09.04.2026 | BJÖRN BAYARD
Wie Unternehmen mit intelligentem Product Experience Management Umsatz steigern, Prozesse skalieren und sich auf neue regulatorische Anforderungen vorbereiten
Product Experience Management (PXM) entwickelt sich rasant weiter – getrieben durch steigende Kundenerwartungen, neue regulatorische Anforderungen und den steigenden Einsatz von KI. 2026 steht dabei weniger die reine Systemfunktionalität im Fokus, sondern der konkrete Mehrwert, den PXM-Lösungen für Unternehmen liefern. Diese fünf Trends prägen die PXM-Landschaft im kommenden Jahr besonders stark:
30.03.2026 | BJÖRN BAYARD
Wie Unternehmen mit intelligentem Product Experience Management Umsatz steigern, Prozesse skalieren und sich auf neue regulatorische Anforderungen vorbereiten
Product Experience Management (PXM) entwickelt sich rasant weiter – getrieben durch steigende Kundenerwartungen, neue regulatorische Anforderungen und den steigenden Einsatz von KI. 2026 steht dabei weniger die reine Systemfunktionalität im Fokus, sondern der konkrete Mehrwert, den PXM-Lösungen für Unternehmen liefern. Diese fünf Trends prägen die PXM-Landschaft im kommenden Jahr besonders stark:
1. Business Value wird zum wichtigsten KPI
Unternehmen bewerten Softwarelösungen zunehmend nach ihrem tatsächlichen Business Value. Wohlklingende Versprechen und Marketingfloskeln reichen nicht mehr aus – Hersteller und Implementierungspartner müssen messbare Ergebnisse liefern.
Der Fokus verschiebt sich klar von der reinen Tool-Auswahl hin zur erfolgreichen Implementierung und individuellen Systemkonfiguration. Nur wenn PXM-Lösungen exakt auf branchen- und unternehmensspezifische Anforderungen zugeschnitten sind, können sie ihr volles Potenzial entfalten.
Besonders wichtig wird dabei der ganzheitliche Blick: saubere Datenmodellierung, durchdachtes Prozessdesign sowie eine klare Strategie mit definierten Zielen und KPIs. Unternehmen erwarten Antworten auf Fragen wie: Welche Potenziale lassen sich heben? Wo entstehen Synergien? Und wie zahlt PXM konkret auf Umsatz, Effizienz und Time-to-Market ein?
Gleichzeitig rückt die Messbarkeit von KI-Initiativen stärker in den Fokus. Unternehmen erwarten klare ROI-Nachweise für den Einsatz von GenAI in PXM – etwa in Form von reduzierten Pflegeaufwänden, höherer Conversion oder schnellerem Produkt-Launch.
1. Business Value wird zum wichtigsten KPI
Unternehmen bewerten Softwarelösungen zunehmend nach ihrem tatsächlichen Business Value. Wohlklingende Versprechen und Marketingfloskeln reichen nicht mehr aus – Hersteller und Implementierungspartner müssen messbare Ergebnisse liefern.
Der Fokus verschiebt sich klar von der reinen Tool-Auswahl hin zur erfolgreichen Implementierung und individuellen Systemkonfiguration. Nur wenn PXM-Lösungen exakt auf branchen- und unternehmensspezifische Anforderungen zugeschnitten sind, können sie ihr volles Potenzial entfalten.
Besonders wichtig wird dabei der ganzheitliche Blick: saubere Datenmodellierung, durchdachtes Prozessdesign sowie eine klare Strategie mit definierten Zielen und KPIs. Unternehmen erwarten Antworten auf Fragen wie: Welche Potenziale lassen sich heben? Wo entstehen Synergien? Und wie zahlt PXM konkret auf Umsatz, Effizienz und Time-to-Market ein?
Gleichzeitig rückt die Messbarkeit von KI-Initiativen stärker in den Fokus. Unternehmen erwarten klare ROI-Nachweise für den Einsatz von GenAI in PXM – etwa in Form von reduzierten Pflegeaufwänden, höherer Conversion oder schnellerem Produkt-Launch.
2. Datenqualität rückt mehr und mehr in den Fokus
Datenqualität entwickelt sich zum zentralen Erfolgsfaktor für PXM. Treiber sind vor allem KI-Anwendungen, Handelspartner, Business Intelligence-Anwendungen sowie wachsende regulatorische Anforderungen. Schlechte Daten bedeuten nicht nur ineffiziente Prozesse, sondern auch fehlerhafte Analysen, rechtliche Risiken und Vertrauensverlust.
Für Brands und Retailer wird das Vertrauen in die eigenen Produktdaten immer wichtiger. Nur wer seine Daten versteht, misst und aktiv steuert, kann sie wirklich als strategisches Asset nutzen.
Entsprechend steigt die Nachfrage nach PXM-Tools mit integrierten Data-Quality-Management-Funktionen. DQM-Metriken, Scorecards und Dashboards ermöglichen eine transparente Bewertung der Datenqualität und machen Optimierungspotenziale intuitiv sichtbar – auch für Fachabteilungen ohne tiefes Daten-Know-how.
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI wird Datenqualität zur Grundvoraussetzung für verlässliche AI-Ergebnisse („Garbage in, garbage out“) und AI-Governance. Unternehmen etablieren daher verstärkt Data Governance Frameworks, inklusive Verantwortlichkeiten, Qualitätsregeln und Auditierbarkeit.
Zusätzlich gewinnen regulatorische Anforderungen wie der Digitale Produktpass (DPP) und Nachhaltigkeitsdaten (z. B. ESG) massiv an Bedeutung und erhöhen den Druck auf strukturierte, vollständige und überprüfbare Produktdaten.
3. Ohne Bilder keine Kommunikation
Visuelle Inhalte sind längst kein Nice-to-have mehr, sondern essenzieller Bestandteil der Produktkommunikation. Hochwertige Bilder, Videos, Zertifikate oder Nährwerttabellen steigern nicht nur die Conversion, sondern entscheiden insbesondere im Lebensmitteleinzelhandel auch darüber, ob Produkte überhaupt im Handel landen oder nicht.
Daher wächst die Bedeutung einer engen Verzahnung von PIM und DAM. Unternehmen stehen dabei vor der Wahl: Composable Architectures mit spezialisierten Systemen – die jedoch hohe Integrations- und Governance-Anforderungen mit sich bringen – oder Plattformlösungen, die PIM und DAM nahtlos in einem System vereinen.
Zusätzliche Komplexität entsteht durch gesetzliche Vorgaben und Standards wie GDSN, digitale Produktpässe, QR-Codes oder die Bereitstellung von Zertifikaten. Medien-Assets werden damit nicht nur Marketingelemente, sondern auch Träger regulatorisch relevanter Informationen.
Parallel gewinnt generative KI für visuelle Inhalte (z. B. automatisierte Bildvarianten, Hintergründe, Lokalisierung) stark an Bedeutung. DAM-Systeme entwickeln sich zunehmend zu AI-gestützten Content-Hubs, die Medien nicht nur verwalten, sondern aktiv generieren und optimieren.
Die Herausforderung verschiebt sich damit von der reinen Asset-Verwaltung hin zur Governance von AI-generierten Inhalten (Markenkonformität, Rechtssicherheit, Konsistenz).
2. Datenqualität rückt mehr und mehr in den Fokus
Datenqualität entwickelt sich zum zentralen Erfolgsfaktor für PXM. Treiber sind vor allem KI-Anwendungen, Handelspartner, Business Intelligence-Anwendungen sowie wachsende regulatorische Anforderungen. Schlechte Daten bedeuten nicht nur ineffiziente Prozesse, sondern auch fehlerhafte Analysen, rechtliche Risiken und Vertrauensverlust.
Für Brands und Retailer wird das Vertrauen in die eigenen Produktdaten immer wichtiger. Nur wer seine Daten versteht, misst und aktiv steuert, kann sie wirklich als strategisches Asset nutzen.
Entsprechend steigt die Nachfrage nach PXM-Tools mit integrierten Data-Quality-Management-Funktionen. DQM-Metriken, Scorecards und Dashboards ermöglichen eine transparente Bewertung der Datenqualität und machen Optimierungspotenziale intuitiv sichtbar – auch für Fachabteilungen ohne tiefes Daten-Know-how.
Mit dem zunehmenden Einsatz von KI wird Datenqualität zur Grundvoraussetzung für verlässliche AI-Ergebnisse („Garbage in, garbage out“) und AI-Governance. Unternehmen etablieren daher verstärkt Data Governance Frameworks, inklusive Verantwortlichkeiten, Qualitätsregeln und Auditierbarkeit.
Zusätzlich gewinnen regulatorische Anforderungen wie der Digitale Produktpass (DPP) und Nachhaltigkeitsdaten (z. B. ESG) massiv an Bedeutung und erhöhen den Druck auf strukturierte, vollständige und überprüfbare Produktdaten.
3. Ohne Bilder keine Kommunikation
Visuelle Inhalte sind längst kein Nice-to-have mehr, sondern essenzieller Bestandteil der Produktkommunikation. Hochwertige Bilder, Videos, Zertifikate oder Nährwerttabellen steigern nicht nur die Conversion, sondern entscheiden insbesondere im Lebensmitteleinzelhandel auch darüber, ob Produkte überhaupt im Handel landen oder nicht.
Daher wächst die Bedeutung einer engen Verzahnung von PIM und DAM. Unternehmen stehen dabei vor der Wahl: Composable Architectures mit spezialisierten Systemen – die jedoch hohe Integrations- und Governance-Anforderungen mit sich bringen – oder Plattformlösungen, die PIM und DAM nahtlos in einem System vereinen.
Zusätzliche Komplexität entsteht durch gesetzliche Vorgaben und Standards wie GDSN, digitale Produktpässe, QR-Codes oder die Bereitstellung von Zertifikaten. Medien-Assets werden damit nicht nur Marketingelemente, sondern auch Träger regulatorisch relevanter Informationen.
Parallel gewinnt generative KI für visuelle Inhalte (z. B. automatisierte Bildvarianten, Hintergründe, Lokalisierung) stark an Bedeutung. DAM-Systeme entwickeln sich zunehmend zu AI-gestützten Content-Hubs, die Medien nicht nur verwalten, sondern aktiv generieren und optimieren.
Die Herausforderung verschiebt sich damit von der reinen Asset-Verwaltung hin zur Governance von AI-generierten Inhalten (Markenkonformität, Rechtssicherheit, Konsistenz).
4. KI und Automatisierung revolutionieren die Produktdatenpflege
Künstliche Intelligenz ist dabei, die Produktdatenpflege fundamental zu verändern – von der Klassifizierung über die Anreicherung bis hin zur laufenden Optimierung. Moderne KI-Systeme übernehmen heute Aufgaben, die früher ausschließlich manuell und mit hohem zeitlichen Aufwand erledigt wurden, und schaffen damit Geschwindigkeit, Konsistenz und Skalierbarkeit.
Ein zentrales Einsatzfeld ist die automatisierte Klassifizierung von Produktinhalten: KI-Modelle analysieren bestehende Produktinformationen und ordnen sie selbstständig der richtigen Kategorie zu.
Das ist besonders wichtig bei großen Katalogen oder wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden müssen. Statt manueller Verschlagwortung übernimmt die KI semantische Mustererkennung, erkennt Kontext und weist passende Kategorien sowie Attribute zu – auch dann, wenn unterschiedliche Bezeichnungen oder Sprachen im Spiel sind.
Auch die Anreicherung von Produktdaten wird Schritt für Schritt automatisiert. KI-Modelle können fehlende Datenfelder intelligent ergänzen, indem sie beispielsweise aus bestehenden Attributen, Texten oder Metadaten Rückschlüsse ziehen und Vorschläge für Produktbeschreibungen, technische Spezifikationen oder Klassifizierungslabels generieren. Diese automatisierte Enrichment-Funktion spart enorme Ressourcen und verbessert gleichzeitig die Konsistenz der Daten über alle Produktgruppen hinweg.
KI und Automatisierung werden zum echten Gamechanger für die Produktdatenpflege – insbesondere durch den Einsatz von Generativer KI (GenAI) und zunehmend auch agentenbasierten Systemen (Agentic AI), die komplexe Workflows eigenständig orchestrieren können.
Neue Use Cases entstehen vor allem in folgenden Bereichen:
- automatisierte Erstellung kanal- und zielgruppenspezifischer Produkttexte
- Echtzeit-Optimierung von Produktdaten basierend auf Performance-Daten
- intelligente Übersetzungen und Lokalisierung
- AI-gestützte Compliance-Prüfungen (z. B. regulatorische Anforderungen)
Gleichzeitig steigt die Bedeutung von Human-in-the-Loop-Konzepten, um Qualität, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen.
4. KI und Automatisierung revolutionieren die Produktdatenpflege
Künstliche Intelligenz ist dabei, die Produktdatenpflege fundamental zu verändern – von der Klassifizierung über die Anreicherung bis hin zur laufenden Optimierung. Moderne KI-Systeme übernehmen heute Aufgaben, die früher ausschließlich manuell und mit hohem zeitlichen Aufwand erledigt wurden, und schaffen damit Geschwindigkeit, Konsistenz und Skalierbarkeit.
Ein zentrales Einsatzfeld ist die automatisierte Klassifizierung von Produktinhalten: KI-Modelle analysieren bestehende Produktinformationen und ordnen sie selbstständig der richtigen Kategorie zu.
Das ist besonders wichtig bei großen Katalogen oder wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt werden müssen. Statt manueller Verschlagwortung übernimmt die KI semantische Mustererkennung, erkennt Kontext und weist passende Kategorien sowie Attribute zu – auch dann, wenn unterschiedliche Bezeichnungen oder Sprachen im Spiel sind.
Auch die Anreicherung von Produktdaten wird Schritt für Schritt automatisiert. KI-Modelle können fehlende Datenfelder intelligent ergänzen, indem sie beispielsweise aus bestehenden Attributen, Texten oder Metadaten Rückschlüsse ziehen und Vorschläge für Produktbeschreibungen, technische Spezifikationen oder Klassifizierungslabels generieren. Diese automatisierte Enrichment-Funktion spart enorme Ressourcen und verbessert gleichzeitig die Konsistenz der Daten über alle Produktgruppen hinweg.
KI und Automatisierung werden zum echten Gamechanger für die Produktdatenpflege – insbesondere durch den Einsatz von Generativer KI (GenAI) und zunehmend auch agentenbasierten Systemen (Agentic AI), die komplexe Workflows eigenständig orchestrieren können.
Neue Use Cases entstehen vor allem in folgenden Bereichen:
- automatisierte Erstellung kanal- und zielgruppenspezifischer Produkttexte
- Echtzeit-Optimierung von Produktdaten basierend auf Performance-Daten
- intelligente Übersetzungen und Lokalisierung
- AI-gestützte Compliance-Prüfungen (z. B. regulatorische Anforderungen)
Gleichzeitig steigt die Bedeutung von Human-in-the-Loop-Konzepten, um Qualität, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen.
5. Data Sharing: Hohe Investments in Onboarding und Syndication erwartet
Produktdaten enden längst nicht mehr im eigenen Shop. Industrie, Handel, Online-Marktplätze und zahlreiche weitere Touchpoints müssen zuverlässig und konsistent mit Daten versorgt werden.
Entsprechend steigen die Investitionen in strukturiertes Onboarding von Partnern sowie in leistungsfähige Syndication-Prozesse. Unternehmen benötigen flexible Modelle, um unterschiedliche Datenanforderungen, Formate und Qualitätsniveaus effizient zu bedienen.
PXM wird damit zunehmend zur Drehscheibe für unternehmensübergreifende Datenprozesse – und zu einem entscheidenden Faktor für Reichweite, Geschwindigkeit und Konsistenz entlang der gesamten Lieferkette und Customer Journey.
Besonders relevant wird dabei die Fähigkeit, datengetriebene Ökosysteme zu bedienen, inklusive Marktplätzen, Retail Media, Plattformökonomien und regulatorischen Datenräumen.
Zudem gewinnt die Standardisierung und Automatisierung von Datenflüssen (APIs, Datenräume, EU-Initiativen wie Gaia-X) an Bedeutung, um Skalierbarkeit und Interoperabilität sicherzustellen.
5. Data Sharing: Hohe Investments in Onboarding und Syndication erwartet
Produktdaten enden längst nicht mehr im eigenen Shop. Industrie, Handel, Online-Marktplätze und zahlreiche weitere Touchpoints müssen zuverlässig und konsistent mit Daten versorgt werden.
Entsprechend steigen die Investitionen in strukturiertes Onboarding von Partnern sowie in leistungsfähige Syndication-Prozesse. Unternehmen benötigen flexible Modelle, um unterschiedliche Datenanforderungen, Formate und Qualitätsniveaus effizient zu bedienen.
PXM wird damit zunehmend zur Drehscheibe für unternehmensübergreifende Datenprozesse – und zu einem entscheidenden Faktor für Reichweite, Geschwindigkeit und Konsistenz entlang der gesamten Lieferkette und Customer Journey.
Besonders relevant wird dabei die Fähigkeit, datengetriebene Ökosysteme zu bedienen, inklusive Marktplätzen, Retail Media, Plattformökonomien und regulatorischen Datenräumen.
Zudem gewinnt die Standardisierung und Automatisierung von Datenflüssen (APIs, Datenräume, EU-Initiativen wie Gaia-X) an Bedeutung, um Skalierbarkeit und Interoperabilität sicherzustellen.
Fazit
2026 steht PXM für messbaren Business Value, Vertrauen in Daten und intelligente Automatisierung.
Unternehmen, die frühzeitig in die richtige Strategie, Datenqualität und in skalierbare Softwarelösungen investieren, sichern sich klare Wettbewerbsvorteile.
Erfolgreiche PXM-Strategien zeichnen sich dabei zunehmend durch die integrierte Nutzung von KI, klar definierte Governance-Strukturen und die Fähigkeit zur Skalierung über Ökosysteme hinweg aus.