Another brick (code) in the wall – doch GPC kann weit mehr als Produktgruppen klassifizieren

GPC (Global Product Classification) wird als globaler Klassifizierungsstandard heute in erster Linie genutzt, um einzelne Produkte in Produktgruppen einzuordnen. Hierzu ist der GPC – ähnlich wie eCl@ss – hierarchisch aufgebaut.

Auf der höchsten Ebene gibt es die Segmente
z.B. Lebensmittel/Getränke/Tabakwaren

In der zweiten Ebene bieten die Segmente mehrere Familien
z.B. Bearbeitete/verarbeitete Nahrungsmittel

Diese Familien enthalten in der nächstniedrigeren Ebene dann mehrere Klassen
z.B. Desserts/Dessertsaucen/Garnierungen

Auf der untersten Ebene folgen dann die GPC Brick Codes, die zu einer bestimmten Klasse gehören
z.B. Speiseeis (tiefgefroren)

Doch GPC bietet eine heute im GDSN nahezu nicht genutzte Möglichkeit, weitere produktbezogene Informationen zu übertragen.

Attribute und Werte

Jeder Brick Code enthält eine Merkmalsleiste. Für das oben genannte Beispiel (Speiseeis) sieht diese Merkmalsleiste so aus:

Attribut:
Verzehrbarkeit
Werte:
fertig zum Servieren
Zutaten zufügen
etc.

Attribut:
Fettgehalt
Werte:
fettarm
fettreduziert
Vollfett
etc.

Attribut:
Art von Speiseeis
Werte:
Eis am Stiel
Eisriegel
Eistorte
Sorbet
etc.

Produktinformationen mit Relevanz

Sowohl für Händler als auch für Hersteller liegt es im ureigensten Interesse, so viele Produktinformationen anzubieten, wie nur möglich. Für Händler, weil sie in ihren Onlineshops so viel Umsatz wie möglich machen möchten. Und für Hersteller, weil sie möchten, dass sich die eigenen Produkte so gut wie möglich verkaufen.

Neben einer konsistenten digitalen Markenführung (z.B. Bildmaterial, etc.) kann die Auswahl der für die Kaufentscheidung relevanten Produktinformationen hierzu einen erheblichen Beitrag leisten.

Doch für viele Unternehmen bedeutet das, den zweiten Schritt vor dem ersten zu machen. Bevor entschieden werden kann, welche Informationen verkaufsrelevant sind, muss zunächst einmal festgelegt werden, welche Informationen für bestimmte Produkte denn überhaupt denkbar sind.

Datenmodell im Onlineshop

Und hier hilft der GPC weiter, der für alle Produktgruppen bereits ein teilweise sehr umfangreiches Set an Attributen mitbringt. Da die Merkmalsleisten aber immer an der Ebene des Brick Codes hängen, wiederholen sich die Attribute extrem häufig.

Für einen großen Händler in der Schweiz habe ich in meinem aktuellen Projekt analysiert, wo sich Attribute wiederholen und habe diese dann den höheren Ebenen zugeordnet. Im Ergebnis hängen Attribute nun an den Segmenten, Familien und Klassen, was die Verwaltung der Attribute im Datenmodell erheblich erleichtert. Durch eine hierarchische Vererbung stehen die richtigen Attribute so für alle Produktgruppen zur Verfügung.

Dies führt zu einer einheitlichen Präsentation der Produkte im Onlineshop mit einem einheitlichen Set an verfügbaren Informationen. Und erst dann kann z.B. über A/B Testing ermittelt werden, welche dieser Attribute denn wirklich relevant sind, um die Kaufentscheidung positiv zu beeinflussen.

Darstellung der Informationen im Onlineshop

Wir alle kennen das: Bulletpoints fallen auf und werden gelesen, Fließtexte wirken hingegen eher ermüdend und werden für kurze Zeit im besten Fall quergelesen, später dann gar nicht mehr beachtet. Kunden wollen schnell und übersichtlich alle Informationen auf einen Blick bekommen, ohne lange recherchieren zu müssen und ohne lange Texte zu lesen. Die Bulletpoint-Darstellung erleichtert auch die Vergleichbarkeit von Produkten. Ein Händler, der diese Anforderungen des Kunden erfüllt, hat den Wettbewerbsvorteil, bzw. den Wettbewerbsnachteil, wenn er den Informationsbedarf des Kunden nicht bedient.

Ein Beispiel

Fließtext:

Dieses Produkt wurde regional produziert. Es ist für die vegetarische Ernährung geeignet, enthält wenig Fett und wenig Zucker. Das Produkt kann in kurzer Zeit zubereitet werden.

Bulletpoints:

  • Vegetarisch
  • Wenig Fett
  • Wenig Zucker
  • Kurze Zubereitungszeit
  • Regionales Produkt

Beide Darstellungen enthalten die gleichen Informationen, besser lesbar und vergleichbar ist ohne Zweifel die zweite Variante.

Datenbereitstellung im GDSN

GPC bietet hier also einen guten Ansatz, um ein Datenmodell zu definieren und dies nach Bedarf noch zu erweitern. Und ebenso die Aufwände für die Datenpflege zu minimieren, da die Informationen im GDSN – z.B. in unserem GDSN Datenpool b-synced – bereitgestellt werden können. So profitieren sowohl die Hersteller, die durch die Bereitstellung relevanter Informationen ihre Produkte besser verkaufen, als auch der Handel, der den Onlineshop-Kunden die Kaufentscheidung erleichtert und damit ebenfalls höhere Umsätze generiert.

Um GPC als weiteren Baustein in Ihrer Digitalisierungsstrategie zu nutzen, bieten wir Ihnen nützliche Unterstützung, z.B. bei der Beschaffung von Produktinformationen oder auch bei der automatischen Klassifizierung Ihrer Produkte und Warengruppen.

Dieser „Brick“ fehlt in Ihrer „Wall“ noch? Dann sprechen Sie uns an!