7+1 typische Fehler bei der PIM-Einführung – und wie Sie sie vermeiden

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Warum PIM-Projekte scheitern – und was Sie dagegen tun können

Ein PIM-Projekt ist für viele Unternehmen ein Meilenstein: Endlich sollen Produktdaten zentral verwaltet, Prozesse automatisiert und Kanäle effizient bespielt werden. Doch die Realität sieht oft anders aus. Aus unserer Erfahrung mit dutzenden PIM-Implementierungen – von mittelständischen Herstellern bis zu internationalen Händlern – wissen wir: Die meisten Probleme entstehen nicht durch die Software, sondern durch falsche Entscheidungen davor und währenddessen.

Ob Sie eine Akeneo– oder Viamedici-Lösung evaluieren oder ein anderes PIM-System in Betracht ziehen – die folgenden Fehler sind systemunabhängig und betreffen jede PIM-Einführung. Wir haben die ursprünglichen fünf Fehler um drei weitere ergänzt, die wir in der Praxis immer wieder beobachten.

Fehler 1: Das Datenmodell wird nicht durchdacht

Der mit Abstand häufigste Fehler. Viele Unternehmen stürzen sich sofort in die Implementierung, ohne ihr Produktdatenmodell sauber zu planen. Die Begeisterung für das neue Tool ist groß – aber ohne ein durchdachtes Datenmodell wird das PIM schnell zum Chaos.

Praxisbeispiel

Ein mittelständischer Hersteller von Industriekomponenten hatte über 15.000 Produkte in verschiedenen Excel-Listen und einem ERP-System. Beim Start des PIM-Projekts wurden alle Attribute in eine einzige, riesige Produktfamilie gepackt – von technischen Maßen über Marketingtexte bis zu Logistikdaten. Das Ergebnis: Jedes Produkt hatte über 200 Attribute, von denen die meisten leer blieben. Die Pflege wurde unübersichtlich, die Datenqualität sank, und nach sechs Monaten war das System kaum noch nutzbar.

Konkrete Folgen

• Attribute werden willkürlich angelegt und doppelt gepflegt
• Familien sind zu generisch oder zu spezifisch für die tatsächlichen Produkte
• Kategorien bilden nicht die Realität Ihrer Vertriebskanäle ab
• Das Team verliert das Vertrauen in das System und fällt auf Excel zurück

So vermeiden Sie diesen Fehler – Schritt für Schritt

1. Bestandsaufnahme: Analysieren Sie alle bestehenden Datenquellen (ERP, Excel, Shop, Print-Katalog). Welche Daten existieren wo?
2. Attribute definieren: Unterscheiden Sie technische, Marketing- und Logistik-Attribute. Definieren Sie Pflichtattribute pro Produktfamilie.
3. Familien sinnvoll schneiden: Eine Produktfamilie sollte Produkte zusammenfassen, die dieselben Attribute teilen. Lieber fünf schlanke Familien als eine überladene.
4. Kategorien an Kanälen ausrichten: Planen Sie Ihre Kategoriestruktur entlang Ihrer Vertriebskanäle – nicht entlang Ihrer internen Organisationsstruktur.
5. Pilotprojekt: Starten Sie mit einer überschaubaren Produktkategorie (50–100 Produkte) und validieren Sie das Datenmodell in der Praxis.

Takeaway: Investieren Sie 20 % der Projektzeit in das Datenmodell – es spart Ihnen 80 % der späteren Probleme.

Fehler 2: Zu viel auf einmal – der Big-Bang-Ansatz

Das klassische Big-Bang-Vorgehen: Alle Produkte, alle Kanäle, alle Sprachen gleichzeitig migrieren und am Tag X auf einen Schlag live gehen. Klingt effizient, scheitert aber in der Praxis fast immer.

Praxisbeispiel

Ein E-Commerce-Händler mit 8.000 Artikeln wollte sein PIM-Projekt in einem Rutsch umsetzen: Migration aller Produktdaten, Anbindung von drei Online-Shops, Übersetzung in vier Sprachen – alles parallel. Nach fünf Monaten war das Projekt erst bei 60 % Fertigstellung, das Budget war aufgebraucht, und das Team stand unter enormem Druck. Der Go-Live wurde dreimal verschoben.

