Klassifikationen für B2B-PIM - ETIM, eCl@ss und BMEcat in der Praxis

06.05.2026: Klassifikationen sind das Rückgrat eines B2B-Kataloges. Sie entscheiden, ob Ihr Produkt in der Suche gefunden wird, auf der Einkaufsplattform Ihres Kunden gelistet werden kann, in der Facettennavigation filterbar ist - und zunehmend auch, ob Ihr Produkt in einer Marktplatz-KI-Anfrage überhaupt als Antwort auftaucht.

Das typische Problem

Dutzende Lieferanten liefern in unterschiedlichen Klassifikationen. Ein Produkt muss in ETIM-Klasse X, eCl@ss-Klasse Y und einer eigenen Hauswarengruppe gleichzeitig leben. Die neue ETIM-Version steht vor der Tür - und niemand im Team weiß, was das für die Artikel im PIM heißt.

WARUM KLASSIFIKATIONEN DAS RÜCKGRAT SIND

Produktdaten ohne Klassifikation sind wie Bücher ohne Bibliothekssignatur - rein theoretisch auffindbar, praktisch unsichtbar. Vier Einsatzgebiete treiben die Anforderung: erstens Suche und Facettennavigation im Shop - ohne klassifizierte Merkmale kein Filter nach Leistungsklasse, Querschnitt oder Schutzart. Zweitens die Einkaufsplattformen der Kunden - Mercateo, Unite und vergleichbare Plattformen verlangen eCl@ss oder ETIM; ohne kommt man nicht rein. Drittens Marktplatz-Listings - Amazon Business, wlw und andere erwarten strukturierte Kategorien, nicht freien Text. Viertens Compliance-Anforderungen - ESPR und der Digital Product Passport werden sich an bestehenden Klassifikationen orientieren; wer jetzt sauber klassifiziert, baut die Basis für die Pflichten ab 2026-2028.

Eine fünfte Dimension kommt hinzu: KI-Agenten. Ein Einkaufs-Bot, der für einen Kunden nach „beidseitig isolierten Schraubendrehern bis 1.000 V" sucht, bewertet Produkte anhand ihrer Klassenzuordnung und Merkmalswerte. Produkte ohne saubere Klassifikation verschwinden aus diesen Anfragen - unabhängig davon, wie gut die Marketingbeschreibung klingt. Wie KI-Agenten konkret auf diese Datenbasis zugreifen, beschreibt Deep Dive 02 zum Decision-Ready Data Layer.

ETIM IM DETAIL

ETIM (European Technical Information Model) ist der dominante Standard in Elektrotechnik, HLK (Heizung, Lüftung, Klima) und zunehmend auch Sanitär. Verwaltet wird er von der Non-Profit-Organisation ETIM International; die DACH-Landesgruppen (ETIM Deutschland, Austria, Schweiz) adaptieren lokale Besonderheiten.

Der Aufbau: Jedes Produkt bekommt eine ETIM-Klasse (etwa EC001234 für „Leuchtstoff-Streifenleuchte"). Pro Klasse ist ein fester Merkmalskatalog definiert - Pflicht- und Kann-Merkmale mit normierten Wertbereichen. Damit ist das Produkt nicht nur kategorisierbar, sondern vergleichbar: Zwei Leuchten derselben ETIM-Klasse liefern dieselben Merkmale in derselben Einheit. Die aktuelle Version ist ETIM 9 (Release 2022); ETIM 10 ist in der Freigabephase.

In Pimcore-Projekten halten wir ETIM-Klassen und -Merkmale im nativen Pimcore Classification Store - eine Klasse pro Produkt, Merkmale mit Validierung gegen die normierten Wertbereiche. Eine Version-Migration läuft damit nicht als separates Projekt, sondern als strukturierte Änderung am bestehenden Datenmodell.

ECL@SS IM DETAIL

eCl@ss ist der breitere der beiden Standards: ursprünglich als übergreifende Klassifikation für industrielle Beschaffung konzipiert, heute für nahezu alle B2B-Produktsegmente verfügbar. Getragen wird er vom eCl@ss e.V. (Sitz Köln) mit starker Beteiligung der deutschen Industrie - BASF, Siemens, Bayer und Volkswagen sind Gründungsmitglieder.

