Kunstmatige intelligentie (AI) heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop bedrijven hun productgegevens beheren. Een gebied waarop AI een aanzienlijke impact heeft gehad, is product categorisatie binnen Product Information Management (PIM)-software. Volgens een rapport van Markets and Markets zal de omvang van de PIM-markt naar verwachting groeien van USD 7,0 miljard in 2020 tot USD 16,0 miljard in 2025 bij een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 17,3%. De toenemende vraag naar efficiënt en nauwkeurig beheer van productgegevens drijft grotendeels deze groei. Met de integratie van AI in PIM heeft de software enorme mogelijkheden ontgrendeld, waaronder de mogelijkheid om producten te categoriseren op manieren die de klantervaring enorm verrijken.
WAT IS PRODUCT CATEGORISATIE?
Product categorisatie is het proces van het organiseren en classificeren van producten in categorieën op basis van specifieke kenmerken zoals maat, kleur, materiaal en prijs. Een goed ontworpen categorisatie systeem verbetert de nauwkeurigheid, consistentie en volledigheid van productgegevens en is een vereiste voor elke ecommerce winkel. Zonder de structuur van productcategorieën die online shoppers leiden, zouden klanten gemakkelijk kunnen verdwalen op een ecommerce site. Een juiste categorisatie maakt het echter gemakkelijker voor klanten om de producten te vinden die ze willen, terwijl ze maximaal kunnen genieten van hun winkelervaring.
Product categorisatie is een belangrijk proces dat zowel bedrijven als klanten ten goede komt. Het stelt merken in staat om grote hoeveelheden productgegevens efficiënter te beheren. Een ecommerce winkel kan bijvoorbeeld handelen in een breed scala aan producten, zoals kleding, elektronica en meubels. Om productgegevens gemakkelijk op te halen, te bewerken en bij te werken, moet een dergelijke winkel een betrouwbare producttaxonomie opstellen en vervolgens doorgaan met het categoriseren van producten op basis van hun kenmerken. Als u dit niet doet, resulteert dit in onnauwkeurige gegevens en een inconsistente productweergave op alle verkoopkanalen. Integendeel, efficiënte categorisatie leidt tot een betere klantervaring, meer productzichtbaarheid en verbeterde nauwkeurigheid van productgegevens.
HOE KAN AI DE PRODUCT CATEGORISATIE IN PIM VERBETEREN?
Laten we, nu het belang van product categorisatie duidelijk is vastgesteld, eens kijken naar de rol van AI in deze cruciale PIM-functie. Zonder de input van AI en zijn subsets kan PIM producten efficiënt categoriseren. Maar natuurlijk maakt AI alles beter, sneller en nauwkeuriger. Daarom zouden bedrijven met grote productgegevens moeten overwegen om AI-gestuurde PIM te implementeren in hun lange termijn productstrategie. AI verbetert het proces van het categoriseren van producten op verschillende manieren. Hier zijn vijf van dergelijke manieren:
GEAUTOMATISEERDE GEGEVENSVERRIJKING
AI kan de product categorisatie in PIM-software verbeteren door middel van geautomatiseerde gegevensverrijking. AI beschikt over robuuste algoritmen en technieken waarmee het productgegevens automatisch kan verrijken. Met behulp van Natural Language Processing kan AI bijvoorbeeld automatisch productkenmerken extraheren uit gegevensbronnen, zoals productbeschrijvingen en afbeeldingen, en deze toevoegen aan product gegevensvelden. Dit zorgt ervoor dat alle relevante productkenmerken worden vastgelegd en opgenomen in het categorisatie proces.
Bovendien kan AI attribuut waarden normaliseren om consistentie tussen verschillende productcategorieën te garanderen. AI kan bijvoorbeeld herkennen dat “grijs” en “grijs” dezelfde kleur hebben en deze normaliseren tot een enkele attribuut waarde. Bovendien kan AI automatisch productgegevens bijwerken op basis van productattributen of taxonomie veranderingen. Dit zorgt ervoor dat productgegevens altijd up-to-date en nauwkeurig zijn. Als
als gevolg hiervan wordt de behoefte aan menselijke input verminderd, waardoor het proces van product gegevensbeheer mogelijk wordt.
MEER NAUWKEURIGE PRODUCTGEGEVENS
Onvolledige, onnauwkeurige en dubbele informatie zijn vormen van vuile gegevens die producttaxonomie en categorisatie kunnen schaden. Bij het gebruik van handmatige methoden is de kans groot dat vuile gegevens het categorisering proces beschadigen. AI ontkent dat echter door te zorgen voor een hogere gegevensnauwkeurigheid. Een belangrijke manier waarop AI nauwkeurige gegevens garandeert, is door middel van geautomatiseerde gegevensinvoer. Na het extraheren van productattributen uit verschillende bronnen, kan Ai automatisch de gegevensvelden in de PIM-software invullen. Dit elimineert de noodzaak van handmatige gegevensinvoer, die gevoelig is voor fouten.
Ook kan AI tonnen productgegevens scannen, ontbrekende of dubbele attributen detecteren en eindgebruikers onmiddellijk vragen de informatie bij te werken. Bovendien kunnen AI-functies zoals automatische categorisatie en kenmerk normalisatie de nauwkeurigheid van productgegevens aanzienlijk verbeteren, waardoor AI-gestuurde PIM een enorme troef wordt voor ecommerce merken.
SNELLERE CLASSIFICATIE
Uit een casestudy van Unilever bleek dat het gebruik van AI om product categorisatie te automatiseren de tijd die nodig was voor classificatie met 97% verkortte. AI-gestuurde PIM helpt bedrijven tijd te besparen die anders wordt besteed aan repetitieve en handmatige taken, waardoor merken meer productgegevens per keer kunnen verwerken en de productiviteit op andere gebieden kan verbeteren. Dit is mogelijk dankzij de robuuste functionaliteit van AI, waardoor het meerdere taken tegelijkertijd kan verwerken en uitvoeren. Ook kunnen machine learning-algoritmen leren van eerdere classificatiebeslissingen en de nauwkeurigheid en snelheid van toekomstige classificaties verbeteren. Daarom kunnen merken met een aanzienlijk grote hoeveelheid gegevens profiteren van snelheid met behoud van efficiëntie waarmee ze producten op de best mogelijke manier kunnen categoriseren.
DYNAMISCHE TAXONOMIE
Veel merken gebruiken een statisch taxonomie systeem waarbij de vooraf gedefinieerde structuur en categorieën ongewijzigd blijven. Hoewel een dergelijke taxonomie gemakkelijker te onderhouden is, levert het problemen op wanneer het bedrijf nieuwe probeert te introduceren die niet gemakkelijk in bestaande categorieën passen. Een elektronicawinkel kan bijvoorbeeld een taxonomie hebben op basis van categorieën zoals laptops, smartphones en smartwatches. Als zo’n merk slimme speakers aan zijn assortiment toevoegt, wordt het categoriseren van de nieuwe aanwinst problematisch.
Daarom is er behoefte aan dynamische taxonomie waarbij nieuwe categorieën worden gecreëerd bij het detecteren van nieuwe attributen. AI kan helpen bij het implementeren van een dynamisch taxonomie systeem met behulp van machine learning-algoritmen die automatisch nieuwe attributen kunnen creëren die consistent zijn met de bestaande structuur. Dit stelt bedrijven in staat om hun productinformatie beter te beheren, waardoor de vindbaarheid van producten in het proces wordt verbeterd.
RIJKERERE KLANTERVARING
Door het product categorisatie proces in PIM-software te verbeteren, verbetert AI uiteindelijk de klantervaring. Met een betere product categorisatie zullen klanten gemakkelijk de producten vinden die ze nodig hebben, waardoor de klanttevredenheid toeneemt en de verkoop verbetert. AI kan ook andere producten voorstellen waarin de klant mogelijk geïnteresseerd is op basis van hun browse geschiedenis en gedrag. Dit creëert een broodnodig gevoel van personalisatie dat klanten altijd zal bekoren.
Concluderend, product categorisatie is een cruciaal proces in PIM-software dat bedrijven helpt hun productgegevens efficiënter te beheren. AI kan dit proces aanzienlijk verbeteren door de nauwkeurigheid van gegevens te verbeteren, de efficiëntie te verhogen en een betere klantervaring te bieden. Met AI-gestuurde PIM-software kunnen bedrijven een concurrentievoordeel behalen door hun klanten te allen tijde te voorzien van nauwkeurige en relevante productinformatie.
