Błędy w danych produktowych słono kosztują

Żadna firma nie chce płacić kar ani tracić na zwrotach i nieprzemyślanych zakupach klientów. A to tylko jedna strona problemu — druga to zaostrzające się prawo. Firmy mierzą się z coraz większą presją: z jednej strony realne ryzyko kar za brak zgodności i wprowadzanie klienta w błąd, z drugiej — konieczność szybkiego wprowadzania produktów na rynek, bo „konkurencja nie śpi”.

W tym nagraniu przyglądamy się temu, skąd biorą się błędy w ofercie, jakie mogą być konsekwencje „niewinnych pomyłek” oraz — przede wszystkim — jak sobie z nimi poradzić, wdrażając system PIM. Opowiadamy też o zjawisku „kajecika handlowca” i o tym, jak uchronić firmę dzięki lepszej strukturze zarządzania danymi.

„Kajecik handlowca”

Tak zwykle wygląda dane produktowe, zanim wejdzie do systemu — i tak powinny wyglądać, gdy firma jest gotowa na kontrolę.

Slajd z nagrania — pełne porównanie omawiamy na żywym przykładzie

Ryzyko prawne jest realne

Trzy przykłady z polskiego rynku, które omawiamy w nagraniu.

Niewidzialność dla AI

Ruch z asystentów AI rośnie szybciej niż z klasycznej wyszukiwarki — a firmy bez uporządkowanych, ustrukturyzowanych danych produktowych po prostu w nim nie istnieją. Dane z analizy ruchu jednego z graczy e-commerce (wrzesień 2025, ruch worldwide, desktop):

Slajd z nagrania — pełną analizę ruchu omawiamy w webinarze

Dyrektywy nadchodzą jedna po drugiej

To nie tylko kwestia kar. Zmienia się prawo — a firmy oparte wyłącznie na danych rozproszonych po Excelach, notatkach i prywatnych plikach pracowników nie mają jak sprostać nowym wymogom. Nie mają też jak skalować sprzedaży, bo każdy nowy produkt oznacza chaos, opóźnienia i błędy.

DPP to nie kolejna „miękka rekomendacja”, tylko twardy wymóg, który zobowiązuje firmy do posiadania precyzyjnych, spójnych i łatwych do udokumentowania danych o produkcie — od materiałów, przez specyfikacje, po informacje środowiskowe.

Slajd z nagrania — omawiamy każdą z dyrektyw krok po kroku

Macopedia — Premium Partner Ergonode