Najczęściej-popełniane-błędy-we-wdrożeniach-systemu-PIM

Najczęściej popełniane błędy we wdrożeniach systemu PIM

Wdrożenie systemu PIM (Product Information Management) jest kluczowym krokiem w zarządzaniu danymi produktowymi, szczególnie dla firm, które chcą centralizować, organizować i łatwiej zarządzać swoimi informacjami o produktach. Jednak mimo ogromnych korzyści, jakie może przynieść system PIM, proces jego wdrożenia jest pełen wyzwań i pułapek. Wiele firm popełnia typowe błędy, które mogą skutkować opóźnieniami, dodatkowymi kosztami, a nawet niepowodzeniem projektu. W tym artykule przyjrzymy się najczęściej popełnianym błędom podczas wdrożeń systemu PIM i podpowiemy, jak ich uniknąć. Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej na temat systemów PIM, zajrzyj do naszego kompendium.

1. Brak wyznaczonego Product Ownera

Jednym z najczęstszych błędów przy wdrożeniu systemu PIM jest brak wyznaczenia osoby odpowiedzialnej za zarządzanie projektem – Product Ownera (PO). Choć wiele firm angażuje w projekt zespół decyzyjny lub komitet, to kluczowe jest, aby nad całością wdrożenia czuwała jedna osoba, która będzie miała pełną odpowiedzialność za harmonogram, budżet i decyzje związane z projektem.

Bez PO proces wdrożenia może stać się chaotyczny, ponieważ zbyt wielu decydentów z różnymi obowiązkami może opóźniać podejmowanie kluczowych decyzji. Product Owner pełni rolę łącznika pomiędzy zespołem wdrożeniowym a interesariuszami, regularnie komunikując się z nimi, zbierając feedback i informując o postępach. Dlatego tak ważne jest, aby PO miał odpowiednią autonomię do podejmowania decyzji, szczególnie tych bieżących.

2. Brak zaangażowanego zespołu wdrożeniowego

Kolejny błąd to brak odpowiedniego zespołu wdrożeniowego, który weźmie aktywny udział w procesie wdrożenia systemu. Nawet najlepiej umocowany Product Owner nie jest w stanie przeprowadzić całego wdrożenia samodzielnie. Zespół, który jest odpowiedzialny za projektowanie, testowanie i implementację systemu PIM, musi być zaangażowany, a jego członkowie – świadomi, że zmiany przyniosą korzyści w dłuższej perspektywie.

Zaangażowanie zespołu nie kończy się na uczestnictwie w spotkaniach. Należy oczekiwać, że członkowie zespołu będą aktywnie współtworzyć model danych, zastanowią się nad tym, jakie dane są potrzebne w systemie, a także będą gotowi do wprowadzenia zmian w dotychczasowych procesach.

3. Samodzielne wdrożenie systemu PIM

Chociaż na rynku są dostępne narzędzia, które umożliwiają samodzielne wdrożenie systemu PIM, podejście „prób i błędów” wiąże się z dużym ryzykiem. Brak doświadczenia w implementacji systemów PIM może prowadzić do błędów w modelowaniu danych, trudności w integracjach z innymi systemami, a także do powstania nieefektywnych procesów.

Pomijanie etapów analizy przedwdrożeniowej lub samodzielne tworzenie modelu danych może skutkować koniecznością przeprowadzenia gruntownej przebudowy systemu w przyszłości, co generuje dodatkowe koszty. Lepiej jest skorzystać z doświadczenia ekspertów, którzy przeprowadzą organizację przez cały proces wdrożenia.

4. Nieodpowiedni wybór partnera wdrożeniowego

Kolejnym błędem jest nieodpowiedni wybór partnera do wdrożenia systemu PIM. System PIM to nie tylko narzędzie technologiczne – to także fundament zmiany w procesach biznesowych. Kluczowe jest, aby partner wdrożeniowy posiadał doświadczenie w implementacji PIM, znał dobre praktyki modelowania danych oraz wiedział, jak integrować system z innymi narzędziami w firmie.

Przed podjęciem decyzji o współpracy warto przeprowadzić warsztaty, spotkania, a także analizę przedwdrożeniową. Dzięki temu można zweryfikować, czy partner rozumie potrzeby organizacji oraz jak skutecznie zaprojektuje i wdroży system PIM. Prawidłowy wybór partnera może mieć kluczowe znaczenie dla sukcesu projektu.

