Om gelijke tred te houden met het tempo van moderne ecommerce praktijken, moeten bedrijven consequent nauwkeurige productinformatie leveren via verschillende marketing- en verkoopkanalen om te kunnen concurreren. Product Information Management (PIM)-systemen zijn ontworpen om aan dat doel te voldoen door productgegevens naadloos te centraliseren en te verspreiden over ecommerce websites en marktplaatsen. Efficiënt ophalen van productgegevens is van cruciaal belang voor de functionaliteit van PIM-systemen, met name vanwege hun complexe gegevensstructuren en grote gegevenssamenstelling. Integratie van kunstmatige intelligentie biedt bedrijven echter een oplossing voor dat probleem door middel van door AI aangedreven zoeken en ontdekken. Door gebruik te maken van de verschillende technieken en algoritmen, kan AI het proces vereenvoudigen en de effectiviteit verhogen waarmee gebruikers productgegevens uit hun PIM halen, waardoor het volledige potentieel van deze krachtige software wordt ontsloten.
WAT IS HET BELANG VAN HET EFFICIËNT OPHALEN VAN PRODUCTGEGEVENS?
Het ophalen van productgegevens is het proces van toegang tot en ophalen van relevante en nauwkeurige productinformatie uit de gecentraliseerde opslagplaats van de PIM. Het omvat het zoeken, filteren en ophalen van productgegevens met behulp van productattributen – zoals namen, beschrijvingen of afbeeldingen – categorieën of andere classificatiesystemen die in de gegevenstaxonomie worden gebruikt. Efficiënt ophalen van productgegevens is een cruciaal aspect van het beheer van productinformatie, omdat het ervoor zorgt dat er een constante beschikbaarheid is van nauwkeurige productgegevens over de verschillende marketing- en verkoopcontactpunten. Door gebruik te maken van betrouwbare ophaalsystemen zoals door AI aangedreven zoeken en ontdekken, is de PIM in staat om te voldoen aan de behoeften van klanten, marketing- en verkoopteams en andere belanghebbenden in de ecommerce business.
Het efficiënt ophalen van productgegevens is om verschillende redenen belangrijk. Ze bevatten:
NAUWKEURIGHEID
Nauwkeurig ophalen van productgegevens komt overeen met nauwkeurige syndicatie van productgegevens. Daarom zorgt het efficiënt ophalen van gegevens ervoor dat bedrijven alleen correcte en nuttige informatie verspreiden, waardoor de incidentie van verouderde productspecificaties of prijsinformatie, die een negatieve invloed kunnen hebben op het merk, wordt geminimaliseerd.
SAMENHANG
Ecommerce bedrijven die hun producten en diensten op meerdere platforms verkopen, moeten ernaar streven naadloze ervaringen te behouden door productgegevens te stroomlijnen. Een effectief zoeksysteem zorgt voor consistentie in alle kanalen, houdt de reputatie van het merk in stand en verbetert het vertrouwen van de klant.
SCHAALBAARHEID
Naarmate uw merk zich uitbreidt naar nieuwe gebieden en markten, zal de hoeveelheid te verwerken productgegevens toenemen. Hierdoor neemt ook de kans op fouten door slecht databeheer toe. Dit vereist het gebruik van door AI aangedreven zoek- en ontdekkingsmethoden voor het ophalen van productgegevens. Bedrijven kunnen hun activiteiten opschalen met behulp van dergelijke efficiënte methoden zonder de gegevenskwaliteit of nauwkeurigheid in gevaar te brengen.
GEBRUIKERSERVARING
Snelheid en gebruiksgemak zijn cruciale factoren voor positieve gebruikerservaringen. Uit rapporten van Forrester Research blijkt dat 45% van de online shoppers afziet van een aankoop als ze niet snel de informatie vinden die ze nodig hebben. Door het proces van toegang tot productgegevens te vereenvoudigen, kan uw bedrijf een boeiende gebruikerservaring garanderen voor elke klant die interactie heeft met uw site.
HOE DRAAGT AI-AANGEDREVEN ZOEKEN EN ONTDEKKEN BIJ AAN HET EFFICIËNT OPHALEN VAN PRODUCTGEGEVENS?
Door AI aangedreven zoeken en ontdekken is het gebruik van kunstmatige intelligentietechnieken en machine learning-algoritmen om de zoekmogelijkheden van PIM-software te verbeteren. De geavanceerde technologie stelt PIM-gebruikers in staat om grote datasets te doorzoeken en relevante productinformatie nauwkeurig op te halen. Het is een upgrade van traditionele zoekmethoden die de ontdekking van producten verbeteren door het gebruik van complexe en robuuste algoritmen die productgegevens snel analyseren en interpreteren, waardoor het proces van het ophalen van productgegevens vrijwel onmiddellijk verloopt.
Het gebruik van door AI aangedreven zoeken en ontdekken verbetert de zoeknauwkeurigheid aanzienlijk. Dit gebeurt omdat AI de intentie achter zoekopdrachten kan begrijpen en kan vergelijken met gigabytes aan productnamen, attributen en metadata. Hierdoor kan het PIM-systeem verder gaan dan handmatig zoeken op basis van trefwoorden, dat vaak wordt geplaagd door beperkte bruikbaarheid en onjuiste resultaten. Bovendien kan de integratie van AI in de PIM analyse van klantgegevens mogelijk maken en bijdragen aan gepersonaliseerde zoekresultaten.