Konkrete Folgen

• Das Projekt dauert Monate statt Wochen und verliert intern an Rückhalt
• Das Team ist überfordert, weil alles gleichzeitig passiert
• Die Datenqualität leidet, weil zu viele Baustellen offen sind
• Im schlimmsten Fall geht das Projekt nie wirklich live

So vermeiden Sie diesen Fehler – der phasenweise Ansatz

1. Phase 1 – MVP (Wochen 1–4): Eine Produktkategorie, ein Kanal, eine Sprache. Ziel: Das System funktioniert Ende-zu-Ende, und das Team lernt den Prozess.
2. Phase 2 – Erweiterung (Wochen 5–10): Weitere Produktkategorien aufnehmen, zusätzliche Attribute ergänzen, erste Automatisierungen einrichten.
3. Phase 3 – Skalierung (Wochen 11–16): Weitere Kanäle anbinden (Marktplätze, Print, weitere Shops). Zusätzliche Sprachen aktivieren.
4. Phase 4 – Optimierung (laufend): Workflows verfeinern, Datenqualitäts-Regeln verschärfen, weitere Integrationen umsetzen.

Takeaway: Lieber nach vier Wochen mit 500 Produkten live als nach sechs Monaten immer noch in der Planung mit 8.000.

Fehler 3: Den falschen Dienstleister wählen

Die Wahl des richtigen Partners für Ihre PIM-Implementierung ist eine der wichtigsten Entscheidungen im gesamten Projekt. Viele Unternehmen beauftragen große Agenturen, die zwar beeindruckende Präsentationen liefern und bekannte Logos im Portfolio haben – aber wenig spezifische PIM-Erfahrung mitbringen.

Praxisbeispiel

Ein Unternehmen beauftragte eine große Digitalagentur mit der Akeneo-Implementierung. Die Agentur hatte Erfahrung mit Shopware und Magento, aber noch nie ein PIM-Projekt umgesetzt. Junior-Entwickler arbeiteten an komplexen Datenmodell-Entscheidungen, Abstimmungen dauerten Wochen, weil mehrere Hierarchieebenen involviert waren. Nach 12 Monaten und dem Dreifachen des ursprünglichen Budgets musste das Projekt mit einem spezialisierten PIM-Berater praktisch neu gestartet werden.

Red Flags – Warnsignale bei der Dienstleisterwahl

• Der Dienstleister kann keine konkreten PIM-Referenzen nennen – nur allgemeine E-Commerce-Projekte
• Sie sprechen nur mit Vertrieb und Projektmanagement, aber nie mit dem Entwickler, der tatsächlich umsetzt
• Das Angebot ist vage formuliert – keine klare Stundenschätzung pro Arbeitspaket
• Der Dienstleister kennt die Unterschiede zwischen PIM-Systemen nicht und empfiehlt einfach das, was er schon kennt
• Es wird ein großes Team versprochen, aber die Seniorität ist unklar
• Der Dienstleister drängt auf einen langen Vertrag, bevor überhaupt ein Konzept steht

So vermeiden Sie diesen Fehler

1. Fragen Sie nach mindestens drei konkreten PIM-Referenzen mit vergleichbarer Projektgröße
2. Bestehen Sie auf ein Kennenlern-Gespräch mit dem umsetzenden Entwickler
3. Verlangen Sie ein transparentes Preismodell – Festpreis oder klare Stundenschätzung pro Arbeitspaket
4. Starten Sie mit einem kleinen Proof-of-Concept (2–3 Tage), bevor Sie das gesamte Projekt beauftragen
5. Denken Sie daran: Ein erfahrener Einzelberater mit 5+ Jahren PIM-Erfahrung schlägt oft ein 10-köpfiges Agentur-Team

Takeaway: PIM-Erfahrung schlägt Agenturgröße. Fragen Sie nach Referenzen, nicht nach Logos.

Fehler 4: Die Datenmigration unterschätzen

Bestehende Produktdaten aus Excel, ERP oder anderen Systemen ins PIM zu migrieren klingt einfach – ist aber selten trivial. Die Datenmigration ist regelmäßig der Teil des PIM-Projekts, der am meisten unterschätzt wird.

