Der stationäre Einzelhandel ist auch im Consumer-Electronics-Bereich einem stetig wachsenden Wettbewerbsdruck ausgesetzt. Die Preissensitivität der Kunden steigt, die Transparenz des Internets unterstützt diesen Trend. Der Online-Handel ist dauerhaft im Aufwind und drückt stärker denn je auf die ohnehin schon tiefen Margen. Die Retailer versuchen entsprechend, mit Mitteln der Digitalisierung die Prozesse zu optimieren, zu automatisieren, um etwa Einkauf- und Nachschubplanung zu verbessern, Sortimente zielgruppenspezifischer zu gestalten, Zusatzverkäufe anzukurbeln oder Preise zu optimieren. Die schiere Menge an Artikel- und Kundendaten macht dabei verschiedenste Einsatzszenarien von künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und Datenanalyse denkbar. Die enorme Masse der Daten und deren Komplexität stellen aber auch eine grosse Herausforderung dar.

Üblicherweise setzen Retailer heute auf eine Omnichannel-Strategie. Sie kombinieren das stationäre Ladengeschäft mit Online-Shops und Katalogverkäufen. Diese unterschiedlichen Absatzkanäle erhöhen die Verkaufschancen, bringen aber gleichzeitig eine grosse Schwierigkeit mit sich: Die Channel müssen parallel bedient, gesteuert, analysiert und optimiert werden. Die Menge an Produktinformationen nimmt gleichzeitig dauerhaft zu, und obendrein ist das Sortiment einem ständigen Veränderungsprozess unterworfen. In Filialen müssen deshalb Tag für Tag grosse Mengen an neuen Produkten erfasst werden, wobei Produktdatensätze hunderte Attribute enthalten können. Die Pflege dieser Daten macht das Management der Produkt- und Stammdaten in den zentralen ERP-Systemen zu einer kostenintensiven, nicht enden wollenden Aufgabe. Dies umso mehr, als durch den E-Commerce befeuert, Produktbilder und Videos in den letzten Jahren mehr und mehr an Bedeutung gewonnen haben. In diesen und anderen Quellen enthalten sind strukturierte und unstrukturierte Daten, die heute häufig – ebenso wie interne Steuerungsdaten – von Hand gepflegt werden. Dass diese Art der Datenpflege nicht nur teuer, sondern auch fehleranfällig ist, versteht sich von selbst. Die Güte der Artikeldaten ist allerdings besonders wichtig für die Qualität der Warenwirtschaftsprozesse.