Die Struktur ist eine zweistufige Hierarchie aus Segmenten und Klassen. Es gibt zwei Detailstufen: eCl@ss BASIC als einfache Klassifikation für den Grundbedarf - oft für öffentliche Ausschreibungen ausreichend - und eCl@ss ADVANCED mit vollständigen Merkmalen, Wertebereichen und Einheiten; nötig für technische Beschaffung. Typische Einsatzgebiete: industrielle Beschaffung (MRO), Automotive-Zulieferung, Medizintechnik, Chemische Industrie. Wo ETIM auf Elektro/HLK fokussiert, deckt eCl@ss die Breite ab.

Wann lieber eCl@ss als ETIM? Bei branchenübergreifenden Sortimenten, bei internationaler Beschaffung, bei Kunden, deren Einkaufsplattformen eCl@ss voraussetzen.

UNSPSC UND ANDERE STANDARDS

UNSPSC (United Nations Standard Products and Services Code) ist der Standard für internationale Ausschreibungen, insbesondere im öffentlichen Sektor und für globale Konzerne mit eigenen Einkaufsrichtlinien. Vierstufige Hierarchie, sehr breit, aber flach - keine Merkmale, nur Kategorien. Weitere zu berücksichtigende Standards je nach Branche: GS1 GPC (für Endkundenprodukte), proficl@ss und spezifische Branchen-Subsets, sowie interne Hauswarengruppen-Systematiken, die viele B2B-Händler historisch gewachsen parallel zu den Standards pflegen. Unsere Regel: Standards folgen der Nachfrage. Wenn kein Kunde und kein Kanal UNSPSC verlangt, pflegen wir sie auch nicht.

SCHNELLAUSWAHL - WELCHE KLASSIFIKATION FÜR WELCHES SETUP

Die richtige Klassifikation hängt von Branche, Vertriebskanal und Geographie ab. Ein vereinfachter Entscheidungs-Pfad als Einstieg:

In den meisten B2B-Sortimenten kommt mehr als eine Klassifikation parallel zum Einsatz - wie das technisch und prozessual organisiert wird, beschreibt der Abschnitt zur Multi-Klassifikation weiter unten.

KI ALS KLASSIFIKATIONS-MASCHINE

Klassifikation ist die Disziplin, wo KI in B2B-PIM den größten unmittelbaren Mehrwert liefert. Ein neuer Lieferanten-Feed bringt 4.000 Artikel mit knappen Beschreibungen und ohne ETIM-Zuordnung. Die Redaktion klassifiziert diese manuell - pro Artikel mehrere Minuten, in Summe Wochenarbeit. Die KI-Schicht, die wir auf das PIM aufsetzen, kürzt das radikal ab.

Drei konkrete Anwendungen, die wir typischerweise einbauen:

1. Klassen-Vorschlag aus Produktbeschreibung. Ein Sprachmodell liest die Lieferanten-Beschreibung („Drehstrom-Asynchronmotor 4 kW, IP55, B3, 1.450 U/min") und schlägt die passende ETIM- oder eCl@ss-Klasse vor - zusammen mit einer Konfidenz-Bewertung. Konfidenz heißt schlicht: wie sicher das Modell sich seiner Zuordnung ist (technisch ein Wahrscheinlichkeitswert zwischen 0 und 1, abgeleitet aus der Klarheit der Beschreibung und der Nähe zu bekannten Klassen). Bei hoher Sicherheit - etwa ab einem Schwellwert von 0,9 - übernehmen wir den Vorschlag automatisch; bei niedriger Sicherheit landet er auf dem Redakteurs-Tisch zur Prüfung. Die Schwellwerte kalibrieren wir pro Produktgruppe - bei sicherheitsrelevanten oder rechtlich heiklen Klassen wird der Schwellwert höher gesetzt, sodass mehr in die manuelle Prüfung geht.

2. Merkmals-Extraktion aus PDF-Datenblättern. Lieferanten liefern Merkmale oft nur als PDF, nicht strukturiert. Die KI extrahiert die ETIM-/eCl@ss-Pflichtmerkmale und mappt sie auf die normierten Wertebereiche (inklusive Einheiten-Umrechnung: kW vs. PS, mm vs. inch). Auch hier landen unsichere Treffer in der Reviewer-Queue.