5. Złe zamodelowanie danych produktowych

Nieodpowiednie zaprojektowanie struktury danych produktowych to błąd, który może prowadzić do poważnych trudności w późniejszym użytkowaniu systemu PIM. Niewłaściwe zamodelowanie danych może skutkować problemami z integracją z systemami eCommerce, trudnościami w tłumaczeniu treści na inne rynki czy też generowaniem dużej liczby niepotrzebnych danych w systemie.

Zanim zdecydujesz się na model danych, warto przeanalizować, jak obecna struktura danych jest wykorzystywana w Twojej organizacji i czy można ją zoptymalizować. Warto również wziąć pod uwagę przyszłą skalowalność systemu, aby uniknąć sytuacji, w której obecny model danych nie odpowiada na potrzeby rozwoju firmy.

6. Odzwierciedlanie obecnej struktury danych w systemie PIM

Podejście polegające na „odzwierciedleniu” istniejącej struktury danych w systemie PIM jest powszechnym błędem. Choć może się wydawać, że to szybkie rozwiązanie, w praktyce może prowadzić do stagnacji w rozwoju systemu. Warto wykorzystać wdrożenie systemu PIM do przemyślenia i poprawienia obecnych procesów. Przemyślenie, jak najlepiej zorganizować dane produktowe i jak dostosować je do oczekiwań klientów, to kluczowy element, który pomoże lepiej wykorzystać potencjał PIM.

7. Zbyt optymistyczne oszacowanie czasu na przygotowanie danych

Często popełnianym błędem jest zbyt optymistyczne oszacowanie czasu potrzebnego na przygotowanie danych produktowych do systemu PIM. Migracja danych – szczególnie jeśli są one rozproszone po różnych systemach – może zająć znacznie więcej czasu, niż początkowo zakłada się w harmonogramie. Należy już na początku projektu rozpocząć gromadzenie danych, aby na etapie wdrożenia mieć je gotowe do zaimportowania do systemu.

8. Nierealistyczne wymagania względem systemu PIM

Wiele firm chce, aby system PIM rozwiązywał wszystkie problemy organizacyjne i odpowiadał na każde wymaganie. Często pojawia się potrzeba rozbudowy systemu o funkcjonalności, które nie są związane z jego podstawową rolą. PIM jest narzędziem do zarządzania informacjami o produktach, a nie rozwiązaniem do raportowania sprzedaży czy wyliczania cen. Ważne jest, aby nie próbować zrobić z PIM-a narzędzia uniwersalnego, które będzie odpowiadać na każdy problem organizacyjny, gdyż może to prowadzić do niepotrzebnego skomplikowania systemu i jego dalszego utrzymania.

Podsumowanie

Wdrożenie systemu PIM to ogromne wyzwanie, ale także szansa na poprawę zarządzania danymi produktowymi i zwiększenie efektywności pracy w organizacji. Unikanie powyższych błędów – takich jak brak odpowiedniego zarządzania projektem, zły wybór partnera wdrożeniowego, niewłaściwe modelowanie danych czy nierealistyczne oszacowanie czasu – pomoże uniknąć problemów, które mogą wystąpić w trakcie wdrożenia. Dobrze zaplanowany projekt wdrożeniowy to klucz do sukcesu, a zastosowanie odpowiednich praktyk i konsultacji z doświadczonymi specjalistami pomoże Ci osiągnąć pełny potencjał systemu PIM.

Umów się na konsultację z zespołem Macopedii i przygotuj firmę do skutecznego wdrożenia systemu PIM.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

AI w PIM – jak sztuczna inteligencja zmienia zarządzanie danymi produktowymi?

Sztuczna inteligencja (AI) staje się integralną częścią współczesnego biznesu – wspiera sprzedaż, analizę danych, marketing, a od niedawna również zarządzanie informacją produktową. W świecie PIM (Product Information Management) AI nie jest już ciekawostką technologiczną, ale realnym narzędziem, które przynosi firmom wymierne korzyści. W tym artykule pokażemy, jak dokładnie AI działa w systemach PIM, w jakich obszarach przynosi największe usprawnienia, oraz dlaczego warto wdrożyć ją w swojej organizacji. Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej na temat systemów PIM, zajrzyj do naszego kompendium. Generowanie tłumaczeń bezpośrednio w PIM-ie Jednym z najbardziej popularnych zastosowań AI w systemach PIM jest automatyczne tłumaczenie treści produktowych. Rozwiązanie to dostępne jest już w wielu systemach – np. w Akeneo w wersjach Growth, Advanced i Premium, a także we wszystkich wariantach systemu Ergonode. Dzięki wbudowanemu przyciskowi „Generuj tłumaczenie” użytkownik może wskazać bazowy język oraz wybrać język docelowy, a następnie zaledwie po kilku sekundach uzyskać gotowe tłumaczenie widoczne bezpośrednio na karcie produktu. To ogromne ułatwienie w firmach, które prowadzą sprzedaż międzynarodową i muszą regularnie przygotowywać opisy w wielu językach. Automatyzacja tego procesu eliminuje potrzebę korzystania z zewnętrznych narzędzi, przyspiesza pracę zespołu i ogranicza ryzyko pomyłek, które mogą pojawić się przy ręcznym kopiowaniu tekstu. Co ważne, systemy PIM zapamiętują wcześniejsze działania użytkownika, dzięki czemu można łatwiej utrzymać spójność tłumaczeń w całym katalogu produktowym. Promptowanie – klucz do jakości tłumaczeń Choć gotowe tłumaczenia generowane automatycznie są coraz lepsze, wciąż zdarza się, że AI nieprawidłowo interpretuje specjalistyczne terminy lub branżowy kontekst. Dlatego systemy PIM umożliwiają użytkownikom pisanie własnych promptów, czyli wskazówek, które precyzyjnie określają sposób generowania treści. Dzięki nim można np. narzucić preferowany styl wypowiedzi, ton komunikacji czy sposób formatowania. Dobrze przygotowany prompt powinien zawierać informacje o celu tłumaczenia (np. sprzedażowy, marketingowy, techniczny), docelowej grupie odbiorców (np. profesjonaliści, konsumenci), a także – jeśli to konieczne – przykłady wcześniejszych tłumaczeń lub glosariusz z kluczowymi terminami branżowymi. Można również wskazać limity długości tekstu, sposób formatowania (np. listy punktowane) czy oczekiwany poziom naturalności językowej. Im bardziej precyzyjny prompt, tym lepszy efekt końcowy. Co istotne – AI może również parafrazować treści, aby uniknąć kalek językowych, które często pojawiają się w dosłownych tłumaczeniach. AI w tworzeniu opisów produktowych Drugim filarem zastosowania AI w PIM-ach jest automatyczne generowanie opisów produktowych. Zamiast tworzyć każdy opis ręcznie, użytkownik może zlecić sztucznej inteligencji wygenerowanie treści na podstawie istniejących danych produktowych – takich jak nazwa produktu, jego cechy techniczne, zastosowanie, korzyści marketingowe czy nawet informacje logistyczne. W nowoczesnych systemach PIM, takich jak Ergonode czy Akeneo, użytkownik może wskazać, które atrybuty mają być uwzględnione w opisie, a następnie stworzyć prompt, który precyzyjnie określi styl i strukturę tekstu. Można zdefiniować, czy treść ma być podzielona na sekcje, zawierać listę cech, a może być jednorodnym opisem zoptymalizowanym pod kątem SEO. Istnieje też możliwość określenia maksymalnej liczby znaków, dopasowania opisu do specyfiki kanału sprzedaży (np. Amazon, Allegro, sklep własny), a także nadania mu tonu – formalnego, eksperckiego, prostego lub emocjonalnego. Taka personalizacja sprawia, że opisy są dopasowane do odbiorcy i zwiększają szanse na skuteczną sprzedaż. AI także w wersji Open Source Użytkownicy systemów PIM w wersji Open Source, takich jak Akeneo Community, również mogą korzystać z dobrodziejstw sztucznej