Praxisbeispiel

Ein Hersteller von Gartengeräten hatte seine Produktdaten über Jahre in einer Kombination aus SAP, drei Excel-Listen und einem veralteten CMS gepflegt. Bei der Migration ins PIM stellte sich heraus: Produktnummern waren inkonsistent (mal mit Bindestrich, mal ohne), Maßeinheiten wichen ab (mm vs. cm), 30 % der Bilder fehlten, und etliche Beschreibungen waren veraltet oder doppelt vorhanden. Die geplante zweiwöchige Migration dauerte am Ende acht Wochen.

Konkrete Folgen

• Die Daten sind inkonsistent, unvollständig oder in Formaten, die das PIM nicht versteht
• Die Migration dauert drei- bis fünfmal so lange wie geplant
• Fehlerhafte Daten werden ins neue System übernommen – nach dem Prinzip Garbage in, garbage out
• Das Team verliert Vertrauen ins PIM, wenn die Daten nach der Migration schlechter aussehen als vorher

Migrations-Checkliste

1. Datenquellen inventarisieren: Erstellen Sie eine vollständige Liste aller Systeme und Dateien, die Produktdaten enthalten
2. Datenqualität prüfen: Wie vollständig sind Ihre Daten? Welche Felder fehlen? Wo gibt es Inkonsistenzen?
3. Mapping erstellen: Definieren Sie exakt, welches Quellfeld zu welchem PIM-Attribut wird. Dokumentieren Sie Transformationsregeln (z. B. Einheitenumrechnung)
4. Bereinigen vor dem Import: Duplikate entfernen, veraltete Produkte archivieren, inkonsistente Schreibweisen vereinheitlichen – vor der Migration, nicht danach
5. Testmigration durchführen: Migrieren Sie erst 100 Produkte und prüfen Sie das Ergebnis gründlich. Korrigieren Sie das Mapping, bevor Sie alle Daten importieren
6. Validierung: Prüfen Sie nach der vollständigen Migration stichprobenartig mindestens 5 % der Produkte manuell

Takeaway: Eine saubere Migration beginnt mit sauberen Quelldaten. Bereinigen Sie erst, migrieren Sie dann.

Fehler 5: Keine klaren Verantwortlichkeiten

Wer pflegt welche Daten? Wer gibt frei? Wer ist für die Datenqualität verantwortlich? Wenn diese Fragen nicht vor dem Go-Live geklärt sind, wird das PIM zum teuren Datenfriedhof.

Praxisbeispiel

Bei einem Modehersteller wurde das PIM erfolgreich eingeführt – technisch funktionierte alles. Aber niemand hatte definiert, wer die Produktbeschreibungen pflegt: Das Marketing-Team dachte, der Einkauf sei zuständig. Der Einkauf dachte, das Produktmanagement übernehme das. Das Produktmanagement dachte, es sei Aufgabe des Marketings. Das Ergebnis: Sechs Monate nach Go-Live waren nur 40 % der Produkte vollständig gepflegt, und der Online-Shop zeigte weiterhin lückenhafte Daten an.

Konkrete Folgen

• Niemand fühlt sich zuständig, die Datenpflege bleibt liegen
• Produktdaten veralten, weil kein kontinuierlicher Pflegeprozess existiert
• Das PIM wird nicht als Single Source of Truth akzeptiert
• Die Investition in das PIM-System rechnet sich nicht

So vermeiden Sie diesen Fehler – das RACI-Modell

Nutzen Sie ein RACI-Modell (Responsible, Accountable, Consulted, Informed), um Verantwortlichkeiten klar zu definieren:

1. Responsible (Durchführung): Wer pflegt die Daten operativ? Z. B. Produktmanagement für technische Daten, Marketing für Beschreibungen
2. Accountable (Verantwortung): Wer trägt die Gesamtverantwortung für die Datenqualität? Idealerweise ein dedizierter PIM-Verantwortlicher
3. Consulted (Konsultiert): Wer wird bei Fragen zu Datenstandards einbezogen? Z. B. Vertrieb für kanalspezifische Anforderungen
4. Informed (Informiert): Wer muss über Änderungen informiert werden? Z. B. das E-Commerce-Team bei Produktneuheiten

Ergänzen Sie das RACI-Modell durch Qualitäts-KPIs: Messen Sie Vollständigkeit (z. B. 95 % der Pflichtfelder ausgefüllt), Aktualität (z. B. kein Produkt älter als 30 Tage ohne Review) und Konsistenz.