3. Vektor-Ähnlichkeit für die Klassifizierung neuer Artikel. Wenn ein neuer Artikel hereinkommt, suchen wir per Embedding-Ähnlichkeit nach den fünf nächstgelegenen bereits klassifizierten Produkten. Wenn vier davon dieselbe Klasse haben, ist das ein starker Hinweis. Die Methode greift besonders dort, wo Beschreibungen ohne klare Schlüsselwörter sind.

Ein wichtiger Punkt: Die KI ersetzt nicht die Klassifikations-Expertise im Team. Sie nimmt den Redakteur:innen die Routinearbeit ab und schiebt die schwierigen Fälle an die Menschen, wo Erfahrung und Branchenkenntnis zählen. Pimcore liefert das Datenmodell und die Reviewer-Workflows; die KI-Schicht bauen wir projektbezogen obendrauf, mit Anbindung an OpenAI, lokal gehostete Sprachmodelle oder branchen-feinjustierte Modelle - je nach Sensibilitäts- und Budget-Profil. Wenn diese Schicht über die reine Klassifikations-Hilfe hinaus für Commerce-Entscheidungen genutzt werden soll - semantische Suche, Bundle-Vorschläge, Compliance-Filter - ist die Architektur in Deep Dive 02 zum Decision-Ready Data Layer beschrieben.

MAPPING ZWISCHEN STANDARDS - MANUELL, AUTOMATISCH, OFFIZIELL

Sobald ein Produkt in mehreren Klassifikationen lebt, brauchen Sie Mappings. Drei Quellen liefern diese - mit unterschiedlicher Qualität und Abdeckung:

• Offizielle Mappings. ETIM International und eCl@ss veröffentlichen partielle Mappings ihrer Klassen ineinander. Diese sind unvollständig und decken vorrangig die häufigen Klassen ab, sind aber die belastbarste Basis. Wir importieren diese Mappings als versioniertes Infrastruktur-Objekt - jedes Klassen-Paar mit Quelle, Datum und Vollständigkeitsgrad.

• Eigene Mappings auf Basis bestehender Daten. Wenn Produkte schon in beiden Klassifikationen klassifiziert sind, lassen sich aus diesen Bestandsdaten Mapping-Vorschläge ableiten - per Statistik („80 % der Produkte in ETIM-Klasse X liegen in eCl@ss-Klasse Y"). Diese Vorschläge werden Redaktions-validiert und wandern dann in die Mapping-Tabelle.

• KI-gestützte Mappings für die Lücken. Wo weder offizielle Mappings noch eigene Daten reichen, kann ein Sprachmodell auf Basis der Klassendefinitionen Mapping-Vorschläge erzeugen. Diese sind nicht verbindlich, sondern ein Startpunkt für Redaktion und Branchen-Experten.

Was wir vermeiden: Excel-basierte Mappings, die einzelne Personen pflegen. Mappings sind Infrastruktur - versioniert, getestet, mit klaren Stakeholdern. Wenn ein Mapping falsch ist, muss das nachvollziehbar sein und korrigierbar werden.

MULTI-KLASSIFIKATION - EIN PRODUKT, MEHRERE STANDARDS

In der Realität leben viele B2B-Produkte parallel in mehreren Klassifikationen. Ein Beispiel aus dem Elektro-Großhandel: Eine LED-Einbauleuchte trägt eine ETIM-Klasse (weil die Installateur-Einkäufer danach suchen), eine eCl@ss-Klasse (weil der Industriekunde die Mercateo-Einkaufsplattform nutzt), und eine interne Hauswarengruppe (weil das ERP nach ihr rechnet). Drei Klassifikationen pro Produkt sind keine Seltenheit; manche Großhändler tragen fünf oder sechs parallel.

Pimcore Classification Store als Fundament. Pimcore liefert das technische Fundament - der Classification Store hält mehrere Klassifikationen parallel pro Produkt, mit lokalisierbaren Merkmalen und validierten Wertbereichen. Was wir obendrauf bauen: die Mapping-Tabellen zwischen den Standards, versioniert und nachvollziehbar. Wenn ein Produkt in ETIM-Klasse EC000123 liegt und für den Mercateo-Export eine eCl@ss-Klasse braucht, steht die Übersetzung als Infrastruktur bereit - nicht als Excel-Tabelle im Hilfe-Ordner.

