Os dados de qualidade do produto são:

• Precisos: provenientes das fontes mais relevantes e fiáveis;
• Completos: fornecem todos os parâmetros necessários para um perfil completo;
• Relevantes: não estão repletos de todos os pormenores e estão isentos de elementos sem importância;
• Atualizado: revisão em tempo real de todos os dados do produto para os manter vivos e funcionais;
• Consistente: preparado para todas as plataformas e fácil de utilizar em qualquer situação;
• Oportuno: atualizado prontamente para responder à dinâmica do mercado.

Então, quais são as melhores práticas para melhorar a qualidade dos dados dos produtos?

1. Eliminar silos de dados de produtos

Um silo de dados é uma coleção de dados detida por determinados funcionários ou departamentos de uma organização a que outros funcionários ou departamentos não podem aceder facilmente. Os silos de dados tornam impossível obter uma visão completa dos dados de produtos da empresa ou definir um único ponto de verdade para todos os que colaboram na criação de dados de produtos ou precisam de aceder aos mesmos.

O principal objetivo da eliminação dos silos de dados de produtos é partilhar os dados de produtos, sem os copiar. O objetivo é evitar a incoerência e a perda de dados e reduzir os erros que resultam de processos não optimizados e da utilização de dados desactualizados ou incompletos.

2. Melhorar a acessibilidade dos dados dos produtos

Facultar aos clientes um acesso fácil aos dados dos produtos pode facilitar-lhes a procura e a compra dos produtos de que necessitam. Pode tornar os dados dos seus produtos mais acessíveis adicionando-os a motores de busca, catálogos em linha e outros recursos em linha. Além disso, pode fornecer dados de produtos numa variedade de formatos (por exemplo, texto, imagens, vídeos) para facilitar aos clientes a procura e a compreensão dos produtos que vende.

3. Verifique os dados do seu produto

Depois de reunir os dados do produto, é necessário verificar se estão correctos e completos. Isto inclui verificar a existência de entradas duplicadas, assegurar que todos os campos obrigatórios estão preenchidos e verificar se os dados estão formatados corretamente. Confirme que utilizou o formato correto para os títulos, descrições e outros dados dos produtos e que estes representam corretamente os seus produtos. Se encontrar algum erro, corrija-o antes de passar à etapa seguinte.

Aqui, a combinação de procedimentos de dados manuais e automatizados é essencial. Pode melhorar a importação e introdução de dados dos seus produtos com regras aplicadas automaticamente, que lhe permitem importar tudo com pouco esforço manual, salvaguardando a qualidade dos dados.

Também é possível incluir a verificação manual sob a forma de processos de aprovação de dados, que podem ser automatizados.

4. Aplicar regras de controlo para a qualidade dos dados dos produtos

Estas regras garantem que os dados cumprem as normas de qualidade exigidas e são aplicadas durante os processos de introdução e gestão de dados.

É necessário investigar continuamente os problemas de qualidade dos dados dos produtos e aplicar as medidas adequadas para os evitar no futuro. Para tal, é possível definir e medir diferentes métricas, por exemplo, definir.

• um comprimento mínimo para a descrição do produto
• atributos necessários para um determinado grupo, família ou categoria de produtos.
• tipos de dados para cada atributo utilizado e o seu formato para comparação de dados

Estabelecer um processo para medir a exaustividade dos dados, que defina a percentagem de atributos obrigatórios preenchidos, consoante o tipo de produto. Ajustar os processos de introdução de dados para excluir duplicados e inconsistências de dados. Ao definir datas de modificação dos dados, pode garantir que os dados dos seus produtos estão actualizados e são auditados.

5. Introduzir e utilizar normas de classificação de produtos próprias ou existentes

Defina as suas próprias regras para descrever os seus produtos ou utilize outros sistemas de classificação populares como GS1, ETIM, ECLASS, UNSPSC. Estas normas de classificação melhoram a eficiência e a exatidão da comunicação ao longo da cadeia de abastecimento global. As normas de classificação são importantes porque ajudam a garantir que todos os artigos de cada categoria são semelhantes em termos de utilização, objetivo ou função.

Além disso, as normas de classificação garantem que os artigos são organizados de uma forma que faz mais sentido para o contexto em que são utilizados.

6. Estabelecer directrizes internas para a governação de dados

A gestão de dados inclui a definição de normas para a recolha e gestão de dados e o estabelecimento de procedimentos para verificar a exatidão e fiabilidade desses dados. Inclui também a criação e aplicação de políticas para aqueles que podem aceder aos dados e o estabelecimento de procedimentos para lidar com violações de dados e outros incidentes que possam comprometer a segurança ou a integridade dos dados. Assim, os dados podem ser utilizados por diferentes equipas de diferentes formas e a sua política de governação de dados deve tornar isso possível.