Er zijn verschillende manieren waarop AI-zoeken en ontdekken het ophalen van producten verbeteren. Hier zijn vijf van de meest efficiënte manieren:
NATUURLIJKE TAALVERWERKING
Natuurlijke taalverwerking ( NLP) is een subset van AI-technologie waarmee computers menselijke taal kunnen begrijpen. Het integreren van NLP in PIM heeft tal van voordelen, waaronder een efficiënter systeem voor het ophalen van productgegevens. NLP-algoritmen kunnen de zoekopdrachten die mensen invoeren analyseren om de belangrijkste componenten, zoals productspecificaties of functies, te identificeren. Het resultaat van die analyse wordt verwerkt tegen de tekstgegevens in productinformatie om de meest nauwkeurige match te vinden, waarna het zoekresultaat aan de gebruiker wordt gepresenteerd.
Ook biedt NLP extra functies die de argumenten voor door AI aangedreven zoeken en ontdekken versterken. Het biedt meertalige ondersteuning, waardoor bedrijven productgegevens in meerdere talen kunnen ophalen. Deze functie is vooral belangrijk voor de schaalbaarheid van een e-commercebedrijf, en marktuitbreiding betekent vaak het aantrekken van klanten die verschillende talen spreken. NLP biedt ook semantisch begrip, waardoor het synoniemen, zinnen en subtiele taalvariaties zoals Brits en Amerikaans Engels kan identificeren.
MACHINE-LEREN
Machine learning-algoritmen kunnen leren van historische gegevens en die inzichten gebruiken om in de loop van de tijd te verbeteren. In de context van het ophalen van productgegevens betekent machine learning dat door AI aangedreven zoeken en ontdekken relevantere en nauwkeurigere zoekresultaten kan opleveren door de voorkeuren en het gedrag van gebruikers te analyseren. Machine learning kan bijvoorbeeld de meest gezochte, aangeklikte of gekochte producten identificeren en de zoekrangschikking dienovereenkomstig aanpassen.
De leermogelijkheden van AI kunnen nauwer worden toegepast om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen op basis van informatie zoals aankoopgeschiedenis en browse gedrag. ML-algoritmen kunnen ook automatisch productinformatie bijwerken, zodat volgende zoekopdrachten bijgewerkte informatie opleveren. Door continue verbetering, automatisering en aanpassingsvermogen kan machine learning ervoor zorgen dat de PIM-functie voor het ophalen van productgegevens op een maximaal niveau werkt.
VISUAL-GEBASEERD ZOEKEN
Visueel zoeken is technologie van het volgende niveau waarmee bedrijven verder kunnen gaan dan op tekst gebaseerde zoekopdrachten om productgegevens te zoeken en op te halen met behulp van visuele aanwijzingen. Deze door AI aangestuurde zoek- en ontdekkingsfunctie is met name handig in de mode- en interieur industrie, omdat de aankoopbeslissing van de klant sterk afhangt van het uiterlijk van de producten. Visueel zoeken combineert beeldherkenning en deep learning-algoritmen om de voordelen ervan te benutten.
Geavanceerde beeldherkenning analyseert en interpreteert patronen, vormen, kleuren en andere relevante productkenmerken die in de afbeelding zijn vastgelegd. Deep learning-algoritmen, zoals Convolutional Neural Networks, zijn ook handig om belangrijke kenmerken uit afbeeldingen te extraheren. Vervolgens kunnen de geëxtraheerde productkenmerken en specificaties worden gekoppeld aan productgegevens in de repository om nauwkeurige zoekresultaten te geven. Klanten laten zoeken met behulp van afbeeldingen is handig en kan tevredenheid opleveren en de gebruikerservaring verbeteren.
GEAUTOMATISEERDE DATATAGGING
Het verbeterde vermogen van kunstmatige intelligentie om productgegevens efficiënt te categoriseren en te organiseren door middel van automatische tagging met relevante trefwoorden en attributen, verbetert ook aanzienlijk het ophalen van productgegevens. Een product met de naam ‘Rode diner jurk voor dames’ kan bijvoorbeeld automatisch worden getagd met trefwoorden als ‘Dameskleding’, ‘Diner jurk’ en ‘Rood’. Wanneer gebruikers producten proberen op te halen op basis van een van de tags, reageert de PIM dus sneller en zijn de zoekresultaten relevanter.
AUTO-SUGGEST & AUTO-CORRECT
Een andere bijdrage van door AI aangedreven zoeken en ontdekken aan het ophalen van productgegevens in PIM zijn geavanceerde functies voor automatische suggesties en automatische correcties. Aan de ene kant biedt auto-suggest real-time suggesties aan gebruikers tijdens het typen van hun zoekopdrachten. Het systeem kan bijvoorbeeld suggesties geven zoals “plantaardige eiwitsupplementen” en “wei-eiwitsupplementen” wanneer gebruikers zoekopdrachten invoeren zoals “eiwitsupplementen” of “eiwitpoeders”. Aan de andere kant zorgt autocorrectie ervoor dat de PIM relevante resultaten retourneert, zelfs als de zoekopdrachten spelfouten en typografische fouten bevatten. Beide functies verbeteren de snellere productontdekking en verbeteren de gebruikerservaringen.
Concluderend bieden AI-aangedreven zoeken en ontdekken veel opwindende verbeteringen aan PIM’s belangrijke proces van het ophalen van productgegevens. Door gebruik te maken van het enorme potentieel van AI- en PIM-integratie, kunnen bedrijven de gegevensnauwkeurigheid en gebruikerservaring verbeteren, de verkoop verhogen, workflows stroomlijnen en een concurrentievoordeel bieden in de dynamische wereld van ecommerce.