VERSION-MIGRATION ALS ROUTINE

Klassifikations-Versionen sind ein Bewegungsziel, keine Momentaufnahme. ETIM bringt alle drei bis vier Jahre eine neue Major-Version, eCl@ss jährlich ein Minor-Release. Wer jede Migration als eigenes Projekt behandelt, verliert Zeit und Budget. Die Alternative: Versionierung als Datenmodell-Prinzip. Jede Klassenzuordnung im PIM kennt ihre Quellversion - ETIM 9.0 statt nur „ETIM". Mapping-Tabellen zwischen Versionen liegen als eigene Infrastruktur-Objekte vor.

Bei der Ankündigung einer neuen Version importieren wir zuerst die offiziellen Mapping-Dateien (ETIM International liefert diese maschinenlesbar), dann laufen automatisierte Prüfregeln. In der Praxis lassen sich bei einer ETIM-Minor-Version-Migration typischerweise ein Großteil der Produkte automatisch überführen. Der manuelle Rest ist überschaubar. Wichtig: Die Regeln werden einmal aufgebaut und bleiben für alle künftigen Migrationen nutzbar.

BMECAT IN DER PRAXIS

BMEcat ist kein Klassifikationsstandard, sondern das Austauschformat - ein XML-basiertes Format für die Lieferung strukturierter Produktkataloge zwischen Lieferant und Einkäufer. Definiert vom Bundesverband Materialwirtschaft, Einkauf und Logistik (BME), seit 2001 in der heute weiterhin genutzten Version BMEcat 2005.1. Ein typischer BMEcat-Feed enthält pro Produkt: Artikel-Identifikation, Mengen- und Preisangaben, Klassifikations-Referenzen (ETIM und/oder eCl@ss), strukturierte Attribute, Produktbilder-Links und Langbeschreibungen.

Unsere Aufgabe beim Onboarding eines BMEcat-Lieferanten: Validierung (Schema-Prüfung, Pflichtfelder, plausible Wertebereiche), Anreicherung (fehlende Merkmale ergänzen), Mapping (Lieferanten-Klassifikationen in die interne Struktur übersetzen) und Freigabe (Redaktion prüft Stichproben). Technisch setzen wir das bei Pimcore-Projekten über eine konfigurierbare Mapping- und Import-Schicht um - die genaue Architektur entscheiden wir je nach Sortiments-Volumen, Lieferanten-Anzahl und projektspezifischen Anforderungen. Was wir vermeiden: einmalige Imports. Jeder BMEcat-Feed wird als wiederkehrender Datenstrom aufgesetzt, mit Fehler-Rückkanal zum Lieferanten.

WAS WIR KONKRET LIEFERN

Fünf Bausteine, die wir je nach Projekt-Konstellation kombinieren:

1. Klassifikations-Strategie-Beratung. Wir analysieren Sortiment, Vertriebskanäle und Kunden-Anforderungen und entwerfen die Multi-Klassifikations-Architektur: welcher Standard primär, welche zusätzlich, in welcher Detailtiefe. Ergebnis ist eine begründete Wahl, kein Sammelsurium.

2. Mapping-Aufbau als Infrastruktur. Wir importieren offizielle Mappings (ETIM ↔ eCl@ss, Versions-Mappings), erzeugen aus Bestandsdaten eigene Mappings und generieren KI-Vorschläge für die Lücken. Alles versioniert, mit Quelle und Validierungs-Status pro Klassen-Paar.

3. KI-Klassifikations-Pipeline. Klassen-Vorschläge aus Beschreibungen, Merkmals-Extraktion aus PDF-Datenblättern, Vektor-Ähnlichkeit für die Klassifizierung neuer Artikel - mit Reviewer-Queue für niedrige Konfidenz. Wir wählen das Modell pro Sensibilitäts-Profil (Closed-Source-API, lokal gehostet, branchenspezifisch fein-justiert).

4. BMEcat- und Lieferanten-Onboarding. Schema-Validierung, Mapping in die interne Struktur, Anreicherung über die KI-Pipeline, Reviewer-Freigabe. Jeder Lieferant wird als wiederkehrender Datenstrom angelegt - nicht als Einmal-Import. Inklusive Fehler-Rückkanal mit strukturiertem Feedback.

5. Version-Migrations-Setup. Beim Erscheinen einer neuen Klassifikations-Version ziehen wir die offiziellen Mapping-Dateien, lassen die automatischen Prüfregeln laufen und stellen die Review-Cases den Redakteur:innen zu. Die Regeln werden einmal aufgesetzt und tragen alle Folge-Migrationen.

ANTI-PATTERNS, DIE KLASSIFIKATIONS-PROJEKTE AUSBREMSEN

Sechs Muster, die wir wiederholt sehen - jedes lässt sich mit klarer Methodik vermeiden:

1. Mappings als Excel-Datei pflegen. Eine Person kennt sie, niemand anders findet sie wieder, niemand testet sie. Mappings sind Infrastruktur - versioniert, mit Quellangabe, im PIM verankert.

2. Big-Bang-Klassifikations-Audit über das gesamte Sortiment. Klingt nach Aufräumen, dauert Monate ohne Zwischenergebnis. Stattdessen: Pilot-Sortiment, dann Wellen.

3. „Eine Klassifikation für alle Märkte"-Strategie. Ignoriert Realität: Kunden auf Mercateo wollen eCl@ss, Elektro-Großhändler wollen ETIM, internationale Ausschreibungen wollen UNSPSC. Multi-Klassifikation ist kein Bug, sondern Anforderung.

4. Manuelles Lieferanten-Onboarding ohne Schema-Validierung. Jeder neue BMEcat-Feed wird zur Detektivarbeit, falsche Daten kommen unbemerkt durch. Validierung gehört vor die Aufnahme - mit klarem Rückkanal zum Lieferanten.

5. Version-Migration als Einmal-Projekt. ETIM und eCl@ss aktualisieren sich regelmäßig. Wer jede Migration als neues Projekt anpackt, verbrennt Budget. Migration ist Routine, einmal aufgesetzt, viele Male genutzt.

6. Klassifikations-Daten ohne Versionierung. „ETIM-Klasse EC001234" ohne Version - dann ist beim nächsten ETIM-Release unklar, welche Definition gilt. Jede Zuordnung kennt ihre Quellversion.

WAS NACH SAUBEREN KLASSIFIKATIONEN KOMMT

Eine konsistente Klassifikations-Basis ist kein Selbstzweck - sie ist das Fundament für drei Folge-Stufen:

• KI-gestützte Commerce-Anwendungen. Sobald Produkte sauber klassifiziert und mit normierten Merkmalen versehen sind, lassen sich semantische Suche, Empfehlungen, Bundle-Vorschläge und automatisierte Compliance-Filter darauf aufbauen – das ist Thema von Deep Dive 02 zum Decision-Ready Data Layer.

• Marktplatz- und Plattform-Erweiterung. Mit konsistenten Klassifikationen wird das Listing auf neuen Marktplätzen (Mercateo, Unite, Amazon Business, wlw und branchenspezifischen Plattformen) zur reproduzierbaren Routine - statt zu einem Projekt pro Marktplatz.

• Compliance-Vorbereitung. ESPR und der Digital Product Passport setzen auf bestehenden Klassifikationen auf - Pflichtmerkmale für DPP-relevante Kategorien werden auf ETIM- oder eCl@ss-Klassen abgebildet. Wer heute klassifiziert, baut die Basis, um die DPP-Pflichten ab Mitte 2027 / 2028 ohne Crunch-Phase zu erfüllen.

• Ergebnis: Klassifikationen werden zur strukturierten Routine - jeden Lieferanten-Import, jede Version-Migration, jeden neuen Kanal-Anschluss. Statt Excel-Tabellen im Hilfe-Ordner existiert eine versionierte Mapping-Infrastruktur, die Redaktion und Entwicklung gemeinsam nutzen.

Welche Klassifikationen pflegen Sie heute? Und wie handhaben Sie die nächste Version-Migration - als Routine oder als Projekt?