A gestão de dados omnicanal também pode levar a uma avalanche crescente de iterações que podem influenciar a qualidade dos dados do produto. É por isso que é importante criar um sistema de governação de dados.

7. Atribuir um gestor de dados do produto

Dar a outra pessoa acesso aos seus dados pode ajudá-lo a geri-los, uma vez que alguém monitoriza sempre os dados dos seus produtos e verifica se são utilizados corretamente e se ninguém os adultera.

Uma pessoa responsável ajuda a desenvolver e gerir processos ou sistemas de recolha de dados e garante que os dados são formatados de forma consistente e adequada em diferentes sistemas e é um ponto de contacto único para questões ou problemas relacionados com os dados.

8. Adotar um plano de atualização eficaz para os dados de qualidade dos produtos

As actualizações dos dados críticos dos produtos devem ser atempadas, mas também é essencial dispor de dados em tempo real. É um facto que os dados obsoletos se transformam inevitavelmente em dados de baixa qualidade.

Depois de recolher as primeiras reacções dos clientes (por exemplo, através de análises ou perguntas sobre o produto), os dados sobre o produto podem ser melhorados. Este deve ser um processo iterativo.

As actualizações regulares sobre ofertas promocionais, preços especiais ou quaisquer outras alterações atrairão os seus clientes e aumentarão os seus níveis de fidelidade.

9. Adapte os dados dos seus produtos aos seus canais de comunicação

A qualidade dos dados dos produtos é grandemente afetada pelos canais de interação e comunicação. São pontos de destino para as informações sobre os seus produtos, bem como uma fonte de actualizações e melhorias rápidas dos dados com base no feedback e na conformidade.

Apoie o maior número possível de canais de distribuição para aproximar os seus produtos dos seus clientes. Adapte os seus dados aos grupos-alvo de clientes adequados. Os dados de produtos para sítios Web, redes sociais, plataformas de comércio eletrónico, lojas em linha, catálogos impressos, etc. podem ter um âmbito, volume e estilo diferentes.

10. Criar uma "fonte única de verdade" para todos os dados do seu produto

Organize todos os dados dos seus produtos para que sejam armazenados e geridos num único local. Assegure-se de que todos os envolvidos têm acesso, para que possam criar, melhorar ou simplesmente encontrar e utilizar a informação armazenada sobre o produto.

Uma "fonte única de verdade" pode ajudar a garantir a exatidão dos dados e a evitar a sua fragmentação e duplicação. Isto melhorará a qualidade dos dados e garantirá a sua coerência entre sistemas. Além disso, uma "fonte única de verdade" facilitará a utilização e a gestão correctas dos dados.

11. Implementar um sistema de gestão de informação de produtos (PIM)

Um Sistema de Gestão da Informação sobre Produtos (PIM) é uma aplicação de software que permite às empresas gerir e controlar dados e informações sobre produtos. Os sistemas PIM permitem às empresas consolidar dados sobre produtos provenientes de múltiplas fontes, incluindo descrições de produtos, imagens, especificações e outros dados relacionados, e distribuí-los por todos os canais de comunicação e marketing. Muitas vezes, um sistema PIM já inclui a funcionalidade DAM.

Um sistema PIM pode ajudar uma empresa a:

• Armazenar informações sobre produtos numa localização central
• Gerir variantes e revisões de produtos
• Criar catálogos de produtos e listas de preços
• Monitorizar a qualidade dos dados dos produtos
• e muito mais.

Ao selecionar um sistema PIM, é importante considerar as necessidades do seu negócio. Alguns factores a considerar incluem:

• O número de produtos que tem
• O número de variantes de produtos que possui
• A complexidade dos dados dos seus produtos
• O nível de automatização de que necessita
• O nível de integração de que necessita

Um bom sistema PIM como o AtroPIM permitir-lhe-á implementar todas as boas práticas acima mencionadas.

12. Utilizar métricas de qualidade dos dados para compreender o progresso

As métricas de qualidade dos dados acompanham o progresso dos seus esforços de melhoria da qualidade dos dados. Estas métricas também o podem ajudar a identificar áreas onde são necessárias mais melhorias.

A métrica de qualidade de dados mais importante é a exaustividade. Esta é a percentagem de elementos de dados que estão incluídos no conjunto de dados. A exatidão também é essencial, especialmente se utilizar o conjunto de dados para tomar decisões. Outros factores que pode controlar incluem a atualidade, a consistência e a acessibilidade.