Artikelstammdaten strukturieren: Leitfaden für ERP-Anwender

Das Wichtigste in Kürze

• Artikelstammdaten sind die Basisinformationen, die in allen Geschäftsprozessen genutzt werden. Sie gewährleisten eine konsistente Datenbasis, die für effiziente Arbeitsabläufe und fundierte Entscheidungen entscheidend ist.
• Die klare Trennung von Pflichtfeldern, Freifeldern und Eigenschaftsfeldern ermöglicht eine flexible und anpassbare Datenverwaltung, die auf die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens oder Marktes abgestimmt werden kann.
• Der CSV-Import ist eine effektive Methode zur schnellen und fehlerfreien Aktualisierung großer Datenmengen, wie Preisänderungen oder Bestandsanpassungen, und ermöglicht die effiziente Verwaltung von bis zu 20.000 Artikeln in einem Durchgang.

Was sind Artikelstammdaten und warum sind sie unverzichtbar?

Artikelstammdaten beinhalten alle essenziellen und dauerhaften Informationen zu Produkten, angefangen bei der Artikelnummer bis hin zu Preisinformationen. Sie unterscheiden sich von Bewegungsdaten, die Transaktionen wie Bestellungen oder Wareneingänge erfassen. Ein effizientes ERP-System verwaltet diese Stammdaten zentral, sodass alle Unternehmensbereiche auf konsistente und einheitliche Informationen zugreifen können.

Sie beeinflussen zahlreiche Geschäftsprozesse, darunter die Beschaffung, Lagerverwaltung und Bestandsführung, die Geschwindigkeit der Auftragsabwicklung sowie die Präsentation der Produkte in verschiedenen Verkaufskanälen. Zudem ermöglichen sie fundierte Entscheidungen durch aussagekräftige Berichte.

Für e-Commerce-Händler im Multichannel-Vertrieb sind präzise und vollständige Artikelstammdaten besonders wichtig, um auf Onlineshops, Marktplätzen und im stationären Handel ein einheitliches und professionelles Auftreten zu gewährleisten.

Grundlegende Bestandteile effektiver Artikelstammdaten

Um eine reibungslose Warenwirtschaft zu garantieren, müssen Artikelstammdaten sorgfältig gepflegt werden. Sie bestehen aus grundlegenden Pflichtfeldern, die jedes Produkt eindeutig beschreiben, und optionalen Datenfeldern, die je nach Branche oder Geschäftsmodell erforderlich sein können.

Pflichtfelder in Artikelstammdaten

Jedes Produkt benötigt folgende elementare Informationen:

• Artikelnummer: Eindeutige Kennung
• Artikelbezeichnung: Präziser Name des Produkts
• Artikelkategorie: Einordnung in die Produkthierarchie
• Verkaufspreise: Listenpreis, Rabatte, Preislisten
• Einkaufskonditionen: Standardlieferant, Einkaufspreis, Mindestbestellmenge
• Maßeinheit: z. B. Stück, Kilogramm, Liter
• Lagerrelevanz: Indikator, ob der Artikel gelagert wird
• Steuerklasse: Normaler oder reduzierter Steuersatz

Optionale Felder für spezifische Anforderungen

Abhängig von Branche und Geschäftsmodell können weitere Datenfelder sinnvoll sein:

• Seriennummernverwaltung: Für Produkte, die einzeln identifiziert werden müssen
• Chargenverwaltung: Bei Produkten mit Verfallsdatum oder Rückverfolgungspflicht
• Stücklisten: Für mehrkomponentige Produkte
• Variantenstruktur: Für Artikel in unterschiedlichen Ausführungen (z. B. Farbe, Größe)
• GTIN/EAN: International standardisierte Nummern
• Herstellerartikelnummer: Artikelnummer des Herstellers
• Zolltarifnummer: Für internationale Verkäufe
• Gefahrgutklassifizierung: Bei entsprechenden Produkten

Beispiel: Ein Elektronikhändler muss bei Akkus neben den Grunddaten auch Angaben zu Kapazität, Spannung und Gefahrgutklassifizierung hinterlegen – für gesetzliche Vorgaben und eine korrekte Produktbeschreibung.
(Quelle: Praxisbeispiel aus der Xentral-Kundendatenbank)

Branchenspezifische Anforderungen

Neben den allgemeinen Pflicht- und Zusatzfeldern gibt es branchenspezifische Anforderungen, die für eine effiziente Verwaltung und eine optimale Kundenansprache unerlässlich sind. Je nach Marktsegment unterscheiden sich die relevanten Datenfelder erheblich.

Lebensmittelhändler:

• LMIV: Pflichtangaben zu Nährwerten, Allergenen und Zusatzstoffen
• Chargenrückverfolgbarkeit: Lückenlose Dokumentation vom Produktionsprozess bis zum Verkauf
• MHD-Management: Verwaltung von Mindesthaltbarkeitsdaten und automatisierte Warnungen
• Bio-Zertifizierungen: Besondere Kennzeichnungspflichten nach EU-Öko-Verordnung

Mit Xentral ERP lassen sich die besonderen Anforderungen der Lebensmittelbranche problemlos abbilden – inklusive automatischer Warnungen bei ablaufenden MHDs und lückenloser Dokumentation aller relevanten Daten.

Modehändler:

• Größen- und Farbvarianten
• Materialangaben und Pflegehinweise
• Saisonzuordnung
• Lieferantenwechsel bei gleichen Artikeln

Großhändler:

• Preisstufen für verschiedene Kundengruppen
• Mengenrabatte und Staffelpreise
• Alternativen bei Nicht-Verfügbarkeit
• Drop-Shipping-Informationen

Elektronik- und Technikhändler:

• Technische Spezifikationen
• Kompatibilitätsinformationen
• Seriennummernverwaltung
• Garantie- und Serviceinformationen

Freifelder vs. Eigenschaftsfelder: Die optimale Strategie

Freifelder und Eigenschaftsfelder sind flexible Datenfelder innerhalb der Artikelstammdaten, die Unternehmen individuell anpassen können. Die Entscheidung zwischen Freifeldern und Eigenschaftsfeldern hat erheblichen Einfluss auf deine Datenstrategie.

Freifelder

• Begrenzte Anzahl: Bis zu 40 Freifelder (globale Anwendung)
• Beleg- und reportrelevant: Können auf Rechnungen und in Reports genutzt werden
• Strukturierte Daten: Fester Bestandteil der Hauptdatenstruktur
   [Daten aus der internen Datenbank von Xentral]

Eigenschaftsfelder

• Unbegrenzte Anzahl: Beliebig viele individuelle Eigenschaften pro Artikel
• Artikelspezifisch: Ideal für Filterfunktionen im Onlineshop und produktspezifische Details
• Flexible Erweiterbarkeit: Neue Eigenschaften können jederzeit hinzugefügt werden
   [Daten aus der internen Datenbank von Xentral]

Während Freifelder sich also besonders für beleg- und reportrelevante Informationen eignen, sind Eigenschaftsfelder ideal, um Artikel flexibel zu kategorisieren und in Onlineshops filterbar zu machen.

Mit Xentral ERP kannst du bis zu 40 Freifelder global definieren und unbegrenzt viele Artikeleigenschaften anlegen – beides synchronisierbar per CSV-Import für maximale Flexibilität.

Effizienter Import und Aktualisierung von Artikelstammdaten

Ein reibungsloser Import ist entscheidend, um Artikelstammdaten schnell und fehlerfrei zu übertragen. Mit der richtigen Strategie lassen sich Daten effizient verwalten und bei Bedarf aktualisieren – fast ohne manuellen Aufwand.

