Pimcore für Sportswear – jede Saison ein neues Datenproblem, nicht nur eine neue Kollektion.
Größenraster, Farbvarianten, Materialkombinationen und zwei bis vier Kollektionen im Jahr: Sportswear-Datenmodelle müssen kurze Zyklen aushalten, ohne bei jeder Saison neu aufgesetzt zu werden. Wir kennen die Muster aus Projekten in der Sportswear-Branche.
Kaum eine Branche kombiniert so viel Variantentiefe mit so kurzen Produktzyklen wie Sportswear. Ein einzelnes Kleidungsstück existiert typischerweise in mehreren Farben, mehreren Größen und teils mehreren Materialausführungen, multipliziert mit der Tatsache, dass ein Großteil des Sortiments nach ein bis zwei Saisons durch neue Kollektionen ersetzt wird. Ein Datenmodell, das für diese Taktung nicht gebaut ist, zwingt das Team dazu, bei jeder neuen Saison große Teile der Produktstruktur manuell neu anzulegen, statt sie aus einer stabilen Basis abzuleiten.
Typische PIM-Muster in Sportswear
Größenraster über mehrere Märkte hinweg. EU-, US- und UK-Größensysteme unterscheiden sich, teils zusätzlich nach Zielgruppe (Damen, Herren, Kinder). Ein Datenmodell mit strukturierter Größentabellen-Logik pro Markt verhindert Fehlkäufe und manuelle Umrechnungstabellen außerhalb des Systems.
Variantenkombinationen aus Farbe, Größe und Material. Dieselbe Silhouette verzweigt sich schnell in hunderte verkaufsfähige Kombinationen. Vererbung sorgt dafür, dass gemeinsame Eigenschaften einer Kollektion zentral gepflegt werden und nur tatsächliche Unterschiede pro Variante erfasst werden müssen.
Saisonale Kollektionszyklen als Strukturmuster, nicht als Ausnahme. Zwei bis vier Kollektionen im Jahr bedeuten, dass ein erheblicher Teil des Sortiments regelmäßig ausläuft und ersetzt wird. Ein Datenmodell mit klarer Kollektionsstruktur macht dieses Auslaufen und Nachfolgen planbar statt chaotisch.
Mehrkanal-Vertrieb über eigenen Shop, Fachhandel und Marktplätze. Größentabellen, Pflegehinweise und Marketingtexte müssen konsistent über alle Kanäle ausgespielt werden, mit teils unterschiedlicher Textlänge und Attributtiefe je nach Kanalanforderung.
Wie wir arbeiten
Der Ausgangspunkt ist ein Datenmodell mit sauberer Kollektions- und Variantenstruktur: Eine Kollektion trägt die gemeinsamen Eigenschaften, jede Farb-, Größen- und Materialvariante erbt davon, nach demselben Prinzip wie bei Enterprise-Daten & MDM. Größentabellen werden als strukturierte, marktabhängige Daten geführt statt als statische Umrechnungstabelle im Marketing-Team. Für saisonale Kataloge, Lookbooks und Handelspartner-Unterlagen, die aus derselben Produktdatenbasis wie der Online-Shop entstehen sollen, nutzen wir unser Web2Print-Setup, damit gedruckte und digitale Ausgabe nie auseinanderlaufen.
Häufige Fragen
Wie bildet man unterschiedliche Größensysteme (EU/US/UK) sauber im Datenmodell ab?
Über strukturierte Größentabellen pro Markt, die dem Produkt als Attributgruppe zugeordnet sind, nicht als separate Excel-Umrechnungstabelle außerhalb des Systems. Das reduziert Fehlkäufe und macht die Umrechnung an jeder Verkaufsstelle konsistent.
Muss bei jeder neuen Saison das Datenmodell neu aufgesetzt werden?
Nein, das ist genau das Problem, das eine saubere Kollektionsstruktur verhindert. Eine neue Saison übernimmt die bestehende Struktur und ergänzt neue Varianten, statt bei null zu beginnen.
Wie schnell lässt sich eine neue Kollektion ins System einpflegen?
Das hängt von Scope und Datenqualität der Zulieferer ab, ist aber mit stehendem Datenmodell deutlich schneller als ein struktureller Neuaufbau pro Saison. Der Aufwand konzentriert sich dann auf tatsächlich neue Attribute, nicht auf Wiederholung bestehender.
Können wir Lookbooks und gedruckte Kataloge aus derselben Datenbasis wie den Online-Shop erzeugen?
Ja, das ist ein Standardfall für unser Web2Print-Setup: Beide Ausgaben entstehen aus demselben Datenmodell, sodass Produktinformationen zwischen Print und Digital nicht auseinanderlaufen.
Bereit für Ihren nächsten Saison-Rollout?
Wir bauen eine Kollektionsstruktur, die jede neue Saison erbt statt neu aufsetzt.
Saison-Rollout besprechen