Digital Product Passport: is uw productdata klaar?
25 juni 2026
Het klinkt als een nieuw probleem
Vanaf 2027 verplicht de Europese Unie een Digital Product Passport (DPP) voor textiel en mode. Elektronica en meubels volgen in 2028 en 2029. Het idee is helder: bij elk product hoort een digitaal paspoort met gestructureerde informatie over materiaalsamenstelling, herkomst, CO₂-voetafdruk en recyclebaarheid. Per product. Verifieerbaar. Machine-leesbaar.
Als u in de retail of e-commerce werkt, heeft u de eerste artikelen inmiddels voorbij zien komen. Waarschijnlijk met koppen over compliance-deadlines, nieuwe systemen en technische standaarden. En waarschijnlijk heeft u gedacht: dat komt wel, we hebben nog tijd.
Maar de vraag is niet of u op tijd een systeem kunt inrichten. De vraag is of uw productdata vandaag al doet wat het moet doen.
Waarom de meeste organisaties niet klaar zijn
Het DPP vraagt iets dat eenvoudig klinkt: gestructureerde, gevalideerde data per product. Materiaalsamenstelling. Herkomst van grondstoffen. Recyclebaarheid. CO₂-uitstoot in de productieketen.
Het klinkt als nieuwe informatie. Maar de structuur die ervoor nodig is, is niet nieuw. Het is dezelfde structuur die u nodig heeft voor betrouwbare filterattributen op uw webshop. Voor correcte allergeeninformatie in uw productfeed. Voor voedingswaarden die kloppen bij de juiste variant.
En daar zit het probleem. In veel organisaties klopt dat nu al niet.
Filterattributen die niet consistent zijn ingevuld. Producten die in het ene kanaal andere specificaties tonen dan in het andere. Materiaalpercentages die optellen tot 95% of 110%. Velden die technisch gevuld zijn, maar inhoudelijk niets zeggen.
Als u uw basisattributen vandaag niet op orde heeft, is het onrealistisch om te verwachten dat u over achttien maanden verifieerbare duurzaamheidsdata per product kunt leveren.
Wat er onder zit
De reden dat productdata niet klopt bij basisattributen, is zelden een systeemprobleem. Uw PIM kan het aan. De velden bestaan. De waardelijsten zijn er. De koppelingen werken. Maar het PIM garandeert niet dat de inhoud klopt.
Het probleem zit in eigenaarschap en governance.
Niemand heeft gedefinieerd welke attributen verplicht zijn vanuit het proces, niet vanuit de wet. Niemand controleert of velden niet alleen gevuld zijn, maar ook correct. Niemand is verantwoordelijk voor de kwaliteit van productdata over de hele keten, van leverancier tot publicatie.
Dat is een patroon dat wij in veel organisaties tegenkomen. Data wordt beheerd als een bijproduct van het publicatieproces. Iemand vult het in, iemand anders keurt het goed, en als het op de webshop staat, kijkt niemand er meer naar. Tot een klant klaagt dat het filter niet werkt. Of tot een marktplaats het product afwijst.
Het DPP verandert die dynamiek. Niet omdat het een nieuw soort data vraagt, maar omdat het verifieerbaarheid eist. Een veld dat gevuld is met “katoen” terwijl het product voor 30% uit polyester bestaat, is bij basisattributen een filterfout. Bij een Digital Product Passport is het een compliance-risico.
Wat u zou moeten meten
Voordat u nadenkt over DPP-systemen of duurzaamheidsrapportages, is er een eenvoudigere vraag: hoe betrouwbaar is uw productdata vandaag?
Niet of de velden gevuld zijn. Dat kunt u in elk systeem opvragen. Maar of de inhoud klopt. Of de waarden consistent zijn over kanalen. Of de materiaalsamenstelling optelt tot 100%. Of de filterattributen daadwerkelijk het gedrag vertonen dat een consument verwacht.
Concreet:
Volledigheid versus correctheid. Hoeveel producten hebben alle verplichte velden gevuld? En hoeveel daarvan zijn inhoudelijk correct? Het verschil tussen die twee getallen vertelt u meer over uw datakwaliteit dan elk compliancerapport.
Consistentie over kanalen. Toont dezelfde jurk op uw webshop, op Zalando en in uw ERP dezelfde materiaalsamenstelling? Dezelfde kleur? Hetzelfde gewicht? Inconsistentie in basisattributen is een voorspeller voor inconsistentie in duurzaamheidsdata.
Eigenaarschap. Wie is verantwoordelijk als een materiaalpercentage niet klopt? Is dat de leverancier die het aanlevert? De productmanager die het overneemt? Het contentteam dat het publiceert? In de meeste organisaties is het antwoord: niemand specifiek. En dat is precies waarom het niet klopt.
Validatieregels. Heeft u regels die voorkómen dat een product gepubliceerd wordt met incomplete of tegenstrijdige data? Niet als handmatige controle, maar als procesregel die afdwingt dat materiaalpercentages optellen tot 100%, dat allergenen ingevuld zijn waar verplicht, dat filtereigenschappen een geldige waarde hebben?
Dit is geen data die u nog moet verzamelen. Dit is data die u al heeft. De vraag is of iemand ernaar kijkt.
Wat inzicht oplevert
Wanneer u zichtbaar maakt hoe uw productdata er werkelijk voor staat, verandert het gesprek over DPP.
Het verandert van “welk systeem hebben we nodig” naar “welke regels ontbreken er in ons proces.” Van een IT-project naar een governance-vraag. Van een deadline die u moet halen naar een kwaliteitsnorm die u structureel wilt borgen.
Dat is een wezenlijk verschil. Want een Digital Product Passport is geen eenmalig project. Het is een doorlopende verplichting. Elk product dat u toevoegt, elke variant die u wijzigt, elke leverancier die u aansluit, het moet allemaal voldoen aan dezelfde standaard. Als uw proces die standaard niet structureel kan borgen, bent u na de eerste deadline weer bezig met inhaalwerk.
Organisaties die hun basisattributen op orde hebben, niet perfect maar bestuurbaar, hebben een fundamenteel ander startpunt. Ze weten waar de data vandaan komt. Ze weten wie verantwoordelijk is voor de kwaliteit. Ze hebben regels die voorkómen dat er producten gepubliceerd worden met ontbrekende of tegenstrijdige informatie.
Het DPP voegt daar lagen aan toe. Herkomst, CO₂-data, recyclebaarheid. Maar de structuur eronder is dezelfde: gestructureerde, gevalideerde data per product. Eigenaarschap over die data. Regels die de kwaliteit borgen.
Dat is geen nieuwe eis. Het is wat Apicon al jaren zichtbaar maakt bij organisaties die worstelen met productdata. De velden bestaan. De systemen staan er. Maar het procesontwerp om de data betrouwbaar te houden, ontbreekt.
De eerste stap is weten waar u staat
U hoeft het DPP niet vandaag te implementeren. De deadlines zijn 2027, 2028, 2029. Er is tijd.
Maar de eerste stap is niet een nieuw systeem kiezen. De eerste stap is weten hoe uw productdata er nu voor staat. Niet of de velden gevuld zijn, maar of de inhoud klopt. Niet of u een PIM heeft, maar of iemand eigenaar is van de kwaliteit.
Dat is het startpunt. Niet voor DPP. Voor alles wat u met productdata wilt doen.
Wilt u zien hoe dit in uw proces speelt? Start een Inzichtsprint of stel uw vraag.