Takeaway: Ein PIM ohne klare Verantwortlichkeiten ist wie ein Auto ohne Fahrer – es kommt nirgendwo an.

Fehler 6: Kein Executive Sponsor

Ein PIM-Projekt betrifft viele Abteilungen: Produktmanagement, Marketing, Vertrieb, IT, Einkauf. Ohne Rückhalt von der Geschäftsführung oder dem Vorstand fehlt dem Projekt die nötige Durchsetzungskraft – und es versandet zwischen Abteilungsinteressen.

Praxisbeispiel

Ein B2B-Händler startete die PIM-Einführung auf Initiative des Marketings. Die IT-Abteilung hatte andere Prioritäten und verzögerte die Anbindung ans ERP um Monate. Der Vertrieb sah keinen direkten Nutzen und weigerte sich, seine Daten beizusteuern. Weil kein Geschäftsführer das Projekt aktiv unterstützte, fehlten die Entscheidungsbefugnisse, um diese Blockaden aufzulösen. Das Projekt dümpelte über ein Jahr vor sich hin, bevor es schließlich mit Vorstandsmandat neu aufgesetzt wurde.

Konkrete Folgen

• Abteilungen blockieren sich gegenseitig, ohne dass jemand eskalieren kann
• Budget-Freigaben verzögern sich, weil das Projekt keine strategische Priorität hat
• Change Management scheitert – Mitarbeiter sehen keinen Grund, ihre Gewohnheiten zu ändern
• Das Projekt wird bei der ersten Krise gestoppt oder auf unbestimmte Zeit pausiert

So vermeiden Sie diesen Fehler

1. Executive Sponsor identifizieren: Idealerweise jemand aus der Geschäftsführung oder dem Vorstand, der das Projekt sichtbar unterstützt
2. Business Case erstellen: Zeigen Sie dem Sponsor konkret, wie viel Zeit und Geld das Unternehmen durch manuelle Datenpflege verliert
3. Regelmäßige Updates: Halten Sie den Sponsor durch monatliche Kurzberichte im Boot – nicht nur bei Problemen
4. Entscheidungswege klären: Der Sponsor muss befugt sein, bei Konflikten zwischen Abteilungen zu entscheiden
5. Quick Wins sichtbar machen: Zeigen Sie früh erste Erfolge, die der Sponsor intern kommunizieren kann

Takeaway: Ohne Rückhalt von oben stirbt jedes PIM-Projekt den leisen Tod der Abteilungspolitik.

Fehler 7: Bestehende Prozesse nicht analysieren

Ein häufiger Trugschluss: Wir führen jetzt ein PIM ein, dann werden unsere Prozesse automatisch besser. Falsch. Ein PIM digitalisiert Ihre bestehenden Prozesse. Wenn diese Prozesse schlecht sind, digitalisieren Sie schlechte Prozesse – nur schneller.

Praxisbeispiel

Ein Konsumgüterhersteller führte ein PIM ein, ohne vorher zu analysieren, wie Produktdaten bisher durch das Unternehmen fließen. Im alten Prozess gingen Produktinformationen vom Einkauf per E-Mail an das Produktmanagement, von dort per Excel an das Marketing, und von dort per Copy-Paste in den Webshop. Diesen Prozess bildete man 1:1 im PIM ab – mit dem Ergebnis, dass dieselben Medienbrüche und Verzögerungen bestehen blieben, nur eben in einem neuen System.

Konkrete Folgen

• Ineffiziente Prozesse werden zementiert statt verbessert
• Das Team sieht keinen Mehrwert im neuen System (Ist ja wie vorher, nur anders)
• Potenziale für Automatisierung und Workflow-Optimierung bleiben ungenutzt
• Die Akzeptanz des PIM sinkt, weil der erwartete Effizienzgewinn ausbleibt

So vermeiden Sie diesen Fehler

1. Ist-Analyse durchführen: Dokumentieren Sie, wie Produktdaten aktuell erstellt, angereichert, freigegeben und verteilt werden. Wer macht was in welcher Reihenfolge?
2. Schwachstellen identifizieren: Wo entstehen Medienbrüche? Wo werden Daten doppelt gepflegt? Wo dauern Freigaben zu lange?
3. Soll-Prozess definieren: Wie soll der optimale Prozess aussehen – unabhängig vom Tool? Erst wenn der Soll-Prozess steht, konfigurieren Sie das PIM entsprechend
4. Workflows im PIM nutzen: Moderne PIM-Systeme wie Akeneo oder Viamedici bieten leistungsfähige Workflow-Engines. Nutzen Sie sie, um Freigabeprozesse und Qualitätschecks zu automatisieren
5. Regelmäßig überprüfen: Prozesse verändern sich. Überprüfen Sie Ihre PIM-Workflows halbjährlich und passen Sie sie an

Takeaway: Erst den Prozess verstehen und verbessern, dann digitalisieren. Sonst automatisieren Sie nur das Chaos.

