ihre Systeme, Kunden- und Stammdaten und zeigen, welche Grundlagen für ein einheitliches Kundenprofil zuerst stehen müssen, bevor Personalisierung und KI tragen. Daten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und PIM-System ### Verwandte Themen Eine CDP ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie Kundendaten, Stammdaten und Produktdaten zusammenspielen. MDM (Master Data Management)→Wie Stammdaten konsolidiert werden und worin sich MDM von einer CDP unterscheidet.PIM (Product Information Management)→Wo Produktdaten zentral gepflegt werden, die in Kundenerlebnisse einfließen.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der CDP, MDM und PIM gemeinsam organisiert werden.Data-Management-Hub→Wie onacy Kunden-, Stamm- und Produktdaten zu einer belastbaren Datenbasis verbindet. ### Was ist ein CRM (Customer Relationship Management)? URL: https://www.onacy.de/wissen/crm/ onacy›Wissen›CRM Data Management ## Was ist ein CRM (Customer Relationship Management)? CRM (Customer Relationship Management) bezeichnet eine Software und einen Ansatz, um alle Interaktionen mit Interessenten und Kunden zentral zu verwalten. Ein CRM-System speichert Kontaktdaten, Kommunikationsverlauf, Angebote und Kaufhistorie und unterstützt vor allem Vertrieb und Service. Salesforce führt den weltweiten CRM-Markt mit rund 20,7 Prozent Anteil an. Der Begriff CRM steht zugleich für die Technologie und für die Strategie dahinter: Kundenbeziehungen systematisch aufzubauen und zu pflegen. Im Kern bündelt ein CRM Stammdaten, Aktivitäten und Verkaufschancen pro Kontakt, sodass Vertrieb, Marketing und Service auf denselben Stand zugreifen. Klassische Anbieter im Mittelstand sind Salesforce, HubSpot und Microsoft Dynamics. Kriterium CRM CDP (Customer Data Platform) Primärer Zweck Kundenbeziehungen, Vertriebs- und Serviceprozesse steuern Kundendaten aus allen Quellen vereinheitlichen und für Marketing aktivierbar machen Datenfokus Bekannte Kontakte: Stammdaten, Kommunikation, Verkaufschancen Zero- und First-Party-Daten über alle Touchpoints, auch anonyme Hauptnutzer Vertrieb und Service Marketing und Datenanalyse Datenaktualisierung Oft manuell, nach Gespräch, Termin oder Notiz Weitgehend automatisiert und in Echtzeit aus angebundenen Systemen Blickwinkel Einzelner Kontakt oder Account in der Beziehung zum Unternehmen Gesamtsicht auf alle Kunden und ihr Verhalten über alle Kanäle Stand: Juni 2026. Marktanteil Salesforce laut IDC Worldwide Semi-Annual Software Tracker (rund 20,7 Prozent). Die drei Typen von CRM-Systemen Moderne CRM-Plattformen wie Salesforce, HubSpot oder Microsoft Dynamics vereinen alle drei Typen in einem System. Operatives CRM gilt als größter Markt-Teilbereich. ### Wofür wird ein CRM genutzt? Ein CRM-System schafft eine gemeinsame Datenbasis für alle, die mit Kunden arbeiten. Statt verteilter Excel-Listen und E-Mail-Postfächer liegen Kontakte, Verlauf und offene Chancen an einem Ort. Typische Einsatzfelder: - Vertriebssteuerung: Leads, Verkaufschancen und Pipeline transparent verwalten. - Service und Support: Anfragen, Tickets und Historie pro Kunde nachvollziehen. - Marketing-Automation: Kampagnen und Nachfassaktionen an Kontaktdaten ausrichten. - Reporting: Umsatz, Abschlussquoten und Kundenwert auswerten. Für mittelständische Hersteller ist ein CRM oft der erste Schritt zu einer strukturierten Kundenbearbeitung, gerade wenn Vertrieb und Service bisher ohne gemeinsames System gearbeitet haben. Einordnung Ein CRM ist nur so gut wie die Daten, die darin landen. In vielen Mittelstandsprojekten scheitert nicht die Software, sondern die Pflege: doppelte Kontakte, leere Felder, kein Prozess. Wer das CRM als Teil eines durchdachten Data Managements begreift und nicht als isolierte Vertriebsinsel, holt deutlich mehr aus der Kundenbeziehung heraus und vermeidet die teure Nacharbeit an verschmutzten Daten. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen CRM und CDP? CRM und CDP werden oft verwechselt, erfüllen aber unterschiedliche Aufgaben. Ein CRM verwaltet die bekannten Kontakte und steuert die direkte Beziehung: Wer hat wann mit wem gesprochen, welche Angebote sind offen, welcher Kunde braucht Service. Eine Customer Data Platform (CDP) dagegen sammelt Kundendaten aus allen Quellen, auch anonyme Verhaltensdaten, vereinheitlicht sie zu einem Profil und stellt sie für Marketing und Analyse bereit. Vereinfacht gesagt: Das CRM ist das System für die gepflegte Beziehung zum bekannten Kontakt, die CDP ist das System für die vollständige, kanalübergreifende Datensicht. Beide ergänzen sich, ersetzen sich aber nicht. In der Praxis speist das CRM oft Daten in eine CDP ein, und die CDP liefert angereicherte Segmente zurück. Entscheidend ist daher weniger die Frage CRM oder CDP als die, dass beide Systeme dieselben sauberen Kundendaten nutzen. Wer Stammdaten, Dubletten und Verantwortlichkeiten nicht vorab klärt, verlagert das Datenproblem nur in ein neues Tool. ### Welche CRM-Typen gibt es? CRM-Systeme lassen sich nach ihrem Schwerpunkt unterscheiden. Das operative CRM automatisiert Prozesse in Vertrieb, Marketing und Service und stellt den größten Teilmarkt. Das analytische CRM wertet Kundendaten aus, erkennt Muster und liefert Prognosen. Das kollaborative CRM sorgt dafür, dass Informationen über Abteilungsgrenzen hinweg geteilt werden. In der Praxis sind diese Typen keine getrennten Produkte mehr. Führende Plattformen wie Salesforce, HubSpot und Microsoft Dynamics vereinen operative, analytische und kollaborative Funktionen in einem System. Für mittelständische Hersteller zählt weniger die theoretische Einteilung als die Frage, ob das CRM zu den eigenen Prozessen passt und ob die Datenpflege im Alltag funktioniert. ### Häufige Fragen zu CRM #### Was ist ein CRM einfach erklärt? Ein CRM (Customer Relationship Management) ist eine Software, um alle Interaktionen mit Interessenten und Kunden zentral zu verwalten. Es speichert Kontaktdaten, Kommunikationsverlauf, Angebote und Kaufhistorie und unterstützt vor allem Vertrieb und Service. So greifen alle Beteiligten auf denselben Stand zu, statt mit verteilten Listen zu arbeiten. Bekannte Anbieter sind Salesforce, HubSpot und Microsoft Dynamics. #### Was ist der Unterschied zwischen CRM und CDP? Ein CRM verwaltet bekannte Kontakte und steuert die direkte Vertriebs- und Servicebeziehung. Eine CDP (Customer Data Platform) sammelt Kundendaten aus allen Quellen, auch anonyme Verhaltensdaten, vereinheitlicht sie zu einem Profil und stellt sie für Marketing und Analyse bereit. Das CRM fokussiert den einzelnen Kontakt, die CDP die kanalübergreifende Gesamtsicht. Beide ergänzen sich, ersetzen sich aber nicht. #### Welche Arten von CRM gibt es? Man unterscheidet operatives, analytisches und kollaboratives CRM. Operatives CRM automatisiert Vertriebs-, Marketing- und Serviceprozesse und ist der größte Teilmarkt. Analytisches CRM wertet Kundendaten aus und erkennt Muster. Kollaboratives CRM teilt Informationen über Abteilungen hinweg. Moderne Plattformen wie Salesforce oder HubSpot vereinen alle drei Typen in einem System. #### Welches CRM ist Marktführer? Salesforce ist der weltweite Marktführer für CRM-Software mit rund 20,7 Prozent Marktanteil laut IDC, mehr als die nächsten vier Wettbewerber zusammen. Weitere verbreitete Anbieter im Mittelstand sind HubSpot und Microsoft Dynamics. Welches System passt, hängt von Prozessen, Integrationen und Datenqualität ab, nicht allein vom Marktanteil. Saubere Kundendaten als Basis für Ihr CRM Ein CRM steht und fällt mit der Datenqualität. Im Daten-Audit prüfen wir, wie konsistent Ihre Kunden- und Stammdaten sind, und zeigen den Weg zu einer CRM-Einführung, die im Alltag wirklich genutzt wird. Daten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Ein CRM ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Kundendaten, Plattformen und Prozesse im Mittelstand zusammenspielen. CDP (Customer Data Platform)→Wie eine CDP Kundendaten aus allen Quellen vereinheitlicht und das CRM ergänzt.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der CRM, CDP und Kundendaten organisiert werden.PIM (Product Information Management)→Das Gegenstück auf der Produktseite, eng verzahnt mit der Kundensicht.Data-Management-Hub→Wie CRM, CDP, PIM und Stammdaten bei onacy zusammenwirken. ### Was ist eine DXP (Digital Experience Platform)? URL: https://www.onacy.de/wissen/dxp/ onacy›Wissen›DXP Data Management ## Was ist eine DXP (Digital Experience Platform)? Eine Digital Experience Platform (DXP) ist eine integrierte Softwareplattform, die Inhalte, Daten und Funktionen bündelt, um konsistente digitale Kundenerlebnisse über alle Kanäle hinweg zu liefern: Website, Shop, Portal, App und Marktplatz. Eine DXP verbindet Content-Management, Personalisierung, Commerce und Datenintegration und löst damit das klassische, rein seitenorientierte CMS ab. Der Begriff wurde durch Analysten wie Gartner geprägt und beschreibt eine Weiterentwicklung des Web-Content-Managements: Statt nur Webseiten zu pflegen, orchestriert eine DXP Inhalte und Daten kanalübergreifend und kontextbezogen. Als Datenquellen führt eine DXP unterschiedliche Datenarten für das Erlebnis zusammen: redaktionelle Inhalte aus einem CMS, Kunden- und Profildaten aus einer CDP, Transaktionsdaten aus ERP und Shop sowie Produktdaten aus einem PIM und Assets aus einem DAM. Kriterium Klassisches CMS DXP Fokus Webseiten und Inhalte verwalten Digitales Kundenerlebnis über alle Kanäle orchestrieren Kanäle primär Website Website, Shop, Portal, App, Marktplatz, IoT Daten Inhalte, wenig Datenintegration integriert Produkt-, Kunden- und Assetdaten (PIM, DAM, CDP) Personalisierung gering oder über Zusatzmodule zentraler Bestandteil, datengetrieben und kontextbezogen Architektur monolithisch, seitenzentriert modular bis composable, oft API-first und headless Stand: Juni 2026. Vergleich der typischen Merkmale, abhängig von der konkreten Produktausprägung. Moderne CMS verschwimmen mit DXP-Funktionen. Die Komponenten einer Digital Experience Platform Datenquellen wie PIM, DAM und CDP speisen die DXP-Kernfunktionen. Die DXP spielt das Erlebnis kanalübergreifend aus. ### Aus welchen Komponenten besteht eine DXP? Eine DXP ist kein einzelnes Produkt, sondern ein Bündel zusammenwirkender Funktionen. Die typischen Bausteine sind: - Content-Management: Inhalte strukturiert und kanalunabhängig pflegen. - Personalisierung: Inhalte und Angebote datengetrieben auf Segmente oder Einzelnutzer zuschneiden. - Commerce-Funktionen: Katalog, Warenkorb und Checkout, oft über ein integriertes oder angebundenes Shopsystem. - Datenintegration: Anbindung von PIM, DAM, CDP, ERP und CRM als Datenquellen. - Analytics und Orchestrierung: Erlebnisse messen, testen und über Kanäle hinweg steuern. Moderne DXP folgen häufig einem composable Ansatz: Statt eines Monolithen werden über APIs einzelne Best-of-Breed-Bausteine kombiniert, etwa ein headless CMS, ein Shopsystem und ein PIM. Das erhöht die Flexibilität, verlangt aber sauberes Datenmanagement im Hintergrund. Einordnung Eine DXP ist nur so stark wie die Daten, die sie orchestriert: Wer eine DXP einführt, ohne vorher Produkt- und Kundendaten in PIM, DAM und CDP sauber aufzustellen, baut eine glänzende Oberfläche über ein Datenchaos. Für den Mittelstand ist der composable Weg über klar definierte Datenquellen meist tragfähiger als ein großer Plattform-Monolith. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen DXP und CMS? Ein Content-Management-System (CMS) verwaltet primär Webseiten und Inhalte. Eine DXP geht darüber hinaus: Sie orchestriert das gesamte digitale Kundenerlebnis über mehrere Kanäle, integriert Produkt-, Kunden- und Assetdaten und stellt Personalisierung sowie Commerce in den Mittelpunkt. Vereinfacht gesagt ist das CMS eine mögliche Komponente innerhalb einer DXP, nicht ihr Gegenstück. In der Praxis verschwimmen die Grenzen: Viele moderne CMS ergänzen DXP-Funktionen, und nicht jedes Unternehmen braucht eine vollwertige DXP. Für mittelständische Markenhersteller ist die entscheidende Frage seltener "CMS oder DXP" als vielmehr, wie Produktdaten, Assets und Kundendaten konsistent zusammenfließen, unabhängig vom Etikett der Plattform. ### Welche Rolle spielen Produktdaten in einer DXP? Eine DXP verarbeitet viele Datenarten: Inhalte, Kunden- und Profildaten, Transaktionsdaten und eben Produktdaten. Für herstellende und handelnde Unternehmen sind Produktdaten dabei eine der wichtigsten Quellen, weil eine DXP am Ende Produkte zeigt: im Shop, im Händlerportal, in der App. Damit diese Darstellungen konsistent und vollständig sind, braucht es ein gepflegtes PIM als Single Source of Truth und ein DAM für die zugehörigen Medien. Wie für Kunden- oder Transaktionsdaten gilt: Die DXP konsumiert diese Daten, sie erzeugt sie nicht. Genau hier liegt der häufigste Stolperstein: Eine DXP-Einführung ohne sauberes Data Management im Hintergrund verlagert nur das Problem. onacy setzt deshalb zuerst an der Datenbasis an, bevor das Erlebnis orchestriert wird, oft auf Basis von Pimcore, das PIM, DAM und Experience-Funktionen in einem Datenmodell vereint. ### Häufige Fragen zu DXP #### Was ist eine DXP einfach erklärt? Eine Digital Experience Platform (DXP) ist eine integrierte Softwareplattform, die Inhalte, Daten und Funktionen bündelt, um konsistente digitale Kundenerlebnisse über alle Kanäle zu liefern: Website, Shop, Portal, App und Marktplatz. Sie verbindet Content-Management, Personalisierung, Commerce und Datenintegration und löst das klassische, rein seitenorientierte CMS ab. #### Was ist der Unterschied zwischen DXP und CMS? Ein CMS verwaltet primär Webseiten und Inhalte. Eine DXP orchestriert das gesamte digitale Kundenerlebnis über mehrere Kanäle, integriert Produkt-, Kunden- und Assetdaten und stellt Personalisierung sowie Commerce in den Mittelpunkt. Das CMS ist damit eine mögliche Komponente innerhalb einer DXP, nicht ihr Gegenstück. In der Praxis verschwimmen die Grenzen zunehmend. #### Aus welchen Komponenten besteht eine DXP? Typische Bausteine sind Content-Management, datengetriebene Personalisierung, Commerce-Funktionen, Datenintegration zu PIM, DAM, CDP, ERP und CRM sowie Analytics und Orchestrierung. Moderne DXP folgen oft einem composable Ansatz: Über APIs werden einzelne Best-of-Breed-Bausteine kombiniert, etwa ein headless CMS, ein Shopsystem und ein PIM, statt eines Monolithen. #### Welche Rolle spielen Produktdaten in einer DXP? Produktdaten sind eine der wichtigsten Datenquellen einer DXP, denn am Ende zeigt eine DXP Produkte in Shop, Portal und App. Damit die Darstellungen konsistent sind, braucht es ein gepflegtes PIM als Single Source of Truth und ein DAM für Medien. Die DXP konsumiert diese Daten, erzeugt sie aber nicht. Ohne sauberes Data Management bleibt die DXP eine Oberfläche über inkonsistenten Daten. Bevor die DXP kommt, muss die Datenbasis stimmen Im Daten-Audit prüfen wir gemeinsam, wie weit Ihre Produkt-, Kunden- und Assetdaten eine konsistente Experience tragen, und zeigen, welche Schritte vor einer DXP-Einführung den größten Hebel haben. Ein 30-minütiges Erstgespräch genügt für den Einstieg. Daten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und Pimcore ### Verwandte Themen Eine DXP ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie Daten, Inhalte, Erlebnisse und Plattformen zusammenspielen. PXM (Product Experience Management)→Die Erlebnisschicht, die über einer DXP kanalspezifische Produktinhalte erzeugt.PIM (Product Information Management)→Die Datenbasis, aus der eine DXP konsistente Produktinformationen bezieht.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der eine DXP als Auslieferungsschicht einsortiert ist.Data-Management-Hub→Wie onacy Daten und Plattformen zu konsistenten digitalen Erlebnissen verbindet. ### Was sind Kundendaten? URL: https://www.onacy.de/wissen/kundendaten/ onacy›Wissen›Kundendaten Data Management ## Was sind Kundendaten? Kundendaten sind alle Informationen, die ein Unternehmen über Interessenten und Kunden sammelt: von Stamm- und Kontaktdaten über Transaktionen bis zu Verhaltensdaten. Nach Herkunft unterscheidet man Zero-, First-, Second- und Third-Party-Daten. Sauber gepflegte First-Party-Kundendaten sind heute die wichtigste und datenschutzkonformste Grundlage für Marketing und Vertrieb. Kundendaten beschreiben, wer ein Kunde ist, was er gekauft hat und wie er mit dem Unternehmen interagiert. Sie reichen von persönlichen und demografischen Angaben über Transaktionshistorien bis zu Verhaltensdaten wie Klicks, Seitenaufrufen und Verweildauer. Entscheidend ist nicht die Menge, sondern Qualität, Konsistenz und ein rechtssicherer Umgang nach DSGVO. Datenart Was es ist Beispiel Stammdaten Grunddaten, die einen Kunden eindeutig beschreiben Name, Adresse, Kundennummer, Branche Transaktionsdaten Daten zu Käufen und Geschäftsvorgängen Bestellungen, Rechnungen, Vertragslaufzeiten Verhaltensdaten Wie ein Kunde mit Kanälen interagiert Seitenaufrufe, Klicks, Verweildauer, Downloads Zero-Party-Daten Vom Kunden bewusst und freiwillig mitgeteilt Präferenzen, Umfrageantworten, Interessen First-Party-Daten Direkt aus eigenen Kanälen gesammelt Shop-Aktivität, App-Nutzung, Service-Kontakte Stand: Juni 2026. Einteilung der Datenherkunft (Zero-, First-, Second-, Third-Party) nach gängiger Marketing- und Datenschutzpraxis. Kundendaten nach Herkunft Daten unterschiedlicher Herkunft werden zu einem einheitlichen Kundenprofil zusammengeführt, idealerweise in einer Customer Data Platform. First-Party-Daten gelten als datenschutzkonform und zukunftssicher. ### Welche Arten von Kundendaten gibt es? Kundendaten lassen sich nach Inhalt und nach Herkunft einteilen. Nach Inhalt unterscheidet man vor allem diese Gruppen: - Stammdaten: Grunddaten wie Name, Adresse, Kundennummer und Branche. - Transaktionsdaten: Käufe, Bestellungen, Rechnungen und Verträge. - Verhaltensdaten: Klicks, Seitenaufrufe, Verweildauer und Downloads. - Kommunikations- und Präferenzdaten: bevorzugte Kanäle und Einwilligungen. Nach Herkunft trennt man Zero-Party-Daten (bewusst mitgeteilt), First-Party-Daten (aus eigenen Kanälen), Second-Party-Daten (von Partnern geteilt) und Third-Party-Daten (zugekauft). Für mittelständische Hersteller sind First-Party-Daten besonders wertvoll, weil sie zuverlässig, datenschutzkonform und unabhängig von Drittanbietern sind. Einordnung Der Wert von Kundendaten entsteht nicht durch Menge, sondern durch Konsistenz. In vielen Mittelstandsprojekten liegen dieselben Kunden mit unterschiedlichen Schreibweisen in CRM, Shop und Buchhaltung. Solange diese Quellen nicht abgeglichen sind, führt jede Auswertung in die Irre. Wer in saubere Stammdaten und klare Verantwortlichkeiten investiert, gewinnt mehr als durch jedes zusätzliche Datenfeld. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Kundendaten und CDP zusammen? Kundendaten entstehen über viele Systeme verteilt: im Shop, im CRM, im Newsletter-Tool, im Service. Eine Customer Data Platform (CDP) führt diese verteilten Daten zusammen. Sie sammelt Zero- und First-Party-Daten aus allen Quellen, gleicht sie über Identitätsauflösung ab und erstellt ein einheitliches Profil pro Kunde. Der Unterschied zur reinen Datensammlung liegt in der Aktivierung: Eine CDP stellt die vereinheitlichten Kundendaten so bereit, dass Marketing und Vertrieb sie direkt nutzen können, etwa für Segmente und Kampagnen. Weil eine CDP auf First-Party-Daten aufbaut und Einwilligungen zentral verwaltet, unterstützt sie zugleich einen DSGVO-konformen Umgang mit Kundendaten über alle angebundenen Systeme. Eine CDP repariert dabei keine schlechten Daten, sie macht Inkonsistenzen nur sichtbarer und schneller verteilbar. Sinnvoll ist deshalb die Reihenfolge: erst Stammdaten, Dubletten und Einwilligungen klären, dann zusammenführen. ### Warum sind First-Party-Kundendaten so wichtig? Mit dem Wegfall von Third-Party-Cookies und strengeren Datenschutzanforderungen verlieren zugekaufte Daten an Wert. First-Party-Daten dagegen stammen direkt aus der eigenen Kundenbeziehung, über Shop, App, Service oder Transaktionen, und sind damit zuverlässiger und rechtlich besser abgesichert. Sie gehören dem Unternehmen und lassen sich datenschutzkonform aktivieren. Für mittelständische Hersteller bedeutet das: Der Aufbau eigener, sauberer Kundendaten ist eine strategische Investition. Voraussetzung ist ein strukturiertes Data Management, das festlegt, welche Daten erhoben, wie sie gepflegt und wo sie zusammengeführt werden. Genau hier setzt onacy an: Kundendaten so strukturieren, dass aus ihnen verlässliche Entscheidungen und gezielte Ansprache werden. ### Häufige Fragen zu Kundendaten #### Was sind Kundendaten einfach erklärt? Kundendaten sind alle Informationen, die ein Unternehmen über Interessenten und Kunden sammelt. Dazu gehören Stammdaten wie Name und Adresse, Transaktionsdaten wie Bestellungen sowie Verhaltensdaten wie Klicks und Seitenaufrufe. Nach Herkunft unterscheidet man Zero-, First-, Second- und Third-Party-Daten. Sauber gepflegte First-Party-Daten sind die wichtigste Grundlage für Marketing und Vertrieb. #### Welche Arten von Kundendaten gibt es? Nach Inhalt unterscheidet man Stammdaten, Transaktionsdaten, Verhaltensdaten sowie Kommunikations- und Präferenzdaten. Nach Herkunft trennt man Zero-Party-Daten (bewusst mitgeteilt), First-Party-Daten (aus eigenen Kanälen), Second-Party-Daten (von Partnern) und Third-Party-Daten (zugekauft). Für den Mittelstand sind First-Party-Daten am wertvollsten, weil sie zuverlässig und datenschutzkonform sind. #### Was ist der Unterschied zwischen Kundendaten und einer CDP? Kundendaten sind die Informationen selbst, eine CDP (Customer Data Platform) ist das System, das diese Daten aus allen Quellen zusammenführt. Die CDP gleicht verteilte Daten ab, erstellt ein einheitliches Profil pro Kunde und stellt es für Marketing und Vertrieb bereit. Sie baut auf First-Party-Daten auf und unterstützt einen DSGVO-konformen Umgang mit Einwilligungen. #### Warum sind First-Party-Kundendaten so wichtig? First-Party-Daten stammen direkt aus der eigenen Kundenbeziehung und sind damit zuverlässiger und rechtlich besser abgesichert als zugekaufte Daten. Mit dem Wegfall von Third-Party-Cookies und strengeren Datenschutzanforderungen gewinnen sie weiter an Bedeutung. Sie gehören dem Unternehmen und lassen sich datenschutzkonform für Personalisierung und Ansprache nutzen. Aus verstreuten Kundendaten ein verlässliches Bild machen Kundendaten entfalten ihren Wert erst, wenn sie konsistent und abgeglichen sind. Im Daten-Audit prüfen wir, wie sauber Ihre Kundendaten über CRM, Shop und Buchhaltung hinweg sind, und zeigen den Weg zu einer belastbaren Datenbasis. Daten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Kundendaten sind Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Kundendaten, Plattformen und Stammdaten im Mittelstand zusammenspielen. CDP (Customer Data Platform)→Das System, das verteilte Kundendaten zu einem einheitlichen Profil zusammenführt.MDM (Master Data Management)→Wie Stammdaten sauber, eindeutig und konsistent gehalten werden.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Kundendaten, CDP und MDM organisiert werden.Data-Management-Hub→Wie Kundendaten, CDP, CRM und MDM bei onacy zusammenwirken. ### Was sind Stammdaten? URL: https://www.onacy.de/wissen/stammdaten/ onacy›Wissen›StammdatenData Management ## Was sind Stammdaten? Stammdaten sind die dauerhaft und unternehmensweit gültigen Kerndaten eines Unternehmens, etwa zu Produkten, Kunden, Lieferanten und Standorten. Sie ändern sich selten und bilden die Grundlage fast aller Geschäftsprozesse. Im Unterschied zu Bewegungsdaten wie Bestellungen oder Buchungen beschreiben Stammdaten die Objekte selbst, nicht einzelne Vorgänge. Stammdaten treten in nahezu jedem System eines Unternehmens auf, vom ERP über das CRM bis zum PIM. Weil dieselbe Entität (etwa ein Kunde oder ein Produkt) oft in mehreren Systemen geführt wird, entstehen leicht Dubletten und Widersprüche. Sauber gepflegte Stammdaten sorgen dafür, dass alle Abteilungen mit derselben, eindeutigen Datenbasis arbeiten. Neben Produktdaten zählen dazu auch Kunden-, Lieferanten-, Material- und Standortdaten. Merkmal | Stammdaten | Bewegungsdaten Charakter | Beschreiben Objekte dauerhaft (Produkt, Kunde, Lieferant) | Beschreiben einzelne Vorgänge (Bestellung, Buchung) Änderungshäufigkeit | Selten, meist bei echten Änderungen am Objekt | Laufend, mit jedem Geschäftsvorfall neu Lebensdauer | Langlebig, oft über Jahre gültig | Kurzlebig, an einen Zeitpunkt gebunden Beispiele | Artikelnummer, Kundenadresse, Lieferantendaten, Standort | Rechnungsposition, Lagerbewegung, Zahlungseingang Typische Systeme | ERP, CRM, PIM, MDM | ERP, Shop, Kassensysteme Stand: Juli 2026. Die Zuordnung einzelner Datenarten kann je nach Unternehmen und Systemlandschaft variieren. Stammdaten als gemeinsame Basis der SystemeStammdaten bilden die gemeinsame Grundlage, auf die operative Systeme und Auswertungen zugreifen. Die Darstellung ist schematisch. ### Welche Arten von Stammdaten gibt es? Stammdaten lassen sich nach den Objekten gliedern, die sie beschreiben. Je nach Branche und Systemlandschaft sind unterschiedliche Arten besonders geschäftskritisch: - Produkt- und Materialstammdaten: Artikelnummern, Bezeichnungen, Merkmale, Einheiten. - Kundenstammdaten: Namen, Adressen, Konditionen, Ansprechpartner. - Lieferantenstammdaten: Bezugsquellen, Zahlungsbedingungen, Kontaktdaten. - Standort- und Organisationsdaten: Werke, Lager, Kostenstellen, Buchungskreise. Welche Art im Vordergrund steht, hängt vom Geschäftsmodell ab. Ein Distributor mit großem Sortiment hat andere Schwerpunkte als ein Dienstleister. Gemeinsam ist allen: Fehlerhafte Stammdaten pflanzen sich in jeden nachgelagerten Prozess fort. Einordnung Stammdaten sind unspektakulär, aber sie entscheiden über die Qualität fast jeder Auswertung und jedes automatisierten Prozesses. Wer Dubletten und widersprüchliche Datensätze duldet, zahlt an anderer Stelle doppelt: in manueller Nacharbeit, in falschen Reports und in Prozessen, die nicht automatisierbar sind. Der Hebel liegt darin, Stammdaten zentral und mit klaren Zuständigkeiten zu führen, statt sie in jedem System einzeln zu pflegen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Stammdaten und Master Data Management zusammen? Stammdaten und Master Data Management (MDM) werden oft verwechselt, meinen aber Unterschiedliches. Stammdaten sind die Daten selbst, MDM ist die Disziplin und die dazugehörigen Prozesse, um diese Daten unternehmensweit konsistent, eindeutig und aktuell zu halten. MDM legt fest, welches System die führende Quelle ist, wie Dubletten bereinigt werden und wer für welche Datenart verantwortlich ist. In der Praxis ist gutes Data Management die Voraussetzung dafür, dass Stammdaten ihren Zweck erfüllen. Erst wenn Definitionen, Zuständigkeiten und eine führende Quelle geklärt sind, lassen sich Prozesse automatisieren, ohne dass Fehler mitwandern. Genau hier setzt onacy an: Stammdaten so strukturieren, dass sie über ERP, CRM und PIM hinweg konsistent bleiben. ### Häufige Fragen #### Was sind Stammdaten einfach erklärt? Stammdaten sind die dauerhaft gültigen Kerndaten eines Unternehmens, zum Beispiel zu Produkten, Kunden, Lieferanten und Standorten. Sie ändern sich selten und beschreiben die Objekte selbst. Im Gegensatz dazu erfassen Bewegungsdaten einzelne Vorgänge wie Bestellungen oder Buchungen. Stammdaten bilden die Grundlage nahezu aller Geschäftsprozesse. #### Was ist der Unterschied zwischen Stammdaten und Bewegungsdaten? Stammdaten beschreiben langlebige Objekte wie einen Kunden oder ein Produkt und ändern sich selten. Bewegungsdaten dokumentieren einzelne Geschäftsvorfälle wie eine Rechnung oder eine Lagerbewegung und entstehen laufend neu. Stammdaten sind stabil und dienen als Bezugspunkt, Bewegungsdaten sind an einen Zeitpunkt gebunden und kurzlebig. #### Welche Arten von Stammdaten gibt es? Typische Arten sind Produkt- und Materialstammdaten, Kundenstammdaten, Lieferantenstammdaten sowie Standort- und Organisationsdaten. Welche Art besonders geschäftskritisch ist, hängt vom Geschäftsmodell ab. Ein Distributor mit großem Sortiment gewichtet Produktdaten anders als ein Dienstleister. Fehlerhafte Stammdaten wirken sich immer auf nachgelagerte Prozesse aus. #### Was ist der Unterschied zwischen Stammdaten und MDM? Stammdaten sind die Daten selbst, Master Data Management (MDM) ist die Disziplin, um diese Daten unternehmensweit konsistent und eindeutig zu halten. MDM legt die führende Quelle fest, bereinigt Dubletten und regelt Zuständigkeiten. Stammdaten sind also der Gegenstand, MDM ist die Methode, mit der man sie beherrschbar macht. ### Verwandte Themen Stammdaten sind Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Kerndaten sauber gehalten und über Systeme hinweg konsistent werden. Master Data Management (MDM)→Die Disziplin, die Stammdaten unternehmensweit konsistent und eindeutig hält.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Stammdaten, MDM und Datenqualität organisiert werden.Datenmodellierung→Wie die Struktur und Beziehungen von Stammdaten sauber definiert werden.Data-Management-Hub→Wie MDM, PIM und Datenqualität bei onacy zusammenwirken. Stammdaten, die über alle Systeme konsistent bleiben Widersprüchliche Stammdaten bremsen jeden automatisierten Prozess. Im Erstgespräch klären wir, wo Ihre Kerndaten auseinanderlaufen und wie eine führende Quelle über ERP, CRM und PIM aussieht. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Was ist ETL? URL: https://www.onacy.de/wissen/etl/ onacy›Wissen›ETLData Management ## Was ist ETL? ETL steht für Extract, Transform, Load und bezeichnet einen dreistufigen Prozess, mit dem Daten aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert, in ein einheitliches Format transformiert und in ein Zielsystem geladen werden. ETL ist ein zentrales Verfahren der Datenintegration und die Grundlage, um verstreute Daten für Auswertung, Migration oder operative Nutzung zusammenzuführen. Der Begriff kommt aus dem Data Warehousing, wird heute aber breiter verwendet, überall dort, wo Daten aus mehreren Quellen zusammengeführt werden müssen. Ein ETL-Prozess läuft in der Regel automatisiert und regelmäßig ab. Er sorgt dafür, dass Daten aus ERP, CRM, Shop oder externen Dateien in einer konsistenten, abgestimmten Form im Zielsystem ankommen. Neben Produktdaten betrifft das auch Kunden-, Transaktions- und Sensordaten. Phase | Aufgabe | Beispiel Extract | Daten aus einer oder mehreren Quellen auslesen | Auslesen von Kunden- und Auftragsdaten aus ERP und CRM Transform | Daten bereinigen, vereinheitlichen und aufbereiten | Formate angleichen, Dubletten entfernen, Felder zuordnen Load | Aufbereitete Daten ins Zielsystem schreiben | Laden in ein Data Warehouse oder eine zentrale Plattform Ausführung | Meist automatisiert und wiederkehrend | Nächtlicher Lauf, der neue Daten übernimmt Stand: Juli 2026. Die genaue Ausgestaltung der Phasen hängt von Quellsystemen und Zielarchitektur ab. Der ETL-Prozess in drei PhasenDaten durchlaufen nacheinander die drei Phasen, bis sie im Zielsystem konsistent nutzbar sind. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür wird ETL genutzt? ETL kommt überall dort zum Einsatz, wo Daten aus mehreren Systemen in einer abgestimmten Form zusammengeführt werden müssen. Typische Einsatzfelder: - Befüllen eines Data Warehouse für Reporting und Analyse. - Datenmigration bei der Ablösung oder Einführung von Systemen. - Konsolidierung von Daten aus ERP, CRM, Shop und externen Quellen. - Regelmäßige Aktualisierung zentraler Plattformen aus verteilten Quellen. Ein wichtiger Unterschied ist die Reihenfolge: Beim klassischen ETL werden Daten vor dem Laden transformiert. Bei der jüngeren Variante ELT (Extract, Load, Transform) werden sie zuerst geladen und erst im Zielsystem aufbereitet, was besonders bei großen Datenmengen und modernen Cloud-Plattformen an Bedeutung gewinnt. Einordnung ETL entscheidet in der Praxis oft darüber, ob ein Datenprojekt trägt oder kippt. Die Transform-Phase ist der kritische Punkt: Werden Formate, Einheiten und Dubletten hier nicht sauber behandelt, wandern die Fehler ungefiltert ins Zielsystem und untergraben jede spätere Auswertung. Der Aufwand für die Transformationslogik wird regelmäßig unterschätzt. Wer hier zu knapp plant, migriert am Ende sein Datenchaos statt es aufzulösen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängt ETL mit Datenintegration zusammen? ETL ist eines der wichtigsten Verfahren der Datenintegration, also des Zusammenführens von Daten aus unterschiedlichen Quellen zu einem konsistenten Ganzen. Während Datenintegration das Ziel beschreibt, ist ETL ein konkreter Weg dorthin. Andere Wege sind etwa Streaming, APIs oder direkte Datenbank-Replikation, die je nach Anforderung ETL ergänzen oder ablösen. Ohne solide Data Management bleibt ein ETL-Prozess brüchig. Erst wenn Datenmodelle, Definitionen und Zuständigkeiten geklärt sind, lässt sich die Transformationslogik verlässlich abbilden. Genau hier setzt onacy an: Datenflüsse so aufsetzen, dass Quellsysteme sauber angebunden und Daten fehlerarm im Zielsystem ankommen. ### Häufige Fragen #### Was ist ETL einfach erklärt? ETL steht für Extract, Transform, Load. In drei Schritten werden Daten aus Quellsystemen ausgelesen, in ein einheitliches Format aufbereitet und in ein Zielsystem geschrieben. So lassen sich verstreute Daten aus ERP, CRM oder Shop konsistent zusammenführen. ETL ist ein zentrales Verfahren der Datenintegration und läuft meist automatisiert und regelmäßig ab. #### Wofür steht die Abkürzung ETL? ETL steht für die drei Phasen Extract, Transform und Load. Extract bezeichnet das Auslesen der Daten aus den Quellen, Transform das Bereinigen und Vereinheitlichen, Load das Schreiben in das Zielsystem. Die Reihenfolge dieser drei Schritte gibt dem Verfahren seinen Namen und beschreibt zugleich den Ablauf eines typischen Datenintegrationsprozesses. #### Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT? Beim klassischen ETL werden Daten vor dem Laden ins Zielsystem transformiert. Bei ELT (Extract, Load, Transform) werden sie zuerst geladen und erst im Zielsystem aufbereitet. ELT gewinnt bei großen Datenmengen und modernen Cloud-Plattformen an Bedeutung, weil die Rechenleistung des Zielsystems für die Transformation genutzt wird. Die Wahl hängt von Datenmenge und Architektur ab. #### Wie hängt ETL mit Datenintegration zusammen? ETL ist eines der wichtigsten Verfahren der Datenintegration, also des Zusammenführens von Daten aus verschiedenen Quellen zu einem konsistenten Ganzen. Datenintegration beschreibt das Ziel, ETL ist ein konkreter Weg dorthin. Alternativen oder Ergänzungen sind Streaming, APIs oder direkte Replikation, die je nach Anforderung zum Einsatz kommen. ### Verwandte Themen ETL ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Daten aus verteilten Quellen konsistent zusammengeführt werden. Datenintegration→Das übergeordnete Ziel, Daten aus verschiedenen Quellen konsistent zu verbinden.Datenmigration→Wie Daten bei Systemwechseln mit ETL sauber übertragen werden.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der ETL und Datenintegration organisiert werden.Data-Management-Hub→Wie Datenflüsse, Integration und Qualität bei onacy zusammenwirken. Datenflüsse, die im Zielsystem sauber ankommen Ein ETL-Prozess ist nur so gut wie seine Transformationslogik. Im Erstgespräch schauen wir, welche Quellen zusammenlaufen sollen und wie die Daten fehlerarm im Zielsystem landen. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Was ist ein Data Lake? URL: https://www.onacy.de/wissen/data-lake/ onacy›Wissen›Data LakeData Management ## Was ist ein Data Lake? Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher, in dem große Mengen an Daten in ihrem Rohformat abgelegt werden, unabhängig von Struktur oder späterem Verwendungszweck. Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten liegen nebeneinander und werden erst bei der Auswertung aufbereitet. Das unterscheidet den Data Lake vom Data Warehouse, das Daten bereits strukturiert und für definierte Auswertungen aufbereitet vorhält. Der Grundgedanke ist Flexibilität: Daten werden gespeichert, bevor feststeht, wie sie genutzt werden (Schema-on-Read statt Schema-on-Write). Das ist besonders wertvoll für Data Science, maschinelles Lernen und explorative Analysen, bei denen sich Fragestellungen erst mit der Zeit herausbilden. Ein Data Lake nimmt dabei Daten unterschiedlichster Art auf, von Transaktions- und Sensordaten über Logdateien bis zu Dokumenten und Medien. Merkmal | Data Lake | Data Warehouse Datenformat | Rohdaten, jede Struktur, unaufbereitet | Strukturiert und für Auswertungen aufbereitet Schema | Schema-on-Read (Struktur bei Nutzung) | Schema-on-Write (Struktur beim Laden) Typische Nutzer | Data Scientists, ML-Teams | Fachbereiche, Reporting, Controlling Stärke | Flexibilität, breites Datenspektrum | Konsistente, geprüfte Auswertungen Risiko | Ohne Governance droht der Data Swamp | Weniger flexibel bei neuen Datenarten Stand: Juli 2026. Data Lake und Data Warehouse schließen sich nicht aus, sondern werden häufig kombiniert. Data Lake und Data Warehouse im VergleichDer Data Lake nimmt Rohdaten aller Art auf und stellt sie flexibel für spätere Auswertungen bereit. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür wird ein Data Lake genutzt? Ein Data Lake spielt seine Stärke aus, wenn Datenarten und Auswertungsziele vielfältig oder noch nicht endgültig festgelegt sind. Typische Einsatzfelder: - Data Science und maschinelles Lernen mit großen, heterogenen Datenmengen. - Explorative Analysen, bei denen die Fragestellung noch offen ist. - Sammeln von Roh-, Sensor- und Logdaten für spätere Nutzung. - Vorstufe, aus der aufbereitete Daten in ein Data Warehouse fließen. Die größte Gefahr eines Data Lake ist der sogenannte Data Swamp: Werden Daten ohne Katalog, Metadaten und Governance abgelegt, entsteht ein unübersichtlicher Datensumpf, aus dem sich kaum noch Wert ziehen lässt. Ein Data Lake braucht deshalb von Anfang an klare Regeln und saubere Metadaten. Einordnung Ein Data Lake ist kein Selbstzweck. Der Reiz, alles einfach mal zu speichern, kippt schnell in einen Data Swamp, wenn Metadaten und Zuständigkeiten fehlen. Entscheidend ist nicht, ob Daten liegen, sondern ob sie auffindbar, beschrieben und vertrauenswürdig sind. Für den Mittelstand lohnt ein Data Lake erst dann, wenn es einen konkreten Anwendungsfall gibt und die Datenpflege organisatorisch geklärt ist. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Data Lake oder Data Warehouse, was passt für wen? Data Lake und Data Warehouse werden oft gegeneinander gestellt, ergänzen sich in der Praxis aber. Das Data Warehouse liefert konsistente, geprüfte Auswertungen für Fachbereiche und Reporting. Der Data Lake bietet die Flexibilität, auch neue oder unstrukturierte Datenarten aufzunehmen. Viele Unternehmen betreiben beide und lassen aufbereitete Daten aus dem Lake in das Warehouse fließen. Ob ein Data Lake sinnvoll ist, hängt von den Anwendungsfällen ab, nicht vom Trend. Ohne solides Data Management mit Metadaten und klaren Zuständigkeiten wird aus dem Lake schnell ein Swamp. onacy hilft dabei, die passende Architektur an den tatsächlichen Bedarf zu koppeln, statt Technologie um ihrer selbst willen aufzubauen. ### Häufige Fragen #### Was ist ein Data Lake einfach erklärt? Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher, in dem Daten in ihrem Rohformat abgelegt werden, unabhängig von Struktur und späterem Zweck. Strukturierte und unstrukturierte Daten liegen nebeneinander und werden erst bei der Auswertung aufbereitet. Das macht den Data Lake flexibel und besonders geeignet für Data Science und maschinelles Lernen. #### Was ist der Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse? Ein Data Lake speichert Rohdaten jeder Struktur und bereitet sie erst bei der Nutzung auf (Schema-on-Read). Ein Data Warehouse hält Daten bereits strukturiert und für definierte Auswertungen aufbereitet vor (Schema-on-Write). Der Data Lake ist flexibler, das Warehouse liefert konsistente, geprüfte Reports. Häufig werden beide kombiniert eingesetzt. #### Was ist ein Data Swamp? Ein Data Swamp ist ein Data Lake, der ohne Katalog, Metadaten und Governance zu einem unübersichtlichen Datensumpf geworden ist. Die Daten sind zwar gespeichert, lassen sich aber kaum noch auffinden, einordnen oder vertrauenswürdig nutzen. Klare Regeln und saubere Metadaten von Anfang an verhindern, dass ein Data Lake zum Data Swamp wird. #### Wann lohnt sich ein Data Lake? Ein Data Lake lohnt sich, wenn Datenarten und Auswertungsziele vielfältig oder noch nicht festgelegt sind, etwa bei Data Science oder explorativen Analysen. Voraussetzung ist ein konkreter Anwendungsfall und geklärte Datenpflege mit Metadaten und Zuständigkeiten. Ohne diese Grundlage droht ein Data Swamp, aus dem sich kaum Wert ziehen lässt. ### Verwandte Themen Der Data Lake ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Datenarchitektur und Speicher im Mittelstand sinnvoll aufgebaut werden. Data Warehouse→Der strukturierte Analyse-Speicher als Gegenstück und Ergänzung zum Data Lake.Data Mesh→Ein dezentraler Architekturansatz als Alternative zum zentralen Data Lake.Metadaten→Warum Metadaten darüber entscheiden, ob ein Data Lake nutzbar bleibt.Data-Management-Hub→Wie Datenarchitektur, Speicher und Governance bei onacy zusammenwirken. Die passende Datenarchitektur für Ihren Bedarf Data Lake, Data Warehouse oder beides? Im Erstgespräch klären wir anhand Ihrer Anwendungsfälle, welche Architektur trägt und wie Sie einen Data Swamp vermeiden. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Was ist ein Data Warehouse? URL: https://www.onacy.de/wissen/data-warehouse/ onacy›Wissen›Data WarehouseData Management ## Was ist ein Data Warehouse? Ein Data Warehouse ist ein zentraler, strukturierter Datenspeicher, der Daten aus verschiedenen Quellsystemen zusammenführt und für Auswertung und Reporting aufbereitet vorhält. Die Daten werden beim Laden bereinigt, vereinheitlicht und in ein festes Schema gebracht (Schema-on-Write). So liefert ein Data Warehouse konsistente, geprüfte Grundlagen für Business Intelligence, Controlling und Managemententscheidungen. Im Kern beantwortet ein Data Warehouse die Frage, wie ein Unternehmen aus verstreuten Daten eine verlässliche, abgestimmte Sicht auf sein Geschäft gewinnt. Daten aus ERP, CRM, Shop oder weiteren Systemen werden über Integrationsprozesse zusammengeführt, historisiert und thematisch geordnet. Ausgewertet werden dabei alle geschäftsrelevanten Datenarten, von Umsatz- und Kundendaten bis zu Prozess- und Bestandskennzahlen. Merkmal | Data Warehouse | Data Lake Datenformat | Strukturiert, bereinigt, für Auswertung aufbereitet | Rohdaten jeder Struktur, unaufbereitet Schema | Schema-on-Write (Struktur beim Laden) | Schema-on-Read (Struktur bei Nutzung) Zweck | Konsistentes Reporting und Business Intelligence | Flexible Analyse, Data Science, ML Typische Nutzer | Controlling, Fachbereiche, Management | Data Scientists, ML-Teams Datenqualität | Beim Laden geprüft und vereinheitlicht | Prüfung erst bei der Auswertung Stand: Juli 2026. Data Warehouse und Data Lake ergänzen sich häufig innerhalb einer Datenarchitektur. Wie ein Data Warehouse Daten zusammenführtDaten aus mehreren Quellen werden bereinigt, im Warehouse strukturiert abgelegt und für Reporting bereitgestellt. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür wird ein Data Warehouse genutzt? Ein Data Warehouse ist die Grundlage für belastbare Auswertungen über Abteilungs- und Systemgrenzen hinweg. Typische Einsatzfelder: - Konsolidiertes Reporting und Business Intelligence über mehrere Quellen. - Controlling und Kennzahlensteuerung mit historisierten Daten. - Einheitliche Sicht auf Umsatz, Kunden und Prozesse für das Management. - Verlässliche Datenbasis für Dashboards und wiederkehrende Analysen. Der Wert eines Data Warehouse steht und fällt mit der Datenqualität an der Quelle und mit den Integrationsprozessen. Werden Daten unsauber geladen, liefern auch aufwendige Dashboards falsche Zahlen. Ein Data Warehouse ersetzt kein Datenmanagement, es setzt es voraus. Einordnung Ein Data Warehouse macht Zahlen vergleichbar, aber es macht sie nicht automatisch richtig. Die Qualität der Auswertungen hängt an den Quelldaten und an der Integrationslogik, nicht an der Speichertechnologie. Wer in ein Data Warehouse investiert, ohne vorher Definitionen und Datenqualität zu klären, bekommt schnellere, aber nicht bessere Reports. Der eigentliche Hebel liegt eine Ebene tiefer, im Datenmanagement. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Data Warehouse oder Data Lake, was passt für wen? Data Warehouse und Data Lake verfolgen unterschiedliche Ziele. Das Warehouse liefert konsistente, geprüfte Auswertungen und eignet sich für Reporting und Controlling. Der Data Lake nimmt flexibel Rohdaten jeder Struktur auf und eignet sich für Data Science und explorative Analysen. Viele Unternehmen kombinieren beide: Der Lake sammelt breit, das Warehouse liefert die abgestimmte Sicht. Damit ein Data Warehouse verlässliche Zahlen liefert, braucht es solides Data Management an der Quelle: einheitliche Definitionen, saubere Stammdaten und stabile Integrationsprozesse. onacy setzt genau dort an, statt nur an der Auswertungsschicht. So sind die Zahlen im Warehouse nicht nur schnell, sondern auch belastbar. ### Häufige Fragen #### Was ist ein Data Warehouse einfach erklärt? Ein Data Warehouse ist ein zentraler, strukturierter Speicher, der Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführt und für Auswertungen aufbereitet vorhält. Die Daten werden beim Laden bereinigt und in ein festes Schema gebracht. So liefert das Warehouse konsistente, geprüfte Grundlagen für Reporting, Controlling und Managemententscheidungen. #### Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake? Ein Data Warehouse hält Daten strukturiert und für definierte Auswertungen aufbereitet vor (Schema-on-Write). Ein Data Lake speichert Rohdaten jeder Struktur und bereitet sie erst bei der Nutzung auf (Schema-on-Read). Das Warehouse liefert konsistente Reports, der Lake bietet Flexibilität für Data Science. Häufig werden beide kombiniert. #### Wofür wird ein Data Warehouse genutzt? Ein Data Warehouse dient dem konsolidierten Reporting und der Business Intelligence über mehrere Quellsysteme hinweg. Es liefert Controlling und Management eine einheitliche, historisierte Sicht auf Umsatz, Kunden und Prozesse. Auf dieser Basis entstehen Dashboards und wiederkehrende Analysen mit einer verlässlichen, abgestimmten Datenbasis. #### Ist ein Data Warehouse nur etwas für große Unternehmen? Nein. Auch mittelständische Unternehmen profitieren von einem Data Warehouse, sobald sie Daten aus mehreren Systemen verlässlich zusammenführen wollen. Entscheidend ist nicht die Größe, sondern der Bedarf an einer konsistenten Sicht. Voraussetzung ist saubere Datenqualität an der Quelle, sonst liefern auch aufwendige Auswertungen falsche Zahlen. ### Verwandte Themen Das Data Warehouse ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie eine verlässliche Datenbasis für Auswertungen entsteht. Data Lake→Der flexible Rohdaten-Speicher als Gegenstück und Ergänzung zum Data Warehouse.Datenintegration→Wie Daten aus mehreren Quellen sauber ins Warehouse fließen.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, die verlässliche Auswertungen überhaupt erst ermöglicht.Data-Management-Hub→Wie Datenarchitektur, Integration und Qualität bei onacy zusammenwirken. Belastbare Zahlen statt nur schnellerer Reports Ein Data Warehouse ist nur so gut wie die Daten, die hineinfließen. Im Erstgespräch prüfen wir, ob Definitionen, Stammdaten und Integrationsprozesse tragfähig sind, bevor investiert wird. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Was ist Data Mesh? URL: https://www.onacy.de/wissen/data-mesh/ onacy›Wissen›Data MeshData Management ## Was ist Data Mesh? Data Mesh ist ein dezentraler Architektur- und Organisationsansatz für das Datenmanagement, bei dem die Verantwortung für Daten in die Fachdomänen verlagert wird. Statt Daten zentral in einem Team zu verwalten, betreibt jede Domäne ihre Daten als eigenständiges Produkt (Data as a Product). Data Mesh ruht auf vier Prinzipien: Domain-Ownership, Data as a Product, Self-Service-Plattform und föderierte Governance. Der Ansatz wurde 2019 von Zhamak Dehghani geprägt und ist eine Antwort auf die Grenzen zentraler Datenteams: Diese werden bei wachsender Datenmenge und Zahl der Quellen leicht zum Engpass. Data Mesh verteilt die Verantwortung dorthin, wo das fachliche Wissen sitzt. Die Fachdomänen stellen ihre Daten in definierter Qualität als nutzbare Produkte bereit, unabhängig davon, ob es sich um Kunden-, Produkt- oder Prozessdaten handelt. Prinzip | Bedeutung | Ziel Domain-Ownership | Fachdomänen verantworten ihre eigenen Daten | Wissen und Verantwortung liegen zusammen Data as a Product | Daten werden als nutzbares Produkt bereitgestellt | Auffindbar, verständlich, verlässlich Self-Service-Plattform | Gemeinsame Infrastruktur für alle Domänen | Domänen arbeiten autonom, ohne Silos zu bauen Föderierte Governance | Gemeinsame Regeln, dezentral umgesetzt | Konsistenz trotz Dezentralität Stand: Juli 2026. Data Mesh ist ein Architektur- und Organisationskonzept, keine einzelne Technologie. Zentral versus dezentral: der Data-Mesh-GedankeBei Data Mesh verantwortet jede Fachdomäne ihre Daten als eigenständiges Produkt auf einer gemeinsamen Plattform. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür wird Data Mesh genutzt? Data Mesh ist vor allem für Organisationen relevant, in denen zentrale Datenteams an ihre Grenzen stoßen. Typische Auslöser: - Ein zentrales Datenteam wird zum Engpass für viele Fachbereiche. - Die Zahl der Datenquellen und Domänen wächst schneller als das zentrale Team. - Fachwissen über die Daten liegt in den Domänen, nicht im Datenteam. - Datenprodukte sollen schneller und eigenständig bereitgestellt werden. Data Mesh ist kein Werkzeug, das man installiert, sondern eine Kombination aus Organisation, Verantwortung und Plattform. Der Ansatz lohnt sich vor allem für größere, dezentral organisierte Unternehmen. Für kleinere Organisationen mit überschaubarer Datenlandschaft ist ein zentraler Ansatz oft weiterhin sinnvoller. Einordnung Data Mesh ist weniger ein Technologie- als ein Organisationsthema. Der eigentliche Bruch liegt darin, Verantwortung für Daten aus dem zentralen Team in die Fachbereiche zu geben, und das gelingt nur, wenn die Domänen dafür Kompetenz und Zeit haben. Für den Mittelstand ist Data Mesh selten der Einstieg. Wer noch mit Silos und uneinheitlichen Stammdaten kämpft, löst zuerst diese Grundlagen, bevor Dezentralität zum Thema wird. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Data Mesh oder zentrales Datenmanagement? Data Mesh steht im Kontrast zu klassischen zentralen Ansätzen wie einem zentralen Data Warehouse oder Data Lake, die von einem Team verwaltet werden. Data Mesh verteilt die Verantwortung, behält aber über föderierte Governance gemeinsame Regeln bei. Die beiden Welten schließen sich nicht aus: Auch in einem Data Mesh können Warehouse oder Lake als technische Bausteine einzelner Domänen vorkommen. Ob Data Mesh der richtige Weg ist, hängt von Größe, Reifegrad und Organisation ab, nicht vom Trend. Solides Data Management ist in jedem Fall die Voraussetzung: klare Definitionen, saubere Stammdaten und gelebte Governance. onacy hilft, den passenden Reifegrad einzuschätzen und den Weg dorthin realistisch zu planen. ### Häufige Fragen #### Was ist Data Mesh einfach erklärt? Data Mesh ist ein dezentraler Ansatz für das Datenmanagement, bei dem die Verantwortung für Daten in die Fachdomänen verlagert wird. Statt eines zentralen Datenteams betreibt jede Domäne ihre Daten als eigenständiges Produkt. Der Ansatz ruht auf vier Prinzipien: Domain-Ownership, Data as a Product, Self-Service-Plattform und föderierte Governance. #### Was sind die vier Prinzipien von Data Mesh? Data Mesh ruht auf vier Prinzipien. Domain-Ownership bedeutet, dass Fachdomänen ihre Daten selbst verantworten. Data as a Product macht Daten zu nutzbaren, auffindbaren Produkten. Die Self-Service-Plattform gibt allen Domänen eine gemeinsame Infrastruktur. Föderierte Governance sorgt für gemeinsame Regeln, die dezentral umgesetzt werden. #### Was ist der Unterschied zwischen Data Mesh und Data Warehouse? Ein Data Warehouse ist ein zentraler, strukturierter Speicher, der von einem Team verwaltet wird. Data Mesh ist ein dezentraler Organisationsansatz, bei dem Fachdomänen ihre Daten eigenständig als Produkt bereitstellen. Beide schließen sich nicht aus: In einem Data Mesh können Warehouse oder Data Lake als technische Bausteine einzelner Domänen dienen. #### Für wen lohnt sich Data Mesh? Data Mesh lohnt sich vor allem für größere, dezentral organisierte Unternehmen, bei denen ein zentrales Datenteam zum Engpass wird und Fachwissen in den Domänen liegt. Für kleinere Organisationen mit überschaubarer Datenlandschaft ist ein zentraler Ansatz oft sinnvoller. Voraussetzung ist in jedem Fall ein solides Datenmanagement mit gelebter Governance. ### Verwandte Themen Data Mesh ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Datenorganisation und Architektur zum Reifegrad passen. Datenstrategie→Der strategische Rahmen, der über zentrale oder dezentrale Ansätze entscheidet.Data Warehouse→Der klassische zentrale Ansatz als Kontrast zum Data Mesh.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Architekturansätze wie Data Mesh eingeordnet werden.Data-Management-Hub→Wie Datenorganisation, Governance und Architektur bei onacy zusammenwirken. Den passenden Reifegrad für Ihre Datenorganisation Data Mesh ist kein Selbstzweck. Im Erstgespräch ordnen wir ein, ob eine dezentrale Datenorganisation zu Ihrer Größe und Reife passt oder ob zuerst die Grundlagen dran sind. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Was ist eine Datenstrategie? URL: https://www.onacy.de/wissen/datenstrategie/ onacy›Wissen›DatenstrategieData Management ## Was ist eine Datenstrategie? Eine Datenstrategie ist der übergeordnete Rahmen, der festlegt, wie ein Unternehmen seine Daten erhebt, verwaltet, nutzt und schützt, um konkrete Geschäftsziele zu erreichen. Sie verbindet die Datenaktivitäten mit der Unternehmensstrategie und legt Prioritäten, Verantwortlichkeiten und Leitplanken fest. Eine Datenstrategie beantwortet die Frage, welchen Wert Daten für das Geschäft schaffen sollen und wie dieser Wert gehoben wird. Ohne Datenstrategie entstehen Datenprojekte oft isoliert und getrieben von einzelnen Werkzeugen, ohne gemeinsame Richtung. Eine Datenstrategie schafft diesen roten Faden: Sie priorisiert Anwendungsfälle, klärt Zuständigkeiten und gibt den technischen wie organisatorischen Bausteinen einen Rahmen. Sie umfasst alle Datenarten des Unternehmens und richtet deren Nutzung konsequent an den Geschäftszielen aus. Baustein | Frage | Beispiel Ziele | Welchen Geschäftswert sollen Daten schaffen? | Kürzere Time-to-Market, bessere Entscheidungen Governance | Wer verantwortet welche Daten nach welchen Regeln? | Rollen, Standards, Zuständigkeiten Architektur | Wie werden Daten gespeichert und verbunden? | Systeme, Integration, Plattformen Datenqualität | Wie werden Konsistenz und Verlässlichkeit gesichert? | Definitionen, Pflegeprozesse, Kennzahlen Kultur und Kompetenz | Wie entsteht datengetriebenes Arbeiten? | Schulung, Rollen, Verantwortung Stand: Juli 2026. Umfang und Schwerpunkte einer Datenstrategie hängen von Reifegrad und Geschäftsmodell ab. Datenstrategie als Rahmen über den BausteinenDie Datenstrategie übersetzt Geschäftsziele in Regeln und konkrete Umsetzungsprojekte. Die Darstellung ist schematisch. ### Was gehört in eine Datenstrategie? Eine Datenstrategie verbindet mehrere Ebenen, von der Ausrichtung an Geschäftszielen bis zur konkreten Umsetzung. Typische Bausteine: - Klare Ziele: Welchen Beitrag sollen Daten zum Geschäft leisten? - Governance: Rollen, Verantwortlichkeiten und Regeln für den Umgang mit Daten. - Architektur: Wie Daten gespeichert, integriert und bereitgestellt werden. - Datenqualität und Kultur: Wie Verlässlichkeit und datengetriebenes Arbeiten entstehen. Eine gute Datenstrategie ist kein Dokument für die Schublade, sondern priorisiert. Sie benennt die wenigen Anwendungsfälle mit dem größten Hebel und schafft die Grundlagen, statt alles gleichzeitig zu wollen. Ohne diese Priorisierung verpuffen Datenprojekte in Einzelinitiativen. Einordnung Die häufigste Ursache gescheiterter Datenprojekte ist nicht die Technik, sondern eine fehlende Strategie. Wird ein Werkzeug eingeführt, ohne dass Ziele, Zuständigkeiten und Prioritäten geklärt sind, entstehen teure Insellösungen. Eine Datenstrategie muss nicht umfangreich sein, aber sie muss ehrlich priorisieren. Wer die zwei, drei Anwendungsfälle mit dem größten Hebel sauber angeht, kommt weiter als jeder, der alles gleichzeitig will. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Datenstrategie und Data Governance zusammen? Datenstrategie und Datenmanagement werden oft vermischt. Die Datenstrategie gibt die Richtung vor, das Datenmanagement setzt sie operativ um. Ein zentraler Teil davon ist Data Governance: die Regeln, Rollen und Verantwortlichkeiten, mit denen Daten verlässlich gehalten werden. Ohne Governance bleibt eine Datenstrategie folgenlos, ohne Strategie fehlt der Governance die Richtung. In der Praxis greifen Strategie, Governance und Architektur ineinander. onacy hilft, eine Datenstrategie zu entwickeln, die zu den Geschäftszielen passt, und sie über solides Data Management in umsetzbare Schritte zu übersetzen, statt bei Absichtserklärungen zu bleiben. ### Häufige Fragen #### Was ist eine Datenstrategie einfach erklärt? Eine Datenstrategie ist der übergeordnete Rahmen, der festlegt, wie ein Unternehmen seine Daten erhebt, verwaltet, nutzt und schützt, um Geschäftsziele zu erreichen. Sie verbindet die Datenaktivitäten mit der Unternehmensstrategie und legt Prioritäten, Verantwortlichkeiten und Leitplanken fest. Sie beantwortet die Frage, welchen Wert Daten fürs Geschäft schaffen sollen. #### Was gehört in eine Datenstrategie? Eine Datenstrategie umfasst klare Ziele, Governance mit Rollen und Regeln, eine Architektur für Speicherung und Integration sowie Maßnahmen für Datenqualität und Kultur. Sie priorisiert die Anwendungsfälle mit dem größten Hebel, statt alles gleichzeitig zu wollen. Umfang und Schwerpunkte hängen von Reifegrad und Geschäftsmodell des Unternehmens ab. #### Warum ist eine Datenstrategie wichtig? Ohne Datenstrategie entstehen Datenprojekte isoliert und werkzeuggetrieben, ohne gemeinsame Richtung. Das führt zu teuren Insellösungen. Eine Datenstrategie schafft den roten Faden, priorisiert Anwendungsfälle und klärt Zuständigkeiten. Sie ist die häufig unterschätzte Voraussetzung dafür, dass Investitionen in Daten und Werkzeuge tatsächlich Wert schaffen. #### Wie hängen Datenstrategie und Data Governance zusammen? Die Datenstrategie gibt die Richtung vor, Data Governance setzt sie über Regeln, Rollen und Verantwortlichkeiten operativ um. Ohne Governance bleibt eine Datenstrategie folgenlos, ohne Strategie fehlt der Governance die Richtung. Beide sind Teil eines übergreifenden Datenmanagements, das Strategie in verlässliche, gelebte Praxis übersetzt. ### Verwandte Themen Die Datenstrategie ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Strategie, Governance und Umsetzung zusammenspielen. Datenmanagement→Die operative Umsetzung dessen, was die Datenstrategie vorgibt.Datenmodellierung→Wie die Architektur einer Datenstrategie konkret strukturiert wird.Master Data Management (MDM)→Wie Stammdaten im Rahmen einer Datenstrategie beherrschbar werden.Data-Management-Hub→Wie Strategie, Governance und Architektur bei onacy zusammenwirken. Eine Datenstrategie, die zu Ihren Geschäftszielen passt Ohne roten Faden verpuffen Datenprojekte in Insellösungen. Im Erstgespräch klären wir, welche Anwendungsfälle den größten Hebel haben und wie eine umsetzbare Datenstrategie aussieht. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Was sind Datensilos? URL: https://www.onacy.de/wissen/datensilos/ onacy›Wissen›DatensilosData Management ## Was sind Datensilos? Datensilos sind isolierte Datenbestände, die in einzelnen Abteilungen, Systemen oder Anwendungen liegen und für den Rest des Unternehmens nicht oder nur mit Aufwand zugänglich sind. Sie entstehen meist ungewollt, wenn Bereiche eigene Systeme einführen, ohne sie zu verbinden. Die Folge sind widersprüchliche Daten, Doppelpflege und ein fehlender Gesamtblick auf Kunden, Produkte oder Prozesse. Datensilos sind eines der häufigsten und teuersten Datenprobleme im Mittelstand. Jedes System für sich funktioniert, aber die Bereiche sprechen nicht miteinander: Der Vertrieb sieht andere Kundendaten als das Marketing, die Produktdaten im Shop weichen von denen im ERP ab. Betroffen sind alle Datenarten, von Kunden- über Produkt- bis zu Finanzdaten. Datensilos bremsen Automatisierung, verzerren Auswertungen und kosten täglich Zeit in manueller Abstimmung. Aspekt | Mit Datensilos | Ohne Datensilos Datensicht | Jede Abteilung sieht nur ihren Ausschnitt | Gemeinsame, konsistente Sicht auf die Daten Datenqualität | Widersprüche und Dubletten zwischen Systemen | Eindeutige, abgestimmte Datenbasis Aufwand | Manuelle Abstimmung und Doppelpflege | Automatisierte, durchgängige Prozesse Auswertung | Verzerrt, weil Datenquellen sich widersprechen | Verlässlich, weil auf einer Basis Ursache | Getrennt eingeführte Systeme ohne Integration | Systeme über Integration verbunden Stand: Juli 2026. Ausmass und Auswirkungen von Datensilos hängen von Systemlandschaft und Prozessen ab. Datensilos versus verbundene DatenIn Datensilos verwaltet jeder Bereich seine Daten getrennt, ohne gemeinsame Sicht. Datenintegration verbindet diese Bestände. Die Darstellung ist schematisch. ### Welche Probleme verursachen Datensilos? Datensilos wirken sich quer durch das Unternehmen aus, oft schleichend und schwer bezifferbar. Typische Folgen: - Widersprüchliche Daten: Dieselbe Information steht in mehreren Systemen unterschiedlich. - Doppelpflege: Dieselben Daten werden mehrfach manuell gepflegt. - Fehlender Gesamtblick: Keine durchgängige Sicht auf Kunden, Produkte oder Prozesse. - Gebremste Automatisierung: Prozesse lassen sich nicht durchgängig automatisieren. Die Kosten von Datensilos sind selten in einer Zeile sichtbar, summieren sich aber: in verlorener Arbeitszeit, in Fehlentscheidungen auf Basis falscher Zahlen und in Projekten, die an der Datenlage scheitern. Datensilos aufzubrechen ist deshalb oft der erste, konkrete Hebel eines Datenprojekts. Einordnung Datensilos sind selten böse Absicht, sie sind das Ergebnis gewachsener Systemlandschaften. Genau deshalb sind sie so hartnäckig: Jede Abteilung hat gute Gründe für ihr System, nur das Ganze passt nicht zusammen. Der Fehler liegt darin, Silos rein technisch lösen zu wollen. Ohne geklärte Zuständigkeiten und eine führende Quelle je Datenart baut man die nächsten Silos gleich wieder mit auf. Datenintegration ist der Weg, aber sie braucht eine organisatorische Grundlage. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie lassen sich Datensilos auflösen? Der technische Weg aus den Silos führt über Datenintegration: Systeme werden über Schnittstellen, ETL-Prozesse oder eine zentrale Plattform verbunden, sodass Daten fließen statt in Inseln zu liegen. Für Kern- und Stammdaten ergänzt Master Data Management diesen Weg, indem es je Datenart eine führende Quelle festlegt und Dubletten bereinigt. Technik allein reicht aber nicht. Ohne geklärte Zuständigkeiten entstehen schnell neue Silos. Deshalb setzt onacy beim Data Management an: erst Definitionen, führende Quellen und Prozesse klären, dann integrieren. So werden Silos nicht nur überbrückt, sondern dauerhaft aufgelöst. ### Häufige Fragen #### Was sind Datensilos einfach erklärt? Datensilos sind isolierte Datenbestände, die in einzelnen Abteilungen oder Systemen liegen und für den Rest des Unternehmens kaum zugänglich sind. Sie entstehen meist ungewollt, wenn Bereiche eigene Systeme ohne Verbindung einführen. Die Folge sind widersprüchliche Daten, Doppelpflege und ein fehlender Gesamtblick auf Kunden, Produkte oder Prozesse. #### Warum sind Datensilos ein Problem? Datensilos führen zu widersprüchlichen Daten, Doppelpflege und einem fehlenden Gesamtblick. Der Vertrieb sieht andere Kundendaten als das Marketing, Auswertungen widersprechen sich, Prozesse lassen sich nicht durchgängig automatisieren. Die Kosten sind selten sichtbar, summieren sich aber in verlorener Zeit, Fehlentscheidungen und Projekten, die an der Datenlage scheitern. #### Wie lassen sich Datensilos auflösen? Der technische Weg führt über Datenintegration: Systeme werden über Schnittstellen, ETL oder eine zentrale Plattform verbunden. Für Kern- und Stammdaten ergänzt Master Data Management diesen Weg mit einer führenden Quelle je Datenart. Entscheidend ist, vorher Zuständigkeiten und Definitionen zu klären, sonst entstehen schnell neue Silos. #### Wie entstehen Datensilos? Datensilos entstehen meist ungewollt, wenn einzelne Abteilungen eigene Systeme einführen, ohne sie mit anderen zu verbinden. Jedes System funktioniert für sich, aber die Bereiche tauschen ihre Daten nicht aus. Über die Zeit wachsen so getrennte Datenbestände heran. Datensilos sind daher selten Absicht, sondern das Ergebnis gewachsener Systemlandschaften. ### Verwandte Themen Datensilos sind ein zentrales Thema im Data Management bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie isolierte Daten verbunden und dauerhaft konsistent werden. Datenintegration→Der technische Weg, isolierte Datenbestände miteinander zu verbinden.Master Data Management (MDM)→Wie eine führende Quelle je Datenart Silos bei Stammdaten auflöst.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der das Auflösen von Silos organisiert wird.Data-Management-Hub→Wie Integration, MDM und Datenqualität bei onacy zusammenwirken. Datensilos aufbrechen, statt sie zu überbrücken Widersprüchliche Daten kosten täglich Zeit und verzerren jede Auswertung. Im Erstgespräch schauen wir, wo Ihre Silos liegen und wie eine durchgängige, integrierte Datenbasis aussieht. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Was ist ECLASS? URL: https://www.onacy.de/wissen/eclass/ onacy›Wissen›ECLASS Data Management ## Was ist ECLASS? ECLASS ist ein internationaler, branchenübergreifender Standard zur Klassifizierung und eindeutigen Beschreibung von Produkten und Dienstleistungen. Das aktuelle Release ECLASS 16.0 (November 2025) umfasst rund 50.000 Klassen und etwa 23.000 Merkmale. Jedes Produkt erhält einen 8-stelligen Klassifizierungscode und wird so für Einkauf, Stammdaten und Produktinformationsmanagement (PIM) maschinenlesbar. ECLASS wird vom Verein ECLASS e.V. (Köln) gepflegt und hat sich vor allem in der verarbeitenden Industrie im europäischen Raum durchgesetzt. Der Standard ordnet jedes Produkt über vier Hierarchieebenen ein (Sachgebiet, Hauptgruppe, Gruppe, Untergruppe) und beschreibt es zusätzlich über standardisierte Sachmerkmale. So sprechen Lieferanten, Einkäufer und Systeme dieselbe Sprache, unabhängig von Hersteller, Sprache oder Schreibweise. Kriterium ECLASS ETIM Anwendungsbereich Branchenübergreifend, breites Spektrum an Industrieprodukten und Dienstleistungen Branchenspezifisch: Elektrotechnik, SHK (Heizung, Lüftung, Sanitär), Werkzeuge, Eisenwaren Struktur Vier Hierarchieebenen, 8-stelliger Code, rund 50.000 Klassen (Stand 16.0) Klassen mit starkem Fokus auf technische Produktmerkmale Merkmale Etwa 23.000 Merkmale, als KANN-Information (Daten auch ohne Merkmale valide) Merkmale sind zentraler Pflichtbestandteil Verbreitung Verarbeitende Industrie, Beschaffung, europaweit etabliert Aus der Elektrotechnik heraus entwickelt, dort führend Identifikation Global eindeutige IRDI (auf Basis ISO/IEC 11179) Eigene ETIM-Klassen- und Merkmals-IDs Stand: Juni 2026. Klassen- und Merkmalszahlen beziehen sich auf ECLASS Release 16.0 (November 2025). Die vier Hierarchieebenen von ECLASS Jedes Produkt wird nacheinander den vier Ebenen zugeordnet. Daraus entsteht der 8-stellige ECLASS-Klassifizierungscode. Die Werte im Beispiel sind illustrativ. ### Wofür wird ECLASS genutzt? ECLASS schafft eine gemeinsame, maschinenlesbare Sprache für Produktdaten. Hersteller klassifizieren ihre Artikel nach dem Standard, damit Einkäufer, Marktplätze und ERP-Systeme die Produkte eindeutig zuordnen können. Typische Einsatzfelder: - Strukturierter Produktdaten-Austausch zwischen Lieferant und Kunde (BMEcat, Kataloge). - Eindeutige Beschreibung im strategischen Einkauf und in Beschaffungsplattformen. - Grundlage für den Digitalen Produktpass (DPP) und für die Verwaltungsschale (Asset Administration Shell) in Industrie 4.0. - Konsistente Stammdaten über Märkte, Sprachen und Vertriebskanäle hinweg. Für mittelständische Hersteller ist ECLASS oft die Voraussetzung, um bei großen Industrie- und Handelskunden überhaupt gelistet zu werden, da diese Klassifizierungsdaten als Pflicht im Onboarding verlangen. Einordnung In der Praxis entscheidet eine saubere ECLASS-Klassifizierung darüber, ob Produkte auf Marktplätzen und in Beschaffungsplattformen überhaupt gefunden werden, denn unvollständig oder falsch klassifizierte Artikel fallen aus den Filtern der Einkäufer heraus. Wer die Klassifizierung direkt im PIM pflegt statt nachgelagert, vermeidet Mehrfachpflege und hält die Daten über alle Kanäle konsistent. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen ECLASS und PIM zusammen? ECLASS ist ein Klassifizierungsstandard, ein PIM-System (Product Information Management) ist das System, in dem die Produktdaten gepflegt werden. In der Praxis greifen beide ineinander: Das PIM hält die Produktinformationen zentral vor und ordnet jedem Produkt die passende ECLASS-Klasse samt Merkmalen zu. Beim Export in Kataloge oder Kundenportale liefert das PIM die Daten dann ECLASS-konform aus. Ohne sauber gepflegtes Data Management bleibt eine ECLASS-Klassifizierung Stückwerk. Erst wenn Merkmale, Einheiten und Werte im PIM standardisiert sind, lässt sich die Klassifizierung automatisiert und fehlerarm bespielen. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Produktdaten so strukturieren, dass Standards wie ECLASS und ETIM ohne manuelle Nacharbeit bedient werden. ### ECLASS oder ETIM, was passt für wen? ECLASS und ETIM sind beide Klassifizierungsstandards, verfolgen aber unterschiedliche Schwerpunkte. ECLASS ist branchenübergreifend und in der verarbeitenden Industrie und im Beschaffungsumfeld breit verbreitet. ETIM kommt aus der Elektrotechnik und deckt heute auch SHK, Werkzeuge und Eisenwaren ab, mit einem starken Fokus auf detaillierte technische Merkmale. Ein wesentlicher Unterschied: Bei ECLASS sind Merkmale eine KANN-Information, Produktdaten sind also auch ohne vollständige Merkmale valide. Bei ETIM stehen die Merkmale im Zentrum. Hersteller, deren Kunden aus dem Elektro- oder SHK-Handel kommen, brauchen häufig ETIM. Wer breit in unterschiedliche Industriebranchen liefert, kommt an ECLASS meist nicht vorbei. Viele Hersteller müssen beide Standards parallel bedienen, was die Bedeutung eines zentralen PIM unterstreicht. ### Häufige Fragen zu ECLASS #### Was ist ECLASS einfach erklärt? ECLASS ist ein internationaler, branchenübergreifender Standard zur Klassifizierung und eindeutigen Beschreibung von Produkten und Dienstleistungen. Jedes Produkt wird über vier Hierarchieebenen eingeordnet und erhält einen 8-stelligen Code. Das aktuelle Release 16.0 (November 2025) umfasst rund 50.000 Klassen und etwa 23.000 Merkmale. So lassen sich Produktdaten herstellerunabhängig austauschen. #### Was ist der Unterschied zwischen ECLASS und ETIM? ECLASS ist branchenübergreifend und in der verarbeitenden Industrie sowie im Einkauf verbreitet. ETIM ist branchenspezifisch und stammt aus der Elektrotechnik, deckt aber auch SHK, Werkzeuge und Eisenwaren ab. ETIM legt den Schwerpunkt auf technische Produktmerkmale, während diese bei ECLASS eine KANN-Information sind. Viele Hersteller müssen beide Standards parallel bedienen. #### Wie viele Klassen und Merkmale hat ECLASS? Das aktuelle Release ECLASS 16.0 (November 2025) umfasst rund 50.000 Klassen und etwa 23.000 Merkmale, ergänzt um rund 140.000 Schlüsselwörter. Die Struktur ist in vier Hierarchieebenen organisiert: Sachgebiet, Hauptgruppe, Gruppe und Untergruppe. Jedes Produkt erhält darüber einen 8-stelligen Klassifizierungscode. Die Zahlen wachsen mit jedem jährlichen Release. #### Warum brauchen Hersteller ECLASS in ihrem PIM? Große Industrie- und Handelskunden verlangen im Onboarding häufig ECLASS-konforme Produktdaten. Ein PIM-System pflegt diese Daten zentral und ordnet jedem Produkt die passende ECLASS-Klasse mit Merkmalen zu. So lassen sich Kataloge und Kundenportale automatisiert und fehlerarm bedienen. Ohne strukturiertes Data Management bleibt die Klassifizierung manuell und fehleranfällig. Klassifizierung im PIM, ohne manuelle Nacharbeit Eine saubere ECLASS-Klassifizierung steht und fällt mit der Datenbasis. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie weit Ihre Merkmale, Einheiten und Werte ECLASS- und ETIM-konform sind, und zeigen den Weg zu konsistenten Produktdaten über alle Kanäle. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und PIM-System ### Verwandte Themen ECLASS ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Klassifizierung, PIM und Produktdaten im Mittelstand zusammenspielen. PIM (Product Information Management)→Wo ECLASS-Klassen und Merkmale zentral gepflegt und jedem Produkt zugeordnet werden.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Klassifizierungsstandards wie ECLASS organisiert werden.Digitaler Produktpass→Warum standardisierte, klassifizierte Produktdaten die Grundlage für den digitalen Produktpass bilden.Data-Management-Hub→Wie PIM, PXM, DAM, MDM und Klassifizierungsstandards wie ECLASS bei onacy zusammenwirken. ### Was ist BMEcat? URL: https://www.onacy.de/wissen/bmecat/ onacy›Wissen›BMEcatData Management ## Was ist BMEcat? BMEcat ist ein XML-basiertes Standardformat für den Austausch elektronischer Produktkataloge im B2B-Bereich. Eine BMEcat-Datei bündelt Produktdaten, Texte, Preise, Logistikangaben und eine Klassifizierung wie ECLASS oder ETIM und überträgt sie standardisiert vom Lieferanten an Shop, ERP oder Beschaffungssystem des Kunden. Initiiert wurde BMEcat vom Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik (BME). BMEcat ist ein Transportformat für Kataloge, nicht ein Klassifizierungssystem. Es legt fest, in welcher XML-Struktur Produktinformationen übergeben werden, und transportiert dabei die Klassifizierung als Inhalt mit. Entwickelt wurde BMEcat auf Initiative des BME gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut und der Universität Duisburg-Essen. Verbreitete Versionen sind BMEcat 1.2 und BMEcat 2005, das unter anderem mehrsprachige Inhalte, komplexe Preise und konfigurierbare Produkte unterstützt. Kriterium | BMEcat | ECLASS Funktion | Transportformat für Produktkataloge (das Wie) | Klassifizierungsstandard für Produkte (das Was) Technische Basis | XML-Struktur für Katalogkopf, Produkte, Preise | Hierarchischer Klassifizierungscode mit Merkmalen Inhalt | Bündelt Produktdaten und transportiert eine Klassifizierung mit | Wird als Inhalt innerhalb eines BMEcat-Katalogs genutzt Herausgeber | BME e.V. mit Fraunhofer IAO und Universität Duisburg-Essen | ECLASS e.V. (Köln) Versionen | Verbreitet sind 1.2 und 2005 | Aktuelles Release 16.0 (November 2025) Stand: Juni 2026. BMEcat ist ein Transportformat und ersetzt keine Klassifizierung; ECLASS und ETIM werden innerhalb eines BMEcat-Katalogs transportiert. Aufbau einer BMEcat-DateiEine BMEcat-Datei bündelt Katalogkopf, Produktdaten, Preise und eine Klassifizierung in einer XML-Struktur und überträgt sie an Shop, ERP oder Beschaffungssystem des Kunden. Der Aufbau ist vereinfacht dargestellt. ### Wofür wird BMEcat in der B2B-Beschaffung genutzt? BMEcat standardisiert den Austausch ganzer Produktkataloge zwischen Lieferant und Kunde. Statt Preislisten und Datenblätter manuell zu übergeben, liefert der Hersteller einen strukturierten Katalog, den das System des Kunden direkt einlesen kann. Typische Einsatzfelder: - Übergabe vollständiger Lieferantenkataloge an Beschaffungssysteme und Marktplätze. - Statischer Katalog-Import als Alternative zum Live-Punch-Out über OCI. - Transport mehrsprachiger Produktinhalte, Preise und Logistikdaten (vor allem mit BMEcat 2005). - Mitlieferung der Klassifizierung nach ECLASS oder ETIM innerhalb des Katalogs. Für mittelständische Hersteller ist ein sauberer BMEcat-Export oft die Voraussetzung, um bei großen Handels- und Industriekunden gelistet zu werden, da diese Kataloge in genau diesem Format anfordern. Einordnung In der Praxis scheitern BMEcat-Exporte selten am Format selbst, sondern an den Daten dahinter: fehlende Einheiten, uneinheitliche Preise oder eine lückenhafte Klassifizierung. Wer den Katalog aus einem gepflegten PIM heraus erzeugt statt jede Kundenanforderung in einer Tabelle nachzubauen, spart bei jedem neuen Kunden Tage an Arbeit. BMEcat ist dabei nur der letzte Schritt, die eigentliche Arbeit liegt in der Datenbasis. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen BMEcat und PIM zusammen? BMEcat ist das Ausgabeformat, ein PIM-System (Product Information Management) ist das System, in dem die Produktdaten gepflegt werden. In der Praxis greifen beide ineinander: Das PIM hält Produkttexte, Preise, Medien und die Klassifizierung zentral vor und erzeugt daraus auf Knopfdruck einen BMEcat-Katalog in der vom Kunden gewünschten Version. Ohne sauber gepflegtes Data Management bleibt jeder BMEcat-Export Stückwerk. Erst wenn Merkmale, Einheiten, Preise und Klassifizierung im PIM standardisiert sind, lassen sich Kataloge automatisiert und fehlerarm erzeugen. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Produktdaten so strukturieren, dass Formate wie BMEcat ohne manuelle Nacharbeit bedient werden. ### BMEcat oder ECLASS, wo ist der Unterschied? BMEcat und ECLASS werden oft verwechselt, lösen aber unterschiedliche Aufgaben. BMEcat ist ein Transportformat: Es legt fest, in welcher XML-Struktur ein Katalog übergeben wird. ECLASS ist ein Klassifizierungsstandard: Er ordnet jedes Produkt einem eindeutigen Code mit Merkmalen zu. BMEcat beantwortet das Wie der Übergabe, ECLASS das Was der Einordnung. In der Praxis arbeiten beide zusammen: Ein BMEcat-Katalog transportiert die Produktdaten und enthält dabei die ECLASS- oder ETIM-Klassifizierung als Inhalt. Ein Katalog ohne saubere Klassifizierung ist für Einkäufer schwer durchsuchbar, eine Klassifizierung ohne Transportformat erreicht den Kunden nicht. Erst beides zusammen ergibt einen Katalog, der im Beschaffungsprozess funktioniert. ### Häufige Fragen zu BMEcat #### Was ist BMEcat einfach erklärt? BMEcat ist ein XML-basiertes Standardformat für den Austausch elektronischer Produktkataloge im B2B-Bereich. Eine BMEcat-Datei bündelt Produktdaten, Texte, Preise, Logistikangaben und eine Klassifizierung wie ECLASS oder ETIM und überträgt sie an Shop, ERP oder Beschaffungssystem des Kunden. Initiiert wurde der Standard vom Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik (BME). #### Was ist der Unterschied zwischen BMEcat und ECLASS? BMEcat ist ein Transportformat und legt fest, in welcher XML-Struktur ein Produktkatalog übergeben wird. ECLASS ist ein Klassifizierungsstandard und ordnet jedes Produkt einem eindeutigen Code mit Merkmalen zu. BMEcat beantwortet das Wie der Übergabe, ECLASS das Was der Einordnung. In der Praxis transportiert ein BMEcat-Katalog die ECLASS- oder ETIM-Klassifizierung als Inhalt mit. #### Welche BMEcat-Versionen gibt es? Verbreitet sind vor allem BMEcat 1.2 und BMEcat 2005. BMEcat 2005 erweitert das Format unter anderem um dynamische Preiskomponenten, zusätzliche Logistikinformationen, konfigurierbare Produkte und mehrsprachige Inhalte. Welche Version genutzt wird, geben in der Regel die anfordernden Handels- und Industriekunden vor. Ein gut gepflegtes PIM kann mehrere Versionen aus derselben Datenbasis erzeugen. #### Warum brauchen Hersteller BMEcat in ihrem PIM? Große Handels- und Industriekunden fordern Produktkataloge häufig im BMEcat-Format an. Ein PIM-System pflegt Texte, Preise, Medien und Klassifizierung zentral und erzeugt daraus automatisiert einen BMEcat-Katalog in der gewünschten Version. So lassen sich Kataloge fehlerarm und ohne manuelle Tabellenarbeit ausliefern. Ohne strukturiertes Data Management bleibt der Export aufwendig und fehleranfällig. BMEcat-Kataloge aus einer sauberen Datenbasis Ein BMEcat-Export ist nur so gut wie die Produktdaten dahinter. Im Daten- und Integrations-Audit prüfen wir, wie weit Ihre Texte, Einheiten, Preise und Klassifizierung katalogfähig sind, und zeigen den Weg zu Katalogen, die Ihre großen Kunden ohne Nacharbeit einlesen. Daten- und Integrations-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und Integrationen und Schnittstellen ### Verwandte Themen BMEcat ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Katalogformate, Klassifizierung und Produktdaten im Mittelstand zusammenspielen. ECLASS→Der Klassifizierungsstandard, der innerhalb eines BMEcat-Katalogs transportiert wird.EDI (Electronic Data Interchange)→Der transaktionale Belegfluss für Bestellungen und Rechnungen neben dem Katalog-Austausch.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Katalogformate wie BMEcat und ihre Datenbasis organisiert werden.Data-Management-Hub→Wie PIM, Klassifizierung und Katalogformate wie BMEcat bei onacy zusammenwirken. ### Was ist EDI (Electronic Data Interchange)? URL: https://www.onacy.de/wissen/edi/ onacy›Wissen›EDIData Management ## Was ist EDI (Electronic Data Interchange)? EDI (Electronic Data Interchange) ist der elektronische Austausch strukturierter Geschäftsdokumente wie Bestellungen, Lieferavise und Rechnungen zwischen den IT-Systemen von Geschäftspartnern, ohne manuelle Eingabe. Die Daten folgen festen Standards wie UN/EDIFACT (international) oder ANSI X12 (Nordamerika) und werden direkt von System zu System maschinenlesbar verarbeitet. EDI ersetzt papier- und E-Mail-basierte Prozesse durch einen direkten, regelbasierten Datenfluss zwischen ERP-Systemen. Ein Dokument wie eine Bestellung wird beim Sender in ein standardisiertes Nachrichtenformat übersetzt, übertragen und beim Empfänger automatisch eingelesen. In der B2B-Beschaffung ist EDI seit den 1980er-Jahren etabliert und bei vielen Industrie- und Handelskonzernen Voraussetzung für die Zusammenarbeit mit Lieferanten. Kriterium | UN/EDIFACT | ANSI X12 Herausgeber | UN/CEFACT (Vereinte Nationen) | ASC X12 (akkreditiert durch ANSI) Verbreitung | International, in Europa und DACH führend | Nordamerika (USA, Kanada) Nachrichtenformat | Alphanumerische Kürzel, z. B. ORDERS, INVOIC, DESADV | Numerische Transaktionssätze, z. B. 850, 810, 856 Versionierung | Verzeichnisse je Release, z. B. D.25A, D.24B | Versionsnummern, z. B. 004010, 005010 Einsatz | Branchenübergreifend, Beschaffung, Logistik, Handel | Branchenübergreifend, dominant im US-Markt Stand: Juni 2026. UN/EDIFACT-Verzeichnisse werden in der Regel zweimal jährlich aktualisiert (Kennung A und B je Jahr). So funktioniert ein EDI-DatenaustauschDas ERP-System des Lieferanten erzeugt eine standardisierte EDI-Nachricht, die das System des Kunden ohne manuelle Eingabe verarbeitet. Die Beispiel-Nachrichtentypen sind illustrativ. ### Wofür wird EDI in der B2B-Beschaffung genutzt? EDI automatisiert wiederkehrende Belegprozesse zwischen Lieferant und Kunde. Statt eine Bestellung manuell abzutippen, übertragen die Systeme sie strukturiert und fehlerfrei. Typische Einsatzfelder: - Bestellungen und Auftragsbestätigungen zwischen Einkauf und Lieferant (ORDERS, ORDRSP). - Lieferavise und Versandmeldungen entlang der Lieferkette (DESADV). - Elektronische Rechnungen, abgestimmt mit der zugehörigen Bestellung (INVOIC). - Anbindung an Beschaffungsplattformen und Marktplätze großer Industrie- und Handelskunden. Für mittelständische Hersteller ist EDI oft die Eintrittskarte zu großen Kunden: Viele Konzerne wickeln Bestellungen ausschließlich elektronisch ab und setzen eine EDI-Anbindung im Lieferanten-Onboarding voraus. Einordnung EDI ist bei vielen großen Industrie- und Handelskunden kein Nice-to-have, sondern Voraussetzung, um überhaupt als Lieferant gelistet zu werden. Der eigentliche Hebel liegt aber selten im EDI-Protokoll selbst, sondern in den Stammdaten dahinter: Wenn Artikelnummern, Einheiten und Preise nicht eindeutig sind, produziert jede EDI-Anbindung Klärfälle. Wer die Datenbasis im PIM zuerst ordnet und EDI darauf aufsetzt, spart sich teure manuelle Nacharbeit. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen EDI und Produktdaten zusammen? EDI transportiert vor allem Transaktionsdaten wie Bestellungen und Rechnungen. Damit diese Prozesse sauber laufen, müssen die zugrunde liegenden Stammdaten stimmen: Artikelnummern, Einheiten, Preise und Klassifizierungen müssen bei beiden Partnern eindeutig sein. Genau hier greift das Data Management ineinander mit dem EDI-Prozess. Produktkataloge werden dabei häufig nicht über EDI, sondern über Katalogformate wie BMEcat ausgetauscht, während Bestellungen und Rechnungen über EDI laufen. Ein zentrales PIM-System sorgt dafür, dass die im EDI-Verkehr referenzierten Artikeldaten konsistent und aktuell sind. Ohne saubere Stammdaten führt jede EDI-Integration zu Klärfällen und manueller Nacharbeit. ### EDI oder API, was passt für wen? EDI und moderne APIs verfolgen dasselbe Ziel, den automatisierten Datenaustausch zwischen Systemen, unterscheiden sich aber im Ansatz. EDI ist ein etablierter, normierter Standard, der bei großen Handels- und Industriepartnern oft zwingend vorgegeben ist. APIs sind flexibler, ermöglichen Austausch in Echtzeit und sind im modernen E-Commerce verbreitet. In der Praxis schließen sich beide nicht aus. Viele Hersteller bedienen über EDI ihre klassischen Großkunden und nutzen parallel APIs für Shops, Marktplätze und Echtzeit-Szenarien. Entscheidend ist eine Integrationsschicht, die beide Wege aus denselben, konsistenten Daten bedient, statt für jeden Kanal eine eigene Datenpflege aufzubauen. ### Häufige Fragen zu EDI #### Was ist EDI einfach erklärt? EDI (Electronic Data Interchange) ist der elektronische Austausch strukturierter Geschäftsdokumente wie Bestellungen, Lieferavise und Rechnungen direkt zwischen den IT-Systemen von Geschäftspartnern. Die Daten folgen festen Standards und werden ohne manuelle Eingabe maschinenlesbar verarbeitet. EDI ersetzt damit papier- und E-Mail-basierte Prozesse in der B2B-Beschaffung. #### Was ist der Unterschied zwischen EDIFACT und ANSI X12? UN/EDIFACT ist der von den Vereinten Nationen herausgegebene internationale EDI-Standard und in Europa führend. ANSI X12 ist der in Nordamerika dominante Standard. EDIFACT nutzt alphanumerische Nachrichtenkürzel wie ORDERS und INVOIC, ANSI X12 nutzt numerische Transaktionssätze wie 850 und 810. Unternehmen mit US-Geschäft müssen häufig beide Standards bedienen. #### Welche Dokumente werden per EDI ausgetauscht? Typische EDI-Dokumente sind Bestellungen (ORDERS bzw. 850), Auftragsbestätigungen (ORDRSP), Lieferavise und Versandmeldungen (DESADV bzw. 856) sowie elektronische Rechnungen (INVOIC bzw. 810). Diese Belege machen den Kern der B2B-Beschaffung aus und werden zwischen ERP-Systemen automatisiert ausgetauscht, abgestimmt auf die jeweils zugehörige Bestellung. #### Brauchen mittelständische Hersteller EDI? Wer große Industrie- oder Handelskunden beliefert, kommt an EDI meist nicht vorbei, da viele Konzerne Bestellungen ausschließlich elektronisch abwickeln und eine EDI-Anbindung im Onboarding verlangen. Voraussetzung für eine reibungslose Anbindung sind saubere Stammdaten. Ohne konsistente Artikel-, Einheiten- und Preisdaten im PIM führt jede EDI-Integration zu Klärfällen und manueller Nacharbeit. EDI-Anbindung, ohne Klärfälle in den Stammdaten Eine reibungslose EDI-Integration steht und fällt mit sauberen Stammdaten. Im Daten- und Integrations-Audit prüfen wir, wie EDI-fähig Ihre Artikel-, Einheiten- und Preisdaten sind, und zeigen den Weg zu einem konsistenten Belegfluss mit Ihren großen Kunden. Daten- und Integrations-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und Integrationen und Schnittstellen ### Verwandte Themen EDI ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie elektronischer Datenaustausch, Katalogformate und Produktdaten im Mittelstand zusammenspielen. OCI / Punch-Out→Wie Beschaffungssysteme live auf den Lieferantenkatalog zugreifen, ergänzend zum EDI-Belegfluss.BMEcat→Das Katalogformat für den Produktdaten-Austausch, das den transaktionalen EDI-Verkehr begleitet.ECLASS→Der Klassifizierungsstandard, der die in EDI- und Katalogprozessen genutzten Artikeldaten eindeutig macht.Data-Management-Hub→Wie PIM, Klassifizierung und Integrationsformate wie EDI bei onacy zusammenwirken. ### Was ist OCI / Punch-Out (Open Catalog Interface)? URL: https://www.onacy.de/wissen/oci-punch-out/ onacy›Wissen›OCI / Punch-OutData Management ## Was ist OCI / Punch-Out (Open Catalog Interface)? OCI (Open Catalog Interface) ist eine von SAP entwickelte, offene Schnittstelle für den Punch-Out: Aus dem eigenen Beschaffungssystem springt der Einkäufer per HTTP/HTTPS direkt in den Online-Katalog des Lieferanten, stellt dort einen Warenkorb zusammen und übergibt ihn samt Produktdaten und Preisen zurück ins Beschaffungssystem. So entfällt die Pflege fremder Kataloge im eigenen System. OCI steht für Open Catalog Interface und beschreibt das Punch-Out-Prinzip in der B2B-Beschaffung. Der Einkäufer verlässt scheinbar das Beschaffungssystem, kauft im Lieferanten-Shop ein und kehrt mit dem fertigen Warenkorb zurück, ohne den Beschaffungsprozess zu verlassen. OCI ist nicht mit Oracle Cloud Infrastructure zu verwechseln, die dieselbe Abkürzung trägt. Gemeint ist hier ausschließlich die Beschaffungsschnittstelle. Kriterium | OCI / Punch-Out | Statischer Katalog (z. B. BMEcat) Prinzip | Live-Sprung in den Lieferanten-Shop, Warenkorb-Rückgabe | Vorab importierter Katalog im Beschaffungssystem Aktualität | Preise und Verfügbarkeiten in Echtzeit aus dem Shop | Stand des letzten Katalog-Imports Pflegeaufwand beim Kunden | Gering, kein Fremdkatalog im eigenen System | Höher, Katalogdaten müssen importiert und aktualisiert werden Konfigurierbare Produkte | Gut abbildbar über die Shop-Logik des Lieferanten | Nur eingeschränkt abbildbar Verbreitung | SAP-Umfeld (SRM, S/4HANA, Ariba) und viele weitere Systeme | Branchenübergreifend für Standardsortimente etabliert Stand: Juni 2026. Verbreitete OCI-Versionen sind 4.0 und 5.0; mit Version 5.0 kam unter anderem JSON-Unterstützung hinzu. So läuft ein OCI Punch-Out abDer Einkäufer springt aus dem Beschaffungssystem in den Lieferantenkatalog, stellt einen Warenkorb zusammen und übergibt ihn per OCI zurück. Die Bestellung entsteht anschließend im eigenen ERP-System. ### Wofür wird OCI / Punch-Out in der Beschaffung genutzt? OCI verbindet das Beschaffungssystem des Einkäufers mit dem Online-Katalog des Lieferanten, ohne dass der Kunde den fremden Katalog selbst pflegen muss. Typische Einsatzfelder: - Anbindung von Lieferanten-Shops an Beschaffungsplattformen großer Industrie- und Handelskunden. - Einkauf von Sortimenten mit häufig wechselnden Preisen und Verfügbarkeiten in Echtzeit. - Abbildung konfigurierbarer oder variantenreicher Produkte über die Logik des Lieferanten-Shops. - Reduktion des Pflegeaufwands, weil kein Fremdkatalog im Beschaffungssystem vorgehalten werden muss. Für mittelständische Hersteller, die große Kunden mit SAP-basierter Beschaffung beliefern, ist eine OCI-Anbindung des eigenen Shops oft die Voraussetzung, um in den Einkaufsprozess des Kunden aufgenommen zu werden. Einordnung OCI wird im Mittelstand oft als reines IT-Thema behandelt, ist aber zuerst eine Vertriebsfrage: Wer große Kunden mit SAP-Beschaffung beliefert, kommt um eine Punch-Out-Anbindung des eigenen Shops kaum herum. Der häufigste Fehler ist, die Schnittstelle technisch sauber aufzusetzen, aber mit lückenhaften Produktdaten zu befüllen. Dann übergibt der Punch-Out falsche Preise oder Varianten, und der Einkäufer verliert das Vertrauen in den Lieferanten-Shop. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen OCI und der eigene Onlineshop zusammen? Damit ein Punch-Out funktioniert, muss der Lieferanten-Shop die OCI-Schnittstelle bedienen: Er nimmt den Einkäufer per Login entgegen, zeigt die kundenspezifischen Preise an und gibt den Warenkorb in einem definierten Format zurück. Diese OCI-Fähigkeit ist eine Frage der Integrationen und Schnittstellen des Shops. Im Hintergrund hängt die Qualität des Punch-Out an den Produktdaten. Nur wenn Artikel, Varianten, Einheiten und kundenspezifische Preise sauber im PIM-System und im Shop gepflegt sind, übergibt OCI korrekte Warenkörbe. Ein durchgängiges Data Management ist deshalb die Grundlage für eine belastbare Punch-Out-Anbindung. ### OCI / Punch-Out oder statischer Katalog, was passt für wen? Punch-Out und statischer Katalog sind zwei Wege, einen Lieferanten an die Beschaffung anzubinden. Beim statischen Katalog importiert der Kunde die Daten, etwa als BMEcat, einmalig in sein System und pflegt Aktualisierungen nach. Beim Punch-Out greift er live auf den Shop des Lieferanten zu. Statische Kataloge passen für stabile Standardsortimente mit wenig Preisdynamik. OCI / Punch-Out spielt seine Stärken aus, wenn Preise und Verfügbarkeiten häufig wechseln oder Produkte konfigurierbar sind. Viele Lieferanten bieten beides parallel an, weil unterschiedliche Kunden unterschiedliche Anbindungen verlangen. Beide Wege setzen konsistente Produktdaten voraus. ### Häufige Fragen zu OCI / Punch-Out #### Was ist OCI / Punch-Out einfach erklärt? OCI (Open Catalog Interface) ist eine von SAP entwickelte Schnittstelle für den Punch-Out. Der Einkäufer springt aus seinem Beschaffungssystem direkt in den Online-Katalog des Lieferanten, stellt einen Warenkorb zusammen und übergibt ihn samt Produktdaten und Preisen zurück. So muss der Kunde keinen Fremdkatalog im eigenen System pflegen und arbeitet trotzdem im gewohnten Beschaffungsprozess. #### Ist OCI dasselbe wie Oracle Cloud Infrastructure? Nein. Im Beschaffungs- und E-Commerce-Kontext steht OCI für Open Catalog Interface, die von SAP entwickelte Punch-Out-Schnittstelle. Oracle Cloud Infrastructure trägt zwar dieselbe Abkürzung, hat damit aber nichts zu tun. Auf dieser Seite ist ausschließlich das Open Catalog Interface für die B2B-Beschaffung gemeint. #### Was ist der Unterschied zwischen OCI Punch-Out und einem statischen Katalog? Beim statischen Katalog importiert der Kunde die Lieferantendaten, etwa als BMEcat, in sein Beschaffungssystem und pflegt Aktualisierungen nach. Beim OCI Punch-Out greift er live auf den Shop des Lieferanten zu und sieht Preise und Verfügbarkeiten in Echtzeit. Punch-Out eignet sich für dynamische oder konfigurierbare Sortimente, statische Kataloge für stabile Standardsortimente. #### Welche OCI-Versionen gibt es? Verbreitet sind vor allem OCI 4.0 und OCI 5.0. Mit Version 5.0 kam unter anderem die Unterstützung von JSON hinzu, ergänzend zur klassischen Übergabe per HTML-Formularfeldern. OCI wird von gängigen SAP-Systemen wie SAP SRM, SAP S/4HANA und SAP Ariba unterstützt und ist darüber hinaus in vielen weiteren Beschaffungssystemen etabliert. Punch-Out, der korrekte Warenkörbe übergibt Eine OCI-Anbindung ist nur so gut wie die Produktdaten dahinter. Im Daten- und Integrations-Audit prüfen wir, ob Ihre Artikel, Varianten und kundenspezifischen Preise punch-out-fähig sind, und zeigen den Weg zu einer Shop-Anbindung, die Ihre großen Kunden im Einkauf überzeugt. Daten- und Integrations-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und Integrationen und Schnittstellen ### Verwandte Themen OCI / Punch-Out ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Beschaffungsschnittstellen, Katalogformate und Produktdaten im Mittelstand zusammenspielen. EDI (Electronic Data Interchange)→Der elektronische Belegfluss für Bestellungen und Rechnungen, der den Punch-Out-Einkauf ergänzt.BMEcat→Das Katalogformat für den statischen Katalog-Import, die Alternative zum Live-Punch-Out.ECLASS→Der Klassifizierungsstandard, der die im Punch-Out übergebenen Artikeldaten eindeutig beschreibt.Data-Management-Hub→Wie PIM, Shop-Integration und Beschaffungsschnittstellen wie OCI bei onacy zusammenwirken. ### Was ist der Digitale Produktpass (DPP)? URL: https://www.onacy.de/wissen/digitaler-produktpass/ onacy›Wissen›Was ist der Digitale Produktpass (DPP)?Data Management ## Was ist der Digitale Produktpass (DPP)? Der Digitale Produktpass (DPP) ist ein digitaler Datensatz, der ein Produkt über seinen gesamten Lebenszyklus beschreibt und per Datenträger (meist QR-Code) abrufbar macht. Er ist ein Kerninstrument der EU-Ökodesign-Verordnung ESPR und wird ab 2026 schrittweise verpflichtend, beginnend mit Eisen, Stahl und Batterien. Pflichtdaten betreffen unter anderem Materialzusammensetzung, Reparierbarkeit und Recyclingfähigkeit. Rechtsgrundlage ist die im Juli 2024 in Kraft getretene Ecodesign for Sustainable Products Regulation (ESPR, Verordnung (EU) 2024/1781). Sie löst die bisherige Ökodesign-Richtlinie ab und macht den Digitalen Produktpass zur zentralen Anforderung. Für jede Produktgruppe legt die EU-Kommission über delegierte Rechtsakte fest, welche Daten verpflichtend sind und ab wann. Der Zugang erfolgt über einen eindeutigen Datenträger am Produkt, etwa einen QR-Code, DataMatrix oder NFC-Tag. Produktgruppe Voraussichtlicher Start Rechtsrahmen Industrie- und E-Fahrzeug-Batterien ab 18. Februar 2027 EU-Batterieverordnung (EU) 2023/1542 (Batteriepass) Eisen, Stahl und Aluminium ab 2026/2027 (gestaffelt) ESPR-Arbeitsplan, delegierter Rechtsakt Textilien (vor allem Bekleidung) ab 2027 (voraussichtlich) ESPR, delegierter Rechtsakt in Vorbereitung Reifen ab 2027 (voraussichtlich) ESPR-Arbeitsplan 2025 bis 2030 Möbel und Kühlgeräte ab 2028 (voraussichtlich) ESPR-Arbeitsplan 2025 bis 2030 Stand: Juni 2026. Daten und Fristen folgen dem ESPR-Arbeitsplan (2025 bis 2030) und der EU-Batterieverordnung. Die genauen Anforderungen je Produktgruppe werden über delegierte Rechtsakte festgelegt und konkretisiert sich laufend. Wie der Digitale Produktpass funktioniert Der Datenträger am Produkt verweist auf den digitalen Datensatz. Ein gestuftes Zugriffskonzept regelt, welche Daten Behörden, Recyclern oder Verbrauchern offenstehen. Die Datenfelder variieren je Produktgruppe. ### Welche Daten muss ein Digitaler Produktpass enthalten? Der Digitale Produktpass bündelt produktbezogene Daten entlang des Lebenszyklus. Die konkreten Pflichtfelder legt die EU-Kommission je Produktgruppe fest, der Rahmen umfasst aber typischerweise: - Eindeutige Produktidentifikation, etwa GTIN, Seriennummer oder Batch-ID. - Materialzusammensetzung, Anteil recycelter Materialien und enthaltene Substances of Concern (SCIP). - Reparierbarkeit, Verfügbarkeit von Ersatzteilen und Software-Updates. - Recyclingfähigkeit und Hinweise zur fachgerechten Entsorgung. - Hersteller- und Lieferanteninformationen inklusive des EU-Verantwortlichen. Die ESPR sieht ein gestuftes Zugriffskonzept vor: Manche Daten sehen nur Behörden oder zertifizierte Recycler, andere stehen Verbrauchern offen. Diese Differenzierung erfordert, dass Hersteller ihre Produktdaten sauber strukturiert und rollenabhängig steuerbar vorhalten. Einordnung Der Digitale Produktpass ist für Hersteller weniger eine Regulatorik-Frage als ein Produktdaten-Projekt, denn die geforderten Felder zu Material, Reparierbarkeit und Recycling liegen meist verstreut über ERP, Excel und Lieferantendokumente. Wer diese Daten bis 2027 nicht aus einer zentralen Quelle wie einem PIM ausspielen kann, gerät bei den ersten Pflicht-Produktgruppen unter Zeitdruck. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was bedeutet der DPP für Produktdaten und PIM? Der Digitale Produktpass macht Produktdaten zur Compliance-Pflicht. Die geforderten Informationen zu Material, Herkunft, Reparierbarkeit und Recycling müssen vollständig, strukturiert und maschinenlesbar vorliegen, und das je Produktgruppe in unterschiedlicher Tiefe. Ein PIM-System ist dafür die naheliegende Datenbasis: Es hält Produktinformationen zentral vor, verknüpft sie mit Lieferanten- und Materialdaten und kann den Datensatz in das geforderte DPP-Format ausspielen. Ohne strukturiertes Data Management bleibt der DPP ein manueller Kraftakt pro Artikel. Erst wenn Material-, Nachhaltigkeits- und Identifikationsdaten zentral gepflegt und über Standards wie ECLASS klassifiziert sind, lässt sich der Produktpass automatisiert und prüffähig erzeugen. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Produktdaten so aufstellen, dass regulatorische Anforderungen wie der DPP ohne Doppelpflege bedient werden. ### Ab wann gilt der Digitale Produktpass? Der DPP wird zwischen 2026 und 2030 schrittweise nach Produktgruppen eingeführt. Den Anfang machen ab 2026/2027 Eisen, Stahl und Aluminium sowie ab dem 18. Februar 2027 bestimmte Batterien über den eigenständigen Batteriepass der EU-Batterieverordnung. Ab 2027 folgen voraussichtlich Textilien und Reifen, ab 2028 weitere Gruppen wie Möbel und Kühlgeräte. Da die konkreten Anforderungen je Produktgruppe über delegierte Rechtsakte festgelegt werden, verschieben sich Detailfristen teilweise. Hersteller betroffener Produktgruppen sollten den Datenaufbau dennoch früh starten, weil die Datenerhebung über die Lieferkette der zeitintensivste Teil ist und sich nicht kurzfristig nachholen lässt. ### Häufige Fragen zum Digitalen Produktpass #### Was ist der Digitale Produktpass einfach erklärt? Der Digitale Produktpass ist ein digitaler Datensatz, der ein Produkt über seinen Lebenszyklus beschreibt und über einen Datenträger wie einen QR-Code abrufbar macht. Er ist ein Kerninstrument der EU-Ökodesign-Verordnung ESPR und enthält Daten zu Material, Reparierbarkeit und Recycling. Ab 2026 wird er für erste Produktgruppen wie Eisen, Stahl und Batterien schrittweise verpflichtend. #### Für welche Produkte gilt der Digitale Produktpass? Der DPP wird über die ESPR und produktspezifische Rechtsakte schrittweise eingeführt. Den Anfang machen ab 2026/2027 Eisen, Stahl und Aluminium sowie ab Februar 2027 bestimmte Batterien über den Batteriepass. Ab 2027 folgen voraussichtlich Textilien und Reifen, ab 2028 Möbel und Kühlgeräte. Die EU-Kommission legt je Produktgruppe fest, welche Daten Pflicht sind. #### Welche Daten enthält ein Digitaler Produktpass? Ein DPP enthält typischerweise eine eindeutige Produktidentifikation wie die GTIN, Angaben zur Materialzusammensetzung und zum Recyclatanteil, Informationen zu Reparierbarkeit, Ersatzteilen und Recyclingfähigkeit sowie Hersteller- und Lieferantendaten. Welche Felder verpflichtend sind, definiert die EU-Kommission je Produktgruppe. Ein gestuftes Zugriffskonzept regelt, welche Daten Behörden, Recyclern oder Verbrauchern offenstehen. #### Wie hängen Digitaler Produktpass und PIM zusammen? Der DPP verlangt strukturierte, maschinenlesbare Produktdaten zu Material, Herkunft und Recycling. Ein PIM-System hält genau diese Daten zentral vor und kann sie in das geforderte DPP-Format ausspielen. So lassen sich die Pflichtfelder je Produktgruppe automatisiert befüllen, statt sie pro Artikel manuell zusammenzutragen. Ohne zentrales Data Management bleibt die Erstellung des Produktpasses fehleranfällig und aufwendig. Produktdaten fit für den Digitalen Produktpass machen Der DPP steht und fällt mit der Datenbasis. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie vollständig Ihre Material-, Nachhaltigkeits- und Identifikationsdaten vorliegen, und zeigen den Weg zu einem DPP-fähigen Datenfundament, das je Produktgruppe ausgespielt werden kann. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und PIM-System ### Verwandte Themen Der Digitale Produktpass ist ein Produktdaten-Thema. Diese Seiten zeigen, wie ein sauberes Data Management die Grundlage für DPP-fähige Produktdaten legt. ECLASS→Der Klassifizierungsstandard, der Produktmerkmale im Produktpass maschinenlesbar und herstellerunabhängig macht.PIM-System→Wo die Produktdaten zentral gepflegt werden, aus denen der Digitale Produktpass gespeist wird.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, ohne die ein konsistenter, vollständiger Produktpass nicht möglich ist.Data-Management-Hub→Wie onacy Produktdaten so strukturiert, dass der Digitale Produktpass automatisiert befüllt wird. ### Was sind Metadaten? URL: https://www.onacy.de/wissen/metadaten/ onacy›Wissen›Metadaten Data Management ## Was sind Metadaten? Metadaten sind strukturierte Daten über Daten: Sie beschreiben Inhalt, Aufbau, Herkunft und Kontext einer Ressource, ohne deren eigentlicher Inhalt zu sein. Sie machen beliebige Ressourcen auffindbar, interpretierbar und maschinell verarbeitbar, ob Dokumente, Bild-Assets, Datensätze oder Produkt- und Kundendaten, etwa über Titel, Format, Kategorie oder Pflegestand. Man unterscheidet typischerweise vier Arten: beschreibende Metadaten (Titel, Schlagworte, Beschreibung), technische Metadaten (Format, Auflösung, Codierung), administrative Metadaten (Rechte, Versionierung, Verantwortliche) und strukturelle Metadaten (Beziehungen und Aufbau einer Ressource). Erst zusammen machen sie Daten such-, filter- und austauschbar über Systeme und Kanäle hinweg. Art | Funktion | Beispiel Beschreibend | Identifizieren und Wiederfinden einer Ressource | Dokument-Titel, Beschreibung, Schlagworte, Kategorie Technisch | Technische Merkmale der Ressource | Bildauflösung, Dateiformat, Maßeinheit, Codierung Administrativ | Verwaltung, Rechte und Lebenszyklus | Bildrechte, Freigabestatus, Versionsstand, Pflegedatum Strukturell | Aufbau und Beziehungen einer Ressource | Datensatz-Beziehungen, Kapitel-Gliederung, Produktvarianten Stand: Juni 2026. Die Einteilung in vier Metadaten-Arten folgt der gängigen bibliotheks- und informationswissenschaftlichen Klassifikation. Metadaten machen aus Rohdaten auffindbare Information Erst Metadaten machen aus einem Rohdatensatz eine auffindbare, maschinell verarbeitbare Information. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür werden Metadaten gebraucht? Metadaten sind die Voraussetzung dafür, dass digitale Inhalte gefunden, gefiltert und korrekt verarbeitet werden. Ohne Metadaten ist ein Datensatz für Mensch und Maschine kaum nutzbar. Typische Einsatzfelder: - Suche und Filterung von Produkten in Shop, Marktplatz und internem Katalog. - Verwaltung von Bildern und Dokumenten im DAM (Rechte, Format, Verwendungszweck). - Eindeutige Beschreibung für den Austausch über BMEcat, Schnittstellen und Klassifizierungsstandards. - Steuerung von Pflegeprozessen über Status, Verantwortliche und Versionsstände. Im Commerce sind Metadaten oft der unsichtbare Unterschied zwischen einem Produkt, das gefunden und gekauft wird, und einem, das in Filtern und Suchergebnissen untergeht. Einordnung In der Praxis entscheiden Metadaten darüber, ob Daten überhaupt skalierbar sind, ob Produktdaten, Assets oder Kundendaten, denn ohne ein durchdachtes Metadaten-Modell wird jede neue Anforderung zur Einzellösung. Wer die Metadaten-Struktur einmal sauber definiert, statt sie pro Kanal nachzubauen, vermeidet Mehrfachpflege und hält die Daten über alle Systeme hinweg konsistent. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Metadaten und PIM zusammen? Ein PIM-System (Product Information Management) ist im Kern ein System zur strukturierten Pflege von Metadaten. Jedes Attribut, jede Maßeinheit und jede Kategorie ist ein Stück Metadaten, das einem Produkt Bedeutung gibt. Das PIM legt fest, welche Metadaten gepflegt werden müssen, in welchem Format und mit welchen erlaubten Werten. Ohne sauber definierte Metadaten-Struktur bleibt jedes Data Management Stückwerk. Erst wenn klar ist, welche Felder ein Produkt braucht und wie sie befüllt werden, lassen sich Kataloge, Klassifizierungsstandards und Vertriebskanäle automatisiert und fehlerarm bedienen. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Metadaten-Modelle so aufbauen, dass Produktdaten über alle Kanäle konsistent bleiben. ### Worin unterscheiden sich Metadaten und Stammdaten? Stammdaten sind die zentralen, langlebigen Kerndaten eines Objekts, etwa die Artikelnummer, der Hersteller oder die Basisdaten eines Kunden. Metadaten beschreiben demgegenüber, wie diese Daten zu verstehen, zu pflegen und zu verarbeiten sind, also Kontext, Format, Herkunft und Status. In der Praxis greifen beide ineinander: Ein Stammdatensatz wird durch Metadaten erst eindeutig interpretierbar. Wer Metadaten vernachlässigt, hat zwar Daten, aber keine verlässliche Aussage darüber, was sie bedeuten, wie aktuell sie sind und ob sie genutzt werden dürfen. ### Häufige Fragen zu Metadaten #### Was sind Metadaten einfach erklärt? Metadaten sind Daten über Daten. Sie beschreiben Inhalt, Format, Herkunft und Kontext einer Ressource, ohne deren eigentlicher Inhalt zu sein. Bei einem Dokument, einem Bild oder einem Datensatz sind das etwa Titel, Format, Kategorie oder Pflegestand. Erst Metadaten machen Daten such-, filter- und austauschbar über verschiedene Systeme hinweg. #### Welche Arten von Metadaten gibt es? Üblich ist die Einteilung in vier Arten: beschreibende Metadaten zum Identifizieren und Wiederfinden, technische Metadaten zu Format und Codierung, administrative Metadaten zu Rechten und Versionen sowie strukturelle Metadaten zu Aufbau und Beziehungen. Meist treten alle vier gemeinsam auf, etwa bei einem Bild-Asset mit Titel, Auflösung, Nutzungsrechten und Zuordnung zu einem Datensatz. #### Was ist der Unterschied zwischen Metadaten und Stammdaten? Stammdaten sind die zentralen Kerndaten eines Objekts, etwa Artikelnummer oder Hersteller. Metadaten beschreiben, wie diese Daten zu verstehen, zu pflegen und zu verarbeiten sind, also Kontext, Format und Status. Beide greifen ineinander: Ein Stammdatensatz wird erst durch Metadaten eindeutig interpretierbar und über Systeme hinweg nutzbar. #### Warum sind Metadaten im PIM wichtig? Ein PIM-System ist im Kern ein System zur strukturierten Pflege von Metadaten. Es legt fest, welche Attribute ein Produkt braucht, in welchem Format und mit welchen erlaubten Werten. Ohne sauberes Metadaten-Modell lassen sich Kataloge, Klassifizierungsstandards und Vertriebskanäle nicht automatisiert und fehlerarm bedienen. Metadaten-Struktur, die Skalierung erlaubt Saubere Produktdaten stehen und fallen mit dem Metadaten-Modell dahinter. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie tragfähig Ihre Attribute, Einheiten und Pflegeprozesse sind, und zeigen den Weg zu konsistenten Daten über alle Kanäle. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Metadaten ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie die Bausteine im Mittelstand zusammenspielen. DAM (Digital Asset Management)→Wo technische und administrative Metadaten zu Bildern und Dokumenten zentral gepflegt werden.ECLASS→Wie standardisierte Merkmale Produkte über Hersteller und Sprachen hinweg eindeutig beschreiben.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Metadaten-Modelle und Datenqualität organisiert werden.Data-Management-Hub→Wie PIM, PXM, DAM und MDM bei onacy auf einem gemeinsamen Metadaten-Fundament aufsetzen. ### Was ist Datenmodellierung? URL: https://www.onacy.de/wissen/datenmodellierung/ onacy›Wissen›Datenmodellierung Data Management ## Was ist Datenmodellierung? Datenmodellierung ist der strukturierte Entwurf, wie Daten organisiert, beschrieben und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Sie legt fest, welche Objekte es gibt, welche Eigenschaften sie haben und wie sie zusammenhängen. So legt das Datenmodell fest, wie Entitäten wie Kunden, Bestellungen, Lieferanten oder Produkte mit ihren Attributen und Beziehungen abgebildet werden, lange bevor ein einziger Datensatz gepflegt wird. Datenmodellierung läuft top-down über drei Ebenen: Das konzeptionelle Modell beschreibt Objekte und Beziehungen unabhängig von Technik, oft als Entity-Relationship-Diagramm (ERD). Das logische Modell verfeinert Entitäten, Attribute und Beziehungen, bleibt aber datenbankunabhängig. Das physische Modell legt die konkrete Umsetzung fest: Tabellen, Spalten, Datentypen und Performance-Aspekte im Zielsystem. Ebene | Inhalt | Beispiel Konzeptionell | Objekte und Beziehungen, technikunabhängig | Kunde gibt Bestellung auf, gehört zu Region Logisch | Entitäten, Attribute und Beziehungen präzise | Attribut Status, Pflichtfeld, erlaubte Werte Physisch | Konkrete Umsetzung im Zielsystem | Tabellen, Spalten, Datentypen, Indizes Stand: Juni 2026. Die Einteilung in konzeptionelles, logisches und physisches Modell ist der etablierte Standard der Datenmodellierung. Die drei Ebenen der Datenmodellierung Datenmodellierung führt top-down vom technikunabhängigen Konzept über das logische Modell zur konkreten Umsetzung im Zielsystem. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür wird Datenmodellierung gebraucht? Datenmodellierung ist das Fundament jedes datengetriebenen Systems. Sie entscheidet, wie flexibel und tragfähig eine Lösung später ist. Typische Einsatzfelder: - Aufbau eines Datenmodells mit Entitäten wie Kunden, Bestellungen, Produkten und ihren Attributen. - Definition erlaubter Werte und Pflichtfelder, damit Datenqualität erzwingbar wird. - Abbildung komplexer Beziehungen wie Kunde zu Bestellung, Lieferant zu Standort oder Produkt zu Zubehör. - Grundlage für saubere Integration und Klassifizierung über Standards wie ECLASS. Ein durchdachtes Datenmodell ist die unsichtbare Architektur hinter jedem gut gepflegten Datenbestand. Wird es zu eng oder zu starr entworfen, rächt sich das bei jeder neuen Anforderung. Einordnung In der Praxis entscheidet das Datenmodell über Jahre, wie teuer Änderungen werden, denn ein zu eng entworfenes Modell macht jede neue Entität oder Datenart zum Projekt. Wer vorab in ein flexibles, sauber strukturiertes Modell investiert, statt es entlang des erstbesten Anwendungsfalls zu bauen, spart sich später aufwändige Umbauten und Datenmigrationen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Datenmodellierung und PIM zusammen? Bevor ein PIM-System (Product Information Management) Produkte aufnimmt, muss sein Datenmodell stehen: Welche Objekttypen gibt es, welche Attribute, welche Beziehungen und welche Pflichtfelder. Dieses Modell entscheidet, ob das PIM mit den Anforderungen mitwächst oder zur Bremse wird. Ohne saubere Datenmodellierung bleibt jedes Data Management instabil. Ein schlecht entworfenes Modell führt zu Workarounds, Mehrfachpflege und inkonsistenten Daten. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Datenmodelle so entwerfen, dass sie heute die Produkte abbilden und morgen neue Anforderungen aufnehmen, ohne dass alles umgebaut werden muss. ### Welche Ebenen hat ein Datenmodell? Ein Datenmodell entsteht in drei Ebenen. Das konzeptionelle Modell klärt technikunabhängig, welche Objekte es gibt und wie sie zusammenhängen, oft als Entity-Relationship-Diagramm. Das logische Modell verfeinert das zu Entitäten, Attributen und Beziehungen, bleibt aber unabhängig von einer konkreten Datenbank. Das physische Modell schließlich legt fest, wie die Daten im Zielsystem tatsächlich gespeichert werden, also Tabellen, Spalten, Datentypen und Performance-Aspekte. Diese Trennung sorgt dafür, dass fachliche Entscheidungen nicht mit technischen vermischt werden und das Modell langfristig wartbar bleibt. ### Häufige Fragen zu Datenmodellierung #### Was ist Datenmodellierung einfach erklärt? Datenmodellierung ist der strukturierte Entwurf, wie Daten organisiert und miteinander verknüpft werden. Sie legt fest, welche Objekte es gibt, welche Eigenschaften sie haben und wie sie zusammenhängen. So legt das Datenmodell fest, wie Entitäten wie Kunden, Bestellungen, Lieferanten oder Produkte mit ihren Attributen und Beziehungen abgebildet werden, bevor ein einziger Datensatz gepflegt wird. #### Welche Ebenen der Datenmodellierung gibt es? Datenmodellierung läuft top-down über drei Ebenen. Das konzeptionelle Modell beschreibt Objekte und Beziehungen technikunabhängig, oft als Entity-Relationship-Diagramm. Das logische Modell verfeinert Entitäten, Attribute und Beziehungen, bleibt aber datenbankunabhängig. Das physische Modell legt die konkrete Umsetzung mit Tabellen, Spalten und Datentypen fest. #### Was ist ein Entity-Relationship-Diagramm? Ein Entity-Relationship-Diagramm (ERD) ist eine visuelle Darstellung der wichtigsten Datenobjekte in einem System und ihrer Beziehungen, etwa Kunden, Produkte und Bestellungen. Es wird vor allem in der konzeptionellen Datenmodellierung genutzt, um fachliche Zusammenhänge zu klären, bevor technische Details festgelegt werden. #### Warum ist Datenmodellierung im PIM wichtig? Bevor ein PIM Produkte aufnimmt, muss sein Datenmodell stehen: Objekttypen, Attribute, Beziehungen und Pflichtfelder. Dieses Modell entscheidet, ob das PIM mit neuen Anforderungen mitwächst oder zur Bremse wird. Ein schlecht entworfenes Modell führt zu Workarounds, Mehrfachpflege und inkonsistenten Daten. Ein Datenmodell, das mitwächst statt zu bremsen Das Datenmodell entscheidet über Jahre, wie flexibel Ihre Daten sind. Im Datenmodell-Audit prüfen wir, ob Ihre Struktur aus Entitäten, Attributen und Beziehungen tragfähig ist, und zeigen den Weg zu einem Modell, das neue Anforderungen aufnimmt. Datenmodell-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Datenmodellierung ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie die Bausteine im Mittelstand zusammenspielen. PIM (Product Information Management)→Wo das Datenmodell aus Objekten, Attributen und Beziehungen konkret umgesetzt wird.MDM (Master Data Management)→Wie ein durchdachtes Stammdaten-Modell die Grundlage für konsistente Daten bildet.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Datenmodelle, Qualität und Governance organisiert werden.Data-Management-Hub→Wie onacy tragfähige Datenmodelle als Fundament für PIM und Commerce entwirft. ### Was ist Datenmigration? URL: https://www.onacy.de/wissen/datenmigration/ onacy›Wissen›Datenmigration Data Management ## Was ist Datenmigration? Datenmigration ist der einmalige, projekthafte Transfer von Daten aus einem Quellsystem in ein Zielsystem, meist im Zuge einer Systemablösung oder eines Plattformwechsels. Dabei werden Daten extrahiert, bereinigt, transformiert und im Zielformat geladen. Im Commerce betrifft das typischerweise Produkt-, Kunden- und Bestelldaten beim Wechsel von Shop-, PIM- oder ERP-Systemen. Eine Migration läuft in der Regel über die Schritte Extraktion, Transformation und Laden (ETL): Daten werden aus dem Altsystem gezogen, in das Zielformat überführt und dort eingespielt. Entscheidend ist die Strategie. Beim Big-Bang-Ansatz wird in einem einzigen Umschaltfenster migriert, beim parallelen Ansatz (Trickle) laufen Alt- und Neusystem zeitweise nebeneinander und Daten wandern schrittweise. Kriterium | Big Bang | Parallel (Trickle) Vorgehen | Gesamte Datenmenge in einem Umschaltfenster | Schrittweise in Etappen oder Modulen Ausfallzeit | Definiertes Downtime-Fenster nötig | Kaum bis keine Downtime im Livebetrieb Risiko | Höher, geballt im Cutover | Geringer, weil Fehler eingegrenzt bleiben Dauer und Aufwand | Kürzer, aber intensive Vorbereitung | Länger, dafür Parallelbetrieb und Synchronisation Eignung | Kleinere, klar abgegrenzte Datenbestände | Große, geschäftskritische Bestände Stand: Juni 2026. Die Gegenüberstellung folgt der gängigen Praxis im Migrationsmanagement; die konkrete Wahl hängt von Datenmenge, Risiko und Downtime-Toleranz ab. Die drei Schritte einer Datenmigration Jede Migration durchläuft die ETL-Schritte Extraktion, Transformation und Laden. Die Darstellung ist schematisch. ### Wann ist eine Datenmigration nötig? Eine Datenmigration steht immer dann an, wenn Daten ihren technischen Heimathafen wechseln. Im Commerce sind das vor allem Plattform- und Systemwechsel. Typische Anlässe: - Wechsel des Shopsystems, etwa eine Migration auf eine neue Commerce-Plattform. - Einführung eines PIM- oder ERP-Systems mit Übernahme bestehender Produkt- und Stammdaten. - Konsolidierung mehrerer Altsysteme nach Zukauf oder Fusion. - Ablösung veralteter Datenbanken oder Eigenentwicklungen. Der Aufwand wird häufig unterschätzt: Nicht das technische Verschieben ist die Hürde, sondern die Bereinigung und Vereinheitlichung der Daten, bevor sie ins neue System gehen. Einordnung In der Praxis scheitern Migrationen selten an der Technik, sondern an unterschätzter Datenqualität, denn unbereinigte Altdaten machen aus einem Systemwechsel schnell ein Folgeprojekt. Wer vor der Migration in Bereinigung und ein klares Zielmodell investiert, statt Altlasten einfach mitzuziehen, spart später ein Vielfaches an Nacharbeit. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Datenmigration und Datenqualität zusammen? Eine Migration ist immer auch ein Qualitätscheck. Wer Daten unbereinigt aus dem Altsystem übernimmt, verschiebt nur das Problem: Dubletten, Lücken und inkonsistente Formate landen unverändert im Zielsystem. Deshalb gehört zur Transformation immer eine Bereinigung, also Dublettenabgleich, Vereinheitlichung von Einheiten und Schließen von Pflichtfeld-Lücken. Ohne strukturiertes Data Management bleibt jede Migration ein Risiko. Erst wenn klar ist, welche Daten in welchem Zielmodell wie aussehen sollen, lässt sich der Transfer planbar und fehlerarm durchführen. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Datenbestände vor der Migration so aufbereiten, dass das Zielsystem von Tag eins mit sauberen Daten startet. ### Datenmigration oder Datenintegration, was ist der Unterschied? Datenmigration ist ein einmaliger, projekthafter Transfer: Daten ziehen einmal vom Alt- ins Zielsystem um, danach ist das Quellsystem oft abgeschaltet. Datenintegration ist dagegen ein dauerhafter Prozess: Daten aus verschiedenen Quellen werden laufend zusammengeführt und synchron gehalten. In der Praxis folgen beide oft aufeinander. Zuerst migriert man Bestandsdaten ins neue System, danach sorgt eine Integration dafür, dass dieses System dauerhaft mit ERP, Shop und weiteren Quellen verbunden bleibt. Wer das von Anfang an mitdenkt, vermeidet, dass kurz nach der Migration schon wieder Datensilos entstehen. ### Häufige Fragen zu Datenmigration #### Was ist Datenmigration einfach erklärt? Datenmigration ist der einmalige Umzug von Daten aus einem Altsystem in ein neues Zielsystem. Dabei werden die Daten extrahiert, bereinigt, ins Zielformat transformiert und dort eingespielt. Im Commerce passiert das typischerweise beim Wechsel von Shop-, PIM- oder ERP-Systemen, wenn Produkt-, Kunden- und Bestelldaten übernommen werden müssen. #### Was ist der Unterschied zwischen Big Bang und parallelem Ansatz? Beim Big-Bang-Ansatz werden alle Daten in einem einzigen Umschaltfenster migriert, das ist schneller, aber riskanter und braucht eine definierte Ausfallzeit. Beim parallelen Ansatz wandern die Daten schrittweise, während Alt- und Neusystem nebeneinander laufen. Das senkt das Risiko und vermeidet Downtime, dauert aber länger und erfordert Synchronisation. #### Was ist der Unterschied zwischen Datenmigration und Datenintegration? Datenmigration ist ein einmaliger, projekthafter Transfer vom Alt- ins Zielsystem, danach wird das Quellsystem oft abgeschaltet. Datenintegration ist ein dauerhafter Prozess, der Daten aus verschiedenen Quellen laufend zusammenführt und synchron hält. In der Praxis folgt die Integration oft auf die Migration. #### Warum ist Datenqualität bei der Migration entscheidend? Wer Daten unbereinigt übernimmt, verschiebt das Problem nur: Dubletten, Lücken und inkonsistente Formate landen unverändert im neuen System. Deshalb gehört zur Transformation immer eine Bereinigung. Ohne strukturiertes Data Management bleibt jede Migration ein Risiko, weil unklar ist, wie die Daten im Zielmodell aussehen sollen. Migration ohne Altlasten ins neue System Eine erfolgreiche Datenmigration entscheidet sich vor dem Umzug, in der Datenqualität. Im Produktdaten-Audit prüfen wir Ihre Bestände auf Dubletten, Lücken und Inkonsistenzen und zeigen, wie das Zielsystem von Tag eins mit sauberen Daten startet. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Datenmigration ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie die Bausteine im Mittelstand zusammenspielen. Datenintegration→Der dauerhafte Prozess, der nach der Migration Quellen verbindet und Daten synchron hält.PIM (Product Information Management)→Häufiges Zielsystem einer Migration, in dem Produktdaten zentral gepflegt werden.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Migration, Qualität und Governance zusammenlaufen.Data-Management-Hub→Wie onacy Datenbestände vor und nach der Migration strukturiert und konsistent hält. ### Was ist Datenintegration? URL: https://www.onacy.de/wissen/datenintegration/ onacy›Wissen›Datenintegration Data Management ## Was ist Datenintegration? Datenintegration ist der fortlaufende Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und in einer einheitlichen, nutzbaren Sicht bereitzustellen. Anders als die einmalige Migration ist Integration dauerhaft angelegt. Im Commerce verbindet sie etwa ERP, Shop, PIM und CRM, damit Produkt-, Bestands- und Kundendaten über alle Systeme hinweg konsistent bleiben. Es gibt mehrere Methoden: ETL (Extract, Transform, Load) und das modernere ELT bewegen Daten in ein zentrales Ziel wie ein Data Warehouse. Die API-Integration verbindet Anwendungen direkt für einen nahtlosen Datenfluss. Datenvirtualisierung erzeugt eine virtuelle Sicht, ohne Daten physisch zu kopieren. iPaaS-Plattformen (Integration Platform as a Service) bündeln diese Ansätze cloudbasiert mit vorgefertigten Konnektoren. Methode | Funktionsweise | Typischer Einsatz ETL / ELT | Daten extrahieren, transformieren und in ein zentrales Ziel laden | Data Warehouse, Reporting, Analyse API-Integration | Anwendungen direkt über Schnittstellen verbinden | Shop, ERP und CRM in Echtzeit koppeln Datenvirtualisierung | Virtuelle Sicht über Quellen, ohne Daten zu kopieren | Echtzeit-Zugriff ohne physische Replikation iPaaS | Cloudbasierte Plattform mit fertigen Konnektoren | Schnelle Anbindung mehrerer Cloud- und On-Prem-Systeme Stand: Juni 2026. Die Methoden schließen sich nicht aus; in der Praxis werden sie je nach Quelle und Anforderung kombiniert. Datenintegration bündelt Quellen zu einer Sicht Datenintegration führt Daten aus getrennten Quellsystemen laufend zu einer einheitlichen Sicht zusammen. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür wird Datenintegration gebraucht? Datenintegration löst das Grundproblem gewachsener IT-Landschaften: Daten liegen verteilt in Silos und widersprechen sich. Integration sorgt dafür, dass alle Systeme dieselben, aktuellen Daten nutzen. Typische Einsatzfelder im Commerce: - Bestände und Preise aus dem ERP in Echtzeit im Shop verfügbar machen. - Produktdaten aus dem PIM an Shop, Marktplätze und Kundenportale ausspielen. - Kundendaten zwischen Shop, CRM und Marketing-Tools synchron halten. - Reporting über alle Kanäle auf einer konsistenten Datenbasis aufbauen. Ohne Integration entstehen Doppelpflege, widersprüchliche Bestände und manuelle Exporte, also genau die Reibung, die im Mittelstand Zeit und Marge kostet. Einordnung In der Praxis entscheidet Datenintegration darüber, ob ein Commerce-Stack als System oder als Sammlung von Insellösungen funktioniert, denn jede manuell gepflegte Schnittstelle ist eine künftige Fehlerquelle. Wer Integration entlang eines klaren führenden Systems aufbaut, statt Punkt-zu-Punkt-Verbindungen zu häufen, hält die Landschaft wartbar und die Daten konsistent. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Datenintegration und PIM zusammen? Ein PIM-System (Product Information Management) ist ein zentraler Knoten in der Integrationslandschaft. Es bezieht technische Daten aus dem ERP, reichert sie mit Marketing- und Vertriebsinformationen an und spielt die fertigen Produktdaten an alle Ausgabekanäle aus. Datenintegration ist die Verbindung, über die diese Daten fließen. Ohne durchdachtes Data Management wird Integration schnell zum Flickenteppich aus Einzelschnittstellen. Erst wenn klar ist, welches System welche Daten führt und in welchem Format, lässt sich der Datenfluss stabil und wartbar aufbauen. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Integrationen so konzipieren, dass das PIM als verlässlicher Daten-Hub funktioniert. ### Datenintegration oder Datenmigration, was ist der Unterschied? Datenmigration ist ein einmaliger Transfer von Daten ins neue System, oft als Teil eines Plattformwechsels. Datenintegration ist ein dauerhafter Prozess, der Systeme laufend verbindet und Daten synchron hält. Beide ergänzen sich: Nach der einmaligen Migration der Bestandsdaten sorgt die Integration dafür, dass das neue System dauerhaft mit ERP, Shop und weiteren Quellen verbunden bleibt. Wer nur migriert, ohne die Integration mitzudenken, hat kurz darauf wieder isolierte Datensilos. ### Häufige Fragen zu Datenintegration #### Was ist Datenintegration einfach erklärt? Datenintegration ist der fortlaufende Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und einheitlich bereitzustellen. Im Commerce verbindet sie etwa ERP, Shop, PIM und CRM, damit Produkt-, Bestands- und Kundendaten über alle Systeme konsistent bleiben. Anders als die einmalige Migration ist Integration dauerhaft angelegt. #### Welche Methoden der Datenintegration gibt es? Die wichtigsten Methoden sind ETL und ELT, die Daten in ein zentrales Ziel wie ein Data Warehouse laden, die API-Integration, die Anwendungen direkt verbindet, die Datenvirtualisierung mit einer virtuellen Sicht ohne Kopieren sowie iPaaS-Plattformen, die diese Ansätze cloudbasiert mit fertigen Konnektoren bündeln. In der Praxis werden sie kombiniert. #### Was ist der Unterschied zwischen Datenintegration und Datenmigration? Datenmigration ist ein einmaliger Transfer von Daten ins neue System, oft beim Plattformwechsel. Datenintegration ist ein dauerhafter Prozess, der Systeme laufend verbindet und Daten synchron hält. Beide ergänzen sich: Nach der Migration der Bestandsdaten hält die Integration das neue System dauerhaft mit den Quellen verbunden. #### Warum ist Datenintegration im Commerce wichtig? Ohne Integration liegen Daten verteilt in Silos und widersprechen sich, was zu Doppelpflege, falschen Beständen und manuellen Exporten führt. Integration sorgt dafür, dass Shop, ERP, PIM und CRM dieselben aktuellen Daten nutzen. Das reduziert Reibung und Fehler und ist die Voraussetzung für konsistente Daten über alle Kanäle. Datenfluss, der ohne Doppelpflege funktioniert Stabile Integrationen entscheiden darüber, ob Ihre Systeme zusammenspielen oder gegeneinander arbeiten. Im Produktdaten-Audit prüfen wir Ihre Datenflüsse zwischen ERP, PIM und Shop und zeigen den Weg zu einer konsistenten, wartbaren Datenlandschaft. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Datenintegration ist Teil des Data Managements bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie die Bausteine im Mittelstand zusammenspielen. Datenmigration→Der einmalige Transfer, auf den die dauerhafte Integration der Systeme folgt.MDM (Master Data Management)→Wie ein führendes System die Stammdaten definiert, die in der Integration synchron gehalten werden.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Integration, Stammdaten und Governance zusammenlaufen.Data-Management-Hub→Wie onacy das PIM als verlässlichen Daten-Hub in die Systemlandschaft integriert. ## Cluster: Pimcore ### Was ist Pimcore? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore/ onacy›Wissen›Was ist Pimcore?Pimcore ## Was ist Pimcore? Pimcore ist eine Open-Source-Plattform, die Produktinformationsmanagement (PIM), Digital Asset Management (DAM), Master Data Management (MDM) und eine Digital Experience Platform (DXP/CMS) in einem System vereint. Seit Release 2025.1 steht Pimcore unter der Pimcore Open Core License (POCL) und ist für Unternehmen mit weniger als 5 Millionen Euro Jahresumsatz kostenlos nutzbar. Pimcore wird von der Pimcore GmbH (Salzburg, Österreich) entwickelt und basiert auf dem PHP-Framework Symfony. Der Ansatz unterscheidet sich von spezialisierten Einzelsystemen: Statt PIM, DAM und CMS separat zu betreiben, bündelt Pimcore diese Disziplinen auf einer Datenbasis. Das reduziert Schnittstellen und hält Produktdaten, Medien und Inhalte konsistent. onacy ist Pimcore Platinum Partner und setzt die Plattform für mittelständische Markenhersteller ein. Disziplin / Modul Funktion Typischer Einsatz PIM Zentrale Pflege und Anreicherung von Produktinformationen Konsistente Produktdaten über alle Kanäle und Märkte DAM Verwaltung von Medien wie Bildern, Videos und Dokumenten Zentrale Medienbibliothek, Verknüpfung mit Produkten MDM Verwaltung beliebiger Stamm- und Geschäftsdaten Kunden-, Lieferanten- und Referenzdaten als Single Source of Truth DXP / CMS Aufbau von Websites, Portalen und digitalen Erlebnissen Content-getriebene Sites und Kundenportale auf derselben Datenbasis Editionen Community Edition (POCL) und kommerzielle Enterprise-Lizenz Community kostenlos unter 5 Mio. Euro Umsatz, sonst kommerzielle Lizenz Stand: Juni 2026. Lizenzangaben beziehen sich auf die Pimcore Open Core License (POCL), eingeführt mit Release 2025.1. Maßgeblich ist jeweils der aktuelle Lizenztext von Pimcore. Pimcore als konsolidierte Plattform Alle vier Module greifen auf eine gemeinsame Datenbasis zu. Über APIs spielt Pimcore Produktdaten, Medien und Inhalte an Shops, Marktplätze und Portale aus. Die Darstellung ist eine vereinfachte Übersicht. ### Was kann Pimcore? Pimcore deckt mehrere Datenmanagement-Disziplinen auf einer Plattform ab. Statt für PIM, DAM und CMS getrennte Systeme zu betreiben, arbeiten die Module auf einer gemeinsamen Datenbasis. Die zentralen Bausteine: - PIM zur zentralen Pflege, Anreicherung und Ausleitung von Produktinformationen. - DAM zur Verwaltung von Bildern, Videos und Dokumenten, eng mit den Produktdaten verknüpft. - MDM zur Modellierung beliebiger Stamm- und Geschäftsdaten, nicht nur Produkten. - DXP/CMS für Websites, Portale und digitale Erlebnisse auf derselben Datenbasis. - Umfangreiche APIs (REST, GraphQL) für die Integration in Shops, ERP und Marktplätze. Weil alle Module dieselbe Datenbasis nutzen, entfallen viele Schnittstellen zwischen Einzelsystemen. Das ist der zentrale Unterschied zu spezialisierten Best-of-Breed-Lösungen und ein Hauptgrund, warum Hersteller mit komplexen Sortimenten auf Pimcore setzen. Einordnung Die Stärke von Pimcore liegt weniger im einzelnen Modul als in der gemeinsamen Datenbasis, die PIM, DAM, MDM und DXP verbindet, denn genau an den Schnittstellen zwischen Einzelsystemen entstehen in der Praxis Datenbrüche und Doppelpflege. Die Lizenzumstellung auf POCL senkt zugleich die Einstiegshürde für mittelständische Hersteller unter 5 Millionen Euro Umsatz deutlich. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was kostet Pimcore und wie funktioniert die POCL-Lizenz? Seit Release 2025.1 steht Pimcore unter der Pimcore Open Core License (POCL), die die vorherige GPLv3-Lizenz ablöst. Die Community Edition ist kostenlos nutzbar für nicht-produktive Zwecke, für akademische und gemeinnützige Einrichtungen sowie für Unternehmen mit einem Jahresumsatz unter 5 Millionen Euro. Ab 5 Millionen Euro Umsatz ist eine kommerzielle Pimcore-Lizenz erforderlich. Damit bleibt Pimcore für einen großen Teil des Mittelstands kostenfrei in der Lizenz. Die laufenden Kosten liegen dann bei Hosting, Implementierung und Pflege. Für größere Unternehmen oder erweiterten Support- und Funktionsbedarf bietet Pimcore die kommerzielle Lizenz mit zusätzlichen Enterprise-Funktionen und Service-Leveln. ### Für wen eignet sich Pimcore? Pimcore eignet sich besonders für Hersteller und Händler mit großen, komplexen Sortimenten, die Produktdaten über viele Kanäle, Sprachen und Märkte konsistent halten müssen. Weil PIM, DAM, MDM und CMS auf einer Plattform liegen, ist es eine naheliegende Wahl, wenn mehrere Datenmanagement-Disziplinen zusammenlaufen sollen statt in getrennten Tools. Die Plattform ist flexibel, aber kein Fertigprodukt von der Stange: Datenmodell und Workflows werden je Unternehmen modelliert. Das erfordert Konzeption und Implementierungs-Know-how. onacy begleitet als Pimcore Platinum Partner mittelständische Hersteller von der Datenmodellierung über die Integration bis zum laufenden Betrieb, eingebettet in ein durchgängiges Data Management. ### Häufige Fragen zu Pimcore #### Was ist Pimcore einfach erklärt? Pimcore ist eine Open-Source-Plattform, die Produktinformationsmanagement (PIM), Digital Asset Management (DAM), Master Data Management (MDM) und eine Digital Experience Platform (DXP/CMS) in einem System vereint. Statt mehrere Einzelsysteme zu betreiben, arbeiten alle Module auf einer gemeinsamen Datenbasis. Pimcore wird von der Pimcore GmbH in Salzburg entwickelt und basiert auf dem PHP-Framework Symfony. #### Ist Pimcore kostenlos? Die Pimcore Community Edition ist seit Release 2025.1 unter der Pimcore Open Core License (POCL) kostenlos nutzbar für nicht-produktive Zwecke, akademische und gemeinnützige Einrichtungen sowie für Unternehmen mit weniger als 5 Millionen Euro Jahresumsatz. Ab 5 Millionen Euro Umsatz ist eine kommerzielle Lizenz erforderlich. Hosting, Implementierung und Pflege verursachen unabhängig davon laufende Kosten. #### Was ist der Unterschied zwischen Pimcore und einem reinen PIM? Ein reines PIM-System verwaltet ausschließlich Produktinformationen. Pimcore vereint dagegen PIM, DAM, MDM und DXP/CMS auf einer Plattform und einer gemeinsamen Datenbasis. Dadurch entfallen Schnittstellen zwischen getrennten Systemen, und Produktdaten, Medien sowie Inhalte bleiben konsistent. Pimcore lässt sich aber auch gezielt nur als PIM einsetzen, wenn die übrigen Module nicht benötigt werden. #### Was bedeutet die POCL-Lizenz für Pimcore? Die Pimcore Open Core License (POCL) hat mit Release 2025.1 die bisherige GPLv3-Lizenz abgelöst. Sie regelt, dass die Community Edition für Unternehmen unter 5 Millionen Euro Jahresumsatz sowie für nicht-produktive, akademische und gemeinnützige Nutzung kostenlos bleibt. Für Unternehmen mit höherem Umsatz wird eine kommerzielle Lizenz fällig. Maßgeblich ist der jeweils aktuelle Lizenztext von Pimcore. Pimcore richtig aufsetzen, von Anfang an Pimcore ist flexibel, aber kein Fertigprodukt. Im Erstgespräch klären wir, welche Module Ihr Sortiment braucht, wie das Datenmodell aussehen sollte und wie sich Pimcore in Shop und ERP einfügt. Als Platinum Partner begleiten wir von der Konzeption bis zum Betrieb. Pimcore-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und Kontakt ### Verwandte Themen Pimcore ist die Plattform, mit der onacy beliebige Datenarten strukturiert, von Produkt- und Stammdaten bis zu Medien und Inhalten. Diese Seiten zeigen den Zusammenhang von PIM, MDM, Data Management und Pimcore. PIM-System→Die Disziplin, die Pimcore im Kern abdeckt: Produktdaten zentral pflegen und ausspielen.MDM→Stammdatenmanagement über Domänen hinweg, das sich mit Pimcore als Datenplattform umsetzen lässt.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, für die Pimcore die technische Plattform liefert.Pimcore-Hub→Wie onacy Pimcore als Open-Source-Plattform für Produktdaten und Commerce einführt und betreibt. ### Was ist Pimcore PIM? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-pim/ onacy›Wissen›Pimcore PIM Pimcore ## Was ist Pimcore PIM? Pimcore PIM ist das Product-Information-Management-Modul der Open-Source-Plattform Pimcore. Produktdaten werden als Datenobjekte modelliert, deren Struktur frei definierbare Klassen vorgeben. Merkmale lassen sich im Klassifizierungsspeicher verwalten und über Vererbung im Objektbaum weiterreichen, sodass alle Kanäle aus einer zentralen, konsistenten Datenquelle bedient werden. Pimcore trennt nicht zwischen PIM und DAM als getrennte Produkte, sondern bildet beide Disziplinen auf einer Plattform ab. Das PIM-Modell beruht auf vier Bausteinen: Datenobjekten und Klassen für die Struktur, dem Klassifizierungsspeicher für flexible Merkmale, der Vererbung für effiziente Pflege und dem Ausspielen über beliebige Channels. So entsteht ein zentraler Single Point of Truth für Produktdaten. Baustein | Funktion im Pimcore PIM | Nutzen für Hersteller Datenobjekte und Klassen | Produkte werden als Datenobjekte gespeichert; eine Klasse definiert die Felder von Text bis zu komplexen Relationen. | Datenmodell passt sich dem Sortiment an, statt das Sortiment an ein Schema zu zwingen. Klassifizierungsspeicher | Key-Value-ähnlicher Speicher für kategoriespezifische Merkmale, ohne die Klasse zu ändern. | Neue Merkmalsgruppen pro Warengruppe ohne Eingriff in das Datenmodell. Vererbung | Kindobjekte erben Werte vom Elternobjekt im Objektbaum; nur Abweichungen werden gepflegt. | Weniger Mehrfachpflege bei Varianten, konsistente Stammdaten. Channels | Aufbereitete Daten werden an Shop, Marktplatz, Katalog oder Portal ausgespielt. | Eine Datenquelle bedient alle Vertriebskanäle konsistent. Stand: Juni 2026. Pimcore bildet PIM und DAM seit Plattform-Version 2025.x in der neuen Oberfläche Pimcore Studio ab. So fließen Produktdaten durch Pimcore PIM Klassen, Klassifizierungsspeicher und Vererbung bündeln Produktdaten zentral. Aus dieser Quelle bedient Pimcore beliebige Vertriebskanäle konsistent. ### Wie modelliert Pimcore Produktdaten? Im Pimcore PIM ist jedes Produkt ein Datenobjekt. Welche Felder ein Objekt besitzt, legt seine Klasse fest: von einfachen Textfeldern über Zahlen und Auswahllisten bis zu relationalen Verknüpfungen zu anderen Objekten oder Assets. Anders als bei einem starren Standardschema definiert das Datenmodell sich entlang des realen Sortiments, was gerade bei erklärungsbedürftigen B2B-Produkten den Unterschied macht. Für kategoriespezifische Merkmale gibt es den Klassifizierungsspeicher. Er funktioniert wie ein Key-Value-Speicher und erlaubt beliebig viele Merkmalsgruppen, ohne dass die Klasse selbst angepasst werden muss. So lassen sich etwa technische Attribute pro Warengruppe pflegen und mit Standards wie ECLASS oder ETIM verknüpfen. Lokalisierung und Vererbung werden dabei unterstützt. Einordnung Der Hebel im Pimcore PIM liegt selten in der Software selbst, sondern im Datenmodell. Wer Klassen und Klassifizierungsspeicher von Beginn an entlang der realen Warengruppen aufbaut und Vererbung konsequent nutzt, halbiert später den Pflegeaufwand bei Varianten. Wer das Modell nachlässig aufsetzt, verlagert die Komplexität nur in die tägliche Pflege. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was bringt Vererbung im Objektbaum? Vererbung ist eines der wichtigsten Merkmale für die PIM-Praxis. Objekte derselben Klasse können Werte von ihrem Elternobjekt im Objektbaum erben. Ein typischer Fall: Ein Elternprodukt trägt alle gemeinsamen Attribute, die Varianten darunter pflegen nur noch die Abweichungen und erben den Rest. Das reduziert Mehrfachpflege erheblich und hält Stammdaten konsistent. Vererbung muss in der Klassendefinition aktiviert sein und greift nur, wenn Eltern- und Kindobjekt dieselbe Klasse haben. Richtig eingesetzt sinkt der manuelle Aufwand bei großen, variantenreichen Sortimenten deutlich, weil Änderungen an gemeinsamen Attributen an einer Stelle gepflegt und automatisch weitergereicht werden. ### Wie hängt Pimcore PIM mit Data Management zusammen? Ein PIM ist nur ein Baustein im übergeordneten Data Management. Pimcore PIM verwaltet die Produktdaten, doch der Wert entsteht erst im Zusammenspiel mit sauberen Stammdaten, Klassifizierung und der Anbindung an Shop und ERP. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: das Datenmodell so aufbauen, dass Pflege, Qualität und Ausspielung ineinandergreifen. Ohne strukturiertes Data Management bleibt auch das beste PIM-Werkzeug Stückwerk. Erst wenn Merkmale, Einheiten und Werte standardisiert sind, lassen sich Channels automatisiert und fehlerarm bedienen. Pimcore PIM liefert dafür die technische Grundlage, das Data-Management-Konzept liefert die Ordnung dahinter. ### Häufige Fragen zu Pimcore PIM #### Was ist Pimcore PIM einfach erklärt? Pimcore PIM ist das Product-Information-Management-Modul der Open-Source-Plattform Pimcore. Produktdaten werden als Datenobjekte gespeichert, deren Struktur eine frei definierbare Klasse vorgibt. Merkmale verwaltet der Klassifizierungsspeicher, Vererbung reicht Werte im Objektbaum weiter. Aus dieser zentralen Quelle bedient Pimcore Shop, Marktplatz und Katalog konsistent. #### Was sind Datenobjekte und Klassen in Pimcore? In Pimcore ist jedes Produkt ein Datenobjekt. Die zugehörige Klasse definiert, welche Felder es besitzt, von Text und Zahlen über Auswahllisten bis zu Relationen auf andere Objekte oder Assets. Dadurch passt sich das Datenmodell dem realen Sortiment an, statt es in ein starres Standardschema zu zwingen. #### Wofür dient der Klassifizierungsspeicher? Der Klassifizierungsspeicher ist ein Key-Value-ähnlicher Speicher für kategoriespezifische Merkmale. Er erlaubt beliebig viele Merkmalsgruppen pro Warengruppe, ohne die Klasse selbst zu ändern. Lokalisierung und Vererbung werden unterstützt. So lassen sich technische Attribute flexibel pflegen und mit Standards wie ECLASS oder ETIM verknüpfen. #### Wie funktioniert Vererbung im Pimcore PIM? Objekte derselben Klasse erben Werte vom Elternobjekt im Objektbaum. Ein Elternprodukt trägt die gemeinsamen Attribute, die Varianten pflegen nur die Abweichungen und erben den Rest. Vererbung muss in der Klassendefinition aktiviert sein und greift nur bei gleicher Klasse. Das reduziert Mehrfachpflege und hält Stammdaten konsistent. Pimcore PIM richtig aufsetzen, statt nur einführen Der Wert eines Pimcore PIM entscheidet sich am Datenmodell. Im Erstgespräch klären wir, wie Klassen, Klassifizierungsspeicher und Vererbung zu Ihrem Sortiment passen, und wo der größte Hebel für konsistente Produktdaten liegt. Pimcore-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Beratung und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Pimcore PIM ist ein Baustein im Data Management bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie Pimcore, PIM und Produktdaten im Mittelstand zusammenspielen. PIM (Product Information Management)→Die Disziplin hinter dem Werkzeug: zentrale Pflege und Ausspielung von Produktdaten.Pimcore→Die Open-Source-Plattform, auf der PIM, DAM und Experience Management zusammenlaufen.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der PIM, Klassifizierung und Stammdaten organisiert werden.Pimcore Beratung→Wie onacy als Platinum Partner Datenmodell und Pimcore-PIM-Implementierung begleitet. ### Was ist Pimcore DAM? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-dam/ onacy›Wissen›Pimcore DAM Pimcore ## Was ist Pimcore DAM? Pimcore DAM ist das Digital-Asset-Management-Modul der Open-Source-Plattform Pimcore. Es verwaltet Bilder, Videos, Dokumente und Grafiken zentral. Beim Upload erzeugt Pimcore automatisch Vorschauen und Thumbnails, extrahiert Metadaten und liefert über konfigurierbare Transformationspipelines jede benötigte Größe und jedes Format aus einer einzigen Quelldatei. Pimcore bildet DAM und PIM auf derselben Plattform ab. Das hat einen praktischen Vorteil: Assets lassen sich direkt mit Produkt-Datenobjekten verknüpfen, sodass Bilder, Datenblätter und Videos genau dort verfügbar sind, wo die Produktdaten gepflegt werden. Ein zentraler Asset-Bestand bedient so alle Kanäle aus einer Quelle. Funktion | Was Pimcore DAM leistet | Nutzen im Alltag Assets | Zentrale Verwaltung von Bildern, Videos, Dokumenten und Grafiken in einem Asset-Baum. | Ein Ablageort statt verstreuter Laufwerke und Dateiversionen. Thumbnails und Transformationen | Bild-Pipeline transformiert in mehreren Schritten; aus einer Quelle entstehen oft 20 bis 30 Varianten. | Bild einmal hochladen, alle Größen und Formate (WebP, AVIF) entstehen automatisch. Auto-Format | Pimcore wählt automatisch das passende Format und liefert optimierte Varianten per progressive enhancement. | Schnellere Ladezeiten ohne manuelles Exportieren je Kanal. Metadaten und Tagging | Konfigurierbares Metadatenmodell und Tagging; beim Upload werden Metadaten automatisch extrahiert. | Assets bleiben auffindbar und konsistent beschrieben. Stand: Juni 2026. Funktionsumfang bezieht sich auf das Asset-Management der aktuellen Pimcore-Plattform inklusive Pimcore Studio. Von der Quelldatei zu allen Ausgabeformaten Aus einer einzigen Quelldatei erzeugt die Thumbnail-Pipeline automatisch alle benötigten Größen und Formate je Kanal. Die Zahl der Varianten ist illustrativ. ### Wie verwaltet Pimcore Assets? In Pimcore DAM ist jede Datei ein Asset, das in einem hierarchischen Asset-Baum abgelegt wird. Bilder, Videos, Dokumente und Grafiken liegen damit an einem zentralen Ort statt auf verstreuten Laufwerken. Ziehen Nutzer Dateien per Drag-and-drop in Pimcore, erzeugt das System automatisch Vorschauen und Thumbnails und extrahiert vorhandene Metadaten. Assets lassen sich mit Produkt-Datenobjekten verknüpfen. Dadurch sind die richtigen Bilder, Datenblätter und Videos genau dort verfügbar, wo das Produkt gepflegt wird. Diese Verzahnung von DAM und PIM auf einer Plattform vermeidet doppelte Ablage und sorgt dafür, dass jeder Kanal das aktuelle Asset erhält. Einordnung Der häufigste Engpass im Mittelstand ist nicht das Speichern von Bildern, sondern das Ausspielen in der jeweils richtigen Auflösung und im richtigen Format. Genau das nimmt die Pimcore-Thumbnail-Pipeline ab: einmal konfiguriert, liefert sie jede Variante automatisch. Das spart Designstunden und verhindert, dass auf Shop und Marktplatz unterschiedliche Bildstände kursieren. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie funktionieren Thumbnails und Transformationen? Pimcore bietet einen Thumbnail-Dienst, der oft als Bild-Pipeline bezeichnet wird. Eine Quelldatei durchläuft beliebig viele Transformationsschritte wie Skalieren, Zuschneiden oder Formatwechsel. Aus einem einzigen hochgeladenen Bild entstehen so häufig 20 bis 30 Varianten für unterschiedliche Auflösungen, Seitenverhältnisse und Endgeräte. Die Auto-Format-Funktion wählt automatisch das passende Bildformat und liefert optimierte Varianten wie WebP und AVIF per progressive enhancement aus. Für Videos kommt eine Transcodierung in Web-Formate hinzu, inklusive Vorschaubild. So muss kein Asset mehr manuell je Kanal exportiert werden, was Ladezeiten verbessert und Fehlerquellen reduziert. ### Wie hängen Pimcore DAM und PIM zusammen? DAM und PIM sind in Pimcore keine getrennten Produkte, sondern Module einer Plattform. Das PIM verwaltet die Produktdaten, das DAM die zugehörigen Medien, und beide sind über Relationen verbunden. Im übergeordneten Data Management bedeutet das: Produktinformationen und Assets stammen aus einer Quelle und bleiben konsistent über alle Kanäle. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Asset-Struktur, Metadatenmodell und Transformationspipelines so aufbauen, dass Bilder und Dokumente ohne manuelle Nacharbeit in Shop, Marktplatz und Katalog landen. Ohne diese Struktur bleibt auch ein DAM nur ein besseres Dateiarchiv. ### Häufige Fragen zu Pimcore DAM #### Was ist Pimcore DAM einfach erklärt? Pimcore DAM ist das Digital-Asset-Management-Modul der Plattform Pimcore. Es verwaltet Bilder, Videos, Dokumente und Grafiken zentral. Beim Upload erzeugt Pimcore automatisch Thumbnails und Vorschauen und extrahiert Metadaten. Aus einer Quelldatei liefert es über Transformationspipelines jede benötigte Größe und jedes Format für alle Kanäle. #### Wie viele Bildvarianten erzeugt Pimcore aus einem Asset? Pimcore nutzt eine Thumbnail-Pipeline, die eine Quelldatei in beliebig vielen Schritten transformiert. Aus einem einzigen hochgeladenen Bild entstehen häufig 20 bis 30 Varianten für unterschiedliche Größen, Seitenverhältnisse und Endgeräte. Die Auto-Format-Funktion liefert dabei optimierte Formate wie WebP und AVIF automatisch aus. #### Welche Dateitypen verwaltet Pimcore DAM? Pimcore DAM verwaltet Bilder, Videos, Dokumente und Grafiken zentral in einem Asset-Baum. Für Bilder steht eine Transformationspipeline bereit, für Videos eine Transcodierung in Web-Formate inklusive Vorschaubild. Beim Upload werden Vorschauen und Thumbnails automatisch erzeugt und vorhandene Metadaten extrahiert. #### Wie hängen Pimcore DAM und PIM zusammen? In Pimcore sind DAM und PIM Module derselben Plattform und nicht getrennte Produkte. Assets lassen sich direkt mit Produkt-Datenobjekten verknüpfen, sodass Bilder, Datenblätter und Videos dort verfügbar sind, wo die Produktdaten gepflegt werden. So bedienen Produktinformationen und Medien alle Kanäle aus einer konsistenten Quelle. Assets einmal pflegen, überall ausspielen Ein DAM entfaltet seinen Wert erst mit sauberer Struktur und passenden Transformationspipelines. Im Erstgespräch klären wir, wie sich Ihr Asset-Bestand zentralisieren und automatisiert in alle Kanäle ausspielen lässt. Pimcore-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Beratung und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Pimcore DAM ist ein Baustein im Data Management bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie Assets, Produktdaten und Pimcore im Mittelstand zusammenspielen. DAM (Digital Asset Management)→Die Disziplin hinter dem Modul: zentrale Verwaltung und Ausspielung digitaler Assets.Pimcore→Die Open-Source-Plattform, auf der DAM, PIM und Experience Management zusammenlaufen.Pimcore PIM→Wie Produktdaten als Datenobjekte modelliert und mit Assets verknüpft werden.Pimcore Beratung→Wie onacy als Platinum Partner Asset-Struktur und DAM-Implementierung begleitet. ### Was sind die Pimcore Editionen und die POCL-Lizenz? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-editionen/ onacy›Wissen›Pimcore Editionen und Lizenz Pimcore ## Was sind die Pimcore Editionen und die POCL-Lizenz? Pimcore wird in einer kostenfreien Community Edition und in kommerziellen Editionen (Professional und Enterprise) angeboten. Seit Plattform-Release 2025.1 steht die Community Edition unter der Pimcore Open Core License (POCL) statt unter GPLv3. POCL ist für Unternehmen mit unter 5 Millionen Euro Umsatz kostenlos und gibt vollen Zugriff auf den Quellcode inklusive Pimcore Studio. Die Lizenzumstellung betrifft ausschließlich die früher unter GPLv3 stehende Community Edition. Wer bereits eine Professional oder Enterprise Edition unter einem bestehenden kommerziellen Vertrag nutzt, ist nicht betroffen. Version 2024.4 war das letzte Release unter GPLv3, ab 2025.1 gilt POCL. Kriterium | Community Edition (POCL) | Kommerzielle Editionen Lizenz | Pimcore Open Core License (POCL), seit Release 2025.1; löst GPLv3 ab. | Kommerzieller Lizenz- und Supportvertrag (Professional, Enterprise on-premise/Cloud/PaaS). Kosten | Kostenlos für Organisationen mit unter 5 Mio. Euro/USD Jahresumsatz. | Kostenpflichtig, mit Support, SLAs und zusätzlichen Enterprise-Funktionen. Quellcode | Voller Zugriff auf den Quellcode der Plattform inklusive Pimcore Studio; anpassbar und erweiterbar. | Voller Zugriff plus kommerzielle Zusatzkomponenten und Garantien. SaaS / Weitergabe | Angebot des Cores als SaaS, PaaS oder Managed Service an Dritte nur mit separater OEM-Lizenz. | OEM- und Weitergaberechte über gesonderte kommerzielle Vereinbarung. Status als Open Source | Kein OSI-konformes Open-Source-Lizenzmodell, da Weitergabe- und SaaS-Rechte eingeschränkt sind. | Proprietär, vertraglich geregelt. Stand: Juni 2026. POCL gilt seit Pimcore Plattform-Release 2025.1; 2024.4 war das letzte Release unter GPLv3. Quellen: pimcore.com, scope01, omegacode. Vom GPLv3 zur POCL-Lizenz Mit Release 2024.4 endet die GPLv3-Ära der Community Edition. Ab Release 2025.1 gilt die Pimcore Open Core License (POCL). ### Welche Pimcore Editionen gibt es? Pimcore unterscheidet zwischen der frei verfügbaren Community Edition und kommerziellen Editionen. Die Community Edition enthält den vollen Funktionsumfang der Plattform inklusive PIM, DAM und der neuen Oberfläche Pimcore Studio. Die kommerziellen Editionen, Professional und Enterprise (on-premise, Cloud oder PaaS), ergänzen Support, SLAs, Garantien und zusätzliche Enterprise-Funktionen. Für viele mittelständische Hersteller deckt die Community Edition den funktionalen Bedarf bereits ab. Der Unterschied liegt weniger im Funktionsumfang des Kerns als in vertraglicher Absicherung, Betriebsmodell und Lizenzschwelle. Welche Edition passt, hängt vom Umsatz, vom gewünschten Support und vom Betriebsmodell ab. Einordnung Die POCL-Umstellung ist für den Mittelstand meist gute Nachricht statt Risiko: Unter 5 Millionen Euro Umsatz bleibt Pimcore kostenlos, mit vollem Quellcode inklusive Studio. Wichtig wird die Lizenzfrage erst bei zwei Konstellationen: wenn der Umsatz die Schwelle überschreitet oder wenn der Pimcore-Core als SaaS oder Managed Service an Dritte angeboten werden soll. Dann braucht es eine kommerzielle oder OEM-Lizenz. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ändert sich mit der POCL-Lizenz? Mit Release 2025.1 hat Pimcore die Community Edition von der GPLv3 auf die Pimcore Open Core License (POCL) umgestellt. Version 2024.4 war das letzte Release unter GPLv3. POCL gibt vollen Zugriff auf den Quellcode der Plattform inklusive Pimcore Studio und erlaubt, Pimcore zu nutzen, anzupassen, zu erweitern und eigene kommerzielle Lösungen darauf zu bauen. Eigene Arbeit darf privat bleiben oder zu eigenen Bedingungen geteilt werden. Die Nutzung ist für Organisationen mit unter 5 Millionen Euro beziehungsweise US-Dollar Jahresumsatz kostenlos. Eine klare Grenze gibt es beim Weiterverkauf: Wer den Pimcore-Core als SaaS, PaaS oder Managed Service an Dritte anbietet, braucht eine separate kommerzielle OEM-Lizenz. Das eigene Hosting für direkte Kunden ist erlaubt. POCL ist bewusst kein OSI-konformes Open-Source-Modell, weil Weitergabe- und SaaS-Rechte eingeschränkt sind. ### Welche Edition passt für den Mittelstand? Für die meisten mittelständischen Hersteller ist die Community Edition unter POCL der Einstieg: voller Funktionsumfang, voller Quellcode, keine Lizenzkosten unterhalb der Umsatzschwelle. Kommerzielle Editionen lohnen sich, wenn vertragliche Absicherung, garantierter Support oder ein PaaS-Betriebsmodell gefragt sind. Data Management und Pimcore bilden den Rahmen, in dem die Editionswahl getroffen wird. onacy begleitet als Pimcore Platinum Partner sowohl Community- als auch kommerzielle Setups. Entscheidend ist selten die Edition allein, sondern die Frage, wie die Plattform betrieben, gepflegt und mit Shop und ERP verbunden wird. Genau diese Architektur klären wir vor der Lizenzentscheidung. ### Häufige Fragen zu Pimcore Editionen und Lizenz #### Was ist die Pimcore Open Core License (POCL)? POCL ist die Lizenz, unter der die Pimcore Community Edition seit Plattform-Release 2025.1 steht. Sie löst die frühere GPLv3 ab und gibt vollen Zugriff auf den Quellcode inklusive Pimcore Studio. Die Nutzung ist für Organisationen mit unter 5 Millionen Euro Jahresumsatz kostenlos. POCL ist kein OSI-konformes Open-Source-Modell, da Weitergabe- und SaaS-Rechte eingeschränkt sind. #### Ist Pimcore noch kostenlos? Ja, für Organisationen mit unter 5 Millionen Euro beziehungsweise US-Dollar Jahresumsatz bleibt die Community Edition unter POCL kostenlos, mit vollem Funktionsumfang und Quellcode. Oberhalb dieser Schwelle oder beim Angebot des Cores als SaaS an Dritte wird eine kommerzielle beziehungsweise OEM-Lizenz nötig. Bestehende Professional- und Enterprise-Verträge bleiben unverändert. #### Was ist der Unterschied zwischen Community und kommerziellen Editionen? Die Community Edition unter POCL enthält den vollen Funktionsumfang der Plattform inklusive PIM, DAM und Pimcore Studio, kostenlos unterhalb der Umsatzschwelle. Die kommerziellen Editionen Professional und Enterprise ergänzen Support, SLAs, Garantien und Enterprise-Funktionen. Der Unterschied liegt vor allem in vertraglicher Absicherung und Betriebsmodell, nicht im Kernfunktionsumfang. #### Welche Pimcore-Version war die letzte unter GPLv3? Pimcore Plattform-Version 2024.4 war das letzte Release unter der GPLv3. Ab Release 2025.1 steht die Community Edition unter der Pimcore Open Core License (POCL). Die Umstellung betrifft nur die früher unter GPLv3 lizenzierte Community Edition, bestehende kommerzielle Professional- und Enterprise-Verträge sind nicht betroffen. Die richtige Pimcore-Edition für Ihr Setup Community oder kommerziell, POCL oder OEM: Die Antwort hängt von Umsatz, Betriebsmodell und Support-Bedarf ab. Im Erstgespräch klären wir, welche Edition zu Ihrer Architektur passt, bevor Lizenzkosten entstehen. Pimcore-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Beratung und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Die Editions- und Lizenzfrage gehört ins Data Management bei onacy. Diese Seiten ordnen Pimcore, PIM und Lizenzmodell für den Mittelstand ein. Pimcore→Die Open-Source-Plattform für PIM, DAM und Experience Management im Überblick.Pimcore PIM→Wie das PIM-Modul Produktdaten als Datenobjekte modelliert und ausspielt.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, in der die Wahl von Plattform und Edition eingebettet ist.Pimcore Beratung→Wie onacy als Platinum Partner Editionswahl, Betrieb und Implementierung begleitet. ### Was ist der Pimcore DataHub? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-datahub/ onacy›Wissen›Pimcore DataHub Pimcore ## Was ist der Pimcore DataHub? Der Pimcore DataHub ist der Integrations-Layer von Pimcore, mit dem sich Daten über konfigurierbare Schnittstellen ein- und ausspielen lassen. Er stellt GraphQL- und REST-basierte Endpoints bereit, über die externe Systeme auf Produktdaten (PIM), Assets (DAM) und Inhalte (CMS) zugreifen. Konfiguration und Tests laufen über eine grafische Oberfläche mit GraphiQL-Editor, ohne dass für jede Schnittstelle eigener Code nötig ist. Der DataHub übernimmt in einer Pimcore-Architektur die Rolle der Daten-Drehscheibe. Statt für jeden Kanal eine eigene Schnittstelle zu programmieren, definieren Teams im DataHub Endpoints, legen pro Endpoint fest, welche Felder und Entitäten sichtbar sind, und sichern den Zugriff über Berechtigungen ab. So entsteht eine kontrollierte Brücke zwischen Pimcore und Shop, ERP, App oder Marktplatz. Aspekt | Pimcore DataHub | Bedeutung in der Praxis Schnittstellen-Typen | GraphQL und REST, konfigurierbar pro Endpoint | Ein Pimcore lässt sich an viele Zielsysteme mit unterschiedlichen Anforderungen anbinden Datenrichtung | Lesen (Queries) und Schreiben (Mutationen) | Daten lassen sich aus Pimcore ausspielen und ebenso entgegennehmen Unterstützte Entitäten | Data Objects, Assets und Documents | PIM-, DAM- und CMS-Inhalte werden über denselben Layer zugänglich Konfiguration | Grafische Oberfläche mit Schema-Definition pro Endpoint | Schnittstellen entstehen ohne separaten Programmieraufwand pro Kanal Test und Exploration | Integrierter GraphiQL-Editor | Abfragen lassen sich direkt im System testen, bevor ein System angebunden wird Stand: Juni 2026. Angaben beziehen sich auf den als Open-Source-Bundle verfügbaren Pimcore DataHub. Der DataHub als Integrations-Layer zwischen Pimcore und externen SystemenDer DataHub bündelt Pimcore-Daten aus PIM, DAM und CMS und stellt sie über konfigurierbare GraphQL- und REST-Endpoints bereit. Daten lassen sich sowohl ausspielen (Lesen) als auch entgegennehmen (Mutationen). Die Darstellung ist schematisch vereinfacht. ### Wie funktioniert der Pimcore DataHub? Im DataHub legen Teams einen oder mehrere Endpoints an. Jeder Endpoint erhält ein Schema, das beschreibt, welche Entitäten und Felder ein Zielsystem abfragen darf. Für Leseoperationen stehen GraphQL-Queries bereit, für das Zurückschreiben von Daten Mutationen. Da pro Endpoint genau definiert ist, was sichtbar ist, lassen sich unterschiedliche Kanäle mit jeweils passendem Datenausschnitt bedienen, ohne die Pimcore-Datenstruktur offenzulegen. Der DataHub deckt dabei die drei zentralen Pimcore-Datentypen ab: Data Objects (PIM), Assets (DAM) und Documents (CMS). Damit wird er zum gemeinsamen Zugangspunkt für Produktdaten, Medien und Inhalte, statt drei getrennte Schnittstellen pflegen zu müssen. Einordnung In Integrationsprojekten ist der DataHub oft der Punkt, an dem aus einem internen Pimcore eine echte Datenplattform wird. Der eigentliche Hebel liegt nicht in der Schnittstellentechnik, sondern in der sauberen Datenmodellierung dahinter: Erst wenn Klassen, Felder und Beziehungen im Pimcore konsistent sind, liefert ein DataHub-Endpoint verlässliche Daten an Shop, App oder Marktplatz. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wofür wird der Pimcore DataHub eingesetzt? Typische Einsatzszenarien für den DataHub: - Produktdaten aus dem PIM an einen Online-Shop oder ein Frontend ausspielen (Headless-Commerce). - Assets aus dem DAM für Apps, Portale oder Partnersysteme bereitstellen. - Inhalte aus dem CMS headless an verschiedene Kanäle liefern. - Daten aus Drittsystemen per Mutation nach Pimcore zurückschreiben. Damit ist der DataHub eine zentrale Komponente für Datenintegration: Er bündelt die Wege, über die Daten Pimcore verlassen und erreichen, und macht sie über Standardprotokolle wie GraphQL und REST nutzbar. Als Pimcore Platinum Partner setzt onacy den DataHub so auf, dass Endpoints, Berechtigungen und Datenmodell zusammenpassen. Das ist die Voraussetzung dafür, dass angebundene Systeme nicht nur Daten erhalten, sondern konsistente und gepflegte Daten. Mehr zum Gesamtbild im Data Management. ### Häufige Fragen zum Pimcore DataHub #### Was ist der Pimcore DataHub einfach erklärt? Der Pimcore DataHub ist der Integrations-Layer von Pimcore. Über konfigurierbare GraphQL- und REST-Endpoints lassen sich Daten aus Pimcore ausspielen und entgegennehmen. Er deckt Produktdaten, Assets und Inhalte ab und wird über eine grafische Oberfläche eingerichtet. So können externe Systeme wie Shop, App oder ERP strukturiert auf Pimcore-Daten zugreifen, ohne dass pro Kanal eigener Code nötig ist. #### Welche Schnittstellen bietet der Pimcore DataHub? Der DataHub stellt GraphQL- und REST-basierte Endpoints bereit. Über GraphQL-Queries werden Daten gelesen, über Mutationen geschrieben. Jeder Endpoint erhält ein eigenes Schema, das festlegt, welche Entitäten und Felder zugänglich sind. Ein integrierter GraphiQL-Editor erlaubt das Testen der Abfragen direkt im System. So lassen sich verschiedene Zielsysteme mit jeweils passendem Datenausschnitt bedienen. #### Welche Daten kann der Pimcore DataHub ausspielen? Der DataHub kann die drei zentralen Pimcore-Datentypen bereitstellen: Data Objects aus dem PIM, Assets aus dem DAM und Documents aus dem CMS. Damit werden Produktdaten, Medien und Inhalte über denselben Layer zugänglich. Pro Endpoint wird festgelegt, welcher Datenausschnitt sichtbar ist, sodass jeder Kanal genau die Daten erhält, die er benötigt. #### Wie hängen DataHub und Datenintegration zusammen? Der DataHub ist das technische Werkzeug, mit dem Datenintegration in einer Pimcore-Architektur umgesetzt wird. Er bündelt die Wege, über die Daten Pimcore verlassen und erreichen, und stellt sie über Standardprotokolle bereit. Die Qualität der ausgespielten Daten hängt jedoch von der Datenmodellierung im Pimcore ab. Erst ein sauberes Datenmodell sorgt dafür, dass angebundene Systeme verlässliche Daten erhalten. Pimcore-Schnittstellen, die verlässliche Daten liefern Ein DataHub-Endpoint ist nur so gut wie das Datenmodell dahinter. Im Erstgespräch klären wir, wie Ihre Pimcore-Daten strukturiert sein müssen, damit Shop, App und ERP konsistente Produktdaten erhalten. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Beratung und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Der DataHub ist Teil der Pimcore-Plattform bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Schnittstellen, Produktdaten und Integration im Mittelstand zusammenspielen. Datenintegration→Wie Systeme über Schnittstellen wie den DataHub Daten austauschen.Pimcore PIM→Die Produktdaten, die der DataHub als Data Objects ausspielt.Pimcore→Die Plattform, deren Daten der DataHub über GraphQL und REST bereitstellt.Pimcore-Beratung→Wie onacy als Platinum Partner DataHub-Endpoints und Datenmodell aufsetzt. ### Pimcore als MDM: Wie funktioniert Master Data Management in Pimcore? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-mdm/ onacy›Wissen›Pimcore als MDM Pimcore ## Pimcore als MDM: Wie funktioniert Master Data Management in Pimcore? Pimcore als MDM bezeichnet den Einsatz der Pimcore-Plattform für Master Data Management, also das Zusammenführen verteilter Stammdaten zu einem konsistenten Golden Record. Pimcore konsolidiert Daten aus Quellsystemen wie ERP, CRM und Lieferanten in ein flexibles, mehrdomänenfähiges Datenmodell und stellt sie als zentrale Wahrheit bereit. onacy setzt MDM auf Basis von Pimcore um, das ist die Plattform- und Umsetzungsebene des allgemeinen MDM-Konzepts. Wichtig ist die Unterscheidung: MDM ist die Disziplin, also das Konzept, Stammdaten unternehmensweit konsistent zu halten. Pimcore als MDM ist eine konkrete Plattform, auf der diese Disziplin umgesetzt wird. Dieser Eintrag betrachtet die Umsetzungsebene: wie Pimcore Stammdaten modelliert, konsolidiert und bereitstellt. Aspekt | MDM (Disziplin) | Pimcore als MDM (Plattform) Ebene | Konzept und Methodik für konsistente Stammdaten | Konkrete Plattform, auf der die Methodik umgesetzt wird Datendomänen | Produkt-, Kunden-, Lieferanten-, Standortdaten u. a. | Mehrere Domänen in einem flexiblen Datenmodell abbildbar Golden Record | Zielbild: eine konsolidierte, autoritative Wahrheit | Wird durch Datenabgleich und Konsolidierung in Pimcore erzeugt Datenqualität | Anforderung an Abgleich, Bereinigung, Dublettenpflege | Pimcore unterstützt Matching, Bereinigung und Konsolidierung Integration | Muss in bestehende Systemlandschaft passen | API-first über den DataHub (GraphQL und REST) Stand: Juni 2026. Angaben beziehen sich auf die Master-Data-Management-Fähigkeiten der Pimcore-Plattform. Master Data Management auf Pimcore: vom Datensilo zum Golden RecordPimcore führt Stammdaten aus verschiedenen Quellsystemen zusammen, bereinigt und konsolidiert sie zu einem Golden Record und stellt diese eine Wahrheit allen angeschlossenen Kanälen bereit. Die Darstellung ist schematisch vereinfacht. ### Wie setzt Pimcore Master Data Management um? Pimcore führt Stammdaten aus verschiedenen Quellsystemen in einem zentralen Datenmodell zusammen. Über Datenabgleich, Bereinigung und Konsolidierung entsteht pro Entität ein Golden Record, also eine konsolidierte, autoritative Master-Version. Dieser Datensatz wird zur einen Wahrheit, auf die alle angeschlossenen Systeme zugreifen. Ein Kernmerkmal ist die Mehrdomänenfähigkeit: Pimcore verwaltet nicht nur Produktdaten, sondern auch Kunden-, Lieferanten- und Standortdaten in derselben Plattform. Das flexible Datenmodell lässt sich an komplexe oder nicht-standardisierte Strukturen anpassen und mit dem Datenbedarf mitwachsen. Einordnung Der Mehrwert von Pimcore als MDM-Plattform liegt darin, dass Produkt-, Kunden- und Lieferantendaten nicht in getrennten Tools liegen, sondern in einem Modell zusammenkommen. Genau hier sehen wir bei Mittelständlern den größten Hebel: Wer Stammdaten einmal sauber konsolidiert, spart sich die ständige Synchronisation zwischen Insellösungen und schafft die Basis für verlässliche Auswertungen und Automatisierung. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was unterscheidet Pimcore als MDM von einem reinen PIM? Ein Pimcore PIM konzentriert sich auf Produktinformationen für Vertriebs- und Marketingkanäle. MDM auf Pimcore geht darüber hinaus: Es umfasst alle geschäftskritischen Stammdaten über mehrere Domänen hinweg, mit Fokus auf Konsolidierung, Datenqualität und einer unternehmensweit gültigen Wahrheit. Da Pimcore PIM, DAM und MDM in einer Plattform vereint, lassen sich diese Ebenen kombinieren: Produktdaten als Teil der Stammdaten, angereichert mit Assets, ausgespielt über den DataHub. Als Pimcore Platinum Partner setzt onacy MDM auf Pimcore so auf, dass Datenmodell, Konsolidierungslogik und Schnittstellen zur tatsächlichen Systemlandschaft passen. Mehr zum Gesamtbild im Data Management. ### Häufige Fragen zu Pimcore als MDM #### Kann Pimcore als MDM-System genutzt werden? Ja. Pimcore bietet Master-Data-Management-Fähigkeiten und konsolidiert Stammdaten aus verschiedenen Quellsystemen zu einem Golden Record. Es ist mehrdomänenfähig und verwaltet neben Produktdaten auch Kunden-, Lieferanten- und Standortdaten. onacy setzt MDM auf Basis von Pimcore um. Pimcore ist dabei die Plattform- und Umsetzungsebene des allgemeinen MDM-Konzepts. #### Was ist der Unterschied zwischen MDM und Pimcore als MDM? MDM ist die Disziplin, also das Konzept, Stammdaten unternehmensweit konsistent zu halten. Pimcore als MDM ist eine konkrete Plattform, auf der diese Disziplin umgesetzt wird. Der allgemeine MDM-Begriff beschreibt das Was und Warum, Pimcore als MDM beschreibt das Wie: Datenmodellierung, Konsolidierung zum Golden Record und Bereitstellung über Schnittstellen. #### Was ist ein Golden Record in Pimcore? Ein Golden Record ist die konsolidierte, autoritative Master-Version eines Datensatzes pro Entität, etwa pro Produkt, Kunde oder Lieferant. In Pimcore entsteht er durch Datenabgleich, Bereinigung und Konsolidierung aus mehreren Quellsystemen. Der Golden Record wird zur einen Wahrheit, auf die alle angeschlossenen Systeme wie Shop, Marktplatz oder Reporting zugreifen. #### Worin unterscheidet sich Pimcore als MDM von einem reinen PIM? Ein PIM konzentriert sich auf Produktinformationen für Vertriebs- und Marketingkanäle. MDM auf Pimcore umfasst alle geschäftskritischen Stammdaten über mehrere Domänen hinweg, mit Fokus auf Konsolidierung und unternehmensweit gültiger Datenqualität. Da Pimcore PIM, DAM und MDM in einer Plattform vereint, lassen sich diese Ebenen kombinieren statt in getrennten Tools zu pflegen. Stammdaten konsolidieren, statt Insellösungen zu synchronisieren MDM auf Pimcore lohnt sich erst, wenn das Datenmodell zur Realität passt. Im Erstgespräch klären wir, welche Domänen und Quellsysteme zusammengeführt werden sollen und wo der größte Hebel für einen verlässlichen Golden Record liegt. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Beratung und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Pimcore als MDM ist die Plattformebene des Master Data Managements bei onacy. Diese Seiten ordnen ein, wie Konzept, Plattform und Produktdaten zusammenspielen. MDM (Master Data Management)→Die Disziplin hinter der Plattform: das Konzept konsistenter Stammdaten.Pimcore PIM→Die Produktdaten-Ebene, die in einem MDM-Setup Teil der Stammdaten wird.Pimcore DataHub→Wie der konsolidierte Golden Record per API an andere Systeme ausgespielt wird.Data-Management-Hub→Wie PIM, MDM, DAM und Integration bei onacy zusammenwirken. ### Was ist Pimcore CMS / DXP? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-cms-dxp/ onacy›Wissen›Pimcore CMS / DXP Pimcore ## Was ist Pimcore CMS / DXP? Pimcore CMS / DXP ist die Content- und Experience-Ebene der Pimcore-Plattform. Inhalte werden als Documents zentral gepflegt und lassen sich entweder traditionell über Twig-Templates mit Inline-Editing rendern oder headless über den DataHub an beliebige Kanäle ausspielen. Pimcore kombiniert damit klassisches Content-Management mit Headless-Ansätzen und liefert Inhalte mehrsprachig und mehrmandantenfähig an Web, App und weitere Touchpoints. Auch hier gilt eine Abgrenzung: DXP ist der allgemeine Begriff für eine Digital Experience Platform, also die Kategorie. Dieser Eintrag beschreibt die Pimcore-Rolle in dieser Kategorie, also wie Pimcore konkret als CMS und DXP funktioniert. Aspekt | Traditionell (Server-Rendering) | Headless Content-Quelle | Pimcore Documents | Pimcore Documents Auslieferung | Twig-Templates mit Pimcore-Editables | GraphQL und REST über den DataHub Bearbeitung | Inline-Editing im Editmode (WYSIWYG) | Pflege im UI, Rendering im Zielsystem Typischer Kanal | Klassische Website | App, SPA, weitere Frontends Kombinierbar | Beide Muster im selben Projekt nutzbar | Beide Muster im selben Projekt nutzbar Stand: Juni 2026. Angaben beziehen sich auf die Content- und Experience-Funktionen der Pimcore-Plattform. Pimcore CMS und DXP: traditionell gerendert oder headlessInhalte werden in Pimcore Documents zentral gepflegt und lassen sich entweder traditionell über Twig-Templates rendern oder headless über den DataHub an beliebige Kanäle ausspielen. Beide Muster sind im selben Projekt kombinierbar. Die Darstellung ist schematisch vereinfacht. ### Wie funktioniert Pimcore als CMS? Inhalte werden in Pimcore als Documents gepflegt. Im traditionellen Betrieb rendert Pimcore diese Documents über Twig-Templates, kombiniert mit Pimcore-Editables für das Inline-Editing direkt in der Seite. Redakteure bearbeiten Inhalte im Editmode per WYSIWYG, mit voller Mehrsprachigkeit und Multi-Site-Unterstützung. Auch E-Mails, Newsletter und Web-to-Print lassen sich darüber abbilden. Ergänzend gibt es den Headless-Document-Typ, der auf Pimcore-Documents basiert, aber mit einem Standard-Template zum Rendern und Verwalten von Inhalten direkt im UI kommt. Damit entfällt der Zwang, für jeden Fall eigene Twig-Templates zu bauen. Einordnung Die Stärke von Pimcore als DXP liegt darin, dass Content nicht losgelöst neben den Produktdaten steht, sondern auf derselben Plattform wie PIM, DAM und MDM liegt. Für Hersteller bedeutet das: Eine Produktseite kann Stammdaten, Medien und redaktionellen Content aus einer Quelle ziehen, statt sie aus drei Systemen zusammenzustückeln. Ob traditionell oder headless ausgespielt wird, ist dann eine reine Architekturentscheidung, kein Systemwechsel. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie funktioniert Pimcore headless als DXP? Für Headless-Szenarien stellt der Pimcore DataHub GraphQL- und REST-Endpoints bereit, über die Inhalte an Drittsysteme und Kanäle verteilt werden. Inhalte werden zentral in Pimcore gepflegt und vom Zielsystem, etwa einer App oder Single-Page-Application, gerendert. Entscheidend ist, dass beide Muster, traditionell server-gerendert und headless, im selben Projekt nebeneinander nutzbar sind. Eine Website kann klassisch über Twig laufen, während eine App dieselben Inhalte headless bezieht. Als Pimcore Platinum Partner richtet onacy diese Architektur so aus, dass Content, Produktdaten und Auslieferung zusammenpassen. Mehr zum Gesamtbild im Data Management. ### Häufige Fragen zu Pimcore CMS / DXP #### Ist Pimcore ein CMS oder eine DXP? Pimcore ist beides. Als CMS pflegt es Inhalte in Documents und rendert sie traditionell über Twig-Templates mit Inline-Editing. Als DXP kombiniert es dieses klassische Content-Management mit Headless-Ansätzen und liefert Inhalte mehrsprachig und mehrmandantenfähig an verschiedene Kanäle. DXP ist die Kategorie, Pimcore ist eine konkrete Plattform innerhalb dieser Kategorie. #### Was sind Documents in Pimcore? Documents sind der Content-Typ von Pimcore für Seiten und redaktionelle Inhalte. Sie lassen sich über Twig-Templates rendern und mit Pimcore-Editables im Editmode direkt in der Seite bearbeiten. Documents unterstützen Mehrsprachigkeit und Multi-Site-Betrieb und decken auch E-Mails, Newsletter und Web-to-Print ab. Über den Headless-Document-Typ lassen sie sich zudem ohne eigene Templates verwalten. #### Kann Pimcore headless betrieben werden? Ja. Inhalte werden zentral in Pimcore gepflegt und über den DataHub per GraphQL und REST an Drittsysteme und Kanäle ausgespielt, die das Rendering übernehmen. Zusätzlich gibt es einen Headless-Document-Typ mit Standard-Template. Traditioneller Server-Betrieb über Twig und headless Auslieferung lassen sich im selben Projekt kombinieren. #### Was unterscheidet Pimcore von einem reinen Headless-CMS? Ein reines Headless-CMS liefert nur Inhalte per API. Pimcore vereint Content mit PIM, DAM und MDM auf einer Plattform und beherrscht sowohl traditionelles Server-Rendering über Twig als auch Headless-Auslieferung. Eine Produktseite kann so Stammdaten, Medien und redaktionellen Content aus einer Quelle beziehen, statt mehrere Systeme zusammenzuführen. Content und Produktdaten aus einer Plattform Ob klassische Website oder headless App: Der Wert von Pimcore als DXP entsteht, wenn Content, Produktdaten und Medien zusammenspielen. Im Erstgespräch klären wir, welche Architektur zu Ihren Kanälen passt. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Beratung und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Pimcore CMS / DXP ist die Content-Ebene der Pimcore-Plattform bei onacy. Diese Seiten ordnen ein, wie Experience-Plattform, Inhalte und Auslieferung zusammenspielen. DXP (Digital Experience Platform)→Die Kategorie hinter der Plattform: das allgemeine DXP-Konzept.Pimcore DataHub→Wie Inhalte headless über GraphQL und REST ausgespielt werden.Pimcore→Die Plattform, die CMS, PIM, DAM und MDM in einem Codebase vereint.Pimcore-Beratung→Wie onacy als Platinum Partner Content- und Experience-Architektur aufsetzt. ### Was sind Pimcore Data Objects und Klassen? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-data-objects/ onacy›Wissen›Pimcore Data Objects und Klassen Pimcore ## Was sind Pimcore Data Objects und Klassen? Pimcore Data Objects sind strukturierte Datensätze, mit denen sich beliebige Geschäftsobjekte abbilden lassen, von Produkten und Kategorien über Kunden und Lieferanten bis zu fachlichen Stammdaten. Jedes Datenobjekt ist eine Instanz einer Klasse. Die Klassen-Definition legt im grafischen Klassen-Editor fest, welche Felder, Datentypen und Strukturen ein Objekt besitzt. So entsteht das individuelle Datenmodell einer Pimcore-Installation. Anders als bei starren Standardsystemen wird das Datenmodell in Pimcore nicht vorgegeben, sondern selbst definiert. Im Klassen-Editor legen Entwickler und Datenverantwortliche fest, welche Attribute eine Klasse hat, etwa Text, Zahl, Auswahl, Datum, Bildreferenz oder Relation zu anderen Objekten. Komplexere Bausteine wie Field Collections, Object Bricks und der Classification Store erweitern dieses Modell, ohne die Grundstruktur aufzublähen. Baustein | Was es ist | Typischer Einsatz Klassen-Definition | Bauplan eines Objekttyps mit Feldern, Datentypen und Layout | Grundstruktur für Produkt, Kategorie, Hersteller Datenobjekt | Konkrete Instanz einer Klasse mit eigenen Feldwerten | Ein einzelnes Produkt, eine einzelne Kategorie Field Collection | Vordefinierter Feld-Satz, beliebig oft pro Objekt hinzufügbar | Wiederkehrende Datenblöcke in variabler Anzahl Object Brick | Erweiterungs-Baustein, je Typ nur einmal pro Objekt, mit Feld-Vererbung | Kategoriespezifische Zusatzattribute bei überschaubarer Kategorienzahl Classification Store | Key-Value-Speicher für beliebig viele Attribute, nach Gruppen organisiert | Sehr viele Kategorien mit vielen Merkmalen (Faustregel ab rund 30) Stand: Juni 2026. Bausteine und Verhalten gemäß Pimcore-Plattform-Dokumentation (docs.pimcore.com). Klasse als Bauplan, Datenobjekte als InstanzenDie Klassen-Definition legt Felder und Struktur fest. Jedes Datenobjekt ist eine Instanz mit eigenen Werten. Die Werte im Beispiel sind illustrativ. ### Wie unterscheiden sich Klasse und Datenobjekt? Die Klasse ist der Bauplan, das Datenobjekt die konkrete Ausprägung. Eine Klasse "Produkt" definiert einmalig, dass es die Felder Name, Artikelnummer, Preis und Beschreibung gibt. Jedes einzelne Produkt ist dann ein Datenobjekt dieser Klasse mit eigenen Werten in diesen Feldern. Wer das Modell ändert, etwa ein Feld ergänzt, ändert die Klasse, und die Änderung wirkt auf alle zugehörigen Objekte. Die Felder einer Klasse werden im grafischen Klassen-Editor zusammengestellt. Pimcore bietet dafür zahlreiche Datentypen: - Einfache Typen wie Eingabefeld, Textbereich, Zahl, Auswahl, Mehrfachauswahl, Datum und Checkbox. - Relationen, die ein Objekt mit anderen Objekten, Dokumenten oder Assets verknüpfen. - Strukturierende Bausteine wie Field Collections, Object Bricks und der Classification Store. - Layout-Elemente wie Panels, Tabs und Regionen, die nur die Darstellung im Editor ordnen. Dadurch lässt sich nahezu jede Datenstruktur abbilden, vom einfachen Stammdatensatz bis zum komplexen Produktmodell mit verschachtelten Blöcken. Einordnung Der Wert von Pimcore entscheidet sich am Datenmodell, nicht am Tool. Wer Klassen, Bricks und Classification Store sauber auf die eigenen Datenstrukturen zuschneidet, ob Produkte, Stammdaten oder andere Geschäftsobjekte, bekommt ein Modell, das mitwächst. Wer die Struktur dem Standard überlässt, kämpft später mit Workarounds. Genau deshalb beginnt jedes gute Pimcore-Projekt mit der Modellierung, nicht mit der Installation. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wann nutzt man Object Bricks, Field Collections oder Classification Store? Alle drei Bausteine erweitern das Datenmodell, haben aber unterschiedliche Stärken. Field Collections eignen sich, wenn ein Datenblock in beliebiger Anzahl pro Objekt vorkommt, etwa mehrere technische Datenblätter zu einem Produkt. Object Bricks kommen je Typ nur einmal pro Objekt vor und unterstützen Vererbung auf Feldebene, ideal für kategoriespezifische Zusatzfelder bei einer überschaubaren Zahl von Kategorien. Der Classification Store ist ein Key-Value-Speicher für beliebig viele Attribute, organisiert in Gruppen und Sammlungen. Die Pimcore-Dokumentation empfiehlt ihn, sobald viele Kategorien mit vielen Merkmalen zusammenkommen, als Faustregel ab rund 30 Kategorien. Genau hier liegt die Brücke zur Datenmodellierung: Die richtige Wahl zwischen diesen Bausteinen entscheidet, ob ein Modell über Jahre pflegbar bleibt. ### Wie hängen Data Objects mit PIM, MDM und Data Management zusammen? Data Objects sind das technische Fundament jeder Pimcore-Anwendung, nicht nur eines PIM. Produkte, Varianten und Kategorien lassen sich ebenso als Datenobjekte modellieren wie Kunden, Lieferanten oder andere Stammdaten, über Relationen verknüpfen und über den Classification Store mit Merkmalen anreichern. Erst dieses Modell macht aus einer leeren Pimcore-Installation eine nutzbare Datenplattform, etwa ein Produktinformationssystem oder ein Stammdaten-Repository. Aus Sicht des Data Managements ist die Klassen-Definition der Ort, an dem Datenqualität entsteht oder verloren geht. Klar definierte Felder, Pflichtangaben und Relationen verhindern Wildwuchs. Als Pimcore Platinum Partner setzt onacy genau hier an: das Datenmodell so aufbauen, dass es zum Sortiment passt und ohne ständige Nacharbeit konsistent bleibt. ### Häufige Fragen zu Pimcore Data Objects und Klassen #### Was ist ein Pimcore Data Object? Ein Pimcore Data Object ist ein strukturierter Datensatz, der ein Produkt, eine Kategorie oder ein beliebiges Geschäftsobjekt abbildet. Jedes Datenobjekt ist eine Instanz einer Klasse und besitzt eigene Werte in den Feldern, die diese Klasse definiert. Data Objects bilden das Fundament für Produktinformationsmanagement, Stammdatenmanagement und Data Management in Pimcore. #### Was ist der Unterschied zwischen Klasse und Datenobjekt in Pimcore? Die Klasse ist der Bauplan, das Datenobjekt die konkrete Instanz. Eine Klasse legt im Klassen-Editor fest, welche Felder und Datentypen ein Objekt hat. Jedes Datenobjekt füllt diese Felder mit eigenen Werten. Aendert man die Klasse, wirkt die Änderung auf alle zugehörigen Datenobjekte. So entsteht ein konsistentes, individuelles Datenmodell. #### Wann verwende ich Object Bricks statt Classification Store? Object Bricks eignen sich bei einer überschaubaren Zahl von Kategorien mit jeweils eigenen Zusatzfeldern und unterstützen Vererbung auf Feldebene. Der Classification Store ist ein Key-Value-Speicher für beliebig viele Attribute und wird laut Pimcore-Dokumentation empfohlen, sobald viele Kategorien mit vielen Merkmalen zusammenkommen, als Faustregel ab rund 30 Kategorien. #### Welche Feldtypen gibt es in einer Pimcore-Klasse? Pimcore bietet einfache Typen wie Eingabefeld, Textbereich, Zahl, Auswahl, Mehrfachauswahl, Datum und Checkbox. Hinzu kommen Relationen zu anderen Objekten, Dokumenten oder Assets sowie strukturierende Bausteine wie Field Collections, Object Bricks und der Classification Store. Layout-Elemente wie Tabs und Panels ordnen die Darstellung im Klassen-Editor. Datenmodell vor Tool: Pimcore richtig aufsetzen Der Wert eines Pimcore-Projekts entscheidet sich am Datenmodell. Im Erstgespräch klären wir, wie Klassen, Bricks und Classification Store zu Ihren Datenstrukturen passen und wo der größte Hebel für konsistente Daten liegt. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Beratung und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Pimcore Data Objects sind die Basis für PIM, MDM und Data Management bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie Modellierung, Vererbung und Daten im Mittelstand zusammenspielen. Datenmodellierung→Die Methodik hinter Klassen, Feldern und Relationen, unabhängig vom konkreten System.Datenvererbung in Pimcore→Wie Feldwerte über Objekt-Hierarchien und Varianten vererbt werden und Pflege sparen.Pimcore PIM→Wie aus Data Objects ein vollwertiges Produktinformationssystem wird.Pimcore-Beratung→Wie onacy als Pimcore Platinum Partner Datenmodelle aufbaut, die zum Sortiment passen. ### Was ist Datenvererbung in Pimcore? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-datenvererbung/ onacy›Wissen›Datenvererbung in Pimcore Pimcore ## Was ist Datenvererbung in Pimcore? Datenvererbung in Pimcore bedeutet: Ist ein Feld eines Datenobjekts leer und ist Vererbung aktiviert, holt Pimcore den Wert automatisch vom übergeordneten Objekt. Voraussetzung ist, dass Eltern- und Kindobjekt zur selben Klasse gehören. So werden gemeinsame Werte nur einmal am Elternobjekt gepflegt und auf alle Kind- und Variantenobjekte übernommen, was Mehrfachpflege vermeidet. Die Vererbung folgt der Objekt-Hierarchie im Baum: Ein Kindobjekt erbt die Werte seines direkten Elternobjekts, dieses wiederum die Werte seines Elternobjekts und so weiter. Im Pimcore-Backend sind geerbte Werte grau und leicht transparent dargestellt und mit einer grünen Markierung in der oberen linken Ecke versehen. Ein Klick darauf öffnet das Quellobjekt, aus dem der Wert stammt. Vererbung muss in den Klassen-Einstellungen aktiviert sein. Aspekt | Verhalten in Pimcore Aktivierung | Muss in den Klassen-Einstellungen explizit aktiviert werden (Allow Inherit) Voraussetzung | Eltern- und Kindobjekt müssen derselben Klasse angehören Auslöser | Greift nur, wenn das Feld am Kindobjekt leer ist Überschreiben | Ein gesetzter Wert am Kindobjekt hat Vorrang und stoppt die Vererbung für dieses Feld Darstellung | Geerbte Werte grau und transparent, grüne Markierung oben links, Klick öffnet Quellobjekt Varianten | Varianten setzen aktivierte Vererbung voraus und erben die generischen Werte des Elternobjekts Stand: Juni 2026. Verhalten gemäß Pimcore-Plattform-Dokumentation (docs.pimcore.com). Vererbung von Eltern- auf KindobjekteLeere Felder eines Kindobjekts werden aus dem Elternobjekt befüllt. Gesetzte Werte überschreiben die Vererbung. Die Werte im Beispiel sind illustrativ. ### Wie funktioniert Vererbung über Objekt-Hierarchien? Pimcore organisiert Datenobjekte in einem Baum. Datenvererbung nutzt genau diese Eltern-Kind-Beziehung. Ist Vererbung aktiviert und bleibt ein Feld am Kindobjekt leer, sucht Pimcore den Wert beim direkten Elternobjekt. Findet sich dort ebenfalls kein Wert, geht die Suche eine Ebene höher, bis ein Wert gefunden ist. Voraussetzung ist immer die gleiche Klasse, denn eine Vererbung zwischen unterschiedlichen Klassen unterstützt Pimcore nicht. Sobald am Kindobjekt selbst ein Wert gesetzt wird, überschreibt dieser den geerbten Wert. Für dieses eine Feld stoppt die Vererbung dann. Andere, weiterhin leere Felder erben ungehindert weiter. So lassen sich gemeinsame Angaben zentral halten und nur die wirklich abweichenden Werte lokal pflegen. Ein technischer Hinweis aus der Dokumentation: Bei aktiver Vererbung können Getter Referenzen auf Objekte des Elternteils zurückgeben. Wer solche Werte programmatisch ändert, sollte sie vorher klonen, um das Elternobjekt nicht versehentlich mitzuändern. Einordnung Vererbung ist der Hebel, der ein gepflegtes Datenmodell von einer reinen Datenbank unterscheidet, ob es um Produktvarianten, Stammdaten-Hierarchien oder andere Objektbäume geht. Statt denselben Wert hundertfach zu pflegen, pflegt man ihn einmal oben und überschreibt nur die echten Ausnahmen. Das spart nicht nur Zeit, es hält die Daten konsistent. Falsch modelliert wird Vererbung aber zur Falle, wenn niemand mehr weiß, woher ein Wert eigentlich kommt. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie erben Varianten ihre Werte? Varianten sind ein Spezialfall der Vererbung und setzen voraus, dass Vererbung aktiviert ist. Das klassische Beispiel aus der Pimcore-Demo ist ein Modeprodukt: Ein generisches Hauptprodukt trägt alle gemeinsamen Informationen wie Name, Material, Pflegehinweise und Beschreibung. Die Farb- und Größenvarianten erben diese Werte und überschreiben nur das, was sie unterscheidet, etwa Farbe und Größe. Der Pflegevorteil ist erheblich: Aendert sich eine gemeinsame Angabe, etwa der Pflegehinweis, wird sie nur am Hauptprodukt angepasst und gilt sofort für alle Varianten. Das reduziert Fehlerquellen und hält große Sortimente mit vielen Varianten beherrschbar. Auch hier gilt: nur die abweichenden Felder werden je Variante gesetzt. ### Warum spart Datenvererbung Pflegeaufwand? Ohne Vererbung müsste jeder gemeinsame Wert in jedem Objekt einzeln gepflegt und bei jeder Änderung überall nachgezogen werden. Bei Sortimenten mit Tausenden Artikeln und vielen Varianten ist das nicht nur aufwändig, sondern fehleranfällig. Vererbung dreht das Prinzip um: gemeinsame Werte einmal oben, Ausnahmen lokal. Damit das funktioniert, muss die Objekt-Hierarchie zum Sortiment passen. Genau das ist eine Frage der Datenmodellierung und des Data Managements. Als Pimcore Platinum Partner baut onacy Hierarchien und Vererbungsregeln so auf, dass Pflege zentral bleibt und die Herkunft jedes Werts nachvollziehbar ist. Mehr dazu im Kontext von Data Objects und Klassen. ### Häufige Fragen zur Datenvererbung in Pimcore #### Was ist Datenvererbung in Pimcore einfach erklärt? Datenvererbung bedeutet, dass ein leeres Feld eines Datenobjekts seinen Wert automatisch vom übergeordneten Objekt erhält, sofern Vererbung aktiviert ist und beide Objekte zur selben Klasse gehören. So pflegt man gemeinsame Werte nur einmal am Elternobjekt. Setzt man am Kindobjekt einen eigenen Wert, überschreibt dieser die Vererbung für dieses Feld. #### Wie aktiviere ich Vererbung in Pimcore? Vererbung wird in den Klassen-Einstellungen aktiviert (Allow Inherit). Erst dann zieht Pimcore Werte für leere Felder aus dem Elternobjekt. Voraussetzung ist, dass Eltern- und Kindobjekt derselben Klasse angehören, denn Vererbung zwischen unterschiedlichen Klassen wird nicht unterstützt. Im Backend sind geerbte Werte grau dargestellt und mit einer grünen Markierung gekennzeichnet. #### Wie erben Varianten in Pimcore ihre Werte? Varianten setzen aktivierte Vererbung voraus. Ein generisches Hauptprodukt trägt die gemeinsamen Werte, die Varianten erben sie und überschreiben nur das, was sie unterscheidet, etwa Farbe und Größe. Aendert sich eine gemeinsame Angabe, wird sie nur am Hauptprodukt angepasst und gilt sofort für alle Varianten. Das reduziert Pflegeaufwand und Fehler erheblich. #### Warum spart Vererbung Pflegeaufwand? Ohne Vererbung müsste jeder gemeinsame Wert in jedem Objekt einzeln gepflegt und überall nachgezogen werden. Mit Vererbung pflegt man ihn einmal am Elternobjekt, und alle Kind- und Variantenobjekte übernehmen ihn. Nur die echten Ausnahmen werden lokal gesetzt. Bei großen Sortimenten mit vielen Varianten hält das die Daten konsistent und beherrschbar. Vererbung sauber aufsetzen, Pflege halbieren Eine durchdachte Objekt-Hierarchie mit Vererbung spart bei großen Sortimenten enorm viel Pflegeaufwand. Im Erstgespräch zeigen wir, wie sich Ihre Daten so strukturieren lassen, dass gemeinsame Werte zentral bleiben und Ausnahmen kontrolliert überschrieben werden. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Beratung und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Datenvererbung ist ein Kernprinzip im Pimcore-Datenmodell. Diese Seiten zeigen, wie Klassen, Objekte und Modellierung bei onacy zusammenspielen. Pimcore Data Objects und Klassen→Das Datenmodell, in dem Vererbung über Klassen und Objekt-Hierarchien wirkt.Datenmodellierung→Wie Hierarchien und Felder so geplant werden, dass Vererbung sauber funktioniert.Pimcore PIM→Wie Vererbung im Produktinformationsmanagement Pflegeaufwand reduziert.Data-Management-Hub→Wie onacy Datenmodelle, Vererbung und Datenqualität im Mittelstand verbindet. ### Was ist die Pimcore Workflow Engine? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-workflow-engine/ onacy›Wissen›Pimcore Workflow Engine Pimcore ## Was ist die Pimcore Workflow Engine? Die Pimcore Workflow Engine ist das Werkzeug für Prozess-, Status- und Freigabe-Management in Pimcore. Sie basiert auf der Symfony-Workflow-Komponente und erweitert sie um Pimcore-spezifische Funktionen. Ein Workflow wird über Places (Status) und Transitions (Übergänge) definiert. Der aktuelle Status jedes Objekts wird im Marking Store festgehalten, sodass sich Redaktions- und Freigabeprozesse strukturiert abbilden lassen. Ein Place beschreibt einen Schritt oder Zustand eines Elements, etwa "in Bearbeitung", "Attribute definiert" oder "freigegeben". Eine Transition beschreibt den Übergang von einem Status in einen anderen. Übergänge können durch zusätzliche Bedingungen, sogenannte Transition Guards, erlaubt oder blockiert werden und vom Nutzer eine Notiz oder Angabe verlangen. Der Marking Store speichert den aktuellen Status je Element. Begriff | Bedeutung in der Pimcore Workflow Engine Place | Ein Status oder Schritt eines Elements, zum Beispiel Entwurf oder freigegeben Transition | Ein erlaubter Übergang von einem Status in einen anderen Transition Guard | Bedingung, die einen Übergang erlaubt oder blockiert (etwa Rechte oder Pflichtangaben) Marking Store | Speicher für den aktuellen Status je Element, Standard in der Tabelle element_workflow_state Workflow-Typ workflow | Erlaubt mehrere gleichzeitige Status (Workflow-Netz, Teilmenge eines Petri-Netzes) Workflow-Typ state_machine | Hält genau einen Status zur Zeit, kann nicht in mehreren Places zugleich sein Stand: Juni 2026. Begriffe und Verhalten gemäß Pimcore-Plattform-Dokumentation (docs.pimcore.com), basierend auf der Symfony-Workflow-Komponente. Places und Transitions in der Pimcore Workflow EnginePlaces sind Status, Transitions die erlaubten Übergänge. Der Marking Store hält den aktuellen Status je Objekt fest. Die Werte im Beispiel sind illustrativ. ### Wie ist die Pimcore Workflow Engine aufgebaut? Die Pimcore Workflow Engine baut auf der Symfony-Workflow-Komponente auf. Wer ihre Grundbegriffe kennt, versteht auch die Pimcore-Variante. Ein Workflow besteht im Kern aus drei Bausteinen: - Places: die möglichen Status eines Objekts, etwa Entwurf, in Prüfung, freigegeben. - Transitions: die erlaubten Übergänge zwischen Status, etwa einreichen, freigeben, zurückweisen. - Marking Store: die Stelle, an der der aktuelle Status je Objekt festgehalten wird. Pimcore unterscheidet zwei Workflow-Typen. Der Typ workflow modelliert ein Workflow-Netz, eine Teilmenge eines Petri-Netzes, und erlaubt mehrere gleichzeitige Status für ein Element. Der Typ state_machine ist restriktiver: Ein Element kann immer nur in genau einem Status sein. Der Standard-Marking-Store speichert den Status in der Tabelle element_workflow_state, alternativ lässt er sich in einem Attribut des Objekts selbst ablegen. Einordnung Workflows sind der Punkt, an dem Pimcore von der reinen Datenablage zum Arbeitswerkzeug wird, egal ob für Produktdaten, Stammdaten oder redaktionelle Inhalte. Wer Status und Freigaben sauber definiert, macht Verantwortlichkeiten sichtbar und verhindert, dass unfertige Daten live gehen. Wichtig ist, den Prozess auf das Nötige zu beschränken: zu viele Status bremsen, zu wenige geben keine Kontrolle. Die richtige Granularität entscheidet über den Nutzen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wofür nutzt man Workflows für Status und Freigabe? Workflows lassen sich auf jeden Objekttyp in Pimcore anwenden, von Produktdaten über Stammdaten bis zu redaktionellen Inhalten. Der häufigste Einsatz ist das Redaktions- und Freigabe-Management: Ein Objekt durchläuft definierte Status, bevor es veröffentlicht wird, vom Entwurf über die Prüfung bis zur Freigabe. Das Vier-Augen-Prinzip bei der Produktdatenfreigabe ist dafür ein typisches Beispiel. Jeder Übergang kann an Bedingungen geknüpft sein. So stellt ein Transition Guard etwa sicher, dass nur berechtigte Personen freigeben oder dass Pflichtfelder gefüllt sind, bevor der nächste Status erreicht wird. Typische Anwendungsfälle: - Vier-Augen-Prinzip bei der Produktdatenfreigabe. - Übersetzungs- und Lokalisierungsprozesse mit eigenen Status je Sprache. - Onboarding neuer Artikel mit klar definierten Pflicht-Stufen. - Verknüpfung von Status-Übergängen mit Aktionen wie Benachrichtigungen. Weil der aktuelle Status im Marking Store festgehalten wird, ist jederzeit nachvollziehbar, wo ein Objekt im Prozess steht. ### Wie passt die Workflow Engine zu PIM und Data Management? In einem Pimcore PIM ist die Workflow Engine das Bindeglied zwischen Datenqualität und Organisation, und dasselbe gilt für Stammdaten oder Inhalte in anderen Pimcore-Anwendungen. Sie sorgt dafür, dass Datenobjekte nicht unkontrolliert veröffentlicht werden, sondern definierte Freigabestufen durchlaufen. So bleibt nachvollziehbar, wer welche Daten wann freigegeben hat. Aus Sicht des Data Managements ist das ein Governance-Werkzeug: Prozesse werden verbindlich, Verantwortlichkeiten klar. Als Pimcore Platinum Partner richtet onacy Workflows so ein, dass sie zu den realen Freigabeprozessen im Unternehmen passen, nicht zu kompliziert und nicht zu lasch. Den passenden Rahmen liefert die Pimcore-Beratung. ### Häufige Fragen zur Pimcore Workflow Engine #### Was ist die Pimcore Workflow Engine einfach erklärt? Die Pimcore Workflow Engine ist das Werkzeug für Prozess-, Status- und Freigabe-Management in Pimcore. Sie basiert auf der Symfony-Workflow-Komponente. Ein Workflow definiert Status (Places) und erlaubte Übergänge (Transitions). Der aktuelle Status jedes Objekts wird im Marking Store festgehalten. So lassen sich Redaktions- und Freigabeprozesse für Produktdaten strukturiert abbilden. #### Worauf basiert die Pimcore Workflow Engine? Die Pimcore Workflow Engine basiert auf der Symfony-Workflow-Komponente und erweitert sie um Pimcore-spezifische Funktionen. Es lohnt sich, die Grundbegriffe der Symfony-Komponente zu kennen, bevor man Pimcore-Workflows einrichtet. Pimcore unterscheidet dabei zwei Typen: den Typ workflow mit mehreren gleichzeitigen Status und die state_machine mit genau einem Status zur Zeit. #### Was sind Places und Transitions in einem Pimcore-Workflow? Ein Place ist ein Status oder Schritt eines Elements, zum Beispiel Entwurf, in Prüfung oder freigegeben. Eine Transition ist der erlaubte Übergang von einem Status in einen anderen, etwa einreichen oder freigeben. Transitions können durch Guards an Bedingungen geknüpft sein und vom Nutzer eine Notiz verlangen. Der Marking Store speichert, in welchem Status ein Objekt aktuell ist. #### Wofür wird die Workflow Engine in einem PIM genutzt? Im PIM steuert die Workflow Engine vor allem Freigabeprozesse für Produktdaten. Ein Produkt durchläuft definierte Status vom Entwurf bis zur Freigabe, oft im Vier-Augen-Prinzip. Transition Guards stellen sicher, dass nur Berechtigte freigeben oder Pflichtfelder gefüllt sind. So gehen keine unfertigen Daten live, und es bleibt nachvollziehbar, wer wann freigegeben hat. Freigabeprozesse, die zu Ihrem Team passen Workflows machen aus einem PIM ein Arbeitswerkzeug mit klaren Verantwortlichkeiten. Im Erstgespräch klären wir, welche Status und Freigabestufen Ihre Produktdaten brauchen, ohne den Prozess unnötig kompliziert zu machen. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Beratung und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Die Workflow Engine ist Teil des Pimcore-Datenmodells und der Data-Governance bei onacy. Diese Seiten vertiefen das Zusammenspiel. Pimcore Data Objects und Klassen→Die Objekte, deren Status und Freigaben die Workflow Engine steuert.Pimcore PIM→Wie Freigabeprozesse die Datenqualität im Produktinformationsmanagement sichern.Data-Management-Hub→Wie onacy Workflows als Governance-Werkzeug im Data Management einsetzt.Pimcore-Beratung→Wie onacy als Pimcore Platinum Partner Workflows auf reale Freigabeprozesse zuschneidet. ### Was ist der Pimcore Classification Store? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-classification-store/ onacy›Wissen›Classification Store Pimcore ## Was ist der Pimcore Classification Store? Der Pimcore Classification Store ist ein Datentyp in Pimcore, mit dem sich beliebig viele Klassifizierungsmerkmale als Key-Value-Attribute strukturiert an Data Objects speichern lassen. Die Merkmale werden in Stores, Gruppen und Sammlungen organisiert und mehrsprachig gepflegt. Damit lassen sich Standards wie ECLASS oder ETIM mit ihren umfangreichen Merkmalslisten sauber in Pimcore abbilden. Ein einzelnes Produkt kann je nach Warengruppe hunderte technische Merkmale tragen. Diese Merkmale fest als eigene Felder in einer Klasse zu definieren, wäre unpraktikabel. Genau hier setzt der Classification Store an: Er trennt die Merkmalsdefinition von der Klassenstruktur und erlaubt es, Merkmale flexibel zu verwalten, ohne die Data-Object-Klasse jedes Mal zu ändern. Der Aufbau ist hierarchisch. Ein Store bündelt die Konfiguration voneinander unabhängig. Innerhalb eines Stores fassen Gruppen (Groups) zusammengehörige Merkmale (Keys) zusammen, und Sammlungen (Collections) bündeln wiederum mehrere Gruppen. Am Objekt werden nicht einzelne Keys, sondern ganze Gruppen aktiviert. Element Rolle im Classification Store Beispiel Store Eigenständiger Behälter mit eigener Merkmalskonfiguration, unabhängig von anderen Stores Ein Store für ECLASS, ein weiterer für ETIM Collection Optionaler Behälter, der mehrere Gruppen zu einer Einheit bündelt Sammlung aller Gruppen einer Produktkategorie Group Fasst zusammengehörige Merkmale zusammen, wird am Objekt aktiviert (setActiveGroups) Gruppe technische Daten oder Abmessungen Key Einzelnes Merkmal mit definiertem Datentyp, das den eigentlichen Wert aufnimmt Spannung, Gewicht, Material Wert Der pro Objekt gepflegte Inhalt, optional je Sprache mit Fallback auf default 230 V, 4,2 kg, Edelstahl Stand: Juli 2026. Struktur und Methoden gemäß Pimcore-Dokumentation (docs.pimcore.com). Aufbau des Pimcore Classification Store Ein Store enthält Collections, diese enthalten Groups, und Groups bündeln die einzelnen Keys mit ihren Werten. Am Data Object werden ganze Groups aktiviert. Die Zuordnung ist illustrativ. ### Wofür wird der Classification Store genutzt? Der Classification Store kommt immer dann zum Einsatz, wenn Produkte viele variantenreiche technische Merkmale tragen, die nicht in eine feste Feldstruktur passen. Statt jede Warengruppe als eigene Klasse zu modellieren, werden die Merkmale zentral verwaltet und den Objekten über Gruppen zugeordnet. Typische Einsatzfelder: - Abbildung von Klassifizierungsstandards wie ECLASS und ETIM samt ihrer Merkmalslisten. - Pflege technischer Attribute, die je Warengruppe stark variieren, ohne die Klassenstruktur aufzublähen. - Mehrsprachige Merkmalswerte mit definiertem Fallback auf die Standardsprache. - Kontrollierte Vererbung von Werten über die Objekthierarchie hinweg. Weil Merkmale und Klassenstruktur getrennt sind, lassen sich neue Merkmale ergänzen, ohne bestehende Datenmodelle umzubauen. Das reduziert Pflegeaufwand und hält die Produktdaten bei wachsendem Sortiment beherrschbar. Einordnung In der Praxis entscheidet der Classification Store darüber, ob ein Hersteller Standards wie ECLASS und ETIM ohne Datenchaos beherrscht. Wer jede Warengruppe als eigene Klasse modelliert, baut sich ein starres Datenmodell, das bei jeder Merkmalsänderung bricht. Wer Merkmale über den Classification Store zentral verwaltet, hält das Datenmodell schlank und kann neue Klassifizierungsanforderungen ohne Umbau bedienen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängt der Classification Store mit Data Objects zusammen? Der Classification Store ist ein Datentyp, der in einer Pimcore Data Object-Klasse als Feld hinzugefügt wird. Am einzelnen Objekt werden dann nicht einzelne Merkmale, sondern ganze Gruppen aktiviert. Programmatisch geschieht das über Methoden wie setActiveGroups, und die zugeordneten Sammlungen lassen sich über getGroupCollectionMapping abfragen. So bleibt die Klasse übersichtlich, während die Merkmalstiefe im Store liegt. Für ein sauberes Data Management ist diese Trennung zentral. Die eigentlichen Produktinformationen liegen im Pimcore PIM, die Klassifizierungsmerkmale strukturiert im Classification Store. Als Pimcore Platinum Partner richtet onacy diese Struktur so ein, dass ECLASS und ETIM ohne manuelle Nacharbeit bedient werden. ### Classification Store oder feste Felder, was passt für wen? Nicht jedes Merkmal gehört in den Classification Store. Stammattribute, die jedes Produkt trägt, etwa Name, Artikelnummer oder Preis, sind als feste Felder in der Data-Object-Klasse besser aufgehoben. Der Classification Store spielt seine Stärke dort aus, wo Merkmale je Warengruppe stark schwanken und in großer Zahl auftreten. Als Faustregel gilt: Was jedes Produkt hat, wird zum festen Feld. Was warengruppenspezifisch und variantenreich ist, wandert in den Classification Store. Viele Hersteller nutzen beides parallel, und genau diese Aufteilung ist der Kern eines belastbaren Pimcore-Datenmodells. ### Häufige Fragen zum Pimcore Classification Store #### Was ist der Pimcore Classification Store einfach erklärt? Der Pimcore Classification Store ist ein Datentyp, mit dem sich beliebig viele Klassifizierungsmerkmale als Key-Value-Attribute an Produkte speichern lassen. Die Merkmale sind in Stores, Gruppen und Sammlungen organisiert und lassen sich mehrsprachig pflegen. Am einzelnen Objekt werden ganze Gruppen aktiviert. So bleiben Data-Object-Klassen schlank, auch wenn Produkte hunderte technische Merkmale tragen. #### Wozu dient der Classification Store bei ECLASS und ETIM? ECLASS und ETIM definieren umfangreiche Merkmalslisten je Produktklasse. Der Classification Store bildet diese Merkmale strukturiert in Pimcore ab, ohne dass jede Warengruppe eine eigene Data-Object-Klasse braucht. Merkmale werden zentral als Keys in Gruppen gepflegt und den Produkten zugeordnet. So lassen sich Klassifizierungsstandards konsistent bedienen und bei neuen Releases erweitern. #### Was ist der Unterschied zwischen Classification Store und festen Feldern? Feste Felder gehören in die Data-Object-Klasse und eignen sich für Stammattribute, die jedes Produkt trägt, etwa Name oder Artikelnummer. Der Classification Store trennt die Merkmalsdefinition von der Klassenstruktur und eignet sich für warengruppenspezifische, variantenreiche Merkmale. Neue Merkmale lassen sich ergänzen, ohne das Datenmodell umzubauen. Viele Hersteller nutzen beide Ansätze parallel. #### Wie werden Merkmale im Classification Store einem Produkt zugeordnet? Einzelne Merkmale, sogenannte Keys, werden nicht direkt an ein Objekt gehängt. Stattdessen aktiviert das Produkt ganze Gruppen, in Pimcore über die Methode setActiveGroups. Werte können je Sprache gepflegt werden, mit Fallback auf die Standardsprache, und über die Objekthierarchie vererbt werden. Diese Struktur hält die Pflege bei großem Sortiment beherrschbar. ECLASS und ETIM sauber in Pimcore abbilden Ein belastbarer Classification Store steht und fällt mit der Datenstruktur dahinter. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie sich Ihre Merkmale, Warengruppen und Klassifizierungsstandards in Pimcore modellieren lassen, damit ECLASS und ETIM ohne manuelle Nacharbeit bedient werden. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore bei onacy und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Der Classification Store ist Teil der Pimcore-Datenmodellierung bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Klassifizierung, Data Objects und Standards zusammenspielen. Pimcore Data Objects→Die Objektklassen, in denen der Classification Store als Feld eingebunden wird.ECLASS→Der branchenübergreifende Klassifizierungsstandard, der sich im Classification Store abbilden lässt.ETIM→Der branchenspezifische Standard aus der Elektrotechnik mit starkem Merkmalsfokus.Pimcore→Die Open-Source-Plattform, in der Classification Store und Data Objects zusammenwirken. ### Was ist die Pimcore API und wie funktioniert Headless? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-api/ onacy›Wissen›Pimcore API / Headless Pimcore ## Was ist die Pimcore API und wie funktioniert Headless? Die Pimcore API umfasst die Schnittstellen, über die externe Systeme auf Pimcore-Daten zugreifen. Zentral ist der Pimcore DataHub mit einer GraphQL-API als empfohlenem Standardendpunkt und einem optionalen Simple-REST-Adapter. Darüber liefert Pimcore Produktdaten und Assets an Storefronts, Apps und Backendsysteme aus und dient so als zentraler Datenkern in einer Headless-Architektur. Headless bedeutet, dass die Datenhaltung vom Frontend getrennt ist. Pimcore verwaltet die Produktdaten, Assets und Inhalte zentral, während Storefront, App oder Portal die Daten über eine API abrufen. So kann dieselbe Datenbasis mehrere Kanäle bedienen, ohne dass Inhalte doppelt gepflegt werden. Der bevorzugte Weg dafür ist der Pimcore DataHub. Er integriert verschiedene Ausgabekanäle in ein konfigurierbares System und stellt GraphQL als empfohlenen Standardendpunkt bereit. Über Adapter kommen weitere Auslieferungsformen hinzu, etwa eine Simple REST API oder ein Datei-Export. Neben dem DataHub steht zusätzlich die interne PHP-API für serverseitige Integrationen bereit. Schnittstelle Typ Typischer Einsatz DataHub GraphQL GraphQL (empfohlener Standardendpunkt) Headless-Storefronts und Apps, die gezielt einzelne Felder abfragen DataHub Simple REST REST (optionaler Adapter) Systeme, die klassische REST-Endpunkte erwarten DataHub File Export Datei-basierter Adapter Katalog- und Datei-Exporte an Kanäle ohne Live-Anbindung PHP-API Interne Programmierschnittstelle Serverseitige Integrationen und individuelle Erweiterungen Stand: Juli 2026. Schnittstellen und Adapter gemäß Pimcore-Dokumentation (docs.pimcore.com). Pimcore als Datenkern in einer Headless-Architektur Pimcore hält die Daten zentral. Der DataHub liefert sie über GraphQL oder REST an verschiedene Kanäle aus. Die Anordnung ist illustrativ. ### Wofür wird die Pimcore API genutzt? Die Pimcore API verbindet den zentralen Datenbestand mit den Systemen, die diese Daten brauchen. Statt Inhalte je Kanal doppelt zu pflegen, greifen Frontends und Backendsysteme direkt auf Pimcore zu. Typische Einsatzfelder: - Headless-Anbindung von Storefronts und Frontends, die Produktdaten per GraphQL abfragen. - Auslieferung an mobile Apps, Kundenportale und Vertriebsplattformen aus einer Quelle. - Datenaustausch mit Backendsystemen wie ERP über GraphQL oder die REST-Adapter. - Katalog- und Datei-Exporte an Kanäle ohne dauerhafte Live-Anbindung. Weil die Daten nur an einer Stelle liegen, bleibt die Ausgabe über alle Kanäle konsistent. Ändert sich ein Produktdatensatz in Pimcore, ziehen alle angebundenen Systeme dieselbe Version. Einordnung In der Praxis entscheidet die API-Strategie darüber, ob Pimcore zum echten Datenkern wird oder ein weiteres Silo bleibt. Wer den DataHub sauber aufsetzt und Schemas gezielt definiert, liefert genau die Felder aus, die ein Kanal braucht, und vermeidet überladene Schnittstellen. Wer stattdessen alles über Einzel-Exporte löst, baut sich denselben Pflegeaufwand wieder auf, den ein zentrales System eigentlich abschaffen soll. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Pimcore API und DataHub zusammen? Der Pimcore DataHub ist die zentrale Komponente, über die Daten aus Pimcore herausgegeben werden. Er bündelt verschiedene Ausgabekanäle in einem konfigurierbaren System, mit GraphQL als empfohlenem Standardendpunkt. Über Workspaces und Schema-Definitionen wird kontrolliert, welche Objekte und Felder ein Kanal sehen darf. Ergänzende Adapter stellen REST-Endpunkte oder Datei-Exporte bereit. Für eine belastbare Datenintegration ist diese Trennung entscheidend: Pimcore hält die Daten, der DataHub steuert die Auslieferung. Als Pimcore Platinum Partner richtet onacy DataHub-Endpunkte so ein, dass Storefronts, Apps und ERP-Systeme genau die Daten erhalten, die sie brauchen, ohne die Schnittstellen zu überladen. ### GraphQL oder REST, was passt für wen? GraphQL ist der empfohlene Standardendpunkt des DataHub. Der Vorteil: Ein Frontend fragt genau die Felder ab, die es braucht, und lädt keine überflüssigen Daten. Das passt gut zu modernen Headless-Storefronts und Apps, die flexibel auf die Datenstruktur zugreifen wollen. Der Simple-REST-Adapter ist die richtige Wahl, wenn ein anbindendes System klassische REST-Endpunkte erwartet oder kein GraphQL sprechen kann. Viele Architekturen kombinieren beide Wege: GraphQL für das Frontend, REST oder Datei-Export für Systeme, die es einfacher brauchen. Entscheidend ist nicht die Technologie allein, sondern eine saubere Schema-Definition dahinter. ### Häufige Fragen zur Pimcore API und Headless #### Was ist die Pimcore API einfach erklärt? Die Pimcore API umfasst die Schnittstellen, über die andere Systeme auf Pimcore-Daten zugreifen. Zentral ist der DataHub mit einer GraphQL-API als empfohlenem Standardendpunkt und einem optionalen Simple-REST-Adapter. Darüber liefert Pimcore Produktdaten und Assets an Storefronts, Apps und Backendsysteme aus. So dient Pimcore als zentraler Datenkern, der mehrere Kanäle aus einer Quelle bedient. #### Ist Pimcore headless-fähig? Ja. Pimcore trennt die Datenhaltung vom Frontend und liefert Inhalte über den DataHub per GraphQL oder REST aus. Storefront, App oder Portal rufen die Daten ab, während Pimcore die zentrale Quelle bleibt. Dieselbe Datenbasis bedient so mehrere Kanäle, ohne dass Inhalte doppelt gepflegt werden. Damit eignet sich Pimcore als Datenkern in einer Headless-Architektur. #### Was ist der Unterschied zwischen GraphQL und REST in Pimcore? GraphQL ist der empfohlene Standardendpunkt des DataHub und erlaubt es, gezielt einzelne Felder abzufragen, statt ganze Datensätze zu laden. Der Simple-REST-Adapter stellt klassische REST-Endpunkte bereit und passt für Systeme, die kein GraphQL sprechen. Viele Architekturen kombinieren beide: GraphQL für das Frontend, REST oder Datei-Export für einfachere Anbindungen. #### Welche Rolle spielt der DataHub bei der Pimcore API? Der DataHub ist die zentrale Komponente, über die Daten aus Pimcore herausgegeben werden. Er bündelt verschiedene Ausgabekanäle in einem konfigurierbaren System mit GraphQL als Standardendpunkt. Über Workspaces und Schema-Definitionen wird gesteuert, welche Objekte und Felder ein Kanal sehen darf. Ergänzende Adapter stellen REST-Endpunkte oder Datei-Exporte bereit. Pimcore als Datenkern für alle Kanäle Eine belastbare API-Strategie steht und fällt mit sauber definierten Schemas. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie sich Ihre Kanäle über den DataHub anbinden lassen, damit Storefronts, Apps und ERP-Systeme genau die Daten erhalten, die sie brauchen. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore bei onacy und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Die Pimcore API ist Teil der Datenintegration bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie DataHub, Schnittstellen und Datenanbindung zusammenspielen. Pimcore DataHub→Die zentrale Komponente, über die Pimcore Daten per GraphQL und REST ausliefert.Datenintegration→Wie Pimcore-Daten über APIs mit Storefronts, Apps und Backendsystemen verbunden werden.Pimcore Data Objects→Die strukturierten Objekte, deren Daten über die API ausgeliefert werden.Pimcore→Die Open-Source-Plattform, die als zentraler Datenkern hinter den APIs steht. ### Was ist das Pimcore E-Commerce Framework? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-ecommerce-framework/ onacy›Wissen›Pimcore E-Commerce Framework Pimcore ## Was ist das Pimcore E-Commerce Framework? Das Pimcore E-Commerce Framework ist der native Commerce-Layer von Pimcore: Eine PHP-Komponentensammlung, die aus Pimcore Data Objects einen Onlineshop macht. Es liefert Warenkorb, Preis- und Rabattlogik, Checkout, Bestellabwicklung und Index-Suche direkt auf der bestehenden Produktdatenbasis. Es ist kein PIM, sondern die Verkaufs-Schicht darüber. Anders als eine fertige Shop-Software liefert das Framework keine vorgefertigte Storefront, sondern Bausteine, die Entwickler zu einem passgenauen Shop zusammensetzen. Weil diese Bausteine direkt auf den Pimcore Data Objects arbeiten, teilen sich PIM und Shop dieselbe Datenbasis. Produktdaten, Preise und Verfügbarkeiten müssen also nicht in ein separates Shopsystem synchronisiert werden, was Schnittstellen und doppelte Datenpflege spart. Der typische Anwendungsfall ist B2B-Commerce mit komplexen Regeln: Kundenspezifische Preise, Staffelrabatte, mehrere Warenkörbe pro Kunde und variantenreiche Sortimente. Genau dort, wo Standard-Shopsysteme an ihre Grenzen kommen, spielt der Framework-Ansatz seine Stärke aus. Für einfache B2C-Kataloge ohne Sonderlogik ist der Aufwand dagegen oft höher als der Nutzen. Baustein Aufgabe im Framework Typischer B2B-Nutzen Cart-Manager Verwaltet Warenkörbe, auch mehrere parallel pro Kunde Merklisten, wiederkehrende Bestellungen, Angebotskörbe Pricing- und Rule-Engine Berechnet Preise, Rabatte und Konditionen regelbasiert Kundenspezifische Preise, Staffelpreise, Aktionen Checkout-Manager Steuert den mehrstufigen Bestellprozess bis zum Abschluss Freigabe-Workflows, Kostenstellen, Bestellnummern Order-Manager Legt Bestellungen als Pimcore Data Objects ab und verwaltet Status Bestellhistorie, ERP-Übergabe, Nachbestellung Product-Index Indexiert Produkte für schnelle Filter- und Suchabfragen Facettensuche über große, variantenreiche Sortimente Stand: August 2026. Die Bausteine setzen durchgängig auf Interfaces auf und lassen sich einzeln nutzen oder durch eigene Implementierungen ersetzen. Wie das E-Commerce Framework auf der Datenschicht aufsetzt PIM und E-Commerce Framework greifen auf dieselben Data Objects zu. Das Framework ergänzt die Datenschicht um Verkaufslogik und liefert die Daten an ein individuell gebautes Frontend. ### Was leistet das Pimcore E-Commerce Framework? Das Framework stellt die klassischen Shop-Funktionen als eigenständige, kombinierbare Komponenten bereit. Jede Komponente arbeitet auf den zentralen Produktdaten und lässt sich über Interfaces an eigene Anforderungen anpassen. Die wichtigsten Bausteine: - Warenkorb-Verwaltung mit Unterstützung für mehrere parallele Warenkörbe pro Kunde. - Regelbasierte Pricing- und Rule-Engine für kundenspezifische Preise, Staffeln und Aktionen. - Mehrstufiger Checkout mit Payment- und Bestellabwicklung (Order-Management). - Produkt-Index mit Filter- und Volltextsuche über große, variantenreiche Sortimente. Weil alle Bausteine auf denselben Data Objects aufsetzen, entfällt die Synchronisierung zwischen PIM und Shop. Das reduziert Schnittstellen, doppelte Datenpflege und die typischen Konsistenzfehler zwischen Katalog und Verkaufskanal. Einordnung In vielen Pimcore-Projekten liegt der eigentliche Wert nicht im Shop-Frontend, sondern darin, dass Preislogik, Verfügbarkeit und Warenkorb direkt auf denselben Data Objects arbeiten, aus denen auch das PIM speist. Das E-Commerce Framework ist bewusst kein fertiger Shop von der Stange: Es ist ein Baukasten für Unternehmen mit komplexen B2B-Preisregeln, die genau diese Logik nicht in ein Standard-Frontend pressen wollen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie unterscheidet es sich von Pimcore PIM und von Shopware? Wichtig ist die klare Abgrenzung nach zwei Seiten. Gegenüber Pimcore PIM gilt: Das PIM ist die reine Datenschicht, in der Produktinformationen gepflegt werden. Das E-Commerce Framework ist die Verkaufs-Schicht darüber und macht aus diesen Daten einen Shop. Das Framework ist also ausdrücklich kein PIM und ersetzt es nicht, es baut darauf auf. Gegenüber einer Shop-Software wie Shopware gilt: Shopware liefert ein fertiges Shop-Frontend mit Storefront, Themes und Redaktionswerkzeugen. Das Pimcore E-Commerce Framework liefert kein fertiges Frontend, sondern nur die Bausteine dahinter. Es ist die richtige Wahl, wenn Verkaufslogik eng an eigene Pimcore-Datenstrukturen gekoppelt werden soll, nicht als schneller Ersatz für eine Standard-Shop-Software. In der Praxis kombinieren Unternehmen beides: Pimcore als Datendrehscheibe, Shopware als Frontend, oder das E-Commerce Framework für ein vollständig individuelles B2B-Portal. onacy setzt als Pimcore Platinum Partner genau an dieser Entscheidung an: Klären, ob ein Standard-Shop oder der Framework-Ansatz zur Sortiments- und Preiskomplexität passt, und die Verkaufslogik so aufsetzen, dass sie ohne Datendopplung auf dem PIM arbeitet. ### Häufige Fragen zum Pimcore E-Commerce Framework #### Ist das Pimcore E-Commerce Framework ein fertiger Onlineshop? Nein. Das Pimcore E-Commerce Framework ist ein Baukasten aus PHP-Komponenten, kein fertiges Shop-Frontend wie Shopware oder Magento. Es liefert die Bausteine für Warenkorb, Preislogik, Checkout und Bestellabwicklung, das Frontend selbst wird individuell entwickelt. Das macht es stark für komplexe B2B-Anforderungen, bedeutet aber höheren initialen Aufwand als eine Standard-Shop-Software. #### Was ist der Unterschied zwischen Pimcore PIM und dem E-Commerce Framework? Pimcore PIM ist die reine Datenschicht: Es pflegt und strukturiert Produktinformationen zentral. Das E-Commerce Framework ist die Verkaufs-Schicht darüber und macht aus diesen Daten einen Shop mit Warenkorb, Preisregeln und Checkout. Beide bauen auf denselben Pimcore Data Objects auf, deshalb greifen Produktdaten und Verkaufslogik ohne Schnittstelle ineinander. #### Für wen eignet sich das Pimcore E-Commerce Framework? Es eignet sich vor allem für Hersteller und Großhändler mit komplexen B2B-Preisregeln, kundenspezifischen Konditionen und großen, variantenreichen Sortimenten. Wer Produktdaten ohnehin in Pimcore pflegt und Verkaufslogik eng an diese Daten koppeln will, spart sich eine separate Shop-Datenbank. Für einfache B2C-Shops ohne komplexe Preislogik ist eine Standard-Shop-Software meist der schnellere Weg. #### Welche Funktionen umfasst das E-Commerce Framework konkret? Der Kern umfasst Cart-Management (auch mehrere Warenkörbe), eine flexible Pricing- und Rule-Engine für Rabatte und Staffelpreise, einen mehrstufigen Checkout, Payment- und Order-Management sowie einen Produkt-Index mit Filter- und Suchfunktion. Diese Komponenten lassen sich einzeln nutzen und über eigene Implementierungen erweitern, weil das Framework durchgängig auf Interfaces aufsetzt. Standard-Shop oder Pimcore E-Commerce Framework? Ob sich der Framework-Ansatz lohnt, entscheidet sich an Ihrer Preis- und Sortimentskomplexität. Im Erstgespräch ordnen wir Ihren Fall ein und zeigen, ob eine Standard-Shop-Software oder das E-Commerce Framework auf Basis Ihrer Pimcore-Daten der schnellere Weg zum Ziel ist. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Leistungen und Was ist Pimcore? ### Verwandte Themen Das E-Commerce Framework ist Teil des Pimcore-Ökosystems bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Datenschicht, Verkaufslogik und Frontend zusammenspielen. Pimcore→Die Open-Source-Plattform, deren nativer Commerce-Layer das E-Commerce Framework ist.Pimcore PIM→Die reine Datenschicht, auf der das E-Commerce Framework als Verkaufs-Schicht aufsetzt.Pimcore Data Objects→Die strukturierten Objekte, aus denen Warenkorb, Preislogik und Produkt-Index gespeist werden.Pimcore API und Headless→Wie sich das Framework headless über APIs an eigene Frontends anbinden lässt.B2B-Commerce→Der typische Einsatzbereich, in dem komplexe Preisregeln das Framework attraktiv machen.Pimcore Classification Store→Wo variantenreiche Produktmerkmale gepflegt werden, die der Produkt-Index auswertet. ### Was ist Pimcore Studio? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-studio/ onacy›Wissen›Pimcore Studio Pimcore ## Was ist Pimcore Studio? Pimcore Studio ist die neue, React-basierte Benutzeroberfläche von Pimcore, die das klassische Admin-Backend schrittweise ablöst. Der erste öffentliche Release erschien als Version 0.4.30 mit Pimcore Platform 2025.1, Studio 1.0 folgte im Lauf des Jahres 2025. Studio setzt auf ein eigenes Design-System (auf Basis von Ant Design) und kommuniziert über REST-basierte Backend-APIs mit dem Pimcore-Kern. Pimcore Studio ist reine Bedien- und Oberflächen-Ebene: Redakteure und Datenpfleger arbeiten damit an denselben Produktdaten, Assets und Dokumenten wie zuvor, nur in einer modernisierten Oberfläche. Die Datenmodell-Ebene ändert sich dadurch nicht. Wie Klassen, Objekte und Merkmale strukturiert sind, regeln weiterhin die Pimcore Data Objects, nicht Studio. Kriterium Pimcore Studio Legacy Admin-Backend Technologie React-Frontend, eigenes Design-System auf Basis von Ant Design ExtJS-basiertes Frontend, über Jahre gewachsen Backend-Anbindung REST-basierte Backend-APIs, entkoppeltes Frontend Eng an das Backend gekoppelte Oberfläche Erster Release Public Release v0.4.30 mit Platform 2025.1, Studio 1.0 im Lauf 2025 Seit den frühen Pimcore-Versionen etabliert Funktionsumfang Wird ausgebaut: Documents-Bearbeitung ab Platform 2025.3 Vollständiger, historisch gewachsener Funktionsumfang Rolle Künftige Standard-Oberfläche, löst das Legacy-Backend ab Wird schrittweise abgelöst, bleibt übergangsweise verfügbar Stand: August 2026. Release-Angaben beziehen sich auf den ersten Public Release (v0.4.30, Platform 2025.1) sowie Pimcore Platform 2025.3 für Studio Documents. Studio als Oberfläche vor dem Pimcore-Kern Studio ersetzt die Oberfläche, nicht den Datenkern. Data Objects, Assets und Dokumente bleiben unverändert, Studio greift über REST-APIs darauf zu. ### Warum löst Pimcore Studio das Admin-Backend ab? Das klassische Pimcore-Backend basiert auf ExtJS und ist über viele Jahre gewachsen. Mit Studio setzt Pimcore auf einen modernen React-Stack mit eigenem Design-System auf Basis von Ant Design und einer sauberen Trennung von Frontend und Backend über REST-APIs. Das bringt in der Praxis mehrere Vorteile: - Modernere, schnellere Oberfläche mit zeitgemäßer Nutzerführung. - Klare Entkopplung von Frontend und Backend über REST-basierte APIs. - Bessere Wartbarkeit und Erweiterbarkeit als beim gewachsenen ExtJS-Backend. - Schrittweise Ausbaustufen, etwa Documents-Bearbeitung ab Platform 2025.3. Die Ablösung erfolgt schrittweise: Studio übernimmt nach und nach Funktionsbereiche, während das Legacy-Backend übergangsweise verfügbar bleibt. Für Bestandsprojekte heißt das, dass ein Umstieg planbar und ohne harten Bruch möglich ist. Einordnung Pimcore Studio ist ein Oberflächen-Wechsel, kein Datenmodell-Wechsel. Wer eine bestehende Pimcore-Installation modernisiert, sollte Studio als schrittweise Ablösung des Backends planen und nicht als Migration seiner Objektlogik. Klassen, Merkmale und Vererbung bleiben unverändert, entlastet werden vor allem die Menschen, die täglich mit der Oberfläche arbeiten. Philipp Beyer, CTO onacy GmbH ### Was ändert Pimcore Studio für bestehende Projekte nicht? Pimcore Studio ist die Bedien-Ebene, nicht die Datenmodell-Ebene. Es bringt kein neues Datenmodell mit und erzwingt keine Migration der Objektlogik. Die Data Objects und Klassen bleiben so, wie sie definiert wurden, ebenso die Datenvererbung und die Merkmalsstruktur. Studio verändert, wie Nutzer auf diese Daten zugreifen, nicht die Daten selbst. Für Betreiber einer bestehenden Installation bedeutet das: Ein Umstieg auf Studio ist ein Oberflächen- und Release-Thema, kein Neuaufbau des PIM. onacy begleitet als Pimcore Platinum Partner solche Modernisierungen, sodass Datenmodell, Workflows und Integrationen unangetastet bleiben, während die Oberfläche auf Studio umgestellt wird. ### Häufige Fragen zu Pimcore Studio #### Was ist Pimcore Studio einfach erklärt? Pimcore Studio ist die neue, React-basierte Benutzeroberfläche von Pimcore, die das klassische Admin-Backend schrittweise ablöst. Sie nutzt ein eigenes Design-System auf Basis von Ant Design und kommuniziert über REST-Backend-APIs mit dem Pimcore-Kern. Der erste Public Release war v0.4.30 mit Platform 2025.1, Studio 1.0 folgte im Lauf 2025. Studio ist reine Oberflächen-Ebene und bringt kein neues Datenmodell mit. #### Seit wann gibt es Pimcore Studio? Der erste öffentliche Release von Pimcore Studio erschien als Version 0.4.30 gemeinsam mit Pimcore Platform 2025.1. Studio 1.0 folgte im Lauf des Jahres 2025. Die Bearbeitung von Documents ist ab Pimcore Platform 2025.3 verfügbar. Der Funktionsumfang wird seitdem schrittweise ausgebaut, während das Legacy-Backend übergangsweise weiter nutzbar bleibt. #### Ist Pimcore Studio ein neues Datenmodell? Nein. Pimcore Studio ist eine reine Bedien- und Oberflächen-Ebene und bringt kein neues Datenmodell mit. Es erzwingt keine Migration der Objektlogik. Klassen, Data Objects, Merkmale und Datenvererbung bleiben unverändert. Studio verändert, wie Nutzer auf die Daten zugreifen, nicht die Struktur der Daten. Die Datenmodell-Ebene bilden weiterhin die Pimcore Data Objects ab. #### Muss ich beim Umstieg auf Studio migrieren? Ein Umstieg auf Pimcore Studio ist ein Oberflächen- und Release-Thema, kein Neuaufbau des Systems. Da Studio kein neues Datenmodell mitbringt, bleiben Datenmodell, Workflows und Integrationen unangetastet. Die Ablösung erfolgt schrittweise, das Legacy-Backend bleibt übergangsweise verfügbar. So lässt sich der Wechsel planbar und ohne harten Bruch gestalten. Pimcore modernisieren, ohne Datenmodell-Bruch Der Umstieg auf Pimcore Studio ist ein Oberflächen-Thema, kein Neuaufbau. Wir planen mit Ihnen den schrittweisen Wechsel, sodass Data Objects, Workflows und Integrationen unangetastet bleiben und Ihr Team von der modernen Oberfläche profitiert. Pimcore-Modernisierung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore bei onacy und Was ist Pimcore? ### Verwandte Themen Pimcore Studio ist die Oberflächen-Ebene im Pimcore-Kosmos. Diese Seiten vertiefen, wie Studio, Datenmodell und Editionen zusammenspielen. Was ist Pimcore?→Die Open-Source-Plattform, deren neue Oberfläche Pimcore Studio ist.Pimcore Data Objects und Klassen→Die Datenmodell-Ebene, die Studio bedient, ohne sie zu verändern.Pimcore Editionen und POCL-Lizenz→In welchen Editionen Pimcore und damit Studio verfügbar ist.Pimcore Workflow Engine→Prozesslogik, die unter der Studio-Oberfläche unverändert weiterläuft.Pimcore PIM→Wie Produktdatenpflege in Pimcore funktioniert, jetzt auch über Studio. ### Was ist der Pimcore Copilot? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-copilot/ onacy›Wissen›Pimcore Copilot Pimcore ## Was ist der Pimcore Copilot? Der Pimcore Copilot ist der native KI-Assistent der Pimcore-Plattform, verfügbar seit Pimcore Platform Version 2024.1. Er erzeugt automatisch Produktbeschreibungen und Textvarianten, weist Attributwerte auf Basis vorhandener Daten zu und lässt sich an KI-Dienste wie OpenAI oder Modelle von Hugging Face anbinden. So beschleunigt er die Produktdatenpflege direkt im PIM. Der Copilot ist kein separates Produkt, sondern ein in die Pimcore-Oberfläche integrierter Assistent. Redakteure lösen KI-Aktionen dort aus, wo die Produktdaten ohnehin gepflegt werden: Beim Data Object. Statt Beschreibungen manuell zu tippen oder Attribute einzeln zu setzen, schlägt der Copilot Inhalte vor, die anschließend geprüft und freigegeben werden. Genau das ist wichtig: Der Copilot unterstützt die Pflege, er ersetzt weder die Datenmodellierung noch die redaktionelle Kontrolle. Kriterium Pimcore Copilot Generischer KI-Chatbot Einsatzort Nativ in der Pimcore-Oberfläche, direkt am Data Object Externes Chatfenster ohne Bezug zum Datenmodell Aufgabe Produktbeschreibungen und Varianten erzeugen, Attributwerte zuweisen Allgemeine Textausgabe ohne Schreibzugriff auf Produktdaten Datenbasis Vorhandene Attribute und Klassenstruktur des PIM Nur der eingegebene Prompt, kein Zugriff auf Stammdaten Anbindung OpenAI und Hugging Face konfigurierbar, ab Version 2024.1 Fest an einen Anbieter gebunden, meist ohne PIM-Integration Freigabe Vorschlag mit redaktioneller Prüfung, in Workflows eingebettet Ergebnis wird manuell zurück ins System kopiert Stand: August 2026. Der Pimcore Copilot ist Teil der Pimcore Platform ab Version 2024.1. So arbeitet der Pimcore Copilot im PIM Der Copilot arbeitet auf den vorhandenen Produktdaten und schlägt Inhalte vor. Die Freigabe bleibt beim Redaktionsteam, eingebettet in die bestehenden Pimcore-Workflows. ### Was kann der Pimcore Copilot konkret? Der Pimcore Copilot setzt an den wiederkehrenden Handgriffen der Produktdatenpflege an. Statt Texte und Werte manuell zu erzeugen, liefert der Assistent Vorschläge direkt am Datensatz. Typische Funktionen: - Produktbeschreibungen aus vorhandenen Attributen automatisch generieren. - Textvarianten erzeugen, etwa für verschiedene Kanäle, Zielgruppen oder Längen. - Attributwerte auf Basis der Klassenstruktur und bestehender Daten automatisch zuweisen. - Anbindung an KI-Dienste wie OpenAI oder Modelle von Hugging Face, konfigurierbar ab Pimcore 2024.1. Der Nutzen liegt in der Geschwindigkeit bei gleichbleibender Kontrolle. Der Copilot übernimmt die Fleißarbeit, die inhaltliche Verantwortung für Freigabe und Konsistenz bleibt im Redaktionsteam und in den Pimcore-Workflows. Einordnung Der Copilot entfaltet seinen Nutzen nur auf einem sauberen Datenmodell. Wer erwartet, dass die KI fehlende Struktur ersetzt, wird enttäuscht: Ohne klar definierte Attribute und Klassen erzeugt der Copilot zwar Text, aber keine verlässlich konsistenten Produktdaten. Die eigentliche Vorarbeit ist die Datenmodellierung, danach beschleunigt der Copilot die Pflege spürbar. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie unterscheidet sich der Copilot von KI-Produktdatenpflege und KI-Automatisierung? Der Pimcore Copilot ist ein produktspezifisches Werkzeug, während KI in der Produktdatenpflege und KI-Automatisierung die übergeordneten Konzepte beschreiben. Der Copilot ist eine konkrete Umsetzung dieser Ideen innerhalb von Pimcore, aber nicht die einzige. KI-Produktdatenpflege umfasst jeden KI-gestützten Eingriff in Produktdaten, unabhängig vom System. KI-Automatisierung geht noch weiter und meint das automatische Auslösen ganzer Prozessketten. Wichtig ist die Abgrenzung nach unten: Der Pimcore Copilot ist kein universeller Chatbot und kein Ersatz für die Datenmodellierung. Er greift auf die vorhandene Klassenstruktur zu und liefert Vorschläge, er baut aber nicht selbst das Datenmodell und trifft keine strategischen Entscheidungen über die Struktur der Produktdaten. ### Für wen lohnt sich der Pimcore Copilot? Der Copilot lohnt sich für Hersteller und Händler, die große Produktsortimente mit vielen Varianten in Pimcore pflegen. Je mehr gleichartige Beschreibungen und Attributwerte anfallen, desto größer der Zeitgewinn. Voraussetzung ist eine Pimcore Platform ab Version 2024.1 und ein Datenmodell, das die relevanten Attribute und Klassen sauber abbildet. Als Pimcore Platinum Partner richtet onacy den Copilot so ein, dass er auf einem belastbaren Datenmodell arbeitet und in bestehende Workflows passt. Der Fokus liegt darauf, die Datenbasis zuerst zu strukturieren, damit die KI-Vorschläge konsistent und ohne manuelle Nacharbeit übernommen werden können. ### Häufige Fragen zum Pimcore Copilot #### Was ist der Pimcore Copilot einfach erklärt? Der Pimcore Copilot ist der native KI-Assistent der Pimcore-Plattform, verfügbar seit Pimcore Platform Version 2024.1. Er erzeugt automatisch Produktbeschreibungen und Textvarianten und weist Attributwerte auf Basis vorhandener Daten zu. Anbinden lassen sich KI-Dienste wie OpenAI oder Modelle von Hugging Face. So beschleunigt der Copilot die Produktdatenpflege direkt im PIM. #### Seit welcher Pimcore-Version gibt es den Copilot? Der Pimcore Copilot ist Teil der Pimcore Platform ab Version 2024.1. Er ist nativ in die Oberfläche integriert und wird direkt am Data Object ausgelöst. Über die Konfiguration lassen sich KI-Dienste wie OpenAI oder Modelle von Hugging Face anbinden. Damit steht die KI-gestützte Produktdatenpflege ohne separates Zusatzprodukt zur Verfügung. #### Ersetzt der Copilot die Datenmodellierung? Nein. Der Pimcore Copilot ist kein universeller Chatbot und kein Ersatz für die Datenmodellierung. Er greift auf die vorhandene Klassenstruktur und die Attribute zu und liefert dazu Vorschläge. Ohne sauber definiertes Datenmodell fehlt ihm die Grundlage. Die Struktur der Produktdaten muss zuerst stehen, danach beschleunigt der Copilot die Pflege. #### Welche KI-Dienste lassen sich anbinden? Der Pimcore Copilot lässt sich an KI-Dienste wie OpenAI und an Modelle von Hugging Face anbinden. Die Konfiguration steuert, welcher Dienst für die Generierung von Beschreibungen, Varianten und Attributwerten genutzt wird. So bleibt die Anbindung flexibel und kann an die Anforderungen an Datenschutz, Qualität und Kosten angepasst werden. KI-Produktdatenpflege in Pimcore, auf sauberer Datenbasis Der Pimcore Copilot spielt seine Stärke nur auf einem belastbaren Datenmodell aus. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie weit Ihre Attribute und Klassen für KI-gestützte Pflege bereit sind, und zeigen den Weg zu konsistenten Produktdaten über alle Kanäle. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Leistungen und Pimcore PIM ### Verwandte Themen Der Pimcore Copilot ist Teil der KI-Funktionen von Pimcore. Diese Seiten vertiefen, wie Plattform, Produktdaten und KI im Mittelstand zusammenspielen. Pimcore→Die Open-Source-Plattform, in die der Copilot als nativer KI-Assistent integriert ist.Pimcore PIM→Das PIM-System, in dem der Copilot Produktbeschreibungen und Attributwerte erzeugt.KI in der Produktdatenpflege→Das übergeordnete Konzept, das der Copilot innerhalb von Pimcore konkret umsetzt.KI-Automatisierung→Wie sich KI-gestützte Produktdatenpflege in automatisierte Prozessketten einfügt.Pimcore Data Objects und Klassen→Die Datenmodell-Grundlage, auf der der Copilot Attributwerte zuweist.Pimcore Classification Store→Wie strukturierte Merkmale die Vorschläge des Copilot konsistent halten. ### Was ist die Pimcore Portal Engine? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-portal-engine/ onacy›Wissen›Pimcore Portal Engine Pimcore ## Was ist die Pimcore Portal Engine? Die Pimcore Portal Engine ist ein Modul, mit dem sich Kunden- und Partnerportale direkt auf Basis der in Pimcore gepflegten Daten aufbauen lassen. Sie stellt Produktkataloge, Assets und Self-Service-Funktionen in einem geschützten Portal bereit und greift dafür ohne separates System auf Data Objects, DAM und Klassifizierungen zu. Die Portal Engine ist kein fertiger B2B-Shop und kein PIM, sondern eine konfigurierbare Portal-Oberfläche auf dem vorhandenen Pimcore-Datenbestand. Die Portal Engine gehört zum Modulangebot der Pimcore-Plattform. onacy setzt sie als Pimcore Platinum Partner ein, um aus bestehenden Produktdaten geschlossene Portale für Kunden, Händler und Vertriebspartner zu bauen. Weil das Portal direkt auf Data Objects, Assets und Klassifizierungen zugreift, entfällt eine zweite Datenhaltung: Was im PIM gepflegt ist, erscheint im Portal, ohne dass Inhalte doppelt erfasst werden müssen. Kriterium Pimcore Portal Engine Pimcore DataHub Zweck Sichtbare Portal-Oberfläche für Kunden und Partner Datenausleitung an andere Systeme über Schnittstellen Nutzer Menschen (Endkunden, Vertriebspartner, Händler) Maschinen und Systeme (Shop, App, Marktplatz) Ausgabe Kataloge, Dokumenten- und Download-Portale, Self-Service GraphQL, REST und Export-Feeds Umsetzung Weitgehend konfigurativ statt Einzelentwicklung Endpunkte definieren und Systeme anbinden Datenquelle Data Objects, DAM und Klassifizierungen in Pimcore Data Objects, DAM und Klassifizierungen in Pimcore Stand: August 2026. Die Portal Engine ist Teil der Pimcore Platform, der Funktionsumfang hängt von der eingesetzten Edition und Lizenz ab. Wie die Portal Engine auf dem Pimcore-Datenbestand aufsetzt Die Portal Engine erzeugt keine eigene Datenhaltung, sondern greift auf den vorhandenen Pimcore-Datenbestand zu und stellt ihn im Portal bereit. ### Wofür wird die Pimcore Portal Engine genutzt? Die Portal Engine schafft einen geschützten, konfigurierbaren Zugang zu Produktdaten und Assets. Statt jedes Portal einzeln zu programmieren, werden Layout, Filter und Rechte weitgehend konfiguriert. Typische Einsatzfelder: - Produktkatalog-Portale, in denen Kunden gefilterte Sortimente und Datenblätter einsehen. - Asset- und Download-Portale für Bilder, Logos, Zertifikate und Dokumentationen. - Partner- und Händlerportale mit rollenbasiertem Zugriff auf freigegebene Inhalte. - Self-Service-Bereiche, in denen Nutzer eigenständig Produktinformationen abrufen. Weil die Inhalte aus dem Pimcore-Datenbestand kommen, bleiben Portalinhalte automatisch konsistent mit dem PIM. Eine Änderung an einem Datenblatt wirkt sofort im Portal, ohne Nachpflege. Einordnung In der Praxis scheitern Portal-Projekte selten an der Oberfläche, sondern an der Datenbasis darunter. Die Portal Engine spielt ihren Vorteil erst aus, wenn Produktdaten, Assets und Klassifizierungen im Pimcore sauber strukturiert sind, denn das Portal zeigt genau das, was im Datenmodell steht. Wer zuerst das Datenmodell ordnet und dann das Portal konfiguriert, kommt schneller live und vermeidet, dass unvollständige Daten im Kundenportal sichtbar werden. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie unterscheidet sich die Portal Engine vom B2B-Kundenportal und vom DataHub? Drei Begriffe werden häufig vermischt. Das B2B-Kundenportal ist das Fachkonzept, also die Frage, welche Funktionen ein Portal für Geschäftskunden abdecken soll. Die Portal Engine ist die technische Umsetzung dieses Konzepts auf Pimcore-Basis. Der Pimcore DataHub dagegen leitet Daten an andere Systeme aus, statt sie in einer Oberfläche darzustellen. Wichtig für die Abgrenzung: Die Pimcore Portal Engine ist kein fertiger B2B-Shop mit Checkout und Bezahlung und ersetzt auch kein PIM. Sie stellt vorhandene Daten dar, verwaltet sie aber nicht. Für einen echten Onlineshop kombiniert onacy Pimcore mit einem Shopsystem wie Shopware, während die Portal Engine die datengetriebenen Katalog- und Self-Service-Portale abdeckt. ### Was setzt die Portal Engine im Datenmodell voraus? Die Portal Engine zeigt genau das, was im Pimcore-Datenmodell steht. Voraussetzung für ein belastbares Portal sind daher saubere Data-Management-Strukturen: Produktdaten in konsistenten Data Objects, Assets im DAM mit sinnvollen Metadaten und einheitliche Klassifizierungen. Fehlen diese, werden Lücken und Fehler direkt im Portal sichtbar. In Projekten empfiehlt sich deshalb die Reihenfolge Datenmodell zuerst, Portal danach. So lässt sich das Portal weitgehend konfigurativ aufbauen, statt fehlende Daten nachträglich über Einzelentwicklung zu kaschieren. Als Pimcore Platinum Partner strukturiert onacy die Datenbasis so, dass Portal Engine, DataHub und angebundene Shops denselben konsistenten Datenbestand nutzen. ### Häufige Fragen zur Pimcore Portal Engine #### Was ist die Pimcore Portal Engine? Die Pimcore Portal Engine ist ein Modul zum Aufbau von Kunden- und Partnerportalen direkt auf Basis der in Pimcore gepflegten Daten. Sie stellt Produktkataloge, Assets und Self-Service-Funktionen in einem geschützten Bereich bereit und greift dafür auf Data Objects, DAM und Klassifizierungen zu. Portale lassen sich weitgehend konfigurativ statt durch aufwendige Einzelentwicklung erstellen. #### Ist die Pimcore Portal Engine ein B2B-Shop? Nein. Die Portal Engine liefert Portal- und Self-Service-Oberflächen, aber keinen vollständigen Checkout mit Warenkorb, Preislogik und Bezahlung. Für einen echten B2B-Shop kombiniert onacy Pimcore mit einem Shopsystem wie Shopware. Die Portal Engine eignet sich für Katalog-, Dokumenten- und Downloadportale, in denen Kunden und Partner strukturiert auf Produktdaten und Assets zugreifen. #### Was ist der Unterschied zwischen Portal Engine und Pimcore DataHub? Der Pimcore DataHub leitet Daten über Schnittstellen wie GraphQL an andere Systeme aus. Die Portal Engine dagegen stellt Daten in einer sichtbaren Portal-Oberfläche für Endnutzer bereit. Kurz: Der DataHub ist die Datenausleitung für Maschinen, die Portal Engine ist die fertige Nutzeroberfläche für Menschen. Beide bauen auf demselben Pimcore-Datenbestand auf und lassen sich kombinieren. #### Für wen lohnt sich die Pimcore Portal Engine? Sie lohnt sich für Hersteller und Großhändler, die Kunden oder Partnern einen geschützten Zugang zu Produktdaten, Datenblättern und Assets bieten wollen und ihre Daten bereits in Pimcore pflegen. Weil das Portal auf dem vorhandenen Datenbestand aufsetzt, entfällt eine doppelte Datenhaltung. Das reduziert Pflegeaufwand und hält Portalinhalte automatisch konsistent mit dem PIM. Kunden- und Partnerportal auf Ihren Pimcore-Daten Ein Portal ist nur so gut wie die Daten dahinter. Im Erstgespräch prüfen wir, wie weit Ihre Produktdaten, Assets und Klassifizierungen für ein Portal auf Basis der Pimcore Portal Engine tragen, und zeigen den Weg zu einem konsistenten Kunden- oder Partnerportal. Portal-Potenzial prüfen: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Leistungen und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Die Portal Engine ist ein Baustein der Pimcore-Plattform bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Portale, Datenausleitung und PIM zusammenspielen. B2B-Kundenportal→Das Fachkonzept dahinter: Welche Funktionen ein Kundenportal abdeckt, unabhängig vom Modul.Pimcore DataHub→Die Datenausleitung für Systeme, während die Portal Engine die Oberfläche für Nutzer liefert.Pimcore→Die Plattform, auf der die Portal Engine als Modul aufsetzt.Pimcore PIM→Wo die Produktdaten gepflegt werden, die das Portal am Ende anzeigt.Pimcore DAM→Die Asset-Verwaltung, aus der das Portal Bilder, Datenblätter und Downloads bezieht.Data-Management-Hub→Wie PIM, DAM und Portale bei onacy zu einer konsistenten Datenbasis zusammenwirken. ### Was sind Pimcore Object Bricks? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-object-bricks/ onacy›Wissen›Pimcore Object Bricks Pimcore ## Was sind Pimcore Object Bricks? Pimcore Object Bricks sind wiederverwendbare Feldgruppen, die eine Data-Object-Klasse gezielt um Zusatzfelder erweitern, ohne die Grundstruktur aufzublähen. Ein Object Brick kommt je Typ nur einmal pro Objekt vor und unterstützt Vererbung auf Feldebene. Er ist kein eigenständiges Objekt, sondern ein Baustein innerhalb eines Data Objects. Neben Object Bricks kennt Pimcore Field Collections für in beliebiger Anzahl wiederholbare Datenblöcke. Beide Konstrukte gehören zur Datenmodellierung in Pimcore und setzen auf den Data Objects und Klassen auf. Sie lösen dasselbe Grundproblem: Nicht jedes Feld gehört fest in die Basisklasse, weil es nur für bestimmte Produkttypen oder in variabler Menge gebraucht wird. Object Bricks und Field Collections lagern solche Felder in eigene, wiederverwendbare Gruppen aus. Der Unterschied liegt darin, wie oft ein Block pro Objekt vorkommt und wie er zugeordnet wird. Kriterium Object Brick Field Collection Zweck Optionaler Satz Zusatzfelder für bestimmte Objekt- oder Kategorietypen Wiederholbarer Datenblock, der mehrfach pro Objekt vorkommt Vorkommen pro Objekt Je Typ genau einmal (0 oder 1) Beliebig oft (0 bis n) Zuordnung An ein definiertes Object-Brick-Feld der Klasse gebunden In einem Field-Collection-Feld der Klasse als Liste geführt Vererbung Unterstützt Vererbung auf Feldebene (Parent zu Child) Keine Feldvererbung, jeder Eintrag steht für sich Typisches Beispiel Kategoriespezifische Felder, etwa technische Werte nur für Elektroartikel Mehrere Datenblätter oder Downloads je Produkt Stand: August 2026. Die Angaben beziehen sich auf das Datenmodell von Pimcore Data Objects (aktuelle Pimcore-Versionen). Object Brick und Field Collection im Data Object Der Object Brick hängt genau einmal an der Klasse und kann Werte vom Parent erben. Die Field Collection führt beliebig viele gleichartige Einträge als Liste. Die Werte im Beispiel sind illustrativ. ### Wofür nutzt man Object Bricks? Object Bricks lagern Felder aus, die nicht jedes Objekt einer Klasse braucht. Statt die Basisklasse mit Feldern zu überfrachten, die nur für einzelne Produkttypen relevant sind, definiert man einen Brick und hängt ihn dort an, wo er gebraucht wird. Typische Einsatzfelder: - Kategoriespezifische Zusatzfelder, etwa elektrische Kennwerte nur für Elektroartikel. - Optionale Feldblöcke, die je nach Produkttyp ein- oder ausgeblendet werden. - Wiederverwendung derselben Feldgruppe über mehrere Klassen hinweg. - Erweiterungen mit Vererbung, sodass Kindobjekte Werte vom Parent übernehmen. Weil ein Object Brick je Typ nur einmal pro Objekt vorkommt, eignet er sich für eine überschaubare Zahl von Kategorien mit jeweils eigenen Zusatzfeldern. Sobald sehr viele Kategorien mit stark abweichenden Merkmalen entstehen, ist der Classification Store oft die bessere Wahl. Einordnung In der Praxis entscheidet die Wahl zwischen Object Brick und Field Collection darüber, ob ein Datenmodell auch nach Jahren noch wartbar bleibt. Wer optionale Felder früh in Bricks auslagert, hält die Basisklasse schlank und vermeidet ein Feldchaos, das später niemand mehr pflegen will. Field Collections wiederum gehören überall dorthin, wo ein Block schlicht mehrfach vorkommt, statt ihn künstlich in feste Einzelfelder zu pressen. Philipp Beyer, CTO onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen Object Bricks und Field Collections? Object Bricks und Field Collections sind beide wiederverwendbare Feldgruppen innerhalb von Pimcore Data Objects, unterscheiden sich aber in der Kardinalität. Ein Object Brick kommt je Typ nur einmal pro Objekt vor und beantwortet die Frage: Welchen optionalen Satz Zusatzfelder bekommt dieses Objekt? Eine Field Collection kommt beliebig oft vor und beantwortet: Wie viele gleichartige Blöcke hängen an diesem Objekt? Ein zweiter Unterschied ist die Vererbung. Object Bricks unterstützen Vererbung auf Feldebene, Werte lassen sich also vom Parent an Kindobjekte weitergeben (siehe Pimcore Datenvererbung). Field Collections kennen diese Feldvererbung nicht, jeder Eintrag steht für sich. Als Faustregel gilt: Optionale, aber eindeutige Zusatzfelder gehören in einen Object Brick, wiederholbare Datenblöcke in eine Field Collection. ### Wie hängen Object Bricks und Data Objects zusammen? Ein Object Brick ist kein eigenständiges Objekt, sondern immer Teil eines Data Objects. In der Klassendefinition legt man ein Object-Brick-Feld an, dem sich ein oder mehrere Brick-Typen zuordnen lassen. Erst zur Laufzeit, am konkreten Datenobjekt, wird der passende Brick befüllt. So bleibt die Klasse die zentrale Grundstruktur, und der Brick ergänzt sie punktuell für die Fälle, in denen die Zusatzfelder wirklich gebraucht werden. Damit dieses Zusammenspiel im Betrieb sauber funktioniert, braucht es ein durchdachtes Datenmodell. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Wir entscheiden gemeinsam, welche Felder in die Basisklasse gehören, welche in Object Bricks ausgelagert werden und wo Field Collections den Betrieb vereinfachen, damit das Modell auch bei wachsendem Sortiment wartbar bleibt. ### Häufige Fragen zu Pimcore Object Bricks #### Was sind Pimcore Object Bricks einfach erklärt? Object Bricks sind wiederverwendbare Feldgruppen, die eine Pimcore-Data-Object-Klasse gezielt um Zusatzfelder erweitern. Ein Brick kommt je Typ nur einmal pro Objekt vor und unterstützt Vererbung auf Feldebene. Er ist kein eigenständiges Objekt, sondern ein Baustein innerhalb eines Data Objects. So bleibt die Basisklasse schlank, weil optionale Felder ausgelagert werden. #### Was ist der Unterschied zwischen Object Bricks und Field Collections? Ein Object Brick kommt je Typ nur einmal pro Objekt vor und unterstützt Vererbung auf Feldebene, ideal für optionale kategoriespezifische Zusatzfelder. Eine Field Collection kommt beliebig oft pro Objekt vor und eignet sich für wiederholbare Datenblöcke, etwa mehrere Datenblätter je Produkt. Field Collections kennen keine Feldvererbung, jeder Eintrag steht für sich. #### Sind Object Bricks eigenständige Objekte in Pimcore? Nein. Object Bricks sind keine eigenständigen Objekte, sondern wiederverwendbare Feldgruppen innerhalb eines Data Objects. Sie werden in der Klassendefinition an einem Object-Brick-Feld angelegt und erst am konkreten Datenobjekt befüllt. Die Data-Object-Klasse bleibt die zentrale Grundstruktur, der Brick ergänzt sie nur punktuell um optionale Zusatzfelder. #### Wann sollte man Object Bricks statt Field Collections nutzen? Object Bricks eignen sich, wenn ein Objekt genau einen optionalen Satz Zusatzfelder braucht, etwa kategoriespezifische Merkmale, und wenn Werte vom Parent vererbt werden sollen. Field Collections nutzt man, wenn ein Datenblock in beliebiger Anzahl pro Objekt vorkommt, zum Beispiel mehrere Datenblätter oder Downloads. Die Kardinalität entscheidet: einmalig gegen wiederholbar. Ein Datenmodell, das mitwächst Ob Object Brick, Field Collection oder Basisfeld: Die richtige Struktur entscheidet, ob Ihr Pimcore-Datenmodell auch bei wachsendem Sortiment wartbar bleibt. Im Erstgespräch ordnen wir Ihre Anforderungen ein und zeigen den Weg zu einem sauberen, erweiterbaren Modell. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore bei onacy und Pimcore Data Objects ### Verwandte Themen Object Bricks und Field Collections sind Teil der Datenmodellierung in Pimcore. Diese Seiten vertiefen, wie Klassen, Vererbung und Produktdaten zusammenspielen. Pimcore Data Objects und Klassen→Die Basisstruktur, auf der Object Bricks und Field Collections als Zusatzbausteine aufsetzen.Pimcore Datenvererbung→Wie Object Bricks Werte auf Feldebene vom Parent an Kindobjekte weitergeben.Datenmodellierung→Wann Felder in die Basisklasse, in Object Bricks oder in Field Collections gehören.Pimcore als PIM-System→Wie flexible Datenstrukturen die Produktdatenpflege im Pimcore-PIM tragen.Pimcore bei onacy→Wie onacy als Platinum Partner Pimcore-Datenmodelle plant, aufbaut und betreibt. ### Was sind Pimcore Documents? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-documents/ onacy›Wissen›Pimcore Documents Pimcore ## Was sind Pimcore Documents? Pimcore Documents sind der Content- und Seiten-Baustein der Pimcore-Plattform. Sie verwalten den redaktionellen Web-Content: Seiten (Pages), wiederverwendbare Snippets, E-Mail-Vorlagen und Links. Documents holen Inhalte aus den zentralen Datenobjekten und rendern daraus Landingpages, Kampagnenseiten und Newsletter. Sie sind das Frontend-Ausgabewerkzeug, nicht der Ort, an dem strukturierte Produktdaten gepflegt werden. Documents bilden neben Data Objects und Assets die dritte der drei zentralen Element-Arten in Pimcore. Ein Document ist ein Baum aus Seiten, in dem Redakteure Inhalte per Drag-and-drop aus Editable-Bausteinen (Text, Bild, Wysiwyg, Block, Areablock) zusammensetzen. Über diese Bausteine lassen sich strukturierte Daten aus dem PIM referenzieren, sodass eine Produktseite dieselben Datenobjekte anzeigt, die auch in Katalog und Shop verwendet werden. Pimcore ist als CMS und DXP damit Datenquelle und Ausspielkanal in einem. Document-Typ Zweck Typischer Einsatz Page Vollständige, eigenständige Webseite mit eigener URL und Layout Startseite, Landingpage, Produkt- und Kategorieseite Snippet Wiederverwendbarer Content-Baustein ohne eigene URL Teaser, Footer, Banner, Content-Module über mehrere Seiten Email E-Mail-Vorlage mit denselben Editable-Bausteinen wie Pages Newsletter, Transaktions- und Kampagnenmails Link Verweis auf eine interne oder externe URL im Document-Baum Navigation, Weiterleitung, externe Verlinkung Hardlink Spiegelt einen bestehenden Document-Baum unter neuer URL Mehrsprachige oder mehrmandantenfähige Seitenstrukturen Stand: August 2026. Verfügbare Document-Typen beziehen sich auf Pimcore Platform Version 11. Wie Documents auf Data Objects und Assets zugreifen Das Document hält den redaktionellen Rahmen und referenziert Daten aus Data Objects und Medien aus Assets. Daraus rendert Pimcore die ausgelieferte Seite oder Mail. Die Darstellung ist vereinfacht. ### Wofür werden Pimcore Documents genutzt? Documents sind das Werkzeug, mit dem Redakteure in Pimcore Web-Content erstellen und pflegen. Sie kombinieren feste Layouts mit frei editierbaren Bausteinen und binden bei Bedarf zentrale Daten ein. Typische Einsatzfelder: - Landing- und Kampagnenseiten, die Redakteure ohne Entwickler aufbauen und anpassen. - Produkt- und Kategorieseiten, die ihre Inhalte aus zentralen Datenobjekten ziehen. - Wiederverwendbare Snippets für Teaser, Banner und Content-Module über viele Seiten hinweg. - Newsletter und Transaktionsmails über den Document-Typ Email mit denselben Bausteinen. Der Vorteil: Redaktion und Datenpflege bleiben getrennt, greifen aber auf dieselbe Quelle zu. Ein Produkttext wird einmal im Datenobjekt gepflegt und kann in beliebig vielen Documents ausgespielt werden, ohne Copy-and-paste und ohne Versionsdrift. Einordnung Die größte Wirkung von Documents entsteht, wenn Redakteure keine Produktdaten mehr abtippen, sondern nur noch referenzieren. Wir sehen in Projekten immer wieder, dass Content und Produktdaten getrennt gepflegt wurden und Preise oder Merkmale auf der Website veralteten. Wer Documents konsequent an die Datenobjekte koppelt, pflegt einmal zentral und spielt konsistent über alle Seiten und Kanäle aus. Philipp Beyer, CTO onacy GmbH ### Wie unterscheiden sich Pimcore Documents von Data Objects? Das ist die wichtigste Abgrenzung in Pimcore. Data Objects halten strukturierte Daten: Produkte, Kategorien, Kunden, jeweils mit klar definierten Feldern aus einer Klasse. Documents halten redaktionellen Content: Seiten, Texte, Layouts und Medien für die Ausgabe im Web. Documents sind also keine Produktdaten-Objekte, sondern das Frontend, das diese Objekte für den Menschen sichtbar macht. In der Praxis arbeiten beide zusammen: Eine Produktseite ist ein Document vom Typ Page, das über ein Editable-Element auf ein Data Object verweist und dessen Felder (Name, Beschreibung, Preis, Bild) an der richtigen Stelle im Layout ausgibt. Ändert sich der Preis im Datenobjekt, aktualisiert sich die Seite automatisch. Wer Produktdaten direkt in Documents tippt, verliert genau diesen Vorteil und landet wieder bei Mehrfachpflege. ### Wie hängen Documents mit CMS und DXP zusammen? Documents sind der Content-Baustein, mit dem Pimcore seine Rolle als CMS und DXP ausfüllt. Während die Plattform-Sicht das gesamte Zusammenspiel aus Content-Management, Datenmanagement und Experience beschreibt, sind Documents die konkrete Funktion, über die redaktionelle Inhalte entstehen und ausgeliefert werden. Ohne Documents gäbe es in Pimcore kein Frontend für Web-Content. Weil Documents direkt auf die zentralen Datenobjekte zugreifen, entfällt die klassische Trennung zwischen PIM und CMS. Genau darin liegt die Stärke, die onacy als Pimcore Platinum Partner in Projekten nutzt: Produktdaten, Medien und Content laufen in einer Plattform zusammen, und die Website spielt immer den aktuellen Datenstand aus. Documents sind dabei nur der Content-Teil und ersetzen kein strukturiertes Data Management, sie bauen darauf auf. ### Häufige Fragen zu Pimcore Documents #### Was sind Pimcore Documents einfach erklärt? Pimcore Documents sind der Content- und Seiten-Baustein der Pimcore-Plattform. Sie verwalten redaktionellen Web-Content in Form von Seiten (Pages), wiederverwendbaren Snippets, E-Mail-Vorlagen und Links. Redakteure setzen Inhalte aus editierbaren Bausteinen zusammen und binden dabei zentrale Datenobjekte ein. Documents rendern daraus Landingpages, Produktseiten und Newsletter. #### Was ist der Unterschied zwischen Documents und Data Objects? Documents halten redaktionellen Content wie Seiten, Texte und Layouts für die Ausgabe im Web. Data Objects halten strukturierte Daten wie Produkte, Kategorien und Kunden mit klar definierten Feldern. Documents sind keine Produktdaten-Objekte, sondern das Frontend, das diese Objekte sichtbar macht. Eine Produktseite ist ein Document, das auf ein Data Object verweist und dessen Felder ausgibt. #### Welche Document-Typen gibt es in Pimcore? Pimcore kennt vier zentrale Document-Typen: Page für vollständige Webseiten mit eigener URL, Snippet für wiederverwendbare Content-Bausteine ohne eigene URL, Email für E-Mail-Vorlagen mit denselben Bausteinen wie Pages und Link für Verweise im Document-Baum. Ergänzend spiegeln Hardlinks bestehende Baumstrukturen, etwa für mehrsprachige oder mehrmandantenfähige Seiten. #### Können Documents auf Produktdaten zugreifen? Ja. Über Editable-Bausteine referenzieren Documents Data Objects und geben deren Felder wie Name, Beschreibung, Preis oder Bild an der richtigen Stelle im Layout aus. Ändert sich der Wert im Datenobjekt, aktualisiert sich die Seite automatisch. So bleiben Content und Produktdaten konsistent, ohne dass Redakteure Daten abtippen oder mehrfach pflegen müssen. Content und Produktdaten aus einer Plattform Documents entfalten ihren Nutzen erst, wenn sie sauber an die Datenobjekte gekoppelt sind. Wir zeigen im Erstgespräch, wie sich Web-Content, Produktdaten und Medien in Pimcore so verzahnen lassen, dass Ihre Website immer den aktuellen Datenstand ausspielt, ohne Mehrfachpflege. Pimcore-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore bei onacy und Pimcore CMS / DXP ### Verwandte Themen Documents sind einer der drei Element-Typen in Pimcore. Diese Seiten vertiefen, wie Content, Daten und Plattform bei onacy zusammenspielen. Pimcore Data Objects und Klassen→Der strukturierte Daten-Baustein, den Documents referenzieren, statt Produktdaten selbst zu halten.Pimcore CMS / DXP→Die Plattform-Sicht, in der Documents als Content-Baustein ihre Rolle einnehmen.Pimcore→Die Open-Source-Plattform, die Content, Produktdaten und Medien in einem System vereint.Pimcore PIM→Wo die Produktdaten gepflegt werden, die Documents auf Web- und Kampagnenseiten ausspielen.Pimcore DataHub→Wie Pimcore Daten aus Objekten und Documents über GraphQL an andere Systeme ausliefert.Pimcore API und Headless→Wie sich Content aus Documents auch headless an ein separates Frontend ausliefern lässt. ### Was ist das Pimcore Customer Data Framework? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-customer-data-framework/ onacy›Wissen›Pimcore Customer Data Framework Pimcore ## Was ist das Pimcore Customer Data Framework? Das Pimcore Customer Data Framework (CDF) ist die Customer-Data-Platform-Erweiterung von Pimcore, die Personen- und Kundendaten aus verschiedenen Kanälen zu einer Single Customer View zusammenführt. Es verwaltet Kundenprofile, protokolliert Aktivitäten und ermöglicht regelbasierte sowie dynamische Segmentierung. Das CDF ist ein Open-Source-Bundle und läuft auf derselben Pimcore-Plattform wie das Product Information Management. Während das klassische Pimcore die Produkt- und Stammdatenseite abdeckt, ist das CDF der Kundendaten-Layer: Es modelliert Personen als eigene Datenobjekte, reichert sie mit Aktivitäten (Käufe, Web-Events, Interaktionen) an und führt Duplikate über Customer Merging zu einem konsolidierten Profil zusammen. So entsteht eine zentrale, kanalübergreifende Sicht auf den einzelnen Kunden. Wichtig zur Abgrenzung: Das CDF ist kein Produkt-PIM und kein Marketing-Automation-Tool. Es sammelt, konsolidiert und segmentiert Kundendaten, versendet aber selbst keine Kampagnen. Für das Ausspielen von Newslettern oder Journeys übergibt es Segmente an angebundene Marketing-Systeme. Kriterium Customer Data Framework (CDF) Pimcore PIM / MDM Datentyp Personen- und Kundendaten (Kontakte, Profile, Aktivitäten) Produkt- und Stammdaten (Artikel, Merkmale, Kataloge) Kernfunktion Single Customer View, Segmentierung, Aktivitätenverlauf Zentrale Produktinformation, Golden Record, Kanalausspielung Konsolidierung Customer Merging: Zusammenführen doppelter Kundenprofile Datenkonsolidierung zu einem Produkt- oder Entitäts-Golden-Record Segmentierung Regelbasiert und dynamisch (nach Aktivität und Attributen) Nicht der Fokus (produktseitige Kategorisierung) Abgrenzung Kein Marketing-Automation-Tool, versendet keine Kampagnen Kein Kundendaten-Layer, verwaltet keine Personenprofile Stand: August 2026. Das Customer Data Framework ist ein Open-Source-Bundle für die Pimcore-Plattform. Von verteilten Quellen zur Single Customer View Das CDF führt Kundendaten aus verschiedenen Quellen zusammen, konsolidiert doppelte Profile und stellt daraus eine kanalübergreifende Sicht sowie Segmente bereit. Die dargestellten Quellen sind illustrativ. ### Wofür wird das Pimcore Customer Data Framework genutzt? Das CDF bündelt verstreute Kundendaten und macht sie für Analyse und Ansprache nutzbar. Statt jeden Kanal isoliert zu betrachten, entsteht ein zentrales Kundenprofil, das kontinuierlich mit Aktivitäten angereichert wird. Typische Einsatzfelder: - Single Customer View: Eine konsolidierte Sicht auf Kontakt, Historie und Interaktionen über alle Kanäle hinweg. - Aktivitätenverlauf: Erfassen von Käufen, Web-Events und Interaktionen als Zeitstrahl pro Kunde. - Segmentierung: Regelbasierte und dynamische Segmente als Basis für Zielgruppen und Personalisierung. - Customer Merging: Zusammenführen doppelter Profile zu einem sauberen, konsolidierten Kundendatensatz. Für Händler und Hersteller mit mehreren Kanälen ist das CDF oft die Voraussetzung, um Kunden überhaupt kanalübergreifend wiederzuerkennen, statt sie in jedem System getrennt zu führen. Einordnung Der größte Hebel des Customer Data Framework liegt nicht im Sammeln, sondern im Konsolidieren: Erst wenn doppelte Profile zusammengeführt und Aktivitäten sauber zugeordnet sind, entsteht eine belastbare Single Customer View. Wer das CDF auf derselben Plattform wie seine Produktdaten betreibt, kann Kunden- und Produktsicht verbinden, ohne eine weitere Datensilo-Insel aufzubauen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie unterscheidet sich das CDF von Pimcore MDM und PIM? Das CDF, das Pimcore MDM und das PIM liegen auf derselben Plattform, adressieren aber unterschiedliche Datenwelten. Das PIM und MDM kümmern sich um Produkt- und Stammdaten, also um Artikel, Merkmale und den Golden Record von Entitäten. Das CDF dagegen ist der Personen- und Kundendaten-Layer: Es verwaltet keine Produkte, sondern Kontakte, Profile und deren Aktivitäten. Der praktische Vorteil: Weil Pimcore Produktdaten, Assets und Kundendaten in einer Plattform vereint, lässt sich die Single Customer View mit der Produktsicht verknüpfen. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Kunden- und Produktdaten so strukturieren, dass Segmentierung und Personalisierung auf einer sauberen, konsolidierten Datenbasis aufsetzen. ### CDF oder klassische CDP, was passt für wen? Das Customer Data Framework ist Pimcores Umsetzung des CDP-Konzepts (Customer Data Platform) als Open-Source-Bundle auf der eigenen Plattform. Eine eigenständige CDP ist dagegen ein separates System, das ausschließlich Kundendaten sammelt und segmentiert. Der Kern beider ist gleich: Kundendaten zusammenführen, konsolidieren und in Segmente überführen. Ein wesentlicher Unterschied liegt im Betriebsmodell: Wer bereits Produktdaten in Pimcore pflegt, spart mit dem CDF eine zusätzliche Plattform und verbindet Kunden- mit Produktsicht direkt. Wer keine Pimcore-Basis hat oder sehr große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten muss, prüft eher eine spezialisierte CDP. Beide bleiben klar abgegrenzt vom Marketing-Automation-Tool: Das CDF versendet selbst keine Kampagnen, sondern übergibt Segmente an nachgelagerte Systeme. ### Häufige Fragen zum Pimcore Customer Data Framework #### Was ist das Pimcore Customer Data Framework einfach erklärt? Das Pimcore Customer Data Framework (CDF) ist der Kundendaten-Layer von Pimcore. Es führt Personen- und Kundendaten aus verschiedenen Kanälen zu einer Single Customer View zusammen, protokolliert Aktivitäten und bildet regelbasierte sowie dynamische Segmente. Das CDF ist ein Open-Source-Bundle und läuft auf derselben Plattform wie das Pimcore PIM. Kampagnen versendet es selbst nicht. #### Was ist der Unterschied zwischen dem CDF und Pimcore MDM? Das CDF ist der Personen- und Kundendaten-Layer: Es verwaltet Kontakte, Profile und deren Aktivitäten. Pimcore MDM dagegen konsolidiert Produkt- und Stammdaten zu einem Golden Record. Beide laufen auf derselben Plattform, adressieren aber unterschiedliche Datenwelten. Das CDF ist ausdrücklich kein Produkt-PIM und verwaltet keine Artikel oder Merkmale. #### Ist das Customer Data Framework ein Marketing-Automation-Tool? Nein. Das CDF sammelt, konsolidiert und segmentiert Kundendaten, versendet aber selbst keine Newsletter, Kampagnen oder Journeys. Es stellt eine Single Customer View und Segmente bereit und übergibt diese an angebundene Marketing-Systeme. Die eigentliche Kampagnenausspielung übernehmen also nachgelagerte Werkzeuge, nicht das CDF. #### Wie funktioniert Customer Merging im CDF? Customer Merging führt doppelte Kundenprofile aus verschiedenen Quellen zu einem konsolidierten Datensatz zusammen. Das CDF erkennt zusammengehörige Kontakte anhand von Regeln und bildet daraus ein einheitliches Profil samt Aktivitätenverlauf. So entsteht eine saubere Single Customer View, statt denselben Kunden in Shop, CRM und ERP mehrfach getrennt zu führen. Kundendaten konsolidieren, statt Insellösungen zu synchronisieren Eine belastbare Single Customer View steht und fällt mit der Datenbasis. Im Erstgespräch prüfen wir, wie verteilt Ihre Kundendaten heute sind und wie das Pimcore Customer Data Framework Profile, Aktivitäten und Segmente auf einer Plattform zusammenführt. Erstgespräch zu Kundendaten vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore bei onacy und Customer Data Platform ### Verwandte Themen Das Customer Data Framework ist Teil der Pimcore-Plattform bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Kundendaten, Produktdaten und Segmentierung im Mittelstand zusammenspielen. CDP (Customer Data Platform)→Das generische Konzept einer Kundendatenplattform, das das CDF als Open-Source-Bundle umsetzt.Pimcore MDM→Der Produkt- und Stammdaten-Layer auf derselben Plattform, klar vom Kundendaten-Layer abgegrenzt.PIM (Product Information Management)→Wo Produktinformationen zentral gepflegt werden, während das CDF die Kundenseite abdeckt.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Kundendaten, Produktdaten und Segmentierung organisiert werden. ### Was ist Pimcore Web-to-Print? URL: https://www.onacy.de/wissen/pimcore-web-to-print/ onacy›Wissen›Pimcore Web-to-Print Pimcore ## Was ist Pimcore Web-to-Print? Pimcore Web-to-Print ist die Print- und PDF-Publishing-Schicht von Pimcore, die Druckdokumente wie Kataloge, Preislisten und Datenblätter automatisiert aus zentralen Produktdaten generiert. Statt Layouts manuell in einer DTP-Software zu pflegen, verbinden Vorlagen die Druckseite direkt mit den Produktdaten im PIM. Ändert sich ein Wert an der Quelle, wird das Dokument beim nächsten Export automatisch aktualisiert. Web-to-Print sitzt am Ende des Datenflusses: Produktdaten werden im PIM gepflegt, Bilder und Layout-Assets im DAM verwaltet, und Web-to-Print führt beides in einem druckfertigen PDF zusammen. Es ist damit die Ausgabe- und Publishing-Schicht, kein Datensystem. Web-to-Print speichert selbst weder Produktdaten noch Assets, sondern greift auf die zentralen Quellen zu und rendert sie layoutgetreu. Der Effekt: Ein Katalog oder Datenblatt ist keine statische Datei mehr, die bei jeder Änderung neu gesetzt werden muss, sondern ein datengetriebenes Dokument. Preise, Merkmale und Beschreibungen bleiben über Print, Shop und Marktplatz konsistent, weil sie aus derselben Quelle stammen. Schicht Aufgabe Rolle im Print-Prozess PIM Zentrale Pflege und Veredelung der Produktdaten (Merkmale, Preise, Texte) Liefert die inhaltliche Datenbasis für das Dokument DAM Verwaltung von Bildern, Grafiken und Media-Assets in Druckqualität Liefert die visuellen Assets für das Layout Web-to-Print Rendering von Daten und Assets in ein druckfertiges Layout Erzeugt das fertige PDF (Katalog, Datenblatt, Preisliste) Ausgabe Druckfertiges PDF, mehrsprachig und variantenfähig Geht in Druckerei, Onlineversand oder Download Stand: August 2026. Die Darstellung folgt der Pimcore-Architektur, in der PIM, DAM und Web-to-Print in einer Plattform zusammenspielen. Vom Produktdatum zum druckfertigen PDF Web-to-Print zieht Produktdaten aus dem PIM und Assets aus dem DAM in eine Layout-Vorlage und erzeugt daraus das druckfertige PDF. Die Daten bleiben in ihren Quellsystemen. ### Wofür wird Pimcore Web-to-Print genutzt? Web-to-Print lohnt sich überall dort, wo dieselben Produktdaten in großem Umfang oder in vielen Varianten gedruckt werden. Statt jedes Dokument manuell zu setzen, entsteht es aus Vorlage plus Datenbasis. Typische Einsatzfelder: - Produktkataloge mit hunderten oder tausenden Artikeln, mehrsprachig und in mehreren Varianten. - Preislisten, die sich bei jeder Preisrunde automatisiert neu erzeugen lassen. - Technische Datenblätter, die je Produkt aus den gepflegten Merkmalen entstehen. - Produktbroschüren und Ausschreibungsunterlagen mit konsistenten, aktuellen Daten. Der wirtschaftliche Kern: Die Layoutpflege bei Änderungen entfällt weitgehend. Ein Katalog mit tausenden Positionen wird auf Knopfdruck neu ausgegeben, statt Seite für Seite manuell nachgezogen zu werden. Das spart bei Herstellern mit großem Sortiment regelmäßig Wochen an Produktionszeit. Einordnung In der Praxis ist der teuerste Teil eines Katalogs nicht der Druck, sondern die manuelle Layoutpflege bei jeder Änderung. Genau hier setzt Web-to-Print an: Preise, Merkmale und Texte kommen aus dem PIM, das Layout aus der Vorlage. Wer diese Verbindung sauber aufsetzt, druckt einen 1.000-seitigen Katalog auf Knopfdruck neu, statt wochenlang Seiten nachzuziehen. Web-to-Print ersetzt dabei kein PIM und kein DAM, es ist die Ausgabestufe, die beide zusammenführt. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Web-to-Print, PIM und DAM zusammen? Alle drei sind Bausteine derselben Pimcore-Plattform, haben aber klar getrennte Aufgaben. Das PIM ist die Datenschicht, in der Produktinformationen gepflegt werden. Das DAM ist die Asset-Schicht für Bilder und Mediendateien. Web-to-Print ist die Ausgabeschicht, die beide Quellen in ein druckfertiges Dokument zusammenführt. Damit ist auch klar, was Web-to-Print NICHT ist: Es ist weder ein DAM (das Assets verwaltet) noch ein PIM (das Daten pflegt), sondern die reine Ausgabe- und Publishing-Schicht darüber. Ohne gepflegtes Data Management bleibt jeder automatisierte Katalog unvollständig. Erst wenn Merkmale, Einheiten und Bilder sauber in PIM und DAM liegen, kann Web-to-Print sie fehlerarm ins Layout bringen. Als Pimcore Platinum Partner setzt onacy diese Kette so auf, dass Kataloge und Datenblätter ohne manuelle Nacharbeit entstehen. ### Häufige Fragen zu Pimcore Web-to-Print #### Was ist Pimcore Web-to-Print einfach erklärt? Pimcore Web-to-Print ist ein Modul, das Druckdokumente wie Kataloge, Preislisten und Datenblätter automatisiert aus zentralen Produktdaten erzeugt. Layout-Vorlagen greifen direkt auf die Daten im PIM zu. Ändert sich ein Preis oder eine technische Angabe an der Quelle, aktualisiert der nächste PDF-Export das Dokument automatisch. So entfällt manuelle Layoutpflege in einer separaten DTP-Software. #### Was ist der Unterschied zwischen Pimcore Web-to-Print und PIM? Das PIM (Product Information Management) ist die Datenschicht: Hier werden Produktinformationen zentral gepflegt und veredelt. Pimcore Web-to-Print ist die Ausgabeschicht darüber: Es nimmt genau diese Daten und bringt sie ins Druckdokument. Web-to-Print verwaltet keine Produktdaten selbst, sondern rendert sie layoutgetreu ins PDF. Beide greifen im selben System ineinander. #### Welche Dokumente lassen sich mit Pimcore Web-to-Print erstellen? Typisch sind Produktkataloge, Preislisten, technische Datenblätter, Produktbroschüren und Ausschreibungsunterlagen. Überall dort, wo dieselben Produktdaten in vielen Varianten oder Sprachen gedruckt werden, spielt Web-to-Print seine Stärke aus. Ein Katalog mit tausenden Artikeln entsteht aus der Vorlage plus Datenbasis, statt Seite für Seite manuell gesetzt zu werden. #### Ist Pimcore Web-to-Print ein DAM oder ein PIM? Weder noch. Pimcore Web-to-Print ist die Publishing- und Ausgabeschicht. Es verwaltet keine Produktdaten (das ist Aufgabe des PIM) und keine Mediendateien (das ist Aufgabe des DAM). Web-to-Print bezieht Daten aus dem PIM und Bilder aus dem DAM und führt beides in einem druckfertigen Dokument zusammen. Es ist die letzte Stufe im Datenfluss. Kataloge auf Knopfdruck statt wochenlanger Layoutpflege Web-to-Print steht und fällt mit sauberen Produktdaten im PIM und Assets im DAM. Im Erstgespräch prüfen wir, wie weit Ihre Datenbasis für automatisierten Katalogdruck bereit ist, und zeigen den Weg zum datengetriebenen PDF. Als Platinum Partner begleiten wir von der Konzeption bis zum Betrieb. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Pimcore-Leistungen und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Web-to-Print ist die Ausgabeschicht der Pimcore-Plattform. Diese Seiten vertiefen, wie Daten, Assets und Publishing im Mittelstand zusammenspielen. Pimcore PIM→Die Datenschicht, aus der Web-to-Print Produktdaten, Preise und Merkmale bezieht.Pimcore DAM→Die Asset-Schicht, aus der Web-to-Print Bilder und Grafiken in Druckqualität zieht.Pimcore→Die Plattform, in der PIM, DAM und Web-to-Print als Module zusammenspielen.Pimcore DataHub→Wie Pimcore Daten über Schnittstellen an weitere Kanäle neben Print ausliefert.Pimcore Editionen→Welche Pimcore-Edition welche Module und Publishing-Funktionen abdeckt.Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Produktdaten für Print und alle Kanäle organisiert werden. ## Cluster: Shopware ### Was ist Shopware? URL: https://www.onacy.de/wissen/was-ist-shopware/ onacy›Wissen›ShopwareShopware ## Was ist Shopware? Shopware ist ein Open-Source-Commerce-System der shopware AG aus Schöppingen, gegründet im Jahr 2000. Die aktuelle Generation Shopware 6 basiert auf dem PHP-Framework Symfony und nutzt Vue.js sowie die Template-Engine Twig. Unternehmen betreiben damit B2C- und B2B-Onlineshops, wahlweise als Cloud-Dienst oder selbst gehostet. Shopware steht unter Open-Source-Lizenz (unter anderem MIT und AGPL) und wird in einer kostenfreien Community Edition sowie in kommerziellen Editionen angeboten. Die Plattform richtet sich an Mittelstand und gehobenen Mittelstand und ist im deutschsprachigen Raum weit verbreitet. Über API-First-Ansatz und App-System lässt sich der Funktionsumfang erweitern und an bestehende ERP-, PIM- oder CRM-Systeme anbinden. Merkmal | Shopware (Stand Juni 2026) Hersteller | shopware AG, Schöppingen (Deutschland), gegründet 2000 Aktuelle Generation | Shopware 6 (Versionsreihe 6.7) Technologie | PHP / Symfony, Vue.js, Twig, MySQL Lizenz | Open Source (u.a. MIT, AGPL), zusätzlich kommerzielle Editionen Editionen (Begriffe) | Community, Rise, Evolve, Beyond Betriebsmodelle | Cloud (SaaS) oder self-hosted / on-premise Einsatzbereich | B2C- und B2B-Onlineshops, Mittelstand und Markenhersteller Stand: Juni 2026. Versions- und Produktangaben gemäß shopware.com. Der technische Aufbau von Shopware 6Vereinfachtes Schichtenmodell von Shopware 6. Storefront, API und Core greifen auf eine gemeinsame Datenbasis zu. ### Wer steht hinter Shopware? Hinter Shopware steht die shopware AG mit Sitz im westfälischen Schöppingen. Das Unternehmen wurde im Jahr 2000 gegründet und hat sich auf Commerce-Software spezialisiert. Shopware wird als Open-Source-Software entwickelt, der Quellcode ist öffentlich einsehbar. Rund um die Plattform existiert ein Partner- und Entwickler-Ökosystem, zu dem auch Agenturen wie onacy zählen. ### Worin unterscheidet sich diese Seite von der Shopware-Leistungsseite? Diese Wissensseite liefert die neutrale Definition des Systems Shopware, also Hersteller, Technologie, Editionen und Betriebsmodelle. Die Seite onacy.de/shopware/ beschreibt dagegen das Leistungsangebot von onacy als Shopware-Agentur: Beratung, Umsetzung und Betrieb von Shopware-Projekten. Wer konkrete Kosten sucht, findet diese unter Shopware-Kosten. Einordnung Shopware ist im deutschsprachigen Mittelstand stark, weil es Open Source und kommerzielle Editionen unter einem Dach vereint und sich über den API-First-Ansatz sauber an ERP, PIM und CRM anbinden lässt. Entscheidend für den Projekterfolg ist selten die Plattform selbst, sondern wie konsistent die Produktdaten gepflegt sind, die in den Shop fließen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Häufige Fragen zu Shopware #### Was ist Shopware einfach erklärt? Shopware ist ein Open-Source-Commerce-System der shopware AG aus Schöppingen, mit dem Unternehmen B2C- und B2B-Onlineshops betreiben. Die aktuelle Generation Shopware 6 basiert auf dem PHP-Framework Symfony sowie Vue.js und Twig. Shopware lässt sich als Cloud-Dienst oder selbst gehostet betreiben und über Apps und Plugins erweitern. #### Ist Shopware kostenlos? Shopware wird in einer kostenfreien Community Edition als Open-Source-Software angeboten, die selbst gehostet werden kann. Darüber hinaus gibt es kommerzielle Editionen mit zusätzlichen Funktionen und Support. Die laufenden Kosten hängen von Edition, Betriebsmodell und Umsetzung ab. Eine Übersicht der Kostenfaktoren bietet die Seite Shopware-Kosten von onacy. #### Auf welcher Technologie basiert Shopware? Die aktuelle Generation Shopware 6 basiert auf dem PHP-Framework Symfony und nutzt im Storefront die Template-Engine Twig sowie Vue.js, als Datenbank kommt MySQL zum Einsatz. Shopware verfolgt einen API-First-Ansatz mit Store-API und Admin-API, über den sich Funktionen erweitern und externe Systeme anbinden lassen. #### Welche Shopware-Editionen gibt es? Shopware wird in mehreren Editionen angeboten, deren Bezeichnungen Community, Rise, Evolve und Beyond lauten. Die Community Edition ist Open Source und kostenfrei, die übrigen sind kommerzielle Editionen mit erweitertem Funktionsumfang und Support. Welche Edition passt, hängt von Anforderungen und Betriebsmodell ab. Shopware-Projekt richtig aufsetzen Ob Cloud oder self-hosted, Community oder kommerzielle Edition: Die richtige Wahl hängt von Ihren Anforderungen und Ihrer Datenbasis ab. Im Erstgespräch ordnen wir Ihr Vorhaben ein und zeigen den Weg zu einem tragfähigen Shopware-Setup. Erstgespräch zu Shopware vereinbaren Mehr zum Leistungsangebot: Shopware-Agentur ### Verwandte Themen Shopware ist bei onacy Teil der Commerce- und Data-Management-Kompetenz. Diese Seiten vertiefen Editionen, Versionen und Betriebsmodelle. Shopware Lizenzen und Editionen→Welche Editionen es gibt und worin sich Community, Rise, Evolve und Beyond unterscheiden.Shopware Cloud vs. Self-hosted→Der Unterschied zwischen dem Betrieb als Cloud-Dienst und self-hosted.Shopware 7→Was sich hinter dem Begriff Shopware 7 verbirgt und wie der Stand ist.Shopware-Agentur→Wie onacy Shopware-Projekte berät, umsetzt und betreibt. ### Welche Shopware Lizenzen und Editionen gibt es? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-lizenzen/ onacy›Wissen›Shopware LizenzenShopware ## Welche Shopware Lizenzen und Editionen gibt es? Shopware wird in mehreren Editionen angeboten: einer kostenfreien Open-Source-Edition (Community) und kommerziellen Editionen mit den Bezeichnungen Rise, Evolve und Beyond. Die Editionen unterscheiden sich vor allem im Funktionsumfang, im Betriebsmodell und im enthaltenen Support. Konkrete Preise nennt onacy auf der Kostenseite, nicht in dieser Begriffsdefinition. Begrifflich ist zwischen Lizenz und Edition zu trennen. Die Lizenz beschreibt die rechtliche Grundlage: Shopware ist im Kern Open Source (unter anderem MIT und AGPL), die kommerziellen Editionen ergänzen proprietäre Funktionen und kommerzielle Lizenzbedingungen. Die Edition beschreibt das Paket, das ein Unternehmen einsetzt, also welcher Funktions- und Service-Umfang gebündelt ist. Edition (Begriff) | Lizenz-Grundlage | Charakter Community | Open Source (u.a. MIT, AGPL) | Kostenfreie Einstiegs-Edition, self-hosted, voller Quellcode-Zugriff Rise | Kommerziell | Kommerzielle Edition mit erweitertem Funktionsumfang Evolve | Kommerziell | Kommerzielle Edition mit weiter gehendem Funktions- und Service-Umfang Beyond | Kommerziell | Kommerzielle Edition für anspruchsvollste Anforderungen Stand: Juni 2026. Editionsbezeichnungen gemäß shopware.com. Diese Seite vergleicht Begriffe und Paketcharakter, keine Preise. Die Shopware-Editionen im ÜberblickSchematische Abfolge der Editionen. Die Darstellung zeigt die Reihenfolge des Funktionsumfangs, keine Preise. ### Was ist der Unterschied zwischen Lizenz und Edition? Die Lizenz regelt, unter welchen rechtlichen Bedingungen die Software genutzt werden darf. Der Kern von Shopware ist Open Source, der Quellcode ist einsehbar und anpassbar. Die Edition beschreibt dagegen das konkrete Paket: welche Funktionen, welcher Support und welches Betriebsmodell enthalten sind. Ein Unternehmen wählt also eine Edition, deren Lizenzgrundlage je nach Edition Open Source oder kommerziell ist. ### Welche Edition passt zu welchem Unternehmen? Die Wahl hängt von Anforderungen, Internationalisierung, B2B-Funktionen und Support-Bedarf ab. Die Community Edition eignet sich für Einstieg und Projekte mit eigenem Entwicklungs-Know-how. Die kommerziellen Editionen Rise, Evolve und Beyond adressieren wachsende Anforderungen an Funktionsumfang und Service. Welche Edition wirtschaftlich sinnvoll ist, lässt sich nicht am Funktionsumfang allein, sondern erst zusammen mit den Gesamtkosten beurteilen. Einordnung Die Editionswahl wird häufig zu früh am Funktionsumfang festgemacht. Sinnvoller ist es, vom Zielbild auszugehen: Welche B2B-Funktionen, welche Internationalisierung, welcher Betriebsaufwand sind nötig. Erst daraus ergibt sich, ob eine kommerzielle Edition ihren Aufpreis rechtfertigt oder ob die Community Edition mit gezielten Erweiterungen reicht. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Häufige Fragen zu Shopware Lizenzen und Editionen #### Welche Shopware-Editionen gibt es? Shopware wird in mehreren Editionen angeboten. Die Open-Source-Edition heißt Community, die kommerziellen Editionen tragen die Bezeichnungen Rise, Evolve und Beyond. Sie unterscheiden sich im Funktionsumfang, im enthaltenen Support und teilweise im Betriebsmodell. Konkrete Preise nennt onacy auf der Seite Shopware-Kosten, diese Seite erklärt nur die Begriffe. #### Was ist die Shopware Community Edition? Die Community Edition ist die kostenfreie Open-Source-Variante von Shopware. Ihr Quellcode ist einsehbar und anpassbar, sie wird in der Regel selbst gehostet. Sie eignet sich für Projekte mit eigenem oder partnerseitigem Entwicklungs-Know-how. Erweiterter Funktionsumfang und Hersteller-Support sind den kommerziellen Editionen vorbehalten. #### Was kostet eine Shopware-Lizenz? Diese Seite erklärt die Editionsbegriffe, nicht die Preise. Die Community Edition ist als Open-Source-Software kostenfrei, für die kommerziellen Editionen Rise, Evolve und Beyond fallen Lizenz- oder Abogebühren an. Eine aktuelle Einordnung der Kostenfaktoren bietet die Seite Shopware-Kosten von onacy, damit Preisangaben konsistent bleiben. #### Ist Shopware Open Source? Ja, der Kern von Shopware ist Open Source und steht unter anderem unter MIT- und AGPL-Lizenz, der Quellcode ist öffentlich einsehbar. Die kostenfreie Community Edition basiert auf dieser Open-Source-Grundlage. Die kommerziellen Editionen ergänzen proprietäre Funktionen und kommerzielle Lizenzbedingungen. Die passende Shopware-Edition wählen Community, Rise, Evolve oder Beyond: Welche Edition wirtschaftlich sinnvoll ist, hängt von Ihren Anforderungen und Ihren Gesamtkosten ab. Im Erstgespräch ordnen wir Ihren Bedarf ein und zeigen, welche Edition trägt. Editionsberatung: Erstgespräch vereinbaren Mehr zum Leistungsangebot: Shopware-Agentur ### Verwandte Themen Editionen, Versionen und Betriebsmodelle hängen eng zusammen. Diese Seiten vertiefen die Begriffe rund um Shopware. Was ist Shopware?→Die neutrale Definition des Commerce-Systems Shopware und seines Aufbaus.Shopware Cloud vs. Self-hosted→Wie sich Cloud-Betrieb und self-hosted unterscheiden, unabhängig von der Edition.Shopware Versionen→Wie sich Versionen und Versionsreihen von den Editionen unterscheiden.Shopware-Kosten→Welche Kostenfaktoren bei Lizenz, Betrieb und Umsetzung zu berücksichtigen sind. ### Was ist Shopware 7? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-7/ onacy›Wissen›Shopware 7Shopware ## Was ist Shopware 7? Shopware 7 bezeichnet eine mögliche künftige Hauptversion des Commerce-Systems der shopware AG. Stand Juni 2026 ist die aktuelle und produktiv genutzte Generation Shopware 6, zuletzt in der Versionsreihe 6.7. Eine offiziell veröffentlichte Version Shopware 7 mit verbindlichem Releasedatum lag zum Redaktionsstand nicht vor. Der Begriff Shopware 7 taucht in Suchanfragen und Marktgesprächen auf, weil Betreiber wissen wollen, ob ein großer Versionssprung wie seinerzeit von Shopware 5 auf Shopware 6 bevorsteht. Verbindlich sind ausschließlich die offiziellen Angaben der shopware AG. Diese Seite hält den Stand bewusst sachlich und wird bei neuen Ankündigungen aktualisiert, statt Spekulationen über Termine oder Funktionen wiederzugeben. Aspekt | Stand (Juni 2026) Aktuelle Generation | Shopware 6, Versionsreihe 6.7 Shopware 7 | Kein offiziell veröffentlichtes Release mit verbindlichem Datum bekannt Letzter großer Versionssprung | Von Shopware 5 auf Shopware 6 (komplette technische Neuentwicklung) Empfehlung für Betreiber | Auf aktueller Shopware-6-Reihe bleiben, offizielle Ankündigungen beobachten Verlässliche Quelle | shopware.com und developer.shopware.com Stand: Juni 2026. Diese Seite wird aktualisiert, sobald die shopware AG eine Version Shopware 7 offiziell ankündigt. Shopware-Generationen im zeitlichen VerlaufSchematische Generationenfolge. Shopware 7 ist gestrichelt dargestellt, weil zum Redaktionsstand kein offizielles Release datiert ist. ### Gibt es Shopware 7 schon? Stand Juni 2026 ist Shopware 6 die aktuelle, produktiv eingesetzte Generation, zuletzt in der Versionsreihe 6.7. Eine fertige, allgemein verfügbare Version Shopware 7 mit verbindlichem Releasedatum war zum Redaktionsstand nicht offiziell veröffentlicht. Maßgeblich sind die Angaben der shopware AG auf shopware.com und developer.shopware.com. Diese Seite verzichtet bewusst auf unbestätigte Termine. ### Was sollten Shopware-Betreiber jetzt tun? Wer heute auf Shopware setzt, fährt mit der aktuellen Shopware-6-Reihe richtig und sollte Updates innerhalb dieser Reihe regelmäßig einspielen. Ein vorzeitiger Umbau auf eine nicht veröffentlichte Hauptversion ist nicht ratsam. Wichtiger ist eine saubere, wartbare Codebasis und konsistente Produktdaten, denn diese erleichtern jeden späteren Versionssprung erheblich. Das konkrete Upgrade-Vorgehen behandelt der Blog-Leitfaden, nicht diese Begriffsseite. Einordnung Bei Versionssprüngen entsteht oft unnötige Hektik. Der Sprung von Shopware 5 auf 6 war eine technische Neuentwicklung und entsprechend aufwendig. Für eine künftige Hauptversion gilt: Wer seine Anpassungen sauber und nah am Standard hält und seine Produktdaten konsistent pflegt, hält die Migrationskosten niedrig, statt sie über Jahre aufzubauen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Häufige Fragen zu Shopware 7 #### Gibt es Shopware 7 bereits? Stand Juni 2026 ist Shopware 6 die aktuelle, produktiv genutzte Generation, zuletzt in der Versionsreihe 6.7. Eine offiziell veröffentlichte Version Shopware 7 mit verbindlichem Releasedatum lag zum Redaktionsstand nicht vor. Verlässliche Informationen liefern ausschließlich die offiziellen Kanäle der shopware AG. Diese Seite wird bei einer offiziellen Ankündigung aktualisiert. #### Wann kommt Shopware 7? Ein verbindliches Releasedatum für Shopware 7 war zum Redaktionsstand im Juni 2026 nicht offiziell veröffentlicht. Seriöse Aussagen zu einem Termin sind daher nicht möglich. Maßgeblich sind die Ankündigungen der shopware AG auf shopware.com und developer.shopware.com. Diese Seite verzichtet bewusst auf Spekulationen und wird bei neuen Informationen aktualisiert. #### Sollte ich mit dem Shopware-Projekt auf Shopware 7 warten? Nein, ein Warten auf eine nicht veröffentlichte Hauptversion ist nicht ratsam. Die aktuelle Shopware-6-Reihe ist ausgereift und wird laufend gepflegt. Wer jetzt startet, sollte auf eine wartbare, standardnahe Codebasis und konsistente Produktdaten achten. Das senkt die Kosten eines späteren Versionssprungs deutlich. #### Wie aufwendig war der Sprung von Shopware 5 auf Shopware 6? Der Wechsel von Shopware 5 auf Shopware 6 war eine vollständige technische Neuentwicklung, kein reines Update. Anpassungen und Erweiterungen mussten weitgehend neu umgesetzt werden, weshalb solche Hauptversionssprünge entsprechend aufwendig sind. Das konkrete Vorgehen für ein Upgrade beschreibt der separate Blog-Leitfaden von onacy, nicht diese Begriffsseite. Shopware-Versionssprung sauber vorbereiten Ein künftiger Versionssprung wird vor allem dann teuer, wenn Anpassungen vom Standard abweichen und Produktdaten inkonsistent sind. Im Erstgespräch prüfen wir, wie migrationssicher Ihr Shopware-Setup heute ist. Erstgespräch zu Shopware vereinbaren Mehr zum Leistungsangebot: Shopware-Agentur ### Verwandte Themen Versionen, Editionen und Betriebsmodelle gehören zusammen. Diese Seiten ordnen den Begriff Shopware 7 ein. Shopware Versionen→Wie Versionsreihen und Generationen von Shopware aufgebaut sind.Was ist Shopware?→Die neutrale Definition des Commerce-Systems und seiner aktuellen Generation.Shopware Lizenzen und Editionen→Welche Editionen es gibt und wie sie sich von Versionen unterscheiden.Shopware-Agentur→Wie onacy Shopware-Projekte und Versionssprünge begleitet. ### Shopware Cloud vs. Self-hosted: Was ist der Unterschied? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-cloud/ onacy›Wissen›Shopware Cloud vs. Self-hostedShopware ## Shopware Cloud vs. Self-hosted: Was ist der Unterschied? Shopware lässt sich in zwei Betriebsmodellen nutzen: als Cloud-Dienst (SaaS), bei dem die shopware AG Hosting, Updates und Betrieb übernimmt, oder self-hosted (on-premise), bei dem das Unternehmen oder ein Partner die Plattform auf eigener Infrastruktur betreibt. Der Unterschied liegt in Verantwortung für Betrieb, Flexibilität bei Anpassungen und Update-Hoheit, nicht primär im Funktionskern. Im Cloud-Modell läuft Shopware als Software-as-a-Service. Hosting, Wartung, Sicherheits- und Funktionsupdates liegen beim Anbieter, der Betreiber konzentriert sich auf Shop und Geschäft. Im self-hosted-Modell wird Shopware auf einer selbst gewählten Infrastruktur betrieben, oft auf Basis der Open-Source-Edition. Das bietet maximale Kontrolle über Anpassungen, Erweiterungen und Update-Zeitpunkte, verlagert aber die Betriebsverantwortung auf das Unternehmen oder seinen Partner. Kriterium | Cloud (SaaS) | Self-hosted (on-premise) Betrieb und Hosting | Durch shopware AG / Anbieter | Durch Unternehmen oder Partner auf eigener Infrastruktur Updates | Automatisiert durch Anbieter | In eigener Verantwortung, selbst eingeplant Anpassungstiefe | Im Rahmen des SaaS-Angebots | Sehr hoch, voller Zugriff auf Code (Open Source) Infrastruktur-Aufwand | Gering, kein eigener Serverbetrieb | Höher, eigenes Hosting und Monitoring nötig Eignung | Schneller Start, planbarer Betrieb | Komplexe Anforderungen, tiefe Integrationen, eigene IT-Kompetenz Stand: Juni 2026. Vergleich der Betriebsmodelle ohne Preisangaben. Kostenfaktoren siehe Shopware-Kosten. Shopware Cloud und Self-hosted im VergleichGegenüberstellung der beiden Betriebsmodelle. Die Wahl hängt von IT-Kompetenz, Anpassungsbedarf und Betriebsverantwortung ab. ### Was bedeutet Shopware Cloud (SaaS)? Im Cloud-Modell wird Shopware als gehosteter Dienst bereitgestellt. Die shopware AG kümmert sich um Serverbetrieb, Skalierung sowie Sicherheits- und Funktionsupdates. Für Betreiber bedeutet das einen schnellen Start und planbaren Betrieb ohne eigenes Hosting. Im Gegenzug bewegen sich Anpassungen im Rahmen des SaaS-Angebots, tiefe Eingriffe in den Code sind eingeschränkter als im self-hosted-Betrieb. ### Was bedeutet self-hosted (on-premise)? Self-hosted bedeutet, dass Shopware auf einer selbst gewählten Infrastruktur betrieben wird, häufig auf Basis der Open-Source-Edition. Unternehmen oder ihr Agenturpartner verantworten Hosting, Monitoring und Updates. Der Vorteil liegt in maximaler Kontrolle: tiefe Anpassungen, individuelle Erweiterungen und freie Wahl der Update-Zeitpunkte. Dem steht ein höherer Betriebs- und Pflegeaufwand gegenüber, der eigenes Know-how oder einen Partner voraussetzt. Einordnung Die Frage Cloud oder self-hosted ist selten eine reine Technikfrage, sondern eine Frage der Betriebsverantwortung. Wer schnell starten will und keine tiefen Sonderanpassungen braucht, fährt mit der Cloud gut. Wer komplexe Integrationen in ERP, PIM und Logistik benötigt und die Update-Hoheit behalten will, ist self-hosted besser aufgehoben, sollte den laufenden Betriebsaufwand aber realistisch einplanen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Häufige Fragen zu Shopware Cloud und Self-hosted #### Was ist der Unterschied zwischen Shopware Cloud und self-hosted? Im Cloud-Modell (SaaS) übernimmt die shopware AG Hosting, Wartung und Updates, der Betreiber konzentriert sich auf den Shop. Self-hosted bedeutet, dass das Unternehmen oder ein Partner Shopware auf eigener Infrastruktur betreibt und Updates selbst einplant. Self-hosted bietet mehr Anpassungstiefe und Kontrolle, die Cloud weniger Betriebsaufwand. #### Was ist besser, Shopware Cloud oder self-hosted? Es gibt kein generelles Besser, die Wahl hängt von den Anforderungen ab. Für schnellen Start, planbaren Betrieb und geringen Infrastruktur-Aufwand eignet sich die Cloud. Für tiefe Anpassungen, komplexe Integrationen und volle Update-Hoheit ist self-hosted passender, setzt aber eigene IT-Kompetenz oder einen Partner voraus. #### Kann ich Shopware selbst hosten? Ja, Shopware lässt sich self-hosted auf eigener Infrastruktur betreiben, häufig auf Basis der kostenfreien Open-Source-Edition. Das Unternehmen oder sein Agenturpartner verantwortet dann Hosting, Monitoring und Updates. Dieses Modell bietet maximale Kontrolle über Anpassungen und Update-Zeitpunkte bei höherem Betriebsaufwand. #### Was kostet Shopware in der Cloud im Vergleich zu self-hosted? Diese Seite vergleicht die Betriebsmodelle, nicht die Preise. Im Cloud-Modell fallen laufende Gebühren an, dafür entfällt eigenes Hosting. Self-hosted verlagert Kosten auf Infrastruktur, Betrieb und Pflege. Eine belastbare Kostenbetrachtung mit allen Faktoren bietet die Seite Shopware-Kosten von onacy. Cloud oder self-hosted: das passende Modell finden Welches Betriebsmodell zu Ihnen passt, hängt von Anpassungsbedarf, Integrationen und Ihrer IT-Aufstellung ab. Im Erstgespräch ordnen wir Ihre Anforderungen ein und zeigen, welches Modell langfristig trägt. Erstgespräch zu Shopware vereinbaren Mehr zum Leistungsangebot: Shopware-Agentur ### Verwandte Themen Betriebsmodell, Editionen und Kosten hängen zusammen. Diese Seiten vertiefen die Wahl rund um Shopware. Was ist Shopware?→Die neutrale Definition des Commerce-Systems und seines Aufbaus.Shopware Lizenzen und Editionen→Welche Editionen es gibt und wie sie sich auf das Betriebsmodell auswirken.Shopware-Kosten→Welche Kostenfaktoren bei Cloud-Betrieb und self-hosted zu berücksichtigen sind.Shopware-Agentur→Wie onacy Shopware in Cloud und self-hosted aufsetzt und betreibt. ### Was sind Shopware Plugins und Extensions? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-plugins/ onacy›Wissen›Shopware PluginsShopware ## Was sind Shopware Plugins und Extensions? Shopware Plugins und Extensions sind Erweiterungen, mit denen sich der Funktionsumfang des Shopsystems Shopware 6 anpassen lässt. "Extension" ist der Oberbegriff für zwei Typen: Plugins (PHP-Code, direkt in der Shopware-Instanz installiert) und Apps (über das App-System integriert, ohne direkte PHP-Ausführung im Core). Vertrieben werden sie über den Shopware Store. Der zentrale Bezugsweg ist der Shopware Store, in dem geprüfte Erweiterungen sowohl kostenlos als auch kostenpflichtig angeboten werden. Jede eingereichte Extension durchläuft eine Qualitätsprüfung mit automatisierter Code-Analyse und manuellem Review zu Sicherheit, Coding-Standards und Funktionalität. Der zweite Weg sind individuell entwickelte Erweiterungen, die nicht im Store landen, sondern direkt für ein Projekt gebaut werden. Kriterium | Plugin | App Integration | Direkt in der Shopware-Instanz installiert (PHP, Composer) | Über das App-System angebunden, keine direkte PHP-Ausführung im Core Hosting-Modell | Vor allem für Self-Hosted-Installationen geeignet | Funktioniert auch in der Shopware Cloud (SaaS), da isoliert Bezug | Shopware Store oder Eigenentwicklung | Shopware Store oder Eigenentwicklung Oberbegriff | Extension | Extension Stand: Juni 2026. Einordnung nach der offiziellen Shopware-Entwicklerdokumentation (Plugin, App, Extension). Extension als Oberbegriff: Plugin und AppBeide Typen lassen sich aus dem Store beziehen oder individuell entwickeln. Welcher Typ passt, hängt vor allem vom Hosting-Modell ab. ### Was ist der Unterschied zwischen Plugin, App und Extension? "Extension" ist in Shopware der Oberbegriff. Darunter fallen zwei technisch unterschiedliche Typen. Ein Plugin besteht aus PHP-Code, wird per Composer in die Shopware-Instanz installiert und kann tief in den Core eingreifen. Eine App wird über das App-System angebunden und führt keinen PHP-Code direkt im Core aus, sondern kommuniziert über definierte Schnittstellen. Dadurch laufen Apps auch in der Shopware Cloud (SaaS), während Plugins ihre Stärken vor allem in Self-Hosted-Projekten ausspielen. Für die Auswahl heißt das: Wer auf SaaS setzt, ist auf Apps angewiesen. Wer self-hosted betreibt, kann beides nutzen und hat über Plugins die tiefere Eingriffstiefe. Einordnung Die Begriffe Plugin und App werden im Alltag oft synonym verwendet, technisch ist der Unterschied aber entscheidend für die Plattformstrategie: Apps laufen auch in der Shopware Cloud, Plugins entfalten ihre Stärken in self-hosted Projekten. Wer früh klärt, welches Hosting-Modell geplant ist, vermeidet teure Umbauten, weil eine als Plugin gebaute Funktion in der Cloud schlicht nicht läuft. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wo finde ich Shopware Plugins und Extensions? Der offizielle Bezugsweg ist der Shopware Store. Dort sind Erweiterungen nach Funktionsbereichen sortiert, jede durchläuft vor der Veröffentlichung eine Qualitätsprüfung. Reicht keine vorhandene Extension aus, lassen sich Funktionen individuell als Plugin oder App entwickeln. Welche Plugins sich für komplexe B2B-Anforderungen eignen, behandeln wir vertieft im onacy-Blog, da diese Auswahl projektabhängig ist und sich häufig ändert. ### Häufige Fragen zu Shopware Plugins und Extensions #### Was ist der Unterschied zwischen Shopware Plugin und App? Ein Plugin besteht aus PHP-Code, wird per Composer in die Shopware-Instanz installiert und kann tief in den Core eingreifen. Eine App wird über das App-System angebunden und führt keinen PHP-Code direkt im Core aus. Apps laufen deshalb auch in der Shopware Cloud, Plugins eignen sich vor allem für Self-Hosted-Installationen. Der Oberbegriff für beide ist Extension. #### Was bedeutet Extension bei Shopware? Extension ist in Shopware der Oberbegriff für Erweiterungen und umfasst sowohl Plugins als auch Apps. Beide erweitern den Funktionsumfang von Shopware 6, unterscheiden sich aber in der technischen Integration. Extensions werden über den Shopware Store vertrieben oder individuell für ein Projekt entwickelt. Vor der Veröffentlichung im Store durchläuft jede Extension eine Qualitätsprüfung. #### Wo bekomme ich Shopware Plugins? Der offizielle Bezugsweg ist der Shopware Store, in dem geprüfte Plugins und Apps kostenlos und kostenpflichtig angeboten werden. Jede eingereichte Erweiterung durchläuft eine automatisierte Code-Analyse und ein manuelles Review zu Sicherheit, Coding-Standards und Funktionalität. Reicht keine vorhandene Extension aus, lassen sich Funktionen individuell als Plugin oder App entwickeln. #### Laufen Shopware Plugins in der Cloud? Klassische Plugins mit direktem PHP-Code im Core eignen sich vor allem für Self-Hosted-Installationen. In der Shopware Cloud (SaaS) kommen stattdessen Apps zum Einsatz, da sie über das App-System ohne direkte PHP-Ausführung im Core angebunden werden. Wer Cloud plant, sollte den Funktionsbedarf deshalb früh auf Apps ausrichten. ### Verwandte Themen Plugins und Apps sind Teil des Shopware-Ökosystems. Diese Seiten zeigen, wie Erweiterungen, Versionen und Produktdaten in einem Shopware-Projekt zusammenspielen. Shopware→Das Shopsystem, dessen Funktionsumfang Plugins und Apps erweitern.Shopware Versionen→Welche Shopware-Version installiert ist, bestimmt, welche Extensions kompatibel sind.Shopware PIM-Anbindung→Wie Produktdaten aus einem PIM nach Shopware fließen, oft über eine Extension.Shopware-Leistungen→Wie onacy Shopware-Shops aufbaut, erweitert und individuelle Funktionen entwickelt. Die richtige Extension-Strategie für Ihren Shop Ob Plugin, App oder Eigenentwicklung hängt von Hosting-Modell und Anforderungen ab. Im Erstgespräch klären wir, welche Erweiterungen Ihr Shopware-Projekt wirklich braucht und welche Funktionen sich aus dem Store abdecken lassen. Shopware-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen ### Shopware Versionen und Updates: Welche Version ist aktuell? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-versionen/ onacy›Wissen›Shopware VersionenShopware ## Shopware Versionen und Updates: Welche Version ist aktuell? Shopware wird in nummerierten Versionen gepflegt. Die aktuelle Major-Linie ist Shopware 6.7, die laufend mit Minor- und Patch-Releases aktualisiert wird (Stand: Juni 2026). Daneben werden ältere Linien wie 6.6 und 6.5 mit Wartungs- und Sicherheitsupdates versorgt. Eine Version Shopware 7 ist bisher nicht veröffentlicht. Shopware nutzt eine vierstellige Versionsnummer nach dem Muster 6.7.x.x. Die erste Stelle steht für die Generation (Shopware 6), die zweite für die Major-Linie (6.7), die folgenden für Feature- und Patch-Releases. Neue Funktionen kommen über Minor-Releases der aktuellen Linie, Fehler- und Sicherheitskorrekturen über Patch-Releases. Welche Version installiert ist, lässt sich in der Administration unter den System-Informationen ablesen. Linie | Status (Stand: Juni 2026) | Bedeutung Shopware 6.7 | Aktuelle Major-Linie, erhält neue Features | Empfohlene Linie für neue Projekte Shopware 6.6 | Vorgänger-Linie, erhält weiter Updates | Bestandsshops, Migrationspfad auf 6.7 Shopware 6.5 | Ältere Linie, weiterhin mit Wartungs- und Sicherheitsupdates | Update auf neuere Linie empfehlenswert Shopware 7 | Nicht veröffentlicht | Aktuell relevant ist die Generation Shopware 6 Stand: Juni 2026. Versionsstände ändern sich laufend, maßgeblich ist das offizielle Shopware-Changelog. Aufbau der Shopware-VersionsnummerDie vierstellige Nummer zeigt, ob ein Update neue Features bringt oder nur einen Fehler behebt. Die konkreten Stellenwerte sind illustrativ dargestellt. ### Welche Shopware-Version ist aktuell? Die aktuelle Major-Linie ist Shopware 6.7 und sollte die Basis neuer Projekte sein (Stand: Juni 2026). Sie erhält laufend neue Funktionen über Minor-Releases. Die Vorgänger-Linie 6.6 sowie die ältere Linie 6.5 werden weiterhin mit Wartungs- und Sicherheitsupdates versorgt, sind für Neustarts aber nicht mehr erste Wahl. Konkrete Patch-Versionsnummern ändern sich nahezu wöchentlich, maßgeblich ist immer das offizielle Shopware-Changelog. Einordnung Viele Bestandsshops bleiben aus Bequemlichkeit auf einer älteren Linie und sammeln so technische Schulden an. Je größer der Versionssprung, desto aufwendiger wird das Update später. Wer Updates als laufenden Prozess einplant statt als Großprojekt alle paar Jahre, hält die Plattform sicher und kompatibel mit aktuellen Extensions, ohne in eine teure Migration zu laufen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie oft erscheinen Shopware-Updates? Shopware veröffentlicht regelmäßig Updates. Patch-Releases mit Fehler- und Sicherheitskorrekturen erscheinen in kurzen Abständen, oft mehrmals im Monat. Feature-Releases der aktuellen Linie kommen seltener und bündeln neue Funktionen. Sicherheitsupdates sollten zeitnah eingespielt werden. Vor jedem Update empfiehlt sich ein Test in einer Staging-Umgebung, damit Extensions und individuelle Anpassungen weiterhin laufen. Wie ein Versionssprung über Major-Linien hinweg abläuft, also etwa von 6.6 auf 6.7, behandeln wir gesondert. Diese Seite klärt die Versionsebene, nicht das konkrete Upgrade-Vorgehen. ### Häufige Fragen zu Shopware-Versionen und Updates #### Welche Shopware-Version ist aktuell? Die aktuelle Major-Linie ist Shopware 6.7, sie erhält laufend neue Funktionen und sollte die Basis neuer Projekte sein (Stand: Juni 2026). Die Vorgänger-Linien 6.6 und 6.5 werden weiterhin mit Wartungs- und Sicherheitsupdates versorgt. Eine Version Shopware 7 ist bisher nicht veröffentlicht. Konkrete Patch-Nummern ändern sich laufend, maßgeblich ist das offizielle Shopware-Changelog. #### Wie ist die Shopware-Versionsnummer aufgebaut? Shopware nutzt eine vierstellige Versionsnummer nach dem Muster 6.7.x.x. Die erste Stelle steht für die Generation (Shopware 6), die zweite für die Major-Linie, die folgenden für Feature- und Patch-Releases. Neue Funktionen kommen über Minor-Releases, Fehler- und Sicherheitskorrekturen über Patch-Releases. So ist auf einen Blick erkennbar, welchen Umfang ein Update hat. #### Gibt es schon Shopware 7? Eine Version Shopware 7 ist bisher nicht veröffentlicht (Stand: Juni 2026). Relevant ist die Generation Shopware 6 mit der aktuellen Major-Linie 6.7. Das eigene Wissens-Hub-Thema Shopware 7 ordnet ein, was unter dieser Bezeichnung diskutiert wird. Diese Seite behandelt ausschließlich die Versions- und Update-Ebene von Shopware 6. #### Wie oft sollte ich Shopware aktualisieren? Sicherheits- und Patch-Updates sollten zeitnah eingespielt werden, da sie bekannte Schwachstellen schließen. Feature-Releases lassen sich gebündelt einplanen. Vor jedem Update empfiehlt sich ein Test in einer Staging-Umgebung, damit Extensions und individuelle Anpassungen weiterhin laufen. Wer Updates als laufenden Prozess behandelt, vermeidet teure Sprünge über mehrere Versionen hinweg. ### Verwandte Themen Versionen, Updates und Erweiterungen hängen eng zusammen. Diese Seiten zeigen, wie Shopware-Generationen, Plugins und das Shopsystem zusammenspielen. Shopware→Das Shopsystem hinter den Versionen 6.5, 6.6 und 6.7.Shopware 7→Was unter der Bezeichnung Shopware 7 diskutiert wird, getrennt von der Versionsebene.Shopware Plugins→Welche Extensions kompatibel sind, hängt von der installierten Version ab.Shopware-Leistungen→Wie onacy Shops betreibt, aktualisiert und auf neue Versionslinien migriert. Shopware-Version sicher aktuell halten Veraltete Shopware-Versionen sind ein Sicherheits- und Kompatibilitätsrisiko. Wir prüfen Ihren Shop, planen Updates als laufenden Prozess und sorgen dafür, dass Extensions und individuelle Anpassungen den Sprung mitmachen. Shopware-Update besprechen Mehr Kontext: Shopware-Leistungen ### Wie funktioniert die Shopware PIM-Anbindung? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-pim/ onacy›Wissen›Shopware PIM-AnbindungShopware ## Wie funktioniert die Shopware PIM-Anbindung? Die Shopware PIM-Anbindung verbindet ein Product-Information-Management-System (PIM) mit dem Shopsystem Shopware 6. Das PIM hält alle Produktdaten zentral vor, Shopware erhält sie über eine Schnittstelle und spielt sie im Storefront aus. So entsteht ein Datenfluss, bei dem Produktdaten nur einmal gepflegt und automatisiert in den Shop übertragen werden. onacy ist sowohl Shopware-Partner als auch Pimcore Platinum Partner und sieht beide Systeme als Teil einer durchgängigen Data-Management-Architektur. Das PIM ist die Quelle der Wahrheit für Produktinformationen, Shopware ist der Vertriebskanal. Die Anbindung sorgt dafür, dass Texte, Attribute, Medien und Varianten ohne manuelle Doppelpflege aus dem PIM in den Shop fließen. Rolle | PIM (z. B. Pimcore) | Shopware 6 Aufgabe | Zentrale Pflege und Anreicherung aller Produktdaten | Ausspielen der Produkte im Storefront, Verkauf Datenhoheit | Quelle der Wahrheit für Produktinformationen | Empfänger, zeigt die gepflegten Daten an Typische Inhalte | Texte, Attribute, Varianten, Medien, Übersetzungen | Produktseiten, Kategorien, Suche, Filter Anbindung | Liefert Daten über Schnittstelle (API) oder Export | Empfängt Daten über Admin-API oder Import Stand: Juni 2026. Schematische Rollenverteilung, die konkrete Umsetzung hängt vom eingesetzten PIM und der Schnittstelle ab. Datenfluss vom PIM nach ShopwareProduktdaten werden im PIM gepflegt und über eine Schnittstelle an Shopware übergeben. Der Shop zeigt die Daten an, ohne sie selbst zu verwalten. ### Warum ein PIM an Shopware anbinden? Shopware kann Produktdaten selbst verwalten, stößt bei wachsender Komplexität aber an Grenzen. Sobald viele Varianten, mehrere Sprachen, umfangreiche Attribute oder mehrere Vertriebskanäle ins Spiel kommen, wird die Pflege direkt im Shop aufwendig und fehleranfällig. Ein PIM bündelt diese Pflege an einer Stelle und gibt die Daten an alle Kanäle aus, Shopware ist dann einer davon. Der Nutzen: Produktdaten werden nur einmal gepflegt, Konsistenz über Kanäle hinweg ist sichergestellt, und neue Kanäle lassen sich schneller anbinden. Gerade für mittelständische Hersteller mit B2B- und B2C-Vertrieb ist das die Grundlage für saubere, skalierbare Produktdaten. Einordnung Wer Produktdaten direkt in Shopware pflegt, baut bei wachsendem Sortiment unweigerlich Mehrfachpflege auf, sobald ein zweiter Kanal dazukommt. Ein PIM als vorgelagerte Quelle der Wahrheit löst das, der Shop wird zum reinen Ausspielkanal. Entscheidend ist, die Anbindung sauber zu modellieren, sonst verlagert sich das Datenchaos nur vom Shop ins PIM. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie werden Produktdaten nach Shopware ausgespielt? Technisch läuft die Anbindung über eine Schnittstelle. Das PIM, etwa Pimcore, liefert die freigegebenen Produktdaten über eine API oder einen Export an Shopware, das diese über seine Admin-API oder einen Import übernimmt. Übertragen werden Texte, Attribute, Varianten, Medien und Übersetzungen, jeweils im von Shopware erwarteten Format. Wichtig ist eine saubere Abbildung der Datenmodelle: PIM-Felder müssen den Shopware-Eigenschaften und Custom Fields eindeutig zugeordnet sein. Die konkrete Praxis, also welche Tools, News und Projektbeispiele relevant sind, behandeln wir vertieft im onacy-Blog. Diese Seite klärt die Begriffsebene. ### Häufige Fragen zur Shopware PIM-Anbindung #### Was bedeutet Shopware PIM-Anbindung? Die Shopware PIM-Anbindung verbindet ein Product-Information-Management-System mit dem Shopsystem Shopware 6. Das PIM hält alle Produktdaten zentral vor, Shopware erhält sie über eine Schnittstelle und spielt sie im Storefront aus. Produktdaten werden so nur einmal gepflegt und automatisiert in den Shop übertragen. Das PIM ist die Quelle der Wahrheit, Shopware der Vertriebskanal. #### Warum braucht Shopware ein PIM? Shopware kann Produktdaten selbst verwalten, stößt bei vielen Varianten, mehreren Sprachen und mehreren Vertriebskanälen aber an Grenzen. Ein PIM bündelt die Pflege an einer Stelle und gibt die Daten an alle Kanäle aus. So werden Produktdaten nur einmal gepflegt, bleiben über Kanäle hinweg konsistent und neue Kanäle lassen sich schneller anbinden. #### Wie werden Produktdaten von Pimcore nach Shopware übertragen? Das PIM liefert die freigegebenen Produktdaten über eine Schnittstelle, etwa eine API oder einen Export, an Shopware, das sie über seine Admin-API oder einen Import übernimmt. Übertragen werden Texte, Attribute, Varianten, Medien und Übersetzungen im von Shopware erwarteten Format. Voraussetzung ist eine saubere Zuordnung der PIM-Felder zu den Shopware-Eigenschaften und Custom Fields. #### Ist onacy Shopware- und Pimcore-Partner? Ja. onacy ist sowohl Shopware-Partner als auch Pimcore Platinum Partner und betrachtet beide Systeme als Teil einer durchgängigen Data-Management-Architektur. Das PIM ist die Quelle der Wahrheit für Produktinformationen, Shopware der Vertriebskanal. Diese Doppelrolle erlaubt es, die Anbindung von beiden Seiten sauber zu modellieren statt nur eine Schnittstelle nachzurüsten. ### Verwandte Themen Shopware und PIM greifen im Data Management ineinander. Diese Seiten zeigen, wie Produktdaten gepflegt, strukturiert und in den Shop ausgespielt werden. PIM (Product Information Management)→Das System, das Produktdaten zentral pflegt und an Shopware ausspielt.Pimcore→Die PIM-Plattform, mit der onacy als Platinum Partner Produktdaten strukturiert.Shopware→Das Shopsystem, das die Produktdaten aus dem PIM im Storefront ausspielt.Pimcore-Leistungen→Wie onacy PIM-Projekte umsetzt und an Shopware und andere Kanäle anbindet. PIM und Shopware sauber verbinden Als Shopware- und Pimcore Platinum Partner modellieren wir die Anbindung von beiden Seiten. Im Erstgespräch klären wir, wie Ihre Produktdaten zentral gepflegt und automatisiert in den Shop fließen, ohne Mehrfachpflege. PIM-Anbindung besprechen Mehr Kontext: Shopware-Leistungen ### Was ist die Shopware 6 Demo? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-6-demo/ onacy›Wissen›Shopware 6 DemoShopware ## Was ist die Shopware 6 Demo? Die Shopware 6 Demo ist eine Möglichkeit, das Shopsystem Shopware 6 vor einer Entscheidung auszuprobieren. Dazu gehören eine geführte Produktdemo durch Shopware, eine interaktive Produkttour sowie die frei verfügbare Community Edition zum Selbst-Hosten. So lassen sich Storefront und Administration kennenlernen, bevor ein Projekt startet. Wer Shopware 6 testen möchte, hat mehrere Wege, je nachdem, ob er einen schnellen Eindruck oder einen tiefen, praktischen Test sucht. Eine Demo zeigt typischerweise zwei Seiten des Systems: das Storefront, also die Kundensicht mit Produktseiten, Suche und Checkout, sowie die Administration, in der Produkte, Kategorien und Einstellungen gepflegt werden. Weg | Was es ist | Geeignet für Geführte Produktdemo | Persönliche Beratung und Tour durch Shopware | Entscheider, die einen Überblick und Antworten suchen Interaktive Produkttour | Selbstständige Erkundung zentraler Funktionen | Schneller erster Eindruck ohne Termin Community Edition | Kostenlose, quelloffene Edition zum Selbst-Hosten | Technische Teams, die hands-on testen wollen Stand: Juni 2026. Angebot und genaue Bezeichnungen können sich ändern, maßgeblich ist die offizielle Shopware-Website. Was die Shopware-Demo zeigtEine Demo zeigt beide Seiten: das Storefront aus Kundensicht und die Administration, in der die Inhalte gepflegt werden. ### Wie kann ich Shopware 6 ausprobieren? Den schnellsten Eindruck liefert die interaktive Produkttour auf der Shopware-Website, die zentrale Funktionen ohne Termin zeigt. Wer Beratung und Antworten zum eigenen Vorhaben sucht, vereinbart eine geführte Produktdemo. Für einen praktischen Test eignet sich die Community Edition: Sie ist die kostenlose, quelloffene Edition von Shopware 6, die sich selbst hosten und frei ausprobieren lässt. Welcher Weg passt, hängt vom Ziel ab. Ein Entscheider will oft einen geführten Überblick, ein technisches Team lieber hands-on testen. Beides ist möglich, ohne sich sofort festzulegen. Einordnung Eine Demo zeigt, was Shopware grundsätzlich kann, nicht aber, wie sich das System mit den eigenen Produktdaten, Schnittstellen und Prozessen verhält. Für eine belastbare Entscheidung lohnt es sich, früh die eigenen Anforderungen gegen die Demo zu halten, statt nur die Beispiel-Daten zu bewerten. Sonst wirkt vieles glatter, als es im realen Projekt mit eigenen Daten wird. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was zeigt eine Shopware-Demo konkret? Eine Demo macht die zwei Hauptbereiche von Shopware 6 erlebbar. Im Storefront sieht man die Kundensicht: Startseite, Kategorien, Produktseiten, Suche und Checkout. In der Administration sieht man den Pflegebereich: das Anlegen von Produkten und Kategorien, Einstellungen, Inhalte und die Verwaltung des Shops. Damit wird sichtbar, wie sich Shopware sowohl für Kunden als auch im täglichen Betrieb anfühlt. Was eine Demo bewusst nicht abbildet, ist das Verhalten mit den eigenen Produktdaten, Schnittstellen und individuellen Anpassungen. Genau hier setzt die Projektarbeit an, die wir als Shopware-Partner begleiten. ### Häufige Fragen zur Shopware 6 Demo #### Gibt es eine Shopware 6 Demo? Ja. Shopware bietet mehrere Wege, das System auszuprobieren: eine geführte Produktdemo mit persönlicher Beratung, eine interaktive Produkttour zur selbstständigen Erkundung sowie die kostenlose, quelloffene Community Edition zum Selbst-Hosten. So lassen sich Storefront und Administration vor einer Entscheidung kennenlernen. Welcher Weg passt, hängt davon ab, ob ein schneller Überblick oder ein praktischer Test gesucht ist. #### Wie kann ich Shopware kostenlos testen? Kostenlos und praktisch testen lässt sich Shopware 6 über die Community Edition. Sie ist die quelloffene, frei verfügbare Edition, die sich selbst hosten und ohne Lizenzkosten ausprobieren lässt. Wer keinen technischen Aufwand möchte, nutzt die interaktive Produkttour auf der Shopware-Website. Für eine persönliche Einordnung steht zusätzlich die geführte Produktdemo zur Verfügung. #### Was zeigt die Shopware-Demo? Eine Shopware-Demo zeigt die zwei Hauptbereiche des Systems. Im Storefront sieht man die Kundensicht mit Startseite, Kategorien, Produktseiten, Suche und Checkout. In der Administration sieht man den Pflegebereich, in dem Produkte, Kategorien und Einstellungen verwaltet werden. So wird erlebbar, wie sich Shopware für Kunden und im täglichen Betrieb anfühlt. #### Reicht die Demo für eine Kaufentscheidung? Eine Demo zeigt den Funktionsumfang, bildet aber nicht ab, wie sich Shopware mit den eigenen Produktdaten, Schnittstellen und individuellen Anpassungen verhält. Für eine belastbare Entscheidung sollte man die eigenen Anforderungen früh gegen die Demo halten. Die Übertragung auf das konkrete Projekt, inklusive Datenmodell und Integrationen, gehört in die Projektarbeit mit einem Shopware-Partner. ### Verwandte Themen Eine Demo ist der Einstieg in Shopware. Diese Seiten zeigen, wie das Shopsystem aufgebaut ist, welche Version aktuell ist und wie es sich erweitern lässt. Shopware→Das Shopsystem, das die Demo erlebbar macht.Shopware Versionen→Welche Version die Demo zeigt und welche für Neuprojekte aktuell ist.Shopware Plugins→Wie sich der in der Demo gezeigte Funktionsumfang erweitern lässt.Shopware-Leistungen→Wie onacy aus dem Demo-Eindruck ein echtes Shopware-Projekt macht. Von der Demo zum echten Shopware-Projekt Eine Demo zeigt den Funktionsumfang, nicht das Verhalten mit Ihren Daten. Im Erstgespräch halten wir Ihre Anforderungen gegen Shopware 6 und zeigen, wie ein Shop mit Ihren Produktdaten und Schnittstellen aussehen kann. Shopware-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen ### Was ist Shopware Nexus? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-nexus/ onacy›Wissen›Shopware Nexus Shopware ## Was ist Shopware Nexus? Shopware Nexus ist eine event-getriebene Automatisierungs- und Integrationsplattform von Shopware, mit der sich ein Shopware-Shop über visuelle Workflows mit externen Systemen wie ERP, CRM oder Slack verbinden lässt. Statt einzelne Schnittstellen individuell zu programmieren, werden Prozesse auf einer zentralen Ebene orchestriert. Nexus befindet sich Stand Juni 2026 in einer Beta-Phase mit noch begrenztem Funktionsumfang. Shopware hat Nexus auf dem Shopware Community Day 2026 als eines von vier neuen Infrastruktur-Produkten vorgestellt, neben Shopware Payments, dem Shopware Copilot und dem Experience Studio. Die Idee dahinter: Geschäftslogik liegt bei vielen Händlern über zahlreiche getrennte Systeme verteilt. Nexus soll diese Verbindungen als zentrale Orchestrierungsebene bündeln, anstatt sie über individuelle Skripte oder zusätzliche Middleware zu lösen. Aspekt Shopware Nexus (Stand Juni 2026) Zweck Event-getriebene Automatisierung und Integration zwischen Shopware und externen Systemen Bedienung Visueller Workflow-Builder mit Nodes; laut Shopware aktuell primär für Entwickler und technische Teams ausgelegt Auslöser Shopware-Entity-Events und zeitgesteuerte Trigger (Cron) Aktionen / Nodes API-Aufrufe (Shopware und extern), Bedingungen (if/else, switch), Datentransformation, Verzögerungen, Slack- und S3-Aktionen Status Beta, begrenzter Funktionsumfang; laut Doku können sich Verhalten und Umfang noch ändern Stand: Juni 2026. Angaben auf Basis der offiziellen Shopware-Dokumentation und Shopware-Ankündigungen zum Community Day 2026. Funktionsumfang in der Beta-Phase änderbar. So funktioniert ein Nexus-Workflow Vereinfachtes Schema. Ein Shop-Event oder ein Zeitplan startet den Workflow, Bedingungen steuern den Ablauf, Aktionen geben Daten an externe Systeme weiter. ### Wie funktioniert Shopware Nexus? Nexus baut auf vier Grundelementen auf: Triggern, einem Workflow-Builder, Aktionen (Nodes) und Integrationen. Ein Trigger startet den Workflow, etwa wenn in Shopware eine Bestellung eingeht oder ein zeitgesteuerter Cron-Lauf ansteht. Im Workflow-Builder werden die einzelnen Schritte zusammengesetzt. Aktionen reichen von API-Aufrufen über Bedingungen bis zu Datentransformationen. Typische Schritte sind: - API-Aufrufe an Shopware-Endpunkte oder externe Schnittstellen. - Bedingte Verzweigungen (if/else, switch) zur Steuerung des Ablaufs. - Datentransformation und Filterung über Ausdrücke und Platzhalter. - Verzögerungen zwischen Schritten sowie Aktionen für Slack und AWS S3. Laut Shopware-Dokumentation ist die Plattform aktuell primär für Entwickler und technische Teams ausgelegt. Shopware hat angekündigt, die Oberfläche schrittweise zu erweitern, damit auch Händler und operative Teams Nexus leichter nutzen können. Welche Integrationen final verfügbar sind, kann sich in der Beta-Phase noch ändern. Einordnung Shopware Nexus ist ein vielversprechender Schritt, weil Integrationslogik damit aus verstreuten Skripten in eine zentrale, nachvollziehbare Ebene wandert. Entscheidend bleibt aber, dass die Datenbasis stimmt: Eine Automatisierung ist nur so gut wie die Produkt- und Stammdaten, die durch sie hindurchlaufen. Wer Nexus produktiv einsetzen will, sollte den Beta-Status realistisch einordnen und zuerst saubere Datenprozesse schaffen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Welche Systeme lassen sich mit Shopware Nexus verbinden? Nexus ist als Brücke zwischen Shopware und externen Geschäftssystemen gedacht, etwa ERP- und CRM-Lösungen. In der Dokumentation sind unter anderem Integrationen für Microsoft Dynamics 365 Business Central sowie generische API-Anbindungen beschrieben, dazu Aktionen für Slack und AWS S3. Da Nexus sich in der Beta befindet, kann sich die Liste der unterstützten Integrationen noch verschieben. Die jeweils aktuelle Übersicht steht in der offiziellen Shopware-Dokumentation. Konzeptionell verwandt ist die Idee mit klassischer No-Code-Automatisierung im Shop selbst, wie sie der Shopware Flow Builder und Rule Builder bieten. Während Flow und Rule Builder Prozesse innerhalb von Shopware abbilden, zielt Nexus auf die Orchestrierung über Systemgrenzen hinweg. ### Wie passt Nexus zu KI und Automatisierung im Commerce? Nexus reiht sich in einen breiteren Trend ein: Commerce-Prozesse werden zunehmend über zentrale, event-getriebene Ebenen automatisiert statt über starre Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen. Shopware hat für künftige Ausbaustufen unter anderem KI-gestützte Workflow-Erstellung angekündigt. Wie weit das in der Praxis trägt, wird sich nach dem Beta-Stadium zeigen. Für mittelständische Hersteller ist weniger das einzelne Tool entscheidend als die Frage, ob Daten und Prozesse so strukturiert sind, dass sich Automatisierung überhaupt verlässlich aufsetzen lässt. Mehr dazu im Wissens-Eintrag zur KI-Automatisierung und zum Agentic Commerce. ### Häufige Fragen zu Shopware Nexus #### Was ist Shopware Nexus einfach erklärt? Shopware Nexus ist eine event-getriebene Plattform, mit der ein Shopware-Shop über visuelle Workflows mit externen Systemen wie ERP, CRM oder Slack verbunden wird. Statt jede Schnittstelle einzeln zu programmieren, werden Prozesse auf einer zentralen Ebene orchestriert. Nexus befindet sich Stand Juni 2026 in einer Beta-Phase mit noch begrenztem Funktionsumfang. #### Ist Shopware Nexus schon verfügbar? Shopware hat Nexus auf dem Community Day 2026 vorgestellt. Stand Juni 2026 befindet sich das Produkt in einer Beta-Phase mit begrenztem Funktionsumfang. Laut Dokumentation können sich Verhalten und Umfang noch ändern, und Leistungen wie umfassender Support stehen in dieser Phase noch nicht vollständig bereit. Den aktuellen Stand nennt die offizielle Shopware-Dokumentation. #### Brauche ich Programmierkenntnisse für Shopware Nexus? Workflows werden visuell auf einer Oberfläche zusammengesetzt. Laut Shopware-Dokumentation ist Nexus aktuell allerdings primär für Entwickler und technische Teams ausgelegt. Shopware hat angekündigt, die Oberfläche schrittweise so zu erweitern, dass auch Händler und operative Teams Nexus leichter nutzen können. Für komplexere Integrationen ist technisches Verständnis weiterhin hilfreich. #### Worin unterscheidet sich Nexus vom Flow Builder? Der Shopware Flow Builder automatisiert Prozesse innerhalb von Shopware, etwa Benachrichtigungen oder Statusänderungen. Shopware Nexus zielt auf die Orchestrierung über Systemgrenzen hinweg und verbindet Shopware mit externen Systemen wie ERP oder CRM. Beide verfolgen einen visuellen, prozessorientierten Ansatz, setzen aber an unterschiedlichen Stellen an. Automatisierung beginnt bei sauberen Daten Ob Shopware Nexus, Flow Builder oder eigene Integrationen: Tragfähige Automatisierung steht und fällt mit strukturierten Produkt- und Prozessdaten. Im Erstgespräch ordnen wir ein, was sich in Ihrem Shopware-Setup heute schon automatisieren lässt und wo zuerst die Datenbasis sortiert werden sollte. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und KI & Automation ### Verwandte Themen Shopware Nexus gehört in den Kontext von Automatisierung und Integration rund um Shopware. Diese Einträge vertiefen einzelne Bausteine. Shopware Flow Builder→Prozesse ereignisbasiert und ohne Code innerhalb von Shopware automatisieren.Shopware Rule Builder→Das Regelwerk für Versand, Zahlarten, Preise und B2B-Logik im Shop.Agentic Commerce→Wie event-getriebene und KI-gestützte Prozesse den Handel verändern.KI-Automatisierung→Grundlagen automatisierter Prozesse und wo KI in Commerce-Workflows ansetzt.Shopware bei onacy→Wie onacy Shopware-Shops aufbaut, integriert und mit sauberen Daten betreibt. ### Was ist das Shopware Experience Studio? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-experience-studio/ onacy›Wissen›Shopware Experience Studio Shopware ## Was ist das Shopware Experience Studio? Das Shopware Experience Studio ist eine von Shopware vorgestellte Research Preview, mit der Händler aus einer Beschreibung heraus KI-gestützt Commerce-Frontends und erlebnisorientierte Shopping-Experiences erzeugen sollen. Ziel ist es, differenzierte Storefronts zu bauen, die Content, Kontext und Commerce verbinden. Stand Juni 2026 handelt es sich ausdrücklich um einen experimentellen Ausblick, nicht um ein fertig verfügbares Produkt. Shopware hat das Experience Studio auf dem Shopware Community Day 2026 als eines von vier neuen Produkten vorgestellt, gemeinsam mit Shopware Nexus, dem Shopware Copilot und Shopware Payments. Geschäftsführer Sebastian Hamann beschrieb es als ersten Schritt hin zu Commerce als lebendiger Oberfläche. Da es sich um eine Research Preview handelt, sind Funktionsumfang und Verfügbarkeit noch nicht abschließend definiert. Aspekt Shopware Experience Studio (Stand Juni 2026) Status Research Preview, also experimenteller Ausblick, kein fertiges Produkt Idee Aus einer Beschreibung heraus KI-gestützt Commerce-Frontends und Shopping-Experiences erzeugen Zielsetzung Differenzierte Storefronts, die Content, Kontext und Commerce verbinden Vorstellung Shopware Community Day 2026, neben Nexus, Copilot und Payments Verfügbarkeit Kein fester Termin kommuniziert; Umfang noch offen Stand: Juni 2026. Angaben auf Basis offizieller Shopware-Ankündigungen zum Community Day 2026. Als Research Preview kann sich vieles noch ändern. Vom Briefing zur Shopping-Experience Vereinfachtes, konzeptionelles Schema. Der konkrete Funktionsumfang ist als Research Preview noch nicht final definiert. ### Was soll das Experience Studio leisten? Laut Shopware soll das Experience Studio Händlern helfen, Commerce-Erlebnisse schneller zu gestalten und neue Ideen in kürzerer Zeit umzusetzen. Der Ansatz: Aus einer Beschreibung heraus entsteht ein funktionsfähiges Commerce-Frontend, das Content und Commerce zusammenbringt. Die zentrale Frage, die Shopware adressiert, lautet sinngemäß, wie Marken auch in einer zunehmend automatisierten Welt emotionale, differenzierte Erlebnisse schaffen können. Wichtig zur Einordnung: Das Experience Studio ist nicht zu verwechseln mit den etablierten Shopping Experiences (Erlebniswelten) in Shopware, dem Drag-and-Drop-CMS zum Bauen von Seiteninhalten. Mehr dazu im Eintrag zu den Shopware Erlebniswelten. Das Experience Studio ist ein darüber hinausgehender, KI-getriebener Forschungsansatz. Einordnung Das Experience Studio ist als Research Preview zunächst ein Signal, kein Werkzeug für den Produktivbetrieb. Wer es ernst nimmt, sollte es als Richtungsweiser lesen: KI rückt näher an die Gestaltung von Storefronts heran. Den Mehrwert holt man aber nur ab, wenn Produktdaten, Inhalte und Strukturen dahinter belastbar sind. Eine KI kann aus guten Daten ein gutes Erlebnis bauen, aus chaotischen Daten nicht. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie ordnet sich das Experience Studio in Shopwares KI-Strategie ein? Shopware hat das Experience Studio gemeinsam mit drei weiteren Produkten vorgestellt und beschreibt damit eine Richtung, in der Content, Commerce und KI enger zusammenwachsen. Es steht im Kontext eines Marktes, in dem Commerce zunehmend agentisch und automatisiert gedacht wird. Das Studio adressiert die Frage, wie Marken differenzierte Erlebnisse schaffen, während Routineaufgaben stärker von KI übernommen werden. Verwandte Konzepte sind der Agentic Commerce und allgemein die KI-Automatisierung im Handel. Ein verlässliches Frontend braucht zudem ein sauberes Theme- und Datenfundament, wie es die Shopware Themes bereitstellen. ### Häufige Fragen zum Shopware Experience Studio #### Was ist das Shopware Experience Studio einfach erklärt? Das Shopware Experience Studio ist eine von Shopware vorgestellte Research Preview, mit der Händler aus einer Beschreibung heraus KI-gestützt Commerce-Frontends und Shopping-Experiences erzeugen sollen. Ziel sind differenzierte Storefronts, die Content, Kontext und Commerce verbinden. Stand Juni 2026 ist es ein experimenteller Ausblick, kein fertig verfügbares Produkt. #### Ist das Experience Studio schon nutzbar? Nein, Stand Juni 2026 ist das Experience Studio eine Research Preview und kein allgemein verfügbares Produkt. Shopware hat es auf dem Community Day 2026 als Ausblick vorgestellt und keinen festen Veröffentlichungstermin kommuniziert. Funktionsumfang und Verfügbarkeit sind noch offen und können sich ändern. Den aktuellen Stand nennen die offiziellen Shopware-Kanäle. #### Worin unterscheidet es sich von den Shopware Erlebniswelten? Die Shopware Erlebniswelten (Shopping Experiences) sind ein etabliertes Drag-and-Drop-CMS, mit dem Redakteure Seiteninhalte aus Blöcken zusammenstellen. Das Experience Studio ist dagegen ein KI-getriebener Forschungsansatz, der aus einer Beschreibung heraus ganze Commerce-Frontends erzeugen soll. Das eine ist produktiv im Einsatz, das andere eine Research Preview. #### Wann wurde das Experience Studio vorgestellt? Shopware hat das Experience Studio auf dem Shopware Community Day 2026 präsentiert, gemeinsam mit Shopware Nexus, dem Shopware Copilot und Shopware Payments. Es wurde als forschungsgetriebener Ausblick beschrieben, nicht als sofort verfügbares Produkt. Ein konkreter Veröffentlichungstermin wurde dabei nicht genannt. Storefronts, die mehr können als gut aussehen KI-gestützte Erlebnisse entfalten ihren Wert erst auf einem belastbaren Daten- und Theme-Fundament. Im Erstgespräch schauen wir, wie weit Ihr Shopware-Setup für differenzierte, datengetriebene Shopping-Experiences vorbereitet ist. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und KI & Automation ### Verwandte Themen Das Experience Studio steht im Kontext von KI, Content und Storefront-Gestaltung in Shopware. Diese Einträge vertiefen die Bausteine. Shopware Erlebniswelten→Das etablierte Drag-and-Drop-CMS für Seiteninhalte, abgegrenzt vom KI-Forschungsansatz.Shopware Themes→Das Frontend- und Theme-System, das die Basis für jede Storefront bildet.Agentic Commerce→Wie KI-Agenten und automatisierte Prozesse den Handel verändern.Shopware bei onacy→Wie onacy Shopware-Storefronts mit sauberem Daten- und Theme-Fundament aufbaut. ### Was ist der Shopware Flow Builder? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-flow-builder/ onacy›Wissen›Shopware Flow Builder Shopware ## Was ist der Shopware Flow Builder? Der Shopware Flow Builder ist das ereignisbasierte No-Code-Automatisierungswerkzeug in Shopware 6. Er folgt der Logik Trigger, Bedingung, Aktion: Ein Shop-Ereignis wie checkout.order.placed startet einen Flow, eine Bedingung prüft die Voraussetzungen, eine Aktion wird ausgeführt, etwa eine E-Mail senden, einen Status ändern, ein Tag setzen oder einen Webhook aufrufen. Konfiguriert wird alles ohne Programmierung in der Administration unter Einstellungen, Automatisierung. Mit dem Flow Builder lassen sich wiederkehrende Geschäftsprozesse automatisieren, ohne eigene Entwicklung. Die Bedingungen eines Flows nutzen das Regelwerk des Shopware Rule Builder: Der Rule Builder definiert das Wenn, der Flow Builder führt das Dann aus. Der Funktionsumfang hängt von der Shopware-Edition ab, fortgeschrittene Aktionen wie Webhooks oder verzögerte Aktionen sind höheren Plänen vorbehalten. Element | Bedeutung | Beispiele Trigger | Shop-Ereignis, das den Flow startet | checkout.order.placed, checkout.customer.register, state_enter.order.state.paid Bedingung | Prüfung über Rule-Builder-Regeln, true/false-Verzweigung | Bestellwert über Grenze, bestimmte Kundengruppe, Zahlart Aktion | Operation bei erfüllter Bedingung | E-Mail mit Anhang senden, Status ändern, Tag setzen, Dokument erzeugen, Webhook aufrufen Verzweigung | Flows lassen sich aufteilen und anhalten | true/false-Pfade, Stop flow Verfügbarkeit | Je nach Edition, einzelne Aktionen nur in höheren Plänen | Webhooks und verzögerte Aktionen (Delayed Actions) in höheren Plänen Stand: Juni 2026. Angaben auf Basis der offiziellen Shopware-Dokumentation (docs.shopware.com). Konkreter Funktionsumfang abhängig von Shopware-Version und Edition. Ablauf eines Shopware-Flows Ein Shop-Ereignis startet den Flow, eine Bedingung prüft die Voraussetzung, eine Aktion wird ausgeführt. Das Beispiel ist illustrativ. ### Wie funktioniert der Shopware Flow Builder? Der Flow Builder liegt in der Shopware-Administration unter Einstellungen, Automatisierung. Jeder Flow folgt derselben Logik: Ein Trigger startet den Ablauf, eine Bedingung prüft die Voraussetzungen, eine Aktion wird ausgeführt. Als Trigger dienen Shop-Ereignisse, zum Beispiel checkout.order.placed bei einer Bestellung, checkout.customer.register bei einer Registrierung oder ein Statusübergang wie state_enter.order.state.paid. Mögliche Aktionen sind unter anderem: - automatisierte E-Mails inklusive Anhängen versenden, - Bestell-, Zahlungs- oder Versandstatus ändern, - Tags setzen oder entfernen und Kundengruppen zuweisen, - Dokumente erzeugen oder externe URLs per Webhook aufrufen (je nach Edition). Flows lassen sich über true/false-Pfade verzweigen, mit Stop flow anhalten und als Vorlagen teilen, herunterladen und hochladen. Verzögerte Aktionen (Delayed Actions) führen Aufgaben erst nach einem definierten Zeitraum aus und stehen in höheren Editionen bereit. So deckt der Flow Builder einen großen Teil wiederkehrender Prozesse ab, ohne dass eigener Code nötig ist. Einordnung Der Flow Builder ist im Tagesgeschäft oft unterschätzt. Viele Aufgaben, für die Händler reflexartig an eine individuelle Entwicklung denken, etwa automatische Benachrichtigungen, Tag-Logik oder Statusprozesse, lassen sich ohne eine Zeile Code abbilden. Der Hebel liegt nicht im Werkzeug, sondern in der Disziplin: Wer Flows sauber benennt, dokumentiert und nicht wild wuchern lässt, spart sich später teure Fehlersuche in einem undurchschaubaren Geflecht aus Automatisierungen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen Flow Builder und Rule Builder? Flow Builder und Rule Builder werden oft verwechselt, erfüllen aber unterschiedliche Aufgaben. Der Rule Builder ist das Regelwerk: Er definiert Bedingungen, etwa für Preise, Versand, Zahlarten oder B2B-Logik, und liefert damit das Wenn. Er hat keinen eigenen Auslöser, sondern wird von anderen Funktionen ausgewertet. Der Flow Builder ist die Automatisierung: Er reagiert auf ein Ereignis und führt das Dann aus. In der Praxis greifen beide ineinander. Ein Flow startet bei einem Ereignis, prüft über eine Rule-Builder-Regel eine Bedingung und führt bei Erfüllung eine Aktion aus. Vereinfacht: Der Rule Builder entscheidet, der Flow Builder handelt. Wer beide Werkzeuge sauber trennt und gezielt kombiniert, baut wartbare Automatisierungen statt Insellösungen. ### Wo stößt der Flow Builder an Grenzen? Der Flow Builder ist stark, solange Prozesse innerhalb von Shopware ablaufen. Sobald mehrere Systeme über Shopware hinaus zusammenspielen, etwa ERP, CRM oder PIM, stoßen die Bordmittel an Grenzen. Hier setzen systemübergreifende Integrationen und Orchestrierungsebenen an, von klassischen Schnittstellen bis zu Ansätzen wie Shopware Nexus. Wer Prozesse weiterdenkt, landet schnell bei umfassender KI-Automatisierung und Agentic Commerce. Als Shopware-Partner setzt onacy zuerst die Bordmittel konsequent ein und ergänzt sie erst dort um externe Orchestrierung, wo der Flow Builder bewusst endet. ### Häufige Fragen zum Shopware Flow Builder #### Was ist der Shopware Flow Builder einfach erklärt? Der Shopware Flow Builder ist das ereignisbasierte No-Code-Automatisierungswerkzeug in Shopware 6. Er folgt der Logik Trigger, Bedingung, Aktion: Ein Shop-Ereignis wie eine Bestellung startet einen Flow, eine Bedingung prüft die Voraussetzungen, eine Aktion wie E-Mail-Versand oder Statusänderung wird ausgeführt. Konfiguriert wird alles ohne Programmierung in der Administration. #### Was ist der Unterschied zwischen Flow Builder und Rule Builder? Der Rule Builder definiert Bedingungen und Regeln, etwa für Preise, Versand oder B2B-Logik, und liefert damit das Wenn. Er hat keinen eigenen Auslöser. Der Flow Builder reagiert auf ein Shop-Ereignis, prüft eine Bedingung über Rule-Builder-Regeln und führt eine Aktion aus, also das Dann. Vereinfacht: Der Rule Builder entscheidet, der Flow Builder handelt. #### Welche Aktionen kann der Flow Builder ausführen? Der Flow Builder kann unter anderem automatisierte E-Mails inklusive Anhängen versenden, Bestell-, Zahlungs- oder Versandstatus ändern, Tags setzen oder entfernen, Kundengruppen zuweisen, Dokumente erzeugen und externe URLs per Webhook aufrufen. Fortgeschrittene Aktionen wie Webhooks oder verzögerte Aktionen sind je nach Shopware-Edition höheren Plänen vorbehalten. #### Welche Trigger gibt es im Shopware Flow Builder? Als Trigger dienen Shop-Ereignisse. Typische Beispiele sind checkout.order.placed beim Aufgeben einer Bestellung, checkout.customer.register bei einer Registrierung oder Statusübergänge wie state_enter.order.state.paid, wenn der Zahlungsstatus auf bezahlt wechselt. Auf einen Trigger folgt eine Bedingung, die über Rule-Builder-Regeln geprüft wird, und anschließend eine Aktion. Prozesse in Shopware automatisieren, ohne unnötigen Custom-Code Viele wiederkehrende Abläufe lassen sich mit Flow Builder und Rule Builder ohne Entwicklung abbilden. Wir analysieren Ihre Prozesse und zeigen, was sich mit Bordmitteln lösen lässt und wo echte Workflow-Automatisierung beginnt. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware bei onacy ### Verwandte Themen Der Flow Builder ist Teil des Shopware-Automatisierungsbaukastens bei onacy. Diese Seiten vertiefen Regelwerk, Architektur und weiterführende Automatisierung. Shopware Rule Builder→Das Regelwerk, dessen Bedingungen der Flow Builder für seine Verzweigungen nutzt.Shopware Nexus→Wie Prozesse über Shopware hinaus mit ERP, PIM und weiteren Systemen orchestriert werden.KI-Automatisierung→Wohin Automatisierung führt, wenn No-Code-Bordmittel an ihre Grenzen stoßen.Was ist Shopware?→Überblick über das Shop-System, in dem der Flow Builder integriert ist. ### Was ist der Shopware Rule Builder? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-rule-builder/ onacy›Wissen›Shopware Rule Builder Shopware ## Was ist der Shopware Rule Builder? Der Shopware Rule Builder ist das No-Code-Regelwerk in Shopware 6. Er bündelt Bedingungen, die an vielen Stellen im Shop ausgewertet werden, ohne dass programmiert werden muss. Laut Shopware stehen über 50 Bedingungen zur Verfügung, die sich über UND/ODER-Logik zu komplexen Regeln kombinieren lassen. Typische Einsatzfelder sind Versand- und Zahlartenverfügbarkeit, Preis- und Promotion-Logik, B2B-Preislisten und Dynamic Access. Der Rule Builder liefert das Wenn. Eine Regel besteht aus mindestens einer Bedingung, kann aber mehrere Bedingungen und Unterbedingungen kombinieren. Der Rule Builder hat keinen eigenen Auslöser, sondern wird von anderen Funktionen ausgewertet, etwa bei der Preisberechnung, im Checkout oder durch den Shopware Flow Builder. Einmal definierte Regeln lassen sich mehrfach wiederverwenden, so entsteht ein zentrales, konsistentes Regelwerk statt verstreuter Einzeleinstellungen. Einsatzfeld | Was sich steuern lässt | Beispiel-Bedingungen Versand | Verfügbarkeit und Kosten von Versandarten | Land, Region, Postleitzahl, Gewicht Zahlung | Verfügbarkeit von Zahlarten je nach Kontext | Kundengruppe, Warenkorbwert, Land Preise | Erweiterte Preis- und Preislisten-Logik | Kundengruppe, Währung, Menge, B2C/B2B getrennt Promotions | Wann Rabatte und Aktionen greifen | Mindestbestellwert, bestimmte Artikel im Warenkorb Dynamic Access | Sichtbarkeit von Produkten, Kategorien, Seiten | Kundengruppe, Login-Status (in den entsprechenden Plänen) Flow-Bedingungen | Verzweigung von Flows im Flow Builder | Bestellwert über Grenze, bestimmte Kundengruppe Stand: Juni 2026. Angaben auf Basis der offiziellen Shopware-Dokumentation (docs.shopware.com). Zahl der Bedingungen und konkreter Funktionsumfang abhängig von Shopware-Version und Edition. Aufbau einer Regel im Shopware Rule Builder Mehrere Bedingungen werden über UND/ODER-Logik kombiniert und ergeben eine wiederverwendbare Regel. Die Werte im Beispiel sind illustrativ. ### Was kann der Shopware Rule Builder? Der Rule Builder ist das zentrale Regelwerk von Shopware. Er macht Bedingungen, die früher Code erforderten, über die Administration konfigurierbar. Laut Shopware stehen über 50 Bedingungen zur Verfügung, organisiert in Kategorien wie Allgemein, Bestellungen, Kunden, Marketing und Warenkorb. Typische Einsatzfelder sind: - Preise und Preislisten, etwa nach Kundengruppe, Währung oder Menge, inklusive getrennter B2C- und B2B-Preise. - Versandkosten und Versandarten nach Land, Region, Postleitzahl oder Gewicht. - Verfügbarkeit von Zahlarten je nach Kontext. - Dynamic Access, also Sichtbarkeit von Produkten, Kategorien und Seiten (in den entsprechenden Plänen). Eng verwandt ist der Bezug zu Produktvarianten und Preislogik: Über Regeln lassen sich Preise und Verfügbarkeiten differenziert nach Kundengruppe, Menge oder Kontext steuern, ohne jede Variante manuell zu pflegen. Einmal definierte Regeln sind mehrfach wiederverwendbar und lassen sich mit dem Flow Builder kombinieren. Einordnung Rule Builder und Flow Builder sind im B2B-Commerce oft unterschätzte Hebel. Viele Anforderungen, für die Händler sofort an Custom-Code denken, lassen sich ohne Entwicklung abbilden, von kundengruppenspezifischen Preisen bis zu automatisierten Bestellprozessen. Die Kunst liegt nicht in der Technik, sondern in sauber durchdachten Regeln. Wer das Regelwerk unstrukturiert wachsen lässt, baut sich schnell ein undurchschaubares Geflecht. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen Rule Builder und Flow Builder? Rule Builder und Flow Builder werden häufig verwechselt, haben aber klar getrennte Aufgaben. Der Rule Builder definiert Bedingungen und liefert das Wenn. Er hat keinen eigenen Auslöser, sondern wird von anderen Funktionen ausgewertet, etwa im Checkout, bei der Preisberechnung oder durch den Flow Builder. Der Flow Builder ist die ereignisbasierte Automatisierung und führt das Dann aus. In der Praxis greifen beide ineinander. Ein Flow startet bei einem Shop-Ereignis, prüft über eine Rule-Builder-Regel eine Bedingung und führt bei Erfüllung eine Aktion aus. Vereinfacht: Der Rule Builder entscheidet, der Flow Builder handelt. Deshalb lohnt es sich, das Regelwerk von Anfang an sauber und wiederverwendbar aufzubauen, denn es ist die Grundlage für verlässliche Automatisierungen. ### Wie baut man ein wartbares Regelwerk auf? Der häufigste Fehler ist ein unstrukturiert wachsendes Regelwerk: viele Einzelregeln mit ähnlichen Bedingungen, schwer nachvollziehbare Überschneidungen, niemand weiß mehr, welche Regel wo greift. Sauberes Datenmanagement und klare Benennungen sind die Basis. Regeln sollten sprechende Namen tragen, dokumentiert und wo möglich wiederverwendet statt dupliziert werden. Gerade im B2B mit kundengruppenspezifischen Preisen, Staffeln und Sichtbarkeiten lohnt sich eine durchdachte Regelarchitektur. Als Shopware-Partner strukturiert onacy das Regelwerk so, dass es mit dem Shop wächst, statt unübersichtlich zu werden. Das spart später teure Fehlersuche und hält Preise und Verfügbarkeiten konsistent. ### Häufige Fragen zum Shopware Rule Builder #### Was ist der Shopware Rule Builder einfach erklärt? Der Shopware Rule Builder ist das No-Code-Regelwerk in Shopware 6. Er bündelt Bedingungen, die an vielen Stellen im Shop ausgewertet werden, ohne dass programmiert werden muss. Laut Shopware stehen über 50 Bedingungen zur Verfügung, kombinierbar über UND/ODER-Logik. Typische Einsatzfelder sind Versand, Zahlarten, Preise, Promotions und Dynamic Access. Der Rule Builder liefert das Wenn. #### Was ist der Unterschied zwischen Rule Builder und Flow Builder? Der Rule Builder bündelt Bedingungen, etwa für Preise, Versand, Zahlarten oder B2B-Logik, und liefert das Wenn. Er hat keinen eigenen Auslöser, sondern wird von anderen Funktionen ausgewertet, unter anderem vom Flow Builder. Dieser reagiert auf ein Shop-Ereignis und führt eine Aktion aus, also das Dann. Kurz gesagt: Das Regelwerk entscheidet, die Automatisierung handelt. #### Wie viele Bedingungen hat der Shopware Rule Builder? Laut Shopware-Dokumentation stehen im Rule Builder über 50 Bedingungen zur Verfügung. Sie sind in Kategorien organisiert, etwa Allgemein, Bestellungen, Kunden, Marketing und Promotions sowie Warenkorb. Mehrere Bedingungen und Unterbedingungen lassen sich über UND/ODER-Logik zu komplexen Regeln kombinieren. Die genaue Zahl hängt von Shopware-Version und Edition ab. #### Wofür wird der Rule Builder typischerweise genutzt? Typische Einsatzfelder sind die Verfügbarkeit und Kosten von Versandarten nach Land oder Gewicht, die Verfügbarkeit von Zahlarten, erweiterte Preis- und Preislisten-Logik inklusive getrennter B2C- und B2B-Preise, die Steuerung von Promotions sowie Dynamic Access für die Sichtbarkeit von Produkten und Seiten. Zudem liefern Regeln die Bedingungen für Flows im Flow Builder. B2B-Preise und -Logik in Shopware sauber abbilden Kundengruppenpreise, Staffeln und Sichtbarkeiten lassen sich mit dem Rule Builder ohne Custom-Code steuern, wenn das Regelwerk durchdacht ist. Wir strukturieren Ihre Regeln so, dass sie mit dem Shop wachsen, statt unübersichtlich zu werden. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware bei onacy ### Verwandte Themen Der Rule Builder ist Teil des Shopware-Automatisierungsbaukastens bei onacy. Diese Seiten vertiefen Automatisierung, Preislogik und Architektur. Shopware Flow Builder→Die ereignisbasierte Automatisierung, die Rule-Builder-Regeln für ihre Bedingungen nutzt.Shopware Produktvarianten→Wo Regeln für kundengruppen- und mengenabhängige Preise besonders greifen.Datenmanagement→Warum ein sauberes Datenfundament ein wartbares Regelwerk erst ermöglicht.Was ist Shopware?→Überblick über das Shop-System, in dem der Rule Builder integriert ist. ### Was ist Shopware PaaS? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-paas/ onacy›Wissen›Shopware PaaS Shopware ## Was ist Shopware PaaS? Shopware PaaS ist das Platform-as-a-Service-Betriebsmodell von Shopware. Es stellt eine verwaltete Hosting- und Entwicklungsumgebung bereit, in der Shopware-Shops laufen, ohne dass der Betreiber Server, Datenbanken und Skalierung vollständig selbst aufbauen muss. Shopware unterscheidet zwischen PaaS Native (eng auf Shopware optimiert, auf AWS) und einer generischen PaaS-Variante mit mehr Infrastruktur-Kontrolle. PaaS steht neben Shopware Cloud (SaaS) und self-hosted. Der Grundgedanke von Platform-as-a-Service: Der Anbieter stellt die Plattform inklusive Laufzeitumgebung, Datenbanken, Objektspeicher, CDN und Monitoring bereit, das Team konzentriert sich auf die Anwendung. Bei Shopware PaaS werden Infrastrukturbausteine wie Umgebungsvariablen, Secrets, Cronjobs und CDN-Anbindung (Fastly) über Konfiguration gesteuert. PaaS Native nimmt dem Team mehr Infrastrukturarbeit ab, die generische PaaS-Variante erlaubt Infrastructure as Code über mehrere Cloud-Provider. Kriterium | Shopware PaaS | Shopware Cloud (SaaS) | Self-hosted Betriebsmodell | Verwaltete Plattform, eigene Anwendung und Erweiterungen | Vollständig gehosteter Shop von Shopware | Eigener Betrieb auf eigener Infrastruktur Infrastruktur | Von Shopware bzw. Plattform bereitgestellt und betreut | Komplett von Shopware betrieben | Komplett in eigener Verantwortung Anpassungstiefe | Individuelle Erweiterungen und eigener Code möglich | Standardfunktionen und Apps, begrenzte Tiefe | Maximale Freiheit, höchster Aufwand Betriebsaufwand | Reduziert, Plattform übernimmt Infrastruktur | Sehr gering | Hoch, inklusive Updates und Skalierung Typischer Einsatz | Projekte mit Anpassungsbedarf und betreutem Betrieb | Schneller Start, standardnahe Anforderungen | Volle Kontrolle, eigenes Ops-Team Stand: Juni 2026. Angaben auf Basis der offiziellen Shopware-Dokumentation (developer.shopware.com). Konkreter Funktionsumfang abhängig von Shopware-Version, gewähltem PaaS-Modell und Edition. Shopware-Betriebsmodelle im Vergleich PaaS liegt zwischen voller Eigenverantwortung (self-hosted) und vollständig gehostetem Betrieb (Cloud). Die Einordnung ist eine vereinfachte Darstellung. ### Wie unterscheidet sich Shopware PaaS von Shopware Cloud und self-hosted? Shopware bietet sein System in mehreren Betriebsmodellen an. Shopware Cloud ist das SaaS-Angebot: Shopware betreibt den kompletten Shop, der Betreiber nutzt Standardfunktionen und Apps, ohne sich um Infrastruktur zu kümmern. Die selbst gehostete Variante liegt am anderen Ende: maximale Freiheit, aber Server, Updates, Skalierung und Sicherheit liegen vollständig beim Betreiber oder seinem Dienstleister. PaaS positioniert sich dazwischen. Die Plattform stellt eine betreute Laufzeit- und Infrastrukturumgebung bereit, in der eigener Code und individuelle Erweiterungen laufen. Das Team verantwortet die Anwendung, nicht den Unterbau. So lassen sich projektspezifische Anpassungen mit reduziertem Betriebsaufwand verbinden. Welche Variante passt, hängt von Anpassungstiefe, Team-Setup und Compliance-Anforderungen ab. Einordnung Die Wahl des Betriebsmodells ist weniger eine Technik- als eine Verantwortungsfrage. Wer maximale Anpassung will, aber kein eigenes Ops-Team aufbauen möchte, findet in PaaS oft den sinnvollen Mittelweg. Entscheidend ist, das Modell früh an der tatsächlichen Anpassungstiefe und an der internen IT-Mannschaft auszurichten, nicht am vermeintlich günstigsten Listenpreis. Ein falsch gewähltes Betriebsmodell rächt sich später in Betriebskosten und Geschwindigkeit. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was bietet die Shopware-PaaS-Umgebung konkret? Eine PaaS-Umgebung nimmt dem Team typische Infrastrukturarbeit ab und stellt sie als konfigurierbare Bausteine bereit. Laut Shopware-Dokumentation gehören dazu unter anderem: - Datenbanken und Objektspeicher als bereitgestellte Ressourcen. - Umgebungsvariablen und Secrets-Verwaltung für sichere Konfiguration. - CDN-Anbindung (Fastly) sowie Monitoring über Logs, Traces und Events. - Cronjob-Verwaltung und Konfiguration der Anwendung über YAML-Dateien. Bei PaaS Native ist diese Umgebung eng auf Shopware optimiert und läuft auf AWS, Shopware verantwortet dabei wesentliche Infrastrukturkonfigurationen. Die generische PaaS-Variante erlaubt Infrastructure as Code und unterstützt mehrere Cloud-Provider, verlangt im Gegenzug mehr eigene Infrastrukturarbeit. Die konkrete Verfügbarkeit einzelner Funktionen hängt von Modell und Vertrag ab. ### Wann lohnt sich Shopware PaaS? PaaS ist dann interessant, wenn ein Shop individuelle Anpassungen und eigene Erweiterungen braucht, das Unternehmen aber kein vollständiges Infrastruktur- und Betriebsteam aufbauen will. Typische Konstellationen sind wachsende B2B- und B2C-Shops mit eigener Logik, Anbindungen an umliegende Systeme wie ERP oder PIM und der Wunsch nach planbarem Betrieb. Wer dagegen sehr standardnah startet, ist mit Shopware Cloud oft schneller am Markt. Wer maximale Kontrolle und ein eigenes Ops-Team hat, bleibt häufig bei self-hosted. Als Shopware-Partner bewertet onacy diese Optionen im Projektkontext, statt ein Modell pauschal zu empfehlen. Die richtige Wahl hängt von Anpassungstiefe, Team und Wachstumsplänen ab. ### Häufige Fragen zu Shopware PaaS #### Was ist Shopware PaaS einfach erklärt? Shopware PaaS ist das Platform-as-a-Service-Betriebsmodell von Shopware. Es stellt eine verwaltete Hosting- und Entwicklungsumgebung bereit, in der ein Shopware-Shop mit eigenem Code und individuellen Erweiterungen läuft, ohne dass der Betreiber Server, Datenbanken und Skalierung komplett selbst aufbauen muss. Es liegt zwischen vollständig gehostetem SaaS und selbst gehostetem Betrieb. #### Was ist der Unterschied zwischen Shopware PaaS und Shopware Cloud? Shopware Cloud ist das SaaS-Angebot: Shopware betreibt den kompletten Shop, der Betreiber nutzt Standardfunktionen und Apps. Shopware PaaS stellt dagegen eine betreute Plattform bereit, auf der eigener Code und individuelle Erweiterungen laufen. PaaS bietet mehr Anpassungstiefe als Cloud, verlangt aber auch mehr Verantwortung für die Anwendung selbst. #### Welche Betriebsmodelle bietet Shopware an? Shopware bietet drei Betriebsmodelle: Shopware Cloud als vollständig gehostetes SaaS, Shopware PaaS als verwaltete Platform-as-a-Service-Umgebung mit eigenem Code und die selbst gehostete Variante in voller Eigenverantwortung. PaaS unterteilt sich zusätzlich in PaaS Native (auf AWS optimiert) und eine generische PaaS-Variante mit Infrastructure as Code. #### Für wen eignet sich Shopware PaaS? Shopware PaaS eignet sich für Unternehmen, die individuelle Anpassungen und eigene Erweiterungen brauchen, aber kein vollständiges Infrastruktur- und Betriebsteam aufbauen wollen. Typisch sind wachsende B2B- und B2C-Shops mit eigener Logik und Anbindungen an ERP oder PIM. Welches Modell passt, hängt von Anpassungstiefe, Team-Setup und Wachstumsplänen ab. Welches Shopware-Betriebsmodell passt zu Ihrem Projekt? Cloud, PaaS oder self-hosted, die richtige Wahl entscheidet über Betriebskosten und Geschwindigkeit. Wir bewerten Anpassungstiefe, Team-Setup und Wachstumsziele und leiten daraus das passende Betriebsmodell ab. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware bei onacy ### Verwandte Themen Shopware PaaS ist Teil der Shopware-Betriebs- und Plattformthemen bei onacy. Diese Seiten vertiefen Betriebsmodelle, Automatisierung und Architektur. Shopware Cloud→Das SaaS-Betriebsmodell von Shopware und die wichtigste Abgrenzung zu PaaS.Was ist Shopware?→Überblick über das Shop-System, auf dem alle Betriebsmodelle aufsetzen.Shopware Nexus→Wie Shopware-Umgebungen mit ERP, PIM und weiteren Systemen orchestriert werden.Shopware bei onacy→Wie onacy als Shopware-Partner Betriebsmodell und Architektur im Projekt bewertet. ### Wie funktionieren Shopware Themes? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-themes/ onacy›Wissen›Shopware Themes Shopware ## Wie funktionieren Shopware Themes? Shopware Themes steuern das visuelle Erscheinungsbild der Shopware-Storefront, also Layout, Typografie, Farben und Bilder. Ein Theme überschreibt Twig-Templates, ergänzt SCSS und JavaScript und definiert konfigurierbare Einstellungen, die in der Administration erscheinen. Zentrale Steuerdatei ist die theme.json. Themes werden je Sales Channel zugewiesen und basieren standardmäßig auf einem mitgelieferten Standard-Theme auf Bootstrap-5-Grundlage. Ein Theme ist in Shopware kein eigener Erweiterungstyp, sondern wird als Plugin umgesetzt oder, in Cloud-Umgebungen, als App ausgeliefert. Damit Shopware es als Theme erkennt, implementiert es ein definiertes Theme-Interface. Anders als Plugins und Apps, die installationsweit wirken, greift ein Theme nur für die Sales Channels, denen es zugewiesen ist. Für ein reines Theme ist kein PHP-Code nötig. Baustein Rolle im Shopware-Theme theme.json Zentrale Konfiguration: definiert Einstellungsfelder, Einstiegspunkte für SCSS und Assets sowie die Kompilierungs-Reihenfolge Twig-Templates Steuern das HTML der Storefront; lassen sich über Theme-Vererbung gezielt überschreiben SCSS / CSS Styling; Einstiegspunkt ist standardmäßig die base.scss; wird über einen SASS-Compiler verarbeitet JavaScript Wird über Webpack gebaut, da der PHP-Compiler nur SCSS verarbeitet Zuweisung Pro Sales Channel über den Theme Manager; wirkt nur dort, nicht installationsweit Stand: Juni 2026. Angaben auf Basis der offiziellen Shopware-Developer-Dokumentation. Details können sich je nach Shopware-Version unterscheiden. Aufbau eines Shopware-Themes Vereinfachtes Schema. Die theme.json bündelt die Bausteine, beim Theme-Compile entstehen die ausgelieferten Assets für die Storefront. ### Welche Rolle spielt die theme.json? Die theme.json ist die zentrale Konfigurationsdatei eines Shopware-Themes. In ihr werden Konfigurationsfelder definiert, die sich in Tabs, Blöcke und Sektionen gliedern und später in der Administration als Theme-Einstellungen erscheinen. Der technische Name eines Feldes ist zugleich der Schlüssel, über den der Wert im Theme oder in den SCSS-Dateien angesprochen wird. Darüber hinaus legt die theme.json fest: - den Einstiegspunkt für das SCSS, standardmäßig die base.scss, - die Reihenfolge, in der Styles kompiliert werden (style-Sektion), - die Pfade zu Assets, die beim Kompilieren kopiert werden. Beim Ausführen des Theme-Compile werden die definierten Assets zusammen mit dem kompilierten CSS und JavaScript in ein öffentliches Theme-Verzeichnis geschrieben. So entsteht aus Konfiguration und Quelldateien die ausgelieferte Storefront. Einordnung Der häufigste Fehler bei Shopware-Themes ist, das Standard-Theme stark zu überschreiben, statt sauber zu vererben. Wer Templates kopiert statt gezielt zu erweitern, zahlt das bei jedem Shopware-Update mit Mehraufwand. Ein wartbares Theme nutzt die Vererbung konsequent und greift nur dort ein, wo es wirklich nötig ist. Das spart langfristig deutlich mehr als jede schnelle Anpassung am Anfang. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie werden Twig, SCSS und JavaScript verarbeitet? Die Storefront von Shopware nutzt Twig als Template-Sprache. Ein Theme kann einzelne Twig-Templates des Standard-Themes überschreiben oder ergänzen, gesteuert über die Theme-Vererbung. Für das Styling kommt SCSS zum Einsatz. Der Einstiegspunkt ist standardmäßig die base.scss, in der sich die Standard-Styles anpassen oder eigene Styles ergänzen lassen. SCSS wird über einen SASS-Compiler in PHP verarbeitet. JavaScript dagegen kann der PHP-Compiler nicht übernehmen, dafür wird Webpack genutzt. Nach Änderungen muss das Theme kompiliert werden, damit CSS, JavaScript und Assets neu erzeugt werden. Das Standard-Theme baut auf Bootstrap 5 auf, was als gemeinsame Grundlage dient. ### Wie hängen Themes mit Storefront und Erlebniswelten zusammen? Das Theme bildet das technische Fundament der Storefront und legt fest, wie Layout, Farben und Typografie aussehen. Innerhalb dieses Rahmens werden Inhalte gepflegt. Konkrete Seiteninhalte gestalten Redakteure dann komfortabel über die Shopware Erlebniswelten, das Drag-and-Drop-CMS. Auch Produktvarianten werden im Theme-Rahmen dargestellt. Ein gutes Theme ist also nicht nur Optik, sondern die Bühne, auf der Inhalte, Produkte und Erlebnisse zusammenkommen. Wie onacy Shopware-Storefronts technisch und gestalterisch aufbaut, zeigt die Seite zu unseren Shopware-Leistungen. ### Häufige Fragen zu Shopware Themes #### Was ist ein Shopware Theme einfach erklärt? Ein Shopware Theme steuert das visuelle Erscheinungsbild der Storefront, also Layout, Typografie, Farben und Bilder. Es überschreibt Twig-Templates, ergänzt SCSS und JavaScript und definiert Einstellungen, die in der Administration erscheinen. Gesteuert wird das über die theme.json. Themes werden pro Sales Channel zugewiesen und basieren standardmäßig auf einem Standard-Theme auf Bootstrap-5-Grundlage. #### Wofür ist die theme.json zuständig? Die theme.json ist die zentrale Konfigurationsdatei eines Themes. Sie definiert die Theme-Einstellungen für die Administration, legt den Einstiegspunkt für das SCSS fest, bestimmt die Reihenfolge der Style-Kompilierung und benennt die Asset-Pfade. Beim Theme-Compile werden auf dieser Basis CSS, JavaScript und Assets erzeugt und in ein öffentliches Verzeichnis geschrieben. #### Brauche ich PHP-Kenntnisse für ein Shopware Theme? Für ein reines Theme ist laut Shopware kein PHP-Code nötig. Gearbeitet wird mit Twig für die Templates, SCSS für das Styling und JavaScript für Interaktion, gesteuert über die theme.json. PHP-Kenntnisse werden erst relevant, wenn ein Theme als Plugin um eigene Funktionen erweitert wird. Für reine Gestaltung reicht das Theme-Handwerkszeug aus. #### Wie unterscheidet sich ein Theme von einem Plugin? Ein Theme ist kein eigener Erweiterungstyp, sondern wird als Plugin umgesetzt oder in der Cloud als App ausgeliefert und implementiert ein Theme-Interface. Der wichtigste Unterschied: Ein Theme wirkt nur für die Sales Channels, denen es zugewiesen ist, während Plugins und Apps installationsweit greifen. Ein Theme verändert das Erscheinungsbild, ein Plugin kann zusätzlich Funktionen ergänzen. Ein Theme, das Updates übersteht Ein wartbares Shopware-Theme nutzt Vererbung statt Kopieren und bleibt so updatefähig. Im Erstgespräch ordnen wir ein, wie zukunftssicher Ihr aktuelles Theme aufgebaut ist und wo sich eine saubere Theme-Struktur langfristig auszahlt. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und Shopware Erlebniswelten ### Verwandte Themen Themes sind das Frontend-Fundament von Shopware. Diese Einträge zeigen, was darauf aufbaut. Shopware Erlebniswelten→Das Drag-and-Drop-CMS für Seiteninhalte, die im Theme-Rahmen dargestellt werden.Shopware Produktvarianten→Wie Varianten in der vom Theme gestalteten Storefront ausgespielt werden.Shopware Experience Studio→Der KI-Forschungsansatz, der auf einem soliden Theme- und Datenfundament aufsetzt.Shopware bei onacy→Wie onacy updatefähige, gut wartbare Shopware-Storefronts aufbaut. ### Was sind Shopware Erlebniswelten (Shopping Experiences)? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-erlebniswelten/ onacy›Wissen›Shopware Erlebniswelten Shopware ## Was sind Shopware Erlebniswelten (Shopping Experiences)? Shopware Erlebniswelten (englisch Shopping Experiences) sind das Drag-and-drop-Content-Werkzeug von Shopware 6. Damit gestalten Redakteure ohne Programmierung individuelle Seitenlayouts aus vorgefertigten Blöcken und Elementen, etwa für Startseiten, Kategorien, Produktseiten und Landingpages. Die Layouts lassen sich speichern, wiederverwenden und den jeweiligen Seiten zuweisen. Erlebniswelten sind das integrierte CMS von Shopware 6 und werden im Administrationsbereich gepflegt. Ein Layout besteht aus Abschnitten (Sections), die wiederum Blöcke enthalten, und Blöcke bestehen aus einzelnen Elementen wie Text, Bild, Slider oder Produkt-Listing. So lassen sich Storytelling-Inhalte und shoppable Content kombinieren, ohne dass Frontend-Entwicklung nötig ist. Ebene | Was es ist | Beispiele Layout | Eine gespeicherte Seitengestaltung, einem Seitentyp zugeordnet | Startseite, Kategorie, Landingpage Abschnitt (Section) | Horizontaler Bereich eines Layouts, ein- oder mehrspaltig | Vollbreite, Inhalt mit Sidebar Block | Vorgefertigter Baustein innerhalb eines Abschnitts | Bild-Text, Slider, Galerie, Produkt-Listing Element | Kleinste Einheit innerhalb eines Blocks | Text, Bild, Video, Button, Produkt Stand: Juni 2026. Die Struktur Layout, Abschnitt, Block und Element bezieht sich auf Shopware 6 Shopping Experiences. Der Aufbau einer Shopware-ErlebnisweltEine Erlebniswelt setzt sich aus Layout, Abschnitten, Blöcken und Elementen zusammen. Das Ergebnis ist eine gestaltete Seite ohne Programmierung. ### Wofür werden Erlebniswelten in Shopware genutzt? Erlebniswelten verbinden redaktionellen Content mit dem Verkauf. Statt statischer Produktlisten lassen sich emotionale, markenkonforme Seiten bauen, die Produkte im Kontext zeigen. Typische Einsatzfelder: - Gestaltung der Startseite mit Bannern, Sliders und kuratierten Produktstrecken. - Individuelle Kategorie-Layouts, die über das Standard-Listing hinausgehen. - Kampagnen- und Landingpages für Aktionen, Marken oder Saisonthemen. - Storytelling auf Produktdetailseiten, etwa mit Bild-Text-Kombinationen und Videos. Da die Pflege im Administrationsbereich per Drag-and-drop erfolgt, können Marketing- und Redaktionsteams Inhalte selbst ausspielen, ohne bei jeder Änderung die Entwicklung einzubinden. Einordnung Erlebniswelten entfalten ihren Wert erst, wenn die Produktdaten dahinter stimmen, denn ein Storytelling-Block verkauft nur, wenn Bilder, Beschreibungen und Varianten konsistent gepflegt sind. Wer Content-Gestaltung und Produktdatenpflege getrennt denkt, baut schöne Seiten auf einer wackeligen Datenbasis. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie unterscheiden sich Erlebniswelten von einer klassischen Seite? Eine klassische CMS-Seite ist oft ein einzelner Inhaltsbereich mit Text und Bildern. Eine Erlebniswelt ist ein modulares Layout aus mehreren Abschnitten und Blöcken, das sich flexibel zusammensetzen und mehreren Seiten zuweisen lässt. Eine Shopware Landingpage wird in der Praxis häufig genau über eine Erlebniswelt umgesetzt. So lassen sich Kampagnenseiten ohne separates Seitentemplate gestalten. ### Häufige Fragen zu Shopware Erlebniswelten #### Was sind Shopware Erlebniswelten einfach erklärt? Shopware Erlebniswelten sind das Drag-and-drop-Content-Werkzeug von Shopware 6, im Englischen Shopping Experiences. Redakteure bauen damit ohne Programmierung Seitenlayouts aus vorgefertigten Blöcken und Elementen wie Text, Bild oder Slider. Die Layouts lassen sich für Startseiten, Kategorien, Produktseiten und Landingpages nutzen und mehrfach zuweisen. #### Aus welchen Bausteinen besteht eine Erlebniswelt? Eine Erlebniswelt ist hierarchisch aufgebaut. Ein Layout enthält Abschnitte, die ein- oder mehrspaltig sein können. Jeder Abschnitt enthält Blöcke wie Bild-Text, Slider oder Produkt-Listing. Blöcke wiederum bestehen aus einzelnen Elementen wie Text, Bild, Video oder Button. So entsteht eine gestaltete Seite ohne Frontend-Entwicklung. #### Kann man mit Erlebniswelten Produkte direkt einbinden? Ja. Neben reinen Content-Elementen bietet Shopware Blöcke und Elemente, die Produkte direkt einbinden, etwa Produkt-Listings, einzelne Produkt-Boxen oder Slider mit Artikeln. So lässt sich redaktioneller Content mit dem Verkauf verbinden und Produkte erscheinen im passenden inhaltlichen Kontext statt nur in einer Standardliste. #### Braucht man für Erlebniswelten Programmierkenntnisse? Für die Standardgestaltung nicht. Erlebniswelten werden im Administrationsbereich per Drag-and-drop gepflegt, sodass Marketing- und Redaktionsteams Seiten selbst aufbauen können. Programmierung wird erst nötig, wenn eigene Blöcke oder Elemente entwickelt oder das Design über das Standardtheme hinaus angepasst werden soll. ### Verwandte Themen Erlebniswelten sind Teil der Shopware-Kompetenz bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Content, Landingpages und Theme zusammenspielen. Shopware Landingpage→Wie Kampagnenseiten in Shopware oft direkt über eine Erlebniswelt umgesetzt werden.Shopware Themes→Wie das Theme den gestalterischen Rahmen für Erlebniswelten und das Storefront setzt.Shopware Produktvarianten→Wie Varianten und gepflegte Produktdaten die Inhalte in Erlebniswelten füllen.Shopware-Agentur→Wie onacy Shopware-Shops samt Content-Strategie umsetzt und betreibt. Content und Produktdaten zusammen denken Schöne Erlebniswelten brauchen eine saubere Datenbasis. Im Erstgespräch schauen wir, wie Content-Gestaltung, Produktdaten und Shopware-Setup bei Ihnen zusammenspielen, und zeigen den Weg zu Seiten, die verkaufen statt nur gut auszusehen. Erstgespräch zu Shopware vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur und Shopware im Wissens-Hub ### Wie funktionieren Produktvarianten in Shopware? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-produktvarianten/ onacy›Wissen›Shopware Produktvarianten Shopware ## Wie funktionieren Produktvarianten in Shopware? Produktvarianten in Shopware sind Ausprägungen eines Produkts, die sich in Merkmalen wie Größe, Farbe oder Material unterscheiden. In Shopware 6 entstehen Varianten aus einem Hauptprodukt und dessen Eigenschaften: Aus den Eigenschaftswerten werden Varianten generiert, die Eigenschaften des Hauptprodukts erben und gezielt überschrieben werden können. Grundlage jeder Variante ist in Shopware 6 das Konzept der Eigenschaften (Properties). Eine Eigenschaft wie Farbe besitzt mehrere Werte (rot, blau, schwarz), eine Eigenschaft wie Größe weitere Werte (S, M, L). Aus der Kombination der gewählten Eigenschaftswerte erzeugt Shopware die einzelnen Varianten. Jede Variante kann eigene Daten tragen, etwa eine eigene Artikelnummer, einen eigenen Preis, eigene Bilder oder einen eigenen Lagerbestand. Begriff | Bedeutung in Shopware | Beispiel Hauptprodukt | Das übergeordnete Produkt, aus dem Varianten entstehen | T-Shirt Modell X Eigenschaft (Property) | Merkmalsgruppe, die Varianten unterscheidet | Farbe, Größe Eigenschaftswert | Konkrete Ausprägung einer Eigenschaft | rot, blau, S, M, L Variante | Generierte Kombination von Eigenschaftswerten | T-Shirt X, blau, M Vererbung | Variante erbt Daten vom Hauptprodukt, überschreibbar | Eigener Preis nur für rot Stand: Juni 2026. Begriffe und Logik beziehen sich auf Variantenhandling in Shopware 6. Wie aus Eigenschaften Varianten werdenAus einem Hauptprodukt und seinen Eigenschaftswerten generiert Shopware Varianten. Diese erben die Daten des Hauptprodukts, einzelne Werte lassen sich überschreiben. ### Was ist der Unterschied zwischen Eigenschaften und Varianten? Eigenschaften (Properties) sind die Merkmale und ihre Werte, etwa Farbe mit den Werten rot und blau. Varianten sind die daraus erzeugten, einzeln kaufbaren Ausprägungen eines Produkts. Eigenschaften lassen sich in Shopware auch rein informativ nutzen, etwa zum Filtern, ohne dass daraus Varianten entstehen. Erst wenn ein Produkt in unterschiedlichen, separat bestellbaren Ausführungen existiert, werden aus den Eigenschaftswerten Varianten generiert. Einordnung Der größte Hebel bei Varianten liegt selten in Shopware selbst, sondern in der sauberen Datenmodellierung davor. Wer Eigenschaften, Werte und Vererbungslogik konsequent strukturiert, vermeidet einen Wildwuchs an Einzelartikeln und hält Pflegeaufwand und Fehlerquote niedrig, gerade bei Sortimenten mit hunderten Varianten. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Varianten mit Datenvererbung und Datenmodellierung zusammen? Varianten basieren in Shopware auf Vererbung: Eine Variante übernimmt automatisch die Daten des Hauptprodukts und überschreibt nur das, was sich tatsächlich unterscheidet. Diese Logik entspricht dem Prinzip der Datenmodellierung und Datenvererbung, wie es auch in PIM-Systemen verwendet wird. Wer sein Variantenmodell früh sauber aufsetzt, spart später erhebliche Pflegeaufwände. Bei großen Sortimenten lohnt es sich, die Variantenstruktur nicht erst im Shop, sondern bereits in einem PIM-System zu modellieren und nach Shopware auszuspielen. ### Häufige Fragen zu Shopware Produktvarianten #### Wie funktionieren Produktvarianten in Shopware? In Shopware 6 entstehen Produktvarianten aus einem Hauptprodukt und dessen Eigenschaften. Eine Eigenschaft wie Farbe oder Größe besitzt mehrere Werte. Aus der Kombination der gewählten Werte generiert Shopware die einzelnen Varianten. Jede Variante erbt die Daten des Hauptprodukts und kann eigene Artikelnummer, Preis, Bilder oder Lagerbestand erhalten. #### Was ist der Unterschied zwischen Eigenschaften und Varianten? Eigenschaften sind die Merkmale und ihre Werte, etwa Farbe mit rot und blau. Varianten sind die daraus erzeugten, einzeln kaufbaren Ausprägungen eines Produkts. Eigenschaften lassen sich auch rein zum Filtern nutzen, ohne Varianten zu erzeugen. Erst wenn ein Produkt in separat bestellbaren Ausführungen existiert, werden Varianten generiert. #### Erben Varianten die Daten des Hauptprodukts? Ja. In Shopware übernimmt jede Variante automatisch die Daten des Hauptprodukts, etwa Beschreibung, Bilder oder Preis. Diese geerbten Werte lassen sich pro Variante gezielt überschreiben, wenn sie sich unterscheiden. Diese Vererbungslogik reduziert den Pflegeaufwand, weil nur die tatsächlichen Unterschiede gepflegt werden müssen. #### Wie verwaltet man viele Varianten effizient? Bei Sortimenten mit vielen Varianten lohnt es sich, die Variantenstruktur sauber zu modellieren statt jede Variante einzeln anzulegen. Eine durchdachte Datenmodellierung mit klaren Eigenschaften, Werten und Vererbung hält den Aufwand gering. Bei großen Sortimenten werden Varianten oft in einem PIM-System gepflegt und nach Shopware ausgespielt. ### Verwandte Themen Produktvarianten verbinden Shopware mit Datenmodellierung und PIM. Diese Seiten vertiefen, wie Varianten, Vererbung und Produktdaten zusammenspielen. Datenmodellierung→Warum Vererbung und saubere Strukturen die Grundlage effizienter Varianten sind.PIM (Product Information Management)→Wie große Variantensortimente zentral gepflegt und nach Shopware ausgespielt werden.Pimcore→Das PIM-System, mit dem onacy komplexe Variantenmodelle abbildet und an Shopware anbindet.Shopware Erlebniswelten→Wie Varianten und Produktdaten die Inhalte im Content-Werkzeug von Shopware füllen. Varianten sauber modellieren statt pflegen Wuchernde Variantensortimente kosten täglich Pflegezeit und produzieren Fehler. Im Erstgespräch schauen wir, wie Ihre Variantenstruktur in Shopware und im PIM aufgesetzt ist, und zeigen, wie sich der Aufwand über saubere Datenmodellierung deutlich senken lässt. Erstgespräch zu Shopware vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur und Shopware im Wissens-Hub ### Was sind Shopware Payments? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-payments/ onacy›Wissen›Shopware Payments Shopware ## Was sind Shopware Payments? Shopware Payments ist die in Shopware integrierte Zahlungslösung, die direkt in die Plattform eingebettet ist und auf der Infrastruktur von PayPal aufsetzt. Händler aktivieren und verwalten die Zahlungsabwicklung im Administrationsbereich, ohne separates Drittanbieter-Plugin. Zum Stand Juni 2026 ist Shopware Payments in Deutschland und Österreich verfügbar, weitere Märkte sind angekündigt. Shopware Payments ist eine native Zahlungslösung von Shopware, die mehrere Zahlarten unter einer Abwicklung bündelt und ohne externes Payment-Plugin auskommt. Die Aktivierung erfolgt über einen Onboarding-Prozess im Administrationsbereich, der unter anderem die Verbindung mit einem PayPal-Business-Konto und eine Verifizierung umfasst. Abgerechnet wird transaktionsbasiert, ohne separate Lizenzkosten für die Lösung selbst. Kriterium | Shopware Payments | Klassisches Payment-Plugin Integration | Nativ in Shopware eingebettet, kein Drittanbieter-Plugin | Separates Plugin eines Payment-Anbieters Infrastruktur | Setzt auf der Infrastruktur von PayPal auf | Je nach gewähltem Anbieter unterschiedlich Verwaltung | Im Shopware-Administrationsbereich, Onboarding in Schritten | Im jeweiligen Plugin und Anbieter-Backend Abrechnung | Transaktionsbasiert, keine separaten Lizenzkosten | Anbieterabhängig, oft Transaktions- und Grundgebühr Verfügbarkeit (Stand Juni 2026) | Deutschland und Österreich, weitere Märkte angekündigt | Vom Anbieter abhängig Stand: Juni 2026. Angaben zu Shopware Payments gemäß shopware.com; Verfügbarkeit und Funktionsumfang können je Markt variieren. Wie Shopware Payments die Zahlung abwickeltShopware Payments ist nativ in den Shop eingebettet und wickelt Zahlungen auf der Infrastruktur von PayPal ab. Die Verwaltung erfolgt im Administrationsbereich. ### Wie unterscheidet sich Shopware Payments von einem Payment-Plugin? Klassischerweise binden Händler Zahlarten über das Plugin eines Payment-Dienstleisters ein, das separat installiert, konfiguriert und gewartet wird. Shopware Payments ist dagegen nativ in die Plattform integriert und wird direkt im Administrationsbereich aktiviert. Das reduziert den Integrationsaufwand und die Zahl der beteiligten Systeme. Wer spezielle Zahlarten oder Anbieter benötigt, kann weiterhin auf separate Payment-Plugins setzen. Einordnung Eine integrierte Zahlungslösung senkt die Einstiegshürde spürbar, weil ein Baustein weniger separat integriert und gewartet werden muss. Entscheidend bleibt die Prüfung von Konditionen, Zahlarten-Abdeckung und Verfügbarkeit im eigenen Markt, denn Payment ist kein Bereich, in dem man die günstigste Lösung blind übernimmt. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Für wen eignet sich Shopware Payments? Shopware Payments richtet sich vor allem an Händler, die ihre Zahlungsabwicklung schlank und ohne zusätzliche Drittanbieter-Integration aufsetzen wollen, und die in einem unterstützten Markt aktiv sind. Da die Lösung zum Stand Juni 2026 auf Deutschland und Österreich begrenzt ist, sollten international tätige Händler vorab prüfen, ob ihre Zielmärkte abgedeckt sind oder ob ergänzende Payment-Anbieter nötig bleiben. ### Häufige Fragen zu Shopware Payments #### Was ist Shopware Payments einfach erklärt? Shopware Payments ist die in Shopware integrierte Zahlungslösung. Sie ist direkt in die Plattform eingebettet und setzt auf der Infrastruktur von PayPal auf. Händler aktivieren und verwalten die Zahlungsabwicklung im Administrationsbereich, ohne ein separates Payment-Plugin. Zum Stand Juni 2026 ist die Lösung in Deutschland und Österreich verfügbar. #### Wie unterscheidet sich Shopware Payments von einem Payment-Plugin? Ein klassisches Payment-Plugin stammt von einem externen Anbieter und wird separat installiert, konfiguriert und gewartet. Shopware Payments ist dagegen nativ in die Plattform integriert und wird direkt im Administrationsbereich aktiviert. Das senkt den Integrationsaufwand. Für spezielle Zahlarten lassen sich weiterhin separate Plugins ergänzen. #### In welchen Ländern ist Shopware Payments verfügbar? Zum Stand Juni 2026 ist Shopware Payments in Deutschland und Österreich verfügbar. Eine schrittweise Ausweitung auf weitere EU-Märkte und die USA ist angekündigt, abhängig von lokalen regulatorischen Anforderungen. Der unterstützte Funktionsumfang und die Zahlarten können je nach Land variieren, daher lohnt sich vorab eine Prüfung des Zielmarkts. #### Was kostet Shopware Payments? Shopware Payments wird transaktionsbasiert abgerechnet, separate Lizenzkosten für die Lösung selbst fallen nicht an. Die konkreten Konditionen hängen von Region und Geschäftsanforderungen ab. Eine belastbare Aussage zu den Kosten erfordert daher eine Prüfung der jeweils gültigen Konditionen, die wir im Rahmen einer Shopware-Beratung gemeinsam einordnen. ### Verwandte Themen Payment ist ein Baustein im Shopware-Setup. Diese Seiten zeigen, wie Zahlung, Shop und Datenbasis zusammenspielen. Shopware→Das Commerce-System, in das Shopware Payments nativ eingebettet ist.Shopware Landingpage→Wie Kampagnenseiten Kunden gezielt in den Checkout führen.Shopware Erlebniswelten→Wie Content und Produktpräsentation den Weg zur Kaufentscheidung gestalten.Shopware-Agentur→Wie onacy Shopware-Shops samt Payment- und Checkout-Setup umsetzt. Checkout und Payment ohne Reibung Die Zahlungsabwicklung entscheidet mit über die Conversion. Im Erstgespräch schauen wir, ob Shopware Payments zu Ihren Märkten und Zahlarten passt oder welche Ergänzungen sinnvoll sind, und ordnen das Setup im Gesamtbild Ihres Shops ein. Erstgespräch zu Shopware vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur und Shopware im Wissens-Hub ### Was ist eine Shopware Landingpage? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-landingpage/ onacy›Wissen›Shopware Landingpage Shopware ## Was ist eine Shopware Landingpage? Eine Shopware Landingpage ist eine eigenständige, frei gestaltete Seite in einem Shopware-Shop, die meist für eine Kampagne, eine Marke oder ein Thema dient. In Shopware 6 wird sie in der Regel über eine Erlebniswelt (Shopping Experience) gebaut und erhält eine eigene URL. So lassen sich Aktionsseiten ohne separates Seitentemplate per Drag-and-drop erstellen. Eine Landingpage ist nicht an die Kategoriestruktur des Shops gebunden, sondern steht für sich. In Shopware 6 wird der Inhalt typischerweise als Erlebniswelt vom Typ Landingpage gestaltet, mit Abschnitten, Blöcken und Elementen. Die Seite kann Produkte einbinden, Inhalte erzählen und auf einen klaren Call-to-Action hinführen. Über die eigene URL und die Zuordnung zu Vertriebskanälen lässt sie sich gezielt in Kampagnen verlinken. Merkmal | Shopware Landingpage | Kategorieseite Zweck | Kampagne, Marke, Aktion oder Thema | Strukturierte Produktübersicht eines Sortimentsbereichs Aufbau | Frei gestaltet, meist über eine Erlebniswelt | Produkt-Listing nach Kategorie URL | Eigene, kampagnentaugliche URL | An die Kategoriestruktur gebunden Inhalt | Storytelling, Banner, kuratierte Produkte, Call-to-Action | Vorwiegend Produktliste mit Filtern Einsatz | Zeitlich begrenzte Aktionen, Marken- und Themenwelten | Dauerhafte Navigation durch das Sortiment Stand: Juni 2026. Abgrenzung bezieht sich auf Landingpages und Kategorieseiten in Shopware 6. Die Rolle einer Landingpage im KampagnenflussEine Landingpage fängt Kampagnentraffic auf einer eigenen, fokussierten Seite auf und führt ihn zum Ziel. In Shopware wird sie meist über eine Erlebniswelt umgesetzt. ### Wie erstellt man eine Landingpage in Shopware? In Shopware 6 wird eine Landingpage in der Regel als Erlebniswelt vom Typ Landingpage angelegt. Im Administrationsbereich gestaltet man die Seite per Drag-and-drop aus Abschnitten und Blöcken, vergibt eine eigene URL und ordnet sie dem gewünschten Vertriebskanal zu. So entsteht eine kampagnentaugliche Seite, ohne dass Entwicklung für ein eigenes Template nötig ist. Einordnung Der häufigste Fehler bei Landingpages ist, sie als hübsche Insel zu behandeln, die nirgends anknüpft. Eine Landingpage wirkt erst, wenn sie auf eine klare Kampagne einzahlt, eine fokussierte Botschaft trägt und die eingebundenen Produkte mit denselben sauberen Daten arbeiten wie der restliche Shop. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Worin unterscheidet sich eine Landingpage von einer Kategorieseite? Eine Kategorieseite zeigt strukturiert das Sortiment eines Bereichs und ist Teil der dauerhaften Shop-Navigation. Eine Landingpage ist eine frei gestaltete, oft zeitlich begrenzte Seite mit eigener URL, die auf eine Kampagne oder ein Thema einzahlt. Während die Kategorieseite vorwiegend aus einem Produkt-Listing besteht, kombiniert die Landingpage Storytelling, Banner und kuratierte Produkte mit einem klaren Call-to-Action. ### Häufige Fragen zur Shopware Landingpage #### Was ist eine Shopware Landingpage einfach erklärt? Eine Shopware Landingpage ist eine eigenständige, frei gestaltete Seite im Shop, meist für eine Kampagne, Marke oder Aktion. In Shopware 6 wird sie in der Regel über eine Erlebniswelt gebaut und erhält eine eigene URL. So lassen sich Aktionsseiten per Drag-and-drop erstellen, ohne ein separates Seitentemplate entwickeln zu müssen. #### Wie erstellt man eine Landingpage in Shopware? In Shopware 6 legt man eine Landingpage in der Regel als Erlebniswelt vom Typ Landingpage an. Im Administrationsbereich gestaltet man die Seite per Drag-and-drop aus Abschnitten und Blöcken, vergibt eine eigene URL und ordnet sie einem Vertriebskanal zu. So entsteht eine kampagnentaugliche Seite ohne separate Template-Entwicklung. #### Was ist der Unterschied zwischen Landingpage und Kategorieseite? Eine Kategorieseite zeigt strukturiert das Sortiment eines Bereichs und gehört zur dauerhaften Navigation. Eine Landingpage ist eine frei gestaltete, oft zeitlich begrenzte Seite mit eigener URL für eine Kampagne oder ein Thema. Sie kombiniert Storytelling, Banner und kuratierte Produkte mit einem klaren Call-to-Action statt einer reinen Produktliste. #### Kann man auf einer Shopware Landingpage Produkte verkaufen? Ja. Über die Blöcke und Elemente der Erlebniswelt lassen sich Produkte direkt einbinden, etwa als Produkt-Listing, einzelne Produkt-Boxen oder Slider. So führt die Landingpage Besucher von der Kampagnenbotschaft unmittelbar zu kaufbaren Artikeln und einem klaren Call-to-Action, ohne dass Nutzer den Kontext der Seite verlassen müssen. ### Verwandte Themen Landingpages sind Teil der Shopware-Content-Strategie bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Content, Produkte und Payment zusammenwirken. Shopware Erlebniswelten→Das Drag-and-drop-Werkzeug, mit dem Landingpages in Shopware gebaut werden.Shopware Payments→Wie der Checkout nach dem Klick auf der Landingpage abgewickelt wird.Shopware Produktvarianten→Wie eingebundene Produkte und Varianten auf Landingpages dargestellt werden.Shopware-Agentur→Wie onacy Shopware-Shops samt Kampagnen- und Landingpage-Konzept umsetzt. Landingpages, die auf Kampagnen einzahlen Eine Landingpage wirkt nur im Zusammenspiel mit Kampagne, Content und sauberen Produktdaten. Im Erstgespräch schauen wir, wie Sie Aktionsseiten in Shopware aufsetzen und in Ihre Kampagnen einbinden, damit aus Traffic auch Conversions werden. Erstgespräch zu Shopware vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur und Shopware im Wissens-Hub ### Was ist der Shopware Wartungsmodus? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-wartungsmodus/ onacy›Wissen›Shopware Wartungsmodus Shopware ## Was ist der Shopware Wartungsmodus? Der Shopware Wartungsmodus ist eine Funktion, mit der ein Shop vorübergehend für Besucher gesperrt wird und stattdessen eine Wartungsseite anzeigt. Er dient dazu, Arbeiten am Shop wie Updates oder Umbauten kontrolliert durchzuführen, ohne dass Kunden eine fehlerhafte oder halbfertige Seite sehen. Berechtigte IP-Adressen können den Shop während der Wartung weiterhin aufrufen. Der Wartungsmodus ist eine Standardfunktion in Shopware und betrifft die kundenseitige Storefront, während der Administrationsbereich weiter erreichbar bleibt. Ist er aktiv, sehen Besucher eine Wartungsseite statt des Shops. Damit das Team trotzdem testen kann, lassen sich einzelne IP-Adressen ausnehmen, die den Shop während der Wartung normal sehen. So bleibt kontrollierte Downtime möglich, ohne Kunden eine kaputte Seite zuzumuten. Aspekt | Verhalten im Wartungsmodus Storefront für Besucher | Gesperrt, es erscheint eine Wartungsseite Administrationsbereich | Bleibt erreichbar, Arbeiten am Shop sind möglich Ausgenommene IP-Adressen | Sehen den Shop weiterhin normal, etwa zum Testen Typischer Zweck | Updates, Umbauten, Datenimporte, kontrollierte Downtime Sichtbarkeit für Suchmaschinen | Wartungsseite signalisiert temporäre Nichtverfügbarkeit Stand: Juni 2026. Beschreibung des Wartungsmodus bezieht sich auf Shopware 6. Wer im Wartungsmodus was siehtIm Wartungsmodus sehen normale Besucher eine Wartungsseite, während ausgenommene IP-Adressen den Shop weiter normal aufrufen können. ### Wofür wird der Wartungsmodus genutzt? Der Wartungsmodus kommt immer dann zum Einsatz, wenn am Shop gearbeitet wird und Kunden die Zwischenzustände nicht sehen sollen. Typische Anlässe: - Einspielen von Shopware-Updates oder Plugin-Aktualisierungen. - Größere Umbauten an Design, Struktur oder Erlebniswelten. - Umfangreiche Datenimporte, etwa Produkt- oder Preisaktualisierungen. - Kontrollierte, geplante Downtime mit klarer Kommunikation an die Kunden. Wichtig ist, den Wartungsmodus geplant und kurz zu halten und die ausgenommenen IP-Adressen vorab zu hinterlegen, damit das Team die Arbeiten live prüfen kann, bevor der Shop wieder freigegeben wird. Einordnung Der Wartungsmodus ist kein Werkzeug für stille Dauerbaustellen, sondern für geplante, kurze Eingriffe. Wer ihn richtig nutzt, kombiniert ihn mit einer Staging-Umgebung, in der Updates vorab getestet werden, sodass die eigentliche Downtime im Livesystem so kurz wie möglich bleibt. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was sollte man beim Wartungsmodus beachten? Eine längere Sperre wirkt sich auf Umsatz und auf die Wahrnehmung durch Suchmaschinen aus, weil die Wartungsseite eine temporäre Nichtverfügbarkeit signalisiert. Deshalb gilt: Wartungsfenster planen, kurz halten und idealerweise in umsatzschwache Zeiten legen. Risikoreiche Änderungen gehören vorab in eine Test- oder Staging-Umgebung, damit der Livegang im Wartungsmodus nur noch das Einspielen und einen kurzen Funktionscheck umfasst. ### Häufige Fragen zum Shopware Wartungsmodus #### Was ist der Shopware Wartungsmodus einfach erklärt? Der Shopware Wartungsmodus sperrt den Shop vorübergehend für Besucher und zeigt stattdessen eine Wartungsseite. Er dient dazu, Arbeiten wie Updates oder Umbauten kontrolliert durchzuführen, ohne dass Kunden eine halbfertige Seite sehen. Ausgenommene IP-Adressen können den Shop während der Wartung weiterhin normal aufrufen, etwa zum Testen. #### Wozu dient der Wartungsmodus in Shopware? Der Wartungsmodus ermöglicht kontrollierte Downtime, während am Shop gearbeitet wird. Typische Anlässe sind das Einspielen von Updates, größere Umbauten oder umfangreiche Datenimporte. Die Storefront ist für Kunden gesperrt, der Administrationsbereich bleibt erreichbar. So lassen sich Änderungen vornehmen, ohne Kunden fehlerhafte Zustände zu zeigen. #### Können Mitarbeiter den Shop im Wartungsmodus sehen? Ja. Im Wartungsmodus lassen sich einzelne IP-Adressen ausnehmen, die den Shop weiterhin normal aufrufen können. So kann das Team Änderungen live prüfen, während normale Besucher die Wartungsseite sehen. Zusätzlich bleibt der Administrationsbereich erreichbar, sodass die eigentlichen Arbeiten am Shop ungehindert möglich sind. #### Schadet der Wartungsmodus dem SEO? Kurze, geplante Wartungsfenster sind in der Regel unkritisch, da die Wartungsseite eine temporäre Nichtverfügbarkeit signalisiert. Problematisch wird es bei langen oder häufigen Sperren. Deshalb sollte das Wartungsfenster kurz gehalten, in umsatzschwache Zeiten gelegt und risikoreiche Änderungen vorab in einer Staging-Umgebung getestet werden. ### Verwandte Themen Der Wartungsmodus gehört zum Betrieb eines Shopware-Shops. Diese Seiten vertiefen, wie Betrieb, Content und Produktdaten zusammenspielen. Shopware→Das Commerce-System, dessen Storefront der Wartungsmodus temporär sperrt.Shopware Themes→Wie das Theme das Erscheinungsbild von Shop und Wartungsseite prägt.Shopware Erlebniswelten→Wie Umbauten am Content oft Anlass für ein geplantes Wartungsfenster sind.Shopware-Agentur→Wie onacy Updates und Umbauten an Shopware-Shops betreut und absichert. Updates ohne Risiko für den Livebetrieb Wartungsfenster, Staging und saubere Updates entscheiden, ob Änderungen reibungslos live gehen. Im Erstgespräch schauen wir, wie Ihr Shopware-Shop betrieben und gewartet wird, und zeigen, wie sich Downtime und Risiko bei Updates minimieren lassen. Erstgespräch zu Shopware vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur und Shopware im Wissens-Hub ### Was ist ein Mindermengenzuschlag? URL: https://www.onacy.de/wissen/mindermengenzuschlag/ onacy›Wissen›Mindermengenzuschlag Shopware ## Was ist ein Mindermengenzuschlag? Ein Mindermengenzuschlag ist ein zusätzlicher Betrag, der einer Bestellung aufgeschlagen wird, wenn sie einen festgelegten Mindestbestellwert oder eine Mindestmenge unterschreitet. Er kommt vor allem im B2B-Handel vor und soll die im Verhältnis hohen Bearbeitungs-, Verpackungs- und Versandkosten kleiner Bestellungen ausgleichen. In Shopware lässt sich ein solcher Zuschlag über entsprechende Regeln abbilden. Der Mindermengenzuschlag ist ein generischer Begriff aus dem B2B-Commerce und nicht auf eine einzelne Shop-Software beschränkt. Hintergrund ist eine einfache Rechnung: Bei sehr kleinen Bestellungen stehen die fixen Kosten für Auftragsbearbeitung, Kommissionierung, Verpackung und Versand in einem ungünstigen Verhältnis zum Warenwert. Der Zuschlag stellt sicher, dass auch Kleinstbestellungen kostendeckend bleiben, und schafft zugleich einen Anreiz, größere Mengen zu bestellen. Aspekt | Mindermengenzuschlag Auslöser | Bestellung unterschreitet Mindestbestellwert oder Mindestmenge Zweck | Deckung der überproportionalen Kosten kleiner Bestellungen Typische Form | Fester Betrag oder Aufschlag bis zum Erreichen der Schwelle Verbreitung | Vor allem B2B-Handel und Großhandel Nebeneffekt | Anreiz für größere Bestellmengen Stand: Juni 2026. Allgemeine Beschreibung des Begriffs Mindermengenzuschlag im B2B-Commerce. Wann ein Mindermengenzuschlag greiftEine Preisregel prüft, ob die Bestellung den Mindestwert erreicht. Unterhalb der Schwelle wird ein Zuschlag aufgeschlagen, oberhalb nicht. ### Warum erheben Händler einen Mindermengenzuschlag? Im B2B-Handel sind die Prozesskosten je Bestellung oft hoch, unabhängig vom Bestellwert. Auftragsannahme, Picking, Verpackung und Versand verursachen ähnliche Aufwände, ob eine Bestellung nun zehn oder tausend Euro umfasst. Der Mindermengenzuschlag sorgt dafür, dass kleine Bestellungen nicht zum Verlustgeschäft werden, und lenkt das Bestellverhalten in Richtung wirtschaftlich sinnvoller Mengen. Einordnung Ein Mindermengenzuschlag ist im B2B oft sinnvoll, kann im Self-Service-Shop aber schnell zum Conversion-Killer werden, wenn er ohne Vorwarnung im Warenkorb auftaucht. Besser ist, die Schwelle und den fehlenden Betrag transparent zu zeigen, sodass Kunden ihre Bestellung bewusst aufrunden statt überrascht abzuspringen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie lässt sich ein Mindermengenzuschlag in Shopware umsetzen? In Shopware lässt sich ein Mindermengenzuschlag über das Regelsystem und Preis- beziehungsweise Versandkostenregeln abbilden. Dabei wird eine Bedingung definiert, etwa ein bestimmter Warenkorbwert, und unterhalb dieser Schwelle ein Zuschlag berechnet. Gerade im B2B-Kontext, wo unterschiedliche Kundengruppen unterschiedliche Konditionen haben, ist es wichtig, solche Regeln sauber zu strukturieren und mit den übrigen Preis- und Rabattlogiken abzustimmen, damit es nicht zu widersprüchlichen Berechnungen kommt. ### Häufige Fragen zum Mindermengenzuschlag #### Was ist ein Mindermengenzuschlag einfach erklärt? Ein Mindermengenzuschlag ist ein zusätzlicher Betrag, der einer Bestellung aufgeschlagen wird, wenn sie einen festgelegten Mindestbestellwert oder eine Mindestmenge unterschreitet. Er kommt vor allem im B2B-Handel vor und gleicht die im Verhältnis hohen Bearbeitungs- und Versandkosten kleiner Bestellungen aus. Zugleich schafft er einen Anreiz, größere Mengen zu bestellen. #### Warum gibt es Mindermengenzuschläge? Bei kleinen Bestellungen stehen die fixen Kosten für Auftragsbearbeitung, Kommissionierung, Verpackung und Versand in einem ungünstigen Verhältnis zum Warenwert. Der Mindermengenzuschlag stellt sicher, dass auch Kleinstbestellungen kostendeckend bleiben. Er ist vor allem im B2B- und Großhandel verbreitet und lenkt das Bestellverhalten zu wirtschaftlich sinnvollen Mengen. #### Wie lässt sich ein Mindermengenzuschlag in Shopware umsetzen? In Shopware lässt sich ein Mindermengenzuschlag über das Regelsystem und Preis- oder Versandkostenregeln abbilden. Man definiert eine Bedingung wie einen Mindestwarenkorbwert und berechnet unterhalb dieser Schwelle einen Zuschlag. Im B2B-Kontext mit verschiedenen Kundengruppen sollten solche Regeln sauber strukturiert und mit anderen Preislogiken abgestimmt werden. #### Ist ein Mindermengenzuschlag im B2C-Shop sinnvoll? Im B2C-Shop ist Vorsicht geboten. Ein Zuschlag, der unangekündigt im Warenkorb erscheint, kann Kunden zum Abbruch bewegen. Sinnvoller ist es, die Schwelle und den noch fehlenden Betrag transparent anzuzeigen, sodass Kunden ihre Bestellung bewusst aufrunden. Im B2B-Handel ist der Zuschlag dagegen ein etabliertes und meist akzeptiertes Instrument. ### Verwandte Themen Der Mindermengenzuschlag ist ein B2B-Commerce-Thema, das onacy in Shopware umsetzt. Diese Seiten vertiefen Shop, Preise und Produktdaten. Shopware→Das Commerce-System, in dem sich Mindermengenzuschläge über Regeln abbilden lassen.Shopware Payments→Wie Zuschläge und Zahlung im Checkout zusammenwirken.Shopware Produktvarianten→Wie Mengen, Varianten und Preise im B2B-Shop strukturiert werden.Shopware-Agentur→Wie onacy B2B-Preis- und Regellogiken in Shopware sauber umsetzt. B2B-Preislogiken sauber in Shopware abbilden Mindermengenzuschläge, Kundengruppen und Staffelpreise greifen im B2B schnell ineinander. Im Erstgespräch schauen wir, wie sich Ihre Preis- und Regellogik in Shopware widerspruchsfrei abbilden lässt, damit Konditionen transparent und kostendeckend bleiben. Erstgespräch zu Shopware vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur und Shopware im Wissens-Hub ### Was sind Staffelpreise? URL: https://www.onacy.de/wissen/staffelpreise/ onacy›Wissen›Staffelpreise Shopware ## Was sind Staffelpreise? Staffelpreise sind eine mengenabhängige Preislogik, bei der der Stückpreis eines Produkts mit steigender Bestellmenge sinkt. Der Preis wird über definierte Mengenintervalle (Staffeln) festgelegt: Wer mehr abnimmt, zahlt pro Einheit weniger. Im B2B-Commerce sind Staffelpreise ein Standardinstrument, um größere Abnahmemengen zu belohnen und den Auftragswert zu erhöhen. Eine Staffel besteht aus mehreren Preisstufen, die jeweils ab einer bestimmten Menge gelten. Beispiel: 1 bis 9 Stück zum Grundpreis, ab 10 Stück ein reduzierter Preis, ab 50 Stück ein noch niedrigerer Preis. Anders als ein einmaliger Rabatt gilt der jeweilige Staffelpreis automatisch, sobald die Bestellmenge die zugehörige Schwelle erreicht. Staffelpreise werden je nach Kanal unterschiedlich eingesetzt. Im B2C sind sie eher die Ausnahme, im B2B dagegen die Regel, weil Geschäftskunden häufig in größeren Losen einkaufen und ihre Konditionen an der Abnahmemenge orientieren. Häufig werden Staffelpreise zusätzlich pro Kundengruppe differenziert, sodass Wiederverkäufer andere Staffeln sehen als Endkunden. Kriterium | Staffelpreis | Einfacher Mengenrabatt Grundprinzip | Fester Stückpreis pro Mengenintervall | Prozentualer oder absoluter Nachlass ab einer Menge Darstellung | Preistabelle mit mehreren Stufen am Produkt | Ein Rabattwert, meist im Warenkorb sichtbar Transparenz | Kunde sieht den Endpreis je Menge direkt | Endpreis ergibt sich erst nach Abzug Typischer Einsatz | B2B-Sortimente, Verbrauchsartikel, Komponenten | Aktionen, kurzfristige Anreize Kundengruppen | Pro Kundengruppe getrennt hinterlegbar | Oft global oder aktionsbezogen Stand: Juli 2026. Die Abgrenzung ist idealtypisch; in der Praxis werden beide Modelle oft kombiniert. So funktioniert eine PreisstaffelMit steigender Bestellmenge greift automatisch die nächste Preisstufe. Die Werte im Beispiel sind illustrativ und stehen für kein reales Produkt. ### Wofür werden Staffelpreise genutzt? Staffelpreise steuern das Kaufverhalten, ohne dass Vertrieb oder Innendienst jeden Auftrag manuell verhandeln müssen. Sie machen Mengenkonditionen transparent und automatisieren die Preisfindung direkt im Shop. Typische Einsatzfelder: - Verbrauchs- und Ersatzteile, die in unterschiedlichen Losgrößen bestellt werden. - Wiederverkäufer- und Händlerkonditionen, differenziert pro Kundengruppe. - Anreiz zur Erhöhung der durchschnittlichen Bestellmenge im B2B-Shop. - Abbildung klassischer Preislisten aus dem ERP im digitalen Kanal. Damit Staffelpreise sauber funktionieren, müssen die zugrunde liegenden Preisdaten konsistent gepflegt sein. Kommen die Konditionen aus einem ERP- oder Preislistensystem, ist eine verlässliche Datenintegration die Voraussetzung dafür, dass Staffeln im Shop mit den realen Konditionen übereinstimmen. Einordnung Staffelpreise sind technisch schnell eingerichtet, der eigentliche Aufwand liegt in der Datenpflege dahinter. Wer Staffeln und Kundengruppenpreise manuell im Shop pflegt, statt sie aus dem führenden System zu übernehmen, produziert früher oder später Abweichungen zwischen ERP und Shop. Sauber wird es erst, wenn die Preislogik an einer Stelle definiert und über eine Schnittstelle in den Shop gespielt wird. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie werden Staffelpreise in Shopware umgesetzt? In Shopware lassen sich Staffelpreise pro Artikel als sogenannte Preisstaffeln (Advanced Pricing) hinterlegen. Für jede Menge ab X wird ein eigener Stückpreis definiert, wahlweise getrennt nach Kundengruppe und Vertriebskanal. Der Shop zeigt die Staffel als Preistabelle am Produkt an und wendet die passende Stufe automatisch an, sobald die Menge im Warenkorb die Schwelle erreicht. Für komplexere B2B-Szenarien mit individuellen Konditionen pro Kunde kombinieren viele Händler Staffelpreise mit kundengruppenspezifischen Preislisten. Wichtig ist, dass die Preise nicht doppelt gepflegt werden: Stammen die Konditionen aus einem führenden System, sollten sie über eine Schnittstelle in den Shop fließen. Wie sich Shopware an Drittsysteme anbinden lässt, beschreibt die Seite Shopware Integrationen und Schnittstellen. ### Staffelpreise oder Mindermengenzuschlag? Staffelpreise und Mindermengenzuschlag sind zwei Seiten derselben Logik: Der eine belohnt große Mengen, der andere verteuert kleine Mengen. Ein Mindermengenzuschlag deckt den erhöhten Aufwand bei Kleinstbestellungen ab, während Staffelpreise den Anreiz setzen, größere Lose zu bestellen. In vielen B2B-Shops werden beide Instrumente parallel eingesetzt. Welches Instrument passt, hängt vom Sortiment und den Kunden ab. Wer viele Kleinbestellungen mit hohem Handling-Aufwand hat, kombiniert häufig einen Mindermengenzuschlag mit Staffelpreisen, um Kunden gezielt zu größeren Abnahmemengen zu bewegen. ### Häufige Fragen zu Staffelpreisen #### Was sind Staffelpreise einfach erklärt? Staffelpreise sind mengenabhängige Stückpreise. Der Preis pro Einheit sinkt, sobald die Bestellmenge eine definierte Schwelle erreicht. Beispiel: bis 9 Stück Grundpreis, ab 10 Stück ein reduzierter Preis, ab 50 Stück ein noch niedrigerer Preis. Der jeweils gültige Staffelpreis greift automatisch. Im B2B-Commerce sind Staffelpreise ein Standardinstrument, um größere Abnahmemengen zu belohnen. #### Was ist der Unterschied zwischen Staffelpreis und Rabatt? Ein Staffelpreis ist ein fester Stückpreis pro Mengenintervall, den der Kunde direkt am Produkt sieht. Ein Rabatt ist ein Nachlass, der meist erst im Warenkorb vom Ausgangspreis abgezogen wird. Staffelpreise sind dauerhaft und transparent hinterlegt, Rabatte oft aktionsbezogen. In der Praxis werden beide Modelle häufig kombiniert. #### Kann man Staffelpreise in Shopware pro Kundengruppe festlegen? Ja. In Shopware lassen sich Preisstaffeln pro Artikel hinterlegen und zusätzlich nach Kundengruppe und Vertriebskanal differenzieren. So sehen Wiederverkäufer andere Staffeln als Endkunden. Für individuelle B2B-Konditionen werden Staffelpreise häufig mit kundengruppenspezifischen Preislisten kombiniert, die idealerweise aus dem führenden System in den Shop fließen. #### Für wen lohnen sich Staffelpreise? Staffelpreise lohnen sich vor allem im B2B-Handel mit Verbrauchs-, Ersatz- und Komponentensortimenten, bei denen Kunden in unterschiedlichen Losgrößen bestellen. Sie automatisieren Mengenkonditionen, entlasten den Vertrieb und erhöhen die durchschnittliche Bestellmenge. Im B2C sind Staffelpreise eher die Ausnahme und meist auf bestimmte Sortimente beschränkt. Preislogik sauber in den Shop bringen Staffelpreise, Kundengruppen und Konditionen sind nur so gut wie die Datenbasis dahinter. Wir prüfen, wie Ihre Preislogik aus ERP und Preislisten konsistent in Shopware landet, ohne Doppelpflege. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware bei onacy ### Verwandte Themen Staffelpreise gehören zur B2B-Preislogik, die onacy in Shopware-Projekten umsetzt. Diese Seiten vertiefen verwandte Konzepte. Mindermengenzuschlag→Das Gegenstück zur Preisstaffel: Aufschlag für zu kleine Bestellmengen im B2B.Was ist Shopware?→Das Shop-System, in dem sich Staffelpreise pro Artikel und Kundengruppe hinterlegen lassen.Datenintegration→Wie Preis- und Konditionsdaten konsistent aus dem führenden System in den Shop fließen.Shopware bei onacy→Wie onacy als Shopware-Partner B2B-Preislogik und Konditionen umsetzt. ### Was ist eine Gastbestellung? URL: https://www.onacy.de/wissen/gastbestellung/ onacy›Wissen›Gastbestellung Shopware ## Was ist eine Gastbestellung? Eine Gastbestellung ist ein Kaufvorgang, bei dem ein Kunde den Checkout eines Online-Shops abschließt, ohne ein dauerhaftes Kundenkonto anzulegen. Der Kunde gibt nur die Daten an, die für diese eine Bestellung nötig sind, etwa Liefer- und Rechnungsadresse. Gastbestellungen senken die Kaufhürde, weil der zusätzliche Schritt der Registrierung entfällt. Bei einer Gastbestellung werden keine Zugangsdaten und kein Passwort angelegt. Der Kunde kann seine Bestellung anschließend nur über einen Link oder eine Bestellnummer nachverfolgen, nicht über einen Login-Bereich. Für den Shop-Betreiber bedeutet das: weniger Reibung im Checkout, aber auch weniger dauerhaft gespeicherte Kundendaten für Wiederkauf und Marketing. Ob eine Gastbestellung sinnvoll ist, hängt stark vom Kanal ab. Im B2C ist sie ein wichtiger Hebel gegen Kaufabbrüche, weil Erstkäufer nicht zur Kontoerstellung gezwungen werden. Im B2B ist dagegen häufig ein Kundenkonto erforderlich, weil Konditionen, Preislisten, Freigaben und Bestellhistorie an das Konto gebunden sind. Kriterium | Gastbestellung | Bestellung mit Kundenkonto Registrierung | Nicht erforderlich | Kundenkonto wird angelegt Kaufhürde im Checkout | Niedrig, weniger Abbrüche | Höher durch zusätzlichen Schritt Wiederkauf | Daten müssen erneut eingegeben werden | Adressen und Historie hinterlegt Kundengruppenpreise | In der Regel nicht anwendbar | Konditionen an Konto gebunden Typischer Kanal | B2C, Einmal- und Erstkäufe | B2B, wiederkehrende Bestellungen Stand: Juli 2026. Die Zuordnung ist idealtypisch; viele Shops bieten beide Optionen parallel an. Gastbestellung im Checkout-VerlaufBei der Gastbestellung entfällt der Registrierungsschritt. Die Darstellung ist schematisch. ### Welche Vor- und Nachteile hat die Gastbestellung? Die Gastbestellung ist ein Kompromiss zwischen niedriger Kaufhürde und langfristiger Kundenbindung. Sie bringt vor allem im B2C Vorteile, hat aber auch Grenzen: - Vorteil: geringere Abbruchquote im Checkout, weil die Registrierung entfällt. - Vorteil: schnellerer Kaufabschluss, besonders bei Erst- und Einmalkäufern. - Nachteil: keine dauerhaft gespeicherten Kundendaten für Wiederkauf und Service. - Nachteil: kundengruppenspezifische Preise und Freigaben lassen sich meist nicht anwenden. Viele Shops lösen diesen Zielkonflikt, indem sie die Gastbestellung anbieten und dem Kunden nach dem Kauf die Möglichkeit geben, aus den eingegebenen Daten mit einem Klick ein Konto zu erstellen. So bleibt die Hürde niedrig, ohne die Chance auf Kundenbindung ganz aufzugeben. Einordnung Die Gastbestellung ist im B2C ein wirksamer Hebel gegen Kaufabbrüche, im B2B aber selten die richtige Standardeinstellung, weil dort Preise und Freigaben am Konto hängen. Entscheidend ist nicht die Frage Gast oder Konto, sondern ob die Bestelldaten sauber in die nachgelagerten Systeme fließen. Wer das nicht regelt, sammelt Gastbestellungen ohne verwertbare Kundendaten. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wann ist eine Gastbestellung im B2B sinnvoll? Im B2B ist die Gastbestellung seltener als im B2C, weil viele Prozesse an das Kundenkonto gebunden sind: individuelle Preise, Zahlungsziele, Freigabe-Workflows und die Bestellhistorie. Für reine Neukunden oder für Sortimente, die auch von Gelegenheitskäufern bestellt werden, kann eine Gastbestellung dennoch die Einstiegshürde senken. Ein häufiges Muster: Bestandskunden bestellen über ihr Konto mit hinterlegten Konditionen, während Neukunden zunächst als Gast bestellen und erst bei wiederkehrendem Bedarf ein Konto anlegen. Voraussetzung ist, dass die Kundendaten sauber zwischen Shop und den nachgelagerten Systemen fließen, damit aus einer Gastbestellung bei Bedarf ein vollwertiger Kundendatensatz wird. ### Wie wird die Gastbestellung in Shopware umgesetzt? In Shopware lässt sich die Gastbestellung pro Verkaufskanal aktivieren oder deaktivieren. Betreiber können also entscheiden, ob ein Kanal Gastbestellungen erlaubt, nur registrierte Kunden zulässt oder beides parallel anbietet. Das ist besonders für Händler nützlich, die sowohl einen offenen B2C-Kanal als auch einen geschlossenen B2B-Bereich betreiben. Technisch werden auch Gastbestellungen als Kundendatensatz gespeichert, allerdings ohne Login. Damit diese Daten für Folgeprozesse wie Rechnungsstellung, Versand und Kundenservice nutzbar sind, sollten sie über eine saubere Anbindung an ERP und CRM übergeben werden. Wie Shopware sich an Drittsysteme anbinden lässt, zeigt die Seite Shopware Integrationen und Schnittstellen. ### Häufige Fragen zur Gastbestellung #### Was ist eine Gastbestellung einfach erklärt? Eine Gastbestellung ist ein Kauf ohne Kundenkonto. Der Kunde schließt den Checkout ab, ohne sich zu registrieren, und gibt nur die für diese Bestellung nötigen Daten an. Es wird kein Passwort und kein Login-Bereich angelegt. Die Gastbestellung senkt die Kaufhürde, weil der zusätzliche Registrierungsschritt entfällt, wird aber vor allem im B2C angeboten. #### Was ist der Unterschied zwischen Gastbestellung und Kundenkonto? Bei einer Gastbestellung legt der Kunde kein dauerhaftes Konto an und muss seine Daten bei jedem Kauf neu eingeben. Beim Kundenkonto werden Adressen, Bestellhistorie und Konditionen gespeichert. Kundengruppenpreise und Freigabe-Workflows lassen sich in der Regel nur mit Konto anwenden. Die Gastbestellung senkt die Kaufhürde, das Konto stärkt die Kundenbindung. #### Ist eine Gastbestellung im B2B sinnvoll? Im B2B ist die Gastbestellung seltener sinnvoll, weil individuelle Preise, Zahlungsziele, Freigaben und Bestellhistorie an das Kundenkonto gebunden sind. Für Neukunden oder Sortimente mit Gelegenheitskäufern kann sie die Einstiegshürde dennoch senken. Ein häufiges Muster ist, dass Neukunden zunächst als Gast bestellen und erst bei wiederkehrendem Bedarf ein Konto anlegen. #### Kann man in Shopware Gastbestellungen erlauben? Ja. In Shopware lässt sich die Gastbestellung pro Verkaufskanal aktivieren oder deaktivieren. Betreiber können einen Kanal auf registrierte Kunden beschränken, Gastbestellungen erlauben oder beides parallel anbieten. Das ist nützlich für Händler mit offenem B2C-Kanal und geschlossenem B2B-Bereich. Auch Gastbestellungen werden als Datensatz gespeichert, allerdings ohne Login. Checkout und Kundendaten sauber verbinden Ob Gast oder Konto, entscheidend ist, dass Bestelldaten fehlerfrei in ERP und CRM landen. Wir prüfen Ihren Shopware-Checkout und die Datenflüsse dahinter, damit aus jeder Bestellung ein verwertbarer Datensatz wird. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware bei onacy ### Verwandte Themen Die Gastbestellung ist Teil der Checkout-Konfiguration, die onacy in Shopware-Projekten begleitet. Diese Seiten vertiefen verwandte Themen. Was ist Shopware?→Das Shop-System, in dem sich die Gastbestellung pro Verkaufskanal konfigurieren lässt.Datenintegration→Wie Bestell- und Kundendaten aus dem Shop in nachgelagerte Systeme fließen.Staffelpreise→Warum kundengruppenspezifische Preise in der Regel ein Kundenkonto voraussetzen.Shopware bei onacy→Wie onacy als Shopware-Partner B2B- und B2C-Checkouts umsetzt. ### Was ist die Shopware API? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-api/ onacy›Wissen›Shopware API Shopware ## Was ist die Shopware API? Die Shopware API ist die Programmierschnittstelle von Shopware 6. Über sie greifen andere Systeme und eigene Anwendungen auf den Shop zu, ohne die Weboberfläche zu nutzen. Sie ist in zwei Bereiche geteilt: die Store-API für kundenseitige Funktionen und die Admin-API für die Verwaltung. Beide sind RESTful aufgebaut und liefern Daten im JSON-Format. Die Store-API bildet alles ab, was ein Kunde im Shop tut: Produkte und Kategorien abrufen, in den Warenkorb legen, registrieren, anmelden und den Checkout durchlaufen. Sie ist die Grundlage für Headless-Commerce, bei dem der Storefront von der Shop-Logik entkoppelt ist und über die API angesprochen wird, etwa aus einer eigenen Web- oder App-Oberfläche. Die Admin-API richtet sich an die Verwaltung und an Systemintegrationen. Über sie lassen sich Produkte, Preise, Bestände, Bestellungen und Konfigurationen lesen und schreiben. Sie ist die zentrale Schnittstelle, über die ERP-, PIM- und andere Drittsysteme Daten mit Shopware austauschen. Beide APIs sind über Authentifizierung abgesichert und in der Shopware-Dokumentation spezifiziert. Kriterium | Store-API | Admin-API Zielgruppe | Kundenseitige Anwendungen, Storefront | Verwaltung, Systemintegrationen Typische Funktionen | Katalog, Warenkorb, Checkout, Login | Produkte, Preise, Bestände, Bestellungen Haupteinsatz | Headless-Storefront, eigene Frontends | ERP-, PIM-, CRM-Anbindung Datenformat | RESTful, JSON | RESTful, JSON Schreibzugriff | Auf kundenbezogene Vorgänge begrenzt | Umfassend auf Stamm- und Bewegungsdaten Stand: Juli 2026. Bezieht sich auf Shopware 6. Funktionsumfang je nach Version und Edition. Store-API und Admin-API im ÜberblickStore-API und Admin-API sind zwei getrennte Zugänge zum Shopware-Kern. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür wird die Shopware API genutzt? Die Shopware API ist die technische Grundlage für alles, was über die Standardoberfläche hinausgeht. Sie verbindet den Shop mit der übrigen Systemlandschaft und ermöglicht individuelle Frontends. Typische Einsatzfelder: - Anbindung von ERP-, PIM- und CRM-Systemen über die Admin-API. - Automatisierter Austausch von Produkten, Preisen, Beständen und Bestellungen. - Headless-Commerce mit einem eigenen Frontend über die Store-API. - Anbindung von Marktplätzen, Portalen und mobilen Anwendungen. Ob ERP-Anbindung, PIM oder Headless-Ansatz: In jedem Fall ist eine belastbare Datenintegration nötig, damit die über die API ausgetauschten Daten konsistent bleiben. Die API stellt den Zugang bereit, die Datenqualität muss davon unabhängig sichergestellt werden. Einordnung Die Shopware API wird oft mit der Integration verwechselt, dabei ist sie nur der Zugang. Eine offene Schnittstelle sagt nichts darüber aus, ob Datenfelder sauber gemappt sind und welches System führend ist. Die meisten Probleme in Shopware-Projekten entstehen nicht an der API selbst, sondern an unklarer Datenhoheit und fehlendem Fehlerhandling darüber. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Store-API oder Admin-API, was ist der Unterschied? Der wesentliche Unterschied liegt in Zielgruppe und Zugriff. Die Store-API bildet den Kundenkontext ab und ist auf kundenbezogene Vorgänge begrenzt. Die Admin-API hat umfassenden Zugriff auf Stamm- und Bewegungsdaten und wird für Verwaltung und Systemintegration genutzt. Für eine ERP-Anbindung ist praktisch immer die Admin-API relevant, für einen entkoppelten Storefront die Store-API. In vielen Projekten kommen beide zum Einsatz: Die Admin-API füttert Shopware mit Produkt- und Bestandsdaten aus dem ERP, während die Store-API den kundenseitigen Storefront bedient. Die konkrete Umsetzung solcher Integrationen beschreibt die Leistungsseite Shopware Integrationen und Schnittstellen. ### Wie hängen Shopware API und Integrationen zusammen? Die API ist die technische Ebene, die eigentliche Integration ist die fachliche Aufgabe darüber. Eine funktionierende Schnittstelle allein garantiert noch keinen sauberen Datenaustausch. Es braucht ein durchdachtes Mapping der Datenfelder, klare Regeln, welches System führend ist, und ein Fehlerhandling, das Abweichungen erkennt, bevor sie im Shop sichtbar werden. Genau hier liegt der Unterschied zwischen dem Begriff Shopware API auf dieser Wissensseite und der konkreten Umsetzung: Wie onacy Shopware an ERP, PIM und weitere Systeme anbindet, ist auf der Leistungsseite Shopware Integrationen und Schnittstellen beschrieben. Auch Shopware-Plugins nutzen die API, um Funktionen zu erweitern. ### Häufige Fragen zur Shopware API #### Was ist die Shopware API einfach erklärt? Die Shopware API ist die Programmierschnittstelle von Shopware 6. Über sie greifen andere Systeme und eigene Anwendungen auf den Shop zu, ohne die Weboberfläche zu nutzen. Sie besteht aus der Store-API für kundenseitige Funktionen wie Katalog und Checkout und der Admin-API für Verwaltung und Systemintegration. Beide sind RESTful und liefern Daten im JSON-Format. #### Was ist der Unterschied zwischen Store-API und Admin-API? Die Store-API bildet den Kundenkontext ab: Katalog, Warenkorb, Login und Checkout. Sie ist auf kundenbezogene Vorgänge begrenzt und die Basis für Headless-Storefronts. Die Admin-API hat umfassenden Zugriff auf Stamm- und Bewegungsdaten wie Produkte, Preise und Bestellungen und wird für die Anbindung von ERP-, PIM- und CRM-Systemen genutzt. #### Wofür braucht man die Shopware API? Die Shopware API wird gebraucht, um den Shop mit der übrigen Systemlandschaft zu verbinden und individuelle Frontends zu ermöglichen. Über die Admin-API werden ERP-, PIM- und CRM-Systeme angebunden und Produkte, Preise, Bestände und Bestellungen automatisiert ausgetauscht. Über die Store-API lassen sich Headless-Commerce-Ansätze und eigene Frontends realisieren. #### Ist die Shopware API dasselbe wie eine Integration? Nein. Die API ist die technische Schnittstelle, die den Zugang bereitstellt. Eine Integration ist die fachliche Aufgabe darüber: Datenfelder mappen, die Datenhoheit klären und ein Fehlerhandling aufbauen. Eine offene API garantiert noch keinen sauberen Datenaustausch. Wie onacy Shopware konkret anbindet, beschreibt die Seite zu Shopware Integrationen und Schnittstellen. Shopware sauber an Ihre Systeme anbinden Store-API und Admin-API sind der Zugang, die saubere Integration ist die eigentliche Arbeit. Wir prüfen Ihre Systemlandschaft und zeigen, wie Shopware fehlerfrei mit ERP, PIM und Co. Daten austauscht. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware bei onacy ### Verwandte Themen Die Shopware API ist die technische Basis für Integrationen, die onacy als Shopware-Partner umsetzt. Diese Seiten vertiefen verwandte Themen. Was ist Shopware?→Das Shop-System, dessen Store-API und Admin-API hier beschrieben werden.Shopware-Plugins→Wie Erweiterungen über die API Funktionen ergänzen und Daten austauschen.Datenintegration→Warum eine offene API allein noch keinen konsistenten Datenaustausch garantiert.Shopware Integrationen und Schnittstellen→Die Leistungsseite: Wie onacy Shopware konkret an ERP, PIM und weitere Systeme anbindet. ### Was ist eine Shopware ERP-Anbindung? URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-erp-anbindung/ onacy›Wissen›Shopware ERP-Anbindung Shopware ## Was ist eine Shopware ERP-Anbindung? Eine Shopware ERP-Anbindung ist die Verbindung zwischen einem Shopware-Shop und einem ERP- oder Warenwirtschaftssystem. Über sie werden Artikel, Preise, Bestände, Kunden und Bestellungen automatisiert zwischen beiden Systemen synchronisiert. Ziel ist ein durchgängiger Prozess ohne manuelle Doppelpflege: Das ERP bleibt in der Regel führend für Stammdaten, der Shop verkauft und meldet Bestellungen zurück. Der Kern jeder ERP-Anbindung ist die Frage, welches System für welche Daten führend ist. Üblicherweise pflegt das ERP Artikelstammdaten, Preise und Bestände und übergibt sie an den Shop. Der Shop wiederum meldet Bestellungen und neue Kundendaten zurück ans ERP, wo sie weiterverarbeitet werden. Diese Datenflüsse müssen eindeutig definiert sein, damit keine widersprüchlichen Stände entstehen. Technisch läuft die Anbindung über Schnittstellen, bei Shopware 6 in der Regel über die Shopware API. Ob die Verbindung über eine fertige Middleware, einen Connector oder eine individuelle Integration erfolgt, hängt vom eingesetzten ERP und von der Prozesskomplexität ab. Für Standard-ERP-Systeme gibt es oft vorgefertigte Konnektoren, komplexe Sortimente und Prozesse erfordern meist eine maßgeschneiderte Lösung. Datenbereich | Führendes System (typisch) | Richtung Artikelstammdaten | ERP oder PIM | ERP/PIM zum Shop Preise und Konditionen | ERP | ERP zum Shop Lagerbestände | ERP | ERP zum Shop Bestellungen | Shop | Shop zum ERP Kundendaten | Je nach Prozess | Beide Richtungen möglich Stand: Juli 2026. Die Zuordnung ist typisch, die konkrete Datenhoheit wird pro Projekt festgelegt. Datenflüsse zwischen ERP und ShopwareStammdaten fließen vom ERP zum Shop, Bestellungen vom Shop zurück ins ERP. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür wird eine Shopware ERP-Anbindung genutzt? Eine ERP-Anbindung ersetzt manuelle Datenpflege durch automatisierte Synchronisation. Sie sorgt dafür, dass der Shop stets aktuelle Stammdaten zeigt und Bestellungen ohne Medienbruch weiterverarbeitet werden. Typische Ziele: - Aktuelle Preise und Bestände im Shop ohne manuelle Pflege. - Automatische Übergabe von Bestellungen ins ERP zur Weiterverarbeitung. - Konsistente Artikelstammdaten über alle Kanäle hinweg. - Weniger Fehler und weniger Aufwand im Innendienst. Damit die Anbindung trägt, müssen die Daten sauber strukturiert sein. Eine belastbare Datenintegration ist die Voraussetzung dafür, dass ERP und Shop dieselbe Sprache sprechen. Ohne definierte Datenhoheit und sauberes Mapping überträgt eine Anbindung nur schneller die vorhandenen Fehler. Einordnung Bei einer ERP-Anbindung entscheidet nicht die Technik über den Erfolg, sondern die Klärung der Datenhoheit. Die meisten Projekte scheitern nicht an der Schnittstelle, sondern an der ungeklärten Frage, welches System für welchen Datenbereich führend ist. Wer diese Frage nicht vorab beantwortet, überträgt mit der Anbindung nur schneller die vorhandenen Fehler. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie unterscheiden sich ERP-System und ERP-Anbindung? Wichtig ist die Abgrenzung: Das ERP-System selbst ist die Software für Warenwirtschaft, Buchhaltung und Prozesse. Die ERP-Anbindung ist die Verbindung zwischen diesem System und dem Shop. Der Begriff auf dieser Wissensseite beschreibt das Prinzip der Verbindung, nicht ein konkretes Produkt. Ein Beispiel für ein ERP-System, das häufig mit Shopware kombiniert wird, ist Xentral. Wie eine solche Anbindung in der Praxis umgesetzt wird, welche Datenflüsse eingerichtet werden und welche Systeme führend sind, beschreibt die Leistungsseite Shopware Integrationen und Schnittstellen. ### Welche Rolle spielt das PIM bei der ERP-Anbindung? Nicht alle Produktdaten gehören ins ERP. Das ERP ist stark bei kaufmännischen Daten wie Preisen, Beständen und Bestellungen, aber schwach bei umfangreichen Marketing- und Produktinformationen wie Beschreibungen, Bildern und technischen Merkmalen. Hier kommt ein PIM ins Spiel, das diese Daten pflegt und an den Shop liefert. In komplexen Sortimenten arbeiten ERP, PIM und Shop zusammen: Das ERP liefert kaufmännische Daten, das PIM die reichhaltigen Produktinformationen, der Shop führt beides für den Kunden zusammen. Welches System für welchen Datenbereich führend ist, wird pro Projekt festgelegt. Das verhindert Doppelpflege und widersprüchliche Stände. ### Häufige Fragen zur Shopware ERP-Anbindung #### Was ist eine Shopware ERP-Anbindung einfach erklärt? Eine Shopware ERP-Anbindung verbindet den Shop mit dem ERP- oder Warenwirtschaftssystem. Über sie werden Artikel, Preise, Bestände und Bestellungen automatisiert synchronisiert. Üblicherweise pflegt das ERP die Stammdaten und übergibt sie an den Shop, während der Shop Bestellungen zurückmeldet. Ziel ist ein durchgängiger Prozess ohne manuelle Doppelpflege. #### Wie funktioniert die Anbindung von Shopware an ein ERP? Die Anbindung läuft über Schnittstellen, bei Shopware 6 in der Regel über die Shopware API. Zunächst wird festgelegt, welches System für welche Daten führend ist. Danach werden die Datenflüsse eingerichtet: Stammdaten vom ERP zum Shop, Bestellungen vom Shop zurück ins ERP. Die Umsetzung erfolgt über eine Middleware, einen Connector oder eine individuelle Integration. #### Was ist der Unterschied zwischen einem ERP-System und einer ERP-Anbindung? Ein ERP-System ist die Software für Warenwirtschaft, Buchhaltung und Prozesse, zum Beispiel Xentral. Die ERP-Anbindung ist die Verbindung zwischen diesem System und dem Shop. Der Begriff beschreibt also das Prinzip der Datenverbindung, nicht ein konkretes Produkt. Wie eine Anbindung konkret umgesetzt wird, hängt vom eingesetzten ERP ab. #### Brauche ich zusätzlich zum ERP ein PIM? Das hängt von der Sortimentskomplexität ab. Das ERP ist stark bei kaufmännischen Daten wie Preisen und Beständen, aber schwach bei umfangreichen Produktinformationen wie Beschreibungen, Bildern und technischen Merkmalen. Bei großen oder erklärungsbedürftigen Sortimenten übernimmt ein PIM diese Daten, während das ERP die kaufmännische Seite abdeckt und der Shop beides zusammenführt. ERP und Shopware ohne Doppelpflege verbinden Eine tragfähige ERP-Anbindung beginnt mit der Klärung der Datenhoheit. Wir prüfen Ihre Systemlandschaft und zeigen, wie ERP, PIM und Shopware sauber ineinandergreifen, ohne manuelle Nacharbeit. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware bei onacy ### Verwandte Themen Die Shopware ERP-Anbindung gehört zu den Integrationen, die onacy als Shopware-Partner umsetzt. Diese Seiten vertiefen verwandte Themen. Xentral→Ein ERP-System, das häufig mit Shopware kombiniert und angebunden wird.Shopware API→Die technische Schnittstelle, über die eine ERP-Anbindung bei Shopware 6 läuft.Shopware PIM→Wie ein PIM neben dem ERP die reichhaltigen Produktinformationen liefert.Shopware Integrationen und Schnittstellen→Die Leistungsseite: Wie onacy Shopware konkret an ERP-Systeme anbindet. ### Shopware Suche URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-suche/ onacy›Wissen›Shopware Suche Shopware ## Shopware Suche Die Shopware Suche ist die bordeigene Produktsuche des Shopsystems Shopware 6. Sie durchsucht standardmäßig Produktname, Produktnummer und Beschreibung und liefert dem Kunden im Storefront passende Treffer. Über konfigurierbare Suchbegriffe und Synonyme sowie optional über eine Anbindung an Elasticsearch oder OpenSearch lässt sich die Trefferqualität gezielt steuern. Für kleine bis mittlere Sortimente arbeitet die Standardsuche direkt auf der Datenbank. Bei großen Katalogen mit vielen tausend Produkten stößt diese Variante an Grenzen. Dann bindet man in Shopware eine Suchmaschine wie Elasticsearch oder OpenSearch an, die Anfragen deutlich schneller und mit mehr Funktionen beantwortet. Seit Shopware 6.5.6.0 nutzt die erweiterte Suche (Advanced Search) OpenSearch. Kriterium | Standardsuche (DB) | Erweiterte Suche (OpenSearch) Datenquelle | Direkt auf der MySQL-Datenbank | Eigener Suchindex über OpenSearch (bzw. Elasticsearch) Geeignet für | Kleine bis mittlere Sortimente | Große Kataloge mit vielen tausend Produkten Durchsuchte Felder | Produktname, Produktnummer, Beschreibung | Zusätzlich konfigurierbare Felder und Merkmale Steuerung | Suchbegriffe und Synonyme pro Produkt | Synonyme, Gewichtung und Analyzer zentral im Index Performance | Bei großen Datenmengen langsamer | Auch bei sehr großen Sortimenten schnell Stand: August 2026. Angaben beziehen sich auf Shopware 6. Die erweiterte Suche nutzt seit Shopware 6.5.6.0 OpenSearch. So verarbeitet Shopware eine SucheingabeDie Shopware Suche gleicht die Eingabe mit den durchsuchbaren Feldern ab, nutzt Suchbegriffe und Synonyme und liefert daraus die Trefferliste. Der Ablauf ist vereinfacht dargestellt. ### Wie funktioniert die Shopware Suche? Wenn ein Kunde einen Begriff in die Suchleiste eingibt, gleicht Shopware diesen mit den durchsuchbaren Feldern der Produkte ab. Standardmäßig sind das Produktname, Produktnummer und Beschreibung. Über das Feld Suchbegriffe hinterlegen Sie pro Produkt zusätzliche Wörter, unter denen ein Artikel gefunden werden soll, etwa gängige Umgangssprache oder alternative Bezeichnungen. Damit die Suche auch bei ungenauen Eingaben funktioniert, lassen sich Synonyme pflegen. Sucht ein Kunde nach Smartphone, ordnet ein Synonym auch Treffer aus verwandten Kategorien zu. Typische Stellschrauben der Shopware Suche: - Suchbegriffe pro Produkt, um relevante Artikel gezielt auffindbar zu machen. - Synonyme, um unscharfe oder umgangssprachliche Eingaben abzufangen. - Gewichtung einzelner Felder, damit Name stärker zählt als Beschreibung. - Live-Suche mit Vorschlägen bereits während der Eingabe. Je sauberer die Produktdaten gepflegt sind, desto besser die Treffer. Eine Suche kann nur finden, was in den Feldern tatsächlich hinterlegt ist. Einordnung Die meisten Suchprobleme in Shopware sind keine Suchprobleme, sondern Datenprobleme. Wenn Merkmale, Bezeichnungen und Synonyme lückenhaft gepflegt sind, kann auch OpenSearch keine sauberen Treffer liefern. Wer die Produktdaten im PIM strukturiert und konsistent hält, holt aus der bordeigenen Suche oft mehr heraus als aus einem teuren Zusatzplugin. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wann braucht ein Shop Elasticsearch oder OpenSearch? Solange ein Shop nur einige hundert bis wenige tausend Produkte führt, reicht die datenbankbasierte Standardsuche in der Regel aus. Sobald das Sortiment stark wächst oder die Suche spürbar langsam wird, lohnt sich die Anbindung von OpenSearch. Diese Suchmaschine legt einen eigenen Index an und beantwortet Anfragen deutlich schneller, auch bei sehr großen Katalogen. Zusätzlich bietet die erweiterte Suche mehr Kontrolle über Analyzer, Gewichtungen und Synonyme. Für Händler mit komplexen Sortimenten ist das oft der Unterschied zwischen einer Suche, die verkauft, und einer, die Kunden frustriert. Die Einrichtung erfordert allerdings einen separaten Suchserver und Betriebs-Know-how. ### Shopware Suche und semantische Suche, wo ist der Unterschied? Die bordeigene Shopware Suche arbeitet primär mit Textabgleich: Sie sucht nach Übereinstimmungen zwischen Eingabe und hinterlegten Begriffen, ergänzt um Synonyme. Eine semantische Suche geht darüber hinaus und interpretiert die Bedeutung hinter einer Anfrage, meist mit Hilfe von KI und Vektoren. Für viele Shops ist die gut gepflegte Standard- oder OpenSearch-Suche der pragmatische erste Schritt. Semantische Verfahren sind interessant, wenn Kunden in natürlicher Sprache suchen oder das Sortiment sehr erklärungsbedürftig ist. Die Grundlage bleibt in beiden Fällen dieselbe: strukturierte, vollständige Produktdaten. ### Häufige Fragen zur Shopware Suche #### Welche Felder durchsucht die Shopware Suche standardmäßig? Die Shopware Suche durchsucht standardmäßig Produktname, Produktnummer und Beschreibung. Über das Feld Suchbegriffe können Sie pro Produkt weitere Wörter hinterlegen, unter denen ein Artikel gefunden werden soll. Ergänzend lassen sich Synonyme pflegen, damit auch ungenaue oder umgangssprachliche Eingaben passende Treffer liefern. Je vollständiger die Felder gepflegt sind, desto besser die Ergebnisse. #### Braucht Shopware Elasticsearch oder OpenSearch? Für kleine bis mittlere Sortimente reicht die datenbankbasierte Standardsuche von Shopware aus. Bei großen Katalogen mit vielen tausend Produkten oder spürbar langsamer Suche lohnt sich die Anbindung von OpenSearch. Diese legt einen eigenen Index an und beantwortet Anfragen schneller. Seit Shopware 6.5.6.0 nutzt die erweiterte Suche OpenSearch statt Elasticsearch. #### Wie funktionieren Synonyme in der Shopware Suche? Synonyme leiten Kunden auch dann zu passenden Produkten, wenn ihre Eingabe nicht exakt zu den Produktdaten passt. Sucht jemand nach einem umgangssprachlichen Begriff, ordnet ein hinterlegtes Synonym die Anfrage den richtigen Artikeln zu. In der erweiterten Suche werden Synonyme zentral über den Analyzer verwaltet, in der Standardsuche pro Produkt über Suchbegriffe. #### Was ist der Unterschied zwischen Shopware Suche und semantischer Suche? Die Shopware Suche arbeitet mit Textabgleich und Synonymen: Sie sucht Übereinstimmungen zwischen Eingabe und hinterlegten Begriffen. Eine semantische Suche interpretiert dagegen die Bedeutung einer Anfrage, meist mit KI und Vektoren. Für die meisten Shops ist die gut gepflegte Standard- oder OpenSearch-Suche der pragmatische erste Schritt. Beide brauchen strukturierte, vollständige Produktdaten. Suche, die verkauft, statt frustriert Schlechte Suchtreffer sind fast immer ein Datenproblem, kein Toolproblem. Im Shop-Audit prüfen wir, wie Ihre Produktdaten, Suchbegriffe und Synonyme gepflegt sind, und zeigen, wie Sie aus der Shopware Suche das Maximum holen, mit oder ohne OpenSearch. Shop-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur ### Verwandte Themen Die Shopware Suche ist nur so gut wie die Produktdaten dahinter. Diese Seiten zeigen, wie Suche, Datenpflege und Erweiterungen zusammenspielen. Was ist Shopware?→Das Shopsystem, in dem die bordeigene Suche und ihre Erweiterungen laufen.Semantische Suche→Wie KI-gestützte Suche die Bedeutung hinter einer Anfrage interpretiert und wo sie sich lohnt.Shopware Plugins→Wie Erweiterungen die Standardsuche um zusätzliche Funktionen und Suchmaschinen ergänzen.Shopware PIM→Warum saubere Produktdaten aus dem PIM die Grundlage für gute Suchtreffer sind. ### Shopware Produktkonfigurator URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-produktkonfigurator/ onacy›Wissen›Shopware Produktkonfigurator Shopware ## Shopware Produktkonfigurator Der Shopware Produktkonfigurator ist das Feature Custom Products in Shopware 6, mit dem Kunden Produkte im Storefront individuell gestalten. Über Optionen wie Textfelder, Checkboxen, Auswahllisten, Farben oder Datei-Uploads stellen sie sich einen personalisierten Artikel zusammen, etwa einen gravierten Becher oder ein bedrucktes Shirt. Der Konfigurator lässt sich als einfache Auswahl oder als schrittweiser Modus einrichten. Custom Products richtet sich an Händler, die individualisierbare oder konfigurierbare Produkte anbieten. Statt jede Variante als eigenen Artikel anzulegen, definieren Sie einmal die Konfigurationsoptionen und deren Aufpreise. Der Kunde trifft seine Auswahl selbst und sieht direkt, wie sich Preis und Ergebnis ändern. Das Feature ist Teil der kommerziellen Shopware-Ausbaustufen. Kriterium | Produktkonfigurator (Custom Products) | Produktvarianten Zweck | Individualisierung durch den Kunden | Vordefinierte Ausprägungen eines Produkts Beispiel | Gravur, Wunschtext, Farbe, Datei-Upload | Größe S/M/L, Farbe Rot/Blau Kombinationen | Sehr viele, teils frei eingebbar | Endliche Liste aus Eigenschaftswerten Anlage | Konfigurationsoptionen mit Aufpreisen | Varianten aus Eigenschaften generiert Typischer Einsatz | Personalisierte oder maßgefertigte Produkte | Standardprodukte mit festen Ausführungen Stand: August 2026. Angaben beziehen sich auf Shopware 6. Custom Products ist Teil der kommerziellen Shopware-Ausbaustufen. So entsteht ein konfiguriertes ProduktDer Händler legt Optionen und Aufpreise einmal an, der Kunde konfiguriert daraus sein individuelles Produkt. Der Ablauf ist vereinfacht dargestellt. ### Wofür wird der Shopware Produktkonfigurator genutzt? Der Produktkonfigurator kommt überall dort zum Einsatz, wo Kunden ein Produkt an ihre Wünsche anpassen sollen. Statt jede denkbare Ausführung vorab als Artikel anzulegen, definieren Händler einmal die Optionen und der Kunde konfiguriert selbst. Typische Anwendungsfälle: - Personalisierte Produkte mit Gravur, Wunschtext oder Monogramm. - Bedruckte Artikel wie Shirts, Tassen oder Verpackungen mit Datei-Upload. - Maßgefertigte Produkte, bei denen Kunden Maße oder Ausstattung wählen. - Komplexe Konfigurationen mit Schritt-für-Schritt-Modus und Aufpreisen. Die Optionen reichen von Checkboxen und Textfeldern bis zu einem geführten Modus, der den Kunden Schritt für Schritt durch die Konfiguration leitet. Jede Option kann mit einem Aufpreis versehen werden, der sich sofort im Preis widerspiegelt. Einordnung Ein Produktkonfigurator ist verlockend, weil er dem Kunden Freiheit gibt. Der Aufwand entsteht danach: Jede konfigurierte Bestellung muss in der Produktion und im ERP sauber ankommen. Wer den Konfigurator einführt, ohne den nachgelagerten Prozess mitzudenken, verlagert die Komplexität nur vom Shop in den Innendienst. Entscheidend ist, dass die Konfigurationsdaten strukturiert bis in Fertigung und Rechnungsstellung durchlaufen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Produktkonfigurator oder Produktvarianten, was ist der Unterschied? Produktkonfigurator und Produktvarianten werden oft verwechselt, lösen aber unterschiedliche Aufgaben. Varianten bilden eine endliche, vordefinierte Auswahl ab, etwa ein T-Shirt in den Größen S, M und L und den Farben Rot und Blau. Alle Kombinationen sind bekannt und werden aus Eigenschaftswerten generiert. Der Produktkonfigurator dagegen erlaubt individuelle Eingaben des Kunden, die sich nicht sinnvoll als feste Variantenliste abbilden lassen, etwa ein frei eingegebener Gravurtext oder ein hochgeladenes Motiv. Faustregel: endliche Ausführungen sind Varianten, kundenindividuelle Gestaltung ist ein Fall für den Konfigurator. Beide lassen sich in einem Shop parallel nutzen. ### Was kostet der Shopware Produktkonfigurator? Custom Products ist Bestandteil der kommerziellen Shopware-Ausbaustufen und damit nicht in jeder Edition automatisch enthalten. Alternativ bieten Erweiterungen aus dem Shopware Store vergleichbare Konfigurator-Funktionen an. Die tatsächlichen Kosten hängen von der gewählten Edition, dem Funktionsumfang und dem Einrichtungsaufwand ab. Preise und Editionen ändern sich, daher lohnt der Blick in die aktuellen Shopware-Konditionen. Wichtiger als der Lizenzpreis ist meist der Prozess dahinter: Wie kommen konfigurierte Bestellungen sauber in Produktion und Warenwirtschaft? Dieser Punkt entscheidet über den wirtschaftlichen Nutzen des Konfigurators. ### Häufige Fragen zum Shopware Produktkonfigurator #### Was ist der Shopware Produktkonfigurator? Der Shopware Produktkonfigurator ist das Feature Custom Products in Shopware 6. Damit gestalten Kunden Produkte im Storefront individuell, etwa über Textfelder, Checkboxen, Auswahllisten, Farben oder Datei-Uploads. So entstehen personalisierte Artikel wie gravierte Becher oder bedruckte Shirts. Jede Option kann einen Aufpreis haben, der sich sofort im Gesamtpreis zeigt. #### Was ist der Unterschied zwischen Konfigurator und Produktvarianten? Produktvarianten bilden eine endliche, vordefinierte Auswahl ab, etwa Größen und Farben, die aus Eigenschaftswerten generiert werden. Der Produktkonfigurator erlaubt dagegen kundenindividuelle Eingaben, die sich nicht als feste Liste abbilden lassen, etwa einen Gravurtext oder ein hochgeladenes Motiv. Faustregel: endliche Ausführungen sind Varianten, individuelle Gestaltung ist ein Fall für den Konfigurator. #### Deckt der Konfigurator individuelle Produkte ab? Ja. Custom Products ist genau für individualisierbare und konfigurierbare Produkte gedacht. Kunden können Text eingeben, Schriftart und Farbe wählen, Optionen an- oder abwählen und Dateien hochladen. Ein optionaler Schritt-für-Schritt-Modus führt durch komplexere Konfigurationen. So lassen sich personalisierte und maßgefertigte Produkte anbieten, ohne jede Variante einzeln anzulegen. #### Ist der Produktkonfigurator in Shopware kostenlos? Custom Products ist Teil der kommerziellen Shopware-Ausbaustufen und nicht in jeder Edition automatisch enthalten. Alternativ bieten Erweiterungen aus dem Shopware Store vergleichbare Konfigurator-Funktionen. Die konkreten Kosten hängen von Edition, Funktionsumfang und Einrichtungsaufwand ab. Aktuelle Preise sollten immer direkt bei Shopware geprüft werden, da sich Editionen und Konditionen ändern. Konfigurator, der bis in die Produktion durchläuft Ein Produktkonfigurator entfaltet erst Nutzen, wenn konfigurierte Bestellungen sauber in Warenwirtschaft und Fertigung ankommen. Im Erstgespräch klären wir, wie sich Custom Products in Ihre Prozesse einfügt und wo Varianten die bessere Wahl sind. Konfigurator-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur ### Verwandte Themen Der Produktkonfigurator ist eng verwandt mit Varianten und Erweiterungen. Diese Seiten helfen bei der Abgrenzung und Einordnung. Was ist Shopware?→Das Shopsystem, in dem Custom Products und der Produktkonfigurator laufen.Shopware Produktvarianten→Der Unterschied zwischen vordefinierten Varianten und kundenindividueller Konfiguration.Shopware Plugins→Wie Erweiterungen zusätzliche Konfigurator-Funktionen in den Shop bringen.Shopware PIM→Warum saubere Produktdaten die Basis für Konfigurationen und Aufpreise sind. ### Shopware Gutscheine URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-gutscheine/ onacy›Wissen›Shopware Gutscheine Shopware ## Shopware Gutscheine Shopware Gutscheine werden in Shopware 6 über das Feature Promotions (Aktionen) abgebildet. Damit legen Händler Rabatte und Aktionen an, etwa prozentuale oder absolute Nachlässe, mit oder ohne Rabattcode. Über Bedingungen wie Mindestbestellwert, Kundengruppe oder Aktionszeitraum steuern sie genau, wann und für wen ein Gutschein gilt. Promotions sind das zentrale Werkzeug für Preisaktionen im Shopware-Storefront. Ob Willkommensrabatt, Sale-Aktion oder Gutscheincode aus einer Kampagne: In Shopware laufen all diese Fälle über den Promotions-Bereich. Eine Aktion besteht aus einem Rabatt und einem Satz von Bedingungen. Der Rabatt definiert, wie viel nachgelassen wird, die Bedingungen legen fest, wann er greift. Codes können individuell oder als fester Code für alle Kunden ausgegeben werden. Aktionstyp | Beispiel | Typische Bedingung Prozentualer Rabatt | 10 Prozent auf den gesamten Warenkorb | Mindestbestellwert oder Aktionszeitraum Absoluter Rabatt | 15 Euro Nachlass ab 100 Euro Bestellwert | Mindestbestellwert im Warenkorb Gutscheincode | Fester oder individueller Rabattcode | Einlösung nur mit gültigem Code Versandkosten-Aktion | Kostenloser Versand ab Schwellenwert | Erreichter Mindestbestellwert Kundengruppen-Aktion | Rabatt nur für eine bestimmte Kundengruppe | Zugehörigkeit zur Kundengruppe Stand: August 2026. Angaben beziehen sich auf Shopware 6. Der Funktionsumfang kann je nach Edition und Erweiterungen abweichen. So entsteht eine Rabattaktion in ShopwareEine Aktion kombiniert immer einen Rabatt mit Bedingungen. Erst wenn die Bedingungen erfüllt sind, greift der Rabatt. Der Ablauf ist vereinfacht dargestellt. ### Wie richtet man Gutscheine und Rabatte in Shopware ein? Gutscheine und Rabatte werden in Shopware im Bereich Marketing als Aktion (Promotion) angelegt. Eine Aktion kombiniert immer zwei Bausteine: den Rabatt und die Bedingungen. So behalten Händler die Kontrolle darüber, wann eine Aktion greift und wann nicht. Der typische Ablauf: - Aktion anlegen und Namen sowie Gültigkeitszeitraum festlegen. - Rabatt definieren: prozentual, absolut oder als Versandkosten-Nachlass. - Bedingungen setzen, etwa Mindestbestellwert, Kundengruppe oder bestimmte Produkte. - Optional einen Rabattcode vergeben, fest für alle oder als individuelle Codes. Mehrere Aktionen können sich kombinieren lassen oder sich gegenseitig ausschließen. Über den Aktionszeitraum steuern Händler saisonale Kampagnen automatisiert, ohne manuell ein- und ausschalten zu müssen. Einordnung Rabattaktionen sind schnell angelegt und genauso schnell außer Kontrolle. Wer Promotions ohne klare Bedingungen und ohne Blick auf die Marge ausrollt, trainiert Kunden darauf, nie zum vollen Preis zu kaufen. Die eigentliche Arbeit liegt nicht im Anlegen des Gutscheins, sondern in der Regel dahinter: Für wen gilt er, ab welchem Wert, in welcher Kombination. Genau dafür ist der Rule Builder das passende Werkzeug. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Gutscheine oder Rule Builder, was ist der Unterschied? Gutscheine und Rabatte sind das Feature, mit dem Sie eine Preisaktion sichtbar für den Kunden umsetzen. Der Rule Builder ist dagegen das übergreifende Werkzeug, mit dem Sie in Shopware Regeln und Bedingungen definieren, nicht nur für Rabatte, sondern auch für Versandarten, Zahlarten und mehr. In der Praxis greifen beide ineinander: Eine Promotion nutzt Regeln aus dem Rule Builder, um zu bestimmen, für welchen Warenkorb, welche Kundengruppe oder welchen Zeitraum sie gilt. Der Rule Builder liefert also das Regelwerk, die Promotion ist der konkrete Rabatt, der auf dieser Regel aufsetzt. ### Welche Rabattarten unterstützt Shopware? Shopware deckt die gängigen Rabattarten ab: prozentuale Nachlässe auf den Warenkorb oder einzelne Produkte, absolute Rabatte in Euro, kostenlose oder vergünstigte Versandkosten sowie Aktionen, die nur mit Gutscheincode greifen. Codes lassen sich als ein fester Code für alle Kunden oder als Set individueller Einmalcodes anlegen. Für Kundengruppen lassen sich Aktionen gezielt einschränken, etwa ein Rabatt nur für B2B-Kunden. Der genaue Funktionsumfang hängt von der Shopware-Edition und ergänzenden Erweiterungen ab. Komplexe Staffel- und Mengenlogiken werden häufig über zusätzliche Regeln oder Plugins abgebildet. ### Häufige Fragen zu Shopware Gutscheinen #### Wie legt man einen Gutschein in Shopware an? Gutscheine werden in Shopware als Aktion (Promotion) im Marketing-Bereich angelegt. Sie definieren zuerst den Rabatt, prozentual, absolut oder als Versandnachlass, und anschließend die Bedingungen wie Mindestbestellwert, Zeitraum oder Kundengruppe. Optional vergeben Sie einen Rabattcode, entweder fest für alle Kunden oder als individuelle Einmalcodes. So steuern Sie genau, wann und für wen der Gutschein gilt. #### Was ist der Unterschied zwischen Gutscheinen und dem Rule Builder? Gutscheine und Rabatte sind das Feature, mit dem Sie eine Preisaktion für den Kunden umsetzen. Der Rule Builder ist das übergreifende Werkzeug, mit dem Sie Regeln und Bedingungen definieren, auch für Versand- und Zahlarten. Eine Promotion nutzt Regeln aus dem Rule Builder, um festzulegen, für welchen Warenkorb oder welche Kundengruppe sie gilt. Der Rule Builder liefert das Regelwerk, die Promotion den Rabatt. #### Welche Rabattarten gibt es in Shopware? Shopware unterstützt prozentuale Rabatte auf Warenkorb oder Produkte, absolute Rabatte in Euro, kostenlose oder vergünstigte Versandkosten sowie Aktionen mit Gutscheincode. Codes lassen sich als ein fester Code für alle oder als Set individueller Einmalcodes anlegen. Der genaue Funktionsumfang hängt von Edition und Erweiterungen ab. Komplexe Staffellogiken werden oft über zusätzliche Regeln oder Plugins gelöst. #### Kann ein Gutschein nur für bestimmte Kundengruppen gelten? Ja. Über die Bedingungen einer Aktion lässt sich ein Gutschein auf bestimmte Kundengruppen einschränken, etwa nur für B2B-Kunden. Grundlage dafür sind die Kundengruppen in Shopware und die Regeln aus dem Rule Builder. So können Händler Rabatte gezielt steuern, ohne allen Kunden denselben Preisnachlass zu geben. Das ist besonders im B2B-Umfeld mit differenzierten Konditionen wichtig. Rabatte, die die Marge schützen Rabattaktionen sind schnell angelegt und schnell außer Kontrolle. Im Erstgespräch schauen wir uns Ihre Promotion- und Regellogik in Shopware an und zeigen, wie Sie Aktionen sauber an Kundengruppen, Warenkörbe und Zeiträume binden. Shopware-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur ### Verwandte Themen Gutscheine und Rabatte greifen eng mit Regeln und Kundengruppen ineinander. Diese Seiten vertiefen die Zusammenhänge. Was ist Shopware?→Das Shopsystem, in dem Promotions, Rabatte und Gutscheine verwaltet werden.Shopware Rule Builder→Das Regelwerk, auf dem Aktionen, Versand- und Zahlarten in Shopware aufsetzen.Shopware Kundengruppen→Wie sich Rabatte gezielt auf einzelne Kundengruppen einschränken lassen.Staffelpreise→Wie mengenabhängige Preise Rabatte über die Bestellmenge steuern. ### Shopware Kundengruppen URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-kundengruppen/ onacy›Wissen›Shopware Kundengruppen Shopware ## Shopware Kundengruppen Shopware Kundengruppen teilen die Kunden eines Shops in Segmente ein, für die unterschiedliche Bedingungen gelten. Über eine Kundengruppe steuert Shopware unter anderem, ob Preise netto oder brutto angezeigt werden, welche Preise gelten und welche Inhalte sichtbar sind. Kundengruppen sind damit das zentrale Werkzeug, um B2B- und B2C-Kunden im selben Shopsystem sauber zu trennen. Ein typischer Anwendungsfall: Ein Händler verkauft an Endkunden und an Geschäftskunden. Endkunden sollen Bruttopreise inklusive Mehrwertsteuer sehen, Geschäftskunden dagegen Nettopreise. Über zwei Kundengruppen bildet Shopware beides im selben Shop ab. Zusätzlich lassen sich pro Gruppe eigene Preise, Rabatte und Sichtbarkeiten hinterlegen. Steuerbar über Kundengruppe | B2C-Kundengruppe | B2B-Kundengruppe Preisanzeige | Bruttopreise inklusive Mehrwertsteuer | Nettopreise ohne Mehrwertsteuer Preise | Standard-Verkaufspreise | Eigene, oft günstigere Konditionen Rabatte und Aktionen | Allgemeine Aktionen | Gruppenspezifische Rabatte möglich Sichtbarkeit | Standard-Sortiment | Eigene Produkte oder Kategorien möglich Registrierung | Meist sofort freigeschaltet | Häufig mit Freigabe durch den Händler Stand: August 2026. Angaben beziehen sich auf Shopware 6. Der Funktionsumfang kann je nach Edition und B2B-Erweiterungen abweichen. Was eine Kundengruppe in Shopware steuert Über die Kundengruppe steuert Shopware Preisanzeige, Konditionen und Sichtbarkeit. So lassen sich B2B und B2C im selben Shop trennen. Die Darstellung ist vereinfacht. ### Wofür werden Kundengruppen in Shopware genutzt? Kundengruppen sind das Werkzeug, um unterschiedliche Kundentypen im selben Shop differenziert zu behandeln. Statt für B2B und B2C zwei getrennte Shops zu betreiben, weisen Händler jedem Kunden eine Gruppe zu und steuern darüber die Bedingungen. Typische Einsatzfelder: - Netto- statt Bruttoanzeige für Geschäftskunden. - Kundengruppenspezifische Preise und Konditionen. - Sichtbarkeit von Produkten oder Kategorien je Gruppe. - Gruppenbezogene Rabatte und Aktionen. Häufig werden Geschäftskunden erst nach einer Freigabe durch den Händler ihrer B2B-Gruppe zugeordnet. So sehen sie Nettopreise und Sonderkonditionen erst, wenn ihr Account geprüft ist. Einordnung Kundengruppen sind die Stelle, an der B2B in Shopware wirklich anfängt. Nettopreise, Sichtbarkeiten und Sonderkonditionen sind kein kosmetisches Detail, sondern entscheiden darüber, ob ein Geschäftskunde den Shop überhaupt ernst nimmt. Der Fehler, den viele machen: Sie behandeln B2B als B2C mit Firmenname. Wer kundengruppenspezifische Preise und Anzeige von Anfang an sauber aufsetzt, spart sich später aufwendige Nachbauten. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie steuern Kundengruppen Netto- und Bruttopreise? In den Einstellungen einer Kundengruppe legen Sie fest, ob Preise im Shop netto oder brutto angezeigt werden. B2C-Kunden sehen üblicherweise Bruttopreise inklusive Mehrwertsteuer, weil das gesetzlich für Endverbraucher vorgeschrieben ist. Geschäftskunden dagegen kalkulieren mit Nettopreisen, daher zeigt ihre Kundengruppe Preise ohne Mehrwertsteuer. Diese Unterscheidung zieht sich durch den gesamten Shop: von der Produktseite über die Kategorie bis zum Warenkorb und zur Bestellübersicht. Ergänzend lassen sich pro Kundengruppe eigene Preise und Staffelpreise hinterlegen, sodass Geschäftskunden andere Konditionen erhalten als Endkunden. ### Kundengruppen und B2B, wie hängt das zusammen? Kundengruppen sind das Fundament jedes B2B-Szenarios in Shopware. Auf ihnen setzen weitere B2B-Funktionen auf, etwa Freigabeprozesse bei der Registrierung, gruppenspezifische Preislisten und eingeschränkte Sortimentssichtbarkeit. Ohne saubere Kundengruppen lassen sich B2B-Anforderungen wie Nettoanzeige und Sonderpreise nicht abbilden. Für anspruchsvollere B2B-Anforderungen wie Bestellfreigaben, Budgets oder Mehr-Konten-Strukturen bietet Shopware ergänzende B2B-Funktionen an, die auf den Kundengruppen aufbauen. Wer B2B im Shop plant, sollte die Kundengruppen daher von Anfang an strategisch aufsetzen, statt sie nachträglich umzubauen. ### Häufige Fragen zu Shopware Kundengruppen #### Was sind Kundengruppen in Shopware? Kundengruppen teilen die Kunden eines Shopware-Shops in Segmente ein, für die unterschiedliche Bedingungen gelten. Über eine Kundengruppe steuert Shopware, ob Preise netto oder brutto angezeigt werden, welche Preise gelten und welche Inhalte sichtbar sind. So lassen sich B2B- und B2C-Kunden im selben Shop sauber trennen, ohne zwei getrennte Systeme betreiben zu müssen. #### Wie zeigt Shopware Nettopreise für B2B-Kunden an? In den Einstellungen einer Kundengruppe legen Sie fest, ob Preise netto oder brutto angezeigt werden. B2C-Kunden sehen Bruttopreise inklusive Mehrwertsteuer, B2B-Kunden Nettopreise ohne Mehrwertsteuer. Diese Einstellung zieht sich durch den gesamten Shop, von der Produktseite bis zum Warenkorb. Ordnen Sie einen Geschäftskunden der B2B-Gruppe zu, sieht er automatisch die Nettoanzeige. #### Kann man pro Kundengruppe eigene Preise festlegen? Ja. Shopware erlaubt kundengruppenspezifische Preise, sodass Geschäftskunden andere Konditionen erhalten als Endkunden. Zusätzlich lassen sich pro Kundengruppe Staffelpreise und gruppenbezogene Rabatte hinterlegen. So bildet ein einzelner Shop unterschiedliche Preismodelle für verschiedene Kundentypen ab, ohne dass mehrere Shopinstanzen nötig sind. Grundlage dafür ist immer die Zuordnung des Kunden zu seiner Gruppe. #### Wie hängen Kundengruppen und B2B in Shopware zusammen? Kundengruppen sind das Fundament jedes B2B-Szenarios in Shopware. Auf ihnen setzen Funktionen wie Freigabeprozesse bei der Registrierung, gruppenspezifische Preislisten und eingeschränkte Sichtbarkeit auf. Für anspruchsvollere Anforderungen wie Bestellfreigaben oder Budgets bietet Shopware ergänzende B2B-Funktionen, die auf den Kundengruppen aufbauen. Wer B2B plant, sollte die Kundengruppen von Anfang an strategisch aufsetzen. B2B in Shopware richtig aufsetzen B2B beginnt bei den Kundengruppen: Nettoanzeige, Sonderpreise und Sichtbarkeiten entscheiden, ob Geschäftskunden den Shop ernst nehmen. Im Erstgespräch schauen wir uns Ihr Kundengruppen- und Preismodell an und zeigen, wie sich B2B und B2C sauber trennen lassen. B2B-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur ### Verwandte Themen Kundengruppen sind die Basis für B2B-Preise und Sichtbarkeiten. Diese Seiten zeigen, wie Preise und Konditionen darauf aufbauen. Was ist Shopware?→Das Shopsystem, in dem Kundengruppen Preise, Anzeige und Sichtbarkeit steuern.Staffelpreise→Wie mengenabhängige Preise pro Kundengruppe hinterlegt werden.Shopware Rule Builder→Wie Regeln Sichtbarkeiten und Aktionen an Kundengruppen binden.Shopware Gutscheine→Wie sich Rabatte gezielt auf einzelne Kundengruppen einschränken lassen. ### Shopware Newsletter URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-newsletter/ onacy›Wissen›Shopware Newsletter Shopware ## Shopware Newsletter Der Shopware Newsletter ist die bordeigene Funktion von Shopware 6, mit der Kunden sich im Storefront für den E-Mail-Newsletter anmelden. Shopware verwaltet die Empfänger, unterstützt das Double-Opt-in-Verfahren zur rechtssicheren Einwilligung und lässt sich über den Flow Builder an weitere Prozesse anbinden. Für den eigentlichen Versand von Kampagnen wird die Empfängerliste meist an ein spezialisiertes E-Mail-Tool übergeben. Kunden melden sich über ein Formular im Storefront an. Ist das Double-Opt-in aktiviert, erhält der Empfänger zunächst eine E-Mail mit einem Bestätigungslink und wird erst nach dem Klick als aktiver Empfänger geführt. Das ist in Deutschland und der EU Voraussetzung für rechtssicheres E-Mail-Marketing. Shopware verwaltet die Empfänger inklusive ihres Status. Baustein | Funktion in Shopware | Zweck Anmeldeformular | Newsletter-Anmeldung im Storefront | Empfänger sammeln Double-Opt-in | Bestätigungs-E-Mail mit Aktivierungslink | Rechtssichere Einwilligung Empfängerverwaltung | Liste mit Status je Empfänger | Überblick über aktive Empfänger Flow Builder | Ereignisbasierte Aktionen anbinden | Prozesse automatisieren Versand | Übergabe an E-Mail-Tool üblich | Kampagnen professionell versenden Stand: August 2026. Angaben beziehen sich auf Shopware 6. Der Funktionsumfang kann je nach Edition und Erweiterungen abweichen. So läuft eine Newsletter-Anmeldung in ShopwareDer Empfänger wird erst nach Bestätigung des Double-Opt-in aktiv geführt. Der Flow Builder verbindet die Anmeldung mit nachgelagerten Prozessen. Der Ablauf ist vereinfacht dargestellt. ### Wie funktioniert die Newsletter-Anmeldung in Shopware? Die Newsletter-Anmeldung läuft über ein Formular im Storefront, das Kunden ihre E-Mail-Adresse eintragen lässt. Ist das Double-Opt-in aktiviert, folgt ein zweistufiger Ablauf, der die Einwilligung rechtssicher dokumentiert. Der typische Weg: - Kunde trägt seine E-Mail-Adresse in das Newsletter-Formular ein. - Shopware versendet eine Bestätigungs-E-Mail mit Aktivierungslink. - Erst mit Klick auf den Link wird der Empfänger als aktiv geführt. - Der Empfänger erscheint mit seinem Status in der Empfängerverwaltung. Das Double-Opt-in ist in Deutschland und der EU der Standard für rechtssicheres E-Mail-Marketing, weil es die aktive Einwilligung nachweisbar macht. Shopware liefert den Mechanismus dafür von Haus aus mit. Einordnung Shopware ist gut darin, Newsletter-Empfänger einzusammeln und rechtssicher per Double-Opt-in zu bestätigen. Beim professionellen Versand und der Segmentierung von Kampagnen endet die Bordfunktion aber schnell. Der Fehler ist, Shopware als vollwertiges Newsletter-Tool zu missverstehen. Sinnvoller ist die klare Arbeitsteilung: Shopware sammelt und bestätigt die Empfänger, ein spezialisiertes E-Mail-Tool übernimmt Versand, Automatisierung und Auswertung. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Newsletter und Flow Builder zusammen? Der Flow Builder ist das Automatisierungswerkzeug von Shopware, mit dem sich ereignisbasierte Aktionen ohne Programmierung einrichten lassen. Er greift auch bei Newsletter-Ereignissen: Meldet sich ein Kunde an oder bestätigt er das Double-Opt-in, kann der Flow Builder daraufhin Aktionen auslösen. Typisch ist etwa, dass eine Anmeldung eine E-Mail auslöst, ein Tag setzt oder Daten an ein angebundenes System weitergibt. So verbindet der Flow Builder das Sammeln der Empfänger in Shopware mit nachgelagerten Prozessen, ohne dass für jeden Ablauf eine eigene Entwicklung nötig ist. ### Reicht der Shopware Newsletter oder braucht es ein E-Mail-Tool? Für das Sammeln und Bestätigen von Empfängern reicht die Bordfunktion von Shopware aus. Sie bildet Anmeldung, Double-Opt-in und Empfängerverwaltung sauber ab. Beim professionellen Kampagnenversand, bei Segmentierung, A/B-Tests und detailliertem Reporting stößt sie jedoch an Grenzen. Deshalb koppeln viele Händler Shopware mit einem spezialisierten E-Mail-Marketing-Tool. Shopware liefert die bestätigten Empfänger, das externe Tool übernimmt Gestaltung, Versand und Auswertung der Kampagnen. Diese Arbeitsteilung ist meist wirtschaftlicher, als den Newsletterversand vollständig im Shop abbilden zu wollen. Über den Flow Builder oder Schnittstellen bleiben beide Systeme synchron. ### Häufige Fragen zum Shopware Newsletter #### Wie melden sich Kunden zum Shopware Newsletter an? Kunden melden sich über ein Formular im Storefront an und tragen dort ihre E-Mail-Adresse ein. Ist das Double-Opt-in aktiviert, erhalten sie eine Bestätigungs-E-Mail mit Aktivierungslink und werden erst nach dem Klick als aktiver Empfänger geführt. Shopware verwaltet die Empfänger inklusive ihres Status in der Empfängerverwaltung. So bleibt der Anmeldeprozess nachvollziehbar und rechtssicher. #### Was ist Double-Opt-in im Shopware Newsletter? Double-Opt-in ist ein zweistufiges Anmeldeverfahren: Nach dem Eintrag der E-Mail-Adresse erhält der Empfänger eine Bestätigungs-E-Mail mit Aktivierungslink und wird erst nach dem Klick aktiv geführt. In Deutschland und der EU ist dieses Verfahren der Standard für rechtssicheres E-Mail-Marketing, weil es die Einwilligung nachweisbar macht. Shopware bringt den Double-Opt-in-Mechanismus von Haus aus mit. #### Wie hängen Shopware Newsletter und Flow Builder zusammen? Der Flow Builder ist das Automatisierungswerkzeug von Shopware für ereignisbasierte Aktionen ohne Programmierung. Bei Newsletter-Ereignissen wie Anmeldung oder Bestätigung des Double-Opt-in kann er Aktionen auslösen, etwa eine E-Mail versenden, ein Tag setzen oder Daten an ein angebundenes System übergeben. So verbindet er das Sammeln der Empfänger mit nachgelagerten Prozessen. #### Reicht der Shopware Newsletter für E-Mail-Marketing? Für das Sammeln und Bestätigen von Empfängern reicht die Bordfunktion aus. Beim professionellen Kampagnenversand, bei Segmentierung, A/B-Tests und detailliertem Reporting stößt sie an Grenzen. Deshalb koppeln viele Händler Shopware mit einem spezialisierten E-Mail-Tool: Shopware liefert die bestätigten Empfänger, das externe Tool übernimmt Gestaltung, Versand und Auswertung. Über Flow Builder oder Schnittstellen bleiben beide synchron. Newsletter, der zum Kampagnen-Motor wird Shopware sammelt Empfänger sauber ein, beim professionellen Versand braucht es meist mehr. Im Erstgespräch klären wir, wie sich der Shopware Newsletter über Flow Builder und Schnittstellen mit Ihrem E-Mail-Marketing-Tool verzahnen lässt. Automations-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Agentur ### Verwandte Themen Der Newsletter arbeitet eng mit Automatisierung und angebundenen Tools zusammen. Diese Seiten vertiefen die Zusammenhänge. Was ist Shopware?→Das Shopsystem, in dem Newsletter-Anmeldung und Double-Opt-in laufen.Shopware Flow Builder→Das Automatisierungswerkzeug, das Newsletter-Ereignisse mit Aktionen verbindet.Shopware Plugins→Wie Erweiterungen Shopware mit spezialisierten E-Mail-Tools verbinden.Shopware Kundengruppen→Wie sich Empfänger und Zielgruppen über Kundengruppen segmentieren lassen. ### Shopware Versandarten URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-versandarten/ onacy›Wissen›Shopware Versandarten Shopware ## Shopware Versandarten Versandarten sind in Shopware 6 die konfigurierbaren Liefermethoden, die einem Kunden im Checkout zur Auswahl stehen. Jede Versandart legt fest, wie die Versandkosten berechnet werden (gewichts-, preis- oder mengenbasiert), welche Steuerlogik gilt und in welchem Verkaufskanal (Sales Channel) sie verfügbar ist. Verfügbarkeit und Preisstaffeln lassen sich über den Rule Builder an Bedingungen knüpfen. Angelegt werden Versandarten in der Administration unter Einstellungen > Shop > Versandarten. Damit eine Versandart im Checkout erscheint, muss sie dem jeweiligen Verkaufskanal zugewiesen und dort als verfügbar markiert sein. Über den Rule Builder steuern Händler, wann eine Versandart überhaupt angeboten wird und welche Preisstaffel greift, etwa abhängig von Warenkorbwert, Gewicht, Land oder Kundengruppe. Kriterium Beschreibung in Shopware 6 Praxis-Hinweis Preisberechnung Wählbar zwischen Warenkorbwert, Gewicht oder Artikelanzahl als Grundlage der Preismatrix Gewichtsbasiert nur sinnvoll, wenn Produktgewichte gepflegt sind Preismatrix Staffelpreise je Eigenschaft, zusätzlich individuelle Matrizen über den Rule Builder Mehrere Matrizen mit eigenen Regeln pro Versandart möglich Verfügbarkeit Regelbasiert über den Rule Builder, etwa nach Land, Kundengruppe oder Warenkorb Steuert, ob eine Versandart im Checkout erscheint Verkaufskanal Zuweisung je Sales Channel, inklusive Festlegung einer Standard-Versandart Eine Versandart muss dem Kanal zugewiesen sein, sonst nicht wählbar Steuer Berechnung wählbar: automatisch (anteilig), höchster Satz oder fixer Satz Automatische Berechnung bei gemischten Steuersätzen im Warenkorb Stand: August 2026. Angaben beziehen sich auf Shopware 6 (Standardfunktionen ohne Erweiterungen). Wann eine Versandart im Checkout erscheint Nur wenn Zuweisung und Verfügbarkeitsregel erfüllt sind, erscheint die Versandart im Checkout. Die Reihenfolge ist illustrativ vereinfacht. ### Wie berechnet Shopware Versandkosten? Die Versandkosten entstehen in Shopware 6 aus einer Preismatrix je Versandart. Als Grundlage der Staffelung lässt sich Warenkorbwert, Gewicht oder Artikelanzahl wählen. Für jede Stufe (etwa 0 bis 5 kg, 5 bis 10 kg) hinterlegt der Händler einen Preis. So bilden sich gewichts- oder preisbasierte Staffeln realistisch ab. - Gewichtsbasiert: Preis steigt mit dem Gesamtgewicht des Warenkorbs, setzt gepflegte Produktgewichte voraus. - Preisbasiert: Staffelung nach Warenkorbwert, etwa versandkostenfrei ab einem Schwellenwert. - Mengenbasiert: Berechnung nach Anzahl der Artikel im Warenkorb. - Regelbasiert: individuelle Matrizen über den Rule Builder, etwa je Land oder Kundengruppe. Über den Rule Builder lassen sich mehrere Preismatrizen an eine Versandart hängen, jede mit eigener Bedingung. So kann dieselbe Versandart im Inland anders bepreist sein als im Ausland. ### Wie hängen Versandarten und Verkaufskanäle zusammen? Eine Versandart wird erst dann im Checkout angeboten, wenn sie dem jeweiligen Verkaufskanal (Sales Channel) zugewiesen ist. In den Kanaleinstellungen legen Händler fest, welche Versandarten verfügbar sind und welche als Standard vorausgewählt wird. Betreibt ein Unternehmen mehrere Kanäle (etwa B2C-Shop und B2B-Portal), kann jeder Kanal eigene Versandarten und Preisstaffeln haben. Ergänzend steuert der Rule Builder die Verfügbarkeit: Eine Versandart erscheint nur, wenn ihre hinterlegte Regel erfüllt ist. Damit lassen sich Sperrgut, Speditionsversand oder Expressoptionen gezielt an Land, Gewicht oder Kundengruppe koppeln, ohne für jeden Fall einen eigenen Kanal aufzusetzen. Einordnung In der Praxis scheitert eine saubere Versandkostenlogik selten an Shopware selbst, sondern an fehlenden Produktdaten: Ohne gepflegte Gewichte und Versandattribute laufen gewichtsbasierte Staffeln ins Leere und der Checkout rechnet falsch. Wer Versandarten von Anfang an mit dem Rule Builder und einer sauberen Datenbasis denkt, spart sich spätere Korrekturen und unzufriedene Kunden. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wo Versandarten im Mittelstand komplex werden Bei überschaubaren Sortimenten reichen die Standard-Versandarten aus. Sobald aber viele Varianten, unterschiedliche Gewichte, Sperrgut oder internationale Kanäle zusammenkommen, hängt eine saubere Versandkostenlogik direkt an der Datenqualität. Fehlen gepflegte Produktgewichte oder Versandattribute, greifen gewichtsbasierte Staffeln ins Leere und es drohen Fehlberechnungen im Checkout. Genau hier verbindet sich das Thema mit dem Data Management: Erst wenn Gewichte, Maße und Versandattribute im PIM konsistent gepflegt sind, lassen sich Versandarten und Preismatrizen zuverlässig automatisieren. onacy setzt Shopware-Projekte so auf, dass Versandlogik und Produktdaten zusammenpassen. ### Häufige Fragen zu Shopware Versandarten #### Was sind Versandarten in Shopware? Versandarten sind in Shopware 6 die Liefermethoden, die dem Kunden im Checkout zur Auswahl stehen. Jede Versandart legt fest, wie die Versandkosten berechnet werden, welche Steuerlogik gilt und in welchem Verkaufskanal sie verfügbar ist. Angelegt werden sie unter Einstellungen > Shop > Versandarten. Über den Rule Builder lässt sich zudem die Verfügbarkeit an Bedingungen wie Land oder Kundengruppe knüpfen. #### Wie werden Versandkosten in Shopware berechnet? Shopware 6 berechnet Versandkosten über eine Preismatrix je Versandart. Als Grundlage der Staffelung lässt sich Warenkorbwert, Gewicht oder Artikelanzahl wählen. Für jede Stufe hinterlegt der Händler einen Preis. Über den Rule Builder können mehrere Preismatrizen mit eigenen Bedingungen an eine Versandart gehängt werden, etwa unterschiedliche Preise für In- und Ausland. #### Kann jeder Verkaufskanal eigene Versandarten haben? Ja. Versandarten werden je Verkaufskanal zugewiesen, und jeder Kanal kann eine eigene Auswahl samt Standard-Versandart haben. Damit eine Versandart im Checkout erscheint, muss sie dem jeweiligen Kanal zugewiesen sein. So lassen sich etwa ein B2C-Shop und ein B2B-Portal mit unterschiedlichen Liefermethoden und Preisstaffeln betreiben. #### Was hat der Rule Builder mit Versandarten zu tun? Der Rule Builder steuert bei Versandarten zwei Dinge: die Verfügbarkeit und die Preisstaffeln. Eine Versandart erscheint nur, wenn ihre hinterlegte Regel erfüllt ist, etwa ein bestimmtes Land oder eine Kundengruppe. Zusätzlich lassen sich individuelle Preismatrizen an Bedingungen knüpfen. So werden Sperrgut, Express oder Speditionsversand gezielt ausgesteuert. Versandlogik, die zu Ihren Produktdaten passt Gewichtsbasierte Staffeln und regelbasierte Versandarten funktionieren nur mit sauberen Produktdaten. Im Erstgespräch schauen wir, wie Ihre Versandlogik und Ihre Datenbasis zusammenpassen, und zeigen den Weg zu einem Checkout ohne Fehlberechnungen. Shopware-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und Was ist Shopware? ### Verwandte Themen Versandarten sind Teil einer sauber aufgesetzten Shopware-Konfiguration. Diese Seiten vertiefen, wie Regeln, Verkaufskanäle und Produktdaten zusammenspielen. Shopware Rule Builder→Wie Verfügbarkeit und Preisstaffeln von Versandarten regelbasiert gesteuert werden.Was ist Shopware?→Grundlagen des Shop-Systems, in dem Versandarten und Verkaufskanäle konfiguriert werden.Shopware Payments→Zahlungsarten im Checkout, das Gegenstück zu den Versandarten.Shopware-Leistungen→Wie onacy Shopware-Projekte inklusive Versand- und Datenlogik umsetzt. ### Shopware Mehrsprachigkeit URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-mehrsprachigkeit/ onacy›Wissen›Shopware Mehrsprachigkeit Shopware ## Shopware Mehrsprachigkeit Mehrsprachigkeit bezeichnet in Shopware 6 die Fähigkeit, denselben Shop in mehreren Sprachen zu betreiben. Sprachen werden systemweit angelegt und dann je Verkaufskanal (Sales Channel) und Domain zugewiesen. Produktdaten, Kategorien und Inhalte werden pro Sprache übersetzt, Oberflächentexte über Snippets. So kann ein Unternehmen internationale Storefronts aus einem System heraus bedienen. Die Systemstandardsprache wird bei der Installation festgelegt und ist danach nicht mehr änderbar. Weitere Sprachen legen Händler in der Administration an, jeweils mit Locale und ISO-Code (etwa de-DE oder en-GB). Neue Sprachen können von einer bestehenden Sprache erben, sodass nicht übersetzte Inhalte auf die Ausgangssprache zurückfallen. Mehrstufige Vererbung ist dabei nicht möglich. Ebene Was übersetzt wird Hinweis in Shopware 6 Systemsprache Standardsprache des Shops, bei Installation gewählt Nach der Installation nicht mehr änderbar Sprachen Anlegen mit Locale und ISO-Code, aktiv oder inaktiv schaltbar Vererbung von einer Ausgangssprache möglich Produkte und Kategorien Namen, Beschreibungen und Attribute je Sprache Nicht übersetzte Felder erben von der Ausgangssprache Snippets Oberflächentexte der Storefront und Administration Zentrale Verwaltung der Übersetzungen Verkaufskanal und Domain Zuweisung der Sprachen je Sales Channel und Domain Steuert, welche Storefront-Sprache ausgeliefert wird Stand: August 2026. Angaben beziehen sich auf Shopware 6 (Standardfunktionen ohne Erweiterungen). Von der Systemsprache zur mehrsprachigen Storefront Sprachen werden systemweit gepflegt und je Verkaufskanal und Domain ausgespielt. Die Darstellung ist vereinfacht. ### Wie werden Inhalte in Shopware übersetzt? Shopware 6 trennt zwischen der Übersetzung von Inhalten und der Übersetzung von Oberflächentexten. Inhalte wie Produktnamen, Beschreibungen, Kategorien und Erlebniswelten pflegt der Händler je Sprache direkt am Datensatz. Oberflächentexte der Storefront und Administration werden über Snippets zentral verwaltet. - Produkte und Kategorien: Übersetzung der Felder je aktiver Sprache am jeweiligen Datensatz. - Snippets: zentrale Übersetzung von Buttons, Labels und Systemtexten. - Vererbung: nicht übersetzte Felder fallen auf die Ausgangssprache zurück. - CMS-Inhalte: Erlebniswelten lassen sich sprachabhängig gestalten. Wichtig: Eine Sprache kann nur von einer anderen Sprache erben, mehrstufige Vererbung ist nicht möglich. Das begrenzt zwar die Flexibilität, hält die Übersetzungslogik aber nachvollziehbar. ### Wie hängen Sprachen und Verkaufskanäle zusammen? Angelegte Sprachen werden über die Domain-Konfiguration den Verkaufskanälen (Sales Channels) zugewiesen. Jeder Verkaufskanal kann eigene Sprachen und eine eigene Domain haben. So lässt sich derselbe Produktbestand über einen deutschen Kanal unter einer .de-Domain und einen internationalen Kanal unter einer .com-Domain ausspielen, jeweils in der passenden Sprache. Für international verkaufende Unternehmen ist das der Hebel: Statt mehrerer getrennter Shops entsteht eine mehrsprachige Storefront-Struktur aus einem System. Produktdaten werden einmal gepflegt und je Sprache übersetzt, statt sie pro Markt zu duplizieren. Einordnung Mehrsprachigkeit in Shopware technisch zu aktivieren dauert eine Stunde, sie über Hunderte Produkte und mehrere Märkte konsistent zu halten ist die eigentliche Aufgabe. Wer Übersetzungen zentral im PIM pflegt und an Shopware ausspielt, vermeidet die typische Sackgasse, in der einzelne Sprachen veralten und Kunden auf Fallback-Texte in der falschen Sprache stoßen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wo Mehrsprachigkeit an die Datenpflege stößt Die Sprachlogik in Shopware ist technisch schnell aufgesetzt. Der eigentliche Aufwand liegt in der laufenden Pflege der Übersetzungen: Je mehr Produkte, Varianten und Märkte, desto größer der Aufwand, alle Sprachen konsistent und aktuell zu halten. Fehlen Übersetzungen, greift zwar die Vererbung, doch der Kunde sieht dann Texte in der falschen Sprache. Hier verbindet sich Mehrsprachigkeit mit dem Data Management: In einem zentralen PIM lassen sich Übersetzungen strukturiert pflegen und an Shopware ausspielen, statt sie im Shop-Backend manuell nachzuziehen. onacy richtet Shopware und PIM so ein, dass mehrsprachige Sortimente ohne Mehrfachpflege aktuell bleiben. ### Häufige Fragen zur Shopware Mehrsprachigkeit #### Wie richtet man Mehrsprachigkeit in Shopware ein? In Shopware 6 legt man weitere Sprachen in der Administration an, jeweils mit Locale und ISO-Code wie de-DE oder en-GB. Anschließend werden die Sprachen über die Domain-Konfiguration einem Verkaufskanal zugewiesen. Produkte, Kategorien und Inhalte werden je Sprache übersetzt, Oberflächentexte über Snippets. Die Systemstandardsprache wird bei der Installation gewählt und ist danach nicht mehr änderbar. #### Kann jeder Verkaufskanal eine eigene Sprache haben? Ja. Sprachen werden über die Domain-Konfiguration je Verkaufskanal zugewiesen, und jeder Sales Channel kann eigene Sprachen und eine eigene Domain haben. So lässt sich derselbe Produktbestand über einen deutschen Kanal unter einer .de-Domain und einen internationalen Kanal unter einer .com-Domain in der jeweils passenden Sprache ausliefern. #### Was ist Sprachvererbung in Shopware? Bei der Sprachvererbung fallen nicht übersetzte Felder automatisch auf eine festgelegte Ausgangssprache zurück. Legt man eine neue Sprache an, kann sie von einer bestehenden Sprache erben, sodass fehlende Übersetzungen nicht leer bleiben. Wichtig ist, dass eine Sprache nur von einer anderen erben kann, mehrstufige Vererbung ist in Shopware nicht möglich. #### Wie werden Produkte in Shopware übersetzt? Produktinhalte wie Name, Beschreibung und Attribute werden je aktiver Sprache direkt am Produktdatensatz übersetzt. Oberflächentexte laufen getrennt über Snippets. Nicht übersetzte Felder erben von der Ausgangssprache. Bei großen Sortimenten empfiehlt sich die zentrale Pflege der Übersetzungen im PIM und die Ausspielung an Shopware, um Mehrfachpflege zu vermeiden. Mehrsprachige Sortimente ohne Mehrfachpflege Internationale Storefronts scheitern selten an Shopware, sondern an der laufenden Pflege der Übersetzungen. Im Erstgespräch zeigen wir, wie sich Sprachen zentral im PIM pflegen und an Shopware ausspielen lassen, damit kein Markt veraltet. Shopware-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und Was ist Shopware? ### Verwandte Themen Mehrsprachigkeit ist Teil einer international aufgesetzten Shopware-Struktur. Diese Seiten vertiefen, wie Verkaufskanäle, Produktdaten und Übersetzungen zusammenspielen. Was ist Shopware?→Grundlagen des Shop-Systems, in dem Sprachen und Verkaufskanäle konfiguriert werden.Shopware Produktvarianten→Wie Varianten strukturiert werden, die je Sprache übersetzt werden müssen.Shopware Rule Builder→Regelbasierte Steuerung, ergänzend zur sprach- und kanalabhängigen Ausspielung.Shopware-Leistungen→Wie onacy mehrsprachige Shopware-Projekte inklusive PIM-Anbindung umsetzt. ### Shopware App-System URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-app-system/ onacy›Wissen›Shopware App-System Shopware ## Shopware App-System Das App-System ist die cloudfähige Erweiterungsarchitektur von Shopware 6. Eine App wird über eine Manifest-Datei angebunden und kommuniziert ausschließlich über HTTP mit dem Shop, nicht über PHP-Code im Shop-System selbst. Dadurch laufen Apps sowohl in der Shopware-Cloud (Software as a Service) als auch in selbst gehosteten Installationen und sind vom Shop-Kern entkoppelt. Der zentrale Unterschied zu klassischen Plugins: Ein Plugin ist PHP-Code, der serverseitig im Shopware-System läuft und tief in dessen Ablauf eingreift. Eine App ist ein externer Dienst, der über die Manifest-Datei und HTTP-Schnittstellen (Admin API, Store API) angebunden wird. Shopware sendet Ereignisse an die im Manifest definierten Endpunkte, die App verarbeitet sie und ruft bei Bedarf über die API Daten ab. Kriterium App-System Klassisches Plugin Ausführung Externer Dienst, kommuniziert über HTTP mit Shopware PHP-Code, läuft serverseitig im Shopware-System Cloud-Fähigkeit Cloudfähig, läuft in Shopware-Cloud und selbst gehostet In der Shopware-Cloud nicht einsetzbar Anbindung Manifest-Datei, Registrierungs-Handshake, Admin und Store API Direkte Integration in die Shopware-Codebasis Technologie Freie Wahl der Sprache und des Frameworks An PHP und Shopware-Konventionen gebunden Kopplung Vom Shop-Kern entkoppelt, updatesicherer Eng an die Shopware-Version gekoppelt Stand: August 2026. Angaben beziehen sich auf Shopware 6. Funktionsumfang von Apps hängt von der eingesetzten Shopware-Version ab. Wie eine App mit Shopware kommuniziert Die Manifest-Datei definiert, welche Ereignisse Shopware an welche Endpunkte der App sendet. Die Darstellung ist vereinfacht. ### Was unterscheidet Apps von klassischen Plugins? Der zentrale Unterschied liegt in der Ausführung. Ein klassisches Plugin ist PHP-Code, der serverseitig innerhalb des Shopware-Systems läuft und direkt auf dessen Datenbank und Ablauflogik zugreift. Eine App dagegen ist ein eigenständiger, externer Dienst, der nur über definierte HTTP-Schnittstellen mit Shopware spricht. - Plugins greifen tief in den Shop-Kern ein, Apps bleiben entkoppelt. - Plugins sind an PHP gebunden, Apps lassen die Wahl von Sprache und Framework offen. - Apps sind cloudfähig und laufen in der Shopware-Cloud, klassische Plugins nicht. - Apps sind durch die Entkopplung tendenziell updatesicherer. Vereinfacht gesagt: Wer tief in den Shop eingreifen und selbst hosten will, greift zum Plugin. Wer eine cloudfähige, entkoppelte Erweiterung braucht, nutzt das App-System. Beide Modelle werden über den Shopware Store verteilt. ### Wie funktioniert die Anbindung über das Manifest? Herzstück jeder App ist die Manifest-Datei. Sie beschreibt, welche Funktionen die App bietet und welche Ereignisse Shopware an welche HTTP-Endpunkte senden soll. Bei der Installation läuft ein Registrierungs-Handshake, der die Kommunikation zwischen Shop und App absichert. Im Betrieb sendet Shopware Ereignisse an die im Manifest hinterlegten Endpunkte. Die App verarbeitet sie und kann über die Admin API und die Store API zusätzliche Daten abrufen oder zurückschreiben. Weil dieser Austausch rein über HTTP läuft, muss der App-Entwickler den Shopware-Kern nicht im Detail kennen, sondern nur die definierte Schnittstelle. Einordnung Die Frage App oder Plugin wird oft technisch entschieden, ist aber eine strategische: Apps halten den Shop-Kern schlank und updatefähig, Plugins bieten tiefen Eingriff um den Preis engerer Kopplung. Wer Erweiterungen entlang der Update-Strategie und der Datenarchitektur auswählt, statt nur nach dem schnellsten Weg, spart sich später teure Migrationen und Kompatibilitätsprobleme. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was bedeutet das App-System für Projekte im Mittelstand? Für mittelständische Händler ist die Entkopplung der praktische Gewinn. Apps koppeln sich weniger eng an die Shopware-Version, was Updates erleichtert und technische Schulden reduziert. Zugleich lassen sich externe Systeme, etwa ein PIM, ein ERP oder KI-Dienste, sauber über die API-Schnittstelle anbinden, statt Logik tief in den Shop zu schreiben. Ob App oder Plugin die richtige Wahl ist, hängt vom Anwendungsfall ab. onacy bewertet als Shopware-Partner beide Wege und bindet Erweiterungen so an, dass sie zur Datenarchitektur und zur Update-Strategie des Shops passen, statt kurzfristig zu funktionieren und langfristig zu bremsen. ### Häufige Fragen zum Shopware App-System #### Was ist das App-System in Shopware? Das App-System ist die cloudfähige Erweiterungsarchitektur von Shopware 6. Eine App wird über eine Manifest-Datei angebunden und kommuniziert ausschließlich über HTTP mit dem Shop, nicht über PHP-Code im Shop-Kern. Dadurch laufen Apps sowohl in der Shopware-Cloud als auch in selbst gehosteten Installationen und bleiben vom Shop-System entkoppelt. #### Was ist der Unterschied zwischen Shopware Apps und Plugins? Ein Plugin ist PHP-Code, der serverseitig im Shopware-System läuft und tief in dessen Ablauf eingreift. Eine App ist ein externer Dienst, der nur über HTTP-Schnittstellen wie Admin API und Store API angebunden wird. Apps sind cloudfähig und entkoppelt, klassische Plugins laufen nur in selbst gehosteten Installationen und sind enger an die Shopware-Version gekoppelt. #### Sind Shopware Apps cloudfähig? Ja. Apps sind explizit cloudfähig und laufen sowohl in der Shopware-Cloud als auch in selbst gehosteten Installationen. Möglich wird das durch die Entkopplung: Da eine App nur über HTTP mit Shopware kommuniziert und nicht als PHP-Code im Shop läuft, kann sie in Mehrmandanten-Umgebungen betrieben werden. Klassische Plugins sind in der Cloud nicht einsetzbar. #### Wie wird eine Shopware App angebunden? Eine App wird über eine Manifest-Datei angebunden, die beschreibt, welche Ereignisse Shopware an welche HTTP-Endpunkte sendet. Bei der Installation sichert ein Registrierungs-Handshake die Kommunikation ab. Im Betrieb sendet Shopware Ereignisse an die App, die diese verarbeitet und über Admin API und Store API zusätzliche Daten abruft oder zurückschreibt. App oder Plugin: die richtige Erweiterung wählen Ob cloudfähige App oder tief integriertes Plugin, die Wahl entscheidet über Updatefähigkeit und technische Schulden. Im Erstgespräch bewerten wir Ihren Anwendungsfall und zeigen, welcher Weg zu Ihrer Shop- und Datenarchitektur passt. Shopware-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und Was ist Shopware? ### Verwandte Themen Das App-System ist eine von zwei Erweiterungswegen in Shopware. Diese Seiten vertiefen, wie Erweiterungen, Plugins und Datenarchitektur zusammenspielen. Shopware Plugins→Der klassische Erweiterungsweg per PHP, serverseitig und eng an den Shop-Kern gekoppelt.Was ist Shopware?→Grundlagen des Shop-Systems, für das Apps und Plugins entwickelt werden.Shopware Rule Builder→Regel-Engine, die sich seit neueren Versionen auch per App erweitern lässt.Shopware-Leistungen→Wie onacy Apps und Plugins entlang der Update-Strategie anbindet. ### Shopware Cross-Selling URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-cross-selling/ onacy›Wissen›Shopware Cross-Selling Shopware ## Shopware Cross-Selling Cross-Selling bezeichnet in Shopware 6 die Anzeige passender Zusatzprodukte auf der Produktdetailseite. Händler pflegen Cross-Selling je Produkt und wählen dabei zwischen manueller Zuweisung einzelner Artikel und einer dynamischen Produktgruppe, die Produkte regelbasiert automatisch zusammenstellt. Ziel ist, den durchschnittlichen Warenkorbwert und die Conversion zu erhöhen. Konfiguriert wird Cross-Selling direkt am Produkt in der Administration. Pro Produkt lassen sich mehrere Cross-Selling-Blöcke anlegen. Ist nur ein Block aktiv, erscheint er als Bereich auf der Produktseite, bei mehreren Blöcken zeigt die Storefront sie als getrennte Reiter oder Abschnitte. So kann ein Produkt gleichzeitig Zubehör, Alternativen und ergänzende Artikel empfehlen. Kriterium Manuelle Zuweisung Dynamische Produktgruppe Auswahl Händler wählt einzelne Produkte von Hand aus Produkte werden regelbasiert automatisch ermittelt Pflegeaufwand Höher, jede Empfehlung wird einzeln gesetzt Geringer, Regel greift auf den gesamten Katalog Aktualität Statisch, bis der Händler die Auswahl ändert Dynamisch, neue passende Produkte erscheinen automatisch Kontrolle Volle Kontrolle über jede einzelne Empfehlung Kontrolle über die Regel, nicht über jedes Produkt Eignung Feste Sets, gezieltes Zubehör, kuratierte Empfehlungen Große Sortimente, ähnliche Produkte, Kategorien Stand: August 2026. Angaben beziehen sich auf Shopware 6 (Standardfunktionen ohne Erweiterungen). Zwei Wege zur Cross-Selling-Empfehlung Beide Methoden lassen sich pro Produkt kombinieren. Bei mehreren Blöcken zeigt die Storefront sie als getrennte Reiter. Die Darstellung ist vereinfacht. ### Manuelle Zuweisung oder dynamische Produktgruppe? Beim Anlegen eines Cross-Selling-Blocks wählt der Händler im Feld Typ zwischen zwei Verfahren. Bei der manuellen Zuweisung sucht er einzelne Produkte gezielt aus. Bei der dynamischen Produktgruppe hinterlegt er stattdessen eine Regel, und Shopware ermittelt die passenden Produkte automatisch aus dem Katalog. - Manuell: volle Kontrolle, ideal für feste Sets und gezieltes Zubehör. - Dynamisch: geringer Pflegeaufwand, neue passende Produkte erscheinen automatisch. - Kombinierbar: mehrere Blöcke pro Produkt, gemischt manuell und dynamisch. - Sortierung: die Reihenfolge der Empfehlungen lässt sich steuern. Für kleine, kuratierte Sortimente ist die manuelle Zuweisung oft ausreichend. Bei großen Katalogen skaliert die dynamische Produktgruppe besser, weil die Regel automatisch auf neue Artikel angewendet wird, ohne dass jede Empfehlung von Hand gepflegt werden muss. ### Wie wirkt Cross-Selling auf Warenkorb und Conversion? Cross-Selling setzt genau dort an, wo die Kaufentscheidung fällt: auf der Produktdetailseite. Passende Empfehlungen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde ergänzende Artikel in den Warenkorb legt, und heben so den durchschnittlichen Bestellwert. Zubehör, Verbrauchsmaterial oder passende Alternativen sind typische Kandidaten. Entscheidend ist die Relevanz der Empfehlung. Willkürlich zusammengestellte Vorschläge erzeugen Rauschen statt Umsatz. Genau hier zahlt sich eine saubere Produktdatenstruktur aus: Je besser Produkte über Attribute, Kategorien und Beziehungen beschrieben sind, desto treffsicherer greifen dynamische Produktgruppen und desto relevanter werden die Empfehlungen. Einordnung Cross-Selling wird gern als Marketing-Feature gesehen, ist aber im Kern eine Datenfrage. Dynamische Produktgruppen liefern nur relevante Empfehlungen, wenn Attribute und Produktbeziehungen sauber gepflegt sind. Wer zuerst die Datenstruktur ordnet und dann die Regeln aufsetzt, bekommt Empfehlungen, die auch bei tausenden Artikeln treffen, statt Rauschen zu erzeugen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Warum Cross-Selling an der Datenqualität hängt Dynamisches Cross-Selling ist nur so gut wie die Daten, auf denen die Regeln aufsetzen. Sind Produkte lückenhaft kategorisiert oder fehlen Attribute wie Zubehörtyp, Kompatibilität oder Materialgruppe, findet die Regel keine sinnvollen Treffer. Dann bleibt nur die manuelle Pflege, die bei großen Sortimenten kaum zu leisten ist. Deshalb gehört Cross-Selling für uns zum Data Management. Wenn Attribute und Produktbeziehungen im PIM sauber gepflegt sind, lassen sich dynamische Produktgruppen zuverlässig aufsetzen und die Empfehlungen bleiben auch bei wachsendem Sortiment relevant. onacy richtet Shopware-Projekte so aus, dass Cross-Selling auf belastbaren Daten steht. ### Häufige Fragen zum Shopware Cross-Selling #### Was ist Cross-Selling in Shopware? Cross-Selling ist in Shopware 6 die Anzeige passender Zusatzprodukte auf der Produktdetailseite. Händler pflegen es je Produkt und wählen zwischen manueller Zuweisung einzelner Artikel und einer dynamischen Produktgruppe, die Produkte regelbasiert automatisch ermittelt. Ziel ist, den durchschnittlichen Warenkorbwert und die Conversion zu erhöhen, etwa über Zubehör oder ergänzende Artikel. #### Wie richtet man Cross-Selling in Shopware ein? Cross-Selling wird direkt am Produkt in der Administration konfiguriert. Man legt einen Cross-Selling-Block an und wählt im Feld Typ zwischen manueller Zuweisung und dynamischer Produktgruppe. Pro Produkt sind mehrere Blöcke möglich. Ist nur ein Block aktiv, erscheint er als Bereich auf der Produktseite, bei mehreren Blöcken zeigt die Storefront sie als getrennte Reiter. #### Was ist der Unterschied zwischen manueller Zuweisung und dynamischer Produktgruppe? Bei der manuellen Zuweisung wählt der Händler einzelne Produkte von Hand aus, was volle Kontrolle bei höherem Pflegeaufwand bedeutet. Bei der dynamischen Produktgruppe hinterlegt er eine Regel, und Shopware ermittelt passende Produkte automatisch aus dem Katalog. Die dynamische Variante skaliert besser bei großen Sortimenten, die manuelle eignet sich für feste Sets. #### Wie steigert Cross-Selling den Warenkorbwert? Cross-Selling zeigt auf der Produktdetailseite passende Zusatzprodukte wie Zubehör oder Verbrauchsmaterial und erhöht so die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden ergänzende Artikel in den Warenkorb legen. Entscheidend ist die Relevanz der Empfehlung. Diese hängt bei dynamischen Produktgruppen direkt an der Qualität der Produktdaten wie Attributen und Kategorien. Cross-Selling, das auf belastbaren Daten steht Dynamische Empfehlungen sind nur so gut wie die Produktdaten dahinter. Im Erstgespräch schauen wir, wie weit Ihre Attribute und Produktbeziehungen tragen und wie sich Cross-Selling so aufsetzen lässt, dass es auch bei großem Sortiment relevant bleibt. Shopware-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und Was ist Shopware? ### Verwandte Themen Cross-Selling ist Teil eines datengetriebenen Shopware-Setups. Diese Seiten vertiefen, wie Produktdaten, Varianten und Regeln die Empfehlungen tragen. Shopware Produktvarianten→Wie Varianten strukturiert werden, die als Cross-Selling-Empfehlungen greifen.Shopware Rule Builder→Regelbasierte Logik, verwandt mit den Kriterien dynamischer Produktgruppen.Was ist Shopware?→Grundlagen des Shop-Systems, in dem Cross-Selling konfiguriert wird.Shopware-Leistungen→Wie onacy Cross-Selling auf einer sauberen Produktdatenbasis aufsetzt. ### Shopware Store API URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-store-api/ onacy›Wissen›Shopware Store API Shopware ## Shopware Store API Die Shopware Store API ist die kundenseitige Schnittstelle von Shopware 6, über die ein Frontend auf einen Sales Channel zugreift. Sie liefert Storefront-Daten wie Produkte, Kategorien und Preise und steuert Warenkorb, Checkout und Kundenkonto. Die Store API ist RESTful aufgebaut, gibt Daten im JSON-Format aus und ist die technische Basis für Headless- und Composable-Commerce-Aufbauten mit Shopware. Die Store API bildet die Prozesse ab, die sonst die Standard-Storefront von Shopware auslöst: Produkte suchen und filtern, Artikel in den Warenkorb legen, den Checkout durchlaufen und ein Kundenkonto verwalten. Jede Anfrage läuft im Kontext eines konkreten Sales Channels und wird über einen Access-Key (Header sw-access-key) diesem Verkaufskanal zugeordnet. Damit ist die Store API die eine Hälfte des zweigeteilten Shopware-API-Modells. Ihre Gegenstelle, die Admin API, ist für Verwaltung und Integration zuständig. Wer den Gesamtüberblick sucht, findet ihn im Eintrag Shopware API, der beide Schnittstellen gemeinsam einordnet. Dieser Eintrag vertieft ausschließlich die Store API. Kriterium | Shopware Store API | Shopware Admin API Perspektive | Kundenseitig (Frontend, Sales Channel) | Verwaltend (Backend, Integration) Typische Nutzung | Produkte anzeigen, Warenkorb, Checkout, Kundenkonto | Produkte, Bestellungen, Kunden pflegen (CRUD) Aufrufer | Frontend, App, Headless-Storefront | ERP, PIM, Middleware, Server-Prozesse Authentifizierung | Access-Key je Sales Channel (sw-access-key) | OAuth 2.0 (Integration oder Nutzer) Datenumfang | Nur freigegebene, kundenrelevante Daten | Voller Zugriff auf Backend-Entitäten Stand: August 2026. Angaben zur Shopware 6 Store API und Admin API auf Basis der offiziellen Entwicklerdokumentation (developer.shopware.com). Datenfluss der Shopware Store APIDas Frontend sendet Anfragen mit einem Sales-Channel-Access-Key an die Store API. Diese greift auf den Shopware-Core zu und liefert kundenrelevante Daten im JSON-Format zurück. Die Darstellung ist schematisch vereinfacht. ### Wofür wird die Shopware Store API genutzt? Die Store API deckt alle Interaktionen ab, die im klassischen Onlineshop zwischen Besucher und Storefront stattfinden. Sie ist die Schnittstelle, an der ein eigenes oder entkoppeltes Frontend andockt. Typische Aufgaben: - Produkte, Kategorien, Preise und Verfügbarkeiten für die Anzeige im Frontend abrufen. - Suche, Filter und Aggregationen (Listing) über die Store-API-Endpunkte bedienen. - Warenkorb aufbauen, ändern und den Checkout inklusive Zahlart und Versand durchlaufen. - Kundenkonto verwalten: Registrierung, Login, Adressen und Bestellhistorie. Jede dieser Funktionen ist an einen Sales Channel gebunden. So kann derselbe Shopware-Core mehrere Verkaufskanäle (etwa Web, App, B2B-Portal) mit jeweils eigener Konfiguration über dieselbe Store API bedienen. Einordnung Die Store API ist der Hebel, wenn ein Kunde von der Standard-Storefront weg und in Richtung Headless will, ohne den Shopware-Core aufzugeben. Der Reiz liegt darin, dass Warenkorb- und Checkout-Logik im Core bleiben und nicht im Frontend nachgebaut werden. Der Fehler, den wir am häufigsten korrigieren, ist die Verwechslung mit der Admin API: Wer Produktdaten pflegen oder ein ERP anbinden will, ist bei der Store API falsch. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Store API und Headless Commerce Headless bedeutet, dass die Präsentationsschicht vom Shop-Backend entkoppelt ist. Genau hier ist die Store API die tragende Schnittstelle: Sie stellt die Verkaufslogik als Service bereit, den ein beliebiges Frontend konsumiert. Shopware bietet mit den Composable Frontends eine eigene, auf der Store API aufsetzende Headless-Umsetzung. Wer die grundsätzliche Zweiteilung der Schnittstellen noch einmal von oben sehen möchte, findet sie im Überblick Shopware API. Bei onacy als Shopware-Partner planen wir Store-API-Projekte so, dass Sales-Channel-Struktur, Caching und Frontend-Anbindung von Anfang an zusammenpassen. Fehlt diese Planung, entstehen später doppelte Logik und Performance-Probleme. ### Häufige Fragen zur Shopware Store API #### Was ist die Shopware Store API? Die Shopware Store API ist die kundenseitige Schnittstelle von Shopware 6. Über sie greift ein Frontend im Kontext eines Sales Channels auf Storefront-Daten wie Produkte und Preise zu und steuert Warenkorb, Checkout und Kundenkonto. Sie ist RESTful aufgebaut, liefert JSON und bildet die Basis für Headless- und Composable-Commerce-Aufbauten mit Shopware. #### Was ist der Unterschied zwischen Store API und Admin API? Die Store API ist kundenseitig und bedient das Frontend eines Sales Channels mit Produktanzeige, Warenkorb und Checkout. Die Admin API ist verwaltend und dient der Integration, etwa dem Pflegen von Produkten, Bestellungen und Kunden aus ERP oder PIM. Store API nutzt einen Sales-Channel-Access-Key, die Admin API OAuth 2.0. Beide sind RESTful und liefern JSON. #### Wie authentifiziert sich ein Frontend an der Store API? Ein Frontend authentifiziert sich über einen Access-Key, der einem Sales Channel zugeordnet ist. Der Schlüssel wird als Header (sw-access-key) bei jeder Anfrage mitgesendet und ordnet den Aufruf dem richtigen Verkaufskanal zu. Für kundenspezifische Aktionen wie den Zugriff auf ein Konto kommt zusätzlich ein Kontext-Token hinzu. Die Store API gibt nur kundenrelevante Daten frei. #### Brauche ich die Store API für Headless Commerce mit Shopware? Ja. Bei einem Headless-Aufbau ist die Store API die Schnittstelle, über die das entkoppelte Frontend auf die Verkaufslogik von Shopware zugreift. Warenkorb, Checkout und Kundenkonto bleiben im Shopware-Core, das Frontend konsumiert sie als Service. Shopware liefert mit den Composable Frontends eine eigene, auf der Store API aufbauende Headless-Umsetzung. Headless mit Shopware sauber aufsetzen Die Store API ist mächtig, aber nur so gut wie die Sales-Channel-Struktur dahinter. Im Erstgespräch klären wir, ob ein Headless- oder Composable-Aufbau für Ihren Shop trägt und wie Frontend, Caching und Core zusammenspielen. Shopware-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und Integrationen und Schnittstellen ### Verwandte Themen Die Store API ist Teil des Shopware-Wissens bei onacy. Diese Seiten ordnen Schnittstellen, Überblick und Backend-Anbindung ein. Shopware API (Überblick)→Der Überblick über beide Schnittstellen: Store API für das Frontend und Admin API für die Verwaltung.Shopware Admin API→Die Gegenstelle der Store API: Management- und Integrations-Schnittstelle für ERP-, PIM- und Server-Anbindung.Was ist Shopware?→Grundlagen zum Shop-System, auf dem Store API und Admin API aufsetzen.Integrationen und Schnittstellen→Wie onacy Shopware-Schnittstellen wie die Store API in Projekten plant und umsetzt. ### Shopware Admin API URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-admin-api/ onacy›Wissen›Shopware Admin API Shopware ## Shopware Admin API Die Shopware Admin API ist die Management- und Integrationsschnittstelle von Shopware 6. Über sie greifen Server, ERP- und PIM-Systeme sowie Middleware auf die Backend-Daten des Shops zu, um Produkte, Bestellungen, Kunden und Konfigurationen zu pflegen. Sie deckt CRUD-Operationen für die Shopware-Entitäten ab, ist RESTful aufgebaut, gibt JSON aus und authentifiziert sich über OAuth 2.0. Die Admin API ist für die Server-zu-Server-Kommunikation gedacht, nicht für den Endkunden. Sie ist die Schnittstelle, über die Daten in Shopware hinein- und aus Shopware herausfließen: Produktimporte aus einem PIM, Bestellexporte in ein ERP, Kundenabgleich mit dem CRM oder Massenaktualisierungen über Middleware. Der Fokus liegt auf Konsistenz, Validierung und der Verarbeitung großer Datenmengen. Damit ist die Admin API die zweite Hälfte des zweigeteilten Shopware-API-Modells. Ihre Gegenstelle, die Store API, bedient das kundenseitige Frontend. Den Gesamtüberblick über beide Schnittstellen liefert der Eintrag Shopware API. Dieser Eintrag vertieft ausschließlich die Admin API. Kriterium | Shopware Admin API | Shopware Store API Perspektive | Verwaltend (Backend, Integration) | Kundenseitig (Frontend, Sales Channel) Typische Nutzung | Produkte, Bestellungen, Kunden pflegen (CRUD) | Produkte anzeigen, Warenkorb, Checkout Aufrufer | ERP, PIM, CRM, Middleware, Server-Prozesse | Frontend, App, Headless-Storefront Authentifizierung | OAuth 2.0 (Integration oder Nutzer) | Access-Key je Sales Channel (sw-access-key) Datenumfang | Voller Zugriff auf Backend-Entitäten | Nur freigegebene, kundenrelevante Daten Stand: August 2026. Angaben zur Shopware 6 Admin API und Store API auf Basis der offiziellen Entwicklerdokumentation (developer.shopware.com). Datenfluss der Shopware Admin APIERP- und PIM-Systeme kommunizieren über OAuth-2.0-authentifizierte Server-zu-Server-Aufrufe mit der Admin API, die die Daten im Shopware-Backend pflegt. Die Darstellung ist schematisch vereinfacht. ### Wofür wird die Shopware Admin API genutzt? Die Admin API ist die Schnittstelle für Verwaltung und Systemanbindung. Sie kommt überall dort zum Einsatz, wo Daten zwischen Shopware und anderen Systemen automatisiert ausgetauscht werden. Typische Aufgaben: - Produktdaten aus einem PIM nach Shopware synchronisieren (anlegen, ändern, löschen). - Bestellungen und Kunden an ein ERP oder CRM übergeben und Status zurückschreiben. - Bestände und Preise per Massenoperation aktualisieren. - Konfigurationen, Kategorien und Medien programmgesteuert verwalten. Anders als die Store API ist die Admin API nicht auf einen einzelnen Sales Channel beschränkt, sondern arbeitet auf der Ebene der Backend-Entitäten. Sie ist für hohe Datenlasten und transaktionale Integrität ausgelegt, nicht für die kürzest mögliche Antwortzeit im Frontend. Einordnung Die Admin API ist die Schnittstelle, an der die meisten Integrationsprojekte tatsächlich hängen. Ob ERP, PIM oder CRM: der Datenfluss in den Shop hinein läuft über sie. Der teuerste Fehler ist, sie mit der Store API zu verwechseln und Frontend-Logik über die Admin API zu bauen. Wer die Admin API sauber und rechtebeschränkt anbindet, hält Import und Export stabil, auch bei großen Sortimenten. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Admin API als Basis für ERP- und PIM-Anbindung Die Admin API ist der technische Weg, über den die Shopware-ERP-Anbindung und die Anbindung eines PIM an Shopware laufen. Ein ERP schiebt Bestellungen, Bestände und Kundendaten über die Admin API, ein PIM liefert die Produktdaten. Damit dieser Austausch stabil bleibt, braucht es klare Rechte über OAuth-Integrationen, saubere Fehlerbehandlung und ein durchdachtes Mapping der Datenfelder. Bei onacy binden wir Shopware über die Admin API so an, dass Datenhoheit und Fehlerbehandlung von Anfang an geregelt sind. Den Überblick, wie Store API und Admin API zusammenspielen, liefert der Eintrag Shopware API. ### Häufige Fragen zur Shopware Admin API #### Was ist die Shopware Admin API? Die Shopware Admin API ist die Management- und Integrationsschnittstelle von Shopware 6. Über sie greifen Server, ERP- und PIM-Systeme sowie Middleware auf die Backend-Daten zu, um Produkte, Bestellungen, Kunden und Konfigurationen zu pflegen. Sie deckt CRUD-Operationen für die Shopware-Entitäten ab, ist RESTful aufgebaut, liefert JSON und authentifiziert sich über OAuth 2.0. #### Was ist der Unterschied zwischen Admin API und Store API? Die Admin API ist verwaltend und für die Server-zu-Server-Integration gedacht, etwa das Pflegen von Produkten, Bestellungen und Kunden aus ERP oder PIM. Die Store API ist kundenseitig und bedient das Frontend eines Sales Channels mit Produktanzeige, Warenkorb und Checkout. Die Admin API nutzt OAuth 2.0, die Store API einen Sales-Channel-Access-Key. Beide sind RESTful und liefern JSON. #### Wie authentifiziert sich ein System an der Admin API? Die Admin API nutzt OAuth 2.0. Für Systemanbindungen legt man in Shopware eine Integration an und erhält eine Access-Key- und Secret-Kombination, mit der sich das externe System per client_credentials ein Token holt. Alternativ ist eine nutzerbasierte Anmeldung möglich. Über die Rechte der Integration lässt sich der Zugriff gezielt einschränken. #### Läuft die ERP-Anbindung von Shopware über die Admin API? Ja. Die Admin API ist der Standardweg für die Anbindung von ERP-, PIM- und CRM-Systemen an Shopware. Ein ERP übergibt Bestellungen, Bestände und Kundendaten, ein PIM liefert Produktdaten, jeweils per CRUD über die Admin API. Wichtig sind klare OAuth-Rechte, ein sauberes Feld-Mapping und robuste Fehlerbehandlung, damit der Datenaustausch auch bei großen Sortimenten stabil bleibt. ERP und PIM sauber an Shopware anbinden Die Admin API ist der Weg, auf dem ERP-, PIM- und CRM-Daten in Shopware fließen. Im Erstgespräch klären wir, wie Ihre Systeme über die Admin API angebunden werden, damit Import, Export und Fehlerbehandlung auch bei großen Sortimenten tragen. Shopware-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und Integrationen und Schnittstellen ### Verwandte Themen Die Admin API ist Teil des Shopware-Wissens bei onacy. Diese Seiten ordnen Schnittstellen, Überblick und System-Anbindung ein. Shopware API (Überblick)→Der Überblick über beide Schnittstellen: Admin API für die Verwaltung und Store API für das Frontend.Shopware Store API→Die Gegenstelle der Admin API: kundenseitige Frontend-Schnittstelle für Headless und Composable Commerce.Shopware ERP-Anbindung→Wie ein ERP über die Admin API Bestellungen, Bestände und Kunden mit Shopware austauscht.Integrationen und Schnittstellen→Wie onacy Shopware über die Admin API an ERP-, PIM- und CRM-Systeme anbindet. ### Shopware Bewertungen URL: https://www.onacy.de/wissen/shopware-bewertungen/ onacy›Wissen›Shopware Bewertungen Shopware ## Shopware Bewertungen Shopware Bewertungen sind Produktbewertungen, die Kunden direkt im Shop zu einzelnen Artikeln abgeben. Shopware 6 bringt die Bewertungsfunktion als Standard mit: Kunden vergeben Sterne und schreiben einen Kommentar, Händler moderieren jede Bewertung vor der Freischaltung. Auf der Produktseite erscheinen die freigeschalteten Bewertungen samt Durchschnittsnote und stärken so Vertrauen, Conversion und die Sichtbarkeit in Suchmaschinen. Produktbewertungen sind ein zentrales Trust-Signal im E-Commerce. In Shopware 6 sind sie ohne Zusatz-Plugin nutzbar: Ein Kunde kann eine Bewertung mit Sternewertung und Freitext hinterlassen, die anschließend im Backend geprüft und freigegeben wird. Erst nach der Freischaltung wird sie öffentlich auf der Produktseite sichtbar. Diese Moderation schützt vor Spam und unsachlichen Inhalten. Neben dem reinen Vertrauensaufbau haben Bewertungen einen direkten Effekt auf Conversion und Auffindbarkeit. Bewertungen liefern nutzergenerierten Inhalt, der die Produktseite anreichert, und lassen sich als Rich Snippet mit Sterne-Anzeige in den Suchergebnissen ausspielen. Aspekt | Umsetzung in Shopware 6 | Nutzen Abgabe | Sternewertung plus Kommentar, meist an einen Kauf gekoppelt | Authentische, kaufbezogene Rückmeldung Moderation | Prüfung und Freischaltung im Backend vor Veröffentlichung | Schutz vor Spam und unsachlichen Inhalten Anzeige | Freigeschaltete Bewertungen und Durchschnittsnote auf der Produktseite | Mehr Vertrauen und höhere Conversion SEO-Nutzen | Nutzergenerierter Inhalt und mögliche Sterne-Rich-Snippets | Bessere Sichtbarkeit in Suchergebnissen Pflege | Antworten auf Bewertungen und Reaktion auf Kritik | Aktives Reputationsmanagement Stand: August 2026. Angaben zur Bewertungsfunktion von Shopware 6 auf Basis der offiziellen Dokumentation (docs.shopware.com). Ablauf einer Shopware-BewertungVon der Abgabe über die Moderation bis zur Anzeige: Nur freigeschaltete Bewertungen erscheinen auf der Produktseite und wirken auf Vertrauen, Conversion und SEO. Die Darstellung ist schematisch vereinfacht. ### Wie funktionieren Bewertungen in Shopware 6? Shopware 6 bringt die Bewertungsfunktion im Standard mit. Der Ablauf ist in drei Schritte gegliedert: - Abgabe: Der Kunde vergibt eine Sternewertung und schreibt optional einen Kommentar, in der Regel gekoppelt an einen getätigten Kauf. - Moderation: Die Bewertung landet zunächst unveröffentlicht im Backend, wo der Händler sie prüft und freischaltet oder ablehnt. - Anzeige: Nach der Freigabe erscheint die Bewertung auf der Produktseite, zusammen mit der Durchschnittsnote aller freigeschalteten Bewertungen. Über die Einstellungen lässt sich steuern, ob Bewertungen automatisch oder erst nach Prüfung veröffentlicht werden. Für die meisten Händler ist die manuelle Freigabe der sinnvolle Weg, weil sie vor Spam und rechtlich heiklen Inhalten schützt. Einordnung Bewertungen sind einer der günstigsten Conversion-Hebel überhaupt, weil sie bereits im Standard von Shopware stecken und nur konsequent genutzt werden müssen. Entscheidend ist nicht die Sammelmenge, sondern der Umgang mit Kritik: Wer auf negative Bewertungen sichtbar und sachlich reagiert, gewinnt oft mehr Vertrauen als durch eine glatte Fünf-Sterne-Wand. Die Moderation sollte schützen, nicht schönen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Welchen Nutzen haben Bewertungen für Trust, Conversion und SEO? Bewertungen wirken auf drei Ebenen. Erstens auf das Vertrauen: Echte Kundenstimmen nehmen Kaufunsicherheit und sind glaubwürdiger als jede Produktbeschreibung. Zweitens auf die Conversion: Produkte mit sichtbaren, positiven Bewertungen werden häufiger gekauft, und schon einzelne kritische Bewertungen wirken paradoxerweise vertrauensfördernd, weil sie Authentizität signalisieren. Drittens auf die Sichtbarkeit: Bewertungen erzeugen nutzergenerierten, laufend aktualisierten Inhalt auf der Produktseite. Über strukturierte Daten lassen sich Sterne als Rich Snippet in den Suchergebnissen ausspielen, was die Klickrate erhöhen kann. Damit sind Bewertungen ein Baustein der Conversion-Optimierung, der ohne zusätzliche Werbekosten wirkt. ### Häufige Fragen zu Shopware Bewertungen #### Wie füge ich Bewertungen in Shopware hinzu? Shopware 6 bringt die Bewertungsfunktion im Standard mit, ein Plugin ist nicht nötig. Kunden geben auf der Produktseite eine Sternewertung mit optionalem Kommentar ab, meist gekoppelt an einen Kauf. Die Bewertung landet zunächst unveröffentlicht im Backend. Der Händler prüft sie dort und schaltet sie frei oder lehnt sie ab. Erst danach wird sie öffentlich angezeigt. #### Kann ich Bewertungen in Shopware moderieren? Ja. In Shopware 6 werden Bewertungen standardmäßig erst nach manueller Freigabe im Backend veröffentlicht. Der Händler sieht jede neue Bewertung, prüft sie und schaltet sie frei oder lehnt sie ab. Über die Einstellungen lässt sich auch eine automatische Veröffentlichung aktivieren. Die manuelle Moderation schützt vor Spam und unsachlichen oder rechtlich heiklen Inhalten. #### Welchen SEO-Nutzen haben Shopware-Bewertungen? Bewertungen erzeugen nutzergenerierten, laufend aktualisierten Inhalt auf der Produktseite, den Suchmaschinen positiv werten. Über strukturierte Daten lassen sich Sterne als Rich Snippet in den Suchergebnissen ausspielen, was die Klickrate erhöhen kann. So verbessern Bewertungen sowohl die Relevanz der Seite als auch ihre Sichtbarkeit, ohne zusätzliche Werbekosten zu verursachen. #### Erhöhen Bewertungen die Conversion im Shop? Ja. Produkte mit sichtbaren, positiven Bewertungen werden häufiger gekauft, weil echte Kundenstimmen Kaufunsicherheit nehmen. Interessanterweise wirken auch einzelne kritische Bewertungen vertrauensfördernd, da sie die Echtheit der Bewertungen belegen. Entscheidend ist ein sichtbarer, sachlicher Umgang mit Kritik. Damit sind Bewertungen ein Conversion-Hebel, der ohne zusätzliche Werbekosten wirkt. Bewertungen als Conversion-Hebel nutzen Die Bewertungsfunktion steckt bereits in Shopware, wird aber selten konsequent genutzt. Im Erstgespräch schauen wir, wie Sie Bewertungen einsammeln, moderieren und für Trust und SEO ausspielen, ohne zusätzliche Werbekosten. Shopware-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Shopware-Leistungen und Integrationen und Schnittstellen ### Verwandte Themen Bewertungen sind Teil des Shopware-Wissens bei onacy. Diese Seiten ordnen Shop-System, Schnittstellen und Umsetzung ein. Was ist Shopware?→Grundlagen zum Shop-System, das die Bewertungsfunktion im Standard mitbringt.Shopware API→Wie Bewertungen und andere Storefront-Daten über die Schnittstellen von Shopware verfügbar werden.Shopware-Leistungen→Wie onacy Shopware-Shops aufbaut und Conversion-Hebel wie Bewertungen einsetzt.Integrationen und Schnittstellen→Wie sich Bewertungs- und Trust-Systeme in Shopware integrieren lassen. ## Cluster: KI & Automation ### Was ist Prompt Engineering? URL: https://www.onacy.de/wissen/prompt-engineering/ onacy›Wissen›Was ist Prompt Engineering?KI & Automation ## Was ist Prompt Engineering? Prompt Engineering ist das gezielte Formulieren und Strukturieren von Eingaben (Prompts), mit denen ein KI-Sprachmodell (LLM) wie GPT oder Claude gesteuert wird. Ziel ist, präzise, verlässliche und wiederholbare Ergebnisse zu erhalten. Zu den Standardtechniken gehören Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought-Prompting. Gute Prompts definieren Rolle, Aufgabe, Kontext, Format und Beispiele und reduzieren so Fehlinterpretationen und Halluzinationen. Ein Prompt ist die Anweisung, mit der ein Nutzer ein Sprachmodell ansteuert. Prompt Engineering macht aus einer beiläufigen Frage eine reproduzierbare Arbeitsanweisung: Statt das Modell raten zu lassen, gibt der Prompt Rolle, Ziel, Rahmenbedingungen und das gewünschte Ausgabeformat vor. Je konkreter diese Vorgaben, desto stabiler das Ergebnis über viele Durchläufe hinweg. Im Geschäftsumfeld ist Prompt Engineering die Grundlage jeder produktiven KI-Nutzung. Ob Dokumentenanalyse, Wissensrecherche, Datenanreicherung, Kundenservice oder Produkttexte: Ein durchdachter Prompt entscheidet darüber, ob die KI brauchbare Ergebnisse liefert oder ob jede Ausgabe manuell nachgearbeitet werden muss. Technik Funktionsweise Typischer Einsatz im Commerce Zero-Shot Aufgabe ohne Beispiele, das Modell stützt sich allein auf sein Trainingswissen und die Rollen- und Format-Vorgaben im Prompt. Einfache, klar umrissene Aufgaben: kurze Produkttexte, Übersetzungen, Klassifizierung nach festen Regeln. Few-Shot Ein bis wenige Beispiele im Prompt zeigen Eingabe und gewünschte Ausgabe und geben Stil sowie Struktur vor. Markenkonforme Produktbeschreibungen nach Vorlage, einheitliche Attribut-Extraktion aus Lieferantendaten. Chain-of-Thought Das Modell wird zu schrittweisem Zwischenschluss aufgefordert (Schritt für Schritt denken), was die Genauigkeit bei mehrstufigen Aufgaben erhöht. Mehrstufige Logik: Datenabgleich, Plausibilitätsprüfung von Produktattributen, Berechnungen. Role- und Format-Prompting Der Prompt weist eine Rolle zu (z.B. Produktdaten-Redakteur) und fordert ein festes Ausgabeformat (JSON, Tabelle, fixe Länge). Strukturierte, maschinenlesbare Ausgaben für die direkte Weiterverarbeitung im PIM. Stand: Juni 2026. Die genannten Techniken sind in der einschlägigen Literatur (u.a. The Prompt Report 2024) etabliert. Die fünf Bausteine eines guten PromptsJe vollständiger die fünf Bausteine im Prompt enthalten sind, desto reproduzierbarer wird die Ausgabe. Beispiele sind illustrativ. ### Wie funktioniert ein guter Prompt? Ein verlässlicher Prompt ist mehr als eine Frage. Er gibt dem Modell vier bis fünf Dinge an die Hand: eine Rolle, eine klar umrissene Aufgabe, den nötigen Kontext, das gewünschte Ausgabeformat und bei Bedarf Beispiele. Fehlt einer dieser Bausteine, füllt das Modell die Lücke mit Annahmen, und die Ergebnisse schwanken von Durchlauf zu Durchlauf. - Rolle: Wer soll antworten (z.B. "erfahrener Produktdaten-Redakteur")? - Aufgabe: Was genau soll entstehen, in welchem Umfang? - Kontext: Marke, Zielgruppe, vorhandene Daten, Tonalität. - Format: JSON, Tabelle, feste Wortzahl, feste Felder. - Beispiele: Few-Shot-Vorlagen für Stil und Struktur. Der entscheidende Hebel liegt im Format. Wer maschinenlesbare Ausgaben (etwa JSON mit festen Attributen) verlangt, kann die KI-Ergebnisse direkt in ein PIM oder einen Workflow zurückschreiben, ohne manuellen Zwischenschritt. Einordnung Prompt Engineering ist kein Selbstzweck, sondern wird erst dann zum Hebel, wenn die Prompts an saubere, strukturierte Daten andocken, ob Produkt-, Dokumenten- oder Wissensdaten. In der Praxis scheitert KI-Texterstellung selten am Modell, sondern an unvollständigen Eingangsdaten, weshalb wir Prompt-Design und Datenqualität immer zusammen denken. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wo hilft Prompt Engineering im Unternehmen? Prompt Engineering zahlt überall dort ein, wo Texte und Daten in großer Menge entstehen oder verarbeitet werden. Unternehmen nutzen es, um Inhalte konsistent zu erzeugen, Informationen aus unstrukturierten Quellen zu extrahieren oder Texte zu übersetzen, von der internen Dokumentation und Wissensrecherche bis zu Produktbeschreibungen und SEO-Texten bei Markenherstellern mit tausenden Artikeln. Der Unterschied zwischen einem spontanen und einem durchdachten Prompt ist im Maßstab spürbar: Bei tausenden Datensätzen entscheidet die Prompt-Qualität darüber, ob die Ergebnisse direkt verwendet werden können oder ob jeder einzelne nachredigiert werden muss. Genau hier setzt strukturierte KI-Automation an, die Prompts mit den eigenen Daten verbindet. ### Häufige Fragen #### Was ist Prompt Engineering einfach erklärt? Prompt Engineering ist das gezielte Formulieren von Eingaben für ein KI-Sprachmodell, damit es präzise und wiederholbare Ergebnisse liefert. Ein guter Prompt gibt Rolle, Aufgabe, Kontext, Format und bei Bedarf Beispiele vor. So wird aus einer beiläufigen Frage eine reproduzierbare Arbeitsanweisung, die das Modell verlässlich steuert und Fehlinterpretationen reduziert. #### Was ist der Unterschied zwischen Zero-Shot und Few-Shot Prompting? Beim Zero-Shot-Prompting löst das Modell eine Aufgabe ohne Beispiele und stützt sich allein auf sein Trainingswissen und die Vorgaben im Prompt. Beim Few-Shot-Prompting enthält der Prompt ein bis wenige Beispiele für Eingabe und gewünschte Ausgabe. Few-Shot eignet sich, wenn ein bestimmter Stil oder ein festes Format zuverlässig getroffen werden soll. #### Was bringt Chain-of-Thought Prompting? Chain-of-Thought-Prompting fordert das Modell auf, seine Zwischenschritte Schritt für Schritt zu formulieren, statt sofort ein Ergebnis zu nennen. Das erhöht die Genauigkeit bei mehrstufigen Aufgaben mit Logik, Abgleichen oder Berechnungen. Im Commerce hilft es zum Beispiel bei der Plausibilitätsprüfung von Produktattributen oder beim regelbasierten Datenabgleich. #### Wofür braucht man Prompt Engineering im Unternehmen? Prompt Engineering sorgt für konsistente Ergebnisse bei der Erstellung von Texten und Übersetzungen sowie bei der Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Quellen, von Dokumenten und Wissensdaten bis zu Produktbeschreibungen und SEO-Texten. Bei großen Datenmengen entscheidet die Prompt-Qualität darüber, ob KI-Ergebnisse direkt verwendet oder manuell nachgearbeitet werden müssen. Die Basis dafür sind saubere, strukturierte Daten. KI produktiv einsetzen, statt nur zu experimentieren Prompt Engineering entfaltet seinen Wert erst, wenn es mit den eigenen Daten und klaren Prozessen verbunden ist, ob Dokumente, Wissens- oder Produktdaten. Im Erstgespräch zur KI-Beratung schauen wir, welche Aufgaben in Ihrem Unternehmen sich verlässlich automatisieren lassen und wo die Datenbasis dafür stimmen muss. KI-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI-Automation-Hub und Data Management ### Verwandte Themen Prompt Engineering ist Teil des Themenbereichs KI & Automation bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie KI, Daten und Geschäftsprozesse im Mittelstand zusammenspielen. KI-Agent→Das System, das mit gut formulierten Prompts gesteuert wird und Aufgaben eigenständig ausführt.Vektordatenbank→Der Speicher, aus dem ein Prompt per Retrieval die passenden Kontextdaten zieht.Agentic Commerce→Wo präzise Prompts und Agenten zusammenkommen, um Commerce-Prozesse zu automatisieren.KI-Automation-Hub→Wie Mittelständler KI von der Idee zum produktiven Einsatz bringen, ohne sich in Tools zu verlieren. ### Was ist ein KI-Agent? URL: https://www.onacy.de/wissen/ki-agent/ onacy›Wissen›Was ist ein KI-Agent?KI & Automation ## Was ist ein KI-Agent? Ein KI-Agent ist ein autonomes Softwaresystem, das auf Basis eines KI-Modells (meist eines LLM) ein Ziel selbstständig verfolgt: Es plant, trifft Entscheidungen, nutzt Werkzeuge wie APIs, Datenbanken oder Websuche und führt mehrstufige Aufgaben mit wenig menschlichem Eingriff aus. Anders als klassische Automatisierung, die festen Regeln folgt, bestimmt der Nutzer beim KI-Agenten das Was, der Agent erarbeitet das Wie. Ein KI-Agent erweitert ein Sprachmodell um drei Fähigkeiten: Werkzeuge (Tools), Autonomie und Planung. Während ein reines LLM auf eine Eingabe eine Antwort erzeugt, kann ein Agent eigene Schritte ableiten, Werkzeuge aufrufen, Zwischenergebnisse bewerten und seine Vorgehensweise anpassen, bis das Ziel erreicht ist. Konkret heißt das: Der Nutzer formuliert ein Ziel ("Reichere alle neuen Artikel mit fehlenden Attributen an"), und der Agent zerlegt es selbst in Teilschritte, ruft die nötigen Datenquellen ab, schreibt Ergebnisse zurück und meldet Ausnahmen. Der Mensch behält die Kontrolle über Ziele und Freigaben, nicht über jeden einzelnen Klick. Kriterium KI-Agent Klassische Automatisierung Steuerung Zielbasiert: Nutzer gibt das Was vor, der Agent plant das Wie. Regelbasiert: jeder Schritt ist vorab fest definiert. Umgang mit Unbekanntem Kann auf neue oder unvollständige Situationen reagieren und den Plan anpassen. Bricht ab oder liefert Fehler, wenn die Realität von der Regel abweicht. Werkzeuge Nutzt dynamisch APIs, Datenbanken, Websuche und Software-Schnittstellen. Feste Integrationen, fest verdrahteter Ablauf. Entscheidungen Trifft Entscheidungen anhand von Zielen und Kontext, mit Reasoning. Folgt Wenn-Dann-Logik ohne eigene Bewertung. Aufsicht Mensch definiert Ziele, Leitplanken und Freigabepunkte (Human-in-the-Loop). Mensch wartet und ändert die Regeln bei Bedarf. Stand: Juni 2026. Einordnung auf Basis gängiger Definitionen aus der Fach- und Forschungsliteratur. Der Wahrnehmen-Planen-Handeln-Kreislauf eines KI-AgentenDer Agent durchläuft den Kreislauf so lange, bis das Ziel erreicht ist, und bewertet nach jedem Schritt das Zwischenergebnis. Darstellung vereinfacht. ### Wie unterscheidet sich ein KI-Agent von einem reinen LLM? Ein reines Sprachmodell beantwortet eine Eingabe in einem einzigen Schritt: Text rein, Text raus. Ein KI-Agent setzt darauf auf, handelt aber zielgerichtet über mehrere Schritte. Er kann eigene Teilziele bilden, Werkzeuge aufrufen, Ergebnisse prüfen und seinen Plan korrigieren. Aus einem Antwortgeber wird so ein Akteur, der ein Ergebnis erarbeitet. Den Unterschied macht die Kombination aus Planung, Werkzeugzugriff und Autonomie. Erst diese drei Bausteine zusammen erlauben es einem Agenten, eine Aufgabe wie "Finde fehlende Produktattribute und ergänze sie aus dem Lieferantenkatalog" eigenständig abzuarbeiten, statt nur einen Textvorschlag zu liefern. Einordnung Ein KI-Agent ist nur so verlässlich wie die Datenbasis, auf der er handelt, denn er trifft Entscheidungen anhand der Daten, die er vorfindet, ob Stamm-, Produkt-, Kunden- oder Wissensdaten. In der Praxis liegt der Engpass selten beim Modell, sondern bei unstrukturierten und über viele Systeme verteilten Daten, weshalb wir Agenten immer auf einer geprüften Datenquelle aufsetzen statt auf gewachsenen Excel-Insellösungen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wo werden KI-Agenten eingesetzt? KI-Agenten übernehmen zunehmend mehrstufige, datenintensive Aufgaben über mehrere Systeme und Datenarten hinweg, die bisher viel Handarbeit gebunden haben: - Stamm- und Produktdaten pflegen: fehlende Attribute erkennen, aus Quellen ergänzen, ins führende System zurückschreiben. - Dokumente und Wissensbestände aufbereiten: Texte, Übersetzungen und Klassifizierungen über große Bestände konsistent halten. - Kundenservice: Anfragen verstehen, in CRM und Wissensdatenbank recherchieren und Vorgänge anstoßen. - Einkauf und Beschaffung: Angebote vergleichen, Bestände prüfen, Bestellvorschläge erzeugen. Wichtig bleibt die Aufsicht. Sinnvoll eingesetzte Agenten arbeiten mit klaren Leitplanken und Freigabepunkten (Human-in-the-Loop), gerade dort, wo Entscheidungen Geld oder Außenwirkung betreffen. Und sie sind nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen: Ohne saubere Datenbasis produziert ein Agent dieselben Fehler, nur schneller. ### Häufige Fragen #### Was ist ein KI-Agent einfach erklärt? Ein KI-Agent ist ein autonomes Softwaresystem auf Basis eines KI-Modells, das ein Ziel selbstständig verfolgt. Es plant, trifft Entscheidungen, nutzt Werkzeuge wie APIs oder Datenbanken und führt mehrstufige Aufgaben mit wenig menschlichem Eingriff aus. Der Nutzer gibt das Ziel vor, der Agent erarbeitet eigenständig den Weg dorthin und passt ihn bei Bedarf an. #### Was ist der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und Automatisierung? Klassische Automatisierung folgt fest definierten Regeln und jeder Schritt ist vorab festgelegt. Ein KI-Agent arbeitet zielbasiert: Der Nutzer gibt das Was vor, der Agent plant das Wie und kann auf unvollständige oder neue Situationen reagieren. Während starre Automatisierung bei Abweichungen abbricht, passt ein Agent seinen Plan an und nutzt dynamisch verschiedene Werkzeuge. #### Wofür werden KI-Agenten genutzt? KI-Agenten übernehmen mehrstufige, datenintensive Aufgaben über Systeme und Datenarten hinweg: Stamm- und Produktdaten anreichern, Dokumente und Kataloge pflegen, Übersetzungen und Klassifizierungen konsistent halten, im Kundenservice recherchieren und Vorgänge anstoßen sowie im Einkauf Angebote vergleichen. Sinnvoll eingesetzt arbeiten sie mit klaren Leitplanken und Freigabepunkten und greifen auf eine geprüfte, zentrale Datenquelle zu. #### Ersetzt ein KI-Agent menschliche Mitarbeiter? Ein KI-Agent ersetzt in der Regel keine Mitarbeiter, sondern übernimmt wiederkehrende, regelmäßige Teilaufgaben und entlastet bei datenintensiven Routinen. Der Mensch definiert Ziele, Leitplanken und Freigabepunkte und behält die Kontrolle über Entscheidungen mit Geld- oder Außenwirkung. Sinnvoll eingesetzt verschiebt sich die Arbeit von der Ausführung hin zu Steuerung und Kontrolle. KI-Agenten dort einsetzen, wo sie wirklich Arbeit abnehmen Ein KI-Agent entfaltet seinen Nutzen nur auf einer sauberen Datenbasis und mit klaren Leitplanken. Im Erstgespräch zur KI-Beratung klären wir, welche Aufgaben in Ihrem Unternehmen sich agentenbasiert automatisieren lassen und welche Voraussetzungen Ihre Daten dafür erfüllen müssen. KI-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI-Automation-Hub und Data Management ### Verwandte Themen Der KI-Agent ist Teil des Themenbereichs KI & Automation bei onacy. Diese Seiten zeigen, wie autonome Systeme, Daten und Commerce zusammenspielen. Agentic Commerce→Der Anwendungsfall, in dem KI-Agenten Commerce-Prozesse eigenständig steuern.Vektordatenbank→Das Gedächtnis, aus dem ein Agent relevante Informationen per Ähnlichkeitssuche abruft.Prompt Engineering→Die Technik, mit der das Verhalten eines KI-Agenten präzise gesteuert wird.KI-Automation-Hub→Wie Mittelständler KI von der Idee zum produktiven Einsatz bringen, ohne sich in Tools zu verlieren. ### Was ist eine Vektordatenbank? URL: https://www.onacy.de/wissen/vektordatenbank/ onacy›Wissen›Was ist eine Vektordatenbank?KI & Automation ## Was ist eine Vektordatenbank? Eine Vektordatenbank ist eine Datenbank, die Inhalte wie Texte, Dokumente, Bilder oder Produktdaten als hochdimensionale Zahlenvektoren (Embeddings) speichert und über Ähnlichkeit durchsucht. Statt nach exakter Übereinstimmung sucht sie die inhaltlich ähnlichsten Einträge zu einer Anfrage. Dafür nutzt sie Verfahren der näherungsweisen Nächste-Nachbarn-Suche (ANN), etwa HNSW. Vektordatenbanken sind die Retrieval-Schicht von RAG-Systemen und Grundlage semantischer Suche über beliebige Datenarten. Im Kern speichert eine Vektordatenbank keine Wörter, sondern deren Bedeutung in Zahlenform. Ein KI-Modell wandelt jeden Inhalt in ein Embedding um, also eine Liste von Fließkommazahlen (oft 768 bis 1.536 Dimensionen). Inhalte mit ähnlicher Bedeutung liegen in diesem Zahlenraum nah beieinander, unterschiedliche weit auseinander. Eine Anfrage wird ebenfalls in einen Vektor übersetzt, und die Datenbank liefert die nächstgelegenen Treffer. So findet sie "wasserfeste Wanderschuhe" auch dann, wenn im Produkttext "regendichte Trekkingstiefel" steht. Diese Bedeutungs-Suche unterscheidet eine Vektordatenbank von einer klassischen relationalen Datenbank, die auf exakte Werte und Schlüssel ausgelegt ist. Kriterium Vektordatenbank Klassische (relationale) Datenbank Suchprinzip Ähnlichkeitssuche: findet inhaltlich nächstgelegene Einträge (semantisch). Exakte Übereinstimmung: findet Datensätze über Werte, Schlüssel und Filter. Datenform Embeddings, hochdimensionale Zahlenvektoren (oft 768 bis 1.536 Dimensionen). Strukturierte Tabellen mit Spalten und Zeilen. Indexverfahren Näherungsweise Nächste-Nachbarn-Suche (ANN), z.B. HNSW. B-Baum, Hash-Index und ähnliche exakte Indizes. Typische Anfrage "Zeige mir Ähnliches zu diesem Text oder Produkt." "Zeige alle Produkte mit Preis unter 50 Euro." Beispiele Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, pgvector (PostgreSQL-Erweiterung). PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle. Stand: Juni 2026. Dimensionsangaben beziehen sich auf gängige Embedding-Modelle, Werte variieren je nach Modell. Von der Anfrage zum Treffer: ÄhnlichkeitssucheInhalte und Anfrage werden in denselben Vektorraum übersetzt. Die Datenbank liefert die nächstgelegenen Einträge, nicht nur exakte Treffer. Darstellung vereinfacht. ### Wie funktioniert eine Vektordatenbank? Der Ablauf hat zwei Phasen. Beim Befüllen wandelt ein Embedding-Modell jeden Inhalt in einen Vektor um und legt ihn in der Datenbank ab. Bei der Suche wird die Anfrage in denselben Vektorraum übersetzt, und die Datenbank ermittelt die nächstgelegenen Vektoren über ein Abstandsmaß. Bei Millionen von Einträgen wäre ein Vergleich mit jedem einzelnen Vektor zu langsam. Deshalb nutzen Vektordatenbanken die näherungsweise Nächste-Nachbarn-Suche (ANN). Das verbreitete HNSW-Verfahren baut einen mehrschichtigen Graphen auf, in dem sich die Suche schnell zum richtigen Bereich bewegt. Sie tauscht ein wenig Genauigkeit gegen einen großen Geschwindigkeitsgewinn. Einordnung Eine Vektordatenbank ist kein Ersatz für sauberes Data Management, sondern setzt darauf auf, denn sie kann nur die Daten ähnlich machen, die vorher strukturiert und gepflegt wurden. Das gilt für Produktdaten ebenso wie für Dokumente, Wissens- oder Kundendaten. In der Praxis bringt eine semantische Suche oder ein RAG-Assistent erst dann verlässliche Ergebnisse, wenn die zugrundeliegenden Daten konsistent und vollständig vorliegen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wofür braucht man Vektordatenbanken? Vektordatenbanken sind die Brücke zwischen den eigenen Daten und KI-Anwendungen. Sie funktionieren mit jeder Art von Inhalt, etwa Dokumenten, Wissens- und Kundendaten oder Produktdaten. Drei Einsatzfelder sind besonders relevant: - Semantische Suche: Nutzer finden passende Inhalte über die Bedeutung ihrer Anfrage, nicht nur über exakte Stichwörter oder Filter, ob in Wissensdatenbanken, Dokumentenarchiven oder im Produktkatalog. - Retrieval-Augmented Generation (RAG): Die Vektordatenbank liefert einem Sprachmodell den passenden Kontext aus den eigenen Unternehmensdaten und reduziert so Halluzinationen. - Empfehlungen und Dublettenerkennung: Ähnliche Datensätze lassen sich automatisch zuordnen, etwa verwandte Inhalte, doppelte Stammdaten oder passende Artikel. RAG ist der Schlüssel für vertrauenswürdige KI-Assistenten. Statt frei zu erfinden, beantwortet das Modell Fragen auf Basis der tatsächlichen Daten, die die Vektordatenbank bereitstellt. Die Qualität dieser Antworten steht und fällt mit der Qualität der zugrundeliegenden Daten: Schlecht gepflegte Daten liefern auch nach Vektorisierung schlechte Treffer. Im Commerce ist die semantische Produktsuche ein verbreiteter Anwendungsfall, das Prinzip gilt aber für jede Datenart. ### Häufige Fragen #### Was ist eine Vektordatenbank einfach erklärt? Eine Vektordatenbank speichert Inhalte wie Texte, Dokumente, Bilder oder Produktdaten als hochdimensionale Zahlenvektoren, sogenannte Embeddings, und durchsucht sie über Ähnlichkeit. Sie findet nicht exakte Treffer, sondern die inhaltlich nächstgelegenen Einträge zu einer Anfrage. Dafür nutzt sie näherungsweise Nächste-Nachbarn-Verfahren wie HNSW. Sie ist die Grundlage für semantische Suche und für RAG-Systeme. #### Was ist der Unterschied zwischen Vektordatenbank und klassischer Datenbank? Eine klassische relationale Datenbank sucht über exakte Werte, Schlüssel und Filter, etwa alle Produkte unter 50 Euro. Eine Vektordatenbank sucht über Bedeutung und liefert die ähnlichsten Einträge zu einer Anfrage. Sie speichert Embeddings statt Tabellenzeilen und nutzt Nächste-Nachbarn-Verfahren statt exakter Indizes. Beide Datenbanktypen ergänzen sich in der Praxis oft. #### Welche Rolle spielt eine Vektordatenbank bei RAG? Bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist die Vektordatenbank die Retrieval-Schicht. Sie liefert einem Sprachmodell den passenden Kontext aus den eigenen, vertrauenswürdigen Daten, bevor das Modell antwortet. Dadurch beantwortet das Modell Fragen auf Basis tatsächlicher Unternehmensdaten statt frei zu erfinden, was Halluzinationen deutlich reduziert. Die Antwortqualität hängt direkt von der Datenqualität ab. #### Welche Vektordatenbanken gibt es? Zu den bekannten Vektordatenbanken zählen Pinecone als vollständig verwalteter Dienst, die Open-Source-Systeme Weaviate, Milvus und Qdrant sowie pgvector, eine Erweiterung für PostgreSQL. pgvector eignet sich, wenn bereits eine PostgreSQL-Datenbank im Einsatz ist. Die Wahl hängt von Datenmenge, Betriebsmodell und vorhandener Infrastruktur ab, nicht von der KI-Funktion allein. Daten für KI-Suche und RAG vorbereiten Semantische Suche und KI-Assistenten sind nur so gut wie die Daten dahinter, ob Produkt-, Wissens- oder Kundendaten. Im Daten-Audit prüfen wir, wie konsistent und vollständig Ihre Daten sind und was es braucht, damit eine Vektordatenbank verlässliche Treffer liefert. Daten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: Data-Management-Hub und KI-Automation ### Verwandte Themen Die Vektordatenbank verbindet die eigenen Daten mit KI. Diese Seiten zeigen, wie Daten, Suche und KI im Mittelstand zusammenspielen. KI-Agent→Das System, das eine Vektordatenbank als Wissensspeicher nutzt, um fundiert zu antworten.Prompt Engineering→Wie Eingaben formuliert werden, damit ein LLM die abgerufenen Vektordaten richtig verarbeitet.Agentic Commerce→Commerce-Szenarien, in denen Vektorsuche und Agenten Produktwissen nutzbar machen.KI-Automation-Hub→Wie Mittelständler KI von der Idee zum produktiven Einsatz bringen, ohne sich in Tools zu verlieren. ### Was ist Agentic Commerce? URL: https://www.onacy.de/wissen/agentic-commerce/ onacy›Wissen›Was ist Agentic Commerce?KI & Automation ## Was ist Agentic Commerce? Agentic Commerce bezeichnet Einkäufe, die ein autonomer KI-Agent für einen Nutzer anstößt und abschließt: vom Suchen und Vergleichen bis zum Kauf, mit wenig oder keinem manuellen Eingriff. Dafür entstehen offene Standards wie das von OpenAI und Stripe entwickelte Agentic Commerce Protocol (ACP, Sept. 2025) und die Universal Commerce Protocol-Initiative. Für Händler heißt das: Produktdaten müssen maschinenlesbar und für Agenten zugänglich sein. Im klassischen E-Commerce navigiert der Mensch durch den Shop, vergleicht, legt in den Warenkorb und bezahlt. Im Agentic Commerce übernimmt ein KI-Agent diese Schritte: Der Nutzer formuliert eine Absicht ("Bestell meine üblichen Laufschuhe, diesmal in Blau"), und der Agent erledigt Produktsuche, Auswahl und Bezahlung, oft direkt über Schnittstellen des Händlers. Den Anstoß gaben 2025 mehrere große Plattformen. Seit dem 29. September 2025 können ChatGPT-Nutzer in den USA über Instant Checkout direkt im Chat kaufen, technisch auf Basis des Agentic Commerce Protocol von OpenAI und Stripe. Solche offenen Protokolle definieren, wie Agenten mit Produktkatalogen und Bezahlung interagieren, ohne dass jeder Händler eine eigene Insellösung baut. Akteur / Stufe Rolle im Agentic Commerce Voraussetzung beim Händler Nutzer Formuliert eine Kaufabsicht in natürlicher Sprache und setzt Leitplanken (Budget, Marken). Keine, der Nutzer bleibt im Mittelpunkt der Absicht. KI-Agent Sucht, vergleicht, wählt aus und stößt den Kauf an, oft über die Schnittstellen des Händlers. Maschinenlesbare, strukturierte Produktdaten und ein Agenten-Zugang. Protokoll Definiert den Austausch zwischen Agent und Händler, z.B. ACP (OpenAI/Stripe) oder Universal Commerce Protocol. Anbindung an mindestens einen Agenten-Standard. Händler / Shop Stellt Katalog, Verfügbarkeiten und Checkout für Agenten bereit. Produktdaten, Preise und Bestände aktuell und konsistent. Bezahlung Wickelt die Transaktion ab, ggf. inline im Chat (z.B. Stripe-Checkout in ChatGPT). Zahlungsanbieter, der Agenten-Checkout unterstützt. Stand: Juni 2026. Protokoll- und Datumsangaben beziehen sich auf öffentlich angekündigte Initiativen 2025. Der Ablauf eines agentenbasierten EinkaufsDas Protokoll verbindet Agent und Händler, damit der Agent Katalog und Verfügbarkeiten lesen und den Kauf abschließen kann. Darstellung vereinfacht. ### Wie funktioniert Agentic Commerce? Agentic Commerce verlagert die Kaufabwicklung vom Menschen zum KI-Agenten. Der Nutzer beschreibt, was er will, der Agent interpretiert die Absicht, durchsucht Produktkataloge, vergleicht Optionen und stößt den Kauf an. Damit das herstellerübergreifend funktioniert, entstehen offene Protokolle, die regeln, wie ein Agent auf Katalog, Verfügbarkeit und Bezahlung eines Händlers zugreift. Beispiele sind das Agentic Commerce Protocol von OpenAI und Stripe (mit Instant Checkout in ChatGPT seit Ende September 2025) und die Universal Commerce Protocol-Initiative. Für Händler ist die entscheidende Verschiebung: Nicht mehr nur ein Mensch, sondern auch ein Agent muss den Shop und seine Produktdaten verstehen können. Einordnung Agentic Commerce verschärft eine alte Wahrheit: Produktdaten sind das Schaufenster für den Agenten, und ein Agent verzeiht keine Lücken, die ein Mensch noch durch Interpretation überbrückt. In der Praxis entscheidet eine vollständige, klassifizierte und kanalkonsistente Datenbasis darüber, ob ein Hersteller im agentenbasierten Einkauf überhaupt auftaucht. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was bedeutet Agentic Commerce für Markenhersteller und Händler? Wenn ein KI-Agent statt eines Menschen Produkte auswählt, gewinnt die Datenqualität noch einmal an Gewicht. Ein Agent klickt sich nicht durch ansprechende Produktbilder, er liest strukturierte Daten: Titel, Attribute, Klassifizierung, Preis, Verfügbarkeit. Wer hier lückenhaft oder uneinheitlich liefert, wird vom Agenten schlicht übergangen. - Maschinenlesbarkeit: vollständige, strukturierte Produktattribute statt reiner Fließtexte. - Klassifizierung: standardisierte Daten (etwa nach ECLASS oder ETIM), damit Agenten Produkte eindeutig zuordnen. - Konsistenz: gleiche Preise, Bestände und Attribute über alle Kanäle, sonst trifft der Agent Fehlentscheidungen. - Zugänglichkeit: ein Weg, über den Agenten Katalog und Verfügbarkeiten abrufen können. Agentic Commerce ist damit weniger eine Frontend- als eine Datenfrage. Die Grundlage legt ein gepflegtes PIM mit sauberer Klassifizierung, das Produktdaten so bereitstellt, dass Menschen und Agenten gleichermaßen damit arbeiten können. ### Häufige Fragen #### Was ist Agentic Commerce einfach erklärt? Agentic Commerce bezeichnet Einkäufe, die ein autonomer KI-Agent für einen Nutzer anstößt und abschließt, vom Suchen und Vergleichen bis zum Kauf, mit wenig oder keinem manuellen Eingriff. Der Nutzer formuliert eine Absicht in natürlicher Sprache, der Agent erledigt den Rest über die Schnittstellen des Händlers. Dafür entstehen offene Standards wie das Agentic Commerce Protocol. #### Wie unterscheidet sich Agentic Commerce vom klassischen E-Commerce? Im klassischen E-Commerce navigiert der Mensch selbst durch den Shop, vergleicht und bezahlt. Im Agentic Commerce übernimmt ein KI-Agent diese Schritte auf Basis einer formulierten Absicht. Der Mensch setzt nur noch Ziele und Leitplanken wie Budget oder Marke. Für Händler verschiebt sich der Fokus von ansprechender Darstellung hin zu maschinenlesbaren, strukturierten Produktdaten. #### Welche Protokolle gibt es für Agentic Commerce? Zu den 2025 angekündigten Standards zählen das Agentic Commerce Protocol (ACP), das OpenAI und Stripe gemeinsam entwickelt haben und das Instant Checkout in ChatGPT seit Ende September 2025 ermöglicht, sowie die Universal Commerce Protocol-Initiative. Solche offenen Protokolle regeln, wie ein KI-Agent auf Katalog, Verfügbarkeit und Bezahlung eines Händlers zugreift, ohne herstellereigene Insellösungen. #### Was müssen Händler für Agentic Commerce vorbereiten? Händler brauchen vor allem maschinenlesbare, vollständige und konsistente Produktdaten: strukturierte Attribute, standardisierte Klassifizierung etwa nach ECLASS oder ETIM sowie über alle Kanäle einheitliche Preise und Bestände. Ein KI-Agent liest Daten statt Bilder, lückenhafte oder uneinheitliche Sortimente werden übergangen. Die Basis legt ein gepflegtes PIM mit sauberer Klassifizierung und einem Zugang für Agenten. Produktdaten agentenfähig machen, bevor der Wettbewerb es tut Im Agentic Commerce entscheidet die Datenqualität darüber, ob ein KI-Agent Ihre Produkte überhaupt findet und auswählt. Im Erstgespräch klären wir, wie maschinenlesbar und konsistent Ihre Produktdaten heute sind und welche Schritte sie agentenfähig machen. Erstgespräch zu agentenfähigen Produktdaten Mehr Kontext: Data-Management-Hub, KI-Automation und Shopware-Hub ### Verwandte Themen Agentic Commerce verbindet KI, Produktdaten und Shop-Plattformen. Diese Seiten zeigen, wie Mittelständler sich darauf vorbereiten. KI-Agent→Das System, das im Agentic Commerce Such-, Beratungs- und Kaufprozesse eigenständig steuert.ECLASS→Produktdaten für Agenten: der Standard, der Sortimente maschinenlesbar und vergleichbar macht.Vektordatenbank→Der Speicher, aus dem Agenten passende Produkte und Inhalte per Ähnlichkeitssuche finden.KI-Automation-Hub→Wie Mittelständler KI von der Idee zum produktiven Einsatz bringen, ohne sich in Tools zu verlieren. ### Was ist KI-Automatisierung? URL: https://www.onacy.de/wissen/ki-automatisierung/ onacy›Wissen›KI-Automatisierung KI & Automation ## Was ist KI-Automatisierung? KI-Automatisierung bezeichnet die Verbindung von Künstlicher Intelligenz mit automatisierten Workflows, sodass Prozesse nicht nur regelbasiert ablaufen, sondern Inhalte verstehen, Entscheidungen treffen und aus Daten lernen. Anders als klassische RPA, die feste Klick- und Kopierschritte nachahmt, verarbeitet KI-Automatisierung auch unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder E-Mails. Laut Capgemini halten 70 Prozent der Führungskräfte KI-Agenten für einen der Top-3-Technologietrends 2025. Während die klassische Robotic Process Automation (RPA) menschliche Handlungen imitiert, also klicken, kopieren, einfügen, imitiert KI das menschliche Urteilen: Zusammenhänge erkennen, Inhalte interpretieren und Entscheidungen ableiten. Die Verbindung beider Ansätze wird oft als intelligente Prozessautomatisierung (IPA) bezeichnet. Sie erlaubt es, Prozesse zu automatisieren, die bislang an unstrukturierten Daten oder an notwendigen Ermessensentscheidungen gescheitert sind. Kriterium | Klassische RPA | KI-Automatisierung Datenbasis | Strukturierte Daten, feste Felder | Auch unstrukturierte Daten: Texte, Bilder, E-Mails, PDFs Logik | Starre, regelbasierte Abläufe | Lernt aus Daten, passt sich an, trifft Ermessensentscheidungen Bei Abweichung | Prozess bricht ab, manueller Eingriff nötig | Interpretiert Kontext und reagiert flexibel Typischer Einsatz | Repetitive, klar definierte Aufgaben | Dokumentenverarbeitung, Klassifizierung, Agenten-Workflows Reifegrad 2025 | Etabliert, breit im Einsatz | 78 Prozent neuer Automatisierungsprojekte 2025/2026 KI-augmentiert Stand: Juni 2026. Verbreitungsangabe und Capgemini-Einschätzung beziehen sich auf Markt- und Beraterquellen aus 2025. Von der Aufgabe zur KI-gestützten AutomatisierungJeder Schritt baut auf dem vorigen auf. Die KI-Schicht übernimmt das Verstehen und Entscheiden, die Automatisierung führt die Aktion in den angebundenen Systemen aus. Die Darstellung ist illustrativ. ### Wofür wird KI-Automatisierung genutzt? KI-Automatisierung setzt überall dort an, wo viele gleichartige Vorgänge mit unstrukturierten Inhalten zusammenkommen. Statt jeden Fall manuell zu bearbeiten, übernimmt die KI das Verstehen und Vorsortieren, die Automatisierung die Ausführung. Typische Einsatzfelder: - Dokumentenverarbeitung: Rechnungen, Bestellungen und Lieferscheine auslesen und ins ERP buchen. - Kundenservice: Anfragen klassifizieren, Standardfälle beantworten, komplexe Fälle weiterleiten. - Produktdaten: Attribute extrahieren, Texte generieren und Datensätze anreichern (siehe KI in der Produktdatenpflege). - Agenten-Workflows: KI-Agenten koordinieren mehrere Schritte und Systeme selbstständig. Der Hebel ist überall dort groß, wo sich Daten und Abläufe gut strukturieren und teilautomatisieren lassen, ohne dass die Datenqualität leidet, ob Stamm- und Produktdaten, Bestellprozesse, Kundenkommunikation oder interne Dokumente. Einordnung KI-Automatisierung scheitert im Mittelstand selten an der Technik, sondern an unsauberen Daten und unklaren Prozessen. Wer zuerst seine Daten und Abläufe ordnet und dann automatisiert, erzielt belastbare Ergebnisse. Wer die Reihenfolge umdreht, automatisiert das Chaos nur schneller. Der größte Wert entsteht dort, wo wiederkehrende Vorgänge mit unstrukturierten Inhalten zusammentreffen, etwa in der Produktdatenpflege und im Auftragseingang. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie unterscheidet sich KI-Automatisierung von RPA? RPA und KI-Automatisierung werden oft synonym verwendet, lösen aber unterschiedliche Probleme. RPA folgt festen Regeln und automatisiert klar definierte, repetitive Aufgaben auf strukturierten Daten. Sobald ein Vorgang Abweichungen enthält oder unstrukturierte Inhalte verarbeitet werden müssen, stößt klassische RPA an ihre Grenzen. KI-Automatisierung erweitert diesen Ansatz um Sprach- und Bildverständnis sowie um die Fähigkeit, aus Daten zu lernen. In der Praxis kombinieren viele Unternehmen beides: KI übernimmt das Verstehen und Entscheiden, RPA und Schnittstellen die Ausführung. Branchenquellen berichten, dass 78 Prozent der neuen Automatisierungsprojekte in 2025 und 2026 auf KI-augmentierte Ansätze statt auf reine RPA setzen. ### Wie startet ein Mittelständler mit KI-Automatisierung? Sinnvoll ist ein Einstieg über einen klar abgegrenzten Prozess mit hohem Volumen und vielen unstrukturierten Eingaben, etwa den Auftragseingang oder die Produktdatenpflege. Voraussetzung ist ein gepflegtes Data Management, denn KI liefert nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn die zugrunde liegenden Daten konsistent sind. onacy begleitet diesen Weg vom Prozess-Assessment über einen Pilotfall bis zur Skalierung. Im KI- und Automation-Hub sind die Kompetenzfelder und das Vorgehen beschrieben. ### Häufige Fragen zur KI-Automatisierung #### Was ist KI-Automatisierung einfach erklärt? KI-Automatisierung verbindet Künstliche Intelligenz mit automatisierten Workflows. Statt nur festen Regeln zu folgen, versteht das System Inhalte wie Texte oder Bilder, trifft Entscheidungen und lernt aus Daten. So lassen sich auch Prozesse automatisieren, die unstrukturierte Daten oder Ermessensentscheidungen erfordern. Klassische RPA stößt hier an ihre Grenzen. #### Was ist der Unterschied zwischen KI-Automatisierung und RPA? RPA imitiert menschliche Handlungen wie Klicken und Kopieren und folgt starren Regeln auf strukturierten Daten. KI-Automatisierung imitiert menschliches Urteilen, verarbeitet auch unstrukturierte Inhalte und passt sich an Abweichungen an. In der Praxis kombinieren Unternehmen beides: KI versteht und entscheidet, RPA führt aus. #### Welche Prozesse eignen sich für KI-Automatisierung? Gut geeignet sind wiederkehrende Vorgänge mit vielen unstrukturierten Eingaben, etwa Dokumentenverarbeitung, Auftragseingang, Kundenservice und Produktdatenpflege. Im Commerce ist der Hebel besonders groß, weil sich Produktdaten und Bestellprozesse gut strukturieren lassen. Voraussetzung ist eine konsistente Datenbasis, sonst automatisiert man nur vorhandene Fehler schneller. #### Wie verbreitet ist KI-Automatisierung 2025? Laut Capgemini halten 70 Prozent der Führungskräfte KI-Agenten für einen der Top-3-Technologietrends 2025. Branchenquellen berichten zudem, dass rund 78 Prozent der neuen Automatisierungsprojekte in 2025 und 2026 auf KI-augmentierte Ansätze statt auf reine RPA setzen. Der Markt bewegt sich klar in Richtung lernender, agentenbasierter Automatisierung. Prozesse automatisieren, ohne Chaos zu skalieren KI-Automatisierung wirkt nur auf einer sauberen Daten- und Prozessbasis. Im Erstgespräch ordnen wir, welcher Prozess sich für einen Pilotfall eignet und welche Datenvoraussetzungen dafür gegeben sein müssen. KI-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI- und Automation-Hub ### Verwandte Themen KI-Automatisierung ist Teil des KI- und Automation-Angebots bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Agenten, Commerce und Prompting im Mittelstand zusammenspielen. KI-Agent→Autonome Softwareeinheiten, die Aufgaben über Systeme hinweg selbstständig ausführen.Agentic Commerce→Wie KI-Agenten Einkauf und Commerce-Prozesse eigenständig anstoßen.Prompt Engineering→Wie präzise Anweisungen die Ergebnisse von KI-Modellen steuern.KI- und Automation-Hub→Kompetenzfelder und Vorgehen von onacy rund um KI und Automatisierung. ### Was ist RAG (Retrieval Augmented Generation)? URL: https://www.onacy.de/wissen/rag/ onacy›Wissen›RAG KI & Automation ## Was ist RAG (Retrieval Augmented Generation)? Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein Architekturmuster, das ein Sprachmodell mit einer externen Wissensquelle verbindet. Bei einer Anfrage ruft das RAG-System zuerst passende Dokumente aus einer Datenbasis ab, meist über eine Vektordatenbank, und liefert sie dem Modell als Kontext. Das Modell antwortet dann auf Basis dieser belegten Inhalte statt nur aus dem Trainingswissen. Der Begriff geht auf eine Arbeit von Patrick Lewis und Kollegen bei Meta AI (2020) zurück und reduziert Halluzinationen. Ein reines Sprachmodell antwortet nur aus dem, was es im Training gesehen hat. Es kennt weder aktuelle noch unternehmensinterne Informationen und neigt dazu, fehlende Fakten zu erfinden, also zu halluzinieren. Ein RAG-System löst dieses Problem nach dem Prinzip einer Open-Book-Prüfung: Es schlägt erst in einer kuratierten Quelle nach und formuliert die Antwort dann auf Basis der gefundenen Belege. So bleiben Antworten aktuell, nachvollziehbar und an die eigene Datenbasis gebunden. Kriterium | Reines Sprachmodell | RAG-System Wissensbasis | Nur Trainingsdaten, fester Stand | Externe Quellen, jederzeit aktualisierbar Aktualität | Veraltet ab Trainingsschluss | So aktuell wie die angebundene Datenbasis Belegbarkeit | Keine Quellenangabe möglich | Antwort lässt sich auf abgerufene Dokumente zurückführen Halluzinationsrisiko | Hoch bei unbekanntem Wissen | Reduziert, da Antwort an Belege gebunden Anpassung | Neutraining oder Fine-Tuning nötig | Datenquelle aktualisieren genügt Stand: Juni 2026. Der Begriff Retrieval Augmented Generation wurde 2020 von Patrick Lewis und Kollegen bei Meta AI (damals Facebook AI Research) eingeführt. Wie ein RAG-System eine Anfrage beantwortetDas RAG-System schlägt erst nach und formuliert dann. Die Vektordatenbank liefert über semantische Ähnlichkeit die relevantesten Textstellen. Die Darstellung ist illustrativ. ### Wie funktioniert ein RAG-System? Ein RAG-System arbeitet in zwei Phasen. Zunächst werden die Quelldokumente in kleine Abschnitte zerlegt und als Vektoren, sogenannte Embeddings, in einer Vektordatenbank gespeichert. Kommt eine Anfrage, läuft folgender Ablauf: - Retrieval: Die Anfrage wird ebenfalls in einen Vektor übersetzt, die Datenbank findet die semantisch ähnlichsten Textstellen. - Augmentation: Diese Textstellen werden der eigentlichen Frage als Kontext beigegeben. - Generation: Das Sprachmodell formuliert die Antwort auf Basis von Frage und mitgeliefertem Kontext. Weil die Antwort an die abgerufenen Belege gebunden ist, lässt sie sich nachvollziehen und bleibt so aktuell wie die hinterlegte Datenbasis. Ein Neutraining des Modells ist nicht nötig, es genügt, die Quellen zu aktualisieren. Einordnung RAG ist der praktikabelste Weg, ein Sprachmodell an die eigene Datenwelt anzubinden, ohne ein eigenes Modell zu trainieren. Entscheidend ist nicht das Modell, sondern die Qualität der Wissensbasis. Wer schlecht strukturierte Daten in ein RAG-System gibt, ob Dokumente, Handbücher oder Produktdaten, bekommt schlecht belegte Antworten zurück. Ein sauberes Data Management zahlt sich deshalb direkt in der Antwortqualität aus, vom internen Wissensmanagement bis zur Produktberatung. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wofür wird RAG eingesetzt? RAG ist die Grundlage für KI-Anwendungen, die verlässlich mit unternehmenseigenem Wissen arbeiten sollen. Die Wissensquelle kann jede Art von Unternehmensdaten sein, etwa interne Dokumentation, Handbücher, Richtlinien, FAQ oder Produktkataloge. Typische Anwendungen im Mittelstand sind interne Assistenten für technische Dokumentation, Support-Systeme auf Basis von Handbüchern und FAQ sowie im Commerce Produktberater, die auf den echten Katalog zugreifen. Auch viele KI-Agenten nutzen RAG als Wissenskomponente, um Entscheidungen auf belegten Informationen aufzubauen. Der Markt wächst entsprechend: Branchenanalysen erwarten für RAG ein durchschnittliches jährliches Wachstum von rund 38 Prozent zwischen 2025 und 2030. ### Was unterscheidet RAG von Fine-Tuning? Beim Fine-Tuning wird ein Modell mit zusätzlichen Daten nachtrainiert, das Wissen ist danach fest im Modell verankert. Das ist aufwendig, teuer und muss bei jeder Änderung wiederholt werden. RAG dagegen lässt das Modell unverändert und liefert das Wissen zur Laufzeit aus einer externen Quelle. Für die meisten Mittelstandsanwendungen ist RAG der pragmatischere Weg, weil sich die Wissensbasis ohne Neutraining aktualisieren lässt und Antworten belegbar bleiben. Voraussetzung ist ein gepflegtes Data Management, das die Quelldaten konsistent und maschinenlesbar hält. ### Häufige Fragen zu RAG #### Was ist RAG einfach erklärt? RAG steht für Retrieval Augmented Generation und verbindet ein Sprachmodell mit einer externen Wissensquelle. Bei einer Frage sucht das System zuerst passende Dokumente, meist über eine Vektordatenbank, und gibt sie dem Modell als Kontext. Das Modell antwortet dann auf Basis dieser Belege statt nur aus dem Trainingswissen. Das reduziert Halluzinationen und hält Antworten aktuell. #### Warum reduziert RAG Halluzinationen? Ein reines Sprachmodell erfindet fehlende Fakten, weil es nur aus seinem Training schöpft. RAG bindet die Antwort an konkret abgerufene Dokumente, ähnlich einer Open-Book-Prüfung. Das Modell formuliert auf Basis belegter Inhalte, statt zu raten. So lassen sich Antworten nachvollziehen und auf die zugrunde liegende Datenbasis zurückführen. #### Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning? Beim Fine-Tuning wird ein Modell mit zusätzlichen Daten nachtrainiert, das Wissen sitzt danach fest im Modell. RAG lässt das Modell unverändert und liefert Wissen zur Laufzeit aus einer externen Quelle. RAG ist günstiger und flexibler, weil sich die Wissensbasis ohne Neutraining aktualisieren lässt und Antworten belegbar bleiben. #### Wofür braucht ein RAG-System eine Vektordatenbank? Die Vektordatenbank speichert Dokumente als Embeddings in einem hochdimensionalen Raum. Bei einer Anfrage findet sie über semantische Ähnlichkeit die relevantesten Textstellen, nicht nur exakte Stichworttreffer. So liefert das Retrieval auch dann passende Belege, wenn die Frage anders formuliert ist als die Quelldokumente. Sie ist damit das Herzstück der Suchphase eines RAG-Systems. RAG auf der eigenen Datenbasis aufsetzen Ein RAG-System ist nur so gut wie seine Wissensbasis. Im Erstgespräch klären wir, wie weit Ihre Daten, ob Dokumente, Wissens- oder Produktdaten, für eine belastbare KI-Anwendung geeignet sind und welche Schritte bis dahin nötig sind. KI-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI- und Automation-Hub ### Verwandte Themen RAG ist Teil des KI- und Automation-Angebots bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Vektordatenbanken, Agenten und Prompting zusammenspielen. Vektordatenbank→Speichert Dokumente als Embeddings und liefert beim Retrieval die semantisch passendsten Stellen.KI-Agent→Nutzt RAG häufig als Wissenskomponente für belegte Entscheidungen.Prompt Engineering→Wie präzise Anweisungen die Antwortqualität von Sprachmodellen steuern.KI- und Automation-Hub→Kompetenzfelder und Vorgehen von onacy rund um KI und Automatisierung. ### Was ist generative KI? URL: https://www.onacy.de/wissen/generative-ki/ onacy›Wissen›Generative KI KI & Automation ## Was ist generative KI? Generative KI ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der neue Inhalte erzeugt, etwa Texte, Bilder, Code, Audio oder Video. Die Modelle lernen aus großen Datenmengen Muster und erzeugen daraus eigenständige Ausgaben, statt nur vorhandene Daten zu klassifizieren. Grundlage sind meist Transformer-Architekturen wie bei großen Sprachmodellen (LLMs) oder Diffusionsmodelle für Bilder. Der weltweite Markt für generative KI wurde 2025 je nach Quelle auf 22 bis über 100 Milliarden US-Dollar geschätzt. Der entscheidende Unterschied zur klassischen, sogenannten diskriminativen KI liegt im Ziel: Diskriminative Modelle ordnen ein, erkennen also zum Beispiel, ob auf einem Bild eine Katze zu sehen ist. Generative Modelle erzeugen Neues, etwa ein neues Bild einer Katze oder einen passenden Produkttext. Möglich wurde dieser Sprung vor allem durch die Transformer-Architektur, die große Datenmengen effizient verarbeitet und 2025 den dominierenden Anteil am Markt für generative KI ausmachte. Kriterium | Diskriminative KI | Generative KI Ziel | Einordnen, klassifizieren, vorhersagen | Neue Inhalte erzeugen Typische Aufgabe | Ist das Spam? Welche Kategorie? | Schreibe einen Produkttext, erzeuge ein Bild Ausgabe | Label, Score, Wahrscheinlichkeit | Text, Bild, Code, Audio, Video Architektur | Klassifikatoren, klassische ML-Modelle | Transformer (LLMs), Diffusionsmodelle Commerce-Beispiel | Betrugserkennung, Produktklassifizierung | Produktbeschreibungen, Übersetzungen, Bildvarianten Stand: Juni 2026. Marktschätzungen für generative KI 2025 schwanken je nach Quelle und Abgrenzung deutlich (von rund 22 bis über 100 Milliarden US-Dollar). Wie generative KI Inhalte erzeugtGenerative KI leitet aus gelernten Mustern neue Inhalte ab. Die Eingabe steuert das Ergebnis, die menschliche Prüfung sichert Qualität und Faktentreue. Die Darstellung ist illustrativ. ### Welche Arten generativer KI gibt es? Generative KI ist ein Sammelbegriff für verschiedene Modellfamilien, die jeweils auf bestimmte Inhaltstypen spezialisiert sind: - Große Sprachmodelle (LLMs): erzeugen Texte, Code und Antworten, Grundlage von Chatassistenten und Produkttext-Generierung. - Diffusionsmodelle: erzeugen Bilder und Videos, indem sie schrittweise Rauschen entfernen, führend bei der Bildgenerierung. - Multimodale Modelle: verarbeiten und erzeugen mehrere Inhaltstypen zugleich, etwa Text und Bild. Die Qualität der Ergebnisse hängt stark von der Eingabe ab. Wie präzise Anweisungen formuliert werden, behandelt das Prompt Engineering. Damit generative KI auf belegtem Wissen statt auf reinem Modellgedächtnis arbeitet, wird sie häufig mit RAG kombiniert. Einordnung Generative KI ist im Mittelstand kein Selbstzweck, sondern ein Werkzeug zur Skalierung von Inhalten. Der größte Hebel zeigt sich überall dort, wo viel gleichartiger Inhalt in konsistenter Qualität entstehen muss, etwa bei Dokumenten, Übersetzungen, Bildvarianten oder Produkttexten. Entscheidend bleibt die menschliche Kontrolle: Generative Modelle erzeugen plausible Inhalte, nicht zwingend korrekte. Erst die Anbindung an gepflegte, verlässliche Daten macht die Ergebnisse belastbar und markengerecht. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wofür wird generative KI im Unternehmen genutzt? Der praktische Nutzen liegt vor allem in der Content-Skalierung über verschiedene Datenarten hinweg. Aus strukturierten Daten lassen sich Texte, Kanalvarianten und Übersetzungen in konsistenter Qualität erzeugen, von der internen Dokumentation über Marketingtexte bis zu Produktbeschreibungen im Commerce. Das senkt den manuellen Aufwand und verkürzt die Time-to-Market spürbar. Voraussetzung ist eine saubere Datenbasis. Generative KI auf lückenhaften Daten produziert lückenhafte Ergebnisse. Im Commerce gehört sie deshalb eng mit der KI-gestützten Produktdatenpflege zusammen, die Daten erst anreichert und strukturiert. Das gleiche Prinzip gilt für jede andere Datenquelle. ### Wo liegen die Grenzen generativer KI? Generative Modelle erzeugen plausible, nicht zwingend korrekte Inhalte. Sie können Fakten erfinden, Quellen verwechseln oder veraltetes Wissen wiedergeben, da ihr Training einen festen Stand hat. Ohne Anbindung an aktuelle, geprüfte Daten bleibt jede Ausgabe eine Vermutung des Modells. Im Unternehmenseinsatz wird generative KI deshalb mit RAG, klaren Prompts und menschlicher Prüfung kombiniert. Ein gepflegtes Data Management stellt sicher, dass die Modelle auf konsistenten Daten aufsetzen und die Ergebnisse markengerecht bleiben. ### Häufige Fragen zu generativer KI #### Was ist generative KI einfach erklärt? Generative KI ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der neue Inhalte erzeugt, etwa Texte, Bilder, Code oder Video. Die Modelle lernen aus großen Datenmengen Muster und leiten daraus eigenständige Ausgaben ab. Anders als klassische KI, die nur einordnet, erschafft generative KI Neues. Grundlage sind meist Transformer-Modelle und Diffusionsmodelle. #### Was ist der Unterschied zwischen generativer und klassischer KI? Klassische, diskriminative KI ordnet ein und erkennt zum Beispiel, ob ein Bild eine Katze zeigt oder eine E-Mail Spam ist. Generative KI erzeugt Neues, etwa ein neues Bild oder einen Produkttext. Diskriminative Modelle liefern Labels und Wahrscheinlichkeiten, generative Modelle liefern fertige Inhalte wie Text, Bild oder Code. #### Wofür wird generative KI genutzt? Generative KI dient vor allem der Content-Skalierung über verschiedene Datenarten hinweg. Aus strukturierten Daten entstehen Texte, Kanalvarianten und Übersetzungen in konsistenter Qualität, von Dokumenten über Marketingtexte bis zu Produktbeschreibungen im Commerce. Das senkt manuellen Aufwand und verkürzt die Time-to-Market. Voraussetzung ist eine saubere Datenbasis, denn lückenhafte Daten führen zu lückenhaften Ergebnissen. #### Wo liegen die Grenzen generativer KI? Generative Modelle erzeugen plausible, nicht zwingend korrekte Inhalte. Sie können Fakten erfinden oder veraltetes Wissen wiedergeben, weil ihr Training einen festen Stand hat. Im Unternehmenseinsatz kombiniert man generative KI deshalb mit RAG, präzisen Prompts und menschlicher Prüfung, um Ergebnisse verlässlich und markengerecht zu halten. Generative KI auf eine gepflegte Datenbasis setzen Generative KI skaliert Content nur dann verlässlich, wenn die zugrundeliegenden Daten stimmen, ob Dokumente, Wissens- oder Produktdaten. Im Erstgespräch prüfen wir, wo generative KI in Ihrem Setup den größten Hebel hat und welche Datenbasis dafür nötig ist. KI-Beratung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI- und Automation-Hub ### Verwandte Themen Generative KI ist Teil des KI- und Automation-Angebots bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Prompting, Agenten und belegtes Wissen zusammenspielen. Prompt Engineering→Wie präzise Anweisungen die Ergebnisse generativer Modelle steuern.KI-Agent→Autonome Einheiten, die generative Modelle für eigenständige Aufgaben nutzen.RAG→Verbindet generative Modelle mit belegten Quellen und reduziert Halluzinationen.KI- und Automation-Hub→Kompetenzfelder und Vorgehen von onacy rund um KI und Automatisierung. ### Was ist KI in der Produktdatenpflege? URL: https://www.onacy.de/wissen/ki-produktdatenpflege/ onacy›Wissen›KI in der Produktdatenpflege KI & Automation ## Was ist KI in der Produktdatenpflege? KI in der Produktdatenpflege bezeichnet den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, um Produktdaten im PIM-System automatisiert zu erfassen, anzureichern, zu klassifizieren und auszuspielen. Die KI ordnet Produkte automatisch Kategorien zu, erkennt Attribute wie Leistung oder Spannung, generiert Produkttexte und Übersetzungen und prüft Daten auf Inkonsistenzen. Ziel ist es, den hohen manuellen Aufwand zu senken und die Datenqualität über alle Kanäle konsistent zu halten. Produktdatenpflege ist im Mittelstand traditionell aufwendig und fehleranfällig: Attribute müssen manuell erfasst, Texte einzeln geschrieben und Klassifizierungen wie ECLASS oder ETIM gepflegt werden. KI setzt genau hier an. Sie übernimmt repetitive Aufgaben im PIM-System (Product Information Management), erkennt Muster in vorhandenen Daten und schlägt Ergänzungen vor. Der Mensch bleibt in der Kontrolle und gibt frei, was veröffentlicht wird. Aufgabe | Manuelle Pflege | KI-gestützte Pflege Klassifizierung | Produkt von Hand der Kategorie zuordnen | Automatische Zuordnung zu Kategorien und Klassen (ECLASS, ETIM) Attribute | Werte einzeln eintragen | Attribute aus Texten und Bildern erkennen und zuordnen Produkttexte | Jede Beschreibung manuell schreiben | Texte und Übersetzungen aus Daten generieren Anreicherung | Fehlende Daten manuell recherchieren | Technische Details aus externen Quellen ergänzen Qualität | Stichprobenartige Prüfung | Kontinuierliche Konsistenz- und Vollständigkeitsprüfung Stand: Juni 2026. Funktionsbeschreibung auf Basis aktueller PIM- und Produktdaten-Lösungen mit KI-Funktionen (2025). KI im Produktdaten-WorkflowKI übernimmt die repetitiven Schritte im PIM, der Mensch prüft und gibt frei. So bleibt die Datenqualität über alle Kanäle konsistent. Die Darstellung ist illustrativ. ### Welche Aufgaben übernimmt KI in der Produktdatenpflege? KI greift entlang des gesamten Produktdaten-Workflows ein und automatisiert vor allem die repetitiven, datenintensiven Schritte: - Klassifizierung: Produkte automatisch Kategorien und Klassen wie ECLASS oder ETIM zuordnen. - Attributerkennung: Werte wie Leistung, Spannung oder Material aus Texten und Bildern auslesen. - Text- und Übersetzungs-Generierung: Produktbeschreibungen und Sprachvarianten aus Daten erzeugen. - Datenanreicherung: fehlende technische Details automatisch aus externen Quellen ergänzen. - Qualitätsprüfung: Inkonsistenzen erkennen und auf Basis von Regeln Korrekturen vorschlagen. In modernen PIM-Lösungen sind diese Funktionen zunehmend eingebaut. So unterstützen aktuelle PIM-Systeme inzwischen erweiterte Klassifizierungen wie ECLASS und ETIM direkt mit KI-Funktionen. Einordnung KI in der Produktdatenpflege entfaltet ihren Wert nur auf einer strukturierten Datenbasis. Wer ein Datenchaos in ein KI-PIM gibt, bekommt schnelleres Datenchaos zurück. Der richtige Weg führt über ein sauberes Data Management: erst Attribute, Einheiten und Klassen standardisieren, dann KI für Anreicherung und Generierung einsetzen. Genau an dieser Reihenfolge entscheidet sich, ob aus dem Versprechen weniger Handarbeit auch belastbare, kanalkonsistente Produktdaten werden. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen KI-Produktdatenpflege und PIM zusammen? Das PIM-System ist die zentrale Datendrehscheibe, in der alle Produktinformationen gepflegt und für die verschiedenen Kanäle aufbereitet werden. KI ist die Schicht darüber, die die Pflegearbeit automatisiert. Beide greifen ineinander: Das PIM hält die strukturierten Daten vor, die KI füllt Lücken, schlägt Klassifizierungen vor und erzeugt Texte. Ohne sauberes Data Management bleibt KI-Produktdatenpflege Stückwerk. Erst wenn Attribute, Einheiten und Werte standardisiert sind, kann die KI verlässlich anreichern und ausspielen. Als Pimcore Platinum Partner strukturiert onacy Produktdaten so, dass KI-Funktionen ohne manuelle Nacharbeit greifen. ### Was bringt KI in der Produktdatenpflege für Hersteller? Für mittelständische Hersteller mit großen Sortimenten ist der Effekt direkt spürbar: weniger manueller Pflegeaufwand, schnellere Time-to-Market bei neuen Produkten und konsistentere Daten über Shop, Marktplätze und Kataloge hinweg. Gerade die Listung bei großen Industrie- und Handelskunden, die klassifizierte Daten im Onboarding verlangen, wird so beherrschbar. Zugleich verbessert konsistente, vollständige Produktinformation die Auffindbarkeit, zunehmend auch in KI-gestützten Such- und Beratungssystemen. Wer seine Produktdaten mit KI strukturiert pflegt, schafft damit die Grundlage für nachgelagerte Anwendungen wie RAG-basierte Produktberater. ### Häufige Fragen zu KI in der Produktdatenpflege #### Was ist KI in der Produktdatenpflege einfach erklärt? KI in der Produktdatenpflege bezeichnet den Einsatz Künstlicher Intelligenz, um Produktdaten im PIM-System automatisiert zu erfassen, anzureichern und auszuspielen. Die KI ordnet Produkte Kategorien zu, erkennt Attribute, generiert Texte und Übersetzungen und prüft die Daten auf Inkonsistenzen. So sinkt der manuelle Aufwand und die Datenqualität bleibt über alle Kanäle konsistent. #### Welche Aufgaben übernimmt KI bei der Produktdatenpflege? KI klassifiziert Produkte automatisch und ordnet sie Standards wie ECLASS oder ETIM zu, erkennt Attribute wie Leistung oder Spannung aus Texten und Bildern, generiert Produktbeschreibungen und Übersetzungen, ergänzt fehlende technische Details aus externen Quellen und prüft die Daten kontinuierlich auf Konsistenz und Vollständigkeit. #### Brauche ich ein PIM-System, um KI in der Produktdatenpflege zu nutzen? In der Praxis ja. Das PIM-System ist die zentrale Drehscheibe, in der Produktdaten strukturiert vorgehalten und für die Kanäle aufbereitet werden. KI ist die Schicht darüber, die die Pflege automatisiert. Ohne strukturierte Datenbasis im PIM bleibt KI-Produktdatenpflege Stückwerk, weil die KI auf konsistente Attribute und Einheiten angewiesen ist. #### Was bringt KI-Produktdatenpflege mittelständischen Herstellern? Hersteller mit großen Sortimenten profitieren durch weniger manuellen Pflegeaufwand, schnellere Time-to-Market und konsistentere Daten über Shop, Marktplätze und Kataloge. Die Listung bei großen Kunden, die klassifizierte Daten im Onboarding verlangen, wird beherrschbar. Zugleich verbessert vollständige Produktinformation die Auffindbarkeit, auch in KI-gestützten Such- und Beratungssystemen. Produktdatenpflege mit KI, ohne Datenchaos zu beschleunigen KI in der Produktdatenpflege wirkt nur auf einer strukturierten Datenbasis. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie weit Ihre Attribute, Klassen und Einheiten für KI-gestützte Pflege bereit sind und zeigen den Weg zu konsistenten Produktdaten über alle Kanäle. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI- und Automation-Hub ### Verwandte Themen KI in der Produktdatenpflege verbindet Data Management und KI bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie PIM, Klassifizierung und KI im Mittelstand zusammenspielen. PIM (Product Information Management)→Die zentrale Drehscheibe, in der Produktdaten gepflegt und für alle Kanäle aufbereitet werden.KI-Agent→Autonome Einheiten, die Produktdaten-Aufgaben über Systeme hinweg übernehmen können.ECLASS→Klassifizierungsstandard, dessen Pflege sich mit KI im PIM automatisieren lässt.KI- und Automation-Hub→Kompetenzfelder und Vorgehen von onacy rund um KI und Automatisierung. ### Was ist Agentic AI? URL: https://www.onacy.de/wissen/agentic-ai/ onacy›Wissen›Agentic AI KI & Automation ## Was ist Agentic AI? Agentic AI (agentenbasierte KI) bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, mehrstufige Aufgaben planen, Werkzeuge und Datenquellen nutzen und ihr Vorgehen anhand von Rückmeldungen anpassen. Der Begriff beschreibt ein Konzept, also eine Klasse von Systemen, nicht ein einzelnes Programm: Während ein KI-Agent die konkrete handelnde Einheit ist, steht Agentic AI für die übergeordnete Fähigkeit, autonom und zielgerichtet zu handeln, oft im Zusammenspiel mehrerer Agenten. Agentic AI baut auf großer Sprachmodelle und weiterer KI-Bausteine auf, geht aber über das reine Beantworten von Anfragen hinaus. Ein solches System zerlegt ein Ziel in Teilschritte, wählt passende Werkzeuge, führt Aktionen aus und bewertet die Zwischenergebnisse. Der Unterschied zu einem klassischen Chatbot liegt in der Handlungskompetenz: Nicht der Mensch steuert jeden Schritt, das System entscheidet innerhalb festgelegter Grenzen selbst, wie es vorgeht. Kriterium | KI-Agent | Agentic AI Ebene | Einzelne handelnde Einheit | Übergeordnetes Konzept, oft mehrere Agenten Fokus | Führt eine Aufgabe mit Werkzeugen aus | Beschreibt die Fähigkeit zu autonomem, zielgerichtetem Handeln Autonomie | Handelt in einem definierten Rahmen | Plant, entscheidet und passt Vorgehen laufend an Zusammenspiel | Kann eigenständig oder in einem System laufen | Orchestriert häufig mehrere Agenten und Datenquellen Beispiel | Ein Agent, der einen Report erstellt | Ein System, das Recherche, Analyse und Report koordiniert Stand: Juli 2026. Vergleich der Begriffe KI-Agent und Agentic AI (Konzept versus einzelne Einheit). Agentic AI als Konzept über einzelnen KI-AgentenAgentic AI ist das übergeordnete Konzept. Einzelne KI-Agenten sind die handelnden Einheiten, die planen, Werkzeuge nutzen und ihr Vorgehen anpassen. Die Darstellung ist illustrativ. ### Wie unterscheiden sich Agentic AI und KI-Agent? Die beiden Begriffe werden oft synonym verwendet, meinen aber unterschiedliche Ebenen. Ein KI-Agent ist die konkrete, handelnde Einheit: ein Programm, das eine Aufgabe entgegennimmt, Werkzeuge aufruft und ein Ergebnis liefert. Agentic AI beschreibt dagegen das übergeordnete Prinzip, dass KI eigenständig Ziele verfolgt, plant und ihr Handeln anpasst. Vereinfacht gesagt: Agentic AI ist die Fähigkeit, ein KI-Agent ist deren Umsetzung. Ein einzelner Agent kann bereits agentisch handeln. In komplexeren Szenarien orchestriert Agentic AI mehrere Agenten, die sich Teilaufgaben teilen, Ergebnisse austauschen und gemeinsam auf ein Ziel hinarbeiten. Diese Unterscheidung hilft, Erwartungen und Architektur eines Projekts sauber zu trennen. Einordnung Agentic AI wird im Mittelstand schnell zum Buzzword, ohne dass die Grundlagen stimmen. In der Praxis scheitert autonomes Handeln selten am Modell, sondern an unsauberen Daten, fehlenden Schnittstellen und unklaren Freigabeprozessen. Wer Agentic AI ernsthaft einsetzen will, braucht zuerst saubere Daten, klar definierte Werkzeuge und Leitplanken, innerhalb derer ein System eigenständig handeln darf. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wofür wird Agentic AI im Mittelstand genutzt? Agentic AI ist dort interessant, wo Aufgaben aus vielen Einzelschritten bestehen und Systeme, Daten und Entscheidungen zusammengeführt werden müssen. Statt jeden Schritt manuell auszulösen, übernimmt ein agentisches System die Koordination innerhalb definierter Leitplanken. Typische Einsatzfelder: - Recherche und Analyse über mehrere Quellen hinweg, inklusive Zusammenfassung und Ableitung. - Vorbereitung und Anreicherung von Produkt- und Stammdaten im Zusammenspiel mit bestehenden Systemen. - Bearbeitung wiederkehrender Abläufe im Service oder Vertrieb entlang klarer Regeln. - Verknüpfung mehrerer Werkzeuge zu einem durchgängigen Workflow ohne ständige manuelle Übergabe. Damit das funktioniert, braucht Agentic AI eine belastbare Datengrundlage und klar definierte Werkzeuge. Genau hier setzt KI-Automation bei onacy an: Prozesse und Datenquellen so vorbereiten, dass agentische Systeme sicher und nachvollziehbar handeln können. ### Welche Voraussetzungen braucht Agentic AI? Agentische Systeme sind nur so gut wie die Daten und Werkzeuge, auf die sie zugreifen. Eine häufige Grundlage ist die Kombination aus generativer KI für Sprache und Planung sowie RAG, um Antworten und Entscheidungen an unternehmenseigenes Wissen zu binden. Ohne diese Anbindung bleibt ein Agent auf allgemeines Modellwissen beschränkt. Ebenso wichtig sind Leitplanken: klare Rechte, definierte Werkzeuge und Freigabepunkte, an denen ein Mensch eingreifen kann. Im Commerce-Umfeld zeigt sich das etwa bei Agentic Commerce, wo Agenten Kaufprozesse anstoßen. Verantwortung, Nachvollziehbarkeit und Kontrolle bleiben dabei Voraussetzung, nicht Beiwerk. ### Häufige Fragen zu Agentic AI #### Was ist Agentic AI einfach erklärt? Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig Ziele verfolgen, Aufgaben in Teilschritte zerlegen, Werkzeuge und Daten nutzen und ihr Vorgehen anhand von Rückmeldungen anpassen. Der Begriff beschreibt ein Konzept, nicht ein einzelnes Programm. Ein KI-Agent ist die konkrete handelnde Einheit, Agentic AI steht für die übergeordnete Fähigkeit zu autonomem, zielgerichtetem Handeln. #### Was ist der Unterschied zwischen Agentic AI und einem KI-Agenten? Ein KI-Agent ist die konkrete, handelnde Einheit, die eine Aufgabe ausführt und Werkzeuge aufruft. Agentic AI ist das übergeordnete Konzept, das die Fähigkeit zu autonomem und zielgerichtetem Handeln beschreibt. In komplexen Szenarien orchestriert Agentic AI mehrere Agenten, die sich Teilaufgaben teilen. Vereinfacht: Agentic AI ist die Fähigkeit, der KI-Agent ist deren konkrete Umsetzung im System. #### Welche Voraussetzungen braucht Agentic AI im Unternehmen? Agentische Systeme brauchen eine belastbare Datengrundlage, klar definierte Werkzeuge und Leitplanken. Häufig kombinieren sie generative KI für Planung und Sprache mit RAG, um Entscheidungen an unternehmenseigenes Wissen zu binden. Ebenso wichtig sind klare Rechte und Freigabepunkte, an denen ein Mensch eingreifen kann. Ohne saubere Daten und definierte Grenzen bleibt autonomes Handeln unzuverlässig. Agentic AI mit belastbarer Datenbasis statt Buzzword Bevor ein System eigenständig handeln kann, müssen Daten, Schnittstellen und Freigaben stimmen. Im Erstgespräch schauen wir gemeinsam, welche Prozesse sich für agentische Automatisierung eignen und welche Grundlagen dafür in Ihren Systemen fehlen. KI-Automation: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI-&-Automation-Hub ### Verwandte Themen Agentic AI baut auf mehreren KI-Bausteinen auf. Diese Seiten vertiefen, wie Agenten, generative KI und Wissensanbindung im Mittelstand zusammenspielen. KI-Agent→Die konkrete handelnde Einheit hinter dem Konzept Agentic AI.Agentic Commerce→Wie agentische KI Kauf- und Handelsprozesse anstößt und begleitet.Generative KI→Die Modellklasse, auf der agentische Systeme Sprache und Planung aufbauen.KI-&-Automation-Hub→Wie onacy KI und Automatisierung im Mittelstand nutzbar macht. ### Was ist ein Large Language Model (LLM)? URL: https://www.onacy.de/wissen/large-language-model/ onacy›Wissen›Large Language Model KI & Automation ## Was ist ein Large Language Model (LLM)? Ein Large Language Model (LLM, großes Sprachmodell) ist ein KI-Modell, das auf sehr großen Textmengen trainiert wurde und darauf ausgelegt ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es sagt auf Basis von Wahrscheinlichkeiten das jeweils nächste Textstück voraus und kann so Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, übersetzen oder Inhalte generieren. LLMs bilden die technische Grundlage vieler generativer KI-Anwendungen, von Chatbots bis zu KI-Agenten. Der Begriff Large Language Model verweist auf zwei Merkmale: Die Modelle sind groß, gemessen an der Zahl ihrer Parameter und der Menge an Trainingsdaten, und sie arbeiten mit Sprache. Bekannte Beispiele sind die Modelle hinter Assistenzsystemen wie ChatGPT oder Claude. LLMs lernen keine festen Regeln, sondern statistische Muster der Sprache, weshalb sie flexibel auf sehr unterschiedliche Aufgaben reagieren können. Merkmal | Large Language Model | Regelbasiertes System Grundlage | Statistische Muster aus großen Textmengen | Fest programmierte Regeln und Entscheidungsbäume Stärke | Flexibel bei Sprache, Kontext und offenen Aufgaben | Präzise und nachvollziehbar bei klaren Regeln Wissen | Allgemeines Wissen aus dem Training, Stichtag begrenzt | Nur das, was explizit hinterlegt wurde Schwäche | Kann plausibel klingende, aber falsche Aussagen erzeugen | Unflexibel bei unerwarteten Eingaben Aktualität | Braucht Anbindung (z. B. RAG) für aktuelle Firmendaten | Aktuell nur bei manueller Pflege der Regeln Stand: Juli 2026. Gegenüberstellung von LLM und klassisch regelbasiertem System. Vom Prompt zur Ausgabe: so arbeitet ein LLMEin LLM verarbeitet eine Eingabe und erzeugt daraus Text, indem es das jeweils wahrscheinlichste nächste Textstück vorhersagt. Die Darstellung ist vereinfacht. ### Wie funktioniert ein Large Language Model? Ein LLM wird in zwei Phasen nutzbar. Im Training verarbeitet das Modell sehr große Textmengen und lernt dabei statistische Zusammenhänge zwischen Wörtern und Textbausteinen. Es speichert keine Sätze, sondern Muster. In der Anwendung erhält das Modell eine Eingabe und sagt Stück für Stück den jeweils wahrscheinlichsten nächsten Textbaustein voraus, bis eine vollständige Antwort entsteht. Wie gut ein Ergebnis ausfällt, hängt stark von der Eingabe ab. Das gezielte Formulieren von Anweisungen ist ein eigenes Feld, das Prompt Engineering genannt wird. Wichtig ist: Ein LLM versteht Sprache nicht wie ein Mensch, es rechnet mit Wahrscheinlichkeiten. Daher kann es Aussagen erzeugen, die sprachlich überzeugen, inhaltlich aber nicht stimmen. Einordnung Der Reflex, ein LLM einfach an die eigenen Systeme anzuschließen, führt selten zu guten Ergebnissen. Ein Modell kennt zunächst nur allgemeines Wissen aus dem Training, nicht Ihre Produkte, Preise oder Prozesse. Erst wenn ein LLM über eine saubere Wissensanbindung an unternehmenseigene Daten gekoppelt wird, entstehen belastbare Antworten. Sonst klingt das Ergebnis plausibel, ist im Detail aber oft falsch. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen LLM und generative KI zusammen? Ein Large Language Model ist eine bestimmte Ausprägung von generativer KI. Generative KI ist der Oberbegriff für Systeme, die neue Inhalte erzeugen, ob Text, Bild, Code oder Audio. Das LLM ist der Baustein, der auf Sprache spezialisiert ist. Wenn ein Chatbot Texte formuliert oder ein Assistent Fragen beantwortet, steckt in aller Regel ein LLM dahinter. Für den Unternehmenseinsatz reicht das reine Modell selten aus. Ein LLM kennt aus dem Training kein aktuelles internes Wissen. Über RAG (Retrieval-Augmented Generation) lässt sich das Modell mit unternehmenseigenen Dokumenten und Daten verbinden, sodass Antworten auf geprüfte Quellen zurückgehen. So wird aus einem allgemeinen Sprachmodell ein belastbarer Baustein für konkrete Anwendungen. ### Wofür werden LLMs im Mittelstand eingesetzt? Im Mittelstand kommen LLMs vor allem dort zum Einsatz, wo Sprache und Wissen im Spiel sind. Typische Anwendungen: - Kundenservice und interne Assistenzsysteme, die Anfragen auf Basis eigener Inhalte beantworten. - Erstellung und Überarbeitung von Texten, etwa Produktbeschreibungen oder Zusammenfassungen. - Strukturierung und Anreicherung von Produkt- und Stammdaten im Zusammenspiel mit dem PIM. - Baustein in KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben planen und Werkzeuge nutzen. Entscheidend für den Nutzen ist weniger das Modell selbst als die Datengrundlage und die Anbindung. Genau daran arbeitet onacy im Bereich KI-Automation: LLM-Anwendungen so aufsetzen, dass sie an saubere, unternehmenseigene Daten gekoppelt sind und nachvollziehbare Ergebnisse liefern. ### Häufige Fragen zu Large Language Models #### Was ist ein Large Language Model einfach erklärt? Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell, das auf sehr großen Textmengen trainiert wurde und natürliche Sprache verstehen und erzeugen kann. Es sagt auf Basis von Wahrscheinlichkeiten das jeweils nächste Textstück voraus und kann so Fragen beantworten, Texte zusammenfassen oder Inhalte generieren. LLMs bilden die Grundlage vieler generativer KI-Anwendungen wie Chatbots und Assistenzsysteme. #### Was ist der Unterschied zwischen LLM und generativer KI? Generative KI ist der Oberbegriff für Systeme, die neue Inhalte erzeugen, ob Text, Bild, Code oder Audio. Ein Large Language Model ist die auf Sprache spezialisierte Ausprägung davon. Wenn ein Chatbot Texte formuliert oder ein Assistent Fragen beantwortet, steckt meist ein LLM dahinter. Jedes LLM ist also generative KI, aber nicht jede generative KI ist ein Sprachmodell. #### Warum liefert ein LLM manchmal falsche Antworten? Ein LLM versteht Sprache nicht wie ein Mensch, es rechnet mit Wahrscheinlichkeiten und sagt das nächste Textstück voraus. Dabei kann es Aussagen erzeugen, die plausibel klingen, im Detail aber falsch sind. Zudem kennt es nur allgemeines Wissen aus dem Training, nicht Ihre aktuellen Firmendaten. Eine Anbindung über RAG an geprüfte Quellen reduziert dieses Risiko deutlich und macht Antworten belastbarer. LLM-Anwendungen, die an Ihre Daten gekoppelt sind Ein Sprachmodell wird erst mit sauberer Datenanbindung wirklich nützlich. Im Erstgespräch klären wir, welche Anwendungsfälle sich in Ihrem Unternehmen lohnen und wie sich ein LLM verlässlich an Ihre Produkt- und Wissensdaten anbinden lässt. KI-Automation: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI-&-Automation-Hub ### Verwandte Themen Ein LLM ist ein Baustein im größeren KI-Bild. Diese Seiten zeigen, wie Sprachmodelle, generative KI und Wissensanbindung zusammenspielen. Generative KI→Der Oberbegriff, unter den ein Large Language Model als Sprachbaustein fällt.RAG (Retrieval-Augmented Generation)→Wie ein LLM an unternehmenseigene Daten und geprüfte Quellen gekoppelt wird.Prompt Engineering→Wie gezielte Eingaben die Qualität der LLM-Ausgaben verbessern.KI-&-Automation-Hub→Wie onacy LLM-Anwendungen an saubere Daten anbindet und nutzbar macht. ### Was ist das Model Context Protocol (MCP)? URL: https://www.onacy.de/wissen/model-context-protocol/ onacy›Wissen›Model Context Protocol KI & Automation ## Was ist das Model Context Protocol (MCP)? Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, den Anthropic Ende 2024 vorgestellt hat. Es definiert eine einheitliche Schnittstelle, über die KI-Anwendungen wie Sprachmodelle mit externen Datenquellen, Werkzeugen und Systemen verbunden werden. Statt für jede Anbindung eine eigene Individuallösung zu bauen, können Entwickler über MCP-Server standardisiert Kontext und Funktionen bereitstellen. MCP hat sich seither zu einem verbreiteten Baustein für die Anbindung von KI an Unternehmenssysteme entwickelt. MCP löst ein praktisches Problem: KI-Anwendungen entfalten ihren Nutzen erst, wenn sie auf Daten und Werkzeuge zugreifen können. Ohne gemeinsamen Standard bedeutet jede Anbindung eine eigene Schnittstelle. MCP beschreibt stattdessen, wie ein sogenannter MCP-Server Kontext und Funktionen bereitstellt und wie eine KI-Anwendung als MCP-Client darauf zugreift. Der Standard ist offen dokumentiert und wird von verschiedenen Anbietern und Werkzeugen unterstützt. Aspekt | Model Context Protocol (MCP) | Individuelle Anbindung Ansatz | Ein offener Standard für viele Anbindungen | Pro System eine eigene Schnittstelle Rollen | MCP-Server stellt bereit, MCP-Client greift zu | Individuell je Integration definiert Wiederverwendung | Server einmal gebaut, mehrfach nutzbar | Meist an einen Anwendungsfall gebunden Pflegeaufwand | Zentral am Standard orientiert | Wächst mit jeder zusätzlichen Verbindung Herkunft | Von Anthropic Ende 2024 vorgestellt | Kein einheitlicher Ursprung Stand: Juli 2026. Vergleich des MCP-Ansatzes mit individuellen KI-Anbindungen. MCP als einheitliche Schnittstelle zwischen KI und SystemenStatt individueller Anbindungen pro System vermittelt MCP als gemeinsamer Standard zwischen KI-Anwendung und Datenquellen. Die Darstellung ist vereinfacht. ### Wie funktioniert das Model Context Protocol? MCP arbeitet nach einem Client-Server-Prinzip. Ein MCP-Server macht eine bestimmte Fähigkeit oder Datenquelle verfügbar, etwa den Zugriff auf eine Datenbank, ein Dateisystem oder eine externe Schnittstelle. Die KI-Anwendung tritt als MCP-Client auf und kann diese Server einheitlich ansprechen. Der Standard legt fest, wie Werkzeuge, Ressourcen und Kontext beschrieben und ausgetauscht werden. Der Vorteil liegt in der Wiederverwendbarkeit. Ist ein MCP-Server einmal gebaut, lässt er sich mit unterschiedlichen KI-Anwendungen nutzen, solange diese MCP unterstützen. Das reduziert den Aufwand, weil nicht mehr für jede Kombination aus Modell und System eine neue Individuallösung nötig ist. Der Standard ist offen und öffentlich dokumentiert. Einordnung Der eigentliche Engpass bei KI-Projekten ist selten das Modell, sondern die Anbindung an bestehende Systeme. Früher hieß das: für jede Datenquelle eine eigene Schnittstelle bauen und pflegen. MCP reduziert diesen Aufwand, weil Anbindungen einem gemeinsamen Muster folgen. Wir nutzen MCP bei onacy selbst, um KI-Werkzeuge an Datenquellen zu koppeln, und sehen darin einen praktischen Weg, KI schneller anschlussfähig zu machen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängt MCP mit KI-Agenten und RAG zusammen? MCP ist die Verbindungsschicht, über die ein KI-Agent auf Werkzeuge und Daten zugreift. Ein Agent plant Schritte und muss dafür Aktionen ausführen, etwa eine Datenbank abfragen oder ein System aktualisieren. MCP standardisiert genau diesen Zugriff, sodass ein Agent nicht mit vielen unterschiedlichen Schnittstellen umgehen muss. Auch bei RAG spielt die Anbindung eine Rolle: Ein Modell braucht Zugriff auf die relevanten Wissensquellen, um Antworten an geprüfte Daten zu binden. MCP kann diesen Zugriff bereitstellen, indem ein MCP-Server die passende Datenquelle anbietet. So greifen Standard, Wissensanbindung und agentisches Handeln praktisch ineinander. ### Warum ist MCP für den Mittelstand relevant? Für mittelständische Unternehmen ist die Anbindung bestehender Systeme oft die größte Hürde bei KI-Projekten. Ein einheitlicher Standard senkt diese Hürde: - Bestehende Datenquellen und Werkzeuge lassen sich einmal als MCP-Server anbinden und mehrfach nutzen. - Der Aufwand für individuelle Schnittstellen sinkt, weil Anbindungen einem gemeinsamen Muster folgen. - KI-Werkzeuge werden schneller anschlussfähig an Systeme wie PIM, ERP oder Dateiablagen. - Der offene Standard verringert die Abhängigkeit von einer einzelnen Werkzeug-Lösung. onacy setzt MCP in eigenen KI-Workflows ein, um Werkzeuge an Datenquellen zu koppeln. Im Bereich KI-Automation nutzen wir diesen Ansatz, um KI-Anwendungen schneller und wartungsärmer an die Systeme unserer Kunden anzubinden. ### Häufige Fragen zum Model Context Protocol #### Was ist das Model Context Protocol einfach erklärt? Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, den Anthropic Ende 2024 vorgestellt hat. Es definiert eine einheitliche Schnittstelle, über die KI-Anwendungen mit Datenquellen, Werkzeugen und Systemen verbunden werden. Statt für jede Anbindung eine eigene Lösung zu bauen, stellen Entwickler über MCP-Server standardisiert Kontext und Funktionen bereit. So wird KI einfacher an bestehende Systeme anschlussfähig. #### Wer hat MCP entwickelt? Das Model Context Protocol wurde von Anthropic entwickelt und Ende 2024 als offener Standard vorgestellt. Anthropic ist das Unternehmen hinter den Claude-Sprachmodellen. Der Standard ist offen dokumentiert und wird von verschiedenen Anbietern und Werkzeugen unterstützt. Dadurch ist MCP nicht an ein einzelnes Produkt gebunden, sondern lässt sich breit für die Anbindung von KI an Systeme einsetzen. #### Wie hängen MCP und KI-Agenten zusammen? MCP ist die Verbindungsschicht, über die ein KI-Agent auf Werkzeuge und Daten zugreift. Ein Agent plant Schritte und muss dafür Aktionen ausführen, etwa eine Datenbank abfragen oder ein System aktualisieren. MCP standardisiert diesen Zugriff, sodass der Agent nicht mit vielen unterschiedlichen Schnittstellen umgehen muss. Standard und agentisches Handeln greifen so praktisch ineinander. KI schneller an Ihre Systeme anbinden Die größte Hürde bei KI-Projekten ist meist die Anbindung an bestehende Systeme. Wir nutzen MCP, um KI-Werkzeuge wartungsarm an Datenquellen wie PIM, ERP oder Dateiablagen zu koppeln. Im Erstgespräch schauen wir, wo das in Ihrem Unternehmen sinnvoll ansetzt. KI-Automation: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI-&-Automation-Hub ### Verwandte Themen MCP ist die Verbindungsschicht zwischen KI und Systemen. Diese Seiten vertiefen, wie Agenten, Wissensanbindung und Automatisierung darauf aufbauen. KI-Agent→Die handelnde Einheit, die über MCP auf Werkzeuge und Daten zugreift.RAG (Retrieval-Augmented Generation)→Wie KI Antworten an geprüfte Wissensquellen bindet, oft über standardisierte Anbindung.KI-Automatisierung→Wie standardisierte Anbindungen KI-gestützte Prozesse im Mittelstand ermöglichen.KI-&-Automation-Hub→Wie onacy KI über Standards wie MCP an bestehende Systeme anbindet. ### Was ist semantische Suche? URL: https://www.onacy.de/wissen/semantische-suche/ onacy›Wissen›Semantische Suche KI & Automation ## Was ist semantische Suche? Semantische Suche ist ein Suchverfahren, das Inhalte nach ihrer Bedeutung findet, nicht nur nach übereinstimmenden Stichwörtern. Statt exakte Wörter abzugleichen, wandelt sie Suchanfrage und Inhalte in numerische Vektoren um und misst deren inhaltliche Ähnlichkeit. So findet eine semantische Suche auch relevante Treffer, die andere Begriffe verwenden als die Anfrage. Im Unternehmenskontext bildet sie die Grundlage für bessere interne Suche und für KI-Anwendungen, die auf eigenes Wissen zugreifen. Der Unterschied zur klassischen Volltextsuche liegt im Verständnis von Bedeutung. Eine Stichwortsuche findet nur Dokumente, die exakt die gesuchten Wörter enthalten. Eine semantische Suche erkennt dagegen, dass etwa Zahlungsziel und Fälligkeit einer Rechnung inhaltlich zusammenhängen, auch wenn die Begriffe unterschiedlich sind. Möglich wird das durch Embeddings: numerische Darstellungen, die die Bedeutung von Text in einem Vektorraum abbilden. Kriterium | Semantische Suche | Klassische Stichwortsuche Grundlage | Bedeutung, abgebildet als Vektoren | Exakte Übereinstimmung von Stichwörtern Synonyme | Findet Treffer auch bei anderer Wortwahl | Verfehlt Treffer mit abweichenden Begriffen Technik | Embeddings und Vektordatenbank | Index über Wörter und Häufigkeiten Stärke | Robust bei natürlichsprachigen Anfragen | Schnell und präzise bei exakten Begriffen Einsatz | Interne Wissenssuche, Grundlage für RAG | Einfache Suche mit klaren Suchbegriffen Stand: Juli 2026. Gegenüberstellung von semantischer Suche und klassischer Stichwortsuche. So findet semantische Suche nach BedeutungSuchanfrage und Inhalte werden als Vektoren dargestellt. Die Vektordatenbank findet die inhaltlich ähnlichsten Treffer, auch bei abweichender Wortwahl. Die Darstellung ist vereinfacht. ### Wie funktioniert semantische Suche? Kern der semantischen Suche sind Embeddings. Ein KI-Modell wandelt Texte in Vektoren um, also in Zahlenreihen, die die Bedeutung eines Inhalts abbilden. Inhalte mit ähnlicher Bedeutung liegen im Vektorraum nah beieinander. Diese Vektoren werden in einer Vektordatenbank gespeichert, die auf den schnellen Vergleich großer Vektormengen ausgelegt ist. Bei einer Suche wird auch die Anfrage in einen Vektor umgewandelt. Das System sucht dann die Inhalte, deren Vektoren der Anfrage am ähnlichsten sind, und gibt sie als Treffer zurück. Weil dabei die Bedeutung zählt und nicht die exakte Schreibweise, findet die semantische Suche auch passende Ergebnisse, die andere Wörter verwenden als die ursprüngliche Frage. Einordnung Viele Unternehmen haben ihr Wissen längst digital, finden es aber nicht wieder. Klassische Suche scheitert, sobald jemand nach dem Sinn statt nach dem exakten Wort sucht. Semantische Suche löst das, ist aber kein Selbstläufer: Sie braucht sauber aufbereitete Inhalte und eine passende Vektordatenbank im Hintergrund. Ohne diese Datenschicht bleibt auch die beste Suche unzuverlässig, weil sie auf lückenhaften Inhalten aufsetzt. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen semantische Suche und RAG zusammen? Semantische Suche ist ein zentraler Baustein von RAG (Retrieval-Augmented Generation). Bei RAG ruft ein Sprachmodell vor der Antwort passende Informationen aus einer Wissensbasis ab. Genau dieser Abruf ist eine semantische Suche: Die Frage wird als Vektor dargestellt und mit den Inhalten der Wissensbasis verglichen, um die relevantesten Passagen zu finden. Die gefundenen Passagen liefert das System dann als Kontext an das Modell, das darauf seine Antwort aufbaut. Ohne semantische Suche müsste sich ein Modell allein auf sein Trainingswissen verlassen. Mit ihr werden Antworten an geprüfte, unternehmenseigene Inhalte gebunden. Die Qualität der Suche entscheidet daher direkt über die Qualität der KI-Antwort. ### Wofür nutzen Unternehmen semantische Suche? Semantische Suche ist überall dort nützlich, wo viel Wissen in Texten steckt und Menschen oder Systeme es nach Sinn statt nach exaktem Wortlaut finden sollen. Typische Einsatzfelder: - Interne Wissenssuche über Dokumente, Handbücher, Tickets und Wikis hinweg. - Produktsuche im Shop, die auch bei umschreibenden oder ungenauen Anfragen passende Treffer liefert. - Grundlage für KI-Assistenten, die Fragen auf Basis eigener Inhalte beantworten (RAG). - Auffinden ähnlicher Fälle oder Inhalte, etwa im Service oder in der Dokumentation. Damit semantische Suche verlässlich arbeitet, braucht sie eine saubere Wissens- und Datenschicht. Genau hier verbindet sich das Thema mit KI-Automation bei onacy: Inhalte so aufbereiten und in einer Vektordatenbank organisieren, dass Suche und KI-Anwendungen darauf zuverlässig aufsetzen können. ### Häufige Fragen zur semantischen Suche #### Was ist semantische Suche einfach erklärt? Semantische Suche ist ein Suchverfahren, das Inhalte nach ihrer Bedeutung findet, nicht nur nach exakten Stichwörtern. Suchanfrage und Inhalte werden in Vektoren umgewandelt, deren inhaltliche Ähnlichkeit verglichen wird. So findet die Suche auch Treffer, die andere Begriffe verwenden als die Anfrage. Im Unternehmen bildet sie die Grundlage für bessere interne Suche und für KI-Anwendungen auf eigenem Wissen. #### Was ist der Unterschied zwischen semantischer und klassischer Suche? Eine klassische Stichwortsuche findet nur Inhalte, die exakt die gesuchten Wörter enthalten. Eine semantische Suche versteht die Bedeutung und findet passende Treffer auch bei anderer Wortwahl oder Synonymen. Technisch nutzt sie dafür Embeddings und eine Vektordatenbank statt eines reinen Wortindex. Bei exakten Begriffen ist die klassische Suche schnell, bei natürlichsprachigen Anfragen ist die semantische überlegen. #### Welche Rolle spielt semantische Suche bei RAG? Semantische Suche ist der Abrufschritt bei RAG (Retrieval-Augmented Generation). Bevor ein Sprachmodell antwortet, sucht es über die semantische Suche die relevantesten Passagen aus einer Wissensbasis. Diese Passagen liefert das System als Kontext an das Modell, das darauf seine Antwort aufbaut. So werden Antworten an geprüfte, unternehmenseigene Inhalte gebunden statt nur an das Trainingswissen des Modells. Wissen finden statt nur speichern Viele Unternehmen haben ihr Wissen digital, finden es aber nicht wieder. Semantische Suche und eine saubere Vektordatenbank ändern das. Im Erstgespräch klären wir, wie sich Ihre Inhalte so aufbereiten lassen, dass Suche und KI-Anwendungen zuverlässig darauf zugreifen. KI-Automation: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: KI-&-Automation-Hub ### Verwandte Themen Semantische Suche ist die Brücke zwischen Ihren Inhalten und KI-Anwendungen. Diese Seiten vertiefen die Bausteine dahinter. Vektordatenbank→Wo die Vektoren gespeichert und nach Ähnlichkeit verglichen werden.RAG (Retrieval-Augmented Generation)→Wie semantische Suche KI-Antworten an eigenes Wissen bindet.Generative KI→Die Modellklasse, die Embeddings erzeugt und auf gefundenem Wissen aufsetzt.KI-&-Automation-Hub→Wie onacy Inhalte für Suche und KI-Anwendungen nutzbar macht. ## Cluster: Multi-Channel ### Was ist Omnichannel? URL: https://www.onacy.de/wissen/omnichannel/ onacy›Wissen›Omnichannel Multi-Channel ## Was ist Omnichannel? Omnichannel (Omnichannel-Commerce) bezeichnet einen Handelsansatz, bei dem alle Verkaufs- und Kommunikationskanäle so verbunden sind, dass Kunden nahtlos zwischen ihnen wechseln können. Onlineshop, Marktplatz, App, Filiale und Vertrieb greifen auf dieselben Produkt- und Kundendaten zu. Anders als bei Multichannel, wo Kanäle nebeneinander laufen, entsteht ein durchgängiges Erlebnis über eine einzige Datenquelle. Der Kern von Omnichannel ist nicht die Zahl der Kanäle, sondern ihre Verzahnung. Ein Kunde beginnt die Suche im Onlineshop, prüft die Verfügbarkeit im Markt und schließt den Kauf per App ab, ohne dass Informationen verloren gehen. Damit das funktioniert, müssen Produktdaten, Preise, Bestände und Kundenhistorie zentral gepflegt und in Echtzeit über alle Kanäle synchron gehalten werden. In der Praxis scheitert Omnichannel selten an der Zahl der Kanäle, sondern an der Datenbasis. Wer Produktinformationen in jedem Kanal getrennt pflegt, produziert Widersprüche: unterschiedliche Preise, veraltete Beschreibungen, falsche Bestände. Eine zentrale Datenquelle über ein PIM- und CDP-System ist deshalb die technische Voraussetzung für echte Omnichannel-Fähigkeit. Kriterium Multichannel Omnichannel Kanalverständnis Mehrere Kanäle laufen getrennt nebeneinander Alle Kanäle sind miteinander verbunden Datenhaltung Oft je Kanal eigene Daten und Pflege Eine zentrale Datenquelle für alle Kanäle Kundenerlebnis Pro Kanal in sich geschlossen, Wechsel bricht Kontext Nahtloser Wechsel, Kontext bleibt erhalten Sicht auf den Kunden Fragmentiert, je Kanal getrennt Durchgängige, kanalübergreifende Kundensicht Typischer Engpass Doppelte Pflege, Silos Zentrale Datenstrategie und Integration Stand: Juli 2026. Die Gegenüberstellung beschreibt die grundsätzliche Unterscheidung der Ansätze, unabhängig von einzelnen Plattformen. Omnichannel: viele Kanäle, eine Datenquelle Alle Kanäle greifen auf dieselben zentral gepflegten Produkt- und Kundendaten zu. Erst diese eine Datenquelle macht das Kundenerlebnis kanalübergreifend konsistent. ### Wofür wird Omnichannel genutzt? Omnichannel-Commerce verbindet die Kanäle so, dass Kunden dort kaufen und Kontakt aufnehmen können, wo es ihnen passt, ohne dass Informationen oder Kontext verloren gehen. Typische Einsatzfelder: - Nahtloser Wechsel zwischen Onlineshop, Marktplatz, App und Filiale entlang einer Kaufentscheidung. - Konsistente Produktdaten, Preise und Bestände über alle Kanäle in Echtzeit. - Durchgängige Kundensicht, damit Marketing, Vertrieb und Service denselben Kenntnisstand haben. - Click-and-Collect, Reservierung und kanalübergreifende Retouren als verbundene Prozesse. Für Hersteller und Großhändler mit großem Sortiment ist Omnichannel meist kein Selbstzweck, sondern die Folge gestiegener Kundenerwartungen: B2B-Einkäufer erwarten heute dieselbe Nahtlosigkeit, die sie aus dem B2C-Handel kennen. Einordnung Omnichannel ist zu 80 Prozent eine Datenfrage und zu 20 Prozent eine Kanalfrage. Wer neue Kanäle anschließt, ohne die Produkt- und Kundendaten vorher zu zentralisieren, vervielfacht nur den Pflegeaufwand und die Widersprüche. Die entscheidende Weiche wird im PIM und in der Kundendatenplattform gestellt, nicht im Frontend des jeweiligen Kanals. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen Multichannel und Omnichannel? Multichannel bedeutet, dass ein Unternehmen mehrere Kanäle betreibt, etwa Onlineshop, Marktplatz und Filiale, diese aber weitgehend getrennt voneinander laufen. Jeder Kanal hat oft eigene Daten, eigene Prozesse und eine eigene Sicht auf den Kunden. Der Kunde kann jeden Kanal nutzen, aber ein Wechsel zwischen ihnen bricht den Kontext. Omnichannel geht einen Schritt weiter: Die Kanäle sind miteinander verbunden und greifen auf dieselbe Datenbasis zu. Der Kunde erlebt einen durchgängigen Prozess, unabhängig davon, wo er startet oder endet. Der Unterschied liegt also nicht in der Zahl der Kanäle, sondern in ihrer Integration und der gemeinsamen Datenquelle. ### Was bedeutet Cross-Channel in Abgrenzung zu Omnichannel? Cross-Channel beschreibt eine Zwischenstufe: Einzelne Kanäle sind hier gezielt miteinander verknüpft, sodass ein Kunde einen Vorgang in einem Kanal beginnen und in einem anderen fortsetzen kann. Ein typisches Beispiel ist Click-and-Collect, bei dem online bestellt und in der Filiale abgeholt wird. Omnichannel umfasst Cross-Channel, geht aber darüber hinaus. Während Cross-Channel bestimmte Kanäle punktuell verbindet, verzahnt Omnichannel alle Kanäle durchgängig und stützt sich auf eine einzige, zentrale Datenquelle. Cross-Channel ist damit ein Baustein auf dem Weg zu echter Omnichannel-Fähigkeit, nicht das Ziel. ### Häufige Fragen zu Omnichannel #### Was ist Omnichannel einfach erklärt? Omnichannel bedeutet, dass alle Verkaufs- und Kontaktkanäle eines Unternehmens miteinander verbunden sind und auf dieselben Daten zugreifen. Kunden können nahtlos zwischen Onlineshop, App, Marktplatz und Filiale wechseln, ohne dass Informationen verloren gehen. Grundlage ist eine zentrale Datenquelle für Produkte, Preise und Kundeninformationen über alle Kanäle hinweg. #### Was ist der Unterschied zwischen Multichannel und Omnichannel? Bei Multichannel betreibt ein Unternehmen mehrere Kanäle, die getrennt nebeneinander laufen und oft eigene Daten führen. Bei Omnichannel sind alle Kanäle verbunden und greifen auf eine gemeinsame Datenbasis zu. Der Unterschied liegt nicht in der Zahl der Kanäle, sondern in ihrer Integration und dem daraus entstehenden nahtlosen Kundenerlebnis über alle Kanäle. #### Was ist die Voraussetzung für Omnichannel? Die wichtigste Voraussetzung für Omnichannel ist eine zentrale, konsistente Datenbasis. Produktinformationen werden meist in einem PIM-System gepflegt, Kundendaten in einer Kundendatenplattform (CDP) zusammengeführt. Ohne diese eine Datenquelle produziert jeder zusätzliche Kanal nur mehr Pflegeaufwand und Widersprüche bei Preisen, Beschreibungen und Beständen. Omnichannel beginnt bei den Daten, nicht beim Kanal Bevor ein weiterer Kanal angebunden wird, lohnt der Blick auf die Datenbasis. Im Erstgespräch prüfen wir, wie konsistent Ihre Produkt- und Kundendaten heute über die Kanäle laufen und wo die Verzahnung hakt. Omnichannel-Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: E-Commerce-Leistungen ### Verwandte Themen Omnichannel ist Teil des Themenfelds Multi-Channel bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Kanäle, Daten und Marketing für ein nahtloses Kundenerlebnis zusammenspielen. Omnichannel Marketing→Wie kanalübergreifendes Marketing auf einer einheitlichen Kundendatenbasis funktioniert. Marktplatz-Anbindung→Wie Amazon, eBay und Otto als Kanäle konsistent in eine Omnichannel-Strategie eingebunden werden. PIM (Product Information Management)→Die zentrale Produktdatenquelle, ohne die Omnichannel zu doppelter Pflege und Widersprüchen führt. PXM (Product Experience Management)→Wie aus konsistenten Produktdaten ein kanalgerechtes Produkterlebnis entsteht. ### Was ist Omnichannel Marketing? URL: https://www.onacy.de/wissen/omnichannel-marketing/ onacy›Wissen›Omnichannel Marketing Multi-Channel ## Was ist Omnichannel Marketing? Omnichannel Marketing ist die kanalübergreifende Aussteuerung von Marketing- und Kommunikationsmaßnahmen auf Basis einer einheitlichen Kundendatenbasis. Newsletter, Social Media, Werbeanzeigen, Website und Vertrieb spielen aufeinander abgestimmte Botschaften aus, weil sie denselben Kenntnisstand über den Kunden teilen. Grundlage ist meist eine Customer-Data-Plattform (CDP), die Kundendaten aus allen Kontaktpunkten zusammenführt. Der Unterschied zu klassischem Multichannel-Marketing liegt in der Abstimmung: Statt jeden Kanal isoliert zu bespielen, orchestriert Omnichannel Marketing die Kontaktpunkte entlang einer durchgängigen Customer Journey. Eine Botschaft aus der Werbeanzeige wird im Newsletter fortgeführt und im Beratungsgespräch aufgegriffen, ohne Bruch und ohne Widerspruch. Voraussetzung ist, dass Kundendaten nicht in getrennten Tools verstreut liegen, sondern in einer gemeinsamen Datenbasis zusammenlaufen. Erst wenn Verhalten, Präferenzen und Historie eines Kunden kanalübergreifend sichtbar sind, lassen sich Botschaften konsistent und im richtigen Moment ausspielen. Kriterium Multichannel-Marketing Omnichannel Marketing Kanalabstimmung Kanäle werden isoliert bespielt Kanäle sind entlang der Journey orchestriert Datenbasis Kundendaten je Tool getrennt Einheitliche Kundendatenbasis (CDP) Botschaft Pro Kanal eigene, teils widersprüchliche Ansprache Durchgängige, konsistente Ansprache Personalisierung Grob, je Kanal Fein, kanalübergreifend auf Basis der Historie Messung Pro Kanal getrennt Kanalübergreifende Sicht auf die Journey Stand: Juli 2026. Die Gegenüberstellung beschreibt die grundsätzliche Unterscheidung der Marketing-Ansätze, unabhängig von einzelnen Tools. Omnichannel Marketing: viele Kontaktpunkte, eine Kundensicht Alle Marketing-Kontaktpunkte greifen über die zentrale Kundendatenplattform auf dieselbe Kundensicht zu. So bleibt die Ansprache über alle Kanäle abgestimmt statt widersprüchlich. ### Wofür wird Omnichannel Marketing genutzt? Omnichannel Marketing verzahnt die Kontaktpunkte so, dass Kunden eine durchgängige, relevante Ansprache erleben. Typische Einsatzfelder: - Abgestimmte Kampagnen über Werbeanzeigen, Newsletter, Social Media und Website. - Personalisierte Botschaften auf Basis der kanalübergreifenden Kundenhistorie. - Nahtlose Übergabe zwischen Marketing und Vertrieb entlang der Customer Journey. - Konsistente Nachfassaktionen, die den Kontext aus vorherigen Kontaktpunkten aufgreifen. Für erklärungsbedürftige B2B-Angebote ist die Abstimmung besonders wertvoll, weil Kaufentscheidungen dort über viele Kontaktpunkte und lange Zeiträume reifen. Ein Bruch in der Ansprache kostet hier eher einen Lead als im schnellen B2C-Kauf. Einordnung Omnichannel Marketing ist ohne saubere Kundendaten nur ein Versprechen. Wer Botschaften kanalübergreifend abstimmen will, braucht zuerst eine einheitliche Sicht auf den Kunden, sonst spielt jedes Tool seine eigene Wahrheit aus. Die Customer-Data-Plattform ist deshalb kein Marketing-Gadget, sondern das Fundament, auf dem konsistente Ansprache überhaupt erst möglich wird. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Omnichannel Marketing und Kundendaten zusammen? Omnichannel Marketing steht und fällt mit der Qualität und Zentralisierung der Kundendaten. Eine Customer-Data-Plattform führt Daten aus Website, Shop, E-Mail, Werbeplattformen und CRM zusammen und erzeugt daraus ein einheitliches Kundenprofil. Erst dieses Profil erlaubt es, einen Kunden über alle Kanäle wiederzuerkennen und abgestimmt anzusprechen. Ohne eine solche Datenbasis bleibt Marketing kanalgetrieben: Jede Werbeplattform, jedes E-Mail-Tool und jedes CRM hat eine eigene, unvollständige Sicht. Die Folge sind widersprüchliche Botschaften und Streuverluste. Kundendaten sind damit die Voraussetzung, nicht das Beiwerk von Omnichannel Marketing. ### Was unterscheidet Omnichannel Marketing von Omnichannel-Commerce? Omnichannel-Commerce beschreibt die verkaufsseitige Verzahnung der Kanäle, also wie Kunden kaufen, bestellen und Retouren abwickeln. Omnichannel Marketing bezieht sich auf die kommunikative Seite: wie Kunden angesprochen, informiert und durch die Journey geführt werden. Beide gehören zusammen und teilen dieselbe Grundvoraussetzung: eine zentrale Datenbasis. Während Commerce vor allem auf Produkt-, Preis- und Bestandsdaten angewiesen ist, stützt sich das Marketing auf Kundendaten. In einer durchdachten Multi-Channel-Strategie greifen beide ineinander, damit die Botschaft aus dem Marketing zum Erlebnis im Commerce passt. ### Häufige Fragen zu Omnichannel Marketing #### Was ist Omnichannel Marketing einfach erklärt? Omnichannel Marketing bedeutet, Marketing über alle Kanäle hinweg aufeinander abzustimmen, statt jeden Kanal isoliert zu bespielen. Newsletter, Werbeanzeigen, Social Media und Vertrieb teilen denselben Kenntnisstand über den Kunden und liefern eine durchgängige Ansprache. Grundlage ist eine einheitliche Kundendatenbasis, die alle Kontaktpunkte zu einem konsistenten Kundenprofil zusammenführt. #### Was ist der Unterschied zu Multichannel-Marketing? Beim Multichannel-Marketing werden mehrere Kanäle bespielt, aber weitgehend isoliert und mit getrennten Daten. Beim Omnichannel Marketing sind die Kanäle entlang der Customer Journey orchestriert und greifen auf eine gemeinsame Kundendatenbasis zu. Der Kunde erlebt dadurch eine abgestimmte, konsistente Ansprache statt widersprüchlicher Botschaften aus verschiedenen Kanälen. #### Welche Rolle spielt eine CDP im Omnichannel Marketing? Eine Customer-Data-Plattform (CDP) führt Kundendaten aus allen Kontaktpunkten wie Website, Shop, E-Mail und CRM zu einem einheitlichen Profil zusammen. Diese zentrale Kundensicht ist die Voraussetzung, um Kunden über alle Kanäle wiederzuerkennen und abgestimmt anzusprechen. Ohne CDP bleibt jede Plattform bei ihrer eigenen, unvollständigen Sicht und die Ansprache wird widersprüchlich. Abgestimmtes Marketing braucht eine einheitliche Kundensicht Kanalübergreifendes Marketing gelingt nur, wenn Kundendaten zentral zusammenlaufen. Im Erstgespräch schauen wir, wie fragmentiert Ihre Kundendaten heute sind und welcher Weg zu einer einheitlichen Datenbasis führt. Erstgespräch zur Kundendatenbasis vereinbaren Mehr Kontext: E-Commerce-Leistungen ### Verwandte Themen Omnichannel Marketing ist Teil des Themenfelds Multi-Channel bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Kundendaten, Kanäle und Ansprache zusammenspielen. Omnichannel→Die verkaufsseitige Verzahnung der Kanäle, zu der Omnichannel Marketing die kommunikative Ergänzung bildet. CDP (Customer Data Platform)→Die Plattform, die Kundendaten aus allen Kontaktpunkten zu einer einheitlichen Kundensicht zusammenführt. Kundendaten→Warum die Qualität und Zentralisierung der Kundendaten über den Erfolg von Omnichannel Marketing entscheidet. Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der Produkt- und Kundendaten für alle Kanäle organisiert werden. ### Was ist eine Marktplatz-Anbindung? URL: https://www.onacy.de/wissen/marktplatz-anbindung/ onacy›Wissen›Marktplatz-Anbindung Multi-Channel ## Was ist eine Marktplatz-Anbindung? Eine Marktplatz-Anbindung ist die technische Integration eines Onlineshops oder PIM-Systems an externe Marktplätze wie Amazon, eBay, Otto oder Kaufland. Über die Anbindung werden Produktdaten, Preise, Bestände und Bestellungen automatisiert zwischen dem eigenen System und dem Marktplatz ausgetauscht. Ziel ist es, Marktplätze als zusätzliche Verkaufskanäle zu bespielen, ohne Daten doppelt zu pflegen. Marktplätze sind für viele Hersteller und Großhändler ein wichtiger Zusatzkanal, stellen aber hohe Anforderungen an die Datenqualität. Jeder Marktplatz hat eigene Kategorien, Pflichtfelder und Formatvorgaben. Eine Marktplatz-Anbindung übersetzt die zentral gepflegten Produktdaten in das jeweils geforderte Format und hält Bestände und Preise synchron. Ohne Anbindung bedeutet jeder neue Marktplatz manuelle Doppelpflege: Artikel werden separat angelegt, Preise einzeln gepflegt, Bestände von Hand aktualisiert. Das skaliert nicht und führt schnell zu Überverkäufen und veralteten Daten. Eine saubere Anbindung an eine zentrale Datenquelle löst dieses Problem. Kriterium Ohne Marktplatz-Anbindung Mit Marktplatz-Anbindung Produktdatenpflege Je Marktplatz manuell und getrennt Einmal zentral, automatisiert verteilt Bestandsführung Manuell, Gefahr von Überverkäufen Synchron über alle Kanäle in Echtzeit Preispflege Pro Marktplatz einzeln Zentral gesteuert, kanalspezifisch anpassbar Bestellabwicklung Getrennt je Plattform Gebündelt im eigenen System Skalierbarkeit Aufwand wächst mit jedem Kanal Neue Marktplätze mit geringem Zusatzaufwand Stand: Juli 2026. Die Gegenüberstellung beschreibt die grundsätzlichen Unterschiede, unabhängig von einzelnen Marktplätzen oder Systemen. Marktplatz-Anbindung: eine Datenquelle, viele Marktplätze Alle Marktplätze werden aus derselben zentralen Produktdatenquelle bespielt. Die Anbindung übersetzt die Daten in das jeweilige Marktplatz-Format und hält Preise und Bestände synchron. ### Wofür wird eine Marktplatz-Anbindung genutzt? Eine Marktplatz-Anbindung automatisiert den Datenaustausch zwischen dem eigenen System und externen Marktplätzen. Typische Einsatzfelder: - Automatisierter Export von Produktdaten in das geforderte Format jedes Marktplatzes. - Synchrone Bestandsführung, um Überverkäufe über mehrere Kanäle zu vermeiden. - Zentrale, kanalspezifisch anpassbare Preissteuerung. - Rückführung von Bestellungen in das eigene System zur einheitlichen Abwicklung. Für Hersteller und Großhändler mit großem Sortiment ist die Anbindung die Voraussetzung, um Marktplätze überhaupt wirtschaftlich zu bespielen: Ab einer gewissen Artikelzahl ist manuelle Pflege pro Marktplatz weder fehlerfrei noch bezahlbar. Einordnung Eine Marktplatz-Anbindung ist nur so gut wie die Produktdaten, die sie verteilt. Marktplätze verlangen vollständige, korrekt klassifizierte Daten, und schlechte Daten fallen dort sofort auf, in Form abgelehnter Artikel oder schwacher Sichtbarkeit. Deshalb beginnt eine erfolgreiche Anbindung nicht mit der Schnittstelle, sondern mit einem sauberen PIM als zentraler Datenquelle. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen Marktplatz-Anbindung und PIM zusammen? Eine Marktplatz-Anbindung ist die Schnittstelle, ein PIM-System ist die Datenquelle dahinter. Im PIM werden Produktdaten zentral gepflegt und für jeden Kanal aufbereitet. Die Anbindung greift auf diese Daten zu, übersetzt sie in das Format des jeweiligen Marktplatzes und spielt sie automatisiert aus. So bleibt die Pflege an einer Stelle, während viele Kanäle bedient werden. Ohne zentrales Produktdatenmanagement bleibt jede Anbindung Stückwerk: Fehlende Merkmale, uneinheitliche Kategorien und veraltete Beschreibungen führen zu Ablehnungen und schwacher Sichtbarkeit auf dem Marktplatz. Erst eine saubere Datenbasis macht die technische Anbindung wirtschaftlich. ### Wie bindet onacy Marktplätze technisch an? Die begriffliche Einordnung auf dieser Seite beschreibt, was eine Marktplatz-Anbindung ist. Die konkrete technische Umsetzung, also welche Marktplätze und Systeme onacy anbindet und über welche Schnittstellen, ist auf der Leistungsseite zu Integrationen und Schnittstellen beschrieben. In der Praxis realisieren wir Marktplatz-Anbindungen auf Basis von Shopware und Pimcore, verbunden mit einem zentralen PIM als Datenquelle. Details zu den unterstützten Marktplätzen und zum Vorgehen finden sich unter Integrationen und Schnittstellen. ### Häufige Fragen zur Marktplatz-Anbindung #### Was ist eine Marktplatz-Anbindung einfach erklärt? Eine Marktplatz-Anbindung ist die technische Verbindung zwischen dem eigenen Shop- oder PIM-System und externen Marktplätzen wie Amazon, eBay oder Otto. Über sie werden Produktdaten, Preise und Bestände automatisiert übertragen und Bestellungen zurückgeholt. So lassen sich Marktplätze als zusätzliche Verkaufskanäle bespielen, ohne die Artikel auf jeder Plattform von Hand zu pflegen. #### Welche Marktplätze werden typischerweise angebunden? Im DACH-Raum werden am häufigsten Amazon, eBay, Otto und Kaufland angebunden, dazu je nach Branche spezialisierte Marktplätze. Jeder Marktplatz stellt eigene Anforderungen an Kategorien, Pflichtfelder und Datenformate. Eine Marktplatz-Anbindung übersetzt die zentral gepflegten Produktdaten in das jeweils geforderte Format und hält Preise und Bestände synchron. #### Warum ist ein PIM für die Marktplatz-Anbindung wichtig? Marktplätze verlangen vollständige und korrekt strukturierte Produktdaten. Ein PIM-System pflegt diese Daten zentral und bereitet sie für jeden Kanal auf. Die Anbindung greift darauf zu und verteilt die Daten automatisiert. Ohne zentrales Produktdatenmanagement führen fehlende Merkmale und uneinheitliche Kategorien zu abgelehnten Artikeln und schwacher Sichtbarkeit auf den Marktplätzen. Marktplätze bespielen, ohne doppelt zu pflegen Eine wirtschaftliche Marktplatz-Anbindung beginnt bei sauberen Produktdaten. Im Erstgespräch prüfen wir, wie marktplatzfähig Ihre Daten heute sind und wie sich Amazon, eBay und Co. an eine zentrale Datenquelle anbinden lassen. Erstgespräch zur Marktplatz-Anbindung vereinbaren Mehr Kontext: E-Commerce-Leistungen ### Verwandte Themen Die Marktplatz-Anbindung ist Teil des Themenfelds Multi-Channel bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Kanäle, Produktdaten und Integrationen zusammenspielen. Omnichannel→Wie Marktplätze als Kanäle in eine durchgängige Omnichannel-Strategie eingebunden werden. PIM (Product Information Management)→Die zentrale Produktdatenquelle, aus der Marktplätze automatisiert bespielt werden. BMEcat→Ein Katalogformat für den strukturierten Produktdaten-Austausch, verwandt mit den Anforderungen der Marktplätze. Integrationen und Schnittstellen→Die Leistungsseite, auf der beschrieben ist, welche Marktplätze und Systeme onacy konkret anbindet. ## Cluster: B2B-Commerce ### Was ist B2B-Commerce? URL: https://www.onacy.de/wissen/b2b-commerce/ onacy›Wissen›B2B-Commerce B2B-Commerce ## Was ist B2B-Commerce? B2B-Commerce (Business-to-Business-Commerce) bezeichnet den digitalen Handel zwischen Unternehmen, bei dem Hersteller, Großhändler und Distributoren ihre Produkte und Dienstleistungen an gewerbliche Kunden verkaufen. Im Kern verbindet B2B-Commerce Produktdaten, eine Commerce-Plattform und die dahinterliegenden Vertriebs- und Bestellprozesse zu einem durchgängigen digitalen Einkaufserlebnis für Geschäftskunden. Anders als im Endkundengeschäft (B2C) sind im B2B-Commerce komplexe Anforderungen die Regel: kundenindividuelle Preise und Konditionen, Freigabe- und Genehmigungsprozesse, große Sortimente mit vielen Varianten sowie eine enge Anbindung an ERP- und Warenwirtschaftssysteme. Der digitale Kanal ergänzt oder ersetzt dabei zunehmend den klassischen Vertrieb über Außendienst, Telefon und Katalog. B2B-Commerce ist damit mehr als ein Onlineshop: Er ist die Schnittstelle, an der Produktinformationen, Kundenbeziehung und Bestellabwicklung zusammenlaufen. Sauber gepflegte Produktdaten sind die Voraussetzung dafür, dass Geschäftskunden Produkte finden, vergleichen und rechtssicher bestellen können. Kriterium B2B-Commerce B2C-Commerce Zielgruppe Gewerbliche Kunden: Hersteller, Handel, Beschaffung Endverbraucher Preise Kundenindividuelle Preise, Staffeln, Rahmenverträge Meist einheitliche Listenpreise Prozesse Freigaben, Bestelllimits, Angebots- und Genehmigungsabläufe Direkter Kauf ohne Freigabe Sortiment Große Kataloge, viele Varianten und technische Merkmale Überschaubareres Sortiment Systemanbindung Enge Kopplung an ERP, PIM und Warenwirtschaft Fokus auf Shop und Zahlung Stand: Juli 2026. Die Gegenüberstellung beschreibt typische Muster, die je nach Branche und Unternehmen variieren. Die drei Bausteine des B2B-CommerceProduktdaten, Commerce-Plattform und Vertriebsprozesse greifen im B2B-Commerce ineinander. Die Darstellung ist illustrativ. ### Wofür wird B2B-Commerce genutzt? B2B-Commerce digitalisiert den Verkauf zwischen Unternehmen entlang des gesamten Kaufprozesses. Typische Einsatzfelder sind: - Digitale Bestellung wiederkehrender Sortimente durch Bestandskunden, oft über ein B2B-Kundenportal. - Bereitstellung kundenindividueller Preise, Konditionen und Rahmenverträge im Self-Service. - Anbindung an ERP- und Warenwirtschaftssysteme für aktuelle Verfügbarkeit und automatisierte Auftragsabwicklung. - Entlastung des Vertriebs von wiederkehrenden Standardbestellungen, damit dieser sich auf Beratung und Neugeschäft konzentriert. Für viele Hersteller und Großhändler ist B2B-Commerce heute die Voraussetzung, um im Einkauf ihrer Kunden überhaupt präsent zu bleiben, denn Beschaffung verlagert sich zunehmend in digitale Kanäle. Einordnung B2B-Commerce scheitert selten an der Shop-Software, sondern an den Produktdaten dahinter. Wenn Preise, Varianten und technische Merkmale nicht sauber strukturiert vorliegen, lässt sich kein glaubwürdiges digitales Einkaufserlebnis bauen. Wer die Datenbasis zuerst ordnet und die Plattform darauf aufsetzt, kommt schneller in einen Zustand, in dem Geschäftskunden den digitalen Kanal wirklich nutzen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen B2B-Commerce und Produktdaten zusammen? B2B-Commerce lebt von der Qualität der Produktdaten. Ein Geschäftskunde muss im digitalen Kanal genauso zuverlässig auswählen können wie im Gespräch mit dem Außendienst: mit vollständigen technischen Merkmalen, Varianten, Verpackungseinheiten und passenden Preisen. Diese Daten werden im Data Management und in einem PIM-System zentral gepflegt und in die Commerce-Plattform gespielt. Ohne strukturierte Datenbasis bleibt ein B2B-Shop eine leere Hülle. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Produktdaten so aufbereiten, dass sie über Shop, Portal und Marktplatz konsistent ausgespielt werden. Wie sich ein solcher Umbau ins Gesamtbild einer Commerce-Transformation einordnet, beschreiben wir gesondert. ### Welche Architektur passt für B2B-Commerce? Für die technische Umsetzung stehen unterschiedliche Ansätze zur Wahl. Ein monolithisches Shopsystem bündelt alle Funktionen in einer Anwendung. Composable Commerce setzt dagegen auf Best-of-Breed-Bausteine, die über Schnittstellen kombiniert werden. Unified Commerce wiederum betont eine gemeinsame Datenbasis über alle Kanäle hinweg. Welcher Ansatz passt, hängt von Sortimentskomplexität, bestehender Systemlandschaft und Digitalisierungsgrad des Vertriebs ab. Wichtiger als die Technologie ist meist die Frage, ob Produktdaten und Prozesse überhaupt so weit stehen, dass ein digitaler Kanal Mehrwert liefert. Wer diesen strategischen Umbau plant, findet die kommerzielle Begleitung dazu auf unserer B2B-Commerce-Leistungsseite. ### Häufige Fragen zu B2B-Commerce #### Was ist B2B-Commerce einfach erklärt? B2B-Commerce ist der digitale Handel zwischen Unternehmen, bei dem Hersteller, Großhändler und Distributoren ihre Produkte an gewerbliche Kunden verkaufen. Er verbindet Produktdaten, eine Commerce-Plattform und die Vertriebs- und Bestellprozesse zu einem durchgängigen digitalen Einkaufserlebnis für Geschäftskunden, oft mit kundenindividuellen Preisen und Anbindung an ERP-Systeme. #### Was ist der Unterschied zwischen B2B- und B2C-Commerce? Im B2B-Commerce kaufen Unternehmen bei Unternehmen, im B2C-Commerce kaufen Endverbraucher. B2B ist geprägt von kundenindividuellen Preisen, Freigabe- und Genehmigungsprozessen, großen Sortimenten und enger ERP-Anbindung. B2C setzt eher auf einheitliche Preise und einen direkten Kauf ohne Freigaben. Die Datenkomplexität ist im B2B-Commerce deutlich höher. #### Welche Rolle spielen Produktdaten im B2B-Commerce? Produktdaten sind die Grundlage des B2B-Commerce. Nur mit vollständigen Merkmalen, Varianten und Preisen können Geschäftskunden Produkte finden, vergleichen und rechtssicher bestellen. Die Daten werden im Data Management und in einem PIM-System zentral gepflegt und in die Commerce-Plattform ausgespielt. Ohne strukturierte Datenbasis bleibt ein B2B-Shop wirkungslos. #### Brauchen mittelständische Hersteller überhaupt B2B-Commerce? Für viele Hersteller und Großhändler ist B2B-Commerce heute die Voraussetzung, um im Einkauf ihrer Kunden präsent zu bleiben, weil Beschaffung sich in digitale Kanäle verlagert. Ein B2B-Kanal entlastet zudem den Vertrieb von Standardbestellungen. Ob und in welcher Form er sinnvoll ist, hängt von Sortiment, Kundenstruktur und Digitalisierungsgrad ab. B2B-Commerce auf einer sauberen Datenbasis aufbauen Ein tragfähiger B2B-Commerce steht und fällt mit den Produktdaten dahinter. Im Erstgespräch ordnen wir ein, wie weit Ihre Datenbasis und Prozesse für einen digitalen B2B-Kanal bereit sind, und zeigen den sinnvollen nächsten Schritt. B2B-Commerce: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce (Leistung) und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen B2B-Commerce ist bei onacy Teil des Data Managements und der Commerce-Transformation. Diese Seiten vertiefen Architektur, Portale und die Datenbasis dahinter. Composable Commerce→Der Best-of-Breed-Ansatz, mit dem sich B2B-Commerce modular aufbauen lässt. Unified Commerce→Eine gemeinsame Datenbasis über alle Verkaufskanäle als Grundlage für B2B-Commerce. Vertriebsdigitalisierung→Wie der Wandel des B2B-Vertriebs in eine Commerce-Plattform mündet. B2B-Kundenportal→Der Self-Service-Zugang, über den Geschäftskunden im B2B-Commerce bestellen. ### Was ist Composable Commerce? URL: https://www.onacy.de/wissen/composable-commerce/ onacy›Wissen›Composable Commerce B2B-Commerce ## Was ist Composable Commerce? Composable Commerce ist ein Architektur-Ansatz, bei dem eine Commerce-Plattform aus einzelnen, austauschbaren Bausteinen (Best-of-Breed) zusammengesetzt wird, statt aus einem geschlossenen Gesamtsystem. Die Bausteine, etwa Shop-Frontend, Suche, Warenkorb oder PIM, werden über Schnittstellen (APIs) verbunden. Als Leitbild dient häufig das MACH-Prinzip: Microservices, API-first, Cloud-native und Headless. Der Grundgedanke: Unternehmen wählen für jede Funktion die jeweils passende Lösung und kombinieren sie, statt sich an einen Anbieter für alles zu binden. So lässt sich die Plattform Schritt für Schritt erweitern oder austauschen, ohne das Gesamtsystem neu bauen zu müssen. Composable Commerce steht damit im Gegensatz zum klassischen Monolithen, in dem alle Funktionen fest verdrahtet in einer Anwendung liegen. Der modulare Ansatz bringt Flexibilität, verlagert die Komplexität aber auf die Integration und das Zusammenspiel der Bausteine. Kriterium Composable Commerce Monolith Architektur Einzelne Bausteine über APIs verbunden (MACH) Alle Funktionen in einer Anwendung Auswahl Best-of-Breed je Funktion Funktionsumfang des einen Systems Flexibilität Bausteine einzeln austausch- und erweiterbar Änderungen betreffen das Gesamtsystem Aufwand Höherer Integrations- und Betriebsaufwand Geringere Integrationstiefe Passt für Komplexe Anforderungen, wachsende Landschaften Überschaubarere, standardisierte Setups Stand: Juli 2026. Die Gegenüberstellung beschreibt typische Muster; in der Praxis existieren zahlreiche Mischformen. Monolith gegenüber Composable CommerceIm Monolithen liegen alle Funktionen in einer Anwendung, bei Composable Commerce sind sie modulare Bausteine über APIs. Die Darstellung ist illustrativ. ### Wofür wird Composable Commerce genutzt? Composable Commerce eignet sich vor allem dort, wo Anforderungen komplex sind und sich häufig ändern. Typische Einsatzfelder: - Aufbau einer B2B-Commerce-Plattform, die je Funktion die beste verfügbare Lösung nutzt. - Schrittweiser Umbau bestehender Systeme, ohne alles auf einmal ersetzen zu müssen. - Anbindung spezialisierter Bausteine wie PIM, Suche oder Konfiguratoren über Schnittstellen. - Frontend-Freiheit durch Headless Commerce als eine der tragenden Säulen des Ansatzes. Der Preis der Flexibilität ist ein höherer Aufwand für Integration und Betrieb. Composable Commerce lohnt sich dort, wo dieser Aufwand durch Anpassbarkeit und Zukunftssicherheit aufgewogen wird. Einordnung Composable Commerce wird oft als reines Technologiethema verkauft, ist aber vor allem eine Datenfrage. Wenn PIM, Suche und Shop einzelne Bausteine sind, muss die Produktdatenbasis dazwischen absolut sauber und eindeutig sein, sonst potenzieren sich Fehler über alle Systeme. Wer den modularen Weg geht, sollte die Datenhoheit zuerst klären und erst dann die Bausteine zusammensetzen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie unterscheidet sich Composable Commerce von Headless Commerce? Die Begriffe werden oft vermischt, meinen aber Unterschiedliches. Headless Commerce trennt das Frontend (die Darstellung) von der Backend-Logik über APIs. Das Frontend ist damit frei gestaltbar, das Backend kann durchaus ein einzelnes System bleiben. Composable Commerce geht einen Schritt weiter: Nicht nur das Frontend ist entkoppelt, sondern die gesamte Plattform besteht aus austauschbaren Bausteinen. Headless ist damit ein Bestandteil vieler Composable-Architekturen, aber nicht dasselbe. Wer headless arbeitet, ist nicht automatisch composable. ### Welche Rolle spielt das PIM bei Composable Commerce? In einer modularen Architektur wird das PIM zur zentralen Quelle für Produktdaten. Während Shop, Suche und Checkout eigenständige Bausteine sind, liefert das PIM im Data Management die konsistente Produktinformation, auf die alle anderen Bausteine zugreifen. Ohne diese Single Source of Truth droht Composable Commerce in widersprüchlichen Daten zu ersticken. onacy setzt als Pimcore Platinum Partner genau hier an: Das PIM als Datendrehscheibe so aufsetzen, dass sich Best-of-Breed-Bausteine sauber daran andocken lassen. Wie das in eine größere Commerce-Transformation passt und was das kommerziell bedeutet, zeigt die B2B-Commerce-Leistungsseite. ### Häufige Fragen zu Composable Commerce #### Was ist Composable Commerce einfach erklärt? Composable Commerce ist ein Architektur-Ansatz, bei dem eine Commerce-Plattform aus einzelnen, austauschbaren Bausteinen zusammengesetzt wird statt aus einem geschlossenen Gesamtsystem. Für jede Funktion, etwa Shop, Suche oder PIM, wird die passende Lösung gewählt und über Schnittstellen verbunden. Als Leitbild dient das MACH-Prinzip: Microservices, API-first, Cloud-native und Headless. #### Was ist der Unterschied zwischen Composable und Headless Commerce? Headless Commerce trennt das Frontend über APIs vom Backend, das Backend kann dabei ein einzelnes System bleiben. Composable Commerce geht weiter: Die gesamte Plattform besteht aus austauschbaren Bausteinen. Headless ist damit ein Bestandteil vieler Composable-Architekturen, aber nicht dasselbe. Wer headless arbeitet, ist nicht automatisch composable. #### Was bedeutet MACH bei Composable Commerce? MACH steht für Microservices, API-first, Cloud-native und Headless. Es beschreibt die technischen Prinzipien, an denen sich Composable Commerce orientiert: kleine, spezialisierte Dienste, die über Schnittstellen kommunizieren, in der Cloud betrieben werden und ein entkoppeltes Frontend erlauben. MACH ist das Leitbild, nach dem Best-of-Breed-Bausteine kombiniert werden. #### Für wen lohnt sich Composable Commerce? Composable Commerce lohnt sich vor allem bei komplexen, sich häufig ändernden Anforderungen und wachsenden Systemlandschaften. Der modulare Ansatz bringt Flexibilität, verlagert die Komplexität aber auf Integration und Betrieb. Für überschaubarere, standardisierte Setups kann ein monolithisches System der pragmatischere Weg sein. Entscheidend ist eine saubere Produktdatenbasis. Composable Commerce auf einer sauberen Datenbasis aufbauen Ein modularer Commerce-Ansatz funktioniert nur mit einer eindeutigen Produktdatenbasis dahinter. Im Erstgespräch ordnen wir ein, ob Composable Commerce für Ihre Systemlandschaft der richtige Weg ist und wo Ihre Datenhoheit heute steht. Composable Commerce: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce (Leistung) und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Composable Commerce ist bei onacy Teil des B2B-Commerce und des Data Managements. Diese Seiten vertiefen Architektur, Frontend-Entkopplung und die Datenbasis dahinter. B2B-Commerce→Der übergeordnete Rahmen, in dem Composable-Architekturen zum Einsatz kommen. Headless Commerce→Die Frontend-Entkopplung als eine der tragenden Säulen von Composable Commerce. PIM (Product Information Management)→Die zentrale Produktdatenquelle, an die sich die einzelnen Bausteine andocken. PXM (Product Experience Management)→Wie Produkterlebnisse über die modularen Bausteine hinweg konsistent bleiben. ### Was ist Unified Commerce? URL: https://www.onacy.de/wissen/unified-commerce/ onacy›Wissen›Unified Commerce B2B-Commerce ## Was ist Unified Commerce? Unified Commerce bezeichnet einen Ansatz, bei dem alle Verkaufskanäle auf eine einzige, gemeinsame Datenbasis zugreifen: Produktdaten, Bestand, Preise, Kunden- und Bestelldaten liegen zentral vor, statt in getrennten Systemen je Kanal. Onlineshop, Marktplatz, Außendienst und Kundenportal arbeiten so mit denselben, immer aktuellen Informationen in Echtzeit. Der Kern von Unified Commerce ist die eine Wahrheit hinter allen Kanälen. Ändert sich ein Preis oder ein Bestand, ist die Änderung sofort überall wirksam. Kunden erleben über alle Berührungspunkte hinweg ein konsistentes Bild, und interne Prozesse müssen Daten nicht mehrfach pflegen oder abgleichen. Damit unterscheidet sich Unified Commerce vom älteren Omnichannel-Gedanken. Omnichannel verbindet mehrere Kanäle, betreibt dahinter aber oft noch getrennte Systeme, die synchronisiert werden müssen. Unified Commerce hebt diese Trennung auf und setzt auf eine einzige Datenbasis. Kriterium Unified Commerce Omnichannel Datenhaltung Eine zentrale, gemeinsame Datenbasis Mehrere Systeme, die synchronisiert werden Aktualität Änderungen sofort in allen Kanälen wirksam Abgleich zeitversetzt, Synchronisationslücken möglich Kundensicht Durchgängig konsistent über alle Kanäle Kanäle verbunden, aber nicht immer deckungsgleich Datenpflege Einmal zentral pflegen Pflege je System, höhere Redundanz Grundlage Single Source of Truth für Produkt und Kunde Verknüpfung bestehender Kanalsysteme Stand: Juli 2026. Die Begriffe werden in der Praxis unterschiedlich weit gefasst; die Tabelle zeigt die typische Abgrenzung. Alle Kanäle auf einer DatenbasisBei Unified Commerce greifen alle Kanäle auf dieselbe zentrale Datenbasis zu. Die Darstellung ist illustrativ. ### Wofür wird Unified Commerce genutzt? Unified Commerce zielt darauf, Bruchstellen zwischen Kanälen zu beseitigen. Typische Einsatzfelder: - Konsistente Preise und Verfügbarkeiten über Shop, Marktplatz und Außendienst hinweg. - Durchgängige Kundendaten, damit ein im Kundenportal begonnener Vorgang im Vertrieb nahtlos weitergeht. - Einmalige zentrale Pflege von Produktdaten statt Mehrfachpflege je Kanal. - Grundlage für konsistente Produkterlebnisse über alle Berührungspunkte, eng verwandt mit dem PXM-Gedanken. Für B2B-Anbieter mit mehreren Verkaufswegen ist Unified Commerce oft die Voraussetzung, um dem Kunden überall dasselbe verlässliche Bild zu bieten, unabhängig davon, über welchen Kanal er einkauft. Einordnung Unified Commerce klingt nach Technologie, entscheidet sich aber an der Datenhoheit. Solange Bestand, Preise und Kundendaten in getrennten Systemen leben, bleibt jede Kanal-Konsistenz Handarbeit. Erst wenn eine Single Source of Truth existiert und alle Kanäle daraus lesen, wird aus dem Versprechen ein belastbarer Zustand. Der Aufwand liegt weniger im Frontend als in der Datenkonsolidierung dahinter. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was ist der Unterschied zwischen Unified Commerce und Omnichannel? Omnichannel beschreibt das Ziel, dem Kunden ein verbundenes Erlebnis über mehrere Kanäle zu bieten. Technisch stehen dahinter aber häufig getrennte Systeme, deren Daten synchronisiert werden. Das führt zu zeitversetzten Abgleichen und potenziellen Lücken, etwa wenn ein Bestand in einem Kanal schon aktualisiert ist, in einem anderen noch nicht. Unified Commerce hebt diese Trennung auf: Es gibt nur eine Datenbasis, aus der alle Kanäle lesen. Damit entfällt die Synchronisation, und Änderungen sind sofort überall sichtbar. Unified Commerce ist damit die konsequente Weiterentwicklung des Omnichannel-Gedankens auf Ebene der Daten. ### Wie hängt Unified Commerce mit PXM und Single Source of Truth zusammen? Eine gemeinsame Datenbasis ist nur so wertvoll wie die Qualität der Daten darin. Hier greift das Product Experience Management (PXM): Es sorgt dafür, dass Produktinformationen nicht nur zentral, sondern auch kanalgerecht und erlebnisorientiert aufbereitet sind. Die zentrale Ablage der Produktdaten wird oft als Single Source of Truth bezeichnet. onacy baut diese Datenbasis als Pimcore Platinum Partner im Data Management auf, damit Unified Commerce nicht an inkonsistenten Daten scheitert. Wie sich das in eine größere Commerce-Transformation einfügt und was das kommerziell bedeutet, zeigt die B2B-Commerce-Leistungsseite. ### Häufige Fragen zu Unified Commerce #### Was ist Unified Commerce einfach erklärt? Unified Commerce ist ein Ansatz, bei dem alle Verkaufskanäle auf eine einzige, gemeinsame Datenbasis zugreifen. Produktdaten, Bestand, Preise sowie Kunden- und Bestelldaten liegen zentral vor, statt in getrennten Systemen je Kanal. Onlineshop, Marktplatz, Außendienst und Kundenportal arbeiten so mit denselben, immer aktuellen Informationen in Echtzeit. #### Was ist der Unterschied zwischen Unified Commerce und Omnichannel? Omnichannel verbindet mehrere Kanäle, betreibt dahinter aber oft getrennte Systeme, die synchronisiert werden müssen. Das erzeugt zeitversetzte Abgleiche und mögliche Lücken. Unified Commerce hebt diese Trennung auf: Alle Kanäle lesen aus einer einzigen Datenbasis, Änderungen sind sofort überall wirksam. Unified Commerce ist die konsequente Weiterentwicklung des Omnichannel-Gedankens. #### Was ist eine Single Source of Truth im Unified Commerce? Eine Single Source of Truth ist die eine zentrale, verbindliche Ablage für Produkt-, Kunden- und Bestelldaten, aus der alle Kanäle lesen. Sie ist die technische Grundlage von Unified Commerce. Nur wenn es diese eine Wahrheit gibt, sind Preise, Bestände und Informationen über Shop, Marktplatz und Vertrieb hinweg konsistent, ohne aufwendige Synchronisation. #### Welche Voraussetzungen hat Unified Commerce? Unified Commerce setzt eine konsolidierte, saubere Datenbasis voraus. Solange Bestand, Preise und Kundendaten in getrennten Systemen liegen, bleibt Kanal-Konsistenz Handarbeit. Der Aufwand liegt weniger im Frontend als in der Datenkonsolidierung dahinter, oft in einem PIM und im Data Management. Erst danach können alle Kanäle verlässlich aus einer Quelle lesen. Unified Commerce auf einer Single Source of Truth aufbauen Kanalübergreifende Konsistenz gelingt nur mit einer konsolidierten Datenbasis. Im Erstgespräch ordnen wir ein, wie weit Ihre Produkt-, Bestands- und Kundendaten für Unified Commerce zusammengeführt sind und wo der nächste Schritt liegt. Unified Commerce: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce (Leistung) und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Unified Commerce ist bei onacy Teil des B2B-Commerce und des Data Managements. Diese Seiten vertiefen Datenbasis, Produkterlebnis und Kundenportale. B2B-Commerce→Der übergeordnete Rahmen, in dem Unified Commerce die Kanäle verbindet. PXM (Product Experience Management)→Wie Produkterlebnisse aus der gemeinsamen Datenbasis kanalgerecht entstehen. Datenmanagement→Die Dach-Disziplin, unter der die zentrale Datenbasis aufgebaut wird. B2B-Kundenportal→Ein Kanal, der bei Unified Commerce aus derselben Datenquelle gespeist wird. ### Was ist Vertriebsdigitalisierung? URL: https://www.onacy.de/wissen/vertriebsdigitalisierung/ onacy›Wissen›Vertriebsdigitalisierung B2B-Commerce ## Was ist Vertriebsdigitalisierung? Vertriebsdigitalisierung bezeichnet die Digitalisierung des Verkaufsprozesses im B2B: Aufgaben, die früher über Katalog, Telefon und Außendienst liefen, werden durch digitale Werkzeuge und Self-Service-Angebote unterstützt oder abgelöst. Ziel ist es, Geschäftskunden digitale Wege zum Bestellen, Informieren und Anfragen zu bieten und den Vertrieb von wiederkehrenden Aufgaben zu entlasten. Vertriebsdigitalisierung umfasst mehr als einen Onlineshop. Sie reicht von digitalen Angebots- und Bestellprozessen über Self-Service-Portale bis zur Anbindung an ERP- und CRM-Systeme. Im Kern verschiebt sie Routineaufgaben in digitale Kanäle, damit der Vertrieb sich auf Beratung, komplexe Fälle und Neugeschäft konzentrieren kann. Damit ist Vertriebsdigitalisierung die Brücke zwischen Prozess und Plattform: Sie beschreibt den organisatorischen und prozessualen Wandel, der oft in eine Commerce-Plattform mündet. Ohne diesen Wandel bleibt eine noch so gute Plattform ungenutzt. Aspekt Klassischer B2B-Vertrieb Digitalisierter B2B-Vertrieb Bestellung Telefon, E-Mail, Außendienst Self-Service über Shop oder Portal Produktinfo Katalog, Rücksprache mit Vertrieb Digital verfügbare, aktuelle Produktdaten Angebote Manuell erstellt und versendet Digital, teils regelbasiert und automatisiert Rolle Vertrieb Auch Standardbestellungen abwickeln Fokus auf Beratung und Neugeschäft Systeme Insellösungen, Medienbrüche Anbindung an ERP, CRM und Commerce-Plattform Stand: Juli 2026. Die Gegenüberstellung beschreibt typische Entwicklungsrichtungen, die je nach Unternehmen unterschiedlich weit reichen. Vom analogen Vertrieb zum digitalen Self-ServiceVertriebsdigitalisierung verschiebt Routineaufgaben schrittweise in digitale Kanäle bis hin zum Self-Service. Die Darstellung ist illustrativ. ### Wofür wird Vertriebsdigitalisierung genutzt? Vertriebsdigitalisierung zielt darauf, Verkaufsprozesse effizienter und kundenfreundlicher zu machen. Typische Einsatzfelder: - Self-Service-Bestellung wiederkehrender Sortimente über ein B2B-Kundenportal. - Digitale Bereitstellung von Produktdaten, Preisen und Verfügbarkeiten für Kunden und Außendienst. - Automatisierung wiederkehrender Angebots- und Bestellvorgänge. - Entlastung des Vertriebs, damit dieser Zeit für Beratung und Neugeschäft gewinnt. Für viele Hersteller und Großhändler ist Vertriebsdigitalisierung die Voraussetzung, um mit veränderten Einkaufsgewohnheiten Schritt zu halten, denn Geschäftskunden erwarten zunehmend dieselbe digitale Bequemlichkeit, die sie aus dem privaten Einkauf kennen. Einordnung Vertriebsdigitalisierung scheitert selten an der Technik, sondern am Wandel der Rollen und Prozesse. Ein Portal allein ändert nichts, wenn der Vertrieb es als Konkurrenz statt als Entlastung erlebt oder wenn die Produktdaten dahinter nicht stimmen. Erfolgreiche Digitalisierung ordnet zuerst Daten und Prozesse und führt dann die Plattform ein, nicht umgekehrt. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängt Vertriebsdigitalisierung mit B2B-Commerce zusammen? Vertriebsdigitalisierung ist der prozessuale Unterbau, B2B-Commerce die technische Ausprägung. Der digitalisierte Vertriebsprozess mündet in der Regel in eine Commerce-Plattform, über die Geschäftskunden bestellen und sich informieren. Ohne den vorgelagerten Wandel der Prozesse bleibt eine Plattform jedoch ein leeres Versprechen. In der Praxis gehören beide zusammen: Erst wird geklärt, welche Vertriebsvorgänge sich digitalisieren lassen und welche Daten dafür nötig sind, dann wird die passende Commerce-Lösung aufgesetzt. Wie das strategisch in eine Commerce-Transformation passt, beschreiben wir gesondert. ### Welche Rolle spielen Produktdaten bei der Vertriebsdigitalisierung? Digitaler Vertrieb funktioniert nur mit belastbaren Produktdaten. Was der Außendienst früher aus Erfahrung ergänzt hat, muss im digitalen Kanal vollständig und korrekt hinterlegt sein: Merkmale, Varianten, Preise und Verfügbarkeiten. Diese Daten werden im Data Management und in einem PIM zentral gepflegt. onacy begleitet als Pimcore Platinum Partner diesen Weg: Produktdaten strukturieren, Prozesse digitalisieren und die passende Commerce-Plattform aufsetzen. Was das kommerziell bedeutet, zeigt die B2B-Commerce-Leistungsseite. ### Häufige Fragen zur Vertriebsdigitalisierung #### Was ist Vertriebsdigitalisierung einfach erklärt? Vertriebsdigitalisierung ist die Digitalisierung des Verkaufsprozesses im B2B. Aufgaben, die früher über Katalog, Telefon und Außendienst liefen, werden durch digitale Werkzeuge und Self-Service-Angebote unterstützt oder abgelöst. Ziel ist es, Geschäftskunden digitale Wege zum Bestellen und Informieren zu bieten und den Vertrieb von wiederkehrenden Aufgaben zu entlasten. #### Was ist der Unterschied zwischen Vertriebsdigitalisierung und B2B-Commerce? Vertriebsdigitalisierung beschreibt den prozessualen und organisatorischen Wandel des B2B-Vertriebs. B2B-Commerce ist die technische Ausprägung, in die dieser Wandel oft mündet, also die Commerce-Plattform selbst. Vertriebsdigitalisierung ist damit der prozessuale Unterbau, B2B-Commerce das technische Werkzeug. In der Praxis gehören beide eng zusammen und werden meist gemeinsam gedacht und geplant. #### Womit beginnt Vertriebsdigitalisierung sinnvoll? Sinnvoll ist es, zuerst zu klären, welche Vertriebsvorgänge sich digitalisieren lassen und welche Produktdaten dafür nötig sind. Erst danach folgt die Einführung der Plattform. Eine Digitalisierung, die Daten und Prozesse ordnet, bevor sie Technik einführt, ist tragfähiger als der umgekehrte Weg. Der Vertrieb sollte den digitalen Kanal als Entlastung erleben. #### Ersetzt Vertriebsdigitalisierung den Außendienst? Nein. Vertriebsdigitalisierung verschiebt vor allem wiederkehrende Standardaufgaben in Self-Service-Kanäle. Dadurch gewinnt der Außendienst Zeit für Beratung, komplexe Fälle und Neugeschäft. Der persönliche Vertrieb bleibt gerade bei erklärungsbedürftigen Produkten wichtig und wertvoll. Die Digitalisierung ergänzt den Außendienst, statt ihn vollständig zu ersetzen, und stärkt so seine beratende Rolle. Vertriebsdigitalisierung entlang von Daten und Prozessen Digitaler Vertrieb gelingt, wenn Prozesse und Produktdaten zuerst geordnet sind. Im Erstgespräch ordnen wir ein, welche Vertriebsvorgänge sich bei Ihnen digitalisieren lassen und welche Datenbasis dafür nötig ist. Vertriebsdigitalisierung: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce (Leistung) und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Vertriebsdigitalisierung ist bei onacy die Brücke zwischen Prozess und Commerce-Plattform. Diese Seiten vertiefen Portale, Plattform und die Datenbasis dahinter. B2B-Commerce→Die technische Ausprägung, in die der digitalisierte Vertriebsprozess mündet. B2B-Kundenportal→Der Self-Service-Zugang, über den digitalisierter Vertrieb konkret wird. Unified Commerce→Wie Außendienst und digitale Kanäle aus einer Datenbasis arbeiten. PIM (Product Information Management)→Die zentrale Produktdatenquelle, die digitalen Vertrieb erst belastbar macht. ### Was ist ein B2B-Kundenportal? URL: https://www.onacy.de/wissen/b2b-kundenportal/ onacy›Wissen›B2B-Kundenportal B2B-Commerce ## Was ist ein B2B-Kundenportal? Ein B2B-Kundenportal ist ein passwortgeschützter Self-Service-Bereich, über den Geschäftskunden eigenständig bestellen, Preise und Konditionen einsehen, Auftrags- und Lieferstatus verfolgen sowie Dokumente wie Rechnungen abrufen können. Es bündelt die digitale Kundenbeziehung an einem Ort und entlastet den Vertrieb von wiederkehrenden Anfragen. Anders als ein offener Onlineshop richtet sich ein B2B-Kundenportal an bestehende Geschäftskunden mit individuellen Vereinbarungen. Nach dem Login sieht jeder Kunde seine kundenspezifischen Preise, Rahmenverträge, freigegebenen Sortimente und seine eigene Bestellhistorie. Freigabe- und Genehmigungsprozesse lassen sich im Portal abbilden. Ein B2B-Kundenportal ist damit ein zentraler Baustein der Vertriebsdigitalisierung. Es macht wiederkehrende Vorgänge selbstbedienbar und verbindet Kunde, Produktdaten und Bestellprozess in einer Oberfläche. Kriterium B2B-Kundenportal Offener Onlineshop (B2C-Stil) Zugang Login für bestehende Geschäftskunden Offen für alle Besucher Preise Kundenindividuell nach Login sichtbar Einheitliche Listenpreise Funktionen Nachbestellung, Status, Dokumente, Freigaben Fokus auf Erstkauf Sortiment Kundenspezifisch freigegeben Für alle gleich Zweck Bestandskundenbindung und Self-Service Neukundengewinnung und Direktkauf Stand: Juli 2026. Portal und Shop lassen sich kombinieren; die Tabelle zeigt die typische Rollenteilung. Funktionen eines B2B-KundenportalsEin B2B-Kundenportal bündelt zentrale Self-Service-Funktionen für Geschäftskunden an einem Ort. Die Darstellung ist illustrativ. ### Wofür wird ein B2B-Kundenportal genutzt? Ein B2B-Kundenportal macht die Kundenbeziehung digital selbstbedienbar. Typische Funktionen: - Nachbestellung wiederkehrender Sortimente auf Basis der eigenen Bestellhistorie. - Einsicht in kundenindividuelle Preise, Konditionen und Rahmenverträge. - Verfolgung von Auftrags- und Lieferstatus in Echtzeit. - Abruf von Dokumenten wie Rechnungen, Lieferscheinen und Datenblättern. Für Hersteller und Großhändler ist ein B2B-Kundenportal oft der pragmatische Einstieg in die Vertriebsdigitalisierung, weil es die Bindung bestehender Kunden stärkt und den Vertrieb spürbar entlastet, ohne sofort einen offenen Shop aufbauen zu müssen. Einordnung Ein B2B-Kundenportal wirkt nur so gut wie die Daten dahinter. Wenn kundenindividuelle Preise, Verfügbarkeiten und Auftragsstatus nicht zuverlässig aus ERP und PIM ins Portal fließen, entsteht mehr Frust als Entlastung. Der Reiz liegt in der Anbindung: Erst wenn Bestell-, Preis- und Produktdaten sauber zusammenlaufen, wird das Portal zum echten Self-Service statt zur digitalen Fassade. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängt ein B2B-Kundenportal mit Shopware B2B zusammen? Viele B2B-Kundenportale werden auf einer Commerce-Plattform umgesetzt, die B2B-spezifische Funktionen mitbringt. Shopware bietet dafür eine B2B-Komponente mit Rollen- und Rechtekonzepten, Freigabeprozessen und kundenindividuellen Sortimenten. Das Portal wird so Teil der B2B-Commerce-Plattform, statt als isolierte Insellösung zu entstehen. Entscheidend ist die Anbindung an die umliegenden Systeme: ERP für Aufträge und Verfügbarkeiten, PIM für Produktdaten. onacy setzt solche Portale als Pimcore Platinum Partner und Shopware-Partner auf, damit Daten aus einer Quelle ins Portal fließen. Wie das kommerziell aussieht, zeigt die B2B-Commerce-Leistungsseite. ### Welche Rolle spielen Produktdaten im B2B-Kundenportal? Ein Portal ist nur so hilfreich wie seine Produktinformationen. Damit Kunden im Self-Service sicher bestellen, müssen Merkmale, Varianten, Verpackungseinheiten und Datenblätter vollständig und aktuell hinterlegt sein. Diese Daten kommen aus dem Data Management und einem PIM, die kundenindividuellen Preise aus dem ERP. Ein B2B-Kundenportal ist damit die sichtbare Spitze einer sauberen Datenbasis. Als Baustein der Vertriebsdigitalisierung entfaltet es seinen Nutzen erst, wenn die Daten dahinter stimmen. Wie sich das in eine größere Commerce-Transformation einordnet, beschreiben wir gesondert. ### Häufige Fragen zum B2B-Kundenportal #### Was ist ein B2B-Kundenportal einfach erklärt? Ein B2B-Kundenportal ist ein passwortgeschützter Self-Service-Bereich für Geschäftskunden. Nach dem Login können sie eigenständig bestellen, kundenindividuelle Preise und Konditionen einsehen, Auftrags- und Lieferstatus verfolgen sowie Dokumente wie Rechnungen abrufen. Es bündelt die digitale Kundenbeziehung an einem Ort und entlastet den Vertrieb von wiederkehrenden Anfragen. #### Was ist der Unterschied zwischen einem B2B-Kundenportal und einem Onlineshop? Ein B2B-Kundenportal richtet sich an bestehende Geschäftskunden mit individuellen Vereinbarungen und zeigt nach dem Login kundenspezifische Preise, Sortimente und die Bestellhistorie. Ein offener Onlineshop im B2C-Stil ist für alle Besucher zugänglich und zeigt einheitliche Listenpreise. Das Portal dient der Bestandskundenbindung, der offene Shop eher der Neukundengewinnung. #### Welche Funktionen hat ein B2B-Kundenportal typischerweise? Typische Funktionen sind die Nachbestellung wiederkehrender Sortimente, die Einsicht in kundenindividuelle Preise und Rahmenverträge, die Verfolgung von Auftrags- und Lieferstatus sowie der Abruf von Dokumenten wie Rechnungen und Datenblättern. Häufig lassen sich zudem Freigabe- und Genehmigungsprozesse abbilden, wie sie im B2B-Einkauf üblich sind. #### Was braucht ein B2B-Kundenportal, um zu funktionieren? Ein B2B-Kundenportal wirkt nur so gut wie die Daten dahinter. Kundenindividuelle Preise und Auftragsstatus müssen zuverlässig aus dem ERP fließen, Produktdaten wie Merkmale und Varianten aus einem PIM. Erst wenn Bestell-, Preis- und Produktdaten sauber zusammenlaufen, wird das Portal zum echten Self-Service statt zur digitalen Fassade. B2B-Kundenportal auf einer belastbaren Datenbasis Ein Kundenportal entlastet nur, wenn Preise, Verfügbarkeiten und Produktdaten zuverlässig hineinfließen. Im Erstgespräch ordnen wir ein, wie weit Ihre Systeme für ein B2B-Kundenportal bereit sind und wo der pragmatische Einstieg liegt. B2B-Kundenportal: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce (Leistung) und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Das B2B-Kundenportal ist bei onacy Teil des B2B-Commerce und der Vertriebsdigitalisierung. Diese Seiten vertiefen Plattform, Prozesse und die Datenbasis dahinter. B2B-Commerce→Der übergeordnete Rahmen, in dem ein B2B-Kundenportal betrieben wird. Vertriebsdigitalisierung→Der prozessuale Wandel, für den ein Kundenportal ein zentraler Baustein ist. Shopware und PIM→Wie Produktdaten aus dem PIM in eine Shopware-basierte Portal-Lösung fließen. Unified Commerce→Wie ein Portal aus derselben Datenbasis wie alle anderen Kanäle gespeist wird. ### Was ist CPQ (Configure Price Quote)? URL: https://www.onacy.de/wissen/cpq/ onacy›Wissen›CPQ B2B-Commerce ## Was ist CPQ (Configure Price Quote)? CPQ (Configure, Price, Quote) ist Software zur regelbasierten Konfiguration komplexer Produkte, zur automatisierten Preisfindung und zur Angebotserstellung im B2B-Vertrieb. CPQ prüft technische und kaufmännische Regeln, berechnet gültige Varianten und Preise und erzeugt daraus ein fehlerfreies Angebot. Ziel ist ein schnellerer, konsistenter Angebotsprozess bei variantenreichen und erklärungsbedürftigen Produkten. CPQ setzt genau dort an, wo klassische Preislisten und Excel-Kalkulationen an Grenzen stoßen: Bei Produkten mit vielen Optionen, Abhängigkeiten und individuellen Preisstaffeln. Der Konfigurator (Configure) führt durch erlaubte Kombinationen, die Preis-Engine (Price) rechnet Rabatte, Staffeln und Sonderkonditionen regelbasiert, und die Angebots-Komponente (Quote) erstellt daraus ein verbindliches Dokument. So sinken Fehlerquote und Durchlaufzeit im Vertrieb. Kriterium CPQ Shopsystem Aufgabe Konfiguration, regelbasierte Preisfindung und Angebotserstellung für komplexe Produkte Warenkorb, Checkout und Bezahlung standardisierter Artikel Ergebnis Verbindliches Angebot (Quote), oft mit Freigabe- und Genehmigungsschritten Bestellung mit sofortiger Kaufabwicklung Preislogik Regelbasiert: Staffeln, Rabatte, kundenindividuelle Konditionen und Abhängigkeiten Meist feste Katalogpreise, ggf. einfache Kundenpreise Produktdaten Nutzt Merkmale und Regeln, pflegt sie aber nicht (Quelle ist typischerweise das PIM) Zeigt Produktdaten an, verwaltet aber keinen Katalog als führendes System Typischer Einsatz Vertriebsinnendienst, Außendienst und Self-Service-Portale bei Variantenprodukten Direkter Online-Verkauf klar definierter Artikel Stand: August 2026. Die Zuordnung beschreibt die Rollen im Zusammenspiel, nicht die Grenzen einzelner Produkte, da manche Plattformen mehrere Funktionen bündeln. Die drei Bausteine von CPQ Die drei Bausteine laufen nacheinander ab: Erst legt der Konfigurator gültige Varianten fest, dann berechnet die Preis-Engine den Preis, zuletzt entsteht das Angebot. Die Darstellung ist schematisch. ### Wofür wird CPQ genutzt? CPQ automatisiert den Weg von der Produktkonfiguration bis zum fertigen Angebot. Der Vertrieb muss Varianten und Preise nicht mehr manuell zusammensuchen, sondern folgt den hinterlegten Regeln. Typische Einsatzfelder: - Konfiguration variantenreicher oder erklärungsbedürftiger Produkte (Maschinen, Komponenten, Systeme). - Regelbasierte Preisfindung mit Staffeln, Rabatten und kundenindividuellen Konditionen. - Automatisierte, fehlerfreie Angebotserstellung inklusive Freigabe- und Genehmigungslogik. - Self-Service-Konfiguration im B2B-Kundenportal, damit Kunden Varianten selbst zusammenstellen. Für Hersteller mit großem Variantenraum verkürzt CPQ die Angebotsdauer von Tagen auf Minuten und senkt die Zahl fehlerhafter Angebote, weil unzulässige Kombinationen systemisch ausgeschlossen sind. Einordnung Ein CPQ ist nur so gut wie die Produktdaten und Regeln, mit denen es rechnet. In der Praxis scheitern CPQ-Projekte selten an der Software, sondern an unsauberen Merkmalen, widersprüchlichen Preisstaffeln und Abhängigkeiten, die nirgends sauber gepflegt sind. Wer Konfigurations- und Preisregeln auf einer gepflegten Datenbasis aus dem PIM aufsetzt, bekommt ein CPQ, das verlässlich rechnet, statt nur schön auszusehen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie hängen CPQ, Shopsystem und PIM zusammen? CPQ, Shopsystem und PIM erfüllen unterschiedliche Aufgaben und ergänzen sich. Ein PIM (Product Information Management) hält Merkmale, Einheiten und Werte als führendes System vor. Das CPQ nutzt diese Daten, um gültige Varianten und Preise zu berechnen. Das Shopsystem übernimmt den standardisierten Verkauf mit Warenkorb und Checkout. CPQ ersetzt weder den Katalog des PIM noch den Checkout des Shops. Ohne strukturiertes Data Management bleibt ein CPQ fehleranfällig, weil Konfigurationsregeln auf inkonsistenten Merkmalen aufsetzen. Erst wenn Produktdaten im PIM standardisiert sind, lassen sich Regeln zuverlässig ableiten. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Produktdaten so strukturieren, dass Konfigurator und Preis-Engine ohne manuelle Nacharbeit rechnen. ### Was ist CPQ nicht? CPQ ist reines Konfigurations-, Preis- und Angebots-Tooling. Es ist kein Shopsystem: Es bildet keinen Warenkorb-Checkout ab und wickelt keine standardisierte Kaufabwicklung ab. Und es ist kein PIM: Es verwaltet keinen führenden Produktkatalog, sondern greift auf die dort gepflegten Merkmale und Regeln zurück. Die Abgrenzung ist wichtig, weil CPQ, Shop und PIM oft im selben Atemzug genannt werden. CPQ löst das Problem komplexer, regelbasierter Angebote. Der Shop löst den einfachen, direkten Verkauf. Das PIM löst die zentrale Datenpflege. Erst im Zusammenspiel entsteht ein durchgängiger Vertriebsprozess vom Produktdatensatz bis zum verbindlichen Angebot. ### Häufige Fragen zu CPQ #### Was bedeutet CPQ einfach erklärt? CPQ steht für Configure, Price, Quote und bezeichnet Software zur Konfiguration komplexer Produkte, zur regelbasierten Preisfindung und zur automatisierten Angebotserstellung im B2B-Vertrieb. Der Konfigurator prüft gültige Varianten, die Preis-Engine berechnet Staffeln und Rabatte, die Angebots-Komponente erzeugt ein verbindliches Dokument. So werden Angebote schneller und fehlerfrei erstellt. #### Was ist der Unterschied zwischen CPQ und einem Shopsystem? Ein CPQ konfiguriert komplexe Produkte, findet regelbasiert Preise und erstellt ein verbindliches Angebot, oft mit Freigabeschritten. Ein Shopsystem bildet dagegen Warenkorb, Checkout und Bezahlung standardisierter Artikel ab. CPQ zielt auf variantenreiche, erklärungsbedürftige Produkte, das Shopsystem auf den direkten Verkauf klar definierter Artikel. Beide können sich ergänzen, ersetzen einander aber nicht. #### Braucht ein CPQ ein PIM? Ein CPQ pflegt keinen führenden Produktkatalog, sondern nutzt Merkmale und Regeln aus einem anderen System. In der Praxis ist das meist ein PIM, das Merkmale, Einheiten und Werte konsistent vorhält. Ohne saubere Datenbasis setzen Konfigurations- und Preisregeln auf inkonsistenten Daten auf und werden fehleranfällig. Ein gepflegtes PIM ist daher die Grundlage für ein verlässliches CPQ. #### Für welche Produkte lohnt sich CPQ? CPQ lohnt sich bei variantenreichen oder erklärungsbedürftigen Produkten mit vielen Optionen, Abhängigkeiten und individuellen Preisstaffeln, etwa bei Maschinen, Komponenten und Systemen. Dort stoßen Preislisten und Excel-Kalkulationen an Grenzen. Bei standardisierten Artikeln mit festen Preisen reicht dagegen ein Shopsystem. Als Faustregel gilt: Je höher der Variantenraum, desto größer der Nutzen eines CPQ. CPQ, das verlässlich rechnet statt nur schön auszusehen Ein CPQ steht und fällt mit den Produktdaten und Regeln dahinter. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie weit Ihre Merkmale, Einheiten und Preisstaffeln für regelbasierte Konfiguration taugen, und zeigen den Weg zu einer Datenbasis, auf der Konfigurator und Preis-Engine zuverlässig arbeiten. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce-Hub und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen CPQ ist Teil des B2B-Commerce bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Konfiguration, Preisfindung und Produktdaten im Mittelstand zusammenspielen. B2B-Commerce→Der übergeordnete Rahmen, in dem CPQ, Konfiguration und Angebotsprozesse zusammenwirken.Vertriebsdigitalisierung→Warum CPQ ein Kernbaustein digitaler, fehlerarmer Vertriebsprozesse im B2B ist.Staffelpreise→Wie die Preis-Engine im CPQ Mengenstaffeln und Konditionen regelbasiert abbildet.B2B-Kundenportal→Wo Kunden Varianten per Self-Service konfigurieren und Angebote selbst anstoßen. ### Was ist E-Procurement? URL: https://www.onacy.de/wissen/e-procurement/ onacy›Wissen›E-Procurement B2B-Commerce ## Was ist E-Procurement? E-Procurement (elektronische Beschaffung) ist der Oberbegriff für die vollständig digitale Abwicklung des betrieblichen Einkaufsprozesses, vom Bedarf über Bestellung und Genehmigung bis zu Rechnung und Buchung. Es umfasst nicht ein einzelnes Werkzeug, sondern das gesamte Zusammenspiel aus Beschaffungssystem, Lieferantenkatalogen und Schnittstellen wie OCI, EDI und BMEcat. E-Procurement löst den manuellen, papier- oder E-Mail-gestützten Einkauf durch standardisierte, systemgestützte Prozesse ab. Bedarfe werden im Beschaffungssystem erfasst, Genehmigungen laufen digital, Bestellungen gehen automatisiert an den Lieferanten und Belege werden elektronisch verarbeitet. Für Hersteller und Großhändler bedeutet das: Wer bei großen Industrie- und Handelskunden gelistet sein will, muss deren E-Procurement-Prozesse technisch bedienen können. Kriterium Klassischer Einkauf E-Procurement Bedarfserfassung Formular, E-Mail oder Telefon, manuell weitergereicht Digitale Erfassung im Beschaffungssystem, direkt aus Katalogen Genehmigung Papierumlauf oder E-Mail-Freigabe, schwer nachvollziehbar Regelbasierte Workflows mit dokumentierter Freigabekette Katalog und Preise Gedruckte oder statische Kataloge, veraltete Preise Elektronische Kataloge (BMEcat) oder Live-Anbindung per OCI-Punch-out Bestellübertragung Manuelles Abtippen beim Lieferanten, fehleranfällig Automatisierte Übertragung, z. B. per EDI in beide ERP-Systeme Nachvollziehbarkeit Verteilt auf E-Mails, Ordner und Systeme Durchgehende, revisionssichere Prozessdaten an einem Ort Stand: August 2026. Die Gegenüberstellung beschreibt typische Ausprägungen, konkrete Prozesse variieren je nach Beschaffungssystem und Branche. Der E-Procurement-Prozess im Überblick E-Procurement verbindet die einzelnen Prozessschritte durchgängig digital. Schnittstellen wie OCI, BMEcat und EDI sind dabei technische Bausteine, nicht das Ganze. ### Was bedeutet digitale Beschaffung? Digitale Beschaffung meint die durchgängige Abbildung des Einkaufsprozesses in Software statt in Papier, Telefon und E-Mail. E-Procurement ist der Oberbegriff dafür: Er beschreibt nicht ein einzelnes Tool, sondern das gesamte Zusammenspiel der digitalen Einkaufsschritte. Typische Bestandteile: - Digitale Bedarfserfassung, oft direkt aus einem elektronischen Katalog heraus. - Regelbasierte Genehmigungs-Workflows mit dokumentierter Freigabekette. - Automatisierte Bestellübertragung zwischen den Systemen von Einkäufer und Lieferant. - Elektronische Verarbeitung von Auftragsbestätigung, Lieferschein und Rechnung. Der Nutzen entsteht aus dem Zusammenspiel: Weniger manuelle Übertragung heißt weniger Fehler, klare Workflows heißen kürzere Durchlaufzeiten und alle Prozessdaten liegen revisionssicher an einem Ort. Für Lieferanten ist digitale Beschaffung damit nicht nur ein internes Thema der Einkäufer, sondern ein Anschlusskriterium. Einordnung Viele Hersteller verstehen E-Procurement als eine einzelne Schnittstelle, die man einmal anbindet. Tatsächlich ist es der gesamte digitale Einkaufsprozess des Kunden, und die Anbindung per OCI oder BMEcat ist nur ein Baustein darin. Entscheidend ist die Datenbasis: Nur wenn Produktdaten, Preise und Klassifizierungen sauber im PIM gepflegt sind, lässt sich der E-Procurement-Kanal ohne ständige Nacharbeit bedienen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Was leistet eine E-Procurement-Software? Eine E-Procurement-Software (häufig auch Beschaffungs- oder Procurement-System genannt) bildet den Einkaufsprozess auf Seiten des Kunden ab. Sie verwaltet Bedarfe, Genehmigungen, Bestellungen und Belege und bindet die Kataloge der Lieferanten an. Bekannte Systeme sind etwa SAP Ariba, Coupa oder Onventis. Die Anbindung an die Lieferanten erfolgt über Standards, damit Kunde und Lieferant nicht jedes Mal individuell integrieren müssen. Genau hier greift die technische Anbindung. Über OCI / Punch-out springt der Einkäufer live in den Online-Shop des Lieferanten, stellt einen Warenkorb zusammen und übergibt ihn zurück in sein Beschaffungssystem. Alternativ liefert der Lieferant einen elektronischen Katalog im BMEcat-Format, der in das System importiert wird. OCI-Punch-out ist damit ein Baustein innerhalb von E-Procurement, nicht das Ganze: Es regelt, wie der Katalog angebunden wird, nicht den gesamten Einkaufsprozess. ### Wie hängen E-Procurement und der eigene B2B-Shop zusammen? Für Hersteller und Großhändler ist E-Procurement die Brücke zwischen dem eigenen B2B-Commerce-Auftritt und den Beschaffungssystemen der Kunden. Der eigene B2B-Shop liefert Produktdaten, Preise und Verfügbarkeiten, die per OCI-Punch-out live in das Beschaffungssystem des Kunden fließen. Der Shop wird so zum Kanal, über den der Kunde in seiner gewohnten Einkaufsumgebung bestellt. Voraussetzung ist eine saubere Datenbasis. Ohne strukturiertes Data Management laufen kundenspezifische Preise, Klassifizierungen und Merkmale nicht verlässlich in den E-Procurement-Kanal. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner und Shopware-Partner an: Produktdaten so strukturieren und den B2B-Shop so anbinden, dass E-Procurement-Anfragen ohne manuelle Nacharbeit bedient werden. ### Häufige Fragen zu E-Procurement #### Was ist E-Procurement einfach erklärt? E-Procurement (elektronische Beschaffung) ist der Oberbegriff für die vollständig digitale Abwicklung des betrieblichen Einkaufs, vom Bedarf über Bestellung und Genehmigung bis zu Rechnung und Buchung. Es ist kein einzelnes Tool, sondern das Zusammenspiel aus Beschaffungssystem, Lieferantenkatalogen und Schnittstellen wie OCI, EDI und BMEcat. Ziel ist ein durchgängiger, fehlerarmer Einkaufsprozess. #### Ist OCI-Punch-out dasselbe wie E-Procurement? Nein. OCI-Punch-out ist ein Baustein innerhalb von E-Procurement, nicht das Ganze. OCI regelt, wie der Einkäufer aus seinem Beschaffungssystem live in den Online-Shop des Lieferanten springt und einen Warenkorb zurücknimmt. E-Procurement umfasst dagegen den gesamten digitalen Einkaufsprozess, inklusive Bedarf, Genehmigung, Bestellung, Wareneingang und Rechnung. #### Welche Schnittstellen gehören zu E-Procurement? Zu E-Procurement gehören mehrere Standards. OCI / Punch-out bindet Lieferanten-Shops live an, BMEcat liefert elektronische Kataloge als Datei und EDI überträgt Bestellungen und Belege automatisiert zwischen den ERP-Systemen. Klassifizierungsstandards wie ECLASS strukturieren die Produktdaten. Zusammen sorgen sie dafür, dass der Einkaufsprozess ohne manuelle Übertragung abläuft. #### Warum ist E-Procurement für Hersteller und Großhändler wichtig? Große Industrie- und Handelskunden wickeln ihren Einkauf über Beschaffungssysteme ab und erwarten von Lieferanten eine passende Anbindung, etwa per OCI-Punch-out oder BMEcat-Katalog. Wer diese E-Procurement-Prozesse technisch bedienen kann, bleibt gelistet und bestellbar. Voraussetzung ist eine saubere Datenbasis im PIM, damit Preise, Merkmale und Klassifizierungen fehlerfrei in den Kanal fließen. E-Procurement-fähig werden, ohne manuelle Nacharbeit Ob OCI-Punch-out, BMEcat-Katalog oder EDI: Der E-Procurement-Kanal steht und fällt mit der Datenbasis. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie weit Ihre Produktdaten, Preise und Klassifizierungen die Beschaffungssysteme Ihrer Kunden bedienen können, und zeigen den Weg zu einem durchgängigen B2B-Commerce. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen E-Procurement ist der Rahmen, in dem Schnittstellen und Kataloge zusammenwirken. Diese Seiten vertiefen die einzelnen Bausteine der digitalen Beschaffung. OCI / Punch-Out→Die Live-Anbindung, über die Einkäufer aus dem Beschaffungssystem in den Lieferanten-Shop springen.EDI→Der Standard für den automatisierten Austausch von Bestellungen und Belegen zwischen ERP-Systemen.BMEcat→Das Katalogformat, mit dem Lieferanten elektronische Produktkataloge für Beschaffungssysteme liefern.B2B-Commerce→Wie der eigene B2B-Shop zum Kanal wird, über den E-Procurement-Anfragen bedient werden. ### Was ist ein B2B-Marktplatz? URL: https://www.onacy.de/wissen/b2b-marktplatz/ onacy›Wissen›B2B-Marktplatz B2B-Commerce ## Was ist ein B2B-Marktplatz? Ein B2B-Marktplatz ist eine digitale Plattform, auf der mehrere Anbieter ihre Produkte gebündelt an gewerbliche Käufer verkaufen. Der Plattformbetreiber tritt als Intermediär auf: Er stellt Infrastruktur, Suche, Katalog und Transaktionsabwicklung bereit, handelt aber selbst nicht mit eigener Ware. Damit unterscheidet sich der Marktplatz vom klassischen Single-Vendor-Shop, in dem nur ein Unternehmen sein eigenes Sortiment anbietet. Ein B2B-Marktplatz bringt Angebot und Nachfrage im gewerblichen Handel an einem zentralen Ort zusammen. Statt für jeden Lieferanten eine eigene Bezugsquelle zu pflegen, finden Einkäufer die Sortimente vieler Anbieter über einen gemeinsamen Katalog, mit einheitlicher Suche, vergleichbaren Konditionen und einem durchgängigen Beschaffungsprozess. Der Betreiber übernimmt dabei die Rolle des Intermediärs zwischen den Marktseiten. Marktplätze folgen einem Plattform-Modell: Der Betreiber verdient in der Regel an Provisionen, Listing- oder Plattformgebühren, nicht am eigenen Warenverkauf. Dadurch entsteht ein Netzwerkeffekt, denn je mehr relevante Anbieter gelistet sind, desto attraktiver wird die Plattform für Käufer und umgekehrt. Für Hersteller und Großhändler ist ein Marktplatz damit ein zusätzlicher Zugang zu gewerblichen Kunden. Kriterium B2B-Marktplatz (Multi-Vendor) B2B-Shop (Single-Vendor) Anbieterstruktur Viele Anbieter auf einer Plattform Ein Unternehmen mit eigenem Sortiment Rolle des Betreibers Intermediär, stellt Plattform bereit, verkauft keine eigene Ware Verkäufer der eigenen Produkte Erlösmodell Provisionen, Listing- oder Plattformgebühren Warenverkauf, Marge auf eigene Produkte Sortiment Aggregiert aus mehreren Katalogen Auf das eigene Portfolio begrenzt Datenverantwortung Verteilt: Jeder Anbieter liefert marktplatzkonforme Daten Zentral beim Shopbetreiber Stand: August 2026. Einordnung der Modelle im gewerblichen Handel (B2B-Commerce). Das Intermediär-Modell eines B2B-Marktplatzes Mehrere Anbieter liefern ihre Sortimente an eine zentrale Plattform. Der Betreiber aggregiert die Kataloge und bedient darüber viele gewerbliche Käufer. Er handelt selbst nicht mit eigener Ware. ### Wie funktioniert ein B2B-Marktplatz? Ein B2B-Marktplatz aggregiert die Sortimente vieler Anbieter in einem gemeinsamen Katalog und macht sie für gewerbliche Käufer durchsuch- und vergleichbar. Die Plattform übernimmt dabei mehrere Funktionen: - Onboarding und Datenaufnahme der Anbieter, meist mit eigenen Kategorien und Pflichtfeldern. - Zentrale Suche, Filter und Katalogstruktur über alle Anbieter hinweg. - Abbildung gewerblicher Anforderungen wie Freigabe-Workflows, Kostenstellen und individuelle Preise. - Transaktionsabwicklung, Rechnungsstellung und teils Logistiksteuerung zwischen den Marktseiten. Der Erfolg der Plattform hängt weniger an der Technik als an der Datenqualität der angeschlossenen Anbieter. Nur wenn Sortimente vollständig klassifiziert und einheitlich strukturiert sind, entsteht ein durchsuchbarer, vergleichbarer Katalog. Genau hier trennt sich ein funktionierender Marktplatz von einer bloßen Sammlung uneinheitlicher Produktlisten. Einordnung Ein B2B-Marktplatz lebt von der Datenqualität der angeschlossenen Anbieter, nicht von der Plattformtechnik allein. Wer als Hersteller oder Großhändler auf einem Marktplatz gelistet sein will, scheitert selten an der Anbindung, sondern an unvollständigen, uneinheitlichen Produktdaten. Erst ein zentrales PIM macht ein Sortiment marktplatzfähig, weil sich Kategorien, Merkmale und Preise pro Plattform sauber ausspielen lassen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### B2B-Marktplatz, Marktplatz-Anbindung und B2B-Shop, wo liegt der Unterschied? Drei Begriffe werden im gewerblichen Handel oft vermischt, meinen aber Verschiedenes. Ein B2B-Marktplatz ist ein Geschäftsmodell, eine Marktplatz-Anbindung ist eine technische Integration, und ein B2B-Shop ist ein einzelnes Verkaufsangebot. Die Abgrenzung ist wichtig, weil sich daraus unterschiedliche Rollen und Datenpflichten ergeben. Der B2B-Marktplatz beschreibt die Multi-Vendor-Plattform selbst, auf der viele Anbieter verkaufen. Die Marktplatz-Anbindung dagegen ist der Weg, wie ein einzelner Anbieter seine Produktdaten, Preise und Bestände an einen bestehenden Marktplatz übergibt. Der B2B-Shop schließlich ist das Single-Vendor-Modell, in dem ein Unternehmen ausschließlich sein eigenes Sortiment anbietet. Der Marktplatz ist die Plattform, die Anbindung der technische Zugang zu ihr, und der Shop das Gegenmodell mit nur einem Anbieter. Alle drei sind Teilaspekte des übergeordneten B2B-Commerce. ### Welche Rolle spielen Produktdaten und PIM? Ob ein Anbieter auf einem B2B-Marktplatz sichtbar und auffindbar ist, entscheidet sich an den Produktdaten. Jeder Marktplatz gibt eigene Kategorien, Pflichtfelder und Formate vor, häufig auf Basis von Klassifizierungsstandards wie ECLASS. Wer diese Anforderungen manuell je Plattform bedient, gerät schnell in Doppelpflege und inkonsistente Daten. Ein PIM-System (Product Information Management) hält die Produktdaten zentral und spielt sie pro Marktplatz im geforderten Format aus. Erst ein sauberes Data Management macht ein Sortiment marktplatzfähig, ohne dass jede Plattform manuell nachgepflegt werden muss. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Produktdaten so strukturieren, dass Marktplätze und weitere Kanäle konsistent bedient werden. ### Häufige Fragen zum B2B-Marktplatz #### Was ist ein B2B-Marktplatz einfach erklärt? Ein B2B-Marktplatz ist eine digitale Plattform, auf der mehrere Anbieter ihre Produkte an gewerbliche Käufer verkaufen. Der Betreiber stellt die Plattform bereit, verkauft aber keine eigene Ware. Käufer finden Sortimente verschiedener Anbieter an einem Ort, vergleichen sie und wickeln die Beschaffung über einen zentralen Katalog ab. Bekannte Beispiele sind Mercateo oder Amazon Business. #### Was ist der Unterschied zwischen einem B2B-Marktplatz und einem B2B-Shop? Ein B2B-Shop ist ein Single-Vendor-Modell: Ein Unternehmen bietet ausschließlich sein eigenes Sortiment an. Ein B2B-Marktplatz ist ein Multi-Vendor-Modell, in dem viele Anbieter über eine gemeinsame Plattform an gewerbliche Käufer verkaufen. Der Marktplatzbetreiber ist Intermediär und verdient meist an Provisionen oder Plattformgebühren, nicht am eigenen Warenverkauf. #### Was ist der Unterschied zwischen einem B2B-Marktplatz und einer Marktplatz-Anbindung? Ein B2B-Marktplatz ist das Geschäftsmodell: Die Plattform selbst, auf der mehrere Anbieter verkaufen. Eine Marktplatz-Anbindung ist die technische Integration, mit der ein einzelner Anbieter seine Produktdaten, Preise und Bestände an einen bestehenden Marktplatz übergibt. Das eine beschreibt die Plattform, das andere den Weg, wie ein Anbieter auf ihr präsent wird. #### Welche Datenanforderungen stellt ein B2B-Marktplatz an Anbieter? Jeder Marktplatz gibt eigene Kategorien, Pflichtfelder und Formatvorgaben vor. Anbieter müssen ihre Produktdaten vollständig, klassifiziert und in der geforderten Struktur liefern, oft nach Standards wie ECLASS. Ohne zentrales Data Management entsteht Doppelpflege je Plattform. Ein PIM-System hält die Daten zentral und spielt sie marktplatzkonform aus, sodass Sortimente ohne manuelle Nacharbeit gelistet werden. Marktplatzfähige Produktdaten aus einer Quelle Ob ein Sortiment auf einem B2B-Marktplatz durchsuchbar ist, entscheidet die Datenbasis. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie weit Ihre Kategorien, Merkmale und Preise marktplatzkonform sind, und zeigen den Weg zu konsistenten Produktdaten über alle Kanäle. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Der B2B-Marktplatz ist Teil des B2B-Commerce bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Plattform, Anbindung und Produktdaten im Mittelstand zusammenspielen. Marktplatz-Anbindung→Die technische Integration, mit der ein Anbieter seine Produktdaten an einen bestehenden Marktplatz übergibt.B2B-Commerce→Der gewerbliche Handel als Oberbegriff, unter dem Marktplatz, Shop und Anbindung zusammenlaufen.Composable Commerce→Der modulare Architekturansatz, mit dem sich Marktplatz-Funktionen flexibel zusammensetzen lassen.Unified Commerce→Wie sich Marktplatz und weitere Kanäle über eine gemeinsame Datenbasis konsistent bespielen lassen. ### Was ist ein B2B-Shopsystem? URL: https://www.onacy.de/wissen/b2b-shopsystem/ onacy›Wissen›B2B-Shopsystem B2B-Commerce ## Was ist ein B2B-Shopsystem? Ein B2B-Shopsystem ist eine Software-Kategorie für Online-Shops im Geschäftskundenvertrieb. Anders als ein reiner B2C-Shop bildet es die Besonderheiten des B2B-Handels ab: Kundengruppen mit individuellen Preisen, Staffelpreise, Freigabeprozesse, OCI-/Punch-out-Anbindung an Beschaffungssysteme und Rechnungskauf. Es ist die Software-Ebene, auf der digitaler B2B-Handel abgewickelt wird. Der Begriff bezeichnet nicht den Handel selbst (das ist B2B-Commerce), sondern die konkrete Plattform, mit der ein Hersteller, Großhändler oder Distributor seine gewerblichen Kunden online bedient. Ein B2B-Shopsystem verwaltet komplexe Sortimente, kundenindividuelle Konditionen und mehrstufige Organisationen auf Kundenseite. Bekannte Systeme im DACH-Raum sind Shopware, Adobe Commerce (Magento), OroCommerce und Intershop. Welches System passt, hängt von Sortimentskomplexität, bestehender IT-Landschaft und den Anforderungen der Bestandskunden ab. Funktion Was sie leistet Warum sie im B2B Pflicht ist Kundengruppen Segmentierung der Kunden mit eigenen Preisen, Sortimenten und Sichtbarkeiten Jeder Geschäftskunde hat verhandelte Konditionen, ein Einheitspreis existiert im B2B nicht Staffelpreise Mengenabhängige Preise, die sich ab definierten Abnahmemengen automatisch anpassen B2B-Bestellungen laufen überwiegend über Mengen, Rabattlogik muss abbildbar sein OCI / Punch-out Anbindung an die Beschaffungssysteme (E-Procurement) der Kunden Großkunden bestellen aus ihrem eigenen ERP oder SRM heraus, nicht im Shop-Frontend Freigabeprozesse Mehrstufige Genehmigung von Bestellungen (Besteller, Genehmiger, Budgetgrenzen) Einkaufsorganisationen trennen Bestellung und Freigabe, oft mit Wertgrenzen Rechnungskauf Kauf auf Rechnung mit Zahlungszielen und individuellen Kreditlimits Rechnung mit Zahlungsziel ist im B2B die Standard-Zahlart, nicht die Ausnahme Stand: August 2026. Die Funktionen bilden den typischen Pflichtumfang eines B2B-Shopsystems ab, der konkrete Funktionsumfang unterscheidet sich je System. Wo ein B2B-Shopsystem im Systemstack sitzt Das B2B-Shopsystem bezieht Produktdaten aus dem PIM und Preise, Bestand sowie Aufträge aus dem ERP. Nach vorn bedient es sowohl das Shop-Frontend als auch die Beschaffungssysteme der Kunden. Die Darstellung ist vereinfacht. ### Was unterscheidet ein B2B-Shopsystem von einem B2C-Shop? B2C-Shops sind auf ein anonymes Publikum, feste Listenpreise und einfache Kaufprozesse ausgelegt. Ein B2B-Shopsystem muss dagegen kundenindividuelle Realitäten abbilden. Die wichtigsten Unterschiede: - Preise sind kundenindividuell und mengenabhängig, nicht öffentlich und einheitlich. - Auf Kundenseite bestellen mehrere Nutzer mit Rollen, Budgets und Freigabeketten. - Sortiment und Sichtbarkeit variieren je Kundengruppe, nicht jeder sieht alles. - Bestellungen laufen oft aus dem ERP oder Beschaffungssystem des Kunden heraus (OCI / Punch-out). - Zahlung erfolgt überwiegend auf Rechnung mit Zahlungsziel und Kreditlimit. Diese Anforderungen lassen sich nicht sinnvoll als Nachrüsten auf einen B2C-Shop legen. Sie gehören in die Architektur des Systems, weil sie Preisfindung, Nutzerverwaltung und Bestellprozess durchgängig prägen. Einordnung Bei der Auswahl eines B2B-Shopsystems steht die Funktionsliste selten im Weg, fast alle etablierten Systeme können Kundengruppen und Staffelpreise. Der Unterschied entsteht darunter: Wie sauber Produktdaten aus dem PIM und Preise aus dem ERP in den Shop fließen. Wer die Datenbasis unterschätzt, kauft ein leistungsfähiges System und füllt es mit inkonsistenten Daten. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Welche B2B-Shopsysteme gibt es? Im DACH-Raum sind mehrere Systeme etabliert, die B2B-Funktionen entweder von Haus aus oder über Erweiterungen abdecken. Zu den bekannten Vertretern zählen Shopware, Adobe Commerce (Magento), OroCommerce, Intershop und SAP Commerce Cloud. Sie unterscheiden sich in Betriebsmodell (Open Source, Cloud, Lizenz), im Reifegrad der nativen B2B-Funktionen und im Aufwand für Betrieb und Weiterentwicklung. Shopware ist im deutschsprachigen Mittelstand weit verbreitet und bringt mit den B2B-Funktionen einen praxisnahen Baukasten für Kundengruppen, Staffelpreise, Organisationsstrukturen und Freigaben mit. onacy ist Shopware-Gold-Partner und begleitet Hersteller und Großhändler bei Auswahl und Einführung. Einen Überblick, wie die B2B-Funktionen konkret aussehen, gibt die Seite zu den Shopware B2B Components. ### Worauf kommt es bei der Auswahl an? Ein B2B-Shopsystem lässt sich nicht allein über eine Funktionsliste bewerten. Entscheidend ist, wie gut das System zur bestehenden IT-Landschaft und zur Sortimentskomplexität passt. In der Praxis lohnt der Blick auf diese Kriterien: - Datenanbindung: Wie sauber fließen Produktdaten aus dem PIM und Preise aus dem ERP in den Shop. - Kundenanforderungen: Verlangen Großkunden OCI-/Punch-out-Anbindung oder Freigabeketten. - Betriebsmodell: Open Source, Cloud oder Lizenz, und wer betreibt und pflegt das System. - Erweiterbarkeit: Wie leicht lässt sich das System an eigene Prozesse anpassen. - Gesamtkosten: Lizenz, Einführung, Betrieb und Weiterentwicklung über mehrere Jahre. Der häufigste Fehler bei der Auswahl ist, das System zuerst zu bewerten und die Datenbasis danach. Ein B2B-Shopsystem ist immer nur so gut wie die Produkt- und Preisdaten, die es ausspielt. Deshalb steht bei onacy vor der Systementscheidung meist ein Blick auf das Datenfundament. ### Häufige Fragen zu B2B-Shopsystemen #### Was ist ein B2B-Shopsystem einfach erklärt? Ein B2B-Shopsystem ist eine Software-Kategorie für Online-Shops im Geschäftskundenvertrieb. Es bildet die Besonderheiten des B2B-Handels ab: Kundengruppen mit individuellen Preisen, Staffelpreise, Freigabeprozesse, OCI-/Punch-out-Anbindung und Rechnungskauf. Es ist die Software-Ebene, mit der Hersteller, Großhändler und Distributoren ihre gewerblichen Kunden online bedienen. #### Was ist der Unterschied zwischen einem B2B- und einem B2C-Shopsystem? Ein B2C-Shop arbeitet mit festen Listenpreisen und einfachen Kaufprozessen für anonyme Endkunden. Ein B2B-Shopsystem bildet kundenindividuelle Preise, Staffelpreise, mehrstufige Freigaben, OCI-/Punch-out-Anbindung und Rechnungskauf ab. Diese Anforderungen prägen die Architektur und lassen sich nicht sinnvoll auf einen reinen B2C-Shop nachrüsten. #### Welche Funktionen muss ein B2B-Shopsystem haben? Zum typischen Pflichtumfang zählen Kundengruppen mit individuellen Preisen und Sortimenten, Staffelpreise, mehrstufige Freigabeprozesse, die Anbindung an Beschaffungssysteme über OCI oder Punch-out sowie Rechnungskauf mit Zahlungszielen. Welche Funktionen konkret gebraucht werden, hängt von Sortiment, Kundenstruktur und den Anforderungen der Großkunden ab. #### Welche B2B-Shopsysteme gibt es? Im DACH-Raum sind unter anderem Shopware, Adobe Commerce (Magento), OroCommerce, Intershop und SAP Commerce Cloud etabliert. Sie unterscheiden sich in Betriebsmodell, im Reifegrad der nativen B2B-Funktionen und im Aufwand für Betrieb und Weiterentwicklung. Welches System passt, entscheidet sich über Sortimentskomplexität, IT-Landschaft und die Anforderungen der Bestandskunden. Erst die Daten, dann das System Ein B2B-Shopsystem ist nur so gut wie die Produkt- und Preisdaten, die es ausspielt. Im Erstgespräch ordnen wir ein, welche Systemkategorie zu Ihrem Sortiment und Ihrer IT-Landschaft passt und wie das Datenfundament dazu aussehen sollte. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce und Shopware B2B Components ### Verwandte Themen Ein B2B-Shopsystem steht selten allein. Diese Seiten vertiefen, welche Funktionen und Konzepte im B2B-Commerce zusammenspielen. B2B-Commerce→Der digitale Handel zwischen Unternehmen, den ein B2B-Shopsystem auf der Software-Ebene abwickelt.Shopware Kundengruppen→Wie Kundengruppen mit individuellen Preisen und Sortimenten in Shopware umgesetzt werden.Staffelpreise→Mengenabhängige Preise, eine der zentralen Pflichtfunktionen im B2B-Shopsystem.OCI / Punch-out→Wie Großkunden aus ihrem eigenen Beschaffungssystem heraus im B2B-Shop bestellen.B2B-Kundenportal→Das serviceorientierte Gegenstück zum Shop, in dem Bestandskunden Bestellungen und Konten verwalten. ### Was sind kundenspezifische Preise? URL: https://www.onacy.de/wissen/kundenspezifische-preise/ onacy›Wissen›Kundenspezifische Preise B2B-Commerce ## Was sind kundenspezifische Preise? Kundenspezifische Preise sind Preise und Preislisten, die ein Anbieter individuell mit einem einzelnen Kunden oder einer Kundengruppe aushandelt und vertraglich hinterlegt. Statt eines einheitlichen Listenpreises sieht jeder Kunde nach dem Login seine eigenen Konditionen. Im B2B-Commerce ist das der Normalfall, weil Preise Verhandlungssache sind und pro Kunde variieren. Kundenspezifische Preise entstehen aus Rahmenverträgen, Jahresvereinbarungen oder Projektkonditionen. Ein Kunde erhält beispielsweise pauschal 12 Prozent auf eine Warengruppe, ein anderer feste Nettopreise für seine Kernartikel. Diese Konditionen werden pro Kunde oder Kundengruppe als Preisliste hinterlegt und sind nur nach dem Login sichtbar, nicht öffentlich wie ein Katalogpreis. Im Unterschied zu Staffelpreisen, die rein an der Bestellmenge hängen und für alle gleich gelten, sind kundenspezifische Preise vertraglich und individuell. Es geht nicht um öffentliche Mengenrabatte, sondern um ausgehandelte Konditionen pro Kunde. Beide Logiken lassen sich kombinieren, etwa eine individuelle Preisliste, auf der einzelne Positionen zusätzlich noch Mengenstaffeln tragen. Kriterium Kundenspezifische Preise Staffelpreise Logik Vertraglich pro Kunde oder Kundengruppe ausgehandelt Reine Mengenlogik, mehr Menge senkt den Stückpreis Sichtbarkeit Nur nach Login, individuell je Kunde Öffentlich, für alle Kunden gleich Grundlage Rahmenvertrag, Jahresvereinbarung, Projektkondition Preisstaffel je Mengenschwelle Datenquelle Meist ERP, per Schnittstelle in den Shop gespiegelt Shop oder ERP, als Staffel je Artikel Typischer Kontext B2B mit festen Geschäftskunden und Rahmenverträgen B2B und B2C, Anreiz für größere Bestellmengen Stand: August 2026. Die Gegenüberstellung zeigt die typische Ausgestaltung in B2B-Shopsystemen wie Shopware. Vom Vertrag zum Preis nach Login Die ausgehandelten Konditionen liegen im ERP, der Shop spiegelt sie und zeigt jedem Kunden nach dem Login seinen individuellen Preis. Der Ablauf ist illustrativ. ### Wofür werden kundenspezifische Preise genutzt? Kundenspezifische Preise bilden die Realität des B2B-Einkaufs ab: Preise sind Verhandlungssache und hängen von Volumen, Historie und Rahmenvertrag ab. Ein Shop, der diese Konditionen korrekt ausspielt, verlagert wiederkehrende Bestellungen vom Telefon in den Selbstbedienungskanal. Typische Bausteine im B2B-Bestellprozess: - Individuelle Preislisten: Jeder Kunde oder jede Kundengruppe sieht nach dem Login die vereinbarten Preise statt des Listenpreises. - Quick Order und Schnellbestellung: Erfassung von Bestellungen direkt über Artikelnummer oder CSV-Upload, ohne Klick durch den Katalog. - Nachbestellung und Re-Order: Wiederholung früherer Bestellungen aus der Historie mit einem Klick. - Freigabeprozesse und Budgets: Bestellungen ab einer festgelegten Höhe gehen erst nach Genehmigung durch eine berechtigte Person raus. Zusammen ergeben diese Bausteine ein Kundenportal, das den Einkauf größerer Geschäftskunden abbildet, statt sie in einen reinen Katalog-Shop zu zwingen. Einordnung In der Praxis scheitern B2B-Shops selten an den Preisen selbst, sondern daran, dass individuelle Preislisten nicht sauber aus dem ERP in den Shop gespiegelt werden. Wer jeden Kunden nach dem Login seine ausgehandelten Konditionen sehen lässt, ohne Mehrfachpflege und ohne Preisfehler, gewinnt Vertrauen und verlagert Bestellungen vom Telefon in den Selbstbedienungskanal. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie werden kundenspezifische Preise im Shop hinterlegt? Technisch werden Kunden über Kundengruppen oder individuelle Preislisten gesteuert. Nach dem Login zieht der Shop die passende Preisliste und ersetzt den Listenpreis durch die vereinbarten Konditionen. In den meisten Projekten bleibt das ERP die führende Quelle, die Preise werden über eine Schnittstelle in den Shop gespiegelt. So gibt es keine Doppelpflege, und der Shop zeigt in Echtzeit den korrekten Preis pro Kunde. In Shopware lässt sich das über Kundengruppen, den Rule Builder und Preislisten abbilden, kombiniert mit einer ERP-Anbindung. Wichtig ist, dass Stammdaten und Preise sauber strukturiert vorliegen: Nur dann lassen sich individuelle Preislisten, Quick Order und Freigabeprozesse ohne manuelle Nacharbeit betreiben. Genau hier setzt onacy im B2B-Commerce an. ### Kundenspezifische Preise oder Staffelpreise? Beide Modelle steuern den Preis, verfolgen aber unterschiedliche Zwecke. Kundenspezifische Preise sind vertraglich pro Kunde oder Kundengruppe hinterlegt und nur nach Login sichtbar. Staffelpreise sind eine reine Mengenlogik und gelten öffentlich für alle gleich, mehr Menge senkt den Stückpreis. Kundenspezifische Preise sind also keine öffentlichen Staffelrabatte, sondern ausgehandelte Konditionen. In der Praxis kommen beide oft zusammen: Ein Kunde bekommt seine individuelle Preisliste, auf der einzelne Positionen zusätzlich über Mengenstaffeln günstiger werden. Wer beides sauber trennen und dennoch kombinieren will, braucht ein Shopsystem, das Kundengruppen, Preislisten und Staffeln parallel abbilden kann, gespeist aus einer konsistenten Datenbasis. ### Häufige Fragen zu kundenspezifischen Preisen #### Was sind kundenspezifische Preise einfach erklärt? Kundenspezifische Preise sind Konditionen, die ein Anbieter individuell mit einem einzelnen Kunden oder einer Kundengruppe vereinbart. Statt eines einheitlichen Listenpreises sieht jeder Kunde nach dem Login seine eigenen, vertraglich hinterlegten Preise und Preislisten. Grundlage sind ausgehandelte Rahmenverträge, keine öffentlich sichtbaren Rabatte. Im B2B ist das der Normalfall, weil Preise Verhandlungssache sind. #### Was ist der Unterschied zu Staffelpreisen? Staffelpreise sind eine reine Mengenlogik: Je größer die bestellte Menge, desto günstiger der Stückpreis, und zwar öffentlich für alle Kunden gleich. Kundenspezifische Preise dagegen sind vertraglich pro Kunde oder Kundengruppe hinterlegt und nur nach Login sichtbar. Beides lässt sich kombinieren, etwa eine individuelle Preisliste mit zusätzlichen Mengenstaffeln je Position. #### Wie werden kundenspezifische Preislisten im Shop hinterlegt? Kunden werden Kundengruppen oder individuellen Preislisten zugeordnet. Nach dem Login zieht der Shop die passende Preisliste und zeigt statt des Listenpreises die vereinbarten Konditionen. Die Preise stammen meist aus dem ERP und werden per Schnittstelle in den Shop gespiegelt. So bleibt das ERP führend, während der Shop die korrekten Preise pro Kunde in Echtzeit ausspielt. #### Gehören Quick Order und Freigabeprozesse dazu? Sie ergänzen kundenspezifische Preise im B2B-Bestellprozess. Quick Order und Nachbestellung beschleunigen wiederkehrende Bestellungen über Artikelnummer oder Bestellhistorie. Freigabeprozesse mit Budgets stellen sicher, dass Bestellungen ab einer bestimmten Höhe erst genehmigt werden. Zusammen mit individuellen Preisen bilden sie die typische Einkaufsrealität größerer Geschäftskunden im Shop ab. Individuelle Preise im B2B-Shop, ohne Doppelpflege Kundenspezifische Preise stehen und fallen mit der Anbindung ans ERP. Im Erstgespräch prüfen wir, wie sich Ihre Preislisten, Kundengruppen und Freigabeprozesse im Shop abbilden lassen, damit jeder Kunde nach dem Login den richtigen Preis sieht. B2B-Commerce: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce-Leistung und B2B-Kundenportal ### Verwandte Themen Kundenspezifische Preise sind Teil des B2B-Commerce bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Preislogik, Kundengruppen und Bestellprozesse im Mittelstand zusammenspielen. Staffelpreise→Die reine Mengenlogik: öffentliche Preisstaffeln, zur Abgrenzung von individuellen Konditionen.Shopware-Kundengruppen→Wie Kunden gruppiert und individuellen Preislisten zugeordnet werden.B2B-Commerce→Das übergeordnete Feld, in dem individuelle Preise und Bestellprozesse zusammenlaufen.Mindermengenzuschlag→Der Gegenpol zur Mengenstaffel: Aufschlag bei kleinen Bestellmengen.B2B-Kundenportal→Wo individuelle Preise, Quick Order, Nachbestellung und Freigaben zusammenkommen. ### Was ist D2C (Direct-to-Consumer)? URL: https://www.onacy.de/wissen/d2c/ onacy›Wissen›D2C B2B-Commerce ## Was ist D2C (Direct-to-Consumer)? D2C (Direct-to-Consumer) ist ein Vertriebsmodell, bei dem eine Marke oder ein Hersteller Produkte direkt an Endkunden verkauft, ohne Groß- oder Einzelhandel als Zwischenstufe. Der Hersteller steuert dabei Vertrieb, Kundenbeziehung, Preise und Daten selbst, meist über einen eigenen Onlineshop, Marktplatz-Präsenzen oder eigene Stores. Im klassischen Modell verkauft ein Hersteller an Großhändler und Handelsketten, die wiederum an Endkunden verkaufen. D2C verkürzt diese Kette: Die Marke tritt selbst in direkten Kontakt mit dem Endkunden. Damit gewinnt der Hersteller Zugriff auf Kundendaten, Margen und die vollständige Kontrolle über das Markenerlebnis, übernimmt im Gegenzug aber auch Aufgaben, die vorher der Handel getragen hat: Logistik, Retouren, Kundenservice und Produktdatenpflege. Kriterium D2C B2B-Commerce Klassischer Handel Abnehmer Endkunde direkt (Consumer) Anderes Unternehmen (Einkauf, Beschaffung) Handel als Zwischenstufe zum Endkunden Kundenbeziehung Direkt bei der Marke, inklusive Kundendaten Direkt zwischen Lieferant und Geschäftskunde Beim Handel, Hersteller hat kaum Kundendaten Marge und Preishoheit Voll beim Hersteller, keine Handelsspanne abzugeben Verhandelt, oft kunden- und mengenabhängig Handelsspanne reduziert die Herstellermarge Operative Last Hersteller trägt Logistik, Service, Retouren selbst Komplexe Prozesse (Freigaben, Kundenpreise, Portale) Handel übernimmt Fläche, Service und Logistik Datenanforderung Endkundentaugliche, konsistente Produktdaten über alle Kanäle Strukturierte Daten und Klassifizierung fürs Onboarding Datenverantwortung liegt teils beim Handel Stand: August 2026. Die Einordnung beschreibt die typische Ausprägung der Vertriebsmodelle, nicht jeden Einzelfall. Klassische Handelskette gegen D2C Im klassischen Modell durchläuft ein Produkt mehrere Handelsstufen. D2C verkürzt die Kette, der Hersteller verkauft direkt an den Endkunden und übernimmt dessen Betreuung. ### Warum setzen Hersteller auf D2C? D2C gibt Herstellern die Kontrolle zurück, die im klassischen Handelsmodell beim Zwischenhandel liegt. Der direkte Draht zum Endkunden bringt mehrere Vorteile, die zugleich der Grund sind, warum immer mehr Marken parallel zum Handel einen eigenen Kanal aufbauen: - Zugriff auf Kundendaten, die im Handelsmodell beim Handel bleiben und für Sortiment und Marketing fehlen. - Höhere Marge, weil keine Handelsspanne abgegeben wird. - Volle Kontrolle über Markenerlebnis, Preise und Produktpräsentation. - Schnelleres Feedback aus dem Markt für Produktentwicklung und Sortiment. Der Preis dafür sind Aufgaben, die vorher der Handel getragen hat: Logistik, Retouren, Endkundenservice und vor allem endkundentaugliche Produktdaten. Genau an dieser Datenanforderung entscheidet sich, ob ein D2C-Kanal skaliert oder in manueller Pflege erstickt. Einordnung Viele Hersteller unterschätzen bei D2C, dass der Endkunde ganz andere Produktdaten erwartet als der Handel: emotionale Beschreibungen, Bilder, Varianten und Verfügbarkeiten in Echtzeit. Wer D2C neben dem bestehenden B2B-Geschäft aufbaut, braucht eine Datenbasis, die beide Kanäle aus einer Quelle bedient, sonst entstehen widersprüchliche Informationen und doppelte Pflege. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie unterscheidet sich D2C von B2B-Commerce? D2C und B2B-Commerce beschreiben verschiedene Richtungen des Verkaufs. D2C richtet sich an den privaten Endkunden (Consumer), B2B-Commerce an andere Unternehmen als Abnehmer. Die Modelle schließen sich nicht aus: Viele Hersteller betreiben beide parallel, etwa einen B2B-Kanal für Handelspartner und einen D2C-Shop für Endkunden. Die technischen Anforderungen unterscheiden sich deutlich. B2B-Commerce braucht kundenindividuelle Preise, Freigabeprozesse und Bestellportale. D2C braucht ein reibungsloses Einkaufserlebnis, emotionale Produktdaten und schnelle Checkout-Prozesse. Werden beide Kanäle bedient, ist eine gemeinsame Datenbasis entscheidend, damit dasselbe Produkt in beiden Welten konsistent auftritt. Dieser Gedanke der Kanal-Zusammenführung ist der Kern von Unified Commerce. ### Was D2C nicht ist D2C ist ein Vertriebsmodell, keine reine Marktplatz-Präsenz. Ein Hersteller, der seine Produkte ausschließlich über fremde Marktplätze verkauft, betreibt kein echtes D2C, weil ihm die direkte Kundenbeziehung und die Kundendaten fehlen. D2C bedeutet, dass die Marke den direkten Kontakt und die Daten selbst hält, auch wenn Marktplätze ergänzend genutzt werden. D2C ist auch kein B2B-Modell. Verkauft ein Unternehmen an gewerbliche Abnehmer, handelt es sich um B2B-Commerce, unabhängig davon, ob ein Onlineshop im Spiel ist. Die Abgrenzung entscheidet sich am Abnehmer: Endkunde bedeutet D2C, Unternehmen bedeutet B2B. Und D2C ist keine Zusammenführung von Kanälen, das beschreibt Unified Commerce. D2C benennt nur, an wen verkauft wird, nicht wie mehrere Kanäle technisch verbunden werden. ### Häufige Fragen zu D2C #### Was bedeutet D2C einfach erklärt? D2C steht für Direct-to-Consumer und beschreibt ein Vertriebsmodell, bei dem eine Marke oder ein Hersteller direkt an Endkunden verkauft, ohne Groß- oder Einzelhandel als Zwischenstufe. Der Hersteller steuert Vertrieb, Kundenbeziehung und Preise selbst, meist über einen eigenen Onlineshop. So gewinnt er Zugriff auf Kundendaten und die volle Marge. #### Was ist der Unterschied zwischen D2C und B2B-Commerce? D2C richtet sich an den privaten Endkunden, B2B-Commerce an andere Unternehmen als Abnehmer. Die Abgrenzung entscheidet sich also am Abnehmer, nicht am Kanal. Viele Hersteller betreiben beide Modelle parallel, brauchen dafür aber unterschiedliche Prozesse: D2C setzt auf ein reibungsloses Einkaufserlebnis, B2B-Commerce auf Kundenpreise und Freigabeprozesse. #### Ist D2C dasselbe wie ein Verkauf über Marktplätze? Nein. Wer ausschließlich über fremde Marktplätze verkauft, betreibt kein echtes D2C, weil ihm die direkte Kundenbeziehung und die Kundendaten fehlen. D2C bedeutet, dass die Marke den direkten Kontakt und die Daten selbst hält, meist über einen eigenen Onlineshop. Marktplätze können ein D2C-Modell ergänzen, ersetzen es aber nicht. #### Welche Produktdaten braucht ein D2C-Kanal? Ein D2C-Kanal braucht endkundentaugliche Produktdaten: verständliche Beschreibungen, Bilder, Varianten und Verfügbarkeiten in Echtzeit. Diese Anforderungen unterscheiden sich von reinen Handelsdaten. Wer D2C neben einem B2B-Geschäft aufbaut, sollte beide Kanäle aus einer zentralen Datenbasis bedienen, damit dasselbe Produkt überall konsistent auftritt und keine Mehrfachpflege entsteht. D2C und B2B aus einer Datenbasis bedienen Ein D2C-Kanal skaliert nur, wenn die Produktdaten endkundentauglich und konsistent sind. Im Erstgespräch klären wir, wie Sie D2C und B2B aus einer gemeinsamen Datenbasis steuern, ohne widersprüchliche Informationen und doppelte Pflege. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce-Hub und Data Management ### Verwandte Themen D2C ist eng mit den anderen Commerce-Modellen bei onacy verzahnt. Diese Seiten grenzen Vertriebsmodelle und Kanal-Strategien voneinander ab. B2B-Commerce→Das Gegenstück zu D2C: Handel zwischen Unternehmen mit Kundenpreisen und Freigabeprozessen.Unified Commerce→Wie D2C- und B2B-Kanäle technisch zu einem konsistenten Erlebnis zusammengeführt werden.Omnichannel→Warum ein D2C-Kanal in eine kanalübergreifende Strategie eingebettet gehört.Composable Commerce→Wie sich ein D2C-Shop flexibel aus einzelnen Best-of-Breed-Bausteinen zusammensetzen lässt. ### Was ist Kundenportal-Software? URL: https://www.onacy.de/wissen/kundenportal-software/ onacy›Wissen›Kundenportal-Software B2B-Commerce ## Was ist Kundenportal-Software? Kundenportal-Software ist eine Softwarekategorie für digitale Self-Service-Portale, über die Geschäftskunden nach dem Login eigenständig Bestellhistorie, Dokumente, Angebote und Support-Anfragen einsehen und verwalten. Sie stellt die Plattform bereit, auf der ein Kundenportal technisch betrieben wird, und lässt sich an ERP, CRM und Produktdaten anbinden. Die Software liefert die wiederkehrenden Portal-Funktionen als Basis: Benutzer- und Rollenverwaltung, Rechte pro Kundenkonto, Zugriff auf Belege und Verträge sowie Schnittstellen zu den führenden Systemen. Bei der Auswahl geht es weniger um einzelne Features als um die Frage, wie gut die Plattform bestehende Prozesse, Datenquellen und den Betrieb über Jahre trägt. Der Begriff bezeichnet die Werkzeug- und Software-Ebene. Was ein Kundenportal inhaltlich leisten soll, also das Fachkonzept, beschreibt der Eintrag zum B2B-Kundenportal. Kundenportal-Software ist die Antwort auf die Frage, womit dieses Konzept umgesetzt wird. Auswahlkriterium Worauf es ankommt Typische Stolperstelle Integration Standardisierte Anbindung an ERP, CRM und Produktdaten (PIM) über APIs Portal-Daten hängen an manuellen Exporten statt an Live-Schnittstellen Rollen und Rechte Feingranulare Berechtigungen pro Kundenkonto, Standort und Nutzergruppe Starre Rollenmodelle, die komplexe Kundenorganisationen nicht abbilden Erweiterbarkeit Offene Plattform, die eigene Prozesse und kundenspezifische Ansichten zulässt Geschlossenes Produkt, das jede Sonderanforderung als Workaround erzwingt Betrieb Klare Verantwortung für Hosting, Updates, Sicherheit und Skalierung Unklare Update-Pfade, die das Portal über Jahre veralten lassen Total Cost of Ownership Lizenz, Anbindung, Betrieb und Weiterentwicklung über die gesamte Laufzeit Fokus auf den Lizenzpreis, während Integration und Betrieb dominieren Stand: August 2026. Die Auswahlkriterien sind eine Orientierung für die Evaluation und gewichten sich je nach Ausgangslage unterschiedlich. Wo Kundenportal-Software im Stack sitzt Die Software ist die Plattform-Ebene zwischen dem Fachkonzept und den anbindungspflichtigen Systemen. Sie ist weder ein Shopsystem noch ein CRM, sondern das Portal darüber. ### Was leistet Kundenportal-Software? Kundenportal-Software stellt die Bausteine bereit, aus denen ein Kundenportal zusammengesetzt wird. Im Kern geht es um Funktionen, die in fast jedem Portal wiederkehren und die eine Plattform standardisiert mitbringt: - Login und Benutzerverwaltung mit Rollen und Rechten pro Kundenkonto. - Zugriff auf Bestellhistorie, Lieferstatus und wiederkehrende Bestellungen. - Dokumentenbereich für Rechnungen, Lieferscheine, Datenblätter und Verträge. - Individuelle Angebote und Freigaben, abgebildet als Prozess im Portal. - Support- und Anfragefunktionen mit Verlauf pro Kunde. Diese Funktionen leben von den angebundenen Systemen. Erst die Schnittstellen zu ERP, CRM und Produktdaten machen aus der Software ein Portal, das aktuelle Preise, Belege und Sortimente zeigt, statt statischer Kopien. Einordnung Bei der Auswahl von Kundenportal-Software wird der Lizenzpreis oft überbewertet und die Integration unterschätzt, obwohl genau die Anbindung an ERP, CRM und Produktdaten über Erfolg oder Stillstand entscheidet. Wer die Plattform an seiner Datenbasis und seinen Prozessen misst statt an einer Feature-Liste, trifft die tragfähigere Entscheidung über die gesamte Laufzeit. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Kundenportal-Software, Shopsystem oder CRM? Kundenportal-Software wird häufig mit einem Shopsystem oder einem CRM verwechselt, obwohl die drei unterschiedliche Aufgaben haben. Ein Shopsystem ist auf den Verkaufsprozess und den Warenkorb ausgelegt, meist für offene Sortimente. Ein CRM verwaltet Kundenbeziehungen und Vertriebsaktivitäten im Hintergrund. Kundenportal-Software ist die Plattform, über die bestehende Geschäftskunden nach dem Login ihre eigenen Vorgänge selbst erledigen. In der Praxis arbeiten die Systeme zusammen: Das Portal zieht Preise und Belege aus dem ERP, Kundendaten aus dem CRM und Produktinformationen aus dem PIM. Manche Plattformen bringen Shop-Funktionen mit, ersetzen aber weder ein vollständiges Shopsystem noch ein CRM. Wer die Abgrenzung früh klärt, vermeidet doppelte Datenhaltung und unklare Zuständigkeiten. ### Worauf kommt es bei der Auswahl an? Die Auswahl von Kundenportal-Software ist weniger eine Feature-Frage als eine Architektur- und Betriebsentscheidung. Entscheidend ist, wie gut sich die Plattform an bestehende Systeme anbinden lässt, wie flexibel sich Rollen und Prozesse abbilden lassen und wer über Jahre Verantwortung für Betrieb, Updates und Sicherheit trägt. Die Tabelle oben fasst die zentralen Auswahlkriterien und typische Stolperstellen zusammen. Ein wiederkehrender Fehler ist die isolierte Bewertung des Portals ohne Blick auf die Datenbasis. Wenn Preise, Belege und Produktdaten nicht sauber und live angebunden sind, bleibt jedes Portal ein gepflegter Datenfriedhof. onacy setzt als Pimcore Platinum Partner an genau dieser Stelle an: Produktdaten und Prozesse so strukturieren, dass die Portal-Plattform ohne manuelle Nacharbeit mit aktuellen Daten versorgt wird. Kontext dazu im B2B-Commerce-Bereich. ### Häufige Fragen zu Kundenportal-Software #### Was ist Kundenportal-Software einfach erklärt? Kundenportal-Software ist eine Softwarekategorie für digitale Self-Service-Portale, über die Geschäftskunden nach dem Login Bestellhistorie, Dokumente, Angebote und Support selbst verwalten. Sie stellt die Plattform mit Login, Rollen und Schnittstellen bereit, auf der ein Kundenportal betrieben wird. Angebunden an ERP, CRM und Produktdaten zeigt sie aktuelle Preise, Belege und Sortimente. #### Was ist der Unterschied zwischen Kundenportal-Software und einem B2B-Kundenportal? Ein B2B-Kundenportal beschreibt das Fachkonzept, also welche Self-Service-Prozesse Geschäftskunden nutzen sollen. Kundenportal-Software ist die technische Plattform, mit der dieses Konzept umgesetzt wird. Das Portal ist das WAS, die Software das WOMIT. Erst die Auswahl der passenden Software entscheidet, wie tragfähig das Portal über Jahre läuft. #### Ist Kundenportal-Software das Gleiche wie ein Shopsystem oder ein CRM? Nein. Ein Shopsystem ist auf Verkauf und Warenkorb ausgelegt, ein CRM verwaltet Kundenbeziehungen im Hintergrund. Kundenportal-Software ist die Plattform, über die bestehende Geschäftskunden nach dem Login eigene Vorgänge erledigen. Die Systeme arbeiten zusammen, ersetzen sich aber nicht. Das Portal zieht Daten aus ERP, CRM und PIM. #### Worauf sollte man bei der Auswahl von Kundenportal-Software achten? Wichtiger als einzelne Features sind Integration, Rollen- und Rechtemodell, Erweiterbarkeit sowie ein klarer Betriebsplan für Updates und Sicherheit. Die Total Cost of Ownership umfasst Lizenz, Anbindung, Betrieb und Weiterentwicklung. Entscheidend ist eine live angebundene Datenbasis, denn ohne aktuelle Preise, Belege und Produktdaten bleibt jedes Portal wirkungslos. Die richtige Portal-Plattform beginnt bei den Daten Kundenportal-Software steht und fällt mit der Anbindung an ERP, CRM und Produktdaten. Im Erstgespräch ordnen wir Ihre Ausgangslage ein und zeigen, welche Plattform-Entscheidung zu Ihren Prozessen und Ihrer Datenbasis passt. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce-Bereich und B2B-Kundenportal ### Verwandte Themen Kundenportal-Software ist Teil des B2B-Commerce bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Fachkonzept, Plattform und Vertriebsdigitalisierung zusammenspielen. B2B-Kundenportal→Das Fachkonzept hinter der Software: welche Self-Service-Prozesse ein Kundenportal abdeckt.Vertriebsdigitalisierung→Warum ein Portal ein zentraler Baustein ist, um wiederkehrende Vertriebsvorgänge selbstbedienbar zu machen.B2B-Commerce→Der Rahmen, in dem Kundenportale, Shopsysteme und Produktdaten im Geschäftskundengeschäft zusammenwirken.B2B-Commerce-Bereich→Wie onacy Portal-Plattform, Datenbasis und Prozesse für Geschäftskunden zusammenführt. ### Was ist ein Lieferantenportal? URL: https://www.onacy.de/wissen/lieferantenportal/ onacy›Wissen›Lieferantenportal B2B-Commerce ## Was ist ein Lieferantenportal? Ein Lieferantenportal ist eine digitale Plattform, über die ein Unternehmen die Zusammenarbeit mit seinen Lieferanten bündelt. Bestellungen, Rechnungen, Stammdaten, Zertifikate und Ausschreibungen laufen zentral und in Echtzeit über eine gemeinsame Oberfläche statt über E-Mail, Telefon oder PDF. Das Portal sitzt auf der Beschaffungsseite und ist die digitale Schnittstelle zwischen einkaufendem Unternehmen und seinen Zulieferern. Im Kern verlagert ein Lieferantenportal die Kommunikation mit Zulieferern von unstrukturierten Kanälen auf einen strukturierten, nachvollziehbaren Prozess. Lieferanten melden sich mit eigenem Zugang an, sehen Bestellungen und Bedarfe, laden Rechnungen und Dokumente hoch und pflegen ihre eigenen Stammdaten. Das einkaufende Unternehmen gewinnt dadurch Transparenz über Status, Termine und Dokumente, ohne jede Information manuell einsammeln zu müssen. Ein Lieferantenportal ist damit das Gegenstück zum kundengerichteten B2B-Kundenportal: Beide sind Self-Service-Portale, richten sich aber an unterschiedliche Rollen. Das Kundenportal bedient Abnehmer auf der Absatzseite, das Lieferantenportal bedient Zulieferer auf der Beschaffungsseite. Kriterium Lieferantenportal B2B-Kundenportal Rolle Zulieferer und Dienstleister auf der Beschaffungsseite Abnehmer und Kunden auf der Absatzseite Richtung Einkauf, eingehende Waren und Leistungen Vertrieb, ausgehende Waren und Leistungen Typische Funktionen Bestellungen, Rechnungen, Stammdaten, Zertifikate, Ausschreibungen Katalog, Angebote, Auftragsverfolgung, Wiederbestellung, Rechnungen Nutzer Lieferanten-Mitarbeiter mit eigenem Zugang Einkaufsverantwortliche des Kunden Kernnutzen Transparente, nachvollziehbare Beschaffungsprozesse und aktuelle Lieferantendaten Self-Service, schnellere Bestellung und Entlastung des Vertriebs Stand: August 2026. Die Funktionsumfänge variieren je nach Branche und Reifegrad der Beschaffungsorganisation. Lieferantenportal und Kundenportal im Warenfluss Das Lieferantenportal steuert die eingehende Seite (Beschaffung), das B2B-Kundenportal die ausgehende Seite (Absatz). Beide Portale docken an dieselben Kern- und Datensysteme an. ### Welche Funktionen hat ein Lieferantenportal? Ein Lieferantenportal bündelt die wiederkehrenden Aufgaben der Zusammenarbeit mit Zulieferern an einer Stelle. Der Funktionsumfang hängt vom Reifegrad der Beschaffung ab, folgende Bausteine finden sich in den meisten Portalen: - Bestellabwicklung: Lieferanten sehen eingehende Bestellungen, bestätigen Termine und melden Lieferstatus zurück. - Rechnungen und Belege: Upload und Abgleich von Rechnungen und Lieferscheinen, oft mit automatischer Prüfung gegen die Bestellung. - Lieferanten-Stammdaten: Zulieferer pflegen Adressen, Bankdaten, Ansprechpartner und Zertifikate selbst und halten sie aktuell. - Ausschreibungen und Anfragen: Bedarfe werden ausgeschrieben, Lieferanten geben Angebote strukturiert ab und lassen sich vergleichen. - Dokumente und Nachweise: Qualitätszertifikate, Konformitätsnachweise und Verträge liegen versioniert und nachvollziehbar vor. Der Nutzen entsteht aus der Standardisierung: Statt jeder Lieferant über einen eigenen Weg zu kommunizieren, folgen alle demselben Prozess. Das reduziert Rückfragen, macht Termine und Bestände planbar und schafft eine lückenlose Historie für Audits und Nachweispflichten. Einordnung Der größte Hebel eines Lieferantenportals liegt selten in der Oberfläche, sondern in den Daten dahinter. Wenn Lieferanten-Stammdaten, Artikelbezüge und Zertifikate sauber gepflegt sind, läuft die Beschaffung fast von allein. Sind sie es nicht, verlagert das Portal die Unordnung nur an eine neue Stelle. Wer das Portal auf einer belastbaren Datenbasis aufsetzt, spart sich später das teure Nachziehen. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Worin unterscheiden sich Lieferantenportal und Kundenportal? Lieferantenportal und B2B-Kundenportal sind technisch verwandt, spielen im Unternehmen aber gegensätzliche Rollen. Das Kundenportal richtet sich an Abnehmer und dient dem Verkauf: Kunden bestellen im Self-Service, verfolgen Aufträge und rufen Rechnungen ab. Das Lieferantenportal richtet sich an Zulieferer und dient der Beschaffung: Lieferanten bestätigen Bestellungen, laden Rechnungen hoch und pflegen ihre Daten. Ein Lieferantenportal ist ausdrücklich kein Kunden-Self-Service und auch kein vollständiger E-Procurement-Prozess. E-Procurement umfasst den gesamten Beschaffungsablauf vom Bedarf über die Freigabe bis zur Zahlung. Das Lieferantenportal ist die Schnittstelle darin, an der die Zulieferer andocken. Viele Unternehmen betreiben beide Portale parallel, weil Absatz- und Beschaffungsseite unterschiedliche Nutzer, Rechte und Prozesse brauchen. ### Wie hängen Lieferantenportal und Datenmanagement zusammen? Ein Lieferantenportal ist nur so gut wie die Daten, die es transportiert. Lieferanten-Stammdaten, Artikelzuordnungen, Preise und Zertifikate müssen konsistent und aktuell sein, sonst spiegelt das Portal veraltete oder widersprüchliche Informationen wider. Ein zentrales Data Management stellt sicher, dass Portal, ERP und angrenzende Systeme dieselben Daten nutzen. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Produkt- und Lieferantendaten so strukturieren, dass ein Portal ohne manuelle Nacharbeit auf einer belastbaren Basis läuft. Erst wenn Stammdaten, Merkmale und Dokumente sauber gepflegt sind, entfaltet ein Lieferantenportal seinen Nutzen: Weniger Rückfragen, planbare Termine und eine lückenlose Historie für Nachweispflichten. ### Häufige Fragen zum Lieferantenportal #### Was ist ein Lieferantenportal einfach erklärt? Ein Lieferantenportal ist eine digitale Plattform, über die ein Unternehmen die Zusammenarbeit mit seinen Lieferanten bündelt. Bestellungen, Rechnungen, Stammdaten, Zertifikate und Ausschreibungen laufen zentral über eine gemeinsame Oberfläche statt über E-Mail und Telefon. Das Portal sitzt auf der Beschaffungsseite und ist die digitale Schnittstelle zwischen einkaufendem Unternehmen und seinen Zulieferern. #### Was ist der Unterschied zwischen Lieferantenportal und B2B-Kundenportal? Beide sind Self-Service-Portale, richten sich aber an unterschiedliche Rollen. Das B2B-Kundenportal bedient Abnehmer auf der Absatzseite und dient dem Verkauf. Das Lieferantenportal bedient Zulieferer auf der Beschaffungsseite und dient dem Einkauf. Lieferanten bestätigen dort Bestellungen, laden Rechnungen hoch und pflegen ihre Stammdaten. Viele Unternehmen betreiben beide Portale parallel. #### Welche Funktionen bietet ein Lieferantenportal? Typische Funktionen sind die Bestellabwicklung mit Terminbestätigung, der Upload und Abgleich von Rechnungen und Lieferscheinen, die Selbstpflege von Lieferanten-Stammdaten, Ausschreibungen mit strukturiertem Angebotsvergleich sowie die versionierte Ablage von Zertifikaten und Nachweisen. Der Nutzen entsteht aus der Standardisierung: Alle Lieferanten folgen demselben Prozess, das reduziert Rückfragen und schafft eine lückenlose Historie. #### Ist ein Lieferantenportal dasselbe wie E-Procurement? Nein. E-Procurement umfasst den gesamten Beschaffungsprozess vom Bedarf über die Freigabe bis zur Zahlung. Ein Lieferantenportal ist die Schnittstelle darin, an der die Zulieferer andocken. Es ist weder ein Kunden-Self-Service noch der komplette Beschaffungsablauf, sondern die Lieferanten-seitige Oberfläche, über die Bestellungen, Rechnungen und Stammdaten ausgetauscht werden. Ein Lieferantenportal steht und fällt mit den Daten dahinter Bevor ein Portal Beschaffungsprozesse entlastet, muss die Datenbasis stimmen. Im Erstgespräch prüfen wir, wie belastbar Ihre Lieferanten- und Produktdaten sind und wie ein Portal ohne manuelle Nacharbeit auf ERP und angrenzende Systeme aufsetzt. Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Das Lieferantenportal ist Teil des B2B-Commerce bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Portale, Beschaffung und Produktdaten im Mittelstand zusammenspielen. B2B-Kundenportal→Das kundengerichtete Gegenstück auf der Absatzseite, mit dem das Lieferantenportal oft parallel läuft.E-Procurement→Der gesamte digitale Beschaffungsprozess, in dem das Lieferantenportal die Schnittstelle zum Zulieferer bildet.EDI→Der automatisierte Datenaustausch zwischen Systemen, oft als Ergänzung zur manuellen Portal-Nutzung.OCI Punch-out→Wie Lieferantenkataloge direkt im Beschaffungssystem des Kunden nutzbar werden. ### Was ist ein Ersatzteilportal? URL: https://www.onacy.de/wissen/ersatzteilportal/ onacy›Wissen›Ersatzteilportal B2B-Commerce ## Was ist ein Ersatzteilportal? Ein Ersatzteilportal ist ein digitaler Self-Service-Bereich, über den Kunden und Servicetechniker Ersatzteile eigenständig identifizieren, dem passenden Maschinen- oder Seriennummernkontext zuordnen und direkt nachbestellen. Kern sind ein strukturierter Teilekatalog und interaktive Explosionszeichnungen, über die das richtige Bauteil ohne Rückfrage beim Vertrieb gefunden wird. Das Portal entlastet den After-Sales und verkürzt die Zeit vom Ausfall bis zur Bestellung. Ersatzteilportale sind vor allem im Maschinenbau, in der Industrietechnik und bei Komponentenherstellern verbreitet, wo Maschinen über Jahrzehnte im Feld stehen und Ausfallzeiten teuer sind. Statt Teilenummern per Telefon oder E-Mail beim Vertrieb zu erfragen, navigieren Kunden über Explosionszeichnungen visuell zum gesuchten Bauteil. Die Zuordnung über die Serien- oder Maschinennummer stellt sicher, dass genau das zur konkreten Maschine passende Teil bestellt wird. Kriterium Ersatzteilportal Allgemeiner Webshop Ausrichtung | Teilebezogener Service-Self-Service für Ersatzteile | Sortimentsbezogener Verkauf über Kategorien und Filter Teilesuche | Explosionszeichnung, Baugruppe, Serien- und Maschinennummer | Kategorien, Suchfeld, Facettenfilter Kontext | Jedes Teil ist einer konkreten Maschine und Baugruppe zugeordnet | Produkte stehen weitgehend eigenständig im Katalog Nutzer | Bestandskunden, Servicetechniker, Instandhaltung | Neu- und Bestandskunden, oft offen zugänglich Datenbasis | Stücklisten, Teileverwendung, Servicedaten aus dem PIM | Produktstammdaten und Marketingcontent Stand: August 2026. Die Gegenüberstellung zeigt die typische Abgrenzung eines teilebezogenen Ersatzteilportals gegenüber einem sortimentsbezogenen Webshop. Vom Maschinenkontext zur Ersatzteilbestellung Der Weg vom Maschinenkontext bis zur Nachbestellung. Grundlage jedes Schritts sind verknüpfte Teile-, Stücklisten- und Servicedaten aus dem PIM. ### Wofür wird ein Ersatzteilportal genutzt? Ein Ersatzteilportal digitalisiert den After-Sales-Prozess rund um Ersatz- und Verschleißteile. Es überführt die Teilesuche vom Telefon in einen visuellen Self-Service und stellt sicher, dass Kunden das zur Maschine passende Teil finden. Typische Einsatzfelder: - Teileidentifikation über interaktive Explosionszeichnungen statt über Papierkataloge. - Zuordnung von Ersatzteilen zur konkreten Maschine über Serien- und Maschinennummer. - Nachbestellung mit Bestellhistorie, Verfügbarkeit und Preisen im Kundenkontext. - Bereitstellung von Handbüchern, Stücklisten und Servicedokumenten zum jeweiligen Teil. Für Maschinen- und Anlagenhersteller ist das Portal ein Hebel im Service: Es senkt die Zahl der Rückfragen im After-Sales, reduziert Fehlbestellungen und macht das Ersatzteilgeschäft als margenstarken Umsatzstrom skalierbar. Einordnung In Maschinenbau und Industrie hängt die Zufriedenheit im After-Sales an einer einzigen Frage: Findet der Kunde das richtige Ersatzteil ohne Rückfrage? Ein Ersatzteilportal löst das nur dann, wenn Teil, Baugruppe, Maschine und Seriennummer im Hintergrund sauber verknüpft sind. Wer diese Struktur zuerst im PIM aufbaut und das Portal als Ausgabekanal versteht, spart im Betrieb die teure manuelle Teilesuche und reduziert Fehlbestellungen deutlich. Philipp Foreman, Geschäftsführer onacy GmbH ### Wie grenzt sich ein Ersatzteilportal ab? Ein Ersatzteilportal ist ein Spezialfall des B2B-Kundenportals, erweitert um Teilekatalog und Explosionszeichnung. Wichtig ist die Abgrenzung nach oben und unten: Es ist kein allgemeiner Webshop, denn es verkauft nicht ein breites Sortiment über Kategorien, sondern führt teilebezogen über den Maschinenkontext zum richtigen Bauteil. Und es ist kein reines PIM, denn es pflegt keine Daten, sondern zeigt sie an. Das Portal ist also der Ausgabekanal für Servicedaten, während das Data Management im Hintergrund die Struktur liefert. Diese Trennung ist entscheidend: Wer Teilesuche, Stücklisten und Maschinenzuordnung ohne saubere Datenbasis ins Portal baut, produziert Lücken, die genau dort auffallen, wo der Kunde ein Teil dringend braucht. ### Wie hängen Ersatzteilportal und PIM zusammen? Ein PIM-System (Product Information Management) hält Artikelstammdaten, Stücklisten, Merkmale und die Verknüpfung von Teil, Baugruppe und Maschine zentral vor. Das Ersatzteilportal greift auf diese Struktur zu und macht sie als Katalog und interaktive Explosionszeichnung nutzbar. Beide Systeme greifen also ineinander: Das PIM ist die Datenquelle, das Portal der Servicekanal. Erst wenn Teileverwendung, Einheiten und Servicedaten im PIM konsistent gepflegt sind, funktioniert die Teilesuche im Portal fehlerarm. Genau hier setzt onacy als Pimcore Platinum Partner an: Produkt- und Servicedaten so strukturieren, dass ein Ersatzteilportal die richtige Teilezuordnung ohne manuelle Nacharbeit liefert. ### Häufige Fragen zum Ersatzteilportal #### Was ist ein Ersatzteilportal einfach erklärt? Ein Ersatzteilportal ist ein digitaler Self-Service-Bereich für Ersatzteile. Über einen Teilekatalog und interaktive Explosionszeichnungen finden Kunden und Servicetechniker das passende Bauteil zu ihrer Maschine, oft über die Serien- oder Maschinennummer. Anschließend lässt sich das Teil direkt nachbestellen. Das Portal entlastet den After-Sales-Bereich und beschleunigt den Weg vom Ausfall zur Bestellung. #### Was ist der Unterschied zwischen Ersatzteilportal und Webshop? Ein Webshop verkauft ein breites Sortiment nach Kategorien und Filtern. Ein Ersatzteilportal ist teilebezogen: Es ordnet jedes Ersatzteil einer konkreten Maschine, Baugruppe und Seriennummer zu und führt über Explosionszeichnungen zum richtigen Bauteil. Es ist ein Spezialfall des Kundenportals mit Servicefokus, kein allgemeiner Online-Shop und kein reines Datenpflegesystem. #### Welche Funktionen gehören in ein Ersatzteilportal? Typisch sind ein strukturierter Teilekatalog, interaktive Explosionszeichnungen, die Zuordnung über Maschinen- und Seriennummer, eine Nachbestellfunktion mit Bestellhistorie sowie Verfügbarkeits- und Preisinformationen. Ergänzt wird das oft um Dokumente wie Handbücher und Stücklisten. Grundlage sind saubere Produkt- und Servicedaten, die zentral im PIM gepflegt werden. #### Wie hängen Ersatzteilportal und PIM zusammen? Ein Ersatzteilportal zeigt die Daten, die im PIM gepflegt werden. Das PIM hält Artikelstammdaten, Stücklisten, Merkmale und die Verknüpfung von Teil, Baugruppe und Maschine zentral vor. Das Portal ist der Ausgabekanal, in dem diese Struktur als Katalog und Explosionszeichnung sichtbar wird. Ohne konsistente Teiledaten bleibt die Teilesuche im Portal lückenhaft und fehleranfällig. Ersatzteilportal auf einer sauberen Datenbasis Ein Ersatzteilportal ist nur so gut wie die Teile- und Servicedaten dahinter. Im Produktdaten-Audit prüfen wir, wie weit Stücklisten, Teileverwendung und Maschinenzuordnung tragfähig sind, und zeigen den Weg zu einer belastbaren Teilesuche im Portal. Produktdaten-Audit: Erstgespräch vereinbaren Mehr Kontext: B2B-Commerce und Data-Management-Hub ### Verwandte Themen Ein Ersatzteilportal ist Teil des B2B-Commerce bei onacy. Diese Seiten vertiefen, wie Portale, Kundenbeziehung und Produktdaten im Mittelstand zusammenspielen. B2B-Kundenportal→Der übergeordnete Portaltyp, von dem das Ersatzteilportal ein servicebezogener Spezialfall ist.B2B-Commerce→Das Feld, in dem Ersatzteilportale den After-Sales digitalisieren und Servicegeschäft skalierbar machen.Vertriebsdigitalisierung→Warum Self-Service im Ersatzteilgeschäft den Vertrieb von wiederkehrenden Anfragen entlastet.OCI Punch-out→Wie ein Ersatzteilportal über OCI direkt an die Beschaffungssysteme der Kunden angebunden wird.