light bulbs

Signify: 5 adviezen om de GS1 datapool ten volle te benutten

Sinds Signify vier jaar geleden startte met de GS1 datapool, heeft de wereldmarktleider in verlichting zijn werkwijze voortdurend geoptimaliseerd. Het resultaat is een flinke tijdsbesparing, een betere datakwaliteit en een hogere conversie in de webshops van retailers. Gunther Thans en Simone Boeve van Signify delen hun ervaringen en geven vijf adviezen.

Signify (voorheen bekend als Philips Lighting) heeft bijna 3000 producten in de GS1 datapool staan. Gunther Thans en Simone Boeve, respectievelijk marketing operations manager en marketing data en content manager bij Signify, hebben een groot aantal statistieken paraat die aantonen hoe belangrijk productdata zijn. Zo blijkt bijvoorbeeld dat 43% van de online shoppers direct naar de zoekfunctie van de webshop gaat. En maar liefst 47% maakt gebruik van de zoekfilters. “Die zoekfunctie en zoekfilters worden dus gevoed met productdata uit de datapool. 68% van de shoppers keert niet meer terug naar een webshop als ze niet de juiste informatie kunnen vinden”, weet Boeve.

Uitdagende aanloopperiode

Bovenstaande cijfers zijn afkomstig van Amazon. De cijfers uit Nederland laten zien dat driekwart van de Nederlanders in het laatste kwartaal van 2021 minstens één product online heeft gekocht. “En als ze niet online kopen, dan start in ieder geval de zoektocht online. ’s Avonds vanuit hun zetel, kijken consumenten op hun tablet of smartphone wat er te koop is. Als de marketingteksten, specificaties en afbeeldingen dan niet op orde zijn, vallen jouw producten als eerste af”, stelt Thans.

Halverwege 2018 is Signify in overleg met Intergamma, bekend van Gamma en Karwei, begonnen met de GS1 datapool. Het heeft zes maanden geduurd voordat de verplichte datavelden van de vier belangrijkste productgroepen – 90% van het productportfolio – waren ingevuld. “De aanloopperiode was best uitdagend. Het datamodel is erg uitgebreid. Je moet er echt de tijd voor nemen om te snappen wat je waar moet invullen”, vertelt Thans, die samen met Boeve een vijftal adviezen heeft voor collega-leveranciers.

advies 1

Advies 1: Neem productdata serieus

Allereerst: neem het werk serieus. Datamanagement is een aparte discipline waarvoor een speciaal team met goede tools noodzakelijk is. “Leveranciers die zich geen gespecialiseerd team kunnen veroorloven, doen er in ieder geval goed aan om iemand verantwoordelijk te maken voor datamanagement”, stelt Thans.

Aanvankelijk deed Thans al het werk alleen. Toen duidelijk werd dat hij tijd tekort kwam, besloot Signify extra mensen in dienst te nemen. Inmiddels maken Thans en Boeve deel uit van een team van zes medewerkers. “We gebruiken de webinterface van GS1 om een Excelbestand met productdata in één keer te uploaden in de datapool. Maar met die aanpak lopen we nu tegen capaciteitsgrenzen aan. Daarom zijn we op zoek naar een ander platform waarmee we productdata automatisch in de datapool kunnen opladen”, legt Thans uit.

Advies 2: Zorg voor standaardisatie van processen 

Standaardisatie zorgt voor efficiëntie en consistentie en leidt uiteindelijk naar een betere klantbeleving. Als voorbeeld noemt Boeve de wijze waarop haar team omgaat met nieuwe versies van het datamodel. “Hoe die nieuwe versie eruit ziet, wordt twee maanden van tevoren bekend gemaakt. Wij gebruiken die twee maanden om een Excel-bestand voor te bereiden. Op het moment dat het nieuwe datamodel live is, kunnen we dat bestand meteen uploaden. Binnen een paar dagen staan de up-to-date productdata in de datapool en zijn ze beschikbaar voor retailers.”

Het aantal ingevulde datavelden per product is gestegen van 92 in 2020 tot 132 in 2021 en 215 op dit moment. Dat komt niet alleen door uitbreiding van de datamodellen, legt Boeve uit. “Vanwege capaciteitsgebrek hebben we in het begin alleen de verplichte velden ingevuld. Toen het team groter werd, zijn we steeds meer optionele velden gaan invullen. Sterker nog: wij beschouwen optionele velden nu ook als verplichte velden. Het kan je verrassen hoe retailers die data gebruiken om bijvoorbeeld marketingteksten te maken.”

advies 2
advies 3

Advies 3: Zoek de samenwerking met retailers.