Bonus: Der Meta-Fehler – Zu lange warten

Der größte Fehler bei der PIM-Einführung ist, sie immer wieder aufzuschieben.

Praxisbeispiel

Ein Hersteller von Sanitärprodukten wusste seit drei Jahren, dass seine Produktdatenpflege in Excel nicht mehr tragbar war. Aber es gab immer einen Grund zu warten: erst die ERP-Migration abschließen, dann die neue Website launchen, dann das Weihnachtsgeschäft abwarten. In der Zwischenzeit wuchsen die Excel-Listen auf über 50 Dateien mit insgesamt 25.000 Zeilen. Drei Mitarbeiter verbrachten zusammen geschätzt 40 Stunden pro Woche mit manueller Datenpflege. Als das PIM-Projekt endlich startete, war der Aufwand für die Migration dreimal so hoch wie drei Jahre zuvor.

Konkrete Folgen des Wartens

• Jeder Monat Verzögerung bedeutet weitere Stunden manueller Arbeit – Kosten, die nie zurückkommen
• Die Datenmenge wächst, und damit auch der Aufwand für die spätere Migration
• Die Frustration im Team steigt, und gute Mitarbeiter verlassen das Unternehmen
• Wettbewerber, die bereits ein PIM nutzen, sind schneller in neuen Kanälen und Märkten

Was Sie stattdessen tun sollten

Sie müssen nicht sofort das perfekte PIM-Projekt starten. Aber Sie sollten heute den ersten Schritt machen: Machen Sie unseren PIM-Schnellcheck und finden Sie in 2 Minuten heraus, ob Ihr Unternehmen bereit für ein PIM ist.

Takeaway: Der beste Zeitpunkt für eine PIM-Einführung war vor drei Jahren. Der zweitbeste ist jetzt.

Checkliste: Ihre PIM-Einführung auf Erfolgskurs

Nutzen Sie diese Checkliste, um die häufigsten Fehler bei Ihrem PIM-Projekt zu vermeiden:

• ☐ Datenmodell: Produktfamilien, Attribute und Kategorien sind definiert und mit einem Pilotprojekt validiert
• ☐ Phasenplan: Das Projekt ist in überschaubare Phasen mit klaren Meilensteinen gegliedert
• ☐ Dienstleister: Der Partner hat nachweisbare PIM-Erfahrung und ein transparentes Preismodell
• ☐ Datenmigration: Quelldaten sind inventarisiert, bereinigt, und eine Testmigration ist erfolgt
• ☐ Verantwortlichkeiten: Ein RACI-Modell ist erstellt, ein PIM-Verantwortlicher ist benannt
• ☐ Executive Sponsor: Eine Führungskraft unterstützt das Projekt sichtbar und hat Entscheidungsbefugnis
• ☐ Prozessanalyse: Ist- und Soll-Prozesse sind dokumentiert, Schwachstellen identifiziert
• ☐ Schulung: Das Team ist nicht nur technisch, sondern auch in den neuen Prozessen geschult
• ☐ KPIs: Messbare Ziele für Datenqualität, Vollständigkeit und Time-to-Market sind definiert
• ☐ Timeline: Ein realistischer Zeitplan ist verabschiedet – kein Big Bang, sondern iterativ

Nächste Schritte: Wie steht es um Ihre PIM-Reife?

Sie planen eine PIM-Einführung oder stecken bereits mittendrin? Dann lassen Sie uns herausfinden, wo Sie stehen:

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Ob Sie am Anfang Ihrer PIM-Reise stehen oder ein laufendes Projekt retten müssen – schreiben Sie uns. Wir haben schon vielen Unternehmen geholfen, die typischen Fehler zu vermeiden und ihr PIM-Projekt zum Erfolg zu führen.