Am 19. März 2026 haben Felix Sobol (Account Executive bei Pimcore) und Philipp Foreman (Gründer und Geschäftsführer von onacy) gemeinsam gezeigt, was hinter dem Begriff PXM steckt, warum schlechte Produktdaten teurer sind als die meisten Unternehmen ahnen, und wie der Weg von verstreuten Excel-Tabellen zu einem vollständig datengetriebenen Commerce-System konkret aussieht. Wer beim Webinar nicht live dabei sein konnte oder die Inhalte noch einmal in Ruhe nachlesen möchte: Dieser Recap fasst alle wesentlichen Punkte zusammen, inklusive der wirtschaftlichen Zahlen, des 4-Stufen-Modells und der meistgestellten Frage aus dem Q&A.
Warum das Thema gerade jetzt relevant ist
Die Ausgangssituation, die Felix Sobol und Philipp Foreman am Anfang des Webinars skizziert haben, kennen viele mittelständische Markenhersteller aus dem eigenen Alltag. Produktdaten liegen in Excel-Dateien, die niemand so richtig pflegt. Oder sie stecken im ERP-System, das eigentlich für Logistik und Finanzen gebaut wurde, nicht für Marketing-Content. Und wenn ein neuer Marktplatz oder ein neuer Kanal dazukommt, beginnt das manuelle Kopieren und Anpassen von vorn.
Was das konkret kostet, hat die Forschung schon länger belegt. Laut einer Analyse im MIT Sloan Management Review (Redman, 2017) verlieren Unternehmen durch mangelhafte Datenqualität zwischen 15 und 25 Prozent ihres potenziellen Umsatzes. Das ist keine Schätzung, sondern eine messbare Größe. Dazu kommen:
- 15 bis 30 Prozent höhere Retourenquoten durch fehlerhafte oder unvollständige Produktinformationen
- Eine Time-to-Market, die drei- bis sechsmal langsamer ist als beim Wettbewerb
- Bis zu 20 Prozent weniger Conversion durch unvollständige Produktseiten
- Listings, die auf Marktplätzen wegen fehlender Pflichtfelder abgelehnt werden
Das Excel-Problem
Wer seine Produktdaten heute noch in Tabellen verwaltet, hat strukturell drei Probleme: Es gibt keine Single Source of Truth. Versionen landen in E-Mails, Dropbox-Ordnern und lokalen Laufwerken, und niemand weiß, welche Datei die aktuelle ist. Etwa 40 Prozent der Arbeitszeit fließt in reine Datenpflege statt in wertschöpfende Tätigkeiten. Mehrsprachigkeit oder kanalspezifische Aufbereitung ist in dieser Umgebung faktisch nicht skalierbar.
Das ERP-Problem
ERP-Systeme sind für Lagerhaltung, Buchhaltung und Lieferketten optimiert. Für Marketing-Content waren sie nie gedacht. Das zeigt sich in der Praxis: Kanalspezifisches Ausspielen, also unterschiedliche Produkttexte für den eigenen Webshop, für Amazon oder für den Print-Katalog, ist kaum möglich. Jede Änderung an Produktdaten erfordert IT-Beteiligung. Das bremst Tempo und bindet Ressourcen, die an anderer Stelle fehlen.
Philipp Foreman hat es im Webinar auf den Punkt gebracht: Die eigentliche Frage ist nicht, ob Product Information Management notwendig ist. Die Frage ist, wie lange man sich noch leisten kann, ohne es zu arbeiten. Warum ein PIM-System allein heute nicht mehr ausreicht, erklärt dieser Artikel im Detail: Warum Ihr PIM-System allein nicht mehr ausreicht.
Das 4-Stufen-Modell: Von Datenchaos zu datengetriebenem Commerce
Den zentralen Teil des Webinars bildete das 4-Stufen-Modell, das Felix Sobol und Philipp Foreman gemeinsam vorgestellt haben. Es beschreibt den Weg von chaotisch verteilten Produktdaten zu einem vollständig geschlossenen PXM-System, das sich selbst optimiert.
Die vier Stufen im Überblick:
- Zentralisieren: Alle Produktdaten an einem Ort, aus einer Quelle
- KI-Anreichern: Automatische Generierung, Übersetzung und Qualitätsbewertung von Content
- Ausspielen: Kanalspezifische Daten in Echtzeit auf alle relevanten Kanäle
- Rückfluss und Optimierung: Nutzungsdaten zurückführen und kontinuierlich verbessern
Wichtig: Die Stufen 1 und 2 bilden die PIM-Ebene. Wer dort solide aufgestellt ist, kann in den Stufen 3 und 4 die volle PXM-Wirkung entfalten. Ohne stabile Datenbasis oben bleibt die Ausspielung unten ein Stückwerk.
Stufe 1 und 2 im Detail: PIM-Grundlagen und KI-Anreicherung
Pimcore ist die Plattform, auf der Felix Sobol und Philipp Foreman das Modell konkret vorgeführt haben. In Stufe 1 geht es darum, alle Produkt-, Master- und Asset-Daten an einem zentralen Ort zusammenzuführen. Das klingt einfacher, als es ist, weil Daten in der Realität aus ERP-Systemen, Lieferanten-Feeds, Legacy-Datenbanken und manuellen Eingaben kommen. Pimcore bietet dafür flexible Datenmodelle, die sich an jede Branche und jede Produktstruktur anpassen lassen. Automatisierte Imports, Workflows und Freigabeprozesse sorgen dafür, dass Datenqualität nicht vom Erinnerungsvermögen einzelner Mitarbeitender abhängt. Mehrsprachigkeit und Marktspezifik sind von Anfang an eingebaut, nicht nachträglich aufgesetzt.
Stufe 2 ist dort, wo Künstliche Intelligenz konkret messbar wird. Im Walkthrough haben Felix Sobol und Philipp Foreman gezeigt, wie Pimcore SEO-optimierte Produktbeschreibungen automatisch generiert, Übersetzungen in mehr als 40 Sprachen mit konsistenter Marken-Tonalität erstellt, Bilder automatisch taggt und mit Alt-Texten versieht und über ein Qualitäts-Scoring die Vollständigkeit, den SEO-Score und die inhaltliche Konsistenz jedes einzelnen Produkts bewertet.
Das bedeutet in der Praxis: Das Redaktionsteam arbeitet nicht mehr an jedem Produkt von Hand, sondern priorisiert und korrigiert dort, wo die KI es noch nicht alleine schafft. Der Arbeitsaufwand für Datenpflege sinkt spürbar, die Qualität steigt systematisch.
Der PXM Closed Loop: Was in Stufe 3 und 4 passiert
Stufe 3 ist die Ausspielung. Hier verlässt der Produktdaten-Datensatz das zentrale System und verteilt sich auf alle relevanten Kanäle: den eigenen Webshop, Marktplätze wie Amazon oder Otto, Google Shopping, Printmedien und den Point of Sale. Entscheidend ist dabei: Jeder Kanal bekommt die für ihn optimierte Version. Amazon hat andere Pflichtfelder als der eigene Shop. Ein Printprospekt braucht andere Texte als eine Google-Shopping-Anzeige. Die Echtzeit-Syndication sorgt dafür, dass Änderungen sofort auf allen Kanälen ankommen, ohne dass jemand sie manuell übertragen muss.
Stufe 4 ist das, was aus einem PIM-System ein echtes PXM-System macht. Nutzungsdaten aus Webshop, Marktplätzen und Suchanfragen fließen zurück in die Plattform. Die KI analysiert, welche Produkte auf welchen Kanälen underperformen, priorisiert Optimierungsmaßnahmen und schlägt A/B-Tests für Produktbeschreibungen und Bilder vor. Welche Produkte brauchen besseren Content? Welche Beschreibung konvertiert auf Amazon besser? Diese Fragen werden nicht mehr manuell beantwortet, sondern datengetrieben.
Dieser Kreislauf, der PXM Closed Loop, ist das Herzstück des Ansatzes. Er sorgt dafür, dass Produkterlebnisse nicht einmalig optimiert werden, sondern sich dauerhaft und automatisch verbessern.
Die Zahlen: Was PIM und PXM wirtschaftlich bringen
Philipp Foreman hat im Webinar betont, dass es bei diesem Thema keine Schönfärberei braucht. Die Zahlen sprechen für sich. Auf PIM-Ebene, also Stufen 1 und 2, sind folgende Effekte belegt:
- 20 bis 30 Prozent Reduktion der Retourenquote
- Onboarding neuer Marktplätze in Tagen statt Monaten
- Einsparungspotenzial im mehrfachen Hunderttausend-Euro-Bereich
Wer den Weg weitergeht und in die PXM-Ebene mit Stufen 3 und 4 investiert, kann laut Studien von IFH Köln und der Universität des Saarlandes folgende Effekte erwarten:
| Kennzahl | Verbesserung |
|---|---|
| Operative Kosten | > 30% Reduktion |
| Time-to-Market | 75% schneller |
| Conversion-Rate / Umsatz | +15 bis +25% |
| Content-ROI pro Produkt | +25% durch kanalspezifischen Content |
| Umsatzgewinne durch Daten und KI | > 15% (IFH Köln / Uni Saarland) |
| Qualitätssteigerung | 77% |
Diese Zahlen sind keine Versprechen, sie sind Durchschnittswerte aus empirischen Erhebungen. Wie viel davon in einem konkreten Unternehmen erreichbar ist, hängt vom aktuellen Reifegrad ab, also genau davon, wo man heute steht.
Die wichtigste Frage aus dem Q&A: Wo fängt man an?
Im Q&A-Teil haben Felix Sobol und Philipp Foreman eine Frage immer wieder in verschiedenen Formulierungen gehört: „Das klingt alles sinnvoll, aber wo fangen wir an?“ Die Antwort ist nicht pauschal, sondern hängt vom Reifegrad ab.
Reifegrad 1: Datenchaos
Wer noch keine zentrale Datenbasis hat und mit Excel oder direkt aus dem ERP arbeitet, beginnt mit Stufe 1. Priorität ist, eine Single Source of Truth zu schaffen. Bevor andere Schritte Sinn ergeben, müssen Daten überhaupt einmal sauber an einem Ort sein.
Reifegrad 2: Solide Basis, kein skalierter Ausspielprozess
Wer bereits ein PIM-System oder eine zentrale Datenbank hat, aber noch manuell auf Kanäle ausspielt oder keine kanalspezifischen Varianten pflegt, profitiert direkt von Stufe 3. Die Automatisierung der Ausspielung bringt hier den schnellsten Return.
Reifegrad 3: PIM vorhanden, kaum Rückfluss
Wer strukturiert ausspielt, aber keine Nutzungsdaten zurückführt und Produktoptimierungen ad hoc angeht, sollte in den Closed Loop investieren. Das ist der Schritt, der aus einem funktionierenden System ein lernfähiges System macht.
Philipp Foreman hat abschließend empfohlen, nicht zu lange bei der Standortbestimmung zu verweilen. Eine kurze Analyse, was vorhanden ist und was fehlt, reicht meist aus, um den sinnvollsten nächsten Schritt zu identifizieren.
Potenzialanalyse: Was steckt in Ihren Produktdaten?
In einer kostenlosen Analyse bewerten wir Ihren aktuellen Reifegrad und zeigen, welche Stufe im 4-Stufen-Modell für Sie der sinnvollste nächste Schritt ist.
Autor
Philipp Foreman
Geschäftsführer, onacy GmbH
Philipp Foreman hat das Webinar ‚Von PIM zu PXM‘ gemeinsam mit Pimcore konzipiert und als Speaker durchgeführt. Als Geschäftsführer von onacy begleitet er Unternehmen auf dem Weg von der Produktdaten-Zentralisierung bis zur vollständigen PXM-Strategie mit KI-Anreicherung und datengetriebenem Closed Loop.
