Quality Scores

Gute Produktdaten sind vollständige Produktdaten. Doch in einem Sortiment mit tausenden Artikeln ist es ohne Werkzeug unmöglich, den Überblick zu behalten: Welche Produkte sind fertig gepflegt? Wo fehlen noch Bilder, Übersetzungen oder technische Angaben? Genau diese Frage beantworten Quality Scores – sie machen Datenqualität in buzzle sichtbar, messbar und steuerbar. Statt zu raten, sehen deine Teams schwarz auf weiss, woran sie arbeiten müssen.

Vollständigkeit auf einen Blick

Für jedes Produkt berechnet buzzle einen Qualitäts- bzw. Vollständigkeitswert. Dieser zeigt in Prozent oder als Bewertung an, wie weit ein Produkt gepflegt ist. Redaktionsteams erkennen damit sofort, welche Produkte noch Arbeit brauchen und welche bereit für die Veröffentlichung sind – ganz ohne manuelles Durchklicken. Das spart Zeit und lenkt die Aufmerksamkeit auf das, was wirklich zählt.

Konfigurierbare Qualitätsprofile

Was «vollständig» bedeutet, definierst du selbst über Qualitätsprofile. Ein Profil legt fest, welche Attribute und Bedingungen in die Bewertung einfliessen und wie sie gewichtet werden. So können unterschiedliche Produktarten, Kanäle oder Sprachen jeweils eigene Qualitätsmassstäbe haben – ein Massstab, der zu deinem Geschäft passt, statt eines generischen.

Verschiedene Prüfstrategien

buzzle bewertet Qualität nicht nur danach, ob ein Feld ausgefüllt ist. Über verschiedene Strategien lassen sich unterschiedliche Aspekte prüfen:

• Attribut-Vollständigkeit – sind die geforderten Attribute befüllt?
• Optionsattribute – ist bei Auswahlfeldern eine gültige Option gesetzt?
• Verbindungs-Vollständigkeit – bestehen die erwarteten Verknüpfungen zu anderen Objekten, etwa zugeordnete Bilder oder Zubehör?
• Weitere Qualitätsregeln – zusätzliche, fachliche Prüfungen über das reine Befüllen hinaus

Dadurch entsteht ein realistisches Bild der Datenreife, das auch inhaltliche Zusammenhänge berücksichtigt – etwa, ob jedes Produkt mindestens ein Bild hat.

Aufbau eines Qualitätsprofils

Ein Qualitätsprofil bündelt drei Arten von Definitionen, die gemeinsam die Bewertung ergeben:

Attribut-Definitionen

Feld	Bedeutung
Code	Das zu prüfende Attribut
ForAllFamilies / FamilyCodes	Für alle oder nur bestimmte Familien gültig
ForAllLanguages / Languages	Für alle oder nur bestimmte Sprachen prüfen
AttributeSpecificQualitySettings	Zusätzliche, attributspezifische Prüfregeln

Verbindungs-Definitionen

Feld	Bedeutung
ConnectionTypeCode	Welcher Verbindungstyp geprüft wird
MinimalCount	Mindestanzahl erwarteter Verknüpfungen (z. B. mindestens 1 Bild)
ForAllFamilies / FamilyCodes	Geltungsbereich nach Familie

Zusätzliche Definitionen

Feld	Bedeutung
TypeDiscriminator	Art der zusätzlichen Qualitätsregel
Parameters	Frei konfigurierbare Parameter der Regel
ForAllFamilies / FamilyCodes	Geltungsbereich nach Familie

Damit lässt sich «Vollständigkeit» präzise definieren – pro Familie, pro Sprache und inklusive Anforderungen an Verbindungen wie zugeordnete Bilder oder Zubehör. Qualitätsprofile lassen sich zudem Channels zuordnen, sodass jeder Ausspielkanal seinen eigenen Massstab hat.

Qualität pro Kanal und Sprache

Ein Produkt kann für den Webshop bereits vollständig sein, für den Print-Katalog aber noch nicht. Quality Scores berücksichtigen diese Unterschiede und bewerten Vollständigkeit kontextbezogen – pro Kanal und pro Sprache. So steuerst du gezielt, wo noch Handlungsbedarf besteht, und geben nur das frei, was wirklich fertig ist.

Dein Nutzen

• Priorisierung: Teams arbeiten an den Produkten mit dem grössten Effekt
• Freigabesteuerung: Veröffentlichung an eine Mindestqualität knüpfen
• Weniger Fehler und Retouren durch vollständige, geprüfte Daten
• Transparenz: Fortschritt im Pflegeprozess wird messbar und berichtbar

Das Wichtigste in Kürze

• Automatische Bewertung der Vollständigkeit jedes Produkts
• Qualitätsprofile definieren eigene Massstäbe pro Anwendungsfall
• Mehrere Prüfstrategien für Attribute, Optionen und Verbindungen
• Kontextbezogen pro Kanal und Sprache