WWV26_-_WO_-_RT1_-_XSARUS.pdf

Transcript

1. Matige productdata kost je meer dan je denkt Je productdata lijkt misschien een klein detail in het grotere e -commerce geheel. Tot je ziet wat slechte productdata écht veroorzaakt. Meer retouren . Lagere conversie. Klantvragen die je onnodig veel tijd kosten. En vooral: omzet die weglekt zonder dat je het doorhebt. Deze roundtable draait om grip krijgen op de kwaliteit van je productdata. Want hoe weet je eigenlijk of je productinformatie klopt, compleet is en aansluit op wat klanten verwachten? En belangrijker nog: hoe verbeter je dit structureel? Ontdek tijdens deze roundtable : • Hoe je datakwaliteit inzichtelijk en meetbaar maakt • Hoe je datakwaliteit verbetert met o.a. AI, PIM, data quality rules en workflows • Wat goede kwaliteit productdata jou direct oplevert aan omzet, efficiëntie en klantbeleving
2. Matige productdata kost je meer dan je denkt 25 maart 2026 Maarten van Dijk & Matthias Wilstra
3. Jullie hosts Maarten van Dijk Senior Implementatie Consultant m.van.dijk@xsarus.nl Matthias Wilstra Senior Implementatie Consultant m.wilstra@xsarus.nl
5. Agenda Introductie Discussie Vragen Napraten
6. De verborgen impact van slechte productdata • Hogere retouren door onduidelijke of verkeerde productinformatie • Lagere conversie doordat klanten producten niet kunnen vinden of vergelijken • Meer klantvragen die tijd, capaciteit en marge kosten • Verborgen omzetverlies door inconsistente of incomplete productdata
7. Grip krijgen op je datakwaliteit • Datakwaliteit inzichtelijk en meetbaar maken • Productdata verbeteren met AI, PIM, kwaliteitsregels en workflows • Kwaliteit structureel borgen in processen en rollen • Continu monitoren om grip te houden op resultaten
8. Hands -up 1. Mijn productdata is minder compleet dan ik zou willen 2. Ik meet de kwaliteit van onze productdata niet structureel 3. Wij hebben geen vaste processen om productdata te verbeteren 4. Wij gebruiken een PIM -systeem als centrale bron
9. Welke ervaringen hebben jullie met slechte productdata?
10. Stellingen
11. “ Door slechte datakwaliteit laten wij (online) omzet liggen.
12. “ Wij gaan ervan uit dat onze productdata goed genoeg is, maar we weten dat eigenlijk niet.
13. “ Zonder één centrale bron voor productdata blijft kwaliteit een uitdaging.
14. “ AI kan een doorbraak zijn in datakwaliteit.
15. “ Het grootste probleem is niet slechte data, maar dat niemand eigenaar is van productdata.
16. “ Productdatakwaliteit verbeteren lukt alleen structureel met eigenaarschap en processen, niet met losse opschoningen.
17. “ Een PIM zonder duidelijke datakwaliteitsregels is eigenlijk gewoon een extra databron zonder meerwaarde.
18. “ Als alle verplichte data gevuld is, ben je nog maar nét begonnen met datakwaliteit.
19. Vragen?
20. Tips & tops
21. Data model Data governance model Workflow Data quality rules Dashboards Data quality maintenance model
22. Napraten? Kom langs op stand 61