CSV-Import: Der Schlüssel zur Massenaktualisierung

Mit dem CSV-Import lassen sich große Mengen an Artikelstammdaten schnell und effizient verwalten. Er ermöglicht die initiale Datenübernahme aus Altsystemen, sodass bestehende Produktinformationen problemlos in das neue System übertragen werden können. Darüber hinaus eignet er sich für regelmäßige Massenaktualisierungen, etwa bei Preisänderungen oder Bestandsanpassungen.

Fehlende Felder lassen sich nachträglich ergänzen, ohne bestehende Daten zu überschreiben. Dank der leistungsstarken Importfunktionen können bis zu 20.000 Artikel in einem einzigen Durchgang aktualisiert werden – eine enorme Zeitersparnis für Unternehmen mit einem umfangreichen Sortiment.

Vorbereitung eines erfolgreichen CSV-Imports

Eine sorgfältige Vorbereitung ist der Schlüssel zu einem fehlerfreien CSV-Import. Durch eine klare Struktur und geprüfte Daten lassen sich Probleme vermeiden und der Import reibungslos durchführen.

1. Datenstruktur analysieren: Relevante Felder identifizieren
2. Template erstellen: Vorlage mit korrekten Spaltenüberschriften verwenden
3. Daten aufbereiten: Quelldaten säubern und formatieren
4. Testlauf durchführen: Kleinen Datensatz importieren und prüfen
5. Vollständigen Import ausführen: Nach erfolgreicher Testphase den Gesamtimport starten
6. Ergebnisse validieren: Stichprobenartige Kontrolle der importierten Daten
   ⁠
   ⁠Tipp aus der Praxis: Achte auf das korrekte Trennzeichen und die Zeichenkodierung, um Probleme mit Umlauten oder Sonderzeichen zu vermeiden.

Artikelkategorien und -strukturen verwalten

Ein durchdachter Artikelbaum hilft dir, deine Produkte logisch zu strukturieren. Das hat viele Vorteile:

• ⁠Eigene Nummernkreise: Systematische Artikelnummernvergabe pro Kategorie
• Hierarchische Strukturen: Haupt- und Unterkategorien für bessere Übersicht
• Mehrfachzuordnungen: Ein Artikel kann mehreren Kategorien zugeordnet werden
• Nachträgliche Updates: Kategorien können per CSV-Import ergänzt oder angepasst werden

Praxisbeispiel: Artikelstammdaten im Multichannel-Handel

Multichannel-Händler stehen vor besonderen Herausforderungen:

1. Kanalspezifische Produktinformationen: Unterschiedliche Anforderungen von Marktplätzen wie Amazon oder eBay
2. Konsistente Preisgestaltung: Koordination von Preisen und Rabatten pro Kanal
3. Zentrale Bestandsführung: Synchronisation der Lagerbestände über alle Kanäle hinweg
4. Variantenmanagement: Unterschiedliche Darstellung von Produktvarianten je nach Verkaufskanal
5. Medienmanagement: Bereitstellung von Bildern und Videos in verschiedenen Formaten
6. Mehrsprachigkeit: Produktbeschreibungen in mehreren Sprachen

Optimale Stammdatenstruktur für Multichannel-Betriebe:

• Zentrale Datenbasis: Pflege aller Grunddaten zentral im ERP-System
• Kanalspezifische Erweiterungen: Ergänzung um Attribute, die für Marktplätze relevant sind (z. B. Amazon-Kategorien)
• Zentralisierte Medienverwaltung: Automatische Anpassung von Bildern und Videos für verschiedene Kanäle
• Kanalübergreifende Preisgestaltung: Automatisierte Preisanpassungen und Festlegung von Mindestmargen

Beispiel: Ein Sportartikelhändler strukturierte seinen Artikelbaum mit eigenen Nummernkreisen für unterschiedliche Produktfamilien (z. B. Laufschuhe: 1000–1999; Fußballausrüstung: 2000–2999) und steigerte dadurch den Umsatz auf Marktplätzen um 43% – bei einer Reduzierung des manuellen Pflegeaufwands um fast 60%.
[Daten aus einer Fallstudie mit einem Xentral-Kunden]

Effiziente Wartung und Pflege von Artikelstammdaten

Die effiziente Wartung und Pflege von Artikelstammdaten ist entscheidend, um die Qualität und Konsistenz der Produktinformationen über alle Geschäftsprozesse hinweg zu gewährleisten. Häufige Fehlerquellen können dabei zu Unstimmigkeiten und ineffizienten Abläufen führen. In diesem Abschnitt werden die häufigsten Fehlerquellen bei der Stammdatenpflege aufgezeigt und bewährte Best Practices vorgestellt, die dabei helfen, diese Fehler zu vermeiden und eine kontinuierlich hohe Datenqualität sicherzustellen.

Häufige Fehlerquellen

1. Doppelte Artikelanlage: Mehrfache Erfassung desselben Produkts
2. Inkonsistente Beschreibungen: Unterschiedliche Formate und Begriffe durch verschiedene Mitarbeiter:innen
3. Veraltete Preise: Nicht zeitnahe Aktualisierung von Preisänderungen
4. Medienbrüche: Manuelle Datenübertragung zwischen Systemen
5. Unvollständige Attribute: Fehlende Produkteigenschaften für bestimmte Kanäle

Best Practices für die Stammdatenpflege

• Klare Verantwortlichkeiten: Bestimme Daten-Eigentümer für verschiedene Produktgruppen
• Regelmäßige Qualitätschecks: Implementiere automatisierte Prüfroutinen
• Datenbereinigungsprojekte: Führe vierteljährlich Aufräumaktionen durch
• Mitarbeiterschulungen: Sorge für einheitliche Prozesse und Standards
• Automatisierte Updates: Nutze Schnittstellen zu Lieferanten für automatische Datenaktualisierungen

Praktische Tipps für die Einführung oder Optimierung der Stammdatenverwaltung

Eine gut durchdachte Stammdatenverwaltung ist die Basis für effiziente Prozesse und eine fehlerfreie Datenpflege. Um eine neue Struktur erfolgreich einzuführen oder bestehende Abläufe zu optimieren, sollten Unternehmen systematisch vorgehen.

1. Bestandsaufnahme durchführen: Analysiere die vorhandene Datenstruktur und identifiziere Schwachstellen.
2. Anforderungen definieren: Berücksichtige geschäftliche, branchenspezifische und gesetzliche Vorgaben.
3. Datenmodell konzipieren: Lege Pflicht- und optionale Felder fest, definiere Freifelder vs. Eigenschaftsfelder und entwickle einen Artikelbaum.
4. Migrationsstrategie entwickeln: Erstelle Datenbereinigungsrichtlinien, bereite Importvorlagen vor und plane Testläufe.
5. Roll-out und Qualitätssicherung: Implementiere die neue Struktur schrittweise, überwache kontinuierlich die Datenqualität und schule die Mitarbeiter:innen.

Fazit: Optimierung der Artikelstammdaten für effiziente Geschäftsprozesse

Artikelstammdaten sind das Fundament einer effizienten Warenwirtschaft und entscheidend für den reibungslosen Ablauf in der gesamten Wertschöpfungskette. Eine gut strukturierte und gepflegte Stammdatenverwaltung sorgt nicht nur für konsistente und fehlerfreie Daten, sondern auch für optimierte Geschäftsprozesse und eine starke Marktpräsenz, besonders im Multichannel-Vertrieb.

Durch die richtige Nutzung von Pflichtfeldern, Freifeld- und Eigenschaftsfeldstrategien sowie durch den effizienten Einsatz von Importmethoden wie CSV-Importen, lässt sich der Pflegeaufwand minimieren und die Datenqualität kontinuierlich sichern. Best Practices und eine klare Verantwortungsstruktur helfen, häufige Fehlerquellen zu vermeiden und die Stammdatenpflege nachhaltig zu optimieren.