Signify heeft in 2021 zelf contact gezocht met Intergamma om te bespreken welke data ze nodig hebben en de manier waarop dat gebeurde. “Intergamma haalde de helft van onze productdata uit de datapool. De andere helft moesten we alsnog handmatig aanleveren. Dat hebben we samen nog eens onder de loep genomen. Het gebeurt bijvoorbeeld dat een retailer dezelfde informatie opvraagt zoals wij die in de datapool hebben gezet, maar nog niet de link naar het betreffende dataveld heeft gelegd”, vertelt Boeve.

Het resultaat van deze oefening is een enorme afname van de hoeveelheid handmatig aangeleverde productdata. Boeve: “We hebben relevante datavelden uit het datamodel van Intergamma aan het datamodel van GS1 toegevoegd. Maar we hebben ook datavelden geschrapt. Neem als voorbeeld verlichting die aan het elektriciteitsnet moet worden gekoppeld. Voor dat product is het niet zinvol om een dataveld over de oplaadtijd van de accu op te nemen. Dat soort velden hebben we dus weggehaald.”

Advies 4: Gebruik business rules

Er zijn meerdere retailers die vragen om handmatig extra productdata aan te leveren. Het inzetten van business rules kan ook helpen om de werklast te reduceren. “Daardoor kunnen we een groot deel van de productdata automatisch invullen”, legt Boeve uit.

Een voorbeeld is het dataveld waarin Signify moet aangeven of de gebruiker een app nodig heeft om het product te gebruiken. Dat is alleen het geval bij producten van de merken Philips Hue of WiZ. “Daar hebben we een business rule voor gemaakt. Als de merknaam in het dataveld ‘merk’ gelijk is aan ‘Philips Hue’ of ‘WiZ’, verschijnt in het dataveld ‘app required for full functionality’ automatisch een ‘ja’. Een soortgelijke business rule hebben we voor de vraag of het licht gekleurd is. Afhankelijk van de waarde in het dataveld ‘lichtkleur’ luidt het antwoord ja of nee.”

advies 4
advies 5

Advies 5: Start met productafbeeldingen

Sinds april 2021 is het mogelijk om via de GS1 datapool productafbeeldingen te delen met retailers. Per product heeft Signify 6 tot 10 afbeeldingen beschikbaar. “Het uploaden van die afbeeldingen via de GS1 Interface kost meerdere minuten per product. Dat is niet te doen met een portfolio van 3000 producten”, stelt Boeve. “Daarom hebben we GS1 gevraagd naar mogelijkheden om meer productafbeeldingen tegelijk up te loaden. Dat kan nu via een FTP-server.”

De tijdsbesparing is enorm, blijkt uit een rekenvoorbeeld voor één retailer. In 2021 heeft Signify 102 nieuwe producten ingevoerd en 196 wijzigingen aan verpakkingen doorgevoerd. “Vroeger hadden we voor deze ene retailer 18 dagen nodig om alle nieuwe afbeeldingen te verwerken en te versturen. Nu we gebruik maken van de FTP-server, doen we het binnen de 2 dagen. Dat betekent een tijdbesparing van 90%, terwijl we bijna drie keer zoveel afbeeldingen versturen als vroeger.”

“Haal afbeeldingen uit de datapool”

Op dit moment halen 10 retailers de productdata van Signify uit de datapool. Opvallend genoeg halen slechts 3 van de 10 ook de productafbeeldingen uit de datapool. Thans en Boeve vinden dat veel te weinig. “Voor deze retailers maakt het weinig verschil of ze afbeeldingen ontvangen via de datapool of via hun eigen portal waar wij ze handmatig moeten uploaden. Maar voor ons maakt het wel veel verschil”, stelt Boeve, die bijval krijgt van Thans. “We doen een dringende oproep aan retailers om de datapool voor afbeeldingen te gebruiken. Dat scheelt ons dus 90% tijd.”

Blog
21/11/2022
Doe-Het-Zelf, Tuin & Dier
Deel deze pagina:
Blog
21/11/2022
Doe-Het-Zelf, Tuin & Dier
Deel deze pagina: