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Branchen-Anker · GS1 Global Data Model · 30+ Industriepartner

Was euch Produktpflege heute wirklich kostet.

Tippt eure echten Werte ein - der Jahresaufwand passt sich live an. Branchenwerte stehen unter jedem Feld. Quelle: GS1 Global Data Model Business Case.

SKUs gesamt
Produkte
Mid-Market: 10.000 - 100.000
Neue SKUs pro Jahr
/ Jahr
≈ 15 % vom Sortiment ist branchentypisch
Aktive Stunden je neuem SKU
h
Branchenkonsens 2 - 5 h
Min je SKU / Jahr für Updates
Min
Branchenkonsens 5 - 30 Min/SKU/Jahr
Plattform

Shopware

Systeme mit vielen Pflichtfeldern und eigener Attributlogik kosten je Artikel mehr Zeit. Wir rechnen sie mit einem Faktor auf den Aufwand.

Aufwand pro Jahr
~264.500 € / Jahr~5.290 Stunden · Personal-Aufwand
Neuaufnahme≈ 3.600 h
1.800 neue Artikel × 2 h
Laufende Pflege≈ 1.000 h
12.000 Artikel × 5 Min · 0,98 (Sortiment)

Plattform-Komplexität × 1,15 → 5.290 h

Gerechnet mit 50 € / h Personal-Vollkosten.

Auf Basis GS1 Global Data Model · 30+ Industriepartner →

Berechnung auf Basis eurer Eingaben. Branchenanker: GS1 Global Data Model Business Case.

Berechnung
Onboarding1.800 neue · 2 h= 3.600 h
Updates12.000 SKUs · 5 Min/Jahr ÷ 60 · 0,98 (Sortiment)= 1.000 h
Gesamt× 1,15 · 50 €/h≈ 264.500 €/Jahr · 5.290 h
Plattform-FaktorShopware× 1,15 - Custom-Felder + Variantensystem erhöhen den Aufwand (eigene Projekt-Erfahrung)Stundensatz50 € / hB2B-Branchendurchschnitt für Data-Operations (DACH)BranchenankerGS1 Global Data Model Business Case - Multi-Partner-Studie mit über 30 Industriepartnern (Brand Owners + Retailer):
  • 10 - 15 Lieferanten-Interaktionen pro neuem SKU
  • 5 - 10 Stunden Onboarding-Aufwand pro Brand-Partner
  • 1.000+ neue SKUs pro Jahr · 700 Attribute · 500 Formate
  • Branchen-Range für aktive Bearbeitung: 2 - 5 h pro neuem SKU
  • Updates/Korrekturen/Refreshes: 5 - 30 Min pro SKU/Jahr (Branchenkonsens)
GS1 Global Data Model öffnen
Realitäts-Check
50.000 - 100.000SKUs im Sortiment
0,8 - 2 Mio. €Aufwand pro Jahr

Brand Owner und Mid-Market-Retailer in dieser Größenordnung liegen typisch in diesem Bereich - verteilt über Onboarding, Updates und Format-Übersetzungen.

Quelle: Forrester- / Gartner-Benchmark

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Wir prüfen 46 Kriterien basierend auf Google, schema.org und E-Commerce Best Practices.

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Was wir prüfen

7 Dimensionen basierend auf Industriestandards

Google Merchant Center

Datenvollständigkeit

Sind Titel, Beschreibung, Preis, Bilder und Identifikatoren vorhanden?

Amazon IDQ Standards

Content-Qualität

Titellänge, Beschreibungsqualität, Feature-Listen und Spezifikationen

Google Shopping

Bildqualität

Bildanzahl, Alt-Texte, og:image und strukturierte Bilddaten

schema.org / Google Rich Results

Strukturierte Daten

schema.org Product Markup, JSON-LD Vollständigkeit und Konsistenz

Google Search Guidelines

SEO & Auffindbarkeit

Meta-Tags, Open Graph, Canonical URLs und Breadcrumbs

E-Commerce UX Best Practices

Vertrauen & Conversion

Sichtbarer Preis, Verfügbarkeit, Warenkorb, Bewertungen und Versand

Core Web Vitals

Technische Gesundheit

HTTPS, Ladezeit, Mobile Viewport und Mixed Content

Basierend auf Industriestandards

Google Merchant Center · schema.org · Amazon IDQ · Core Web Vitals

Häufige Fragen

Wir analysieren öffentlich zugängliche Produktseiten deines Shops - Titel, Beschreibungen, Bilder, Preise, strukturierte Daten (schema.org), SEO-Tags und technische Aspekte. Wir greifen nur auf öffentliche Seiten zu, die auch Google sehen kann.

Datenqualität ist das Eine. Der Aufwand dahinter ist das Andere.

Euer Shop hat die Qualität. Die nächste Frage ist, wie viel Arbeit dahintersteckt - und wie viel davon sich ersetzen lässt. FlowCraftDB liefert dieselbe Qualität mit im Schnitt zwei Vollzeitstellen weniger - und onboarded neue Lieferanten in Stunden statt Wochen.

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