inteligencji. Choć darmowa wersja Akeneo nie zawiera natywnie wbudowanych funkcji AI, istnieją dodatki i wtyczki – takie jak autorskie rozwiązania Macopedii – które pozwalają integrować PIM z narzędziami typu ChatGPT. Umożliwiają one automatyczne tłumaczenie opisów oraz generowanie treści bezpośrednio w systemie, bez potrzeby korzystania z zewnętrznych edytorów. To rozwiązanie otwiera drogę do wdrożenia zaawansowanych funkcji także w mniejszych firmach lub projektach o ograniczonym budżecie. Wtyczki tego typu są często rozwijane i dopasowywane do konkretnych potrzeb, co oznacza, że można je dostosować do unikalnych procesów danej organizacji. W ten sposób nawet wersja community może zyskać funkcjonalności znane z płatnych wersji Enterprise. Jakość danych wciąż kluczowa Mimo ogromnych możliwości, jakie daje AI, podstawą skutecznego działania systemu PIM pozostaje jakość danych. Niezależnie od tego, jak zaawansowane mechanizmy wykorzystujemy, dane źródłowe muszą być spójne, aktualne i dobrze ustrukturyzowane. AI nie zastąpi procesu walidacji treści – dlatego warto zadbać o odpowiednie workflow, które wymuszają weryfikację wygenerowanych treści przed ich publikacją. Systemy PIM pozwalają ustawić etapy akceptacji, przypisać odpowiedzialności konkretnym osobom i zadbać o kontrolę jakości – zarówno dla opisów tworzonych ręcznie, jak i tych generowanych automatycznie. W ten sposób można zbudować efektywny, zautomatyzowany proces, który nie rezygnuje z nadzoru merytorycznego. Co przyniesie przyszłość? AI w PIM-ach dopiero się rozkręca. Poza tłumaczeniami i opisami, coraz częściej mówi się o wykorzystaniu sztucznej inteligencji do porządkowania nieustrukturyzowanych danych produktowych. Przykładowo: plik Excel zawierający chaotyczne opisy, parametry w różnych formatach i nazwy produktów w różnych językach, może zostać „przeczytany” przez AI, a następnie automatycznie przypisany do odpowiednich atrybutów w systemie PIM. To ogromny krok naprzód, zwłaszcza dla firm, które chcą migrować dane z różnych źródeł lub budują strukturę PIM od zera. Dzięki AI cały ten proces może przebiegać szybciej, z mniejszą liczbą błędów i przy mniejszym zaangażowaniu zespołu. Podsumowanie: dlaczego warto korzystać z AI w PIM? Wdrożenie AI w systemie PIM niesie za sobą szereg korzyści: Szybkość działania: generowanie opisów i tłumaczeń trwa zaledwie kilka sekund, co znacząco skraca czas wprowadzania produktu na rynek.  Oszczędność: automatyzacja pozwala ograniczyć koszty związane z usługami tłumaczeń i copywritingu.  Elastyczność: możliwość tworzenia własnych promptów daje pełną kontrolę nad stylem, długością i strukturą treści.  Skalowalność: AI świetnie sprawdza się w organizacjach zarządzających dużą liczbą produktów i kanałów sprzedaży.  Zgodność z SEO: opisy można generować z myślą o optymalizacji pod wyszukiwarki i konkretne platformy e-commerce.  Technologia sztucznej inteligencji nie zastępuje człowieka – ale staje się jego wydajnym asystentem. Umożliwia zespołom marketingowym, produktowym i e-commerce pracę szybciej, taniej i skuteczniej, bez kompromisów w zakresie jakości. Chcesz zobaczyć, jak AI działa w praktyce? Umów się z nami na bezpłatną konsultację i przekonaj się, jak technologia może usprawnić Twoje zarządzanie danymi produktowymi. Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej na temat systemów PIM, zajrzyj do naszego kompendium.
w-PIM-–-jak-sztuczna-inteligencja-zmienia-zarządzanie-danymi-produktowymi
Macopedia_logo_stopka
zweryfikowano

0/5

Macopedia

Eksperci eCommerce B2B i PIM


Wielkopolskie
82 osób
Zobacz profil
Branża
Budownicza, Dystrybucja, eCommerce, Meblarska, Medyczna, Metalurgiczna, Produkcyjna, Spożywcza FMCG, Transportowa, Usługi, Produkcja zaawansowanych technologii i elektroniki, Cyfrowa transformacja przedsiębiorstw
Opis
Macopedia to ekspert w cyfrowej transformacji, oferujący kompleksowe wsparcie od konsultacji po wdrożenie innowacyjnych rozwiązań e-commerce i aplikacji